• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권9호
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• pp.317-322
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• 2022

정보기술의 급격한 발달은 의료 환경에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화를 견인하고 있다. 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 구성된 처방전달시스템(OCS)은 의료 환경을 아날로그에서 디지털로 빠르게 바꾸어 놓았다. PACS는 여러 솔루션과 결합하여 호환, 보안, 효율성, 자동화 등 새로운 발전 방향을 보여주고 있다. 그 중, 영상의 질적 개선을 할 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능(AI)과의 결합이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 판독을 보조할 수 있는 시스템인 AI PACS가 대학과 산업체의 협력으로 개발되어 병원에서 활용되고 있다. 이처럼 의료 환경에서 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화에 맞추어 의료시장의 구조적인 변화와 이에 대처할 수 있는 의료정책의 변화도 필요하다. 한편, 의료영상정보는 디지털 의료영상 전송 장치에서 생성되는 DICOM 방식을 기본으로 하고, 생성하는 방법의 차이에 따라 Volume 영상, 단면 영상인 2차원적 영상으로 구분된다. 또한, 최근 많은 의료기관에서는 스마트 병원 서비스를 내세우며 차세대 통합 의료정보시스템의 도입을 서두르고 있다. 차세대 통합 의료정보시스템은 EMR을 바탕으로 전자동의서, AI와 빅데이터를 활용한 정밀의료, 외부기관 등을 통합한 솔루션으로 구축하며, 이를 바탕으로 환자 정보 DB 구축과 데이터의 표준화를 통한 의료 빅데이터 기반의 의학 연구를 목적으로 한다. 우리나라의 의료영상 정보 시스템은 앞선 IT 기술력과 정부의 정책에 힘입어 세계적인 수준에 있으며, 특히 PACS 관련 프로그램은 의료 영상정보 기술에서 세계로 수출을 하고 있는 한 분야이다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 의료영상 정보 시스템의 분석과 함께 의료영상 정보 시스템이 국내에 도입되게 된 역사적 배경을 바탕으로 현재의 흐름을 파악하고 나아가 미래의 발전 방향을 예측하였다. 향후, 20여 년 동안 축적된 DICOM 빅데이터를 기반으로 AI, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 영상 판독률을 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

• 무역학회지
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• 제48권3호
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• pp.217-242
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• 2023

본 연구는 장강 내수로 항만의 물류 수요에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 이를 바탕으로 미래의 항만 물류 수요를 예측하는 것을 목적으로 한다. 장강 상류의 충칭항, 이빈항, 중류의 징저우항, 우후항, 하류의 난징항, 쑤저우항 등 총 6개 항만을 대상으로, 시스템 다이내믹스 기법을 활용한 물류 수요 예측을 수행하였다. 모든 항만의 물류 수요는 2026년까지 중단기 예측에서 증가세를 보였다. 충칭항의 물류 수요는 배후지 경제 규모의 영향을 주로 받았으며, 이빈항은 항만의 자동화 수준에 크게 의존하는 것으로 파악되었다. 상류 및 중류 항만의 경우, 배후지의 에너지 소비량 증가와 대기 오염 상황이 심각할수록 물류 수요가 증가하였다. 중류 항만의 물류 수요는 배후지 인프라의 영향을 주로 받았으며, 하류 항만은 도시 건설 면적의 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 민감도 분석 결과, 대도시에 의존하는 항만의 물류 수요는 영향 요인들의 증감폭에 대해 상대적으로 안정적이었으나, 배후지 도시 규모가 작은 항만은 영향 요인들의 변동에 민감하게 반응하는 경향을 보였다. 따라서 충칭항을 장강 상류의 핵심 항만으로 정책적 지원을 강화하고, 주변 항만들이 충칭항의 보조 역할을 수행하도록 하는 전략을 마련해야 한다. 상류 항만은 충칭항의 보조 역할을 수행하는 동시에, 중하류 항만과의 연결성을 강화하고 입항 산업의 발전을 도모하는 방안도 고려해야 할 것이다. 장강 내수로 항만의 개발 전략은 한국의 항만 및 이해관계자들에게 직항로의 개설과 교통 네트워크의 확장을 시사한다. 배후지 네트워크를 확장하고 물류허브와 연계된 효율적인 교통 체계의 구축을 제시할 수 있다. 협력을 통해 두 지역 모두에서 물류 효율성이 향상될 수 있으며, 이는 각 항만의 국제적인 위치와 경쟁력을 강화하는 데 기여할 것이다.