블록체인은 분산 데이터 저장, 점 대 점 전송, 컨센서스 메커니즘, 암호화 알고리즘 등을 핵심으로 하는 컴퓨터 기술을 말한다. 블록체인은 중심화, 신뢰성, 안전성 및 간편, 효율성을 특징으로 하고 있으며 인터넷 시대로 접어든 현사회에서 혁신적인 응용 모델로서 주목받고 있다. 해당 기술은 여러 분야에서 높은 활용가치를 가지고 있다고 평가받고 있으며, 특히 금융 분야에서 큰 역할을 할 것으로 전망되고 있다. 이에 2015년을 기점으로 각국 중앙은행 및 정부부처, 시중은행, IT 핵심 기업들을 포함한 다양한 금융 관련 다양한 기관들이 투자, 관심, 연구에 박차를 가하면서 빠른 성장을 지속해오고 있다. 이에 본 연구에서는 새로운 블록체인 기술이 기존의 은행들에서 행해지던 결제 방식에 어떤 영향을 주었는지 분석하고, 해당 기술의 핵심적인 개념 및 장, 단점에 관해 설명하고자 한다. 더불어 송금(remittance), 입출금(collection), 신용장(letter of credit)과 같은 기존의 결제 방식과 결합, 변화 된 블록체인 기술의 사례를 연구하여 블록체인 기술이 기존 결제 방식에 미치는 긍정적, 부정적 영향 역시 분석하고자 한다. 최종적으로 본 논문은 해당 분석들과 함께 블록체인 어플리케이션(the block chain application) 사례들을 제시, 분석하여 해당 기술들의 발전 현황 및 현존하는 문제점들에 대해 고찰하고 이를 바탕으로 중국 블록체인 금융 시스템의 발전을 위한 방안 및 대책을 제시하고자 한다.
목적. 이 연구의 목적은 치의학 교육을 위한 프로토타입 로봇 시뮬레이터를 제작하고, 하악운동을 시뮬레이션 할 수 있는지 여부를 테스트하며, 치과실습 중 자극에 대한 시뮬레이터의 반응 가능성을 평가하는 것이었다. 재료 및 방법. 가상 시뮬레이터 모델은 cone-beam computed tomography (CBCT) 데이터를 사용하여 경조직을 구획화한 후 제작되었다. 시뮬레이터의 프레임은 polylactic acid (PLA) 소재를 사용하여 3D 프린팅 되었으며, 덴티폼과 실리콘 얼굴 스킨을 장착하여 모델을 형성하였다. 서보 액추에이터는 시뮬레이터의 움직임을 제어하는데 사용되었고, 다양한 센서들로 시뮬레이터의 반응을 생성하였다. 수위 센서가 반응하는 물의 양을 측정하기 위해 수위테스트가 수행되었다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 모델을 통해 시뮬레이터의 하악운동과 하악운동 범위를 테스트하였다. 결과. 프로토타입 로봇 시뮬레이터는 작동 장치, 전기 장치가 있는 상반신, 턱관절을 포함하는 머리 및 덴티폼으로 구성되었다. 시뮬레이터의 턱관절은 회전 및 병진 운동을 구현하면서 2자유도를 구동할 수 있었다. 수위 테스트에서 수위 센서의 특정 임계값은 10.35 ml였다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 모델 모두에서 인간의 움직임을 모방하였고, 시뮬레이터의 하악운동 시 개구범위는 50 mm였다. 결론. 효율성과 안정성을 개선하기 위해서는 더 많은 발전이 필요하지만, 본 상반신 프로토타입의 시뮬레이터는 향후 치과실습 교육에 잠재적으로 유용할 것으로 기대된다.
목적: 일반 감마카메라는 그 크기(${\sim}500mm$ 폭)가 전신영상 획득에 적합하도록 설계되어있어 유방영상 획득에는 비 이상적이다. 이 연구의 목적은 물리적 영상 저하요인인 배후 방사능과 광자감쇠 효과를 최소화하여 높은 공간분해능과 시스템 민감도를 가지며 유방영상에 적합하도록 소형화된 저가-고성능유방암 진단전용 소형 감마카메라 개발이다. 대상 및 방법: 크기가 $60 mm{\times}60 mm{\times}6 mm$인 NaI(T1) 섬광결정을 위치민감형 광전자증배관에 접합시켜 감마선 측정신호인 $X^+,\;X^-,\;Y^+,\;Y^-$를 얻은 다음, 증폭기 등을 포함한 전자회로(nuclear instrument modules, NIM)를 통하여 검출기로부터 발생하는 위치신호와 트리거 신호를 처리하였다. 이 신호들을 아날로그-디지털 변환기와 앵거로직을 사용하여 분석한 후 감마카메라 영상을 구성하여 일반 개인용컴퓨터에 표현하는 시스템을 개발하였다. 개발된 감마카메라의 1차적인 성능을 평가하기 위해 Tc-99m 점선원을 이용하여 내인성 계수율과 플러드 영상을 획득하였다. 또한 일정간격의 구멍이 있는 구멍 마스크와 직경 2, 3, 4, 5, 6, 7 mm 크기의 구모양에 방사능 용액을 채울 수 있는 유방모형을 제작하여 평행구멍형조준기를 장착하고 영상을 획득하였다. 결과: 개발된 감마카메라는 약 $8{\times}10^3 counts/sec/{\mu}Ci$의 계수율을 보였으며, 공간왜곡은 관찰되나 양질의 플러드 영상과 구멍 마스크 영상을 획득할 수 있었고, 유방모형에 위치한 방사능 분포를 정확하게 영상화할 수 있을 뿐 아니라 최소 2 mm의 방사능 위치를 판별할 수 있는 영상을 획득하였다. 결론: NaI(T1)-위치민감형 광전자증배관를 이용하여 유방영상에 적합한 소형감마카메라를 개발하였다. 추후 선형성, 장균일도 및 불응시간에 대한 보정 알고리즘을 완성하여 적용하고, 정상작동 여부를 검사하기 위한 정도관리 방법을 설정하면, 유방 신티그라피의 정확도를 높이는데 기여할 것이다.
목적 간 종양의 조영증강 컴퓨터단층촬영(이하 CT) 영상에 관한 인공지능 알고리즘의 성능과 안전성을 검증할 수 있는 표준 테스팅 데이터셋을 구축하고자 하였다. 대상과 방법 국내 4개 3차 의료기관의 복부 영상의학 전문가 4인이 모여 간 종양 진단 알고리즘의 성능과 안전성을 검증하기 위해 표준 데이터셋이 갖춰야 할 조건을 논의하였다. 각 기관마다 간세포암 75예, 전이암 75예, 그리고 양성 병변 30-50예씩 수집하여, 총 783명 환자의 CT 영상을 대상으로 하였다. 간세포암과 전이암의 경우 병리학적으로 확진된 경우만을 대상으로 하였다. 각 기관의 복부 영상의학 전문가들이 직접 환자의 임상정보를 추출하고 CT 영상에 관한 데이터 라벨링(labeling)을 수기로 시행하였다. CT 영상은 의료용 디지털 영상 및 통신(Digital Imaging and Communications in Medicine, DICOM) 파일로 저장하였다. 결과 복부 영상의학 전문가들이 수기 데이터 라벨링을 시행한 총 783 증례의 간 종양 조영증강 CT의 표준 데이터셋을 구축하였다. 알고리즘의 성능 및 안전성은 병변의 발견 여부 및 특성화의 정확도에 대해 민감도와 특이도를 계산하여 평가할 수 있다. 결론 본 연구에서 구축한 간 종양 조영증강 CT 영상의 표준 데이터셋은 임상의학 결정 지원시스템을 위한 기계학습 기반 인공지능 알고리즘을 평가하는 데에 활용될 수 있다.
현재 보건소를 중심으로 이루어지고 있는 예방접종 등록사업은 향후 전국의 민간의료기관에 확산 적용되어 공공보건의료기관과 민간의료기관이 상호 연계되고 데이터가 통합, 운영됨으로써 국가예방접종사업이 완성될 수 있다. 따라서 민간의료기관에 기반한 예방접종 사업의 정보화 추진에서의 발생할 수 있는 문제점들을 예측하고 이를 해결할 수 있는 성공전략을 개발하는 것은 매우 중요하다. 그 중에서도 민간의료기관이 Non-chart system의 예방접종 모듈을 분석하여 예방접종 전산화를 위한 기본적인 문제점과 개선방안을 도출하고 공공보건의료기관과의 통합적 연계운영을 위한 기초자료를 제공하는 것은 예방접종전산등 곡사업의 핵심사업과제중의 하나이다. 예방접종 정보관련 프로그램을 평가하기 위하여 현재 민간의료기관(내과, 소아과, 산부인과 및 가정의학과)에서 주로 사용하고 있는 4개 보험청구 및 진료기록관리 프로그램인 Non-chart system과 현재 보건소에서 사용하고 있는 예방접종등록정보 프로그램인 (주)포스테이터의 보건소정보시스템과 (주)미드컴퓨터의 예방접종등록시스템 두가지를 대상으로 하였다. 분석의 표준은 현재 보건소에서 사용하고 있는 예방접종 관련 소프트웨어를 중심으로 하여 민간의료기관의 예방접종관련 프로그램 및 관련 모듈을 분석하였다. 모듈의 분석은 보건소정보시스템 및 예방접종 등록 프로그램을 기본으로 하여 예방접종 업무의 흐름과 활용 및 기능에 따라 분석하였다. 접수 및 신상등록에 있어서 기본적인 자료의 입력내용이 민간의료기관의 내용을 기준으로 보완됨이 바람직할 것으로 보여지는 데 특히 추후 검색과 리마인드(reminder) 및 리콜(Recall)기능의 이용을 대비하여 E-mail주소 등 개인신원의 내용을 충분히 파악할 필요가 있다고 판단된다. 예방접종 예진부분은 모든 프로그램에서 누락되어 있는데 필수적인 예진표의 내용을 반드시 포함시킬 필요가 있다. 개인의 접종기록 및 검색은 개인별 접종표 화면이 출력과 필수적인 접종내역란이 구성으로 접종표 형식이 단순화되어 사용하기에 편리하게 구성되어야 할 것이다. 접종대상 및 실적보고 서식 출력은 법령에 따라 Non-chart system을 이용한 자동화된 전산처리가 가능하여야 하며 자동화된 출력서식의 모듈이 제공되어야한다. 예방접종 증명서 발급기능은 2005년 이후부터 초등학교 입학시 예방접종증명서 제출 의무화가 예정되어 있으므로 예방접종 증명서의 발급기능이 추가되어야 한다. 접종자료의 전송기능으로는 의료보험의 EDI 청구를 위한 전송기능을 이용한 기능이 추가되어야하며 추후 예방접종 자료의 DB변환과 더불어 전송될 수 있는 기능이 추가되어야 한다. 리마인드(Reminder) 및 리콜(Recall)기능은 예방접종 등록사업의 필수적인 부분이며, E-mail을 통한 방법, 전화 또는 편지를 발송하는 방법 등이 추가되어야한다. 백신의 등록 및 재고관리 기능은 다양한 제약회사의 백신생산 및 백신의 효율적인 공금과 유효기간내 접종 등 관리와 견제되므로 백신등록 추가기능이 필요하며 아울러 연령별, 용량별, 백신종류별 등으로 구분되어 기록될 필요가 없었다.
살아있는 마우스 영상화를 목적으로 겐트리 회전형과 평판영상검출기를 기반으로 한 고분해능 마이크로 컴퓨터단층촬영 장치를 개발하였다. 이 장치는 주로, 마이크로 크기 광원사이즈를 갖는 X-선 광원, Csl (TI)과 결합된 평판형 상보성 금속산화 반도체 영상검출기(CMOS), 선형이송 카우치, 위치정보 엔코더와 결합된 겐트리, 그리고 영상데이터 처리를 위한 병렬처리 시스템으로 구성되었다. 본 장치는 겐트리 회전형으로 설계되었는데, 이는 살아있는 마우스를 CT 영상을 얻는데 있어서 마우스 움직임에 기인한 영상결점의 최소화에 유리하고 촬영하는 동안 쥐의 호흡마취시행에 여러 가지 장점을 갖기 때문이다. CT팬텀을 이용하여 개발한 CT장치의 공간해상도, 영상대비도 그리고 영상균일도를 평가하였다. 결과로써, 본 장치의 공간해상도는 MTF 곡선으로부터 10%에 해당하는 약 11.3 cycles/mm을 얻었으며, 마우스에 대한 방사선 피폭선량은 81.5 mGy의 결과를 얻었다. 저대비 영상팬텀을 이용한 영상실험에서 분해가능 최소영상대비차는 약 46 CT였다. $55{\times}55{\times}X100\;{\mu}^3$의 복셀(voxel) 크기에서 영상의 불균일도는 약 70 CT 임을 얻었다. 또한 본 연구에서는 살아있는 마우스의 몸체, 뼈, 그리고 간에 대한 영상 테스트 결과를 제시하였다.
지능형 전자상거래 검색 엔진에 대한 관심이 커지면서, 검색 상품의 특징을 지능적으로 추출하고 활용하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히 전자상거래 지능형 검색 엔진에서 상품을 검색 할 때, 제품의 색상은 상품을 묘사하는 중요한 특징 중에 하나이다. 따라서 사용자의 질의에 정확한 응답을 위해서는 사용자가 검색하려는 색상과 그 색상의 동의어 및 유의어에 대한 처리가 필요하다. 기존의 연구들은 색상 특징에 대한 동의어 처리를 주로 사전 방식으로 다뤄왔다. 하지만 이러한 사전방식으로는 사전에 등록되지 않은 색상 용어가 질의에 포함된 경우 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 방식의 한계점을 극복하기 위하여, 실시간으로 인터넷 검색 엔진을 통해 해당 색상의 RGB 값을 추출한 후 추출된 색상정보를 기반으로 유사한 색상명들을 출력하는 모델을 제안한다. 본 모델은 우선적으로 기본적인 색상 검색을 위해 671개의 색상명과 각 RGB값이 저장된 색상 사전을 구축하였다. 본 연구에서 제시한 모델은 특정 색상을 검색하는 것으로 시작하며, 검색된 색상이 색상 사전 내 존재하는 지 유무를 확인한다. 사전 내에 검색한 색상이 존재한다면, 해당 색상의 RGB 값이 기준 값으로 사용된다. 만일 색상사전 내에 존재하지 않는다면, Google 이미지 검색 결과를 크롤링하여 각 이미지의 특정 영역 내 RGB값들을 군집화하여 구한 평균 RGB값을 검색한 색상의 기준 값으로 한다. 기준 RGB값을 앞서 구축한 색상 사전 내의 모든 색상의 RGB 값들과 비교하여 각 R, G, B 값에 있어서 ${\pm}50$ 내의 색상 목록을 정렬하고, RGB값 간의 유클리디안 거리 유사도를 활용하여 최종적으로 유사한 색 상명들을 출력한다. 제안 방안의 유용성을 평가하기 위해 실험을 진행하였다. 피설문자들이 생각하는 300 개의 색상 이름과 해당 색상 값을 얻어, 본 연구에서 제안한 방안을 포함한 총 네가지 방법을 통해 얻은 RGB 값들과 피설문자가 지정한 RGB값에 대한 비교를 진행했다. 인간의 눈을 반영하는 측정 기준인 CIELAB의 유클리드안거리는 평균 13.85로 색상사전만을 활용한 방안의 30.88, 한글 동의어사전 사이트인 워드넷을 추가로 활용한 방안의 30.38에 비해 비교적 낮은 색상 간의 거리 값을 보였다. 연구에서 제시하는 방안에서 군집화 과정을 제외한 방안의 색 차는 13.88로 군집화 과정이 색 차를 줄여준다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 동의어 처리 방식인 사전 방식이 지닌 한계에서 벗어나기 위해, 사전 방식에 새로운 색상명에 대한 실시간 동의어 처리 방식을 결합한 RGB값 기반의 새로운 색상 동의어 처리 방안을 제안한다. 본 연구의 결과를 활용하여 전자상거래 검색 시스템의 지능화에 크게 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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