• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권3호
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• pp.7-12
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• 2024

인공지능 기술의 발전은 사회의 구조와 교육환경을 변화시키며, 인공지능 역량의 중요성이 지속적으로 증가하고 있다. 이에 본 연구는 초등학생의 AI 역량 측정을 위한 체크리스트 문항을 개발하는 목적으로 수행되었다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 문헌 분석과 문항개발 델파이 조사를 사용하였다. 문헌 분석을 위해 검색을 통해 국내 연구 2편, 국외 연구 5편, 교육부의 교육과정 보고서를 수집하였다. 수집된 자료를 분석해서 핵심역량 측정 요소를 구성하였다. 핵심역량 측정 요소는 인공지능의 이해(6개 요소), 인공지능 사고(4개 요소), 인공지능 윤리(4개 요소), 인공지능 사회-정서(3개 요소)로 구성하였다. 구성된 측정 요소의 지식과 기능 그리고 태도를 고려하여, 19개 문항을 개발하였다. 개발된 문항은 1차 델파이 조사를 통해서 검증하였고, 수정의견에 따라 7개의 문항을 수정하였다. 2차 델파이 조사를 통해서 19개 문항의 타당성을 검증하였다. 본 연구에서 개발한 체크리스트 문항은 자기보고식 설문이 아닌 수행 및 행동 관찰을 기반으로 교사의 평가에 의해서 측정된다. 이에 역량의 측정 결과가 신뢰할 수 있는 수준으로 높아진다는 시사점을 가지고 있다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권6호
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• pp.2465-2472
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• 2014

Background: The American Joint Committee on Cancer (AJCC) published a new staging system ($7^{th}$ edition) in 2009. In our study, we evaluated the survival results and prognostic factors among T4 local advanced non-small cell lung cancer (LA-NSCLC) patients in a large heterogeneous group, in accordance with this new system. Materials and Methods: We retrospectively evaluated the files of 122 T4 N0-3 M0 LA-NSCLC patients, identified according to the new staging system, treated at two centers between November 2003 and June 2012. Variables correlating with univariate survival at p<0.20 were later included in multivariate Cox regression analysis. Here, selection of relevant predictors of survival was carried out in accordance with the likelihood ratio formula with p<0.05 regarded as significant. Results: The median age was 60 and the median follow-up period was 17.4 months. Median overall survival (OS) was 18.3 months, the 1 year overall survival (OS) rate was 72%, and the 5 year OS rate was 28%. Statistically significant predictors of survival were (p<0.20) ECOG-PS (Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status), age, T4 factor subgroup, stage and primary treatment in OS univariate analysis. On multivariate analysis for OS ECOG-PS (p=0.001), diagnostic stage (p=0.021), and primary treatment (p=0.004) were significant. In the group receiving non-curative treatment, the median OS was 11.0 months, while it was 19.0 months in the definitive RT group and 26.6 months in the curative treatment group. There was a significant difference between the non-curative group and the groups which had definitive RT and curative operations (respectively p<0.001 and p=0.001) in terms of OS, but not between the groups which had definitive RT and curative operations. The median event free survival (EFS) rate was 9.9 months, with rates of 46% and 19% at 3 and 5 years, respectively. On univariate analysis of EFS rate with ECOG-PS, weight loss and staging, statistical significance was found only for thorax computerized tomography (CT)+18F-fluorodeoxy-glucose positron emission tomography-CT (PET-CT) use, stage and primary treatment (p<0.20). In multivariate analysis with EFS, only the primary treatment was statistically significant (p=0.001). In the group receiving non-curative treatment, the median EFS was 10.5 months while in the curative operation group it was 14.7 months. When all the primary treatment groups were taken into consideration, grade III/IV side effect swas observed in 57 patients (46.6%). Esophagitis was most prominent among those that received definitive radiotherapy. Conclusions: Independent prognostic factors among these 122 heterogeneous LA-NSCLC T4 N0-3 M0 patients were age at diagnosis, ECOG-PS, stage and primary treatment, the last also being a significant prognostic indicator of EFS. Our findings point to the importance of appropriate staging and a multidisciplinary approach with modern imaging methods in this patient group. In those with T4 lesions, treatment selection and the effective use of curative potential should be the most important goal of clinical care.

• 대한유전성대사질환학회지
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• 제14권2호
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• pp.135-141
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• 2014

목적: 파브리병(Fabry disease)은 alpha-galactosidase A의 결핍으로 인하여 리소좀에 globotriaosylceramide(Gb3)가 축적되어 여러 장기에 이상을 일으키는 질병이다. 본 연구에서는 파브리병의 만성 합병증 중 심장 질환을 주로 보이는 환자들, 그 중에서도 좌심실 비대증을 보이는 한국인 환자들을 대상으로 파브리병의 빈도를 알아보고자 하였다. 방법: 좌심실비대증을 진단받은 환자 257명을 연구대상으로 선정하였고, 남성이 172명(평균 56세, 범위 30-81세), 여성이 84명(평균 66세, 범위 45-85세)이었다. 파브리병 선별을 위하여 고성능액체크로마토그래피-탠덤질량분석기를 이용하여 소변 Gb3 농도를 측정하였다. 확진은 형광분석법에 의한 말초혈액의 alpha-galactosidase A 활성도와 염기서열분석법에 의한 GLA 유전자 돌연변이 유무를 검사하여 이루어졌다. 결과: 소변 Gb3 검사에서 cutoff (25 ug/mmoL creatinine)를 초과하는 환자는 4명이었지만, 최종적으로 추가 검사를 통해 진단된 파브리병 환자는 여성 환자 한 명이었다(1/257명, 0.4%). 확진된 환자는 54.3 ug/mmoL creatinine의 Gb3 농도와 15.5 nmole/hr/mg protein (참고범위, $55.2{\pm}12.7nmole/hr/mg$ protein)의 alpha-galactosidase A 활성도를 보였다. GLA 유전자에서는 c.796G>A (p.D266N) 돌연변이가 이형접합체로 관찰되었다. 추가로 시행한 가족검사에서 환자의 딸은 아직 파브리병의 증상을 보이지 않았지만, 엄마와 같은 GLA 돌연변이(c.796G>A)를 가지고 있었으며, alpha-galactosidaseA 활성도는 42.5 nmole/hr/mg protein, 소변 Gb3 농도는 25.5 ug/mmoL creatinine을 나타냈다. 결론: 한국인 좌심실 비대증을 가진 환자들에서 파브리병의 유병율은 0.4%였다. 유병율이 낮아 보임에도 불구하고, 파브리병 진단 전 환자와 가족 구성원을 발견할 수 있는 장점 덕분에 선별검사의 의의가 있는 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.57-75
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• 2019

본 논문에서는 4차 산업혁명 핵심기술 중 가장 활발하게 산업화가 진행되고 있는 사물인터넷 산업을 대상으로 비즈모델 혁신방향 중심의 연구를 수행하였다. 글로벌 트렌드 분석을 위해 PEST분석을 활용하여 정책적, 경제적, 사회적, 기술적 이슈를 도출하였고, Gartner, International Data Corporation 등 ICT관련 조사 분석기관의 사물인터넷산업에 대한 미래전망을 제시하였는데, 사물인터넷은 인프라 및 플랫폼을 기반으로 산업인터넷(IIoT), 소물인터넷(IoST) 등으로 네트워크 기술경쟁이 이슈가 될 것으로 전망하였다. 4차 산업혁명으로 인해 급변하는 산업계에 대응하기 위해 기존의 비즈니스 모델 혁신을 위한 다양한 경영학적 방법론들을 검토하였고, '적용성', '민첩성', '다양성', '연계성' 4가지 기준을 가지고 전문가 설문조사를 수행하여 Business Model Canvas 모델이 비즈니스 모델 혁신 방법론으로 가장 적합하다는 AHP 분석결과를 도출하였다. Business Model Canvas는 비즈니스 모델 혁신을 위한 방법론으로 비교적 최근에 제시된 경영전략이며, 9개의 블록 접근 방식을 통해 비즈니스모델의 가치를 식별하며, 비즈니스의 4대 핵심 영역인 고객, 주문, 인프라, 사업타당성 분석 등을 포괄한다. 결론적으로 ICT융합산업 분야에서 어떠한 Business Model Canvas 모델을 방향으로 적용할지에 대한 고찰을 기술하였다.

• 벤처창업연구
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• 제7권3호
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• pp.1-16
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• 2012

기업 간 경쟁이 기업군(群) 간 경쟁으로 전환되고 있는 경영환경 하에서 글로벌 공급사슬관리는 대기업에 비해 해외시장개척 능력과 자원이 상대적으로 부족한 중소기업에게 중요한 관리활동으로 인식되고 있다. 이에 본 연구는 중소기업과 글로벌 공급사슬파트너 간의 관계적 특성을 사회적 자본의 관점에서 파악하고 글로벌 기업가정신과 함께 수출성과에 미치는 구조적 영향관계를 검증하기 위해 수행되었다. 선행연구에 대한 이론적 배경을 토대로 사회적 자본과 글로벌 기업가정신을 조작적 정의, 측정문항을 개발하여 (사)글로벌 최고경영자클럽과 (사)한국중견기업연합회에 등록한 회원사 중 우수 해외진출 중소기업을 모집단으로 설문조사를 실시하였다. 그리고 수거된 총 192부의 개별응답을 표본집단으로 설정하여 통계분석에 적용하였다. 다중회귀분석 결과, 사회적 자본의 하위변수인 네트워크, 신뢰, 호혜적 규범과 글로벌 기업가정신의 하위변수인 혁신성, 진취성, 위험감수성은 주관적 재무적 수출성과에 모두 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 중소기업의 글로벌 기업가정신은 공급사슬파트너와의 사회적 자본 형성에 긍정적인 영향을 미치며, 다시 사회적 자본은 글로벌 기업가정신과 수출성과의 영향관계에서 부분적으로 매개효과가 존재하는 것으로 나타났다. 이상의 연구결과는 글로벌 시장 확대와 고객욕구 다양화에 따라 해외시장의 불확실성이 높아지는 상황에서 수출성과를 창출하기 위해선 장기적 관점에서 공급사슬파트너와의 사회적 자본 요소의 개발을 위한 노력과 투자가 필요함을 의미한다. 또한 해외시장에서 자원의 생산적 이동과 사업적 기회의 발견을 위해 요구되는 글로벌 기업가정신의 함양이 공급사슬 내 사회적 자본의 형성에 도움을 주며 공동의 목표를 달성하는데 중요한 요인임을 시사한다.

• 기술혁신연구
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• 제20권2호
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• pp.75-107
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• 2012

본 연구에서는 기술혁신의 결정요인 도출 또는 기술혁신의 투입과 산출 간 관계에만 집중한 기존 연구의 한계, 기술혁신의 연결 메커니즘 연구의 필요성 제기 및 관련 연구들이 실태조사 수준에 머물러 있는 현실, 대기업과 중소기업의 기술혁신 추진과정 차이 등에 따라 중소기업의 기술혁신 관리요소에 관한 실증연구를 실시하였다. 이를 위해 자원기반 및 시스템 관점에서 주요 기술혁신 관리요소를 도출 분류하여 연구모형을 제시하였고, 중소기업을 대상으로 실증적으로 규명하였다. 세부적으로 살펴보면, 투입(R&D리더십, 혁신전략, R&D투자, R&D인적자원관리 및 외부네트워크), 과정(포트폴리오관리, 프로젝트관리 및 사업화) 및 산출(기술혁신) 간 관계를 실증 분석하였다. 대구지역 223개의 중소기업을 대상으로 한 구조방정식모형 분석 결과, 투입요소 간 관계, 투입요소와 과정요소 간 관계, 과정요소 간 관계, 그리고 과정요소와 산출요소 간 관계가 전반적으로 긍정적으로 유의하였다. 그러나 투입요소와 과정요소 간 관계에서 R&D투자가 포트폴리오관리와 프로젝트관리에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났는데, 이는 R&D투자가 독립적으로 과정요소에 영향을 미치기보다 우수한 인적자원, 유용한 정보와 기술이 뒷받침될 때 과정요소에 유의한 영향을 미칠 것으로 예상한다. 본 연구의 결과는 중소기업들이 연구모형을 활용하여 기술경영 상의 제약을 효율적으로 극복하고, 보다 높은 기술혁신 성과를 달성하는데 도움이 될 것이다. 아울러 정책기관들이 중소기업의 기술혁신 관리요소에 관심을 갖고, 애로요인을 보완해 줌으로써 보다 효과적인 정책지원이 가능할 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.82-98
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• 2019

정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.17-32
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• 2021

화자인식은 자동 음성시스템에서 중요한 기능을 담당하며, 최근 휴대용 기기의 발전 및 음성 기술, 오디오 콘텐츠 분야 등이 계속해서 확장됨에 따라 화자인식 기술의 중요성은 더구나 부각 되고 있다. 이전의 화자인식 연구는 음성 파일을 기반으로 화자가 누구인지 자동으로 판정 및 정확도 향상을 위한 목표를 가지고 진행되었다. 한편 말투는 중요한 사회언어학적 소재로 사용자의 사회적 환경과 밀접하게 관련되어 있다. 추가로 화자의 말투에 사용되는 종결어미는 문장의 유형을 결정하거나 화자의 의도, 심리적 태도 또는 청자에 대한 관계 등의 기능과 정보를 가지고 있다. 이처럼 종결어미의 활용형태는 화자의 특성에 따라 다양한 개연성이 있어 특정 미확인 화자의 종결어미의 종류와 분포는 해당 화자를 인식하는 것에 도움이 될 것으로 보인다. 기존 텍스트 기반의 화자인식에서 말투를 고려한 연구가 적었으며 음성 신호를 기반으로 한 화자인식 기법에 말투 정보를 추가한다면 화자인식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것이다. 따라서 본 연구의 목적은 한국어 화자인식의 정확도를 개선하기 위해 종결어미로 표현되는 말투(speech style) 정보를 활용한 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 특정인의 발화 내용에서 등장하는 종결어미의 종류와 빈도를 활용하여 벡터값을 생성하는 문장 시퀀싱이라는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 우수성을 평가하기 위해 드라마 대본으로 학습 및 성능평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 향후 실존하는 한국어 음성인식 서비스의 성능 향상을 위한 수단으로 사용될 수 있으며 지능형 대화 시스템 및 각종 음성 기반 서비스에 활용될 것을 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.139-160
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• 2017

기술사업화는 기업의 연구개발 과정 및 결과물을 시장에 효과적으로 연계하여 경제 가치를 창출하는 것을 의미한다. 거시적인 관점에서 보면 기술사업화는 국가수준의 R&D 효과성을 강화할 수 있으며, 관련된 산업의 발전을 촉진할 수 있다. 또한, 미시적인 관점에서 보면 기업이나 개인들은 기술사업화를 통해서 경쟁우위를 확보하고, 유지할 수 있다. 특정 기술이 사업화까지 이르기 위해서는 기술 기획, 기술의 연구와 개발, 상용화 즉 시장 진출까지의 크게 세 단계를 거치는 게 일반적이며, 이런 일련의 과정은 많은 시간과 비용을 수반한다. 따라서 연구개발 착수에서 상용화까지 소요되는 기술사업화 기간과 비용은 기업 입장에서는 시장 진출 전략을 결정하는 데 중요한 의사결정 정보가 되며, 기술 투자자에게는 기술가치를 합리적으로 평가하는데 더욱 중요한 정보가 된다. 이렇게 중요한 기술사업화 소요 기간과 비용을 과학적으로 추정하는 것은 매우 중요하지만 현재까지 이런 두 가지 정보에 대한 연구는 매우 부족한 실정이며, 널리 알려진 방법론도 부재한 상황이다. 본 연구의 목적은 기술사업화 기간과 비용을 추정하는 체계를 설계하고 이를 실제 기업데이터를 활용하여 개발하는 것이다. 구체적으로 특정 기술의 기술 자체의 요인, 기술개발 주체의 역량, 외부 환경 요인의 세 관점에서 어떤 요인들이 기술사업화 기간 및 비용에 영향을 주는지 도출하고, 해당 요인들의 수준에 따라 기술사업화 기간 및 비용을 제시하는 모형을 개발하고자 한다. 본 연구의 결과는 기술을 개발하는 주체와 기술을 투자하는 주체 모두에게 유용하게 활용될 것으로 기대된다.