The value of living a long and healthy life without suffering has increased owing to aging populations, transition to welfare societies, and global interest in health deriving from the novel coronavirus disease pandemic. New drug development has gained attention as both a tool to improve the quality of life and high-value market, with blockbuster drugs potentially generating over 10 billion dollars in annual revenue. However, for newly discovered substances to be used as drugs, various properties must be verified over a long period in a time-consuming and costly process. Recently, the development of artificial intelligence technologies, such as deep and reinforcement learning, has led to significant changes in drug development by enabling the effective identification of drug candidates that satisfy desired properties. We explore and discuss trends in artificial intelligence for de novo drug design.
최근 병원에서는 빅데이터, 지능형 사물인터넷(AIoT) 등 인공지능 기반 기술들을 활용하여 환자 진료 및 치료 영역은 물론 의료산업 및 의료 시설 등과 관련된 다양한 영역에서의 활용방안을 모색하고 있다. 지능형 사물인터넷(AIoT, Internet of Things)은 AI와 IoT의 기술적인 결합으로 산업의 혁신을 가져와 국가 전체의 생산성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 삶의 질의 변화는 물론 병원의 의료 환경에 있어서도 많은 파급 효과를 가져다 줄 것으로 예상하고 있다. 본 논문에서는 병원의 효율적인 공간관리를 위한 AIoT 기반의 가변 스마트 진료실 예약 시스템에 대한 설계 및 구현을 통하여 병원의 주요 자산인 공간이라는 개념을 효율적으로 이용하고 병원 내 소통과 협업을 위한 유연한 진료 환경을 제공함으로서 병원의 규모와 진료 전문성에 맞추어진 가변적 공간 기능을 통해 병원의 경쟁력을 높이는 것을 그 목적으로 하고 있다.
중국 우한 시에서 최초로 발병한 코로나바이러스감염증(이하 COVID-19)으로 인한 인명 피해 및 사회·경제적 손실은 매우 크며 현재 세계 주요 각국에서는 COVID-19와 같은 감염병의 확산을 막기 위해서는 발생 추이를 초기에 정확히 예측하는 것이 중요하다고 보고 감염병 대응 체계 구축 시 인공지능을 적극 활용하고 있다. 이에 본 연구에서는 감염병 확산에 대응하기 위한 해외 각국의 인공지능 활용 현황을 파악, 국내 현황과 비교·분석했으며 몇 가지 시사점을 도출할 수 있었다. 연구 결과 보다 효율적으로 인공지능을 활용해 감염병에 대응하기 위해서는 원 헬스(One Health) 기반의 국가 컨트롤타워 구축이 필요하다는 결론이 도출되었으며 이에 컨트롤타워가 갖춰야 할 요건을 살펴보았다. 또한 국가 안보 차원에서의 감염병 대응을 위해 상위 기관인 의료 빅데이터 거버넌스를 설립할 것을 제안하였다. 향후 본 연구에서 도출된 결론 및 시사점을 정책적으로 활용하기 위한 연구가 필요할 것으로 보이며 본 연구가 제안하는 바를 반영해 제도적 미비점을 보완한다면 감염병 확산 방지 및 의료 빅데이터를 유용하게 활용하는데 긍정적으로 작용할 것으로 전망된다.
3차원 영상을 활용한 체형 측정 방식은 최근 3차원 측정 카메라와 알고리즘의 발전으로 인하여 보편적으로 활용되고 있다. 기존의 3차원 영상 장비들은 고가의 장비들로 보편화에 한계가 있었다. 최근 저렴한 3D 카메라와의 보급과 다양한 측정 방식의 발달로 인하여 여러 가능성을 보이고 있다. 이는 정확한 데이터 수집을 필요로 하는 의료기기 시장에 많은 영향을 미칠 수 있을 것으로 보인다. 인공지능을 활용한 다양한 의료기기 제품들이 등장하고 있는데 정확한 인공지능 알고리즘을 개발하기 위해서는 정확한 데이터 수집이 가장 중요하다. 3차원 영상을 활용한 인공지능 알고리즘 개발에 3D 카메라를 활용한 수집 장비들은 주요한 요소로 작용할 것으로 보여진다.
본 연구에서 개발된 의료용 침대는 N개의 건반으로 이루어져 각각이 엑츄에이터에 의해 수직으로 구동된다. 각 건반에는 M개의 센서가 실장되어 체압을 측정하므로 체압지도의 해상도는 MN에 의해 결정된다. 각 건반에는 센서 제어기가 실장되어 M개의 센서로부터 측정한 체압값을 CAN(Car Area Network)와 같은 직렬 통신 네트워크를 통해 메인제어기로 전달한다. 각 건반에는 모터를 구동하는 서보 드라이버가 하나씩 장착되며 메인 제어기와 CAN으로 연결되어 메인 제어기에서 지시된 변위값대로 건반의 높낮이를 제어하며 향후 개발될 인공지능 제어 알고리즘을 위해 신체 각부의 편안도를 조사하여 건반의 높낮이를 맞추었다. 또한, 건반 각부에 걸리는 최대 체압값과 체압비를 계산하여 인공지능에 의한 침대 편안도 제어를 위해 기초 데이터로 활용한다. 결과적으로 제시된 시스템은 향후 개발될 인공지능에 의한 신체의 안락함과 욕창 방지 제어를 위해 활용될 수 있는 토대가 될 수 있다.
최근 많은 발전을 이룬 의료 인공지능은 의사가 진단과 결정을 내리는 데 도움을 주는 등 중요한 역할을 수행하고 있다. 특히, 흉부 엑스레이 분야는 접근성 및 흉부질환 탐지에 유용함과 최근 COVID-19 상황이 도래함에 따라 많은 관심을 받고 있다. 그러나, 데이터의 수가 많음에도 레이블이 있는 데이터의 수가 부족하므로 효과적인 인공지능 모델을 만드는데 한계가 있다. 이러한 문제를 완화하는 방안으로 연합학습을 흉부 엑스레이 데이터에 적용한 연구가 등장했지만, 여전히 다음과 같은 문제를 내포하고 있다. 1) Non-IID 환경에서 발생할 수 있는 문제를 고려하지 않았다. 2) 연합학습 환경에서도 여전히 클라이언트의 레이블이 있는 데이터가 부족하다. 우리는 자기지도학습 모델을 연합학습의 Global 모델로 사용함으로써 위와 같은 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이를 위해 흉부 엑스레이 데이터를 사용한 연합학습에 알맞은 자기지도학습 방법론을 실험적으로 탐색하며, 자기지도학습 모델을 연합학습에 사용함으로써 얻을 수 있는 장점을 검증한다.
인공지능(Artificial Intelligence, AI) 분야는 거의 모든 산업과 결합하여 미래 초연결 및 초지능 시대를 이끌어갈 기술로 주목받고 있다. 우리나라는 미국, 일본, 독일과 함께 인공지능 강국에 손꼽히지만, 인공지능 G2인 미국, 중국에 비해서는 특허 경쟁력이 낮은 것이 사실이다. 본 연구에서는 인공지능 산업의 기술 추이를 유추하고 인공지능 기술의 분야 별 수명주기와 발전 속도를 가늠해보고자 IPC 기술분류코드를 USPTO의 2008년부터 2018년까지 등록된 인공지능 관련특허를 수집하여 1차원 통계분석, 2차원 통계분석, 네트워크 분석을 통해 기술 혁신과 확산 패턴을 분석하였다. 연구결과 현재 인공지능 관련 기술은 디지털 컴퓨팅, 데이터 처리, 음성인식 등 분야에 집중된 것으로 나타났으며, 응용분야의 특허가 증가하고, 전기 통신, 의료, 운수/물류 등에 활발한 융·복합이 일어나고 있는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 분석된 인공지능 산업의 발전추이와 기술동향은 인공지능 기술과 관련한 기업의 전략과 국가의 정책 입안에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
인공지능 기술의 발전과 더불어 세계 각국의 인공지능 기술 특허를 둘러싼 경쟁도 치열해지고 있다. 2000년~2021년간 미국 특허청의 인공지능 기술 특허출원은 꾸준히 증가하고 있는 가운데 2010년대 들어 보다 가파른 성장세를 기록하고 있다. 특허지표를 통해 한국의 인공지능 기술경쟁력을 분석한 결과, 청각지능, 시각지능 등의 세부 분야에서 특허활동성, 영향력, 시장성 등이 우위에 있는 것으로 평가된다. 그러나, 주요국과 비교하여 한국의 인공지능 기술 특허는 양적 활동성, 시장성 확보 측면에서는 상대적으로 우수하나 기술 파급력은 다소 열위에 있는 것으로 나타난다. 최근 인공지능 기술 토픽으로 노이즈 캔슬링, 음성인식 등은 감소한 반면 모델학습 최적화, 스마트센서, 자율주행 등이 활성화되면서 성장이 기대되고 있다. 한국의 경우 사기탐지/보안, 의료 비전러닝 등의 분야에서 특허출원 성과가 다소 부족하여 분발이 요구된다.
인공지능 기술의 발전에 따라 산업, 교육, 게임, 의료, 국방, 교통 등에서 여러 가지 방면으로 활용되어가고 있다. 하지만 인공지능을 게임에 접목해 게임 내에서 사람보다 월등한 성적을 낼 수 있다는 것이다. 과거에는 메모리 변조, 패킷 변조 등의 공정한 플레이 규정을 파괴하는 프로그램을 사용하였다면 현재에는 딥러닝을 통해 학습된 게임 알고리즘은 이제까지의 프로그램과는 다르므로 게임 인공지능 산업의 개선방안을 제안하고자 한다.
빅데이터·인공지능 등 4차 산업혁명 기술은 교통·의료·환경 등 다양한 분야에서 기술개발을 추진하고 이미 많은 기술이 실제 활용되고 있다. 특히, 철도관제와 항공 관제분야에서도 인공지능 기반 시스템이 접목되어 운영되고 있으나 선박교통관제 분야는 현장에 접목되어 활용되는 기술은 극히 드물다. 선박교통관제사가 관제구역 내에서 적게는 수척, 많게는 수십척의 선박을 동시에 관제하며 발생할 수 있는 인적 과실을 줄이기 위한 인프라 구축은 선박의 안전확보를 위해 필수요소이다. 본 연구는 해양경찰청 선박교통관제기술개발단에서 자체 개발한 음주운항 자동탐지 시스템과 닻 끌림 자동탐지 시스템에 활용한 기술을 소개하고 향후 고도화 및 활용방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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