• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권12호
• /
• pp.35-45
• /
• 2018

움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량을 요구하므로 계산량을 줄이기 위한 많은 고속 움직임 추정 기법이 제안되어 왔다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 영상을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 영상으로 다시점 비디오의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 따라서 다시점 비디오를 효율적으로 부호화하기 위한 움직임 추정 기법이 필요하다. 본 논문에서는 블록의 시공간적 상관성과 블록의 움직임 특성에 따라 적응적으로 탐색 패턴을 선택하여 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 움직임 추정 기법의 성능을 JMVC(Joint Multi-view Video Coding)의 TZ탐색과 전역탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 발생된 비트량을 비슷하지만 움직임 추정에 필요한 계산량은 각각 약 70~75%, 99%를 줄인다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제12권7호
• /
• pp.827-832
• /
• 2018

대규모 데이터에 기반한 실제 사용 조건의 장기유효선량 분석 연구는 부족하다. 본 연구에서는 국내 324개 의료기관에서 사용하는 흉부 X건 검사의 노출조건에 대해 전산모사를 이용한 장기선량을 계산하고 평가하였다. 실험결과, 저에너지 파라미터 대역에서 유효선량은 0.024 mSv이고 비장, 부신, 폐 순으로 높았다. 고에너지 노출파라미터 대역에서 유효선량은 0.123 mSv이고 신장, 비장, 부신 순으로 높게 나왔다. Park의 연구에서 제안한 화질과 피폭을 고려한 최적의 조건을 사용했을 때 유효선량은 0.017 mSv 로 나타났다. 사용 에너지가 높아질수록 장기 전체의 유효선량이 높아지고 그 중 신장이 가장 크게 증가하였다. 연구결과는 흉부X선 검사 시 참고자료가 되고 환자 피폭저감에 도움을 줄 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
• /
• pp.687-689
• /
• 2014

스마트 폰의 보급과 의료 기술의 발달로 인해 건강의 패러다임이 치료에서 관리로 변화하였고 이에 맞춰 피트니스 사용자는 증가하고 있다. 하지만 피트니스 클럽 사용자는 자신에게 맞는 운동법을 찾기 위해 퍼스널 트레이너에게 값비싼 비용을 지불해야 하며 업체에서는 관리 시스템을 운영하기 위해서는 높은 비용이 요구되어 부담을 가중하고 있다. 본 논문에서는 공유기에 서버와 같은 확장이 가능한 OpenWrt를 중심으로 서버를 구성하고 클라이언트로 iOS 기반으로 모바일의 센서를 통해 사용자의 운동 기록을 수집하거나 사용자의 입력을 받는다. 이에 대한 데이터는 웹으로 전송하고 트레이너를 통해 체크 받는 시스템이며 이를 통해 사용자가 웨이트 트레이닝을 기록하고 이에 대한 피드백을 받을 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.790-791
• /
• 2016

의료, 화학 분야의 연구실에서 사용되는 시스템은 일반적으로 내부 온도만 측정하여 보관하고 내부의 시약 관리를 수기로 기록한다. 이로 인해 시약 보관 시 내부에서 발생하는 문제를 실시간으로 인식하지 못해 사고가 발생하고 시약 보관 시 사용 기록이 누락되어 효율적인 시약 관리에 대한 문제점이 대두되고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 실험실에서 임베디드 보드와 센서를 활용해 시약을 효과적으로 관리하는 시약 관리 시스템을 제안한다. 이를 위해 NFC(Near Field Communication)를 이용해 시약의 정보를 데이터화 하여 관리자가 위험 시약을 등록 및 관리하고, 시약 사용자를 식별 할 수 있으며, 온도, 습도, VOC 센서들을 활용하여 제어하게 한다. 또한 특정 위험 상황 발생 시 관리자에게 메시지를 전달하여 알려준다. 이는 실험실에서 효율적인 시약 관리를 가능하게 할 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.149-155
• /
• 2019

본 논문에서는 실내 위치 서비스를 기반으로 사용자에게 긴급한 일이 생겼을 경우 기관이나 보호자에게 호출을 해주는 긴급 호출 시스템을 제안한다. 또한 이를 통해 복지 기관 및 병원을 대상으로 가정하여 실내 위치 서비스 인프라를 구축한다. 제안하는 시스템은 손목에 시계 형태로 되어 있는 디바이스로부터 센서 값을 받아 긴급 상황을 판별한 후 긴급 정보를 위치 단말기에 전달한다. 위치 단말기는 위치와 긴급 정보를 포함하여 서버로 전송하고 서버는 데이터베이스에 접근하여 데이터를 저장한다. 이를 통해 보호자는 어플리케이션으로 서버와 통신하면서 사용자의 상태를 모니터링하고 알림을 받으며 긴급한 상황에 긴급 호출기능을 사용하여 대처할 수 있다. 제안하는 시스템을 의료 분야와 복지 분야 등 긴급한 대처가 필요한 분야에 접목한다면 사용자와 보호자에게 좀 더 안정적이고 신속한 긴급 서비스를 제공할 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제8권3호
• /
• pp.129-136
• /
• 2019

자연어 표현에는 인물, 조직, 장소, 제품 등의 다양한 개체들이 존재한다. 이러한 개체는 다양한 의미를 가질 수 있다. 이러한 개체가 갖는 중의성 문제는 자연어 처리 분야에 있어 매우 도전적인 과제이다. 개체 링킹(Entity Linking)이란 텍스트에 등장한 개체명을 지식베이스 내의 적절한 개체로 연결해주는 작업이다. 개체 링킹을 위한 대표적인 방법론인 짝 연결 접근법(Pairwise based method)은 한 문장에서 등장한 개체가 두 개 이상일 경우 서로의 연관성을 이용해 개체 링킹을 하는 방법이다. 이 방법은 동일 문장에서 등장하는 개체들 간의 상호의존성(interdependence)만을 고려하고 있어 포괄적인 상호의존성(Global interdependence)이 부족하다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 개체 링킹을 위해 RDF 형태의 지식베이스 정보를 바탕으로 Word2vec을 활용한 Entity2vec 모델을 생성하였다. 그리고 생성된 모델을 사용하여 각 개체에 대한 랭킹을 하였다. 본 논문에서는 짝 연결 접근법의 한계점을 보완하기 위해 포괄적인 상호의존성을 바탕으로 짝 연결 접근법을 고안하고 구현 및 실험을 통해 기존의 짝 연결 접근법과 비교하였다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제5권1호
• /
• pp.77-82
• /
• 2019

인공지능은 기술개발 속도가 가속화되어 생활, 의료, 금융 서비스 및 자율자동차 등 산업 전반에 적용되고 있다. 4차 산업혁명 시대의 핵심기술로 자리 잡고 있는 인공지능 경쟁력 확보를 위해 선진국들은 국가적 역량을 집중하고 있다. 반면 IT강국으로서의 인프라와 인적자원을 보유한 한국은 미국, 캐나다, 일본, 등 전통적인 인공지능 선진국뿐만 아니라 지능형 기술집약 산업 육성에 총력을 기울이는 후발주자 중국에도 뒤쳐져있는 상황이다. 지능정보 사회의 고도화에 따라 인공지능은 향후 국가의 산업경쟁력을 좌우할 기반기술인바, 국가적인 관심과 역량 결집이 필요하다. 또한 인공지능 기술의 종속을 막기 위하여 자체 기술개발 노력과 함께 선두업체와의 공동 개발이 중요하다. 이에 더하여 인공지능 시장 저변 확대를 위하여 제도 개선과 법률적 기반 마련이 시급하다.

• 산업진흥연구
• /
• 제6권4호
• /
• pp.83-93
• /
• 2021

본 연구는 중국 동부지역 11개 성의 요양원 경쟁력을 비교분석하기 위하여 산업 경쟁력 이론에 근거한 평가지표체계를 설정하고, 계층분석법(AHP)을 이용하였다. 자료는 "중국민정통계연감 2020"의 데이터를 이용하였고, 그 결과 장쑤성은 중국 동부의 11개 성 중 요양원의 경쟁력이 가장 높고 하이난성은 가장 낮은 것으로 나타났다. 경쟁력은 중국 동부의 11개 성에서 차이가 있었다. 요양원 산업 전반에 걸쳐 '의료인력 대비 병상 비율', '요양원 비율', '요양시설 1인당 고정자산', '와상 노인의 수' 등이 크게 영향을 미치는 4대 요인으로, 요양원의 경쟁력에 영향이 있는 것으로 나타났다. 요양원 산업이 합리적으로 발전하고 요양원의 효율성 그리고 서비스의 질이 향상될 수 있도록 지역마다 차별화된 전략을 세워야 한다.

• 한방안이비인후피부과학회지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.53-69
• /
• 2021

Objectives : The purpose of this study is to analyze the effects of treatment between Western medicine and Korean medicine on Allergic rhinitis patients using national population-based claim data from the Health Insurance Review and Assessment Service. Methods : The subjects of the study were 30,024 patients in the Korean medicine group and 30,024 in the Western medicine group who were diagnosed with Allergic rhinitis from September 1, 2018 to December 31, 2018. Propensity score analysis was used for matching age, sex, etc. at a ratio of 1:1. Cox regression and subgroup analysis were used to estimate the adjusted hazard ratio of recurrence, Asthma, and Atopic dermatitis in Korean medicine group and Western medicine group. In addition, the total treatment period, total treatment cost, and average cost per day of visit were compared and analyzed. Results : Compared to Korean medicine, Western medicine had a significantly higher risk of recurrence at 1.701 times, Asthma occurrence risk at 1.609 times and Atopic dermatitis occurrence risk at 1.098 times. Compared to Western medicine, the total treatment period of Korean medicine was 14.27 days longer, the total treatment cost was 53,591 won more, and the average cost per day was 7,539 won more. Conclusions : This study is a retrospective cohort study using the propensity score matching in Korea to compare the outcomes of Allergic rhinitis between Western medicine and Korean medicine. Further research is needed by considering patients characteristics, and linking with additional data.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권6호
• /
• pp.251-258
• /
• 2021

본 논문에서는 U-Net 기반의 semantic segmentation 방법에서 정확도를 향상시키기 위해 residual learning을 활용한 인코더-디코더 구조의 모델을 제안하였다. U-Net은 딥러닝 기반의 semantic segmentation 방법이며 자율주행 자동차, 의료 영상 분석과 같은 응용 분야에서 주로 사용된다. 기존 U-Net은 인코더의 얕은 구조로 인해 특징 압축 과정에서 손실이 발생한다. 특징 손실은 객체의 클래스 분류에 필요한 context 정보 부족을 초래하고 segmentation 정확도를 감소시키는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 제안하는 방법은 기존 U-Net에 특징 손실과 기울기 소실 문제를 방지하는데 효과적인 residual learning을 활용한 인코더를 통해 context 정보를 효율적으로 추출하였다. 또한, 인코더에서 down-sampling 연산을 줄여 특징맵에 포함된 공간 정보의 손실을 개선하였다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터셋 실험에서 기존 U-Net 방법에 비해 segmentation 결과가 약 12% 향상되었다.