• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.767-773
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• 2023

본 연구에서는 폐용적에 영향을 미치는 관련 인자들과 폐기능 환기장애에 대한 유의성을 평가하고자 하였다. 실험대상으로는 저선량 흉부 CT검사와 폐활량검사를 동시에 수행한 정상 성인 남·여 206명을 선정하였으며 실험방법으로는 저선량 흉부 CT검사로 획득한 폐 CT 영상을 이용하여 폐용적을 딥러닝 기반의 AVIEW LCS 자동진단 프로그램을 이용하여 측정하였다. 그리고 폐활량계를 이용하여 폐기능을 측정한 결과를 획득하였으며 폐용적에 영향을 미치는 관련 인자로 성별 및 BMI를 선정하여 폐용적과의 독립표본 T-test를 통하여 유의성을 평가하고자 하였다. 실험결과 성별에 따른 폐용적의 평가에서 남성의 모든 폐용적이 여성의 모든 폐용적보다 크다는 것을 확인할 수 있었다. 성별 및 폐용적에 대한 각각의 평균값을 이용한 독립표본 T-test 결과 남성이 여성보다 모든 폐용적이 더 크다는 결과는 유의한 결과를 나타내었다(p<0.001). 그리고 BMI 지수에 따른 폐용적의 평가에서 BMI 지수 24 이상의 성인의 모든 폐용적이 BMI 지수 24 미만의 모든 폐용적보다 크다는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 BMI 지수 및 폐용적에 대한 각각의 평균값을 이용한 독립표본 T-test 결과 BMI 지수 24 이상이 BMI 지수 24 미만보다 모든 폐용적이 더 크다는 결과는 유의한 결과를 나타내지 않았다(p<0.055). 폐기능 환기장애 유무에 따른 폐용적의 평가에서 폐기능 환기 정상성인의 모든 폐용적이 폐기능 환기 장애성인의 모든 폐용적보다 크다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 폐기능 환기장애 유무 및 폐용적에 대한 각각의 평균값을 이용한 독립표본 T-test 결과 폐기능 환기 정상성인이 폐기능 환기 장애성인보다 모든 폐용적이 더 크다는 결과는 유의한 결과를 나타내었다(p<0.001). 폐용적과 폐활량 검사 결과는 폐 건강을 평가하는데 가장 중요한 지표이며, 이 두 지표를 함께 사용하여 폐 기능을 평가하는 것이 가장 정확한 평가 방법이다. 그러므로 본 연구에서는 폐용적과 폐활량 검사에 대한 향후 유사 연구 시 폐기능 환기 정상 성인과 폐기능 환기 장애 성인에 대한 폐용적 평균값을 제시하여 기초자료로 활용될 것이라고 사료된다.

• 기록학연구
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• 제79호
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• pp.5-32
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• 2024

한국 정부가 UN의 2022년 전자정부 발전 지수에서 UN가입 193개국 중 3위에 랭크됐다. 그동안 꾸준히 상위국으로 평가된 한국은 분명 세계 전자정부의 선도국이라 할 수 있다. 전자정부의 윤활유는 데이터다. 데이터는 그 자체로 정보가 아니고 기록도 아니지만 정보와 기록의 원천이며 지식의 자원이다. 전자적 시스템을 통한 행정 행위가 보편화된 이후 당연히 데이터에 기반한 기록의 생산과 기술이 확대되고 진화하고 있다. 기술은 가치중립적인 듯 보이지만 사실 그 자체로 특정 세계관을 반영하고 있다. 더구나 비물질적 유통을 기반으로 하는 디지털 세계, 온라인 네트워크의 또 다른 아이러니는 반드시 물리적 도구를 통해서만 접속하고 접촉할 수 있다는 점이다. 디지털 정보는 논리적 대상이지만 반드시 어떤 유형이든 그것을 중계할 장치 없이는 디지털 자원을 읽어 내거나 활용할 수 없다. 초연결, 초지능을 무기로 하는 새로운 기술의 디지털 질서는 전통적인 권력 구조에 깊은 영향력을 끼칠 뿐만 아니라 기존의 정보 및 지식 전달 매개체에도 마찬가지의 영향을 미치고 있다. 더구나 데이터에 기반한 생성형 인공지능을 비롯해 새로운 기술과 매개가 단연 화두다. 디지털 기술의 전방위적 성장과 확산이 인간 역능의 증강과 사유의 외주화 상황까지 왔다고 볼 수 있을 것이다. 여기에는 딥 페이크를 비롯한 가짜 이미지, 오토 프로파일링, 사실처럼 생성해 내는 AI 거짓말(hallucination), 기계 학습데이터의 저작권 침해에 이르기까지 다양한 문제점 또한 내포하고 있다. 더구나 급진적 연결 능력은 방대한 데이터의 즉각적 공유를 가능하게 하고 인지 없이 행위를 발생시키는 기술적 무의식에 의존하게 된다. 그런 점에서 지금의 기술 사회의 기계는 단순 보조의 수준을 넘어서고 있으며 기계의 인간 사회 진입은 고도의 기술 발전에 따른 자연적인 변화 양상이라고 하기에는 간단하지 않은 지점이 존재한다. 시간이 지나며 기계에 대한 관점이 변화하게 될 것이기 때문이다. 따라서 중요한 것은 기계를 통한 커뮤니케이션, 행위의 결과로서의 기록이 생산되고 사용되는 방식의 변화가 의미하는 사회문화적 함의에 있다. 아카이브 영역에서도 초지능, 초연결사회를 향한 기술의 변화로 인해 데이터 기반 아카이브 사회는 어떤 문제에 직면하게 될 것인지, 그리고 그 속에서 누가 어떻게 기록과 데이터의 지속적 활동성을 입증하고 매체 변화의 주요 동인이 될 것인가에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 아카이브가 행위의 결과인 기록뿐만 아니라 데이터를 전략적 자산으로 인식할 필요성에서 시작했다. 이를 통해 전통적 경계를 확장하고 데이터 중심 사회에서 어떻게 재영토화를 이룰 수 있을지를 알아보았다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.