• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.501-504
• /
• 2020

본 프로젝트는 한국 의료 진로 서비스의 문제점을 개선하고자 인공지능 기반의 챗봇을 이용해 환자와 의사 간의 의사소통을 증진시키는 데 목적이 있다. Web UI 를 제공하는 Rasa X 챗봇(Chatbot) Tool 을 이용하여 메시지와 이미지를 송신할 수 있는 챗봇을 구축해냈다. 또한 YOLO model training 으로 충치 Detection 기능 등 인공지능을 접목시켜 더 효율성있는 어플리케이션(Application)을 개발했다. 이는 최근 코로나-19 로 비대면 서비스가 각광받는 가운데 챗봇 모델은 가장 경제적이고 효율적으로 실생활에 적용될 기술이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.292-295
• /
• 2006

우리가 현재 구사하고 있는 단어의 70% 이상이 한자로 되어 있는 만큼 무엇보다도 정확한 의미 전달을 위해 한자 교육의 필요성은 날로 높아져 가고 있다. 최근에는 단순히 한자의 독음만이 아닌 한자를 정확히 쓰는 것에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이에 따른 서적들과 인터넷을 이용한 콘텐츠들이 개발되어지고 있다. 그러나 현재 웹을 이용하여 개발되어진 한자 교육을 위한 콘텐츠들은 대부분 한자의 독음과 해석만을 중심으로 구성되어 있다. 또한 한자 쓰기에 대해서는 한자를 출력해서 연습할 수 있도록 하는 학습지형태로 제공하고 있다. 따라서 한자 쓰기에 대한 비중이 많이 미약하다. 이에 본 논문에서는 웹 기반의 한자 쓰기 시스템을 설계하고자 한다. 이를 통해 사용자는 마우스를 이용하여 직접 한자를 써 보고, 그에 따른 학습 진도를 관리할 수 있다. 또한 이 시스템은 웹을 이용하여 인터넷이 연결된 어느 곳에서든지 사용할 수 있는 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

• 대한지역사회영양학회지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.372-385
• /
• 2014

Objectives: The purpose of this study was to develop web-based self-nutrition management u-Health program for diabetic patients (DMDMG: Diabetes Mellitus Dietary Management Guide) for achieving systematic self-management of diet. Methods: The program consisted of five parts with different contents according to the results of needs assessment. Five major parts were 1) meal management part which contains calorie prescription, meals recording and dietary assessment, 2) prevention of disease part with information of diabetes and assessment of dietary behavior, 3) dietary behavior modification part with an education on dietary behavior modification plan and dietary behavior plan, 4) meal plan containing a training section for meal plan and self constructing part for meal planning by making tables, and 5) information about myself which composed with general and physical information. The system proposed in this study provides nutrients intake results right after input of diet intake, which is possible with simultaneous calculation of input data in the server with 3,495 food and 1,821 meal data base. The nutrients analysis program was evaluated with 26 diabetic patients with two-day 24 hr recall. Results: The differences of nutrients intakes between DMDMG and CANPRO 3.0 ranged from 13.5-16.5%, which was caused by the differences of databases of the two programs. The characteristics of DMDMG were; 1) it can provide an interactive tailored nutrition management, 2) it is a practical tool of diabetes nutritional management, 3) the program gives motivation for the dietary behavior modification. Conclusions: The effectiveness of whole program needs to be conducted, but the program was an innovative tool for self-management of nutrient intakes, diet behaviors, meal management and tailored nutrition education.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.377-379
• /
• 2022

POI refers to the point of Interest in Location-Based Social Networks (LBSNs). With the rapid development of mobile devices, GPS, and the Web (web2.0 and 3.0), LBSNs have attracted many users to share their information, physical location (real-time location), and interesting places. The tremendous demand of the user in LBSNs leads the recommendation systems (RSs) to become more widespread attention. Recommendation systems assist users in discovering interesting local attractions or facilities and help social network service (SNS) providers based on user locations. Therefore, it plays a vital role in LBSNs, namely POI recommendation system. In the machine learning model, most of the training data are stored in the centralized data storage, so information that belongs to the user will store in the centralized storage, and users may face privacy issues. Moreover, sharing the information may have safety concerns because of uploading or sharing their real-time location with others through social network media. According to the privacy concern issue, the paper proposes a recommendation model to prevent user privacy and eliminate traditional RS problems such as cold-start and data sparsity.

• 디지털융복합연구
• /
• 제16권9호
• /
• pp.147-157
• /
• 2018

구글의 인플루엔자 의사환자(ILI) 예측 서비스 시작 이래로 웹 검색 정보를 활용한 ILI 예측 연구들이 급속도로 확산되고 있는 가운데, 본 연구는 ILI 자료와 웹 검색 정보를 활용한 한국 ILI 단기 예측 모형을 개발해 성능을 평가해 보고자 한다. 한국에 특화된 ILI 예측 모형 개발을 위해 한국질병관리본부의 ILI 감시 자료와 구글 및 네이버의 한국어 검색정보를 ARIMA 모형과 함께 사용하였다. 모형1은 ILI 자료만 사용하였으며, 모형 2와 3은 모형1에 구글과 네이버의 검색자료를 각각 추가하였다. 모형4는 모형 2와 3의 공통 검색어를 모형1에 추가하였다. 모형 훈련기간 동안 모든 예측모형들이 95%($R^2$) 이상의 높은 적합도를 보였으며, 예측기간 1과 2에서 모형1이 가장 우수한 예측력(99.98%, 96.94%)을 보였다. 모형 3(a)와 4(b, c)는 전체 예측기간에서 90% 이상의 안정적인 예측력을 보였지만, 모형1의 성능에는 미치지 못하였다. 본 연구에서 정확하고 안정적인 예측력을 보인 모형들은 성능개선에 관한 보완적 연구와 더불어 국내 인플루엔자 유행 조기경보시스템에 활용 가능하다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.471-482
• /
• 2007

최근 UCC(User-created content)는 연예, 스포츠 등의 분야에서 많이 생성되어 공유되고 있지만 그 생명주기(life cycle)는 매우 짧고 이를 교육이나 학습에 활용하는 경우는 거의 드문 상황이다. 따라서 본 연구에서는 UCC 중에서 특히 창작 동영상을 활용하여 원격 교육에 적용하는 방법을 제안한다. 교사는 자신이 제작한 동영상을 원격 교육 시스템에 탑재하여 학생들로 하여금 자기 주도적 학습을 할 수 있도록 지원하며 학생들은 직접 만든 동영상으로 교사에게 지속적인 피드백을 받고 최종 평가를 받는다. 본 연구에서는 모형으로 원격 교육 시스템을 구현하고 초등학교 특기 계발교육 중 단소 실기 과목을 선정하여 원격 교육을 수행하였다. 원격 교육 후의 설문에서 학생들은 우선 단소 실기 능력이 향상되고 학습 및 평가 방법에 만족하는 것으로 나타났으며 단소 실기 능력 향상 이외에도 카메라/캠코더 조작기술 및 컴퓨터 활용 능력이 향상되었다고 응답하였다. 또한 동영상을 친구들 혹은 부모님과 함께 제작하고 많은 시간을 함께 보내면서 대부분의 학생들이 이전보다 관계가 더 좋아진 것으로 나타났다.

• Korean Journal of Radiology
• /
• 제24권5호
• /
• pp.454-464
• /
• 2023

Objective: We aimed to investigate current expectations and clinical adoption of artificial intelligence (AI) software among neuroradiologists in Korea. Materials and Methods: In April 2022, a 30-item online survey was conducted by neuroradiologists from the Korean Society of Neuroradiology (KSNR) to assess current user experiences, perceptions, attitudes, and future expectations regarding AI for neuro-applications. Respondents with experience in AI software were further investigated in terms of the number and type of software used, period of use, clinical usefulness, and future scope. Results were compared between respondents with and without experience with AI software through multivariable logistic regression and mediation analyses. Results: The survey was completed by 73 respondents, accounting for 21.9% (73/334) of the KSNR members; 72.6% (53/73) were familiar with AI and 58.9% (43/73) had used AI software, with approximately 86% (37/43) using 1-3 AI software programs and 51.2% (22/43) having up to one year of experience with AI software. Among AI software types, brain volumetry software was the most common (62.8% [27/43]). Although 52.1% (38/73) assumed that AI is currently useful in practice, 86.3% (63/73) expected it to be useful for clinical practice within 10 years. The main expected benefits were reducing the time spent on repetitive tasks (91.8% [67/73]) and improving reading accuracy and reducing errors (72.6% [53/73]). Those who experienced AI software were more familiar with AI (adjusted odds ratio, 7.1 [95% confidence interval, 1.81-27.81]; P = 0.005). More than half of the respondents with AI software experience (55.8% [24/43]) agreed that AI should be included in training curriculums, while almost all (95.3% [41/43]) believed that radiologists should coordinate to improve its performance. Conclusion: A majority of respondents experienced AI software and showed a proactive attitude toward adopting AI in clinical practice, suggesting that AI should be incorporated into training and active participation in AI development should be encouraged.

• 천문학회보
• /
• 제40권1호
• /
• pp.56.2-56.2
• /
• 2015

The KMTNet Supernovae Project utilizes the large $2^{\circ}{\times}2^{\circ}$ field of view of the three KMTNet telescopes to search and monitor supernovae, especially early ones, and other optical transients. A key component of the project is to build a data pipeline with a descent latency and an early alerting system that can handle the large volume of the data in an efficient and a prompt way, while minimizing false alarms, which casts a significant challenge to the software development. Here we present the current status of their development. The pipeline utilizes a difference image analysis technique to discover candidate transient sources after making correction of image distortion. In the early phase of the program, final selection of transient sources from candidates will mainly rely on multi-filter, multi-epoch and multi-site screening as well as human inspection, and an interactive web-based system is being developed for this purpose. Eventually, machine learning algorithms, based on the training set collected in the early phase, will be used to select true transient sources from candidates.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제14권3호
• /
• pp.962-975
• /
• 2020

The accurate segmentation of infant brain MR image into white matter (WM), gray matter (GM), and cerebrospinal fluid (CSF) is very important for early studying of brain growing patterns and morphological changes in neurodevelopmental disorders. Because of inherent myelination and maturation process, the WM and GM of babies (between 6 and 9 months of age) exhibit similar intensity levels in both T1-weighted (T1w) and T2-weighted (T2w) MR images in the isointense phase, which makes brain tissue segmentation very difficult. We propose a deep network architecture based on U-Net, called Triple Residual Multiscale Fully Convolutional Network (TRMFCN), whose structure exists three gates of input and inserts two blocks: residual multiscale block and concatenate block. We solved some difficulties and completed the segmentation task with the model. Our model outperforms the U-Net and some cutting-edge deep networks based on U-Net in evaluation of WM, GM and CSF. The data set we used for training and testing comes from iSeg-2017 challenge (http://iseg2017.web.unc.edu).

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제41권2호
• /
• pp.203-218
• /
• 2007

본 연구는 우리나라 지역대표도서관의 서비스 방향을 고려하기 위해 미국의 주 도서관의 서비스 내용을 분석하였다. 통계자료와 주 도서관 웹 페이지를 통하여 데이터를 수집하였다. 분석 결과 미국 주 도서관은 주마다. 차이가 많이 있지만 핵심 기능은 지역 도서관에 대해 예산, 서비스, 교육 등을 지원하는 것이었다. 지역주민에 대한 직접적인 서비스는 지역의 공공도서관에 비해 그 규모는 작지만 주 단위의 역사 및 정보를 수집 및 제공하며, 동시에 장애인을 위한 서비스를 담당하고 있었다. 이와 같은 미국 사례를 비추어볼 때, 우리나라 지역대표도서관은 지역의 공공도서관을 지원하며 공공도서관과 차별화된 서비스를 제공하여야 한다. 또한 지역대표도서관은 각 지역 특성에 맞는 형태로 운영되어야 한다.