• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.499-500
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• 2018

뷰티테크시장에서 출시하는 제품 중 영상처리기술을 반영한 다양한 뷰티디바이스가 증가하는 추세이다. 특히 스마트패키징의 경우 주목할 만한 이슈로 뷰티디바이스와 연계된 사용성 및 편리성을 갖춘 애플리케이션 개발이 중요해지고 있으며 사용자가 맞춤형 피부진단 관리 방법에 대한 뷰티정보, 분석리포트, 피부케어샵, 화장품 등을 추천받을 수 있는 뷰티솔루션이 설계되어야 한다. 본 연구는 뷰티케어시장의 전문서비스 영역과 경계를 대중화하여 사용자가 맞춤형 피부진단 관리를 할 수 있는 애플리케이션 설계에 주안점을 둔다. 이를 위해 피부진단 관리 데이터 수집방법의 변수를 정의하고 사용자에게 제안, 모니터링, 뷰티 홈케어 정보, 전문서비스와의 연계방안 등 맞춤형솔루션을 제공할 수 있는 비즈니스플랫폼모델을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.137-147
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• 2022

피부상태의 진단과 관리는 뷰티산업종사자와 화장품산업종사자에게 그 역할을 수행함에 있어서 매우 기초적이며 중요한 기능이다. 정확한 피부상태 진단과 관리를 위해서는 고객의 피부상태와 요구사항을 잘 파악하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 피부상태 진단 및 관리를 위해 소셜미디어의 빅데이터를 사용하여 피부상태 진단 및 관리를 지원하는 빅데이터기반 피부관리정보시스템 SCIS를 개발하였다. 개발된 시스템을 사용하여 텍스트 정보 중심의 피부상태 진단과 관리를 위한 핵심 정보를 분석하고 추출할 수 있다. 본 논문에서 개발된 피부관리정보시스템 SCIS는 빅데이터 수집단계, 텍스트전처리단계, 이미지전처리단계, 텍스트단어분석단계로 구성되어 있다. SCIS는 피부진단 및 관리에 필요한 빅데이터를 수집하고, 텍스트 정보를 대상으로 핵심단어의 단순빈도분석, 상대빈도분석, 동시출현분석, 상관성분석을 통해 핵심단어 및 주제를 추출하였다. 또한 추출된 핵심단어 및 정보를 분석하고 산포도, NetworkX, t-SNE 및 클러스터링 등의 다양한 시각화 처리를 함으로써 피부상태 진단 및 관리에 있어 이를 효율적으로 사용할 수 있도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.241-251
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객의 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 소셜미디어 환경이 사회 전 분야에 확산되고 일반화되면서 피부 상태의 진단과 관리에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항의 질문과 답변의 상호작용이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 그러나 소셜미디어 정보는 매우 다양하고 비정형적인 방대한 빅데이터이므로 적절한 피부상태 정보분석과 인공지능 기술을 접목한 지능화된 피부상태 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 텍스트 분석정보를 학습데이터로 가공하여 고객의 피부상태를 지능적으로 진단 및 관리하기 위한 피부상태진단시스템 SCDIS를 개발하였다. SCDIS에서는 딥러닝 기계학습 방법인 인공신경망 기술을 사용하여 자동적으로 피부상태 유형을 진단하는 인공신경망 모델 AnnTFIDF을 빌드업하여 사용하였다. 인공신경망 모델 AnnTFIDF의 성능은 테스트샘플 데이터를 사용하여 분석되었으며, 피부상태 유형 진단 예측 값의 정확성은 약 95%의 높은 성능을 나타내었다. 본 논문의 실험 및 성능분석결과를 통하여 SCDIS는 화장품 및 뷰티산업 분야의 피부상태 분석 및 진단 관리 과정에서 효율적으로 사용 가능한 지능화된 도구로 평가할 수 있다. 본 논문에서 제안된 시스템은 소셜미디어 기반의 새로운 환경에서 화장품 및 피부미용에 대한 사용자의 요구를 체계적으로 파악하고 진단하는 기초 기술로 사용 가능할 것이다. 그리고 이 연구는 새로운 기술 트렌드인 맞춤형 화장품제조와 소비자중심의 뷰티산업기술 수요를 해결하기 위한 기초 연구로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.191-203
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것은 주요 기술 트렌드이고, 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 고객의 요구 수준은 더욱더 높아지고 있으며 이에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 소셜미디어 상의 이미지는 매우 다양하고 비정형적이므로 피부상태 진단 및 관리에 필요한 체계적인 피부 이미지 식별을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 인스타그램에서 수집한 빅데이터로부터 피부 이미지 데이터를 지능적으로 식별하고, 피부상태 진단 및 관리를 위한 정형화된 피부 샘플 데이터를 추출하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 빅데이터수집분석단계, 피부이미지분석단계, 훈련데이터준비단계, 인공신경망훈련단계, 피부이미지식별단계로 구성된다. 빅데이터수집분석단계에서는 인스타그램으로부터 빅데이터를 수집하고 피부 상태 진단 및 관리를 위한 이미지 정보를 분석결과로 저장한다. 피부이미지분석단계에서는 전통적인 이미지 처리 기법을 사용하여 피부 이미지의 평가 및 분석 결과를 획득한다. 훈련데이터준비단계에서는 피부이미지 분석결과로부터 피부 샘플데이터를 추출하여 훈련데이터를 준비하였다. 그리고 인공신경망훈련단계에서는 이 훈련데이터를 사용하여 지능적으로 피부 이미지 유형을 예측하는 인공신경망 AnnSampleSkin을 단계별 고도화와 훈련을 통해 모델을 완성하였다. 피부이미지식별단계에서는 소셜미디어로부터 수집된 이미지에 대해 피부샘플을 추출하고, 훈련된 인공신경망 AnnSampleSkin의 이미지 유형 예측 결과들을 통합하여 최종 피부 이미지 유형을 지능적으로 식별한다. 본 논문에서 제안된 피부이미지식별 방법은 약 92% 이상의 높은 피부 이미지 식별 정확도를 나타내고 있고, 정형화된 피부 샘플 이미지 빅데이터를 제공할 수 있게 되었다. 추출된 피부샘플 세트는 피부 상태를 진단하고 관리하는데 매우 효율적이고 유용한 정형화된 피부 이미지 데이터로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.33-34
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• 2020

사용자의 피부 관리 및 피부질환을 검사하는 기존의 어플리케이션은 유도 질문에 따른 사용자의 응답을 기반으로 결과를 유추하기 때문에 부정확한 진단 결과를 야기한다. 본 논문에서는 사용자의 미용관련 피부질환 이미지를 바탕으로 딥러닝 이미지 인식 기술 적용하여 건선, 사마귀, 여드름, 한포진을 대상으로 피부 미용질환에 대한 식별 정보를 제공하는 어플리케이션을 제시한다. 또한 이미지 인식률이 높은 ResNet과 SE-ResNet 알고리즘을 적용하여 피부질환 식별 적용 시 효과성을 실험적으로 비교한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.808-817
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• 2014

목적: 본 연구는 노인요양병원 요양보호사의 피부감염 인식과 감염관리 수행 정도를 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 방법: 본 연구는 G시와 J도에 소재한 7개 노인요양병원에서 근무하고 있는 요양보호사 209명을 대상으로 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS 18.0 program을 이용하여 ${\chi}^2$-test, t-test와 ANOVA로 통계 분석하였다. 결과: 노인요양병원 근무 시 새로 생긴 피부감염은 76.6%가 '예'라고 응답하였으며, 피부감염의 진단은 접촉 피부염 42.5%, 옴 26.9% 그리고 습진 25.0% 였다. 피부감염 인식은 평균 3.81점이었고 감염관리 수행 정도는 412점 이었다. 대상자의 일반적 특성에 따른 감염관리 수행에서는 병상수(F=4.63, p=.011)와 하루 동안 돌보는 환자 수(F=2.67, p=.049)에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 결론: 본 연구결과는 요양보호사를 위한 보수교육 및 의료감염관리 표준지침 개발을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.386-389
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• 2016

최근 남녀노소를 불문하고 피부 관리에 대한 관심이 증가하면서, 피부 개선에 효과적인 화장품의 선택에 관심이 높아지고 있다. 하지만 다양한 화장품들을 대상으로 자동화된 고객 맞춤형 화장품 추천은 그 발전이 더디고, 이와 관련된 연구 또한 아직 미미한 실정이다. 또한, 다양한 특성을 가지는 고객 피부 데이터 셋의 확보가 어려운 상황에서, 소수의 데이터 표본만을 이용하여 화장품 추천이 진행되고 있어 추천의 정확도를 확보하지 못하고 있다. 본 논문은 스마트폰용 휴대용 카메라를 이용하여 고객의 피부 상태를 진단한 후, 고객의 피부 개선에 적합한 화장품을 자동으로 추천하는 기법을 제안한다. 먼저, 화장품 추천을 위해 사용자의 SNS 데이터와 피부 데이터를 수집 및 분석하여 추천 리스트를 생성한다. 이를 기반으로, 추천된 각 화장품의 스코어를 계산한다. 그 다음, 피부 개선 순위와 스코어 기반의 화장품 특성 순위 간의 상관계수를 이용하여 가장 높은 상관계수의 화장품을 우선 추천한다. 성능 평가를 위해 실제 화장품 회사에서 제시한 화장품 추천 리스트와 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 화장품 추천 리스트를 비교함으로써 효용성과 타당성을 입증하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제39권3호
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• pp.305-312
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• 2016

본 연구에서는 진단용 X선 검사에서 환자에게 피폭되는 두부 및 사지를 다양한 선량 계산법을 통해 실측 선량과 비교 실험하였다. 또한 촬영 장비의 형태, 장비 설정조건, X선의 용량, X선관과 환자와의 거리, X선 후방산란차이 등을 고려한 새로운 계산 방법을 제시하여 피폭선량을 산출하였다. 그 결과 피부입사선량이 기존의 선량 계산법보다 실측과의 오차가 줄어들었으며, 환자가 피폭되는 선량을 쉽게 계산할 수 있었고 의료선량 평가가 이루어지게 되어 방사선 관련 종사자들의 의료 선량 관리가 더욱 수월해지는 계기가 될 것으로 사료된다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제37권3호
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• pp.135-139
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• 2012

유전성출혈모세혈관확장증은 피부 및 점막에 있는 말단 혈관이 비정상적으로 확장된 모세혈관 확장증과 내부 장기, 특히 폐, 뇌, 간 부위의 동정맥기형 발생을 특징으로 하는 상염색체 우성 유전질환이다. 이 질병을 가진 환자들은 종종 오랜 시간 동안 진단이 되지 않은 채로 지내다가 생명을 위협할 수 있는 심각한 출혈, 뇌졸중, 뇌농양과 같은 합병증이 발생하기도 한다. 따라서 이 질환의 조기 진단 및 적절한 선별검사가 매우 중요하다. 유전성출혈모세혈관확장증의 조기 진단을 통해 증상 없이 존재하다 합병증을 유발할 수 있는 폐, 간, 뇌 부위의 동정맥기형에 대한 선별 검사를 시행함으로써 이 질병에 이환된 환자와 가족에 대한 예방적 관리가 가능하다. 피부 및 점막에 발생하는 모세혈관확장증은 특징적인 소견을 보이며 치과의사에 의해 쉽게 발견되므로 치과의사는 유전성출혈모세혈관확장증에 대해 잘 알고 조기 진단에 기여할 필요가 있다. 최근 이 질환으로 진단된 증례가 있어 문헌 고찰과 함께 보고하고자 한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.120-127
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• 2016

최근 새집증후군에 대한 문제점으로 인하여 호흡기 및 피부질환 등 여러 문제점들이 발생하고 있음에 따라 친환경 건축재료 또한 함께 대두되고 있다. 그 중 황토콘크리트는 구조재, 바닥재, 마감재 등 여러 부분에 많이 사용되고 있지만, 유지관리 및 안정성의 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있음에도 황토콘크리트의 품질관리에 관한 적용성 평가가 미비한 상태이다. 본 연구에서는 응력파기반 비파괴검사법 중 하나인 충격반향기법과 초음파속도법을 이용하여 황토콘크리트의 압축강도 추정 및 포장두께 추정 검증을 통한 품질관리기술을 제시하고 자바스크립트를 이용하여 사용자 중심의 품질관리가 가능한 플랫폼을 구현하고자 실험을 실시하였다. 그 결과 황토콘크리트의 압축강도와 초음파속도의 상관관계를 분석하여 압축강도 추정식을 제안하였으며, 충격반향기법을 이용하여 황토콘크리트 실험체의 실측두께와 추정두께의 오차율 분석을 통하여 포장두께 추정 적용성을 확인하였다. 또한 취득한 데이터를 바탕으로 자바스크립트와 연계해서 사용자 중심의 황토콘크리트 품질관리 시스템 플랫폼을 구현하여, 플랫폼으로 사용자중심의 데이터를 취득할 수 있는 가능성을 확인하였다.