• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.614-617
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• 2022

인공지능의 발전으로 의료영상 분야에서 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발하다. 그러나 모델 개발 시 학습 데이터의 개수와 품질은 매우 중요한데, 의료 분야 특성상 접근 가능한 데이터셋이 적으며 오픈 데이터셋은 서로 다른 기관에서 배포되거나 웹상에서 수집된 것으로 진단에 적합한 품질을 기대하기 어렵다. 또한, 기존 연구는 데이터셋이 학습에 적합한지에 대한 품질검증 없이 사용한다. 따라서 본 논문에서는 임상에서 사용하는 화질 평가 요소에 근거를 두고 영역별 화소값 분석을 통한 흉부 X선 영상 품질 평가 기법을 제안한다. 오픈 데이터셋 JSRT, Chest14와 국내 A 병원 데이터셋 AUH에 제안한 기법을 적용한 결과 민감도 91.5%, 특이도 96.1%의 우수한 성능을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.31-34
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• 2022

본 논문에서는 손목 부착형 웨어러블(Wearable) RGB 카메라를 통해 취득한 손 이미지에 최적화된 손 자세 추정모델과 학습방법을 제안한다. 최근 의료분야에서 활발하게 인공지능이 사용되고 있으며 그 중 이미지 인식을 중심으로 하는 진단 분야[1]가 괄목할만한 성과를 보인다. 본 연구에서는 웨어러블 카메라를 통해 얻은 손 자세를 활용하여 질병 진단에 적용할 계획이다. 또한, 본 연구수행을 통해 질병진단에 필요한 데이터 측정비용 절감 및 개인 맞춤형 진단서비스를 제공할 것으로 기대된다.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.8
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• pp.19-27
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• 2016

최근 들어 로봇 기술은 팔과 다리가 달린 인간형 로봇 휴머노이드(Humanoid)와 같이 겉모습뿐만 아니라 히노애락(喜怒哀樂)과 같은 인간의 감정을 흉내 내는 지능형 감성로봇(Emotional robot)으로 진화하고 있으며, 사물인터넷(Internet of things, IoT), 빅데이터(Big data) 및 인공지능(Artificial intelligence, AI) 기술까지 융합하는 연구가 진행되고 있다. 이러한 기술 발전을 기반으로 로봇산업은 전통적인 제조업뿐만 아니라 의료, 실버, 국방, 건설, 생활가전, 물류, 드론 등 다양한 분야에서 활용이 가능하며, 또한 교육, 문화, 예술에도 접목을 할 수 있어 넓은 분야에서 발전 가능성이 매우 큰 산업이다. 본 논문에서는 인간과 교감하는 감성로봇의 개념과 주요 기술을 소개한다. 아울러, 최근까지 연구 개발되었거나 제품으로 출시되었던 감성로봇 사례를 소개하고 향후 전망에 대해서 논의한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.471-472
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• 2022

손톱 하부 모세혈관(Nailfold Capillary)의 형태와 분포 특징으로부터 다양한 질병을 밝혀내려는 시도가 꾸준히 있어 왔다. 손톱 하부 모세혈관은 그의 대표적인 형태 특징을 따라 몇 가지로 분류할 수 있고, 이 분포와 질병과의 상관관계가 밝혀진 종래 연구들도 다수 존재한다. 현재는 진단하는 과정을 의료 전문가가 직접 촬영된 모세혈관 사진을 보고 주관적인 평가를 하게 되는데, 이러한 분석 방법은 많은 시간과 휴먼 에러가 발생한다는 문제점이 있다. 이를 자동화하기 위하여 본 논문은 손톱 하부 모세혈관의 모세혈관들을 YOLO 객체 인식 모델을 활용하여 모세혈관을 탐지하고 모세혈관의 종류에 따라 분류하는 방법을 제안하고, 그 유효성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1240-1243
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• 2023

의료기관에서 접근이 용이한 마약류 약물로 오남용하는 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 이를 해결하고자 본 논문은 블록체인 프레임워크인 하이퍼레저 패브릭을 기반으로 구축된 약물 오남용 관리 시스템을 제안한다. 하이퍼레저 패브릭의 분산 원장 기능을 사용하면 의약품 거래를 투명하게 기록하고 처방 기록을 안전하게 보존하여 모든 거래 세부 정보를 변조할 수 없게 된다. 또한 약물 사용 기록을 추적하고 남용을 방지하기 위해 과다 복용 사용자를 규제하는 기능을 제안한다. 본 논문이 약물 오용을 크게 완화하고 과다 복용 사용자 보호가 가능할 것이라 기대한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.2
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• pp.453-458
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• 2024

Optical Character Recognition is the technology that recognizes text in images and converts them into digital format. Deep learning-based OCR is being used in many industries with large quantities of recorded data due to its high recognition performance. To improve medical services, deep learning-based OCR was actively introduced by the medical industry. In this paper, we discussed trends in OCR engines and medical OCR and provided a roadmap for development of medical OCR. By using natural language processing on detected text data, current medical OCR has improved its recognition performance. However, there are limits to the recognition performance, especially for non-standard handwriting and modified text. To develop advanced medical OCR, databaseization of medical data, image pre-processing, and natural language processing are necessary.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.43 no.6
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• pp.390-398
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• 2022

Ultrasound examination using ultrasound equipment is an ultrasound device that images human organs using sound waves and is used in various areas such as diagnosis, follow-up, and treatment of diseases. However, if the quality of ultrasound equipment is not guaranteed, the possibility of misdiagnosis increases, and the diagnosis rate decreases. Accordingly, The Korean Society of Radiology and Korea society of Ultrasound in Medicine presented guidelines for quality management of ultrasound equipment using ATS-539 phantom. The DenseNet201 classification algorithm shows 99.25% accuracy and 5.17% loss in the Dead Zone, 97.52% loss in Axial/Lateral Resolution, 96.98% accuracy and 20.64% loss in Sensitivity, 93.44% accuracy and 22.07% loss in the Gray scale and Dynamic Range. As a result, it is the best and is judged to be an algorithm that can be used for quantitative evaluation. Through this study, it can be seen that if quantitative evaluation using artificial intelligence is conducted in the qualitative evaluation item of ultrasonic equipment, the reliability of ultrasonic equipment can be increased with high accuracy.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.17 no.6
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• pp.873-879
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• 2023

This study explored the use of artificial intelligence(AI) to detect foreign bodies in chest X-ray images. Medical imaging, especially chest X-rays, plays a crucial role in diagnosing diseases such as pneumonia and lung cancer. With the increase in imaging tests, AI has become an important tool for efficient and fast diagnosis. However, images can contain foreign objects, including everyday jewelry like buttons and bra wires, which can interfere with accurate readings. In this study, we developed an AI algorithm that accurately identifies these foreign objects and processed the National Institutes of Health chest X-ray dataset based on the YOLOv8 model. The results showed high detection performance with accuracy, precision, recall, and F1-score all close to 0.91. Despite the excellent performance of AI, the study solved the problem that foreign objects in the image can distort the reading results, emphasizing the innovative role of AI in radiology and its reliability based on accuracy, which is essential for clinical implementation.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.16 no.1
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• pp.1-6
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• 2022

Deep learning is a collection of algorithms that enable learning by summarizing the key contents of large amounts of data; it is being developed to diagnose lesions in the medical imaging field. To evaluate the accuracy of the cerebral hemorrhage diagnosis, we used a convolutional neural network (CNN) to derive the diagnostic accuracy of cerebral parenchyma computed tomography (CT) images and the cerebral parenchyma CT images of areas where cerebral hemorrhages are suspected of having occurred. We compared the accuracy of CNN with different numbers of hidden layers and discovered that CNN with more hidden layers resulted in higher accuracy. The analysis results of the derived CT images used in this study to determine the presence of cerebral hemorrhages are expected to be used as foundation data in studies related to the application of artificial intelligence in the medical imaging industry.

• Therapeutic Science for Rehabilitation
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• v.13 no.1
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• pp.65-74
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• 2024

Objective : This study assessed ChatGPT, an artificial intelligence system based on a large language model, for its ability to pass the National Korean Occupational Therapy Licensure Examination (NKOTLE). Methods : Using NKOTLE questions from 2018 to 2022, provided by the Korea Health and Medical Personnel Examination Institute, this study employed English prompts to determine the accuracy of ChatGPT in providing correct answers. Two researchers independently conducted the entire process, and the average accuracy of both researchers was used to determine whether ChatGPT passed over the 5-year period. The degree of agreement between ChatGPT answers of the two researchers was assessed. Results : ChatGPT passed the 2020 examination but failed to pass the other 4 years' examination. Specifically, its accuracy in questions related to medical regulations ranged from 25% to 57%, whereas its accuracy in other questions exceeded 60%. ChatGPT exhibited a strong agreement between researchers, except for medical regulation questions, and this agreement was significantly correlated with accuracy. Conclusion : There are still limitations to the application of ChatGPT to answer questions influenced by language or culture. Future studies should explore its potential as an educational tool for students majoring in occupational therapy through optimized prompts and continuous learning from the data.