• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권12호
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• pp.519-524
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• 2023

해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.1-16
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• 2024

지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위 데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의 한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적 최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정 및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한 기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가 수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는 방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.28-34
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• 2024

이러닝은 학습자 자율에 의해 진행되므로 성공적인 학습을 위해서는 지속적인 참여를 위한 학습동기가 무엇보다 중요하다. 평생교육에 참여하는 성인학습자가 증가하면서 이들의 학습참여와 참여에 영향을 미치는 학습동기에 대한 연구가 필요하다. 학습동기와 학습참여간의 관계를 설명하는 기대가치이론과 자기주도학습이론을 바탕으로 학습동기의 구성요소(학습가치, 비용, 자기조절, 일정관리)가 학습참여에 미치는 영향을 분석하였다. 이러닝 프로그램을 MoodleCloud에 구축하였고, 학습자는 설문에 답한 후 학습을 진행하였다. 학습 진행 과정에서 수집한 로그데이터로 산출한 학습참여점수와 설문 응답 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 성인학습자의 이러닝 학습참여에 유의한 영향을 미치는 동기요인은 학습가치와 일정관리이며, 학습가치에 대한 생각은 남녀 간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉 성인학습자가 이러닝 학습 프로그램의 가치를 높게 인지할수록, 학습자 스스로 일정관리 능력이 있을수록 학습에 많이 참여한다고 할 수 있다. 이 연구 결과는 학습자와 교수자의 교수·학습전략 수립에 활용될 수 있고, 궁극적으로는 이러닝 중도 탈락을 방지하는 데 도움이 될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.35-49
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• 2024

컴퓨터 비전과 자연어 처리의 융합의 중요한 결과로서 비디오 캡셔닝은 인공지능 분야의 핵심 연구 방향이다. 이 기술은 비디오 콘텐츠의 자동이해와 언어 표현을 가능하게 함으로써, 컴퓨터가 비디오의 시각적 정보를 텍스트 형태로 변환한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 비디오 캡셔닝의 연구 동향을 초기 분석하여 CNN-RNN 기반 모델, RNN-RNN 기반 모델, Multimodal 기반 모델, 그리고 Transformer 기반 모델이라는 네 가지 주요 범주로 나누어 각각의 비디오 캡셔닝 모델의 개념과 특징 그리고 장단점을 논하였다. 그리고 이 논문은 비디오 캡셔닝 분야에서 일반적으로 자주 사용되는 데이터 집합과 성능 평가방안을 나열하였다. 데이터 세트는 다양한 도메인과 시나리오를 포괄하여 비디오 캡션 모델의 훈련 및 검증을 위한 광범위한 리소스를 제공한다. 모델 성능 평가방안에서는 주요한 평가 지표를 언급하며, 모델의 성능을 다양한 각도에서 평가할 수 있도록 연구자들에게 실질적인 참조를 제공한다. 마지막으로 비디오 캡셔닝에 대한 향후 연구과제로서 실제 응용 프로그램에서의 복잡성을 증가시키는 시간 일관성 유지 및 동적 장면의 정확한 서술과 같이 지속해서 개선해야 할 주요 도전과제와 시간 관계 모델링 및 다중 모달 데이터 통합과 같이 새롭게 연구되어야 하는 과제를 제시하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권1호
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• pp.70-81
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• 2024

본 연구에서는 진동원으로서 교통하중(고속열차)에 대해 수직 방진기능과 수평 면진기능을 조합한 3차원 하이브리드 면진시스템(Tridimensional Hybrid Isolation System, THIS)을 제안하였고, 고속열차 진동에 대한 THIS의 수직 진동 사용성 개선 효과를 해석적으로 평가하였다. 해석을 위하여 실제 16층의 공동주택을 상용구조해석프로그램의 고유치해석과 침실 바닥판에 대한 펄스 응답 분석을 통해 주요 진동모드를 식별하였고, 이 주요 진동 모드를 가지고 바닥판의 수평과 수직, 회전 자유도를 가지는 16개 층의 골조 모델을 제작하였다. 해석방법은 실제 고속철도가 통행할 때 철로와 인접한 구조물에서 계측한 가속도를 진동원으로 적용하고 THIS의 강성과 감쇠비를 변수로 상태-공간방정식을 이용하여 동적해석을 수행하였다. 그 결과, 기존 구조물의 수직 고유주기 대비 THIS의 수직 주기가 커질수록 층별 바닥판 응답이 저감되기 시작하는 임계 주기비가 다르고, 주기가 5배 이상(0.006 이하의 강성비)일 때 모든 바닥판의 가속도 수준이 비면진 대비 약 70% 이하로 감소하였다. 또한, THIS의 감쇠비에 대한 응답 제어에 미치는 영향이 매우 적은 것으로 나타났다. 마지막으로 THIS에 대한 수직 진동 사용성 개선 효과를 확인하기 위하여 비면진 구조물과 0.006의 강성비와 0.03의 감쇠비를 가지는 THIS가 적용된 구조물에 대하여 1층과 16층 바닥판 가속도를 AIJ, SCI, AISC 진동 사용성 기준에 따라 평가하였고, 기존에 주거지 사용성 기준을 만족하지 못한 데 반해, THIS 적용 후 주거지 사용성 기준을 모두 만족하는 것을 확인하였다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권6호
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• pp.1298-1311
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• 2022

목적 흉부 X선 사진에서 척추측만증을 조기진단 할 수 있는 딥러닝 기반의 스크리닝 소프트웨어를 준지도학습(semi-supervised generative adversarial network; 이하 GAN) 방법을 이용하여 개발하고자 하였다. 대상과 방법 두 곳의 상급종합병원에서 촬영된 흉부 X선 사진에서 척추측만증을 조기진단할 수 있는 스크리닝 소프트웨어를 개발하기 위하여 GAN 방법이 이용되었다. GAN의 훈련과정에서 경증에서 중증의 척추측만증을 보이는 흉부 X선 사진들을 사용하였으며 upstream task에서 척추측만증의 특징을 학습하고, downstream task에서 정상과 척추측만증을 분류하도록 훈련하였다. 결과 수신자 조작 특성 곡선의 곡선하면적(area under the receiver operating characteristic curve), 음성예측도, 양성예측도, 민감도 및 특이도는 각각 0.856, 0.950, 0.579, 0.985, 0.285이었다. 결론 우리가 GAN 방법을 이용하여 개발한 딥러닝 기반의 스크리닝 소프트웨어는 청소년의 흉부 X선에서 척추측만증을 진단하는데 있어서 높은 음성예측도와 민감도를 보였다. 이 소프트웨어가 건강검진을 목적으로 촬영한 청소년의 흉부 X선 사진에 진단 스크리닝 도구로써 이용된다면 영상의학과 의사의 부담을 덜어주며, 척추측만증의 조기진단에 기여할 것으로 생각된다.

• Animal Bioscience
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• 제37권8호
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• pp.1398-1407
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• 2024

Objective: The objective of this study was to determine internal structure spectral profile of by-products from coffee processing that were affected by added-microorganism fermentation duration in relation to truly absorbed feed nutrient supply in ruminant system. Methods: The by-products from coffee processing were fermented using commercial fermentation product, consisting of various microorganisms: for 0 (control), 7, 14, 21, and 28 days. In this study, carbohydrate-related spectral profiles of coffee by-products were correlated with their chemical and nutritional properties (chemical composition, total digestible nutrient, bioenergy values, carbohydrate sub-fractions and predicted degradation and digestion parameters as well as milk value of feed). The vibrational spectra of coffee by-products samples after fermentation for 0 (control), 7, 14, 21, and 28 days were determined using a JASCO FT/IR-4200 spectroscopy coupled with accessory of attenuated total reflectance (ATR). The molecular spectral analyses with univariate approach were conducted with the OMNIC 7.3 software. Results: Molecular spectral analysis parameters in fermented and non-fermented by-products from coffee processing included structural carbohydrate, cellulosic compounds, non-structural carbohydrates, lignin compound, CH-bending, structural carbohydrate peak1, structural carbohydrate peak2, structural carbohydrate peak3, hemicellulosic compound, non-structural carbohydrate peak1, non-structural carbohydrate peak2, non-structural carbohydrate peak3. The study results show that added-microorganism fermentation induced chemical and nutritional changes of coffee by-products including carbohydrate chemical composition profiles, bioenergy value, feed milk value, carbohydrate subfractions, estimated degradable and undegradable fractions in the rumen, and intestinal digested nutrient supply in ruminant system. Conclusion: In conclusion, carbohydrate nutrition value changes by added-microorganism fermentation duration were in an agreement with the change of their spectral profile in the coffee by-products. The studies show that the vibrational ATR-FT/IR spectroscopic technique could be applied as a rapid analytical tool to evaluate fermented by-products and connect with truly digestible carbohydrate supply in ruminant system.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.1-12
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• 2024

푸드테크 산업 중 서비스 로봇 시장이 커짐에 따라 외식산업의 소비자 행동의도에 영향을 끼치는 로봇 서비스의 품질이 중요하다. 식당 서빙로봇은 직원의 업무를 줄여주기도 하지만, 서비스 실패에 따른 대응이 되지 않기 때문에 고객의 불만족은 물론 직원의 업무를 늘리기도 한다. 주문과 서빙 기능 외에 서비스 품질을 높이기 위해서 직원처럼 서비스 실패 후 복구 노력, 과정의 공정성, 공감, 대응성, 확신성에 대한 기능도 요구된다. 이에 우리는 식당 서빙 서비스 실패 유형을 내적, 외적요인으로 가정하고, 서비스에 실패했을 때 직업 윤리적인 태도로 대응할 수 있도록 직업윤리적 공감모듈이 있는 서빙로봇을 개발했다. 이때 서빙로봇의 표정과 액션은 평상 서비스 모드에 실패복구 노력과 공감을 반영한 실패 모드를 추가하여 개발하였으며, 두 유형의 서비스 실패에 따른 서빙로봇의 직업 윤리적 공감 대응 여부가 로봇평가에 유의미한지를 실험하였다. 실험참가자들은 로봇 실수보다 다른 고객의 실수에 따른 서비스 실패에 더 불편해했으며, 서빙로봇의 직업윤리적 공감과 대응은 적절했다고 응답하였다. 또한 직업윤리적 공감 모듈의 장착여부에 따라 로봇 호감도는 차이가 없지만 안전성은 유의미한 차이를 보였다. 생성형 인공지능을 활용하여 직업윤리적 공감 대응 모듈을 탑재한다면, 국내 서빙로봇산업과 시장은 더욱 성장할 수 있을 것이다.

• Journal of Cardiovascular Imaging
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• 제31권3호
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• pp.125-132
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• 2023

BACKGROUND: There is limited data on the residual echocardiographic findings including strain analysis among post-coronavirus disease (COVID) patients. The aim of our study is to prospectively phenotype post-COVID patients. METHODS: All patients discharged following acute COVID infection were systematically followed in the post-COVID-19 Recovery Clinic at Vancouver General Hospital and St. Paul's Hospital. At 4-18 weeks post diagnosis, patients underwent comprehensive echocardiographic assessment. Left ventricular ejection fraction (LVEF) was assessed by 3D, 2D Biplane Simpson's, or visual estimate. LV global longitudinal strain (GLS) was measured using a vendor-independent 2D speckle-tracking software (TomTec). RESULTS: A total of 127 patients (53% female, mean age 58 years) were included in our analyses. At baseline, cardiac conditions were present in 58% of the patients (15% coronary artery disease, 4% heart failure, 44% hypertension, 10% atrial fibrillation) while the remainder were free of cardiac conditions. COVID-19 serious complications were present in 79% of the patients (76% pneumonia, 37% intensive care unit admission, 21% intubation, 1% myocarditis). Normal LVEF was seen in 96% of the cohort and 97% had normal right ventricular systolic function. A high proportion (53%) had abnormal LV GLS defined as < 18%. Average LV GLS of septal and inferior segments were lower compared to that of other segments. Among patients without pre-existing cardiac conditions, LVEF was abnormal in only 1.9%, but LV GLS was abnormal in 46% of the patients. CONCLUSIONS: Most post-COVID patients had normal LVEF at 4-18 weeks post diagnosis, but over half had abnormal LV GLS.