• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.9-17
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• 2024

It is widely recognized that for 3D human pose estimation (HPE), dataset acquisition is expensive and the effectiveness of augmentation techniques of conventional visual recognition tasks is limited. We address these difficulties by presenting a simple but effective method that augments input images in terms of viewpoints when training a 3D human pose estimation (HPE) model. Our intuition is that meaningful variants of the input images for HPE could be obtained by viewing a human instance in the images from an arbitrary viewpoint different from that in the original images. The core idea is to synthesize new images that have self-occlusion and thus are difficult to predict at different viewpoints even with the same pose of the original example. We incorporate this idea into the training procedure of the 3D HPE model as an augmentation stage of the input samples. We show that a strategy for augmenting the synthesized example should be carefully designed in terms of the frequency of performing the augmentation and the selection of viewpoints for synthesizing the samples. To this end, we propose a new metric to measure the prediction difficulty of input images for 3D HPE in terms of the distance between corresponding keypoints on both sides of a human body. Extensive exploration of the space of augmentation probability choices and example selection according to the proposed distance metric leads to a performance gain of up to 6.2% on Human3.6M, the well-known pose estimation dataset.

• 한국치위생학회지
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• 제24권1호
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• pp.9-16
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• 2024

Objectives: The demand for dental care is expected to increase as the population ages. This study aimed to predict the utilization of dental implant care following the expansion of national health insurance benefits for dental implants. Methods: Multiple linear regression analysis was performed on HIRA big data open portal data and DNN-based artificial intelligence models to forecast the utilization of dental care in relation to the national health insurance coverage for dental implants. Results: National health insurance coverage of dental implants was found to be associated with the number of patients using dental implant services and demonstrated a statistical significance. The dental implant services utilization increased with the increased dental implant health insurance benefits for the elderly population, increased mean by region, increased number of dental institutions by region, and increased health insurance coverage rate for dental implants. However, the dental implant services utilization decreased with the increased number of older people living alone and increased size of dental institutions. Conclusions: With the expansion of the national health insurance coverage for dental implants, it is predicted that the utilization of dental implant medical services will increase in the future.

• 대한간호학회지
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• 제54권1호
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• pp.1-17
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• 2024

Purpose: The significance of the healthcare industry has grown exponentially in recent years due to the impact of the fourth industrial revolution and the ongoing pandemic. Accordingly, this study aimed to examine domestic healthcare-related patents comprehensively. Big data analysis was used to present the trend and status of patents filed in nursing. Methods: The descriptive review was conducted based on Grant and Booth's descriptive review framework. Patents related to nursing was searched in the Korea Intellectual Property Rights Information Service between January 2016 to December 2020. Data analysis included descriptive statistics, phi-coefficient for correlations, and network analysis using the R program (version 4.2.2). Results: Among 37,824 patents initially searched, 1,574 were selected based on the inclusion criteria. Nursing-related patents did not specify subjects, and many patents (41.4%) were related to treatment in the healthcare delivery phase. Furthermore, most patents (56.1%) were designed to increase effectiveness. The words frequently used in the titles of nursing-related patents were, in order, "artificial intelligence," "health management," and "medical information," and the main terms with high connection centrality were "artificial intelligence" and "therapeutic system." Conclusion: The industrialization of nursing is the best solution for developing the healthcare industry and national health promotion. Collaborations in education, research, and policy will help the nursing industry become a healthcare industry of the future. This will prime the enhancement of the national economy and public health.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제90권1호
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• pp.19-26
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• 2024

In recent years, an increasing number of experimental studies have shown that the practical application of mature active control systems requires consideration of robustness criteria in the design process, including the reduction of tracking errors, operational resistance to external disturbances, and measurement noise, as well as robustness and stability. Good uncertainty prediction is thus proposed to solve problems caused by poor parameter selection and to remove the effects of dynamic coupling between degrees of freedom (DOF) in nonlinear systems. To overcome the stability problem, this study develops an advanced adaptive predictive fuzzy controller, which not only solves the programming problem of determining system stability but also uses the law of linear matrix inequality (LMI) to modify the fuzzy problem. The following parameters are used to manipulate the fuzzy controller of the robotic system to improve its control performance. The simulations for system uncertainty in the controller design emphasized the use of acceleration feedback for practical reasons. The simulation results also show that the proposed H∞ controller has excellent performance and reliability, and the effectiveness of the LMI-based method is also recognized. Therefore, this dynamic control method is suitable for seismic protection of civil buildings. The objectives of this document are access to adequate, safe, and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization, implementation of sustainable disaster-resilient construction, sustainable planning, and sustainable management of human settlements. Simulation results of linear and non-linear structures demonstrate the ability of this method to identify structures and their changes due to damage. Therefore, with the continuous development of artificial intelligence and fuzzy theory, it seems that this goal will be achieved in the near future.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.225-231
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• 2022

4차 산업혁명시대 최신 기술을 통해 공간 및 시간의 초월, 가상현실, 증강 현실 등이 구현되고 있다. 현재 인공지능, 증강현실, 빅데이터 등을 경험하고 있는 상황에서 방사선과 재학생들을 대상으로 4차 산업혁명 최신 기술에 대한 관심도와 4차 산업혁명시대 필요한 역량, 4차 산업혁명시대 방사선분야 채용 환경의 전망에 대한 인식도를 알아보고자 하였다. 2022년 2월 7일부터 2월 18일까지 대구시 소재 S대학교 방사선과 재학생 2, 3학년을 대상으로 설문지를 이용하여 인식도 조사를 분석하였다. 연구결과 3D 모델링 관심도가 평균 3.34 ± 1.09점으로 가장 높게 나타났으며, 빅데이터와 인공지능에 대해서도 보통 이상 3.27 ± 1.17, 3.33 ± 1.07점으로 관심을 보이고 있었다. 또한, 4차 산업혁명시대 필요한 역량 인식도와 4차 산업혁명시대 방사선분야 채용 환경 전망 인식도 간 상관성이 가장 높았으며(r=0.778, p<0.01), 4차 산업혁명 최신 기술 관심도와 4차 산업혁명시대 필요한 역량 인식도 간에도 상관성이 있음을 알 수 있었다(r=0.694, p<0.01). 4차 산업 혁명시대 3D프린팅, 인공지능, 빅데이터 등의 최신 기술을 다룰 수 있는 전문 교육 강화, 방사선 의료기술분야에서의 최신 기술과 관련된 취업역량 강화를 위한 교육이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.981-992
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• 2023

최근 전세계적인 기후변화의 영향으로 강우가 집중되고 강우강도가 강해짐에 따라 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 과거에 관측되지 않았던 규모의 비가 내리기도 하고, 기록되지 않았던 장기간의 장마가 발생하기도 한다. 이러한 피해들은 아세안 국가에도 집중되고 있으며, 태풍 및 집중호우로 인해 침수의 빈번한 발생과 함께 많은 사람들이 영향을 받고 있다. 특히, 인도네시아 찌따룸강 상류 유역에 위치한 반둥 지역은 분지 형태의 지형학적 특성을 가지고 있어서 홍수에 매우 취약한 실정이다. 이에 공적개발원조(ODA)를 통해 2017년에 찌따룸강 상류(Upper Citarum River) 유역에 대하여 홍수예경보시스템을 구축되었고, 현재 운영중에 있다. 그럼에도 불구하고, 찌따룸강 상류 (Upper Citarum River) 지역은 홍수발생시 인명 및 재산피해의 위험에 여전히 노출되어 있어 신속하고 정확한 홍수예경보의 실시를 통해 피해를 경감시키는 노력이 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 찌따룸강 상류의 Dayeuh Kolot 지점을 목표관측소로 하고, 강우관측소 4개소와 수위관측소 1개소의 10분 단위 수문자료를 수집하여 인공지능 기반의 하천홍수위예측모형을 개발하였다. 6개 관측소의 2017년 1월부터 2021년 1월까지의 10분 단위 수문관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 4, 5, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 좋은 결과를 나타냈으며, 학습자료 구축조건에 따른 예측정확도를 검토한 결과 참조관측소가 적은 경우에도 모든 관측소를 활용하는 경우와 유사하게 예측정확도를 확보하는 것으로 나타나 효율적인 인공지능 기반 모형 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.287-310
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• 2022

인공지능의 등장으로 과학기술 분야 뿐만 아니라 산업의 고도화가 가속화되고 있다. 기업은 인공지능 기술의 효과적인 도입을 통한 지능형 제품 개발로 고객 경험 혁신 및 가치 창출을 실현하고자 한다. 그러나 지능형 제품은 인공지능과 같은 급진적인 기술을 기반으로 하는 제품의 특성상 기존 제품과 개발 방식에 있어 차이를 나타내며, 기존 제품 개발 방법론을 그대로 적용하기에 명확한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 차량용 음성비서를 예시로 기업들의 성공적인 지능형 신제품 개발을 위한 KANO-TOPSIS 기반의 새로운 연구 방법을 제안한다. 먼저 KANO 모델을 통해 고객들이 신제품에 필요하다고 생각하는 기능을 선별 및 평가하고, TOPSIS를 통해 고객들이 필요로 하는 기능의 중요도를 구해 신제품 개발을 위한 새로운 기능의 우선순위를 도출한다. 분석을 위해 차량 상태 확인 및 기능 제어 요소, 주행 관련 요소, 음성비서 자체의 특성, 인포테인먼트 요소, 일상생활 지원 요소 등 주요 카테고리를 선정 및 고객 요구속성을 세분화하였으며, 분석 결과, 높은 인식 정확도가 차량용 음성비서 개발에 있어 최우선으로 고려되어야 할 요소로 나타났다. 운전자의 생체 정보, 사용 습관 등에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하는 인포테인먼트 요소는 예상과 달리 낮은 우선순위를 나타낸 반면 차량 상태 알림, 주행 보조 및 보안 등 운전자의 안전과 관련된 기능들은 보다 우선적으로 개발되어야 할 요건으로 밝혀졌다. 본 연구는 KANO와 TOPSIS를 결합한 우수한 모델을 통해 혁신적인 지능형 신제품의 특성에 맞는 새로운 제품 개발 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.

• 한국경영과학회지
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• 제28권3호
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• pp.81-101
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• 2003

The financial statements purpose to provide useful information to decision-making process of business managers. The value-relevant information, however, embedded in the financial statement has been often overlooked in Korea. In fact, the financial statements in Korea have been utilized for nothing but account reports to Security Supervision Boards (SSB). The objective of this study is to develop earnings forecasting models through financial statement analysis using artificial intelligence (AI). AI methods are employed in forecasting earnings: artificial neural networks (ANN) for manufacturing industry and case~based reasoning (CBR) for banking industry. The experimental results using such AI methods are as follows. Using ANN for manufacturing industry records 63.2% of hit ratio for out-of-sample, which outperforms the logistic regression by around 4%. The experiment through CBR for banking industry shows 65.0% of hit ratio that beats the statistical method by 13.2% in holdout sample. Finally, the prediction results for manufacturing industry are validated through monitoring the shift in cumulative returns of portfolios based on the earning prediction. The portfolio with the firms whose earnings are predicted to increase is designated as best portfolio and the portfolio with the earnings-decreasing firms as worst portfolio. The difference between two portfolios is about 3% of cumulative abnormal return on average. Consequently, this result showed that the financial statements in Korea contain the value-relevant information that is not reflected in stock prices.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.290-299
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• 2009

진화하는 인공신경망은 인공지능분야와 게임 NPC의 지능 설계 분야에서 새롭게 각광을 받고 있다. 하지만 진화하는 인공신경 망을 이용하여 게임 NPC의 지능을 설계할 때 인공신경 망의 구조가 복잡함에 따라 진화와 평가에 필요한 연산량이 크며 또한 적절한 적합도 함수를 설계하지 못하면 지능적인 NPC를 설계할 수 없는 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하고자 동적 상태 진화 인공신경망을 제안한다. 동적 상태 진화 인공신경망은 전통적인 진화하는 인공신경망 알고리즘에 기반하여 진화 과정에서 신경망의 신경세포들 사이의 시냅스를 제거(disabled) 하거나 고정(fixed)시키는 방법을 통하여 진화와 평가과정에 소모되는 연산량을 줄이는 알고리즘이다. 본 논문은 Darwin Platform 을 테스트 베드로 축구게임 NPC의 지능 설계를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 검증한다.