• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1310-1316
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• 2021

최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.513-519
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• 2022

우리는 4차 산업혁명이라는 편리한 시대에 살고 있으며, 새로운 기술의 발전으로 인해 풍요로운 생활을 하고 있다. 4차 산업혁명은 로봇기술, 생명과학, 인공지능이 주도하는 차세대 산업혁명으로, 스포츠도 융복합 연구의 필요성이 제기되면서 스포츠의 학문적 기초를 위한 노력들이 계속되고 있다. 최근에는 코로나19로 인한 홈트레이닝이 주목받고 있는데, 그 중 필라테스는 인기가 높으며 그와 동시에 관련 용품들의 수요도 급증했다. 이는 코로나19가 스포츠산업 생태계에 영향력을 주었음을 단적으로 보여주고 있다. 따라서 본 연구에서는 필라테스의 정확한 특허 정보를 통해 현재의 동향을 파악하고 향후 스포츠 융복합 산업과 스포츠 지식재산 관련 연구의 기초자료로 사용하는데 그 목적이 있다. 연구 방법은 특허청 특허정보 검색서비스인 키프리스(KIPRIS, www.kipris.or.kr)에서 제공하는 자료를 활용하여 2010년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지의 자료를 통해 특허 상태분석, 국제특허분류(IPC) 특허분석, 분류별 세부 특허분석을 실시하였다.

• 한국음향학회지
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• 제41권5호
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• pp.534-544
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• 2022

초음파진단기는 실시간으로 손쉽고 안전하게 환자의 병변을 관찰할 수 있는 등의 다양한 장점으로 인해 병원, 의원 등의 의료현장에서 널리 활용되고 있다. 이 초음파진단기 신호처리 블록 중 하나인 빔포머는 초음파진단기 영상의 화질을 결정하는 부분 중 하나이다. 초음파진단기 기술의 발전과 더불어 이 빔포머와 관련된 기술들도 장기간 많은 발전을 이루어 왔는데, 이 기술들 중 하나의 주요 방법인 합성구경영상법(Synthetic Aperture Imaging method, SAI)은 프로브를 통해 수신한 신호가 운반해 온 환자로부터의 정보를 최대로 활용하기 위한 방법으로, 1990년대 경 최초로 초음파진단기에 도입된 이래 획기적 화질 향상에 기여해 왔고, 수십년동안 다양한 형태의 발전을 거쳐왔다. 이 논문에서는 이러한 진화과정을 살펴보고, 이 기술의 미래의 발전 방향을 예상해 본다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.256-263
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• 2022

피부암은 세계에서 가장 흔한 질병 중 하나로 국내에선 발병률이 지난 5년 동안 약 100%가 증가했고 미국에선 매년 500만여 명이 피부암을 진단받는다. 피부암은 주로 자외선의 노출로 피부 조직이 오랜 시간 손상되면서 발생하게 된다. 피부암의 악성종양인 흑색종은 피부 위에서 발생하는 멜라닌 세포 모반과 생김새가 유사해 2차 징후가 발생하지 않는 한 일반인이 자각하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 피부암의 조기 발견과 분류를 위해 피부암 병변 윤곽선 검출 알고리즘과 피부암 병변 분류를 수행하는 딥러닝 모델인 CRNN을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 윤곽선 검출 알고리즘을 이용할 시 분류 정확도가 97%로 가장 높은 정확도를 보였고 Canny 알고리즘의 경우 78%를 보였고 Sobel의 경우 55%, Laplacian의 경우 46%를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.496-498
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• 2022

초고령사회의 진입에 따라 시니어 헬스 케어를 위한 IT 기술과 보건 의료 산업의 융합형 스마트 헬스 케어가 고령화 시대 독거노인 문제의 해결책으로 급부상 중이다. AI를 활용한 비대면 돌봄 서비스의 발전은 일부 국가가 아닌 세계적 경향으로 AI 인공지능 기술을 이용한 노인 돌봄 서비스의 형태는 급격히 변화하고 있다. 국내 역시 초고령화 사회의 진입을 앞두고 있으며 1인 가구가 증가함으로 인해 독거노인 돌봄과 관련하여 노인 복지 인력 부족 문제가 사회 이슈로 대두되고 있다. IT 기술을 이용한 노인 돌봄 서비스는 편리하다는 장점뿐만 아니라 노인 돌봄 노동자의 인력난 등의 장기적인 사회적 문제점을 해소해 줄 비전으로 제시된다. 따라서 고령층을 위한 노인 돌봄 서비스의 사례 연구와 초고령화 시대의 대책으로써 노인 돌봄 서비스의 발전 방향이 제안하고자 한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.76-90
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• 2024

인공지능 기술은 스마트 시티, 자율 주행, 의료 분야 등 다양한 분야에서 활용 가능성을 높이 평가받고 있으나, 정보주체의 개인정보 및 민감정보의 노출 문제로 모델 활용이 제한되고 있다. 이에 따라 데이터를 중앙 서버에 모아서 학습하지 않고, 보유 데이터셋을 바탕으로 일차적으로 학습을 진행한 후 글로벌 모델을 최종적으로 학습하는 분산 기계 학습의 개념이 등장하였다. 그러나, 분산 기계 학습은 여전히 협력하여 학습을 진행하는 과정에서 데이터 프라이버시 위협이 발생한다. 본 연구는 분산 기계 학습 연구 분야에서 프라이버시를 보호하기 위한 연구를 서버의 존재 유무, 학습 데이터셋의 분포 환경, 참여자의 성능 차이 등 현재까지 제안된 분류 기준들을 바탕으로 유기적으로 분석하여 최신 연구 동향을 파악한다. 특히, 대표적인 분산 기계 학습 기법인 수평적 연합학습, 수직적 연합학습, 스웜 학습에 집중하여 활용된 프라이버시 보호 기법을 살펴본 후 향후 진행되어야 할 연구 방향을 모색한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.19-25
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• 2024

전 세계적인 인구 고령화 현상으로, 녹내장, 백내장, 황반변성과 같은 실명을 초래할 수 있는 주요 안질환의 발병률이 상승하고 있다. 이에 안과 분야에서는 실명률을 줄이기 위해 예방이 어려운 질환의 진단에 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 기존보다 적은 양의 데이터를 활용하여 안저 사진 내의 안질환을 정확하게 진단하는 딥러닝 방안을 제안한다. 이를 위해 적은 데이터로도 효과적인 학습이 가능한 Convolutional Neural Network (CNN) 모델을 선정하여 다양한 안질환 환자의 Conventional Fundus Image (CFI)를 분류 한다. 선정된 CNN 모델들은 Accuracy, Precision, Recall, F1-score에서 우수한 성능을 기록함으로써 CFI 내 안질환의 정확한 분류에 탁월한 성능을 보였다. 이러한 접근법은 안과 전문의들의 수작업 분석을 줄이고, 진료 시간을 단축하며, 리소스가 제한된 환경에서도 일관성 있는 진단 결과를 제공함으로써 의료 현장에 효율적이고 정확한 진단의 보조 도구로 기여할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권8호
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• pp.249-255
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• 2019

제2형 당뇨병은 고혈당이 특징인 대사성 분비 장애로 여러 합병증을 야기하는 질병이며, 장기적인 치료가 필요하기 때문에 매년 많은 의료비를 지출한다. 이를 해결하기 위해 많은 연구들이 있어왔지만, 기존의 연구들은 한 시점에서의 데이터를 학습시켜 예측함으로써 정확도가 높지 않았다. 그래서 본 연구는 제2형 당뇨병 발생 예측에 대한 정확도를 높이기 위하여 RNN을 이용한 모델을 제안하였다. 본 모델을 개발하기 위해 한국인유전체역학조사 지역사회 코호트(안산 안성) 데이터를 이용하였으며, 시간의 흐름에 따른 데이터들을 모두 학습시켜 당뇨병 발생 예측모델을 만들었다. 예측 모델의 성능을 검증하기 위해 기존의 기계 학습 방법인 LR, k-NN, SVM과 정확도를 비교하였다. 비교한 결과 제안한 예측모델의 accuracy는 0.92, AUC는 0.92로 다른 기계 학습 방법보다 높은 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안한 제2형 당뇨병 발생 예측 모델을 활용하여 발병을 조기 예측함으로써 생활습관 개선 및 혈당조절을 통해 당뇨병 발병을 예방하고 늦출 수 있을 것이다.

• 한국의료윤리학회지
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• 제21권4호
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• pp.330-343
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• 2018

4차 산업혁명시대가 도래했다는 관심이 증가되면서 이에 따른 윤리적 이슈에 대한 탐구 및 대학 교육의 방향에 대한 제고가 필요하게 되었다. 본 논문의 목적은 4차 산업혁명 시대의 대표적 기술분야인 인공지능, 빅데이터, 유전체 기술, 가상현실의 윤리적 이슈 및 국내외 정책과 교육 현황을 살펴보고 앞으로 대학의 생명윤리교육이 나아가야 할 방향을 제안하는 것이다. 4차 산업혁명시대의 국내외 정책과 교육현황을 요약하면, 국외는 4차 산업혁명 기술의 잠재적 이득과 사회적 위험에 대한 법적, 윤리적 고려를 바탕으로 관련 가이드 라인 및 규제 권고안이 발표되었고, 과학 기술의 발전에 따른 학생들의 윤리적 가치 확립의 중요성이 정책적으로 강조됨에 따라 4차 산업혁명시대의 기술개발과 관련된 생명윤리교육과정이 개설된 바 있으며, 대학 내 윤리실험실 개설, 공개 토론회를 넘어 온라인 공개 강좌를 통해 생명윤리 교육의 접근성을 높이고 있다. 국내의 경우에도 최근 공청회 등을 통해 4차 산업시대의 정책방향에 대한 논의가 이루어지고 있으며, 대학교육 또한 시대적 흐름에 맞는 생명윤리 교육을 제공하기 위한 시도가 이루어지고 있다. 그러나 국내 대학의 생명윤리교육은 전통적인 생명윤리 주제에 새로운 과학기술로 야기된 윤리적 이슈를 일부 추가하여 운영되는 교육과정이 대부분이며, 단일 전공 교수자의 강의 운영, 선택 과목, 비정기적인 강의 개설, 그리고 온라인 공개 강좌의 부재 등의 제한점이 확인되었다. 이에 따라, 본 논문에서는 추후 국내 대학의 생명윤리교육을 개선하기 위한 방안을 다음과 같이 제안하고자 한다; 국내 대학의 생명윤리교육은 다직군 간 교육으로 개발되고, 점진적으로 필수 교육과정으로 지정하여 교육의 기회를 확보하며, 온라인 공개 강좌로 확대 개설할 필요가 있다. 또한, 대학 내 생명윤리 이슈에 관한 공개 토론의 장을 마련하고 과학기술의 발전과 그 변화를 함께할 수 있도록 주기적인 논의를 통해 생명윤리교육의 내용을 지속적으로 개선해야 할 것이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.595-602
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• 2022

본 연구는 딥러닝을 이용한 흉부 X선 폐렴 영상에 대하여 정확하고 효율적인 의료영상의 자동진단을 위해서 가장 효율적인 학습률을 제시하고자 하였다. Inception V3 딥러닝 모델에 학습률을 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001로 각각 설정한 후 3회 딥러닝 모델링을 수행하였다. 그리고 검증 모델링의 평균 정확도 및 손실 함수 값, Test 모델링의 Metric을 성능평가 지표로 설정하여 딥러닝 모델링의 수행 결과로 획득한 결과값의 3회 평균값으로 성능을 비교 평가하였다. 딥러닝 검증 모델링 성능평가 및 Test 모델링 Metric에 대한 성능평가의 결과, 학습률 0.001을 적용한 모델링이 가장 높은 정확도와 우수한 성능을 나타내었다. 이러한 이유로 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용한 흉부 X선 영상에 대한 폐렴 유무 분류 시 학습률을 0.001로 적용할 것을 권고한다. 그리고 본 논문에서 제시하는 학습률의 적용을 통한 딥러닝 모델링 시 흉부 X선 영상에 대한 폐렴 유무 분류에 대한 인력의 보조적인 역할을 수행할 수 있을 거라고 판단하였다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴 유무 진단 분류 연구가 계속해서 진행될 시, 본 논문의 논문 연구 내용은 기초자료로 활용될 수 있다고 여겨지며 나아가 인공지능을 활용한 의료영상 분류에 있어 효율적인 학습률 선택에 도움이 될 것으로 기대된다.