• Korean Journal of Radiology
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• 제22권11호
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• pp.1764-1776
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• 2021

Objective: This study aimed to validate a deep learning-based fully automatic calcium scoring (coronary artery calcium [CAC]_auto) system using previously published cardiac computed tomography (CT) cohort data with the manually segmented coronary calcium scoring (CAC_hand) system as the reference standard. Materials and Methods: We developed the CAC_auto system using 100 co-registered, non-enhanced and contrast-enhanced CT scans. For the validation of the CAC_auto system, three previously published CT cohorts (n = 2985) were chosen to represent different clinical scenarios (i.e., 2647 asymptomatic, 220 symptomatic, 118 valve disease) and four CT models. The performance of the CAC_auto system in detecting coronary calcium was determined. The reliability of the system in measuring the Agatston score as compared with CAC_hand was also evaluated per vessel and per patient using intraclass correlation coefficients (ICCs) and Bland-Altman analysis. The agreement between CAC_auto and CAC_hand based on the cardiovascular risk stratification categories (Agatston score: 0, 1-10, 11-100, 101-400, > 400) was evaluated. Results: In 2985 patients, 6218 coronary calcium lesions were identified using CAC_hand. The per-lesion sensitivity and false-positive rate of the CAC_auto system in detecting coronary calcium were 93.3% (5800 of 6218) and 0.11 false-positive lesions per patient, respectively. The CAC_auto system, in measuring the Agatston score, yielded ICCs of 0.99 for all the vessels (left main 0.91, left anterior descending 0.99, left circumflex 0.96, right coronary 0.99). The limits of agreement between CAC_auto and CAC_hand were 1.6 ± 52.2. The linearly weighted kappa value for the Agatston score categorization was 0.94. The main causes of false-positive results were image noise (29.1%, 97/333 lesions), aortic wall calcification (25.5%, 85/333 lesions), and pericardial calcification (24.3%, 81/333 lesions). Conclusion: The atlas-based CAC_auto empowered by deep learning provided accurate calcium score measurement as compared with manual method and risk category classification, which could potentially streamline CAC imaging workflows.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제24권2호
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• pp.148-153
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• 2007

배경 : 의학시뮬레이션 교육방법이 새로이 도입되면서 다양한 방법이 개발되었다. 특히 컴퓨터와 인터넷을 이용한 시뮬레이션 교육이 학생들에게 사전에 임상수기 교육 및 임상경험을 가능하게 하여 많은 도움을 주고 있다. 본 연구는 $Microsim^{(R)}$ 프로그램을 이용한 학생들의 첫 경험을 보고하고 컴퓨터와 인터넷을 이용한 시뮬레이션 교육에 대하여 소개하고자 한다. 대상 및 방법 : 의학과 3학년 학생을 대상으로 임상의학입문 과정의 일환으로 $Microsim^{(R)}$ 프로그램을 이용하여 2주간의 실습후 획득한 점수를 산정하여 통과여부를 알아보고자 하였다. 모듈 1은 기도 및 호흡, 모듈 2는 심정지, 모듈 3은 심장 부정맥, 모듈 4는 흉통으로 정하였으며, 4개의 모듈에서 미리 지정된 각각의 증례하나를 선택하여 반복하여 실습하고 최종적으로 각각 통과점수가 70% 이상이 되어야 인정되도록 하였다. 결과 : 전체 75명의 학생이 참가하여 이중 56명(74.7%)이 4개의 모듈을 모두 통과하였다. 각각의 모듈의 평균 통과율은 모듈 1이 86.7%, 모듈 2가 85.3%, 모듈 3과 4가 각각 84.0%였으며, 4개 모듈의 평균점수는 88.6이었다. 결론 : 의학시뮬레이션이 비록 완전하게 통과되지는 않았지만 학생들로 하여금 실제적인 임상경험을 가능하게 하였다. 하지만 이는 아직은 기존의 교육방식의 보조적인 역할을 담당한다고 할 수 있으며 향후 좀 더 다양한 방법으로 반복된 시뮬레이션 교육과 이에 대한 평가가 필요할 것으로 사료된다. 아울러 의학시뮬레이션의 다양한 교육방법에 대하여 소개를 하고자 하였다.

• 한국생활과학회지
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• 제20권2호
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• pp.475-485
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• 2011

This study was conducted with the purpose of surveying the high school and university students and culinary teachers in charge of guidance in cooking related departments to see the recognition levels of culinary practice education and to suggest improvement plans. The subjects of this research were 616 culinary high school students, 419 culinary university students, and 103 culinary teachers. The collected data was compared and analyzed by frequency and percentage. The collected data was analyzed(i. e., $X^2$ test and t-test) using SPSS 14.0(SPSS Inc, Chicago, USA). Learning demands were shown to be high and much more practice was demanded, so it is required to raise the importance of culinary arts as a subject. Manpower placement, such as practice assistant teachers and practice teachers, is necessary and more training support for teachers' professional ability expansion is required. Moreover, it is required that practices after theory study, video education, and practice demonstrations should be performed and multimedia developed. Detailed practice demonstrations should be enabled and foreign subject education should be performed. The general evaluation in which feedback is appropriately made, along with the evaluation of practice courses and results needs to be performed. Positive school life should be prepared by performing proper course education simultaneously.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.979-995
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• 2023

산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제42권4호
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• pp.293-299
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• 2007

Objective : Thoracoscopic spinal surgery provides minimally invasive approaches for effective vertebral decompression and reconstruction of the thoracic and thoracolumbar spine, while surgery related morbidity can be significantly lowered. This study analyzes clinical results of thoracoscopic spinal surgery performed at our institute. Methods : Twenty consecutive patients underwent video-assisted thoracosopic surgery (VATS) to treat various thoracic and thoracolumbar pathologies from April 2000 to July 2006. The lesions consisted of spinal trauma (13 cases), thoracic disc herniation (4 cases), tuberculous spondylitis (1 case), post-operative thoracolumbar kyphosis (1 case) and thoracic tumor (1 case). The level of operation included upper thoracic lesions (3 cases), midthoracic lesions (6 cases) and thoracolumbar lesions (11 cases). We classified the procedure into three groups: stand-alone thoracoscopic discectomy (3 cases), thoracoscopic fusion (11 cases) and video assisted mini-thoracotomy (6 cases). Results : Analysis on the Frankel performance scale in spinal trauma patients (13 cases), showed a total of 7 patients who had neurological impairment preoperatively : Grade D (2 cases), Grade C (2 cases), Grade B (1 case), and Grade A (2 cases). Four patients were neurologically improved postoperatively, two patients were improved from C to E, one improved from grade D to E and one improved from grade B to grade D. The preoperative Cobb's and kyphotic angle were measured in spinal trauma patients and were $18.9{\pm}4.4^{\circ}$ and $18.8{\pm}4.6^{\circ}$, respectively. Postoperatively, the angles showed statistically significant improvement, $15.1{\pm}3.7^{\circ}$ and $11.3{\pm}2.4^{\circ}$, respectively(P<0.001). Conclusion : Although VATS requires a steep learning curve, it is an effective and minimally invasive procedure which provides biomechanical stability in terms of anterior column decompression and reconstruction for anterior load bearing, and preservation of intercostal muscles and diaphragm.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.579-587
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• 2015

본 연구의 목적은 한국인 학습자들이 어떻게 영어모음을 인지하는지를 알아보고, 언어학습모델(SLM)의 예측처럼 한국어에 없는 새로운 영어모음이 한국어와 비슷한 영어모음보다 습득에 용이한지 살펴보는 것이다. 20명의 한국인 실험참여자들은 6개의 영어모음 /i, ɪ, u, ʊ, ɛ, æ/을 사료로 한 영어-한국어 대응 테스트와 영어 모음 판별 테스트에 참여하였다. 영어-한국어 대응 테스트의 결과 대부분의 학생들이 음향적으로 구분되어있는 영어모음 /i/-/ɪ/, /u/-/ʊ/를 각각 하나의 한국어모음인 /이/와 /우/로 대응하여 인지하는 것을 보여주었다. 또한 영어모음 /ɛ/를 한국어모음 /에/와 /애/로 대응하여 인지하였고, 영어모음 /æ/도 마찬가지로 한국어모음 /에/와 /애/로 혼용하여 대응하는 패턴을 보여줌으로써 한국인 영어학습자들이 영어 모음쌍 /i-ɪ/, /u-ʊ/, /ɛ-æ/을 인지하기 어려울 것으로 예측되었다. 영어모음 판별테스트에서는 새로운 음소로 분류된 영어모음 /ɪ, ʊ, æ/의 판별 정확도(ɪ: 81.3%, ʊ: 62.5%, æ: 60.0%)가 비슷한 음소로 분류된 영어모음 /i, u, ɛ/의 판별 정확도(i: 28,8%, u: 28.8%, ɛ: 32.4%)보다 유의하게 높아서 SLM의 예측대로 새로운 음소가 습득하기 쉽다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 비슷한 음소로 분류된 영어모음들의 판별 정확도가 새로운 음소에서의 판별 정확도보다도 현저히 낮은 수치를 보여준 것을 과일반화로 설명하였는데, L2 학습자가 새로운 모음 범주를 습득하는 과정에서 비슷한 L2 소리를 새로운 L2 소리로 과도하게 대치한 현상이다. 본 연구결과를 바탕으로 교육적인 함의점도 제시되었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.49-59
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• 2023

제조업의 안전보건 기준은 다양한 항목이 존재하지만, 질병 재해자 기준에서 업무상 질병과 근골격계 질환으로 나눌 수 있다. 이 중 근골격계 질환은 제조업에서 가장 많이 발생하며, 나아가서 제조 현장의 노동생산성감소 및 경쟁력 약화까지 유발할 수 있어서 이를 사전에 확인할 수 있는 시스템이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 제조업 노동자의 근골격계 유해 요인을 검출하기 위하여 근골격계 부담작업 요인 분석 데이터 속성, 유해 요인 작업자세, 관절 키포인트를 정의하고 인공지능 학습용 데이터를 구축하였다. 구축한 데이터의 유효성을 판단하기 위해서 YOLO, Dite-HRNet, EfficientNet 등의 AI 알고리즘을 활용하여 학습하고 검증하였다. 실험 결과 사람 탐지 정확도는 99%, 탐지된 사람의 관절 위치 추론 정확도는 @AP0.5 88%, 추론된 관절 위치를 종합하여 자세를 평가한 정확도는 LEGS 72.2%, NECT 85.7%, TRUNK 81.9%, UPPERARM 79.8%, LOWERARM 92.7%를 도출하였으며, 추가로 딥러닝 기반의 근골격계 질병을 예방할 수 있는 연구에 필요한 요소를 고찰하였다.

• 적정기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.151-162
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• 2020

2020년 코로나로 인해 테크놀러지를 사용하는 교육(온라인교육 포함)이 그 가치를 확실히 인정받았다. 교사 위주였던 예전 교습 방법이 완전히 바뀌어졌다. 주어진 교과 과정을 온라인으로 예습하고 클라스에서는 토론을 하는 "flipped 학습"이 자리를 잡아가고있다. 아프리카에서는 온라인 클라스는 현지인들에게는 상상이 되지 않는 옵션이다. 하지만 이제 기술을 통한 교육 가치가 인정받기 시작했다. 먼 학교를 가야하는 학생들을 위해 작은 분교/정보 센타가 많이 세워져야한다. 한꺼번에 모이지 못하고, 정해진 소수의 팀이 와서 거리를 두고 컴퓨터를 통해 학습을 하고, 그후에 다음 팀이 와서 학습한다. 몇대의 컴퓨터를 공유하면서 교사가 없는 상황에서도 각자 인트라넷 전자 도서관을 통해서 학습을 한다. 학생들은 생전 처음 경험하는 힉습방법이지만, 오히려 자유롭게 스스로 주도하여 배우는 것을 경험한다. 학생들뿐 아니라, 교사 훈련도 되며 커뮤니티의 정보 센타가 되어 공동체가 힘을 얻을 것이다. 이렇게 훈련된 교사, 스텝들이 곳곳에 정보센터를 세워 훈련을 확장해 나갈 수 있다. 기술과 문제 파악, 현지 적용의 몇가지 STEM 프로젝트를 통하여 스스로 배울 수 있다는 깨달음으로 학생들은 배움에 대한 기쁨을 얻는다. 지난 2-3년간수행된 3천여명에 대한 STEM/IT교육의 결과가 이를 증명하고 있다. 스스로 배움을 터득해 나가고, 먼저 배운 학생들이 인턴이 되어 다른 학생들을 가르치는 실제적인 새로운 인재상을 통하여 임파워링의 플랫폼과 연속 채널을 구축하는데는 "IT" 가 최적이다. 그동안 탄자니아의 10개 도시에서 진행된 STEM교육의 결과와 앞으로 진행될 유니세프 프로젝트와 코이카 프로젝트를 통하여 Scale-up에 대한 내용도 본 발표에서 소개된다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제35권3호
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• pp.305-315
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• 2016

The purpose of this paper was to analyze the role of illustrations in elementary textbooks (3~4 grade) of the 2009 revised curriculum of science education in Korea from point of view of aim of science by applying the criteria of 5E inquiry process model for reflecting core aim of the science education. The subjects of the paper was the 105 illustrations in the earth-science domain of elementary science textbooks (3~4 grade) of the 2009 revised curriculum of science education in Korea. The analysis criterion was of two categories, the function of illustration and the role of illustration. the function of illustration was divided into three subcategories such as Exclusiveness type, correspondence type and supplementary type. The role of illustration was divide into five subcategories such as Engagement, Exploration, Explanation, Elaboration and Evaluation. According to results of the illustration analysis are as follows: the result of the function of illustration are exclusiveness type 39, correspondence type 36 and supplementary type 30, the important of point to note is that there are a lot of exclusiveness type considerably. compared with other subjects, this fact indicate character of illustration of the only science textbook. The result of the role of illustration are Engagement 14, exploration 64, explanation 25, elaboration 2 and evaluation 0. This data indicate main role of illustrations in earth-science domain is to help the students to be able to observe and explore. Cross-analysis of the function and role was a significant difference. Role of illustration was evenly distributed within Exclusiveness type on the other hand, the role of illustrations was mainly exploration and explanation in correspondence and supplementary type. Especially, illustration of exploration was mainly correspondence type.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1053-1066
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• 2020

이산화황(SO₂)은 대기 중 화학 반응을 통해 2차 대기오염물질을 생성하는 전구체로, 주로 산업활동이나 주거 및 교통 활동 등을 통해 배출된다. 장기간 노출 시 호흡기 질환이나 심혈관 질환 등을 유발하여 인체 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 이에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다. 우리나라에서는 SO₂에 대해 관측소 기반의 모니터링이 수행되고 있으나 이는 공간적으로 연속적인 정보를 제공하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 위성자료와 수치모델 자료를 융합하여 일별 13시를 타겟으로 하는 1 km의 고해상도로 공간적으로 연속적인 SO₂ 지상농도를 산출하였다. 2015년 1월부터 2019년 4월까지의 기간 동안 남한 지역에 대하여 스태킹 앙상블 기법을 이용하여 SO₂ 지상농도 추정 모델을 개발하였다. 스태킹 앙상블 기법이란 여러가지 기계학습 기법을 두 단계로 쌓는 방식으로 융합하여 단일 모델 대비 더 향상된 성능을 도출하는 방법이다. 본 연구에서는 베이스 모델로는 RF (Random Forest)와 XGB (eXtreme Gradient BOOSTing) 기법이, 메타 모델로는 MLR (Multiple Linear Regression) 기법이 사용되었다. 구축된 모델의 교차검증 결과 메타 모델은 상관계수(R) = 0.69와 root-mean-squared-error(RMSE) = 0.0032 ppm의 결과를 보였으며 이는 베이스 모델의 평균 대비 약 25% 향상된 안정성을 보였다. 또한 모델 구축에 사용되지 않은 기간에 대한 예측 검증을 수행하여 모델의 일반화 가능성을 평가하였다. 구축된 모델을 이용하여 남한 지역의 SO₂ 지상농도 공간분포를 분석한 결과 일반적인 계절성과 배출원의 변화를 잘 반영하는 패턴을 보임을 확인하였다.