• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.173-182
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• 2020

본 논문의 목적은 "인공지능(AI)+의료미용" 이라는 새로운 서비스 수단이 고객의 구매 의도에 미치는 영향하는 것이다. AI 의료뷰티 APP 마케팅 방식을 실증 연구로 한다. 본 논문은 SPSS 24.0 와 AMOS24.0 구조방정식 통계 소프트웨어를 이용하여 통계분석을 실시하였다. 분석방법은 신뢰성분석, 타당성분석, 구조방정식모형분석 등을 이용하였다. 실증연구를 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. AI의료용 뷰티 APP의 시스템품질은 유용성과 사용편의성에 긍정적인 영향을 미친다. 2. AI의료APP는 유용성과 사용 편의성에 긍정적인 영향을 미친다. 3. AI의료용 뷰티 APP는 인식된 유용성과 인식된 사용편의성에 긍정적인 영향을 미친다. 4. 소비자가 인식된 사용 편의성은 인식된 유용성과 구매 의지에 긍정적인 영향을 미친다. 5. 소비자의 유용성을 알리는 것은 구매 의사에 긍정적인 영향을 미친다.

• 대한영상의학회지
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• 제81권6호
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• pp.1290-1304
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• 2020

영상처리 기반으로 의료영상을 분석하는 기법은 정상 환자와 비정상 환자를 분류, 병변 검출 및 장기나 병변의 분할 등에 사용되고 있다. 최근 인공지능 기술의 비약적 발전으로 의료영상 분석 연구들이 딥러닝 기술을 활용하여 시도되고 있다. 의료영상은 학습에 필요한 데이터를 충분히 모으기 어렵고 클래스별 데이터 수의 차이 때문에, 딥러닝 모델의 성능을 올리는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 연구가 시도되고 있으며, 이 중 하나가 학습 데이터를 증강하는 것이다. 본 종설에서는 회전, 역상, 밝기 변화 등과 같은 영상처리 기반의 데이터 증강, 적대적생성네트워크를 활용한 데이터 증강, 그리고 기존 영상의 속성들을 섞는 등의 최신 데이터 증강 기법을 알아보고, 의료영상 연구에 적용된 사례들과 그 결과를 조사해 보고자 한다. 끝으로 데이터 증강의 필요성을 고찰하고 앞으로의 방향을 짚어본다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.511-513
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• 2022

디지털 헬스케어는 첨단 정보통신기술과 의료기술·비의료기술의 융합으로 질병치료에서 예방관리로 의료서비스의 패러다임 변화에 따라 지역을 기반으로 예방 및 모니터링 기반 건강관리의 중요성을 강조하고 있다. 4P(Predictive, Preventive, Personalized, Participatory)는 예측적, 예방적, 개인적, 참여적 헬스케어 서비스로 말할 수 있다. 기존의 노인장기요양 급여의 복지용구 품목 중심의 제한적 산업에서 벗어나 최신 기술을 활용한 AI·IoT·빅데이터 등 4차 산업혁명 기술과 접목을 통한 새로운 서비스를 제공할 필요성이 여러 분야에서 대두되고 있으며 돌봄 로봇, 웨어러블 등 신기술 개발 뿐 아니라 실증을 통한 상용화가 필요한 상황이다. 향후 빅데이터·인공지능 등 미래 신기술과 연계하여 다양한 서비스 창출이 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.404-406
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• 2021

현대사회는 4차 산업혁명과 IoT 기술의 발전으로 인공지능 및 자동화가 다양한 분야에서 적용되고 있다. 특히 자동화 공정, 지능형 CCTV, 의료산업, 로봇, 드론과 같이 영상처리의 비중이 높은 시스템의 경우 잡음과 같은 외부 요인의 영향을 받기 쉽다. 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 영상을 복원하기 위해 잡음 추정과 가중치에 기반한 디지털 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 잡음 판단을 사용하여 잡음의 종류를 구분하였으며, 필터링 마스크의 잡음 수준을 판단하여 필터링 과정을 스위칭하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 진행하여 기존 필터 알고리즘과 비교하였으며 결과를 분석하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.311-321
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• 2020

저학년 예비보건행정가의 SNS 병원마케팅 교육에 의료서비스 디자인싱킹 교수법을 적용하고 공감적 문제해결능력 향상 효과를 확인하고자 한다. 대구광역시 일개 대학 보건행정과 1학년 학생 39명을 대상으로 2019년 9월부터 12월까지 총 15주간 의료서비스 디자인싱킹을 적용한 후 사전-사후 자기기입식 설문조사를 실시하였다. 저학년 예비보건행정가들의 공감적 문제해결능력 향상 효과는 공감적 상상하기, 공감적 관심, 공감적 각성하기에 긍정적 효과가 있었다. 핵심공통어 분석은 중립어와 부정어 사용은 낮지만 긍정어 사용은 높았다. 인공지능 시대에 공감적 문제해결 직무역량을 체계적으로 갖출 수 있도록, 저학년 교과교육을 위한 프로그램을 개발하고 그 효과성을 정형 및 비정형 데이터 분석을 한 점이 의의가 있다. 이론 교과 적용을 위한 추가 프로그램 개발 연구가 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.85-92
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• 2023

X-ray, Computed Tomography (CT), Magnetic Resonance Imaging (MRI)과 같은 의료데이터에서 딥러닝을 활용해 질병 유무 판별 태스크와 같은 문제를 해결하려는 시도가 활발하다. 대부분의 데이터 기반 딥러닝 문제들은 높은 정확도 달성과 정답과 비교하는 성능평가의 활용을 위해 지도학습기법을 사용해야 한다. 지도학습에는 다량의 이미지와 레이블 세트가 필요하지만, 학습에 충분한 양의 의료 이미지 데이터를 얻기는 어렵다. 다양한 데이터 증강 기법을 통해 적은 양의 의료이미지와 레이블 세트로 지도학습 기반 모델의 과소적합 문제를 극복할 수 있다. 본 연구는 딥러닝 기반 갈비뼈 골절 세그멘테이션 모델의 성능 향상과 효과적인 좌우 반전, 회전, 스케일링 등의 데이터 증강 기법을 탐색한다. 좌우 반전과 30° 회전, 60° 회전으로 증강한 데이터셋은 모델 성능 향상에 기여하지만, 90° 회전 및 ⨯0.5 스케일링은 모델 성능을 저하한다. 이는 데이터셋 및 태스크에 따라 적절한 데이터 증강 기법의 사용이 필요함을 나타낸다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.9-17
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• 2017

이 연구는 클라우드 컴퓨팅과 인공지능의 융합기술을 적용하여 운동처방전문가시스템을 개발하고, 운동 건강관리 전문가들이 인터넷 환경에서 사용할 수 있도록 구현하고자 한다. 최근 우리사회는 의료기술의 발전으로 평균 수명이 늘어나고, 웰빙과 함께 근육질 몸매 가꾸기 붐이 일면서 사람들의 건강에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 사회적 현상에 따라 건강관리를 전문적으로 하는 퍼스널 트레이너 및 운동 건강관리 전문가의 수요가 증가하고 있다. 하지만, 현재 오프라인 위주의 운동 교육으로 인하여 전문가가 많이 부족한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 운동처방전문가 시스템을 개발하여 분산된 데이터를 모으고, 이를 바탕으로 인공지능 룰을 생성하여, 퍼스널 트레이너 및 운동건강관리 전문가들이 사용하는 시스템과 교육시스템을 구현하고자 한다. 또한 이 시스템은 오프라인 위주의 운동 교육시스템을 온라인에서 할 수 있도록 하여 많은 운동처방 전문가 육성에 기여 할 것이다. 향후 연구로는 다양한 IoT 기기의 연동을 통해 수집한 빅데이터를 바탕으로 현재 시스템의 기능을 더 발전시킬 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.1-9
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• 2022

본 논문에서는 영상 데이터와 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 반려동물 이상행동 탐지 서비스를 제안한다. 최근 반려동물 보유 가구의 증가로 인해 기존 푸드 및 의료 중심의 반려동물 시장에서 인공지능을 더한 펫테크(Pet Tech) 산업이 성장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 반려동물의 건강관리를 위해 영상 및 센서 데이터를 활용한 딥러닝 모델을 기반으로 반려동물의 행동을 분류하고, 이상행동을 탐지하였다. 자택의 CCTV와 직접 제작한 펫 웨어러블 디바이스를 활용하여 반려동물의 영상 데이터 및 센서 데이터를 수집하고, 모델의 입력 데이터로 활용한다. 행동의 분류를 위해 본 연구에서는 반려동물의 객체를 검출하기 위한 YOLO(You Only Look Once) 모델과 관절 좌표를 추출하기 위한 DeepLabCut을 결합하여 영상 데이터를 처리하였고, 센서 데이터를 처리하기 위해 각 센서 별 연관관계 및 특징을 파악할 수 있는 GAT(Graph Attention Network)를 활용하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권2호
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• pp.42-55
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• 2023

본 논문에서는 블록체인(Blockchain, BC), 인공지능 (Arificial Interlligence, AI), 양자 컴퓨팅 (Quantum Computing, QC) 및 사물 인터넷 (Internet of Things, IoT)의 결합이 의료, 물류 및 금융을 비롯한 다양한 산업 및 분야를 변화시킬 수 있는 가능성을 다룹니다. 이에 대해 기술들이 통합되는 경향과 발전, 그리고 이러한 기술들과 함께하는 잠재적 이점과 도전 과제를 분석합니다. 본 논문에서는 BC, AI, QC 및 IoT를 통합하기 위한 개념적 프레임워크를 제시하고, 제시한 프레임워크의 주요 특징과 도전 과제에 대해서 논의합니다. 또한 이러한 기술들을 통합하는 최신 연구와 개발, 그리고 이러한 기술들과 함께하는 주요 도전 과제와 기회를 살펴봅니다. 본 논문의 분석은 기술들을 통합하는 잠재적 이점을 강조하며, 보안성, 개인 정보 보호 및 효율성의 증대에 초점을 맞추어 이러한 기술들의 미래에 대한 인사이트를 제공합니다.

• 경영과정보연구
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• 제36권4호
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• pp.33-51
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• 2017

제4차 산업혁명의 등장과 경제성장으로 인한 '국민 삶의 질 향상' 요구 증대로 인해 의료서비스의 질과 의료비용에 대한 국민들의 요구수준이 향상되고 있으며, 이로 인해 인공지능이 의료현장에 도입되고 있다. 하지만 인공지능이 의료분야에 활용된 사례를 살펴보면 '삶의 질'에 직접적인 영향을 끼치는 만성피부질환에 활용된 사례는 부족한 실정이며, 만성피부질환 중 대표적 질병인 아토피피부염은 정성적 진단 방법으로 인해 진단의 객관성을 확보할 수 없다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 아토피피부염의 객관적 중증도 평가 방법을 마련하여 아토피피부염 환자의 삶의 질을 향상시키고자 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫째, 가톨릭대학교 의과대학 성모병원의 데이터베이스로부터 아토피피부염 환자의 이미지 데이터를 수집했으며, 수집된 이미지 데이터에 대한 정제 및 라벨링 작업을 수행하여 모델 학습과 검증에 적합한 데이터를 확보했다. 둘째, 지능형 아토피피부염 중증도 진단 모형에 적합한 이미지 인식 알고리즘을 파악하기 위해 다양한 CNN 알고리즘들을 병변별 학습용 데이터로 학습시키고, 검증용 데이터를 활용하여 해당 모델의 이미지 인식 정확도를 측정했다. 실증분석 결과 홍반(Erythema)의 경우 'ResNet V1 101', 긁은 정도(Excoriation)의 경우 'ResNet V2 50'이 90% 이상의 정확도를 기록하였으며, 태선화(Lichenification)의 경우 학습용 데이터 부족의 한계로 인해 두 병변보다 낮은 89%의 정확도를 보였다. 해당 결과를 통해 이미지 인식 알고리즘이 단순한 사물 인식 분야뿐만 아니라 전문적 지식이 요구되는 분야에도 높은 성능을 나타낸다는 것을 실증적으로 입증했으며, 본 연구는 실제 아토피피부염 환자의 이미지 데이터를 활용했다는 측면에서 실제 임상환경에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.