• Korean Journal of Radiology
• /
• 제22권3호
• /
• pp.476-488
• /
• 2021

Objective: We aimed to develop a deep neural network for segmenting lung parenchyma with extensive pathological conditions on non-contrast chest computed tomography (CT) images. Materials and Methods: Thin-section non-contrast chest CT images from 203 patients (115 males, 88 females; age range, 31-89 years) between January 2017 and May 2017 were included in the study, of which 150 cases had extensive lung parenchymal disease involving more than 40% of the parenchymal area. Parenchymal diseases included interstitial lung disease (ILD), emphysema, nontuberculous mycobacterial lung disease, tuberculous destroyed lung, pneumonia, lung cancer, and other diseases. Five experienced radiologists manually drew the margin of the lungs, slice by slice, on CT images. The dataset used to develop the network consisted of 157 cases for training, 20 cases for development, and 26 cases for internal validation. Two-dimensional (2D) U-Net and three-dimensional (3D) U-Net models were used for the task. The network was trained to segment the lung parenchyma as a whole and segment the right and left lung separately. The University Hospitals of Geneva ILD dataset, which contained high-resolution CT images of ILD, was used for external validation. Results: The Dice similarity coefficients for internal validation were 99.6 ± 0.3% (2D U-Net whole lung model), 99.5 ± 0.3% (2D U-Net separate lung model), 99.4 ± 0.5% (3D U-Net whole lung model), and 99.4 ± 0.5% (3D U-Net separate lung model). The Dice similarity coefficients for the external validation dataset were 98.4 ± 1.0% (2D U-Net whole lung model) and 98.4 ± 1.0% (2D U-Net separate lung model). In 31 cases, where the extent of ILD was larger than 75% of the lung parenchymal area, the Dice similarity coefficients were 97.9 ± 1.3% (2D U-Net whole lung model) and 98.0 ± 1.2% (2D U-Net separate lung model). Conclusion: The deep neural network achieved excellent performance in automatically delineating the boundaries of lung parenchyma with extensive pathological conditions on non-contrast chest CT images.

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

• 대한치과교정학회지
• /
• 제54권1호
• /
• pp.48-58
• /
• 2024

Objective: To quantify the effects of midline-related landmark identification on midline deviation measurements in posteroanterior (PA) cephalograms using a cascaded convolutional neural network (CNN). Methods: A total of 2,903 PA cephalogram images obtained from 9 university hospitals were divided into training, internal validation, and test sets (n = 2,150, 376, and 377). As the gold standard, 2 orthodontic professors marked the bilateral landmarks, including the frontozygomatic suture point and latero-orbitale (LO), and the midline landmarks, including the crista galli, anterior nasal spine (ANS), upper dental midpoint (UDM), lower dental midpoint (LDM), and menton (Me). For the test, Examiner-1 and Examiner-2 (3-year and 1-year orthodontic residents) and the Cascaded-CNN models marked the landmarks. After point-to-point errors of landmark identification, the successful detection rate (SDR) and distance and direction of the midline landmark deviation from the midsagittal line (ANS-mid, UDM-mid, LDM-mid, and Me-mid) were measured, and statistical analysis was performed. Results: The cascaded-CNN algorithm showed a clinically acceptable level of point-to-point error (1.26 mm vs. 1.57 mm in Examiner-1 and 1.75 mm in Examiner-2). The average SDR within the 2 mm range was 83.2%, with high accuracy at the LO (right, 96.9%; left, 97.1%), and UDM (96.9%). The absolute measurement errors were less than 1 mm for ANS-mid, UDM-mid, and LDM-mid compared with the gold standard. Conclusions: The cascaded-CNN model may be considered an effective tool for the auto-identification of midline landmarks and quantification of midline deviation in PA cephalograms of adult patients, regardless of variations in the image acquisition method.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.150-157
• /
• 2024

본 논문은 딥러닝 기반 객체 탐지 모델과 다항 회귀모델을 이용하여 사과나무에 열린 사과의 개수를 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 사과나무에 열린 사과의 개수를 측정하면 사과 생산량을 예측할 수 있고, 농산물 재해 보험금 산정을 위한 손실을 평가하는 데에도 활용할 수 있다. 사과 착과량 측정을 위해 사과나무의 앞면과 뒷면을 촬영하였다. 촬영된 사진에서 사과를 식별하여 라벨링한 데이터 세트를 구축하였고, 이 데이터 세트를 활용하여 1단계 객체 탐지 방식의 CNN 모델을 학습시켰다. 그런데 사과나무에서 사과가 나뭇잎, 가지 등으로 가려진 경우 영상에 포착되지 않아 영상 인식 기반의 딥러닝 모델이 해당 사과를 인식하거나 추론하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 두 단계로 이루어진 추론 과정을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상 기반 딥러닝 모델을 사용하여 사과나무의 양쪽에서 촬영한 사진에서 각각의 사과 개수를 측정한다. 두 번째 단계에서는 딥러닝 모델로 측정한 사과 개수의 합을 독립변수로, 사람이 실제로 과수원을 방문하여 카운트한 사과 개수를 종속변수로 설정하여 다항 회귀 분석을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 추론 시스템의 성능 평가 결과, 각 사과나무에서 사과 개수를 측정하는 평균 정확도가 90.98%로 나타났다. 따라서 제안된 방법은 수작업으로 사과의 개수를 측정하는 데 드는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. 또한, 이 방법은 딥러닝 기반 착과량 예측의 새로운 기반 기술로 관련 분야에서 널리 활용될 수 있을 것이다.

• 대한간호학회지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.5-8
• /
• 1981

This study concerns itself with the development of a new model of comprehensive health service for rural communities of Korea. The study was conceived to resolve the problems of both underservice in rural communities and underutilization of valuable health manpower, namely the nurses, the disenchanted elite health personnel in Korea. On review of the current situation, the greatest deficiencies in the Korean health care system were found in the availability of primary care at the peripheries of md communities, in the dissemination of knowledge of disease prevention and health care, and in the induction of and guidance for active participation by the clientele in health maintenance at the personal, family and community level Abundant untapped health resources were identified that could be brough to bear upon the national effort to extend health services to every member of the Korean Population. Therefore, it was Postulated that the problem of underservice in rural communities of Korea can be structurcturally resolved by the effective mobilization and organization of untapped health resources, and that. a primary care Nursing Service System offers the best possibility for fulfillment of rural health service goals within the current health man-power situation. In order to identify appropriate strategies to combat the present difficulties in Korean rural health services and to utilize nurses and other health personnel in community-centered health programs, a search was made for examples of innovative service models throughout the world. An extensive literature survey and field visits to project sites both in Korea and in the United States were made. Experts in the field of world health, health service, planners, administrators, and medical and nursing practitioners in Korea, in the United States as well as visitors from other Asian countries were widely consulted. On the basis of information and inputs from these experts a new rural health service model has been constructed within the conceptual framework of community development, especially of the innovation diffusion Model. It is considered especially important that citizens in each community develop capacities for self-care with assistance and supports from available health professionals and participate in health service-related decisions that affect their own well-being. The proposed model is based upon the regionalization of health care planning utilizing a comprehensive Nursing Service System at the immediate delivery level The model features: (1) a health administration unit at each administrative level; (2) mechanisms for community participation; (3) a continuous source of primary health care at the local community level; (4) relative centralization of specialty care and provision of tertiary or super-specialty care only at major national metropolitan centers; and (5) a system for patient referral to the appropriate level of care. This model has been built around professional nurses as the key community health workers because their training is particularly suited and because large numbers of well-trained nurses are currently available and being trained. The special element in this model is a professional nurse-guided, self-care facilitating primary care Community Nursing Service System. This is supported by a Nursing Extension Service as a new training and support structure. (See attached diagrams). A broad spectrum of programs was proposed for the Community Nursing Service System. These were designed to establish a balance of activities between the clinic-centered individual care component and the field activity-centered educational and supportive component of health care services. Examples of possible program alternatives and proposed guidelines for health care in specific situations were presented, as well as the roles and functions of the key health personnel within the Community Nursing Service System. This Rural Health Service Model was proposed as a real alternative to the maldistributed, inequitable, uncoordinated solo-practice, physician-centered fee-for-service health care available to Koreans today.

• 대한공업교육학회지
• /
• 제35권2호
• /
• pp.70-81
• /
• 2010

이 연구의 목적은 중국 직업교육 교사 양성에 대한 시사점을 제시하기 위해 국제 직업교사 석사 교육과정 구성표준을 소개하고 이와 관련된 내용을 분석하는데 있다. 2004년 UNESCO에서는 국제학술 교류를 촉진할 뿐 아니라 교사와 훈련지도자 등 직업교육 및 훈련 영역 전문 인원의 능력을 증진시키기 위하여 '국제 직업교사 석사 교육과정 구성 표준'을 구성하였다. 이에 따르면 교육과정 표준을 도입한 대학교는 전문 위원회를 구성하여야 하며, 다른 학교의 상황 및 학생 능력과 학력인증체제 등의 구체적 상황을 고려하여 교육을 실시하여야 한다. 교육과정 표준은 국제 직업교육과학 발전의 최신 경향을 포함하며 아울러, 한 국가 내의 여러 고등학교 간에 혹은 여러 국가의 고교 간에 연합교육 학습을 실시할 수 있도록 하였다. UNFSCO는 교육과정 표준을 통하여 직업교육 학습이론과 직업과학 등 직업교육 기초학과의 교육학습과 연구의 발전을 촉진하고자 하며 직업교육의 교사소양을 제고하고 직업교사의 전문화를 실현하고자 하였다. 중국에서 직업교육 석사과정을 설치한 대학교는 20여 개이며, 매년 모집하는 학생의 수는 2,000여 명이다. 각 대학의 직업교사 석사과정 계획을 살펴보면, 교육과정 및 교육학습과 같은 실제적 문제를 다루는 과정에 대한 설치가 미비한 실정이다. 그러나 교육과정 표준에서는 응용 이론의 교육 학습과 연구를 보다 중요시하고, 구체적 영역에 대한 실천과 교육 학습을 더욱 강조하고 있다. 교육과정 표준과 관련된 선진국의 앞선 경험을 활용하는 것이 중국 직업교사 양성모델과 학과 체계의 탐색에서 중요한 의미를 갖고 있으며, 중국 직업교사 양성과정의 전공 및 교육과정 설치에 유용한 여러 가지 점을 시사해 준다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.21-44
• /
• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

• 대한공업교육학회지
• /
• 제38권2호
• /
• pp.267-286
• /
• 2013

본 연구는 반도체 제조업 회사인 H사의 기업부설연구소를 대상으로 구성원에게 필요한 역량을 규명하였다. 포커스 그룹 인터뷰와 직무분석 자료를 바탕으로 비전을 확인하고 구성원이 직무를 수행하는데 필요한 역량을 확인했다. 또한 규명된 역량에 대해 설문을 통해 구성원이 인식하고 있는 역량별 중요도인식과 역량수준을 확인함으로써 개인과 조직의 역량을 향상시키기 위한 방법을 제안하였다. 인터뷰와 직무분석은 각자 그룹별, 내용별로 정리된 후 통합 분석되었고, 분석된 결과는 Spencer&Spencer의 역량사전과 선행연구에서 개발된 역량모델들과 비교분석을 거친 뒤 유목화되어 재분류하는 과정을 거쳤으며, 그 결과 16개의 역량이 도출되었고, 7개의 역량군으로 분류하였다. 이 연구는 이러한 결과를 근거로 H사 기업부설연구소가 필요한 역량을 규명하고 직무별로 요구되는 역량의 차이를 발견하였다. 또한 역량의 중요도 인식과 역량별 본인의 수준 인식 정도를 확인하여 연구인력에 대한 보다 적극적인 교육의 방식이나 다양한 종류의 교육을 제안했다.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권4호
• /
• pp.363-373
• /
• 2020

정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.518-528
• /
• 2014

본 논문에서는 4차원 시공간 (4D-ST, [x,y,z,t]) 특징을 이용하여 행동 방향을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 4차원 시공간 특징점 (4D-STIPs, [x,y,z,t])을 제안하였고, 이는 여러 다른 뷰에서 촬영한 이미지들로부터 복원된 3차원 공간 (3D-S, [x,y,z]) 볼륨으로부터 계산된다. 3차원 공간정보를 갖고 있는 3D-S 볼륨과 4D-STIPs는 2차원 공간 (2D-S, [x,y]) 뷰로 사영을 하여 임의의 2D-S 뷰에서의 특징을 생성해 낼 수 있다. 이 때, 사영 방향을 결정 할 수 있으므로, 학습 시 방향에 대한 정보를 포함하여 행동 방향을 인식 할 수 있다. 행동 방향을 인식하는 과정은 두 단계로 나눌 수 있는데, 우선 어떤 행동인지를 인식하고 그 후, 방향 정보를 이용하여 최종적으로 행동 방향을 인식한다. 행동 인식과 방향 인식을 위해, 사영된 3D-S 볼륨과 4D-STIPs은 각각 움직이는 부분과 움직이지 않는 부분에 대한 정보를 담고 있는 motion history images (MHIs)와 non-motion history images (NMHIs)로 구성된다. 이러한 특징들은 행동 인식을 위해, 방향 정보에 상관없이 같은 행동이면 같은 클래스로 분류되어 support vector data description (SVDD) 분류기로 학습되고, support vector domain density description (SVDDD)을 이용하여 인식된다. 인식된 행동에서 최종적으로 방향을 인식하기 위해 각 행동을 방향 클래스로 분류하여 SVDD 분류기로 학습하고 SVDDD로 인식한다. 제안된 방법의 성능을 보이기 위해서 INRIA Xmas Motion Acquisition Sequences (IXMAS) 데이터셋에서 제공하는 3D-S 볼륨을 사용하여 학습을 하고, 행동 방향 인식 실험이 가능한 SNU 데이터셋을 구축하여 인식 실험을 하였다.