• The Journal of Bigdata
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• v.8 no.1
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• pp.111-129
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• 2023

With the diffusion of digital innovation, the adoption of innovative medical technologies based on artificial intelligence is increasing in the medical field. This is driving the launch and adoption of AI-based SaMD(Software as a Medical Device), but there is a lack of research on the factors that influence the adoption of SaMD by medical institutions. The purpose of this study is to identify key factors that influence medical institutions' decisions to adopt AI-based SaMDs, and to analyze the weights and priorities of these factors. For this purpose, we conducted Delphi surveys based on the results of literature studies on technology acceptance models in healthcare industry, medical AI and SaMD, and developed a research model by combining HOTE(Human, Organization, Technology and Environment) framework and HABIO(Holistic Approach {Business, Information, Organizational}) framework. Based on the research model with 5 main criteria and 22 sub-criteria, we conducted an AHP(Analytical Hierarchy Process) analysis among the experts from domestic medical institutions and SaMD providers to empirically analyze SaMD adoption factors. The results of this study showed that the priority of the main criteria for determining the adoption of AI-based SaMD was in the order of technical factors, economic factors, human factors, organizational factors, and environmental factors. The priority of sub-criteria was in the order of reliability, cost reduction, medical staff's acceptance, safety, top management's support, security, and licensing & regulatory levels. Specifically, technical factors such as reliability, safety, and security were found to be the most important factors for SaMD adoption. In addition, the comparisons and analyses of the weights and priorities of each group showed that the weights and priorities of SaMD adoption factors varied by type of institution, type of medical institution, and type of job in the medical institution.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.140-148
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• 2002

컴퓨터를 통해 편리한 생활을 추구해온 인간들은 전자상거래 분야에서도 이러한 욕구를 충족시키기 위해 자동협상이라는 기능을 요구하게 되었다. 지능형 에이전트를 이용한 자동협상은 인간의 거래협상 업무의 부담을 많은 부분을 덜어주고 있어 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 활성화되고 있다 소비자간 전자상거래에서는 다수의 자동협상 에이전트 연구들이 경매시장에서의 자동협상에 초점을 맞추고 있는데 반해, 가격 이외의 여러 거래속성을 갖는 상품에 대한 제안기반 협상시장에서의 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 최근에 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 소비자간 전자상거래에서 거래속성의 변화에 따라 개인의 효용가치의 차이를 이용한 다속성 상품의 제안기반 협상시장이 가져야할 특성에 대해 연구하고, 이를 기반으로 자동 거래협상을 수행에 필요한 거래속성 변화에 따른 소비자 개인의 선호체계를 표현하기 위한 방법을 개발하였다. 그리고 이러한 자동 거래협상을 공정하게 수행하기 위해 협상시장이 가져야할 특징과 프로토콜을 제안하고 시장운영 에이전트 시스템의 구조를 설계하였다. 마지막으로 이러한 분산형 시장구조를 갖는 제안기반의 협상시장에 참여하는 사용자 에이전트 시스템이 최적의 거래상대와 최적의 거래안을 찾기 위한 탐색방법을 구체적으로 개발하였다. 본 연구의 결과를 통하여 소비자간 전자상거래에서 구매자 뿐만 아니라 판매자도 협상결과에 따른 거래로 얻어지는 자신의 효용을 극대화할 수 있는 공정한 협상시장을 운영할 수 있을 뿐만 아니라 사용자들도 손쉽게 자신의 협상 선호체계를 쉽게 표현하고, 표현된 선호체계를 반영한 자동 거래협상을 수행할 수 있을 것 이다. 기존의 UN/EDIFACT표준을 사용하고 있는 EDI환경과 기존 VAN 방식의 EDI 중계 시스템과 연동되며, 향후 관세청의 XML/EDI 표준 시행을 미리 대비하는 선도연구로서 자리매김이 된다. 본 연구에서는 개발된 XML/EDI 통관시스템은 향후, 서비스의 최대 걸림돌이 되어왔던 값비싼 EDI 사용료의 부담에서 벗어날 수 있게 할 것이며, 저렴한 EDI구축/운영 비용으로 전자문서교환의 활성화와 XML이 인터넷 기반의 문서유통 표준으로 자리매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.29 no.2
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• pp.35-47
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• 2020

Immediate and serious attention on CGF(computer generated forces) behavior modeling for defense M&S (modeling & simulation) is required in response to the reduction in the number of troops and development of 4^th industrial technologies. It is crucial for both military person and engineer to understand such technologies. The research aims to provide guidelines for establishment of research direction on CGF behavior modeling. We investigate traditional and/or novel methodologies such as rule-based, agent-based, and learning-based method. Discussions on future direction of applicable area and strategies are followed. We expect that the research plays a key role for understanding CGF behavior modeling.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.21 no.4
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• pp.393-401
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• 2017

The purpose of this study is to develop a deep learning based learning system for improving learner's data analytical thinking ability. The contents of the study are as follows. First, deep learning was applied to the discovery learning model to improve data analytical thinking ability. This is a learning method that can generate a model showing the relationship of given data by using the deep learning method, then apply the model to new data to obtain the result. Second, we developed a deep learning based system for DBD learning model. Specifically, we developed a system to generate a model of data using the deep learning method and to apply this model. The research of deep learning based learning system will be a new approach to improve learner's data analytical thinking ability in future society where data becomes more important.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.10a
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• pp.101-104
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• 2024

과학 기술 분야에서 최근 대용량의 데이터를 활용하여 인공지능 및 빅데이터 연구를 수행하고 있는 연구소 및 기업들이 많아지고 있다. 빅데이터 연구를 위해 스토리지에 대용량의 데이터를 저장하고 이를 연구자들에게 제공할 수 있는 편리한 시스템을 요구하는 요청이 증가하고 있다. 이를 위해 스토리지를 구매하는 방법과 클라우드 스토리지를 이용하는 방법이 존재한다. 하지만 두 방법 모두 막대한 비용적인 부분이 존재한다. 또한 데이터 공유 및 외부 스토리지 이용 제공에 대한 기관의 정책적인 부분들이 문제가 된다. 이 문제를 해결하기 위해 KISTI에서는 SDN 네트워크 기반의 분산 스토리지 관리 시스템을 개발하였다. 이 시스템의 경우 SDN 네트워크에 스토리지를 연결하여 보안적으로 안전한 전용의 회선을 이용하여 기관 데이터 정책에 위배되지 않는 환경을 구성한다. 또한 기관의 연구자들에게 데이터를 제공 시 관리자의 허가를 받은 사용자들에게만 데이터를 제공하는 기능을 이용하여 안전하고 쉽게 데이터를 다운로드 받을 수 있는 협업 플랫폼을 개발하였다. 본 논문을 통해 플랫폼을 개발 및 구축에 대해 자세하게 설명하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.2
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• pp.10-21
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• 2022

In order to improve formal presentation attitudes such as presentation of job interviews and presentation of project results at the company, there are few automated methods other than observation by colleagues or professors. In previous studies, it was reported that the speaker's stable speech and gaze processing affect the delivery power in the presentation. Also, there are studies that show that proper feedback on one's presentation has the effect of increasing the presenter's ability to present. In this paper, considering the positive aspects of correction, we developed a program that intelligently corrects the wrong presentation habits and attitudes of college students through facial analysis of videos and analyzed the proposed program's performance. The proposed program was developed through web-based verification of the use of redundant words and facial recognition and textualization of the presentation contents. To this end, an artificial intelligence model for classification was developed, and after extracting the video object, facial feature points were recognized based on the coordinates. Then, using 4000 facial data, the performance of the algorithm in this paper was compared and analyzed with the case of facial recognition using a Teachable Machine. Use the program to help presenters by correcting their presentation attitude.

• Convergence Security Journal
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• v.19 no.4
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• pp.77-85
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• 2019

As the Internet continues to evolve, cyber attacks are becoming more precise and covert. Anonymous communication, which is used to protect personal privacy, is also being used for cyber attacks. Not only it hides the attacker's IP address but also encrypts traffic, which allows users to bypass the information protection system that most organizations and institutions are using to defend cyber attacks. For this reason, anonymous communication can be used as a means of attacking malicious code or for downloading additional malware. Therefore, this study aims to suggest a method to detect and block encrypted anonymous communication as quickly as possible through artificial intelligence. Furthermore, it will be applied to the defense to detect malicious communication and contribute to preventing the leakage of important data and cyber attacks.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.2200-2202
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• 2008

최근 건축구조물의 복잡화, 다양화로 인하여 화재발생시 유독가스의 심각성과 공간의 특수성으로 인하여 대형 참사가 발생될 위험이 더욱 커짐에 따라 인명피해와 직접적으로 연결되는 피난탈출에 있어서 조속한 대책 마련이 시급한 실정이다. 기존 방식의 고정식 단방향을 표시하는 피난유도등은 효율적인 인명 대피 및 구조가 이루어지지 못하기 때문에 화재 발생 시 빠른 피난이 가능하도록 화재감지기와 연동하여 위험에 처한 피난자들을 탈출시키고 화재의 발생위치를 정확히 파악하여 초기 진압할 수 있는 시스템 구축이 절실히 요구된다. 이러한 점에 착안하여 ID를 가지는 화재 감지기 및 수신반과 연동하여 화재가 발생하면 화재가 발생된 방향의 반대 방향으로 모든 유도등의 방향을 제어하여 안전한 비상출입구로 사람들을 유도시키고 화염 및 연기의 방향과 속도를 계산하여 초기진압 및 최적 대피로로 방향을 표시하는 인공지능형 방향성 유도등 개발에 본 연구의 목적이 있다.

• Computational Structural Engineering
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• v.7 no.3
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• pp.4-15
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• 1994

현재 구조최적화는 아직도 실무설계에서 제 위상을 찾지 못하고 있다. 그 원인은 주로 지금까지의 대부분의 연구가 알고리즘 위주로, 교과서적 예제위주로 치달았기 때문이며 따라서 오늘날과 같은 고도의 전산화시대에도 실무설계자들에게 외면당하고 있는 실정이다. 앞으로 구조최적화 분야의 전문가들이 실무설계문제 응용위주의 연구개발에 주력함으로써 이러한 문제는 쉽게 극복될 것이며, 실무설계자들도 최적설계가 무엇인지 제대로 알지도 못하면서 외면만 하고 매도만 할 것이 아니라, 오늘날 멀티미디어 초고성능 PC시대에 막대한 정보 및 자료의 처리능력을 갖춘 CD롬과 고성능 통신기능, 고도의 음성, 문자, 영상인식 Input Media, 그리고 윈도우, 펜티엄 같은 현재의 OS와 OS/2, 시카고 같은 차세대 OS체계 하에서 고도의 CAD/CAD Expert 시스템이 실용화 되려면 최적설계는 재래적인 설게방법을 대치하는 시스템 내의 핵심설계코드가 되지 않을 수 없다는 점을 인식해야 할 것이다. 어차피 가까운 장래에 현재의 이론과 응용사이의 lAG와 실무설계자들의 오해가 해소되는 날이 오면 최적설계는 지금의 MPC시대는 물론 인공지능형, 사고형 차세대 컴퓨터 시대에 적합한 현대적인 구조설계법이 될 것임을 확신하는 바이다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.25 no.6
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• pp.899-906
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• 2021

Data science is a discipline comprised of the academic fields of statistics, computer science, information technology, and domain knowledge. It analyzes data and derives meaningful results using complex technologies. Data science, along with artificial intelligence, is a core technology of the 4th industrial revolution; consequently, universities and companies worldwide are actively developing programs to develop data scientists who require high levels of expertise. In line with this undertaking, the field of elementary education has recognized the importance of data science education and so various studies have been conducted to develop curricula designed to help students understand how to use data. This paper proposes a curriculum for the purpose of educating elementary school teachers who are mostly non-majors in the computer field about data science. Satisfaction analysis was conducted based on questionnaires collected from students to analyze the effectiveness of the data science education proposed in this paper.