• 한국방사선학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.881-887
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• 2023

본 연구는 한국에서 상용화된 인공지능(AI) 기반 의료 영상 장치의 발전과 현재 동향을 분석하는 것을 목표로 한다. 2023년 9월 30일 기준으로 한국 식품의약품안전처에 허가, 인증 및 신고된 AI 기반 의료기기는 총 186개로, 이 중 138개가 영상의학과와 관련된 제품이었다. 본 연구는 2018년부터 2023년까지의 연도별 허가 추세, 장비 유형, 적용 부위, 주요 기능 등을 종합적으로 고찰하였다. 연구 결과, AI 의료기기는 2018년 4개 제품에서 시작하여 2023년까지 꾸준한 성장세를 보였으며, 특히 2020년 이후 급격한 증가세를 나타내었다. 이는 AI 기술의 발전과 의료분야의 수요 증가가 상호 작용한 결과로 볼 수 있다. 장비별로는 CT, X-ray, MR 순으로 AI 의료기기가 개발되었으며, 이는 각 장비별 이미지의 특성과 임상적 중요성을 반영한다. 본 연구에서는 흉부, 뇌신경, 근골격계 등 특정 부위에 대한 AI 의료기기 개발이 활발한 것을 확인하였고, 주요 기능별로는 의료영상 분석, 탐지 및 진단 보조, 영상 전송 등이 주를 이루었다. 이러한 결과는 AI의 패턴 인식 및 데이터 분석 능력이 의료영상 분야에서 중요한 역할을 하고 있음을 시사한다. 또한, 본 연구는 한국 제품이 국제적인 인증, 특히 미국 FDA와 유럽 CE 인증을 받은 사례를 조사하였다. 그 결과, 다수의 제품이 두 기관의 인증을 받았으며, 이는 한국의 AI 의료기기가 국제적 수준에 부합하며, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 갖추고 있음을 보여준다. 본 연구는 AI 기술이 의료영상 분야에서 미치는 영향과 그 발전 가능성을 분석함으로써, 향후 연구 및 개발 방향에 중요한 시사점을 제공한다. 하지만, 규제 측면, 데이터의 질과 접근성, 임상적 유효성 등의 도전 과제도 지적되어, 이러한 문제들에 대한 지속적인 연구와 개선이 요구된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.649-652
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• 2021

본 논문에서는 노후화된 목조·석조 건축물의 균열을 탐지하는 기법을 소개한다. 본 기법의 목적은 석조·목조 문화재의 시간의 흐름에 따른 관리 소홀, 균열(벌레, 날씨, 기온 등), 배부름 현상에 의한 문화재의 손상을 사전에 방지하기 위함이다. 기존에 존재하는 목조·석조 건축물의 균열, 노후, 배부름 등 다양한 결함과 변형의 탐지 방법은 접촉식 센서를 이용하여 탐지를 해왔지만, 문화재 자체의 미관을 해칠 뿐 아니라 문화재를 추가로 훼손할 가능성이 있다는 문제점이 제시되었다. 이 문제를 해결하기 위해 문화재 비 접촉형 탐지 기법을 사용한다. CCTV 및 DSLR과 같은 관측장비로 촬영한 영상정보를 기반으로 문화재의 결함과 변형을 AI 영상분석 기반 방법으로 판단하는 문제를 제안한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.63-74
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• 2020

인공지능 제품은 스마트폰이나 스피커, 가전제품에 에이전트로 내장되어 '인공지능 비서'로 활용되고 있으며, 현재는 약 인공지능 수준으로 에이전트의 성격, 목소리 등 의인화에 관한 연구가 진행되고 있다. 향후 인공지능 기술 발전으로 지능형 에이전트의 역할과 기능이 확장될 것으로 보이며, 사용자 유형, 사용환경, 에이전트 외관 등 에이전트 관련 다양한 속성에 대한 고려가 필요할 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 강한 인공지능 에이전트가 나타나는 컨셉 영상 시나리오의 분석을 통해 사용자 관점에서 에이전트의 인터랙션 속성들을 유형화하였다. 연구방법으로 에이전트에 대한 이론적고찰을 토대로 분석을 위한 프레임워크를 구축하였다. 이후 대중화된 영상시청 플랫폼인 유튜브(Youtube)를 활용하여 다수의 영상 시나리오를 수집 및 선별하고 환경, 사용자, 에이전트 관점에 따라 분석하였다. 그 결과 시점, 공간, 형태, 에이전트 행위, 연동기기, 에이전트 인터페이스, 사용상태, 사용자 인터페이스 8개 속성을 유형화하였다. 이는 향후 상용화될 에이전트의 개발 및 예측 시 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권6호
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• pp.1229-1239
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• 2022

최근 인공지능기술은 자기공명영상(이하 MRI)의 폭넓은 분야에서 임상적 활용가치를 보여주고 있다. 특히, MRI에서 영상획득과정의 효율성 및 복원된 영상의 품질을 향상시키기 위한 목적으로 인공지능모델의 개발이 활발하다. 임상에서 활용되는 다양한 MRI 프로토콜에서 인공지능은 병렬영상기법과 같은 기존 가속화 방법 대비 추가적인 영상획득시간을 가능하게 해줄 수 것으로 기대된다. 또한, 펄스시퀀스 디자인, 영상의 인공물 감소, 자동화된 품질평가와 같은 영역에서도 인공지능모델은 도움을 줄 수 있는 연구 결과들이 소개되고 있다. 또한, 영상분석 과정에서 중요한 장비 및 프로토콜의 영향을 줄여줄 수 있는 방법으로도 인공지능 기반의 접근이 이루어지고 있다. 본 종설에서는 MRI 영상의 획득 과정에서 최근 인공지능기술들이 적용되고 있는 분야 및 해당 분야에서의 인공지능기술의 개발 및 적용과 관련된 현안들을 소개하고자 한다.

• 방송과미디어
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• 제28권2호
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• pp.33-42
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• 2023

AI 분야는 기존 분석적(Analytical) AI에서 점차 자가학습을 통한 새로운 디지털 이미지, 영상, 음성, 텍스트, 코드 등을 만드는 Generative AI로 너무 빠르게 진화하고 Generative AI 영역을 두고 세계 각 기업들이 비즈니스의 우위를 선점하기 위해 개발 속도에 열을 올리고 있다. 이미 Generative AI는 다양한 부분에서 활용되고 있는데 음악, 문학, 미디어 등 새로운 창작물을 생성할 뿐만 아니라 향후 지식경제의 생산성을 획기적으로 향상시킬 것이다. 이런 Generative AI가 AI 휴먼 서비스 발전에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 논하고자 한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.453-462
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• 2022

본 논문에서는 의료 영상 분석 분야에서 이용되고 있는 AI(Artificial Intelligence)기술을 문헌 검토를 통해 분석하였다. 문헌 검색은 중심어(keyword)를 사용하여 PubMed, ResearchGate, Google 및 Cochrane Review의 문헌 검색을 수행했다. 문헌 검색을 통해 114개의 초록을 검색하였고 그 중 16개의 중복된 것을 제외하고 98개의 초록을 검토했다. 검토된 문헌에서 AI가 응용되고 있는 분야는 분류(Classification), 국소화(Localization), 질병의 탐지(Detection), 질병의 분할(Segmentation), 합성 영상의 적합도(Fit degree) 등으로 나타났다. 기계학습(ML: Machine Learning)을 위한 모델은 특징 추출을 한 후 신경망의 네트워크에 특징 값을 입력하는 방식은 지양되는 것으로 나타났다. 그 대신에 신경망의 은닉층을 여러 개로 하는 심층학습(DL: Deep Learning) 방식으로 변화되고 있는 것으로 나타났다. 그 이유는 컴퓨터의 메모리 량의 증가와 계산속도의 향상, 빅 데이터의 구축 등으로 특징 추출을 DL 과정에서 처리하는 것으로 사료된다. AI를 이용한 의료영상의 분석을 의료에 적용하기 위해서는 의사의 역할이 중요하다. 의사는 AI 알고리즘의 예측을 해석하고 분석할 수 있어야 한다. 이러한 이해를 위해서는 현재 의사를 위한 추가 의학 교육 및 전문성 개발과 의대에 재학 중인 학습자를 위한 개정된 커리큘럼이 필요해 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.150-159
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• 2022

본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.43-52
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• 2024

최근 이상기후로 인한 급경사지 붕괴 위험이 증가되고 있으며, 급경사지 붕괴 위험의 사전 예측 및 경보 전파가 이루어지지 않아 인명과 재산 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급경사지의 상태를 평가하기 위해 IoT 센서와 AI 기반 카메라를 융합한 급경사지 분석 시스템을 개발하였다. 시스템을 개발하기 위하여 급경사지 지반조건을 고려한 계측센서 하드웨어 및 펌웨어 설계, AI 기반 영상 분석 알고리즘 설계, 그리고 예·경보 솔루션 및 시스템 제작을 수행하였다. IoT 센서의 데이터와 AI 카메라 영상 분석을 통해 센서 데이터의 오차를 최소화하고, 데이터의 신뢰성을 향상시키고자 하였다. 또한 실제 급경사지에 적용하여 정확도(신뢰도)를 평가하였다. 그 결과, 센서 계측 오류는 0.1° 이내로 유지되었으며 계측 데이터의 전송률은 95%이상이었다. AI 기반의 영상 분석 시스템은 야간에도 부분 인식률 99%의 높은 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 다양한 사회간접자본(SOC) 시설의 급경사지 상태 분석 및 스마트 유지관리 분야에도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.1-8
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• 2024

실시간 처리 및 프라이버시 강화를 위해 인공지능 모델을 엣지에서 동작시킬 수 있는 온디바이스 AI 기술이 각광받고 있다. 지능형 사물인터넷 기술이 다양한 산업에 적용되면서 온디바이스 AI 기술을 활용한 서비스가 크게 증가하고 있다. 그러나 일반적인 딥러닝 모델은 추론 및 학습을 위해 많은 연산 자원을 요구하고 있다. 따라서 엣지에 적용되는 경량 기기에서 딥러닝 모델을 동작시키기 위해 양자화나 가지치기와 같은 다양한 경량화 기법들이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 경량화 기법 중 가지치기 기술을 중심으로 엣지 컴퓨팅 기기에서 딥러닝 모델을 경량화하여 적용할 수 있는 방안을 분석한다. 특히, 동적 및 정적 가지치기 기법을 적용하여 경량화된 비전 모델의 추론 속도, 정확도 그리고 메모리 사용량을 시험한다. 논문에서 분석된 내용은 실시간 특성이 중요한 지능형 영상 관제 시스템이나 자율 이동체의 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 또한 사물인터넷 기술이 적용되는 다양한 서비스와 산업에 더욱 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권3호
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• pp.473-485
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• 2022

현대사회가 점차 고령화 사회가 됨에 따라 퇴행성 뇌질환의 발병률이 증가하고 있으며, 이러한 퇴행성 뇌질환에 관한 많은 연구들이 이루어지고 있다. 퇴행성 뇌질환의 진단에서 영상분석은 영상표지자로서 중요한 역할을 하고 있다. 영상분석에서 객관적이고 일관성 있는 평가는 퇴행성 뇌질환의 조기 진단 및 정확한 진단에 중요하다. 이에 다양한 퇴행성 뇌질환과 관련한 영상연구에 자기공명영상(이하 MRI)을 이용한 인공지능이 조기 진단과 최적의 치료 방향 계획 및 결정에 도움이 될 가능성을 보여주었다. 특히 MRI 기반의 뇌용적 측정과 분획화 및 특성을 포착하는 인공지능 소프트웨어들이 개발되고 연구되기 시작했다. 본 고찰에서는 우리나라에서 퇴행성 뇌질환과 관련하여 사용되고 있는 인공지능 소프트웨어의 현재 상황과 향후 인공지능 소프트웨어의 퇴행성 뇌질환 연구에의 활용, 그리고 인공지능 소프트웨어의 한계에 대해서 다루고자 한다.