• Imaging Science in Dentistry
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• 제53권2호
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• pp.101-108
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• 2023

Purpose: The aim of this study was to conduct a scoping review and meta-analysis to provide overall estimates of the recall and precision of artificial intelligence for detection and segmentation using oral and maxillofacial cone-beam computed tomography (CBCT) scans. Materials and Methods: A literature search was done in Embase, PubMed, and Scopus through October 31, 2022 to identify studies that reported the recall and precision values of artificial intelligence systems using oral and maxillofacial CBCT images for the automatic detection or segmentation of anatomical landmarks or pathological lesions. Recall (sensitivity) indicates the percentage of certain structures that are correctly detected. Precision (positive predictive value) indicates the percentage of accurately identified structures out of all detected structures. The performance values were extracted and pooled, and the estimates were presented with 95% confidence intervals(CIs). Results: In total, 12 eligible studies were finally included. The overall pooled recall for artificial intelligence was 0.91 (95% CI: 0.87-0.94). In a subgroup analysis, the pooled recall was 0.88 (95% CI: 0.77-0.94) for detection and 0.92 (95% CI: 0.87-0.96) for segmentation. The overall pooled precision for artificial intelligence was 0.93 (95% CI: 0.88-0.95). A subgroup analysis showed that the pooled precision value was 0.90 (95% CI: 0.77-0.96) for detection and 0.94 (95% CI: 0.89-0.97) for segmentation. Conclusion: Excellent performance was found for artificial intelligence using oral and maxillofacial CBCT images.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.447-452
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• 2024

생성형 인공지능 기술의 놀라운 성과가 점차 가시화됨에 따라, 기계의 인간 지배 가능성 등 잠재적인 실존 위협이 제기되는 현시점에서 인공지능에 대한 '통제 가능성'이 첨예한 글로벌 키워드로 주목받고 있다. 이에 따라 이 연구는 인공지능 기술을 중심으로 펼쳐질 미래 사회의 혁신적 변화에 대응하기 위하여 인공지능에 대한 통제 개념과 현주소, 글로벌 현황을 면밀하게 탐색함으로써 사회적 공론장 형성의 토대를 마련하고자 하는 데 목적이 있다. 이를 통해 인공지능 기술 진화에 따라 야기될 사회문제와 예측 불가능한 변수에 대해 대응책을 마련하기 위한 시사점을 모색하고, 정부 규제 수립에 대한 가이드라인과 전략적 통찰력을 제시하는 한편, 사회적 공개 담론 형성을 위한 함의를 찾아 보고자 한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1997년도 추계학술대회발표논문집; 홍익대학교, 서울; 1 Nov. 1997
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• pp.109-112
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• 1997

In this study, we attempt to improve analytical methods in auditing by applying Artificial Intelligence(AI) methods including Artificial Neural Networks(ANN) and Case-Based Reasoning(CBR), and to perform pattern recognition of the investigation signals generated by analytical procedures. Five years of audited financial data from a large-sized firm were used to calculate four commonly applied financial ratios. This exploratory study shows that the use of AI methods to analyze patterns of related fluctuations across numerous financial ratios provides improved performance in recognizing material misstatements within the financial accounts.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.426-430
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• 2006

TFT-LCD의 생산 과정에서 나오는 불량 제품의 검출은 자동화 과정에 의해 선택된 잠재적 불량 제품의 선택에 이은 인간의 목시검사에 의한 판단을 통해 이루어진다. 이러한 목시검사를 자동화하기 위해서는 불량의 식별성에 영향을 미치는 각 요소들에 대한 정량적인 분석, 그리고 각 요소들과 실제 최종적인 불량 판단 여부 사이의 체계적인 함수 관계의 파악이 필요하다. 본 논문에서는 TFT-LCD의 영역형 얼룩을 구성하는 특징적인 요소들을 정의하고, 이를 통해 불량 수준을 정의하는 수치화 함수를 유도하는 과정과, 이를 영역형 얼룩의 불량 수준 수치화에 적용한 결과를 보여 준다.

• 정보관리연구
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• 제27권3호
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• pp.41-60
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• 1996

인공지능을 이용한 전문가 시스템은 컴퓨터를 통하여 다양하게 도서관 이용자의 교육을 할 수 있는 기술을 제공한다. 전문가 시스템은 문제해결 과정을 보여줌으로써 교육적인 효과를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 전문가 시스템의 이론적 배경을 통해 교육에 이용될 수 있는 가능성을 알아보고, 인공지능을 이용한 지능 지도 시스템(ITS)의 모델을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.53-56
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• 2021

국내 산업화가 들어선 후 산업화 당시 지었던 낙후된 건물의 증가에 따라 구조물의 손상 조사 및 검사 방법의 수요가 늘어나고 있다. 일반적으로 구조물의 손상은 전문 검사원이 현장에서 직접 측량도구와 시각적인 방식으로 검사한다. 그러나 전문 검사원들이 직접 조사하는 수고에 비해 균열을 검사하는 방식 자체가 단순하고, 일반 사람이 검사하기에는 객관성이 떨어지는 한계가 있어 균열을 자동적으로 검출함으로써 객관성과 편의성을 보장할 기술이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 기반으로 다양한 환경에서의 외벽 균열을 검출할 수 있는 딥러닝 모델 개발을 소개한다. 균열 검출을 위해 다양한 외벽 균열 관련 데이터셋을 확보 및 구축하고 각 데이터셋의 검출 정보를 보완할 반자동(semi-auto) 라벨링 작업을 수행하였다. 두 번째로 기존 높은 검출 성능을 보였던 모델들을 선정 및 비교하여 YOLO v5 모델을 최종적으로 선정하였고, 도메인이 각각 다른 데이터셋에 대한 교차 학습을 통해 각 데이터셋의 mAP의 편차가 31%에서 11%로 좁히는 작업을 수행하였다. 이를 통해 실제 상황에서의 균열 영상에서 균열을 검출할 수 있는 측량 시스템을 개발함으로써 실질적인 검사의 도구로 활용될 수 있길 기대한다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.116-116
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• 2021

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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• pp.99-104
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• 1998

Application sharing is the ability to use existing applications, such as Excel or MS-Word, during a group session without modification. In this paper, we present the design and implementation of an application sharing system, called ShareIt, which enable users to share arbitrary MS-Windows applications under the Win 3.1/95/NT and X window system, and evaluation of the system performance. To share an application, the image of the application window is captured and transmitted to other sites. With the use of the window capturing method, ShareIt allows any MS-Windows application to be shared regardless of not only the window systems but also the version-up of window systems.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.11-12
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• 2023

본 논문에서는 상점 내 캡티브 포털을 활용하여 수집된 주문 정보 데이터를 바탕으로 사용자가 선호하는 메뉴를 추천하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 식품 관련 공공 데이터셋으로 학습된 단어 임베딩 모델(Word Embedding Model)로 메뉴명을 벡터화하여 그와 유사한 벡터를 가지는 메뉴를 추천한다. 이 기법은 캡티브 포털에서 수집되는 데이터 특성상 사용자의 개인정보가 비식별화 되고 선택 항목에 대한 정보도 제한되므로 기존의 단어 임베딩 모델을 추천 시스템에 적용하는 경우에 비해 유리하다. 본 논문에서는 실제 동일한 시스템을 사용하는 상점들의 구매 기록 데이터를 활용한 검증 데이터를 확보하여 제안된 추천 시스템이 Precision@k(k=3) 구매 예측에 유의미함을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.239-244
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• 2023

신경망 기반의 다국어 및 교차 언어 정보 검색 모델은 타겟 언어로 된 학습 데이터가 필요하지만, 이는 고자원 언어에 치중되어있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 영어 학습 데이터와 한국어-영어 병렬 말뭉치만을 이용한 효과적인 다국어 정보 검색 모델 학습 방법을 제안한다. 언어 예측 태스크와 경사 반전 계층을 활용하여 인코더가 언어에 구애 받지 않는 벡터 표현을 생성하도록 학습 방법을 고안하였고, 이를 한국어가 포함된 다국어 정보 검색 벤치마크에 대해 실험하였다. 본 실험 결과 제안 방법이 다국어 사전학습 모델과 영어 데이터만을 이용한 베이스라인보다 높은 성능을 보임을 실험적으로 확인하였다. 또한 교차 언어 정보 검색 실험을 통해 현재 검색 모델이 언어 편향성을 가지고 있으며, 성능에 직접적인 영향을 미치는 것을 보였다.