본 연구는 혼합현실과 가상현실을 포함하는 몰입형 가상환경에서 OpenAI의 ChatGPT를 활용한 가상 보조 에이전트의 인터페이스 응용에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 응용 방법은 사용자의 질의에 응답하는 정보 에이전트와 사용자의 요구에 맞춰 가상 객체, 환경 등을 제어하는 제어 에이전트로 구성된다. 이를 위해, Unity 3D 엔진, OpenAI, 그리고 가상현실과 혼합현실 사용자 참여를 위한 패키지 및 개발 도구를 통합하는 개발환경을 설정한다. 그리고 음성 입력으로부터 질문 쿼리에서 답변 쿼리, 또는 제어 요구 쿼리에서 제어 스크립트로 생성으로 연결되는 작업 흐름을 설정한다. 이를 기반으로 혼합현실, 가상현실 체험 환경을 직접 제작하고 에이전트의 성능 확인을 위한 실험을 정보 에이전트의 반응 시간, 제어 에이전트의 정확도로 나누어 진행하였다. 결과적으로 제안하는 인터페이스 응용을 통해 사용자 친화적이고 단순하고 반복적인 작업에서의 효율을 높이는데 유용할 수 있음을 확인하였다. 우리는 새롭게 제안하는 인터페이스를 통해 몰입형 가상환경에서 인터페이스로의 응용에 관한 새로운 방향성을 제시하고 발견된 문제점과 현재까지의 한계점을 분명히 밝힌다.

폐암은 크기가 다양하고 유사한 밝기값을 갖는 주변 구조물이 존재하기 때문에 흉부 CT 영상에서 폐암을 정확하게 분할하는 것이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 심층 감독을 포함하고 UNet3+를 백본으로 사용하는 폐암 분할 네트워크를 제안한다. 또한, 픽셀 기반, 영역 기반 및 형태 기반의 3가지 구성 요소로 이루어진 하이브리드 병변 초점 손실함수를 제안한다. 이를 통해 배경에 비해 작은 영역을 차지하는 폐암 부분에 집중하고, 불명확한 경계를 처리하는데 도움이 되는 형태 정보를 고려할 수 있다. 제안 방법을 UNet 및 UNet3+와 비교 실험을 통해 검증하였고, 제안 방법은 모든 폐암 크기에서 DSC 측면에서 가장 우수한 성능을 보였다.