• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권5호
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• pp.341-352
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• 2022

Medical image segmentation is the most important task in radiation therapy. Especially, when segmenting medical images, the liver is one of the most difficult organs to segment because it has various shapes and is close to other organs. Therefore, automatic segmentation of the liver in computed tomography (CT) images is a difficult task. Since tumors also have low contrast in surrounding tissues, and the shape, location, size, and number of tumors vary from patient to patient, accurate tumor segmentation takes a long time. In this study, we propose a method algorithm for automatically segmenting the liver and tumor for this purpose. As an advantage of setting the boundaries of the tumor, the liver and tumor were automatically segmented from the CT image using the 2D CoordConv DeepLab V3+ model using the CoordConv layer. For tumors, only cropped liver images were used to improve accuracy. Additionally, to increase the segmentation accuracy, augmentation, preprocess, loss function, and hyperparameter were used to find optimal values. We compared the CoordConv DeepLab v3+ model using the CoordConv layer and the DeepLab V3+ model without the CoordConv layer to determine whether they affected the segmentation accuracy. The data sets used included 131 hepatic tumor segmentation (LiTS) challenge data sets (100 train sets, 16 validation sets, and 15 test sets). Additional learned data were tested using 15 clinical data from Seoul St. Mary's Hospital. The evaluation was compared with the study results learned with a two-dimensional deep learning-based model. Dice values without the CoordConv layer achieved 0.965 ± 0.01 for liver segmentation and 0.925 ± 0.04 for tumor segmentation using the LiTS data set. Results from the clinical data set achieved 0.927 ± 0.02 for liver division and 0.903 ± 0.05 for tumor division. The dice values using the CoordConv layer achieved 0.989 ± 0.02 for liver segmentation and 0.937 ± 0.07 for tumor segmentation using the LiTS data set. Results from the clinical data set achieved 0.944 ± 0.02 for liver division and 0.916 ± 0.18 for tumor division. The use of CoordConv layers improves the segmentation accuracy. The highest of the most recently published values were 0.960 and 0.749 for liver and tumor division, respectively. However, better performance was achieved with 0.989 and 0.937 results for liver and tumor, which would have been used with the algorithm proposed in this study. The algorithm proposed in this study can play a useful role in treatment planning by improving contouring accuracy and reducing time when segmentation evaluation of liver and tumor is performed. And accurate identification of liver anatomy in medical imaging applications, such as surgical planning, as well as radiotherapy, which can leverage the findings of this study, can help clinical evaluation of the risks and benefits of liver intervention.

• 예술경영연구
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• 제53호
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• pp.153-177
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• 2020

적지 않은 문화예술단체에 있어 재정적 어려움과 이로 인한 인력부족은 상시적인 문제이다. 높은 예술성과 역사가 있는 문화예술단체들의 경우 중앙정부와 지자체의 유관기관을 통한 다양한 지원에 힘입어 이러한 문제가 다소 완화되기도 하지만, 결국 예술단체가 꾸준한 예술활동을 추구하기 위해서는 안정적인 재원확보와 효과적인 경영전략 수립이 필요하다. 이러한 전략 중 하나로 위험을 분산시키고 수익을 다원화하는 사업다각화를 들 수 있다. 본 연구에서는 이러한 사업다각화 전략이 민간문화예술단체에 어떻게 적용될 수 있는지를 2016년부터 본격적으로 사업다각화 전략을 취하고 있는 40년 역사의 산울림 소극장의 사례연구를 통하여 살펴보았다. 연구결과, 산울림의 사업다각화 전략으로 진행한 각각의 사업들은 시너지효과를 내며, 산울림의 다양한 이해관계자 즉 예술가, 예술경영가, 향유자 간에 긍정적인 상호작용이 형성되는 것을 확인할 수 있었다. 여기에는 산울림의 문화적 자산, 경제적 자산, 사회적 자산에 대한 충분한 이해와 이러한 자산의 적극적이고 유연한 활용이 주효했음을 확인할 수 있었다.

• 정보화정책
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• 제29권3호
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• pp.82-104
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• 2022

일반 사용자들이 특정 주제에 관한 짧은 바이럴 동영상을 모방·제작·공유하는 해시태그 챌린지는 숏폼 비디오 플랫폼의 흥미로운 사회 현상 중 하나로 단연 손꼽힌다. 그러나 해시태그 챌린지의 인기가 높아지고 있음에도 불구하고, 관련 사용자 행동에 대한 이론적 논의는 여전히 매우 부족하다. 본 연구는 해시태그 챌린지에 대한 사용자의 참여 의도를 보다 정확히 이해하기 위해서 마이크로 인플루언서의 영향을 관심있게 살펴보고자 하였다. 이를 위해 준사회적 상호작용 이론과 모방 행동 문헌을 주요 이론적 근거로 활용하였다. TikTok 사용자를 대상으로 한 243개 설문조사 데이터를 분석한 결과, 본 연구는 사용자가 마이크로 인플루언서와 친밀감을 느끼는 환상(즉, 준사회적 상호작용)이 해시태그 챌린지에 대한 유저의 참여 의도에 상당한 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 또한, 숏폼 비디오 플랫폼에서 준사회적 상호작용의 정도는 크게 미디어 콘텐츠 관련 요소와 미디어 캐릭터 관련 요소(콘텐츠 매력도, 신체적 매력도, 태도 유사성)에 의해 결정된다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 숏폼 비디오 플랫폼에서 마이크로 인플루언서의 활용 효과를 높이기 위한 방법에 관한 이론적·실무적 시사점을 제공한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.25-30
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• 2022

본 연구는 러시아-우크라이나 전쟁(2022)의 특징인 유튜브 등 SNS 추천알고리즘 필터버블 강화현상과 하이브리드 전쟁의 승패 요인에 관한 연구이다. 이 전쟁은 하이브리드전으로 규명되며, SNS 추천알고리즘 기반 뉴미디어의 활용은 정치적 레버리지를 넘어서 전쟁의 승부를 결정짓는 요소로 부상하고 있다. 이로 인해, 필터버블 현상이 시청자들에게 노출되는 정보의 제한을 가져온다는 확증편향의 사전적 의미를 넘어서고 있다. 우크라이나 젤렌스키 대통령이 키예프에서 항전을 독려한 유튜브 동영상의 경우 702만의 조회 수를 기록했지만, 푸틴의 연설은 80만에 그친 것은 추천알고리즘이 푸틴의 연설을 노출하지 않았다는 방증이다. 이러한 SNS 추천알고리즘의 노출 전쟁은 미국(유튜브, 트위터, 페이스북)과 중국(틱톡) 빅테크 기업의 알고리즘 전쟁으로 발전되는 경향을 보인다. 미국기업의 영향으로 우크라이나는 국제적인 지원을 받을 수 있게 되었고, 러시아는 중국기업의 영향으로 푸틴의 지지율이 80 프로가 넘는 상반된 결과가 도출되고 있다. 이러한 알고리즘 권력화는 '필터버블'에 의해 여론의 확증편향에 기반을 두고 있기에 이 왜곡 현상에 대한 새로운 가이드라인 설정을 이른 시일 안에 제시해야 한다는 정당성이 이번 러시아-우크라이나 전쟁을 통해서 주목받고 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권2호
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• pp.289-302
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• 2023

지식정보사회의 비약적인 발전에 힘입어 빅데이터를 분석하여 가치있는 결과물을 도출하고 유용한 정보를 추출하는 역량이 학교 수학의 주요 목표 중 하나로 급부상하고 있다. 고등학교 수학 진로 선택 과목 중 하나인 <인공지능 수학>은 디지털 기술을 활용한 통계 프로젝트를 통해 빅데이터에 기반한 새로운 통계 교육의 기회를 제공할 수 있다. 이 연구에서는 효과적인 빅데이터 통계 프로젝트 기반 과제를 설계하기 위한 일련의 가이드라인을 제안하고, 이 기준에 따라 5종의 인공지능 수학 교과서에 실린 최적화 단원 과제들을 평가하였다. 인공지능 수학 교과에서 빅데이터 통계 프로젝트 과제를 설계 시 고려하도록 도출된 가이드라인은 다음과 같다: (1) 지식과 기술을 국가 학교 수학 교육과정에 맞추고, (2) 전처리된 대규모 데이터 세트를 사용하며, (3) 데이터 과학자의 문제 해결 방법을 사용하고, (4) 의사 결정을 장려하며, (5) 공학도구를 활용하고, (6) 협업 학습을 촉진한다. 분석 결과에 따르면 가이드라인에 완전히 부합하는 과제는 드물었고, 특히 대부분의 교과서에서 가이드라인 2에 해당하는 요소를 프로젝트 과제에서 통합하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 또한 소규모 데이터 세트나 빅데이터를 전처리 없이 직접 사용하는 경우가 많아 학생들의 빅데이터의 개념에 대한 오해를 불러일으킬 것이 우려된다. 본 연구에서는 결과를 토대로 인공지능에 필요한 관련 수학 지식과 기술을 밝히고, 이것이 빅데이터 과제에 통합될 때 얻을 수 있는 잠재적 이점과 교육적 고려사항에 대해 논의하였다. 이 연구는 수학적 개념과 머신러닝 알고리즘과의 연계 및 빅데이터를 사용하는 통계 교육에서의 효과적인 공학적 도구 사용에 대한 통찰을 제공하고자 하였다.

• 분석과 대안
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• 제7권2호
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• pp.179-207
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• 2023

기후변화에 대응한 국제사회의 실천과제인 탄소중립이 각국의 국가 미래 발전을 좌우하는 핵심 산업전략으로 옮겨가고 있다. G2의 경제 대국으로 성장한 중국이지만 고탄소 배출의 산업구조로 인해 이 같은 기후변화 글로벌 이슈를 선도하기 어려울 것이라는 일부 관측이 무색하게도, 중국은 탄소중립을 자국 산업경쟁력 강화를 위한 수단으로 활용하고 있다. 중국정부는 탄소중립 달성을 위한 국정 방침과 이를 이행하기 위한 분야별 세부 계획을 수립, 특히 탄소중립 산업전략을 통해 외부로부터의 기후대응 국제규범 외압을 자국 산업구조의 조정과 신산업 육성을 위한 지렛대로 삼고자 한다. 그러나 이 같은 탄소중립 산업전략은 지역별 경제·산업 수준 등 여건에 따라 중점분야 및 집행력에서 차이가 있을 것으로 예상된다. 이 글에서는 중국 지역별 탄소중립 이행여건과 주요 산업정책의 내용 및 특징을 분석한다. 상이한 경제발전 수준과 산업구조 등에 따라 지역별 탄소배출 규모, 배출원, 효율성에 상당한 차이가 있을 수밖에 없다. 이는 중앙으로부터 주어진 탄소중립 목표를 이행하는 데 있어 상이한 초기 조건과 내생적 요소를 부여하게 되며, 이 같은 주어진 구조적 요인들은 각 지역에 유리한 탄소중립 산업전략의 방향과 중점정책의 조성 및 추진을 제약하게 된다. 특히 탄소중립 이행 관련 지방정부의 정책 자율성 정도를 제약함으로써, 중앙-지방 환경거버넌스의 지역별 특징이 나타날 것이다. 이 같은 점은 보다 정확한 중국 탄소중립 향방을 탐색하기 위해서 국가를 단위로 한 총괄적 연구와 더불어 지역별 모니터링이 긴요함을 시사한다.

• 의정연구
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• 제26권3호
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• pp.5-35
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• 2020

이 글은 제21대 국회의 출범과정에서 나타난 여야의 첨예한 대립이 우리 정치의 현실에 비추어 어떻게 평가될 수 있으며, 그것이 향후 국회 운영에 어떠한 변화를 가져올 것인지 전망하려는 목적에서 쓰여졌다. 제21대 국회의 원구성 결과는 민주화 이후 지속되어 온 정당의 의석비율에 따른 상임위원장 배분 관행을 전면적으로 깨뜨렸으며, 이는 우리의 국회가 적어도 상당기간 동안 의사결정과정에서 새로운 국면에 접어들었음을 의미한다. 선거에서의 압승을 통해 국회 운영에 있어서 압도적인 주도권을 갖게 된 더불어민주당은 '일하는 국회'를 기치로 내걸고 국회가 정파적인 다툼과 갈등을 넘어서 정부의 정책을 뒷받침해야 할 것을 역설하고 있는 반면, 지역구선거에서의 참패로 이전의 영향력을 크게 상실한 미래통합당은 국회의 행정부 견제역할을 강조하고 있다. 민주화 이후 현재에 이르기까지 한국 국회의 운영에 있어서는 두 가지 상반된 경향이 특징적으로 목격된다. 오랜 권위주의의 경험은 민주화에 따른 국회 기능의 정상화와 함께 집권여당의 독주를 견제하고 협치를 강화하는 방향으로 국회의 의사결정과정을 변모시켰다. 그러나 다른 한편으로 강화되고 있는 정파적 양극화와 이에 따른 양당제의 고착은 정파적인 합의에 기반한 협치를 더욱 어렵게 만드는 구조적인 동인으로 기능하였다. 이러한 상황 속에서 이 글은 제21대 국회가 정파적 양극화와 협치의 제도화 속에서 균형점을 찾고, 유권자들의 신뢰를 되찾기 위해서는 세 가지 조건이 필요하다고 주장한다. 국회 의사결정과정에서의 절차적인 준수, 국회 내의 다양성 확보, 그리고 숙의의 과정을 통한 입법활동은 제21대 국회가 과거의 잘못된 관행을 뒤로 하고 대의민주주의의 핵심기관으로 자리매김할 수 있는 계기가 될 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제17권5호
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• pp.105-115
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• 2022

본 연구는 코로나19 이후 우리 사회에서 주목받았던 머니러시 트렌드를 미래의 주역인 대학생들의 시각에서 창업학과 접목하여 영향관계를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 부산경남지역 대학생들을 대상으로 머니러시가 창업기회인식에 미치는 영향과 앙트러프러너십의 매개효과를 분석하였다. 산업구조의 디지털 전환과 고용시장의 불안정, 자산가격 상승으로 인한 소득의 불평등 확대로 근로소득보다는 투자를 통한 자산소득 증대를 선호하는 머니러시 현상이 일반화되고 있다. 머니러시는 수입을 다변화, 극대화하고자 하는 노력으로 두 가지 이상의 일을 찾는 N잡의도와 레버리지를 적극적으로 이용해서 수익을 극대화하는 투자의도로 구분된다. 연구 결과, 머니러시는 창업기회인식에 긍정적인 영향을 미치고 앙트러프러너십에는 부분적으로 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 앙트러프러너십은 창업기회인식에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 머니러시와 창업기회인식 간에 앙트러프러너십이 부분적인 매개효과가 있는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 머니러시가 돈만을 추구한다는 비판적인 시각이 있음에도 불구하고 대학생들에게 경력 확장이나 창업기회인식을 높이는 긍정적인 동기요인이 될 수 있음을 시사한다. 따라서 대학생들의 창업기회인식 역량을 강화하고 실질적인 창업을 촉진하는데 필요한 정책적·실무적 방향을 제시하는데 기여할 것으로 보아진다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제54권4호
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• pp.359-392
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• 2023

디지털 시민성은 온라인의 타인과 정보 및 미디어와 상호작용함에 있어 변화하는 기술을 효과적이고 윤리적으로 사용하는데 관련된 지식과 기술의 집합체를 포함한다. 이 연구는 다양한 기술에 대한 접근과 활용교육을 제공해 온 공공도서관의 프로그램을 디지털 시민성 관점에서 분석하여 잠재적인 트렌드와 모범실무를 확인하고자 하였다. 지난 11년동안 미국 ALA가 수여한 미래의 도서관 상을 수상한 공공도서관 7곳을 유의 추출하여 각 도서관 웹사이트에 공개된 2개월 동안의 프로그램을 분석하였다. Ribble과 Park(2019)의 디지털시민성 9개 요소를 기준으로 5세 이상부터 노인층까지의 이용자를 대상으로 한 337개 프로그램 제목과 설명을 분석한 결과, 디지털 시민성 요소 중 컴퓨터와 기술 이용 관련 디지털 접근과 디지털 유창성 프로그램이 가장 많은 것으로 조사되었다. 분석 결과와 사례 제시를 통해 공공도서관이 디지털 시민성의 나머지 7가지 요소들을 현행 프로그램에 결합시킬 수 있도록 범위를 확대하고, 모든 연령층 이용자를 위한 포용적이고 접근성 높은 디지털 시민성 교육을 제공하며, 다양한 이해당사자와 공동체 협력을 통해 자원과 전문성을 확대할 것을 제안하였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.41-47
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• 2024

시간 및 주파수 영역에서 각각 학습한 모델 간에 성능 차이가 발생할 경우, 앙상블을 수행하더라도 개별 모델 간의 성능 불균형으로 인하여 앙상블의 성능이 오히려 저하되는 현상을 확인할 수 있었다. 따라서, 본 논문은 시간 영역과 주파수 영역에서 특징을 추출하고, 이들을 융합한 단계적 학습 방법을 통해 파이프라인 누출 감지의 정확성을 높이기 위한 누출판별 기법을 제안한다. 이 방법은 두 단계의 학습 과정으로 이루어지며, 먼저, 단계 1에서는 시간 영역과 주파수 영역에서 독립적으로 모델 학습을 수행하여 도메인별로 주어진 데이터로부터 중요한 특징들을 효과적으로 추출하도록 하였다. 단계 2에서는 사전학습 완료된 각 모델로부터 해당 분류기를 제거한 후, 두 도메인의 특징들을 서로 융합하고 새로운 분류기를 추가하여 재학습을 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 전이학습 기반 특징융합 기법은 시간 및 주파수 영역에서 추출된 특징들을 융합하여 모델 학습을 수행함으로써, 두 영역의 특징이 상호 보완적으로 작용하여 모델이 다양한 정보를 활용함으로 인해 99.88%의 높은 정확도를 달성하여 파이프 누수 감지에 있어 우수한 성능을 입증하였다.