• 대한소아치과학회지
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• 제48권2호
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• pp.221-228
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• 2021

이번 연구는 손쉽게 접근 가능한 웹사이트 기반 기계 학습 어플리케이션을 활용하여 파노라마 방사선 영상에서 과잉치 식별 모델을 학습시키고, 학습된 모델의 과잉치를 식별하는 성능을 평가하고자 하였으며, 인간 집단과의 성능을 비교하기 위한 연구를 진행하였다. 총 1604장의 5 - 7세 환자의 파노라마 이미지가 이번 연구에서 사용되었다. 연구에 사용된 모델은 Google에서 개발한 기계학습 모델인 Teachable Machine을 사용하였다. 과잉치 식별 모델을 훈련시키고 성능을 평가하기 위해 data set 1을 설정하였다. Data set 2는 학습모델과 인간 집단 간의 정확도 비교를 위해 설정하였다. 학습모델 및 인간 집단의 과잉치 식별 능력을 평가하기 위해 정확도(accuracy), 민감도(sensitivity), 특이도(specificity) 값을 사용하였다. Data set 1의 검증 결과, 평균 0.82의 분류 정확도를 얻었다. Data set 2의 테스트 결과, 모델의 정확도는 0.78이었다. 전공의군과 학생군의 평균 정확도는 각각 0.82, 0.69였다. 이번 연구는 유치열기 및 초기 혼합치열기 어린이의 파노라마 방사선 영상과 웹 기반 기계 학습 어플리케이션 이용하여 과잉치 식별 모델을 개발하였고 학습된 모델과 인간 의사 집단(전공의 및 학생) 간의 과잉치 식별 정도를 비교 연구하였다. 훈련모델의 분류 정확도는 전공의군과 비교 시 낮았지만 훈련받지 않은 치과 대학 학생군보다 분류 정확도가 높아 비전문가 학생 또는 일반의사에게 과잉치 진단 정확도를 높이는 데 활용될 가능성이 있음을 확인하였다.

• 비교문화연구
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• 제43권
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• pp.429-457
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• 2016

본고는 최근 5년간 중국어로 번역된 한국현대소설의 현황 및 이들의 독자수용에 대해 분석한 것이다. 최근 5년간 한국현대소설의 번역현황은 다음과 같은 몇 가지 특징을 지닌다. 첫째, 다양성이다. 이광수, 김유정, 김동리, 박경리, 신경숙, 공지영, 김영하, 박민규, 천명관, 김애란 등, 다양한 색깔을 지닌 작가들의 작품이 고르게 번역 소개되고 있다. 둘째, 당대 여성작가 작품들에 대한 번역이 상당히 활발하다. 마지막으로, 한국문학번역원이나 대산문화재단의 지원 없이 출판사에서 자체적으로 번역 출간하는 작품들이 조금씩 늘어나는 추세이다. 그 결과, 양적인 증가뿐만 아니라 내용적으로도 탄탄해지고 있다. 그러나, 한국현대소설에 대한 중국독자들의 관심은 매우 미약하다. 이러한 가운데, 김영하, 천명관, 김애란, 박민규 등 1990년대 중반 이후 등단한 작가 작품들이 중국에서 비교적 관심을 끌고 있다. 이들의 특징은 서사방식이 참신하며 현실과 밀착되어 있고 가독성이 있다는 것이다. 이들에 대한 중국독자들의 관심은 다음 두 가지를 설명한다는 점에서 의미가 있다. 첫째, 중국에서 한국현대소설이 주변에 놓여 있는 것은 명백한 사실이나, 그 안에서도 읽히는 작품은 읽힌다는 사실이다. 둘째, 한국현대소설에 대한 중국독자들의 냉담함은 한국현대소설을 아직 '제대로 알지 못하기 때문'이라는 것이다. 중요한 것은 '문학'번역을 '잘' 이행할 수 있는 전문번역가의 양성 및 '정전'번역을 통해 '한국'의 현대소설이 갖는 다름을 소개하는 작업일 것이다. 이를 위해서는 정책적인 지원뿐만 아니라 한국현대문학 연구자, 번역자와 출판주체 간의 협조가 선행되어야 할 것이다.

• 치위생과학회지
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• 제18권6호
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• pp.349-356
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• 2018

일부 지역 치위생(학)과 3, 4학년 학생 196명을 대상으로 장애인의 전반적인 인식, 장애인 치과학에 대한 교육 여부, 장애인 환자 구강관리 역량 자가평가를 자기기입식 설문지를 이용하여 조사하였다. 그 결과, 대상자의 대부분이 장애인이나 장애인 환자에 대한 긍정적인 인식을 가지고 있었으며 84.7%는 장애인 전문 치과위생사 양성이 필요하고 76.5%는 졸업 후에 장애인 치과진료 관련 세미나에 참가할 의향이 있다고 하였다. 그러나, 전체 대상자의 각 장애인별 업무역량에 대한 자가평가는 보통 수준 미만으로 장애인 치과치료에 대한 업무역량이 충분하지 않다고 생각하고 있었다. 대상자의 71.4%는 교과 및 비교과 교육과정에서 장애인 치과진료를 경험하였으며 경험을 한 대상자가 장애인 환자에 대한 지식, 구강보건교육, 구강병 예방처치, 진료보조, 의사소통의 대부분 영역에서 본인의 역량을 유의한 수준으로 높게 평가하였다. 이론교육이 충분하였다고 응답한 군에서도 충분하지 않았다고 응답한 군에 비해 장애인 환자 관리 역량에 대해 유의하게 높은 수준으로 자가평가를 하였다. 이를 토대로 보았을 때 현재 교육과정상 치위생(학)과 학생들의 장애인 치과치료에 대한 업무역량은 부족한 것으로 보이나 장애인 환자의 구강건강 관리 및 치과진료 보조에 대해 긍정적이며 장애인 환자에 대한 경험과 이론 교육 등이 효과를 나타낸다고 판단된다. 따라서, 교육과정에 장애인 치과학이 포함될 수 있도록 제도적 뒷받침이 필요하고 충분한 이론교육과 실습교육을 병행하여 장애인 환자의 구강건강 향상에 이바지할 수 있는 인력을 양성하도록 해야 한다. 또한, 현장 임상실습 교육 시 장애인 환자를 경험할 수 있는 여건을 마련하고 장애인 전문 치과위생사 양성에 대한 심도 있는 논의도 이루어져야 할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권2호
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• pp.85-96
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• 2019

일사량은 자연 생태계와 농업 생태계에서 에너지 수지와 물 순환을 추정하는데 중요한 변수이다. 일별 일사량을 추정하기 위해 심층 신경망(DNN) 모델이 개발되었다. 일조시간 등의 변수보다 기상 관측소에서의 가용성이 더 높은 온도와 강수량이 심층 신경망 모델의 입력 자료로 사용되었다. five-fold crossvalidation 을 사용하여 심층 신경망을 훈련시키고 검증하였다. 국내 15 개의 기상 관측소에서 30 년 이상 장기간의 기상 자료가 수집되었다. Cross-validation을 통해 얻어진 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일별 일사량 추정치에 대해 비교적 작은 RMSE($3.75MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$) 값을 가졌다. 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일사량의 변위의 약 68%를 설명했다. 1985 년과 1998 년의 일사량 관측값은 일조시간에 비해 상당히 낮은 값이 관측되었다. 이는 후속 연구에서 일사량 관측 데이터의 품질 평가가 필요할 것임을 시사했다. 해당 연도의 데이터를 분석에서 제외했을 때, 심층 신경망 모델의 추정값은 통계적 수치가 약간 높게 나타났다. 예를 들어, $R^2$ 와 RMSE 의 값은 각각 0.72 와 $3.55MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$ 이었다. 심층 신경망 모델은 기온과 강수량을 통해 일사량을 추정하는데 유용하며, 이는 미래 기후 시나리오 자료에 대해서 활용할 수 있을 것이다. 따라서, 공간에 대한 제약이 완화된 심층 신경망 모델은 작물 모델의 입력 자료로 일사량이 필요한 작물 생산성에 대한 기후 변화 영향 평가에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 말소리와 음성과학
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• 제11권1호
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• pp.51-61
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• 2019

본 연구는 음성장애환자를 위한 스마트폰기반 음성치료프로그램을 개발하고자 하였다. 국내 음성치료관련 모바일 콘텐츠분석, 전문가 및 사용자 수요조사를 통해 음성치료에 필요한 콘텐츠를 수집하였고, 프로그램은 안드로이드 스튜디오를 사용하여 개발하였다. 애플리케이션에 대한 사용자 만족도 평가는 기능적 음성장애인 5명을 대상으로 실시하였다. 연구결과 국내 음성치료관련 모바일 콘텐츠는 주로 호흡과 관련된 애플리케이션이 가장 많았으며 다음으로 음도와 노래 순으로 분포되었으나 실질적으로 음성치료를 위한 애플리케이션은 13개에 불과하였다. 전문가 및 사용자 수요조사 결과 환자와 치료사 모두 치료실 이외에 장소에서 음성훈련을 할 수 있는 콘텐츠에 대한 요구도가 높은 것으로 나타났다. 이러한 현황분석을 토대로 스마트폰기반 음성치료프로그램인 '홈 보이스 트레이너'를 개발하였다. 홈 보이스 트레이너는 안드로이드 스마트폰을 기반으로 한 음성치료 및 관리용 애플리케이션이다. 기존 오프라인에서 훈련한 음성치료활동을 가정에서도 훈련할 수 있도록 고안되었다. 또한 환자의 음성훈련 기록을 온라인으로 관리하여 음성치료 종결 후에도 지속적인 음성컨설팅을 통해 환자의 음성개선을 유지할 수 있도록 지원하였다. 사용자 평가 결과 환자는 홈 보이스 트레이너에서 제공하는 음성치료프로그램의 난이도, 내용은 만족하는 것으로 나타났으나 홈 버튼 및 화면 간 연계성에 대한 부분과 같은 유저인터페이스에 대한 부분이 미흡한 것으로 나타났다. 추후 연구에서는 음성장애 환자에게 홈 보이스 트레이너를 사용한 임상 적용연구가 필요하다고 생각된다. 또한 음성치료관련 스마트 콘텐츠에 대한 개발 연구와 임상적용에 대한 연구가 활발히 이루어지기를 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.29-41
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• 2019

산림생태계에서 총일차생산성(Gross Primary Production, GPP)은 기후변화에 따른 산림의 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소 순환 등을 대표하는 지표이다. 총일차생산성을 추정하기 위해서는 에디공분산 타워 자료나 위성영상관측자료를 이용하기도 하고 물리지형적 한계나 기후변화 등을 고려하기 위해 기작기반모델링을 활용하기도 한다. 그러나 총일차생산성을 포함한 산림 탄소 순환의 기작기반 모델링은 식물의 생물, 생리, 화학적 기작들의 반응과 지형, 기후 및 시간 등과 같은 환경 조건들이 복잡하게 얽혀 있어 비선형적이고 유연성이 떨어져 반응에 영향을 주는 조건들을 모두 적용하기가 어렵다. 본 연구에서는 산림 생산성 추정 모델을 에디공분산 자료와 인공위성영상 정보를 사용하여 기계학습 알고리즘을 사용한 모델들로 구축해 보고 그 사용 및 확장 가능성을 검토해 보고자 하였다. 설명변수들로는 에디공분산자료와 인공위성자료에서 나온 대기기상인자들을 사용하였고 검증자료로 에디공분산 타워에서 관측된 총일차생산성을 사용하였다. 산림생산성 추정 모델은 1) 에디공분산 관측 기온($T_{air}$), 태양복사($R_d$), 상대습도(RH), 강수(PPT), 증발산(ET) 자료, 2) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD 자료(개량식생지수 제외), 3) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD, 개량식생지수(EVI) 자료를 사용하는 세 가지 경우로 나누어 구축하여 2006 - 2013년 자료로 훈련시키고 2014, 2015년 자료로 검증하였다. 기계학습 알고리즘은 support vector machine (SVM), random forest (RF), artificial neural network (ANN)를 사용하였고 단순 비교를 위해 고전적 방법인 multiple linear regression model (LM)을 사용하였다. 그 결과, 에디공분산 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 피어슨 상관계수 0.89 - 0.92 (MSE = 1.24 - 1.62), MODIS 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 개량식생지수 제외된 모델은 0.82 - 0.86 (MSE = 1.99 - 2.45), 개량식생지수가 포함된 모델은 0.92 - 0.93(MSE = 1.00 - 1.24)을 보였다. 이러한 결과는 산림총일차생산성 추정 모델 구축에 있어 MODIS인공위성 영상 정보 기반으로 기계학습 알고리즘을 사용하는 것에 대한 높은 활용가능성을 보여주었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권2호
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• pp.95-103
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• 2019

온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야 한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8연동 온실($1,032m^2$)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및 상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기 위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가 128개일 때($R^2=0.988$), 상대습도는 은닉층 4개, 노드 수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다($R^2=0.990$). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히 예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.

• 터널과지하공간
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• 제31권5호
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• pp.374-384
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• 2021

본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제53권4호
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• pp.198-215
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• 2020

공적개발원조(ODA)란 공여국(供與國)의 정부를 비롯한 공공기관이 개발도상국의 경제 발전과 사회 복지 증진을 위해 제공하는 원조를 의미한다. 이 연구의 목적은 문화예술 역량강화 ODA 사업의 일환으로 진행 중인 '미얀마 문화유산 관리시스템의 구축 과정을 살펴보며, 디지털 문화유산 ODA의 성과와 과제를 분석하는 것이다. 디지털 문화유산 관리시스템은 유·무형 문화유산 자료의 영속적인 보존과 지속가능한 활용을 위한 것이다. 문화유산을 디지털 아카이브즈에 저장하고, 컴퓨터 분석 기술을 이용해서 새롭게 접근하여, 다차원적으로 정보를 사용할 수 있다. 디지털 문화유산 ODA의 성과는 첫째, 미얀마의 문화유산 중에서 소멸, 훼손, 변질, 왜곡될 가능성이 큰 문화유산의 '위험성'을 극복하고 기록화 함으로써 디지털화가 시급히 필요한 문화유산의 내용을 영구 보존할 수 있게 되었다. 둘째, 미얀마 문화유산 정보를 체계적으로 관리하고 자료 간 연계성을 통해 여러모로 활용할 수 있게 되었다. 셋째, 문화유산이 소재하거나 전승되고 있는 정확한 지리적 위치 정보를 기반으로 한 문화지도 구현이 가능하다. 학술적·정책적·실용적 목적으로 활용의 효용성과 편의성을 극대화할 수 있도록 다양한 문화유산을 총체적, 집약적으로 시각화했다. 넷째, 공여국과 수원국과의 관계에서 문화 ODA가 갖는 일방적일 수 있는 한계를 극복할 수 있었다. 다섯째, 문화 ODA에서 가장 핵심적이라고 할 수 있는 지속가능한 개발이 될 수 있는 수원국 담당자들의 역량강화 프로그램이 함께 운영되었다. 여섯째, 팬데믹(pandemic) 상황에서 국가 간 인력 이동 없이 비교적 원활하게 비대면으로 진행할 수 있는 ODA라는 시사점이 있다. 그러나 향후 활발한 논의와 고민을 통해 해결해야 할 다음과 같은 과제도 남겨졌다. 첫째, 시스템에 업로드 된 자료의 내용에 대한 검증이 이루어져야 한다. 둘째, 디지털 문화유산을 보존하기 위해서 여러 위협으로부터 안전하게 보호해야 한다. 예컨대 컴퓨터 바이러스, 저장된 데이터나 작동시스템에 대한 에러를 대비할 수 있는 현지 전문가 양성이 필요하다. 셋째, 컴퓨터 기술이 빠르게 변화하는 환경의 특성상 ODA 사업 종료 이후에 새로운 버전과 프로그램이 개발되거나 개발자가 지속해서 관리하지 않았을 때 뒤따르는 문제에 대한 방안도 논의되어야 한다. 넷째, 미얀마의 정치적 판단에 따라 분류 체계 기준이 정해지고, 자료 공개 여부가 결정되기 때문에 수원국 측에 문화 ODA 사업의 궁극적인 목적을 이해시켜야 한다.