• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.27-33
• /
• 2023

웰빙과 건강관리에 대한 관심 증가와 미세먼지로 인한 공기질의 악화, 다양한 토양 및 수질 오염으로 인해 친환경 식재료에 대한 요구가 급증하고 있다. 이와 같은 현상의 해결책으로 아쿠아포닉스가 대두되고 있다. 그러나 최적의 생육 환경을 도출하는 기법이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 기존 아쿠아포닉스의 특성을 고려하는 지능형 식물 성장 측정 시스템을 설계하고자 한다. 특히, 지능형 아쿠아포닉스 생산관리 모듈 중 고성능의 처리 자원을 갖지 않는 생산 현장에 적합한 시스템 설계에 주안점을 두고, 균일한 생육환경을 제공하는 경우의 학습 데이터 및 판단 시스템을 위한 모듈 구성 방안을 제안하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.1-6
• /
• 2023

본 연구는 일정 관리 애플리케이션을 효율적으로 사용할 수 있도록 연구, 개발하는 데 목적이 있다. 사람들은 자신이 해야 할 일들을 기억하기 위해 일정 관리 애플리케이션을 사용하고, 목적지에 제때 도착하기 위해 지도 애플리케이션을 사용한다. 본 연구에서는 사용자들이 애플리케이션을 편리하게 사용할 수 있도록 A^* 알고리즘을 사용하여 일정에 대한 최적의 동선을 추천해 주고 이를 지도 API를 활용하여 시각적으로 제공하는 애플리케이션을 개발하였다. 현재 사용되고 있는 캘린더, 지도, 스케줄 애플리케이션들을 비교 분석하여 단점을 보완하고 장점을 융합한 애플리케이션 개발을 위해 여러 가지 Open Maps API들을 비교하였다. 그리고 사용자가 등록한 일정에 대하여 시간, 장소에 따라 동선을 추천하기 위한 최적의 알고리즘을 적용한 애플리케이션 개발 결과를 기술하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.186-188
• /
• 2021

본 아키텍처(IDPS)는 현 해군 수상함 전투체계의 함정별 소프트웨어 진단 도구를 통합하여 진단 방식의 일관성과 효율성, 진단 소요 시간의 감소를 달성하기 위한 웹기반의 플랫폼을 구축하는 구조적 방법이다. 함형 별 구분된 독립적인 진단 방식으로 인하여 수명주기지원(LTS) 시 인력 운용 측면의 비효율성과 진단자의 숙련도 등에 따른 진단 품질의 차이가 발생하기 때문에, 함정 SW 상태를 진단하는 방식을 함형에 구분없이 일원화하고 진단자에 따른 진단 결과의 편향과 오차가 발생하지 않도록 진단데이터를 플랫폼에 내재된 상태결정알고리즘(SDA)에 의해 판정하도록 지능화하였다. 장기적으로 수상함 전투체계 소프트웨어의 진단에 있어 진단 품질의 하락없는 사람 개입이 최소화된 지능화된 시스템 구축을 추구하며, 이를 통해 진단 소요 시간을 단축하고 진단 결과의 활용에 더 많은 자원을 투입할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제13권8호
• /
• pp.335-343
• /
• 2019

건강한 삶은 인간이 추구하는 행복의 필수불가결한 요소이다. 식생활은 그 기반을 제공하는 것이며 가축의 건강은 사람의 건강에 직접적인 영향을 준다. 가축 질병을 정확하게 예측하고 관리하는 것은 지속가능한 가축의 생산을 보장하고 인간의 건강을 유지하는 데 기여한다. 사람의 경우 만병의 근원이 감기라면, 송아지의 경우 모든 질병의 원인을 제공하는 것은 설사병이다. 따라서 송아지의 설사병을 스마트 센서로 생체 데이터를 추출하고, 수집된 생체 데이터는 전처리 후에 의미 있는 정보로 사용한다. 축사의 환경 정보와 송아지 객체의 생화학·면역·감염원인체의 측정 정보를 온톨로지로 구축한다. 온톨로지는 논리적 추론 절차를 거쳐 송아지의 설사병을 예측할 수 있는 지식 베이스로 구축하였다. 송아지의 질병명, 원인, 발생 시기, 증상에 대해서 지식 기반으로 설사병을 예측한다. 가축의 일부 중에서 송아지를 모델한 지식 기반의 가축 원격 진료 질병 예측은 상위 온톨로지와 예측에 관한 도메인 온톨로지로 표현하여 그 결과로 치료, 예방법을 제시할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.23-28
• /
• 2024

연구는 고령화가 급속하게 진행되고 있는 현대 사회에서 노인 인구의 증가와 관련된 문제를 조사하고 해결 방안을 탐구하는 데 초점을 맞추고 있다. 고령화 사회의 도래로, 노년 인구는 더 많은 관심과 지원이 필요하다. 이에 기업들은 AI 및 로봇 기술을 활용하여 노인 돌봄 서비스를 제공하려고 시도하고 있다. 이러한 서비스는 건강 관리와 일상생활 돌봄뿐만 아니라 정서적 건강 측면에서 노인들에게 도움을 줄 수 있다. 논문에서는 현재 시장에서 제공되는 다양한 노인관련 기술을 분석하고, 그 장단점 및 발전 가능성을 조사한다. 논문은 고령화 문제를 해결하기 위해 기업들이 더 많은 AI 및 로봇 기반의 노인 돌봄 서비스를 개발하고 제공해야 한다는 결론에 도달한다. 이러한 서비스는 고령화 사회의 사회적 및 정서적 문제를 완화하고, 노인들의 삶의 질을 향상할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.57-64
• /
• 2024

스마트 팩토리의 도입은 제조업 분야에서 객관적이고 효율적인 라인 관리로의 전환을 가져왔다. 그러나 대부분의 회사가 매초 수집되는 수많은 센서 데이터를 효과적으로 사용하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이터를 활용해 제품 품질을 예측하고 효율적인 생산 공정의 관리를 목표로 한다. 보안 문제로 구체적인 센서 데이터 확인이 불가하여, "SAMSUNG SDS Brightics AI" 사이트의 반도체 공정 관련 학습용 데이터를 확보하여 연구를 진행한다. 머신러닝 모델에서 데이터의 전처리 과정은 성능을 결정짓는 중요한 요소이다. 따라서, 결측값 제거, 이상치 제거, 스케일링, 특성 제거의 전처리 과정을 통해 최적의 센서 데이터를 확보하였다. 또한, 학습 데이터셋이 불균형 데이터를 이루고 있어 오버샘플링 기법을 통해 동일한 비율을 맞추어 모델 평가 전 데이터를 준비하였다. 머신러닝에서 제공되는 다양한 모델 평가로 구한 SVM(rbf) 모델로 높은 성능(Accuracy : 97.07%, GM : 96.61%)을 확인했다. 또한, 동일한 데이터로 학습 시 "SAMSUNG SDS Brightics AI"에서 구현하였던 MLP 모델보다 더 높은 성능을 보인다. 본 연구는 센서 데이터를 활용한 양품/불량품 예측 외에도 부품 주기, 공정 조건 예측 등 다양한 주제에 적용 가능하다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권11호
• /
• pp.126-136
• /
• 2018

본 연구는 머신러닝을 활용하여 급성 뇌졸중 퇴원 환자의 중증도 보정 사망 예측 모형 개발을 목적으로 시행하였다. 전국 단위의 퇴원손상심층조사 2006~2015년 자료 중 한국표준질병사인분류(Korean standard classification of disease-KCD 7)에 따라 뇌졸중 코드 I60-I63에 해당하는 대상자를 추출하여 분석하였다. 동반질환 중증도 보정 도구로는 Charlson comorbidity index(CCI), Elixhauser comorbidity index(ECI), Clinical classification software(CCS)의 3가지 도구를 사용하였고 중증도 보정 모형 예측 개발은 로지스틱회귀분석, 의사결정나무, 신경망, 서포트 벡터 머신 기법을 활용하여 비교해 보았다. 뇌졸중 환자의 동반질환으로는 ECI에서는 합병증을 동반하지 않은 고혈압(hypertension, uncomplicated)이 43.8%로, CCS에서는 본태성고혈압(essential hypertension)이 43.9%로 다른 질환에 비해 가장 월등하게 높은 것으로 나타났다. 동반질환 중중도 보정 도구를 비교해 본 결과 CCI, ECI, CCS 중 CCS가 가장 높은 AUC값으로 분석되어 가장 우수한 중증도 보정 도구인 것으로 확인되었다. 또한 CCS, 주진단, 성, 연령, 입원경로, 수술유무 변수를 포함한 중증도 보정 모형 개발 AUC값은 로지스틱 회귀분석의 경우 0.808, 의사결정나무 0.785, 신경망 0.809, 서포트 벡터 머신 0.830로 분석되어 가장 우수한 예측력을 보인 것은 서포트 벡터머신 기법인 것으로 최종 확인되었고 이러한 결과는 추후 보건의료정책 수립에 활용될 수 있을 것이다.

• Korean Journal of Radiology
• /
• 제25권7호
• /
• pp.613-622
• /
• 2024

Objective: In Korea, radiology has been positioned towards the early adoption of artificial intelligence-based software as medical devices (AI-SaMDs); however, little is known about the current usage, implementation, and future needs of AI-SaMDs. We surveyed the current trends and expectations for AI-SaMDs among members of the Korean Society of Radiology (KSR). Materials and Methods: An anonymous and voluntary online survey was open to all KSR members between April 17 and May 15, 2023. The survey was focused on the experiences of using AI-SaMDs, patterns of usage, levels of satisfaction, and expectations regarding the use of AI-SaMDs, including the roles of the industry, government, and KSR regarding the clinical use of AI-SaMDs. Results: Among the 370 respondents (response rate: 7.7% [370/4792]; 340 board-certified radiologists; 210 from academic institutions), 60.3% (223/370) had experience using AI-SaMDs. The two most common use-case of AI-SaMDs among the respondents were lesion detection (82.1%, 183/223), lesion diagnosis/classification (55.2%, 123/223), with the target imaging modalities being plain radiography (62.3%, 139/223), CT (42.6%, 95/223), mammography (29.1%, 65/223), and MRI (28.7%, 64/223). Most users were satisfied with AI-SaMDs (67.6% [115/170, for improvement of patient management] to 85.1% [189/222, for performance]). Regarding the expansion of clinical applications, most respondents expressed a preference for AI-SaMDs to assist in detection/diagnosis (77.0%, 285/370) and to perform automated measurement/quantification (63.5%, 235/370). Most respondents indicated that future development of AI-SaMDs should focus on improving practice efficiency (81.9%, 303/370) and quality (71.4%, 264/370). Overall, 91.9% of the respondents (340/370) agreed that there is a need for education or guidelines driven by the KSR regarding the use of AI-SaMDs. Conclusion: The penetration rate of AI-SaMDs in clinical practice and the corresponding satisfaction levels were high among members of the KSR. Most AI-SaMDs have been used for lesion detection, diagnosis, and classification. Most respondents requested KSR-driven education or guidelines on the use of AI-SaMDs.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.67-75
• /
• 2022

본 연구의 목적은 MDCT의 다양한 매개변수와 재구성 조건을 반영하고 z축과 x/y plane의 분해능을 동시에 평가할 수 있는 새로운 팬텀과 평가 방법을 정립하고 유용성을 파악하고자 한다. CT 장비는 Aquilion ONE(Cannon Medical System, Otawara, Japan)을 사용하였으며, 관전압 120 kV에 관전류는 260 mA, 그리고 재구성 영상은 D-FOV 300 mm²로 동일하게 설정하였다. 자체 제작한 SSP 측정 팬텀을 이용하여 고대조도 분해능과 절편두께 분해능을 평가하였다. 이때 갠트리 등각점부터의 거리와 재구성 알고리즘을 변화시켰다. 절편두께는 0.6 mm에서 10.0 mm까지 5단계로 재구성하였다. 영상의 분석은 Aquarius iNtuition Edition ver. 4.4.13.P6 software (Terarecon, California, USA)의 Profile tool을 이용하여 FWHM과 FWTM을 측정하였으며, ImageJ program(v1.53n, National Institutes of Health, USA)의 Plot profile tool을 사용하여 SPQI와 신호강도를 평가하였다. x/y plane의 고대조도 분해능을 평가한 결과, 갠트리 등각점에서 거리가 멀어질수록 2.5, 5.0, 10.0 mm의 절편두께에서 각각 4.09~11.99%, 4.12~35.52%, 4.70~37.64% 감소되었으며, 공칭 절편두께가 두꺼워질수록 감소폭이 증가되었다. 그리고 2.5, 5.0, 10.0 mm의 절편두께에서 High 알고리즘을 적용하면 고대조도 분해능이 각각 74.83, 15.18, 81.25% 증가되었다. x/y plane 및 z축의 절편두께 분해능을 평가한 결과, SSP 곡선에서 FWHM은 거의 일정하지만 사용자가 설정한 공칭 절편두께보다 모두 높게 측정되었다. 갠트리 등각점부터 거리가 멀어질수록 절편두께의 분해능이 감소되었다. 축방향 스캔이 나선형 방법보다 z축 FWHM과 FWTM이 더 증가되었다. 특히, 절편두께가 얇을수록 공칭 절편두께와 오차 범위가 증가되었다. 그리고 SPQI는 절편두께가 커질수록 증가되었으며 나선형 스캔이 축방향 스캔보다 90%에 가까워졌다. MDCT 장치의 성능을 평가할 수 있는 SSP 팬텀을 개발하여 x/y plane과 z축의 분해능을 비교 평가함으로서 노후 장비 관리와 화질 평가의 구체적인 방법으로 활용될 수 있으며, 진단 영상 분야에서 병변 감별에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 마케팅과학연구
• /
• 제18권4호
• /
• pp.119-155
• /
• 2008

최근 많은 기업들이 치열한 경쟁에서 생존하기 위해 개별 고객들에게 초점을 맞춘 전사적이고 체계적인 고객관계관리에 전력을 기울이고 있다. 수익성 높은 대부분 기업들의 성공비결은 복합적이겠지만, 고객지향적 사고에의 신속한 적응이 중요한 부분을 차지하고 있다. 고객관계관리 기법 및 운용철학은 고객을 올바르게 이해하는데서 그치지 않고 고객행동을 사전적으로 예측하여 고객요구에 부응한 제품과 서비스를 제공하는 것만이 치열한 경쟁환경에서 생존함과 동시에 거듭된 성장을 이루는 유일한 해결책임을 강조한다. 고객관계관리는 데이터베이스마케팅과 같은 조직내 실무자 중심의 관점과 접근이 아니라 최고경영자의 마케팅 관점의 경영철학 구현을 통한 전사적이고 조직적인 참여가 이루어져야 한다. 그럼에도 불구하고 많은 기업들이 고객관계관리 기법을 도입하고 구축하는 과정에서 이러한 점을 간과해 왔으며 그 결과, 고객관계관리를 통해 수익성을 높인 기업이 있는 반면에 고객관계관리에 엄청난 비용만을 투입하고 별다른 성과를 거두지 못한 기업들도 다수이다. 본 연구는 CRM구축 및 실행과정에서의 성공요인을 기존 연구와 달리 마케팅적 관점에서 발견해 내고 있다. 시장지향성과 고객지향성이라는 마케팅 철학에서부터 고객정 보지향성과 핵심고객지향이라는 실무적 개념까지 포함해서 마케팅적인 관점에서의 성공적 CRM구축을 위한 선행요인을 발견하고, 이러한 요인들이 마케팅관점의 관계품질과 실무적인 CRM성과에 어떤 영향을 미치는지를 분석함과 동시에 관계품질과 CRM성과 간의 관계의 강도까지 실증적으로 분석해 보았다. 경험적 분석 결과 본 연구에서 구축한 마케팅관점의 CRM선행요인들 중에서 일부 요인을 제외하고는 대체적으로 관계품질 및 CRM성과를 높이는데 상당한 기여를 하고 있음이 확인되었으며, 영향관계의 정도에는 어느 정도 차이가 있음이 확인되었다. 또한 관계품질과 CRM성과 및 세부적 개념구성요인들 간에 매우 높은 정(+)의 관계가 존재함을 확인했다. 이는 CRM의 최종 성과를 달성하기 위해서 CRM구축 및 실행이후에 고객만족과 고객신뢰라는 개념적 연결고리를 강화함과 동시에 이러한 관계품질이 고객유지와 고객점유 정도의 향상으로 이어지도록 하는 창조적 전술개발이 요구됨을 의미한다. CRM을 구축 및 실행하는 대부분의 기업들이 조급하게 재무적인 성과를 기대하는 경향이 있는데, CRM은 마케팅철학을 포함하는 장기적인 경영활동임을 주지해야 한다. 기존의 많은 연구들이 취하고 있는 연구맥락에 근거해서 기술적인 시스템만을 갖추었다고 하여 단기적인 성과를 바라는 것은 오히려 비용의 낭비만을 초래 할 수 있음에 주목해야 한다. 본 연구결과를 바탕으로 CRM의 성공적 구축을 통해 관계품질을 강화하는 것에 대한 전략적 통찰을 제공함과 동시에 실질적인 CRM성과를 달성하기 위한 마케팅 관점의 연결구조를 어떻게 효율적으로 강화할 수 있을 것인가에 대한 학술적이고 실무적인 시사점을 도출했다.