• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.31-37
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• 2020

CT 스캔에서 치아 신경관 식별은 치과 임플란트에서 중요하다. 임플란트 계획 전에, 치과 의사들은 신경관을 수동으로 식별하기 위해 신경관 경로가 최대로 관찰되는 시상면을 찾는다. 그러나 이는 시간 소모적이며 많은 임상 경험을 필요로 한다. 위 논문에서 우리는 원하는 시상면을 자동으로 검출하기 위한 깊은 학습 기반의 프레임 워크를 제안한다. 이는 두가지 주요 기술들을 사용하여 획득된다: 1) 초기 평면들을 획득하기 위한 반복 변환 네트워크 (ITN) 방법의 수정 버전과 2) 원하는 시상면을 검출하기 위한 합성곱 신경망 기반의 정밀 탐색 법. 이 기술들의 결합은 ITN 방법을 단독으로 사용하였을 때의 한계인, 정확한 평면 검출을 용이하게 한다. 우리는 여러 개의 CT 데이터 셋에서 실험하여 우리가 제안한 방법이 ITN 방법과 비교하여 훨씬 뛰어난 결과를 얻을 수 있음을 증명하였다. 이는 치과 의사들이 신경관 경로를 효율적으로 식별할 수 있어 보다 효율적인 자동신경관 검출법에 대한 향후 연구의 기반을 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.145-147
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• 2004

본 논문에서는 무선인터넷 환경에 적합한 개인화된 상품추천에이전트를 제안한다. 기존에 유선인터넷상의 많은 개인화 추천시스템에서는 초기 사용자 모델링을 위해 사용자에게 수많은 질의를 하고 응답을 요구하였다. 그러나 이러한 방식은 무선인터넷 환경에서 정보 전송량에 따른 높은 사용요금을 고려할 때 적용하기 힘든 방식이다. 본 제안 시스템은 사용자의 Social data률 이용하여 사용자를 비슷한 연령과 성별 그룹으로 나누고, 해당 그룹에서 구매율이 높은 상품을 우선 제시한 후, 사용자 행동을 모니터링 하여 암시적(Implicit)피드백을 통해 프로파일을 생성함으로써, 번거로운 질의-응답 과정 없이도 초기 사용자 모델링을 수행할 수 있다. 프로파일 생성 이후에는 이를 기반으로 하여 사용자몰 유사한 취향을 가진 그룹으로 다시 군집화한 후 협력적 추천을 하게 되며, 프로파일에는 해당 상품의 최종 카테고리명과 키워드를 수집함으로써, 상품의 브랜드와 규격정보를 반영한 추천이 가능하다. 또한 추천 상품과 사용자의 구매데이터와의 비교를 수행하여 사용자가 해당상품을 구매하였을 경우, 상품에 대한 취향정보는 그대로 유지하고 관련 상품을 추천하되, 구매한 상품이 중복 추천되지 않도록 하였다. 시스템 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 다수의 사용자에게 시스템을 이용하며 관심품목을 체크하도록 하였고. 추천횟수가 반복되며 히트율이 증가하는 결과를 통해 시스템의 학습속도와 성능을 평가하였다. 그리고 쇼핌몰에서 구매경험이 있는 사용자의 기존 구매데이터와 Social data를 이용한 초기 제시상품을 역으로 비교하여 오랜 시간과 비용 발생 없이도 초기 프로파일 생성의 유효성을 증명하였다. 포함하는 XML 질의에 대해서도 웹에서 캐쉬를 이용한 처리가 효율적임을 확인하였다.키는데 목적이 있다.RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아

• 한국응급구조학회지
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• 제13권3호
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• pp.71-76
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• 2009

서론(Introduction) : 의학 시뮬레이션(medical simulation)은 교육생 학습과정에서 내재된 위험이 환자에게 가해짐 없이 교육생이 실제적인 환자 상황을 경험할 수 있게 하고 여러 다양한 임상내용이 포함한 상황에 적용될 수 있다. 시뮬레이션 기술의 사용은 의학교육(medical education), 인증서(certification), 면허교부(Licensure)와 의료의 질 형성에 큰 잠재력을 가지고 있다. 복강경 수술, 내시경검사, 전문심장구조술, 응급기도관리와 외상소생을 포함한 다양한 임상시술의 수행에서 시뮬레이션이 교육생의 술기를 달성하고, 측정하고, 유지하는 유효성을 증명하였다 컴퓨터로 조절되는 시뮬레이터는 맥박, 혈압, 호흡, 대화가 가능하고, 중증질환 또는 외상환자의 치료에 필요한 같은 인명구조 시술을 수행할 수 있다. 의학 시뮬레이션은 의사, 간호사, 응급구조사와 응급 진료를 필요로 하는 환자를 치료하는 사람에게 필요하다. 최신 전문심장구조술 과정수업은 전통적인 강의와 제한된 팀 상호작용이 포함된 이틀 과정이다. 우리는 비 영어권 국제 응급구조학생의 전문심장구조술 술기능력을 알아보고, 그것을 미국 응급구조학생과 비교하고자 한다. 목적(Objective) : 이 연구의 목적은 다양한 전문심장구조술 증례 시나리오를 가진 의학 시뮬레이터를 이용하여 미국과 한국의 응급구조 학생의 능력을 비교하는 것이다. 시행 장소(Site Location) : 이 연구는 한국 제주도에 위치한 제주한라대학 스토니브룩 응급의료교육원에서 진행되었다. 학생들의 평가는 스토니브룩에 위치한 스토니브룩 대학 의료원의 한 명의 평가자(Dr. lee)에 의해 수행되었다. 방법(Methods) : 15명의 한국 응급구조학생들은 세 팀으로 무작위로 선정하였다. 5명이 한 팀이 되어 같은 증례의 시나리오를 받았다. 세 가지 시나리오는 : 첫째, 천식지속상태(Status asthmaticus), 둘째, 긴장기흉을 동반한 만성폐쇄성폐질환(COPD with tension penumothorax) 그리고 마지막으로 메가코드(megacode)를 가진 심정지 이다. 세 팀을 각각 그리고 기본인명구조술(BLS)과 전문심장구조술(ACLS)과정을 마친 미국 응급구조학생들과 비교하였다. 15명의 미국 응급구조학생들 또한 세 팀으로 무작위로 선정하였다. 이 응급구조 학생들은 플러싱병원 의료원 소속으로 그곳에서 이 연구에 참여할 뿐만 아니라 지속적인 의학교육(CME)이수를 받았다. 이들에게도 같은 세 가지 증례의 시나리오가 주어졌고 Dr lee는 총 여섯 팀을 평가하였다(한국 세 팀과 미국 세팀). 결과(Results) : 양 국가의 모든 15명의 학생이 의학시뮬레이터를 사용하여 전문심장구조술 메가코드시험을 포함한 시험에 모두 통과하였다. 비록 학생들을 무작위로 세 팀으로 나누었지만 한 팀이 이 모든 세 증례에서 다른 팀보다 뛰어났다. 제주한라대학 2번 팀은 더 나은 기도관리, 리듬인식과 임상술기를 가진 모든 중요한 활동을 얻기에서 우수했다. 그들은 핵심요구사항을 90% 이상 충족시겼다. 한국의 2번팀(G2K)은 메가코드에서 기도개방, 호흡평가, 순환징후 그리고 흉부압박수와 같은 신체검진 술기에서도 탁월했다. 게다가 다른 팀과 비교 시 리듬인식, 약물지식과 임상술기에서도 높은 점수를 받았으며 2번팀(G2K)이 6팀 중에 가장 뛰어나게 역활수행을 하였다. 결론(Conclusion) : 이 비교 연구에서 한국학생과 미국학생간에 전문심장구조술 메가코드 시험의 통과율에는 차이가 없었다. 그러나 미국학생은 세 팀 사이에 더 적은 변이로 더 일괄된 점수를 받았다. 한국학생들도 모든 세 가지 증례를 통과하였지만 이 세 팀은 미국학생 팀보다 점수에서 더 큰 변이를 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권6호
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• pp.1-9
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• 2019

본 연구는 유튜브 비디오 보기 활동이 국내 대학생의 영어 독해 능력 향상에 미치는 영향을 조사한 것으로, 유튜브 비디오 보기 활동을 통해 국내 대학생의 영어 독해 능력이 실제로 상승하는지 여부를 알아보는 데 그 목적이 있다. 16주 동안 총 148명의 참가자가 세 개의 실험그룹과 한 개의 통제그룹으로 나뉘어 본 연구에 참여하였으며, 각각의 실험그룹은 수업 시작 전, 수업 중, 수업 종료 후 유튜브 비디오 보기 활동을 진행하였다. 연구 시작 전과 종료 후 각각 사전 사후 독해 능력 평가를 실시한 후, 대응표본 t-검증을 통해 유튜브 보기 활동의 효과를 파악하였고, 그룹 간 비교를 위해 일원분산분석을 실시하였다. 본 연구의 주요 결과 및 시사점은 다음과 같다. 사전 사후 평가 결과 모든 실험 그룹에서 영어 독해 능력이 유의미하게 상승한 것으로 나타나 수업 전, 수업 중, 수업 후 유튜브 비디오 보기 활동의 효과를 증명하였다. 한편 독해 능력 상승에 대한 그룹 간 차이는 유의미하지 않은 것으로 밝혀졌다. 본 연구는 영어 독해 능력 향상을 위한 유튜브 비디오 활용에 대한 시사점을 제시하는데 그 의의를 갖는다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권8호
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• pp.37-46
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• 2019

본 연구는 인공지능 챗봇을 활용한 채팅 활동이 국내 대학생의 영어 문법 능력 향상에 미치는 영향을 조사한 것으로, 챗봇과의 채팅을 통해 실험 참가자의 영어 문법 능력이 실제로 상승하는지에 대한 여부를 알아보는 데 그 목적이 있다. 총 16주 동안 70명의 참가자가 챗봇 그룹과 인간 그룹으로 나뉘어 본 연구에 참여하였고, 참여인원은 각각 36명, 34명이었다. 챗봇 그룹은 수업시간에 배운 내용을 주제로 챗봇과의 채팅에 참여하였고, 인간 그룹은 같은 반 학생들끼리 짝지어 채팅을 진행하였다. 채팅 활동의 효과를 파악하기 위하여 본 연구 시작 전과 종료 후, 사전 사후 영어 문법 시험을 실시하였고, 그룹 간 비교를 위하여 독립표본 t검증을 실시하였다. 주요 결과 및 시사점은 다음과 같다. 사전 사후 평가 분석 결과, 두 그룹 모두에서 영어 문법 능력이 유의미하게 상승한 것으로 나타나 채팅 활동의 효과를 증명하였다. 문법 능력 상승에 대한 그룹 간 차이 역시 통계적으로 유의미한 것으로 밝혀져 국내 영어 교육에 있어서 챗봇의 긍정적인 역할을 확인하였다. 본 연구는 영어 문법 능력 향상을 위한 인공지능 챗봇 활용에 대한 시사점을 제시하는데 그 의의를 갖는다.

• 지질공학
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• 제28권4호
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• pp.673-686
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• 2018

암반을 구성하는 암석의 물리적 특성에 대하여 약 2,400개의 자료의 7가지 물리적 특성을 암종별, 강도별, 대표암석별로 다양한 방법을 통하여 상관관계 및 특성을 분석하였다. 상관관계는 다중회귀분석 방법으로 유의수준을 통해 유의한 독립변수를 선별하여 종속변수와의 상관관계식을 도출해내었으며 인공신경망 학습을 수행하여 실제 데이터와의 비교를 통하여 검증을 수행하여 신뢰성을 확인하였다. 암종별, 강도별 분석결과, 종속변수에 영향을 미치는 독립변수로는 탄성파속도(압축파), 탄성계수가 주요 영향인자로 작용하는 것을 확인하였다. 이는 기존연구에서 상기항목을 이용한 관계식이 대다수를 이루고 있는지를 증명할 수 있으며, 각종 기준에서 암반분류를 상기항목으로 기준으로 하는지를 본 연구를 통하여 확인할 수 있었다. 또한 대표암석 분석결과, 일축압축강도와 탄성계수를 추정할 수 있는 관계식이 결정계수 0.8을 상회하므로 상관관계가 높은 것으로 분석되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.33-45
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• 2020

본 논문은 최근 다양한 종류의 웨어러블 디바이스가 헬스케어 도메인에 급증하여 사용되고 있는 상황에서 최신 첨단 기술이 실제 메디컬 환경에서 개인의 질병예측이라는 관점을 바라본다. 사용자 참여형 웨어러블 디바이스를 통하여 임상 데이터와 유전자 데이터, 라이프 로그 데이터를 병합하여 데이터를 수집, 처리, 전송하는 과정을 걸쳐 딥뉴럴 네트워크의 환경에서 학습모델의 제시와 피드백 모델을 연결하는 과정을 제시한다. 이러한 첨단 의료 현장에서 일어나는 메디컬 IT의 임상시험 절차를 걸친 실제 현장의 경우 대사 증후군에 의한 특정 유전자가 질병에 미치는 영향을 측정과 더불어 임상 정보와 라이프 로그 데이터를 병합하여 서로 각기 다른 이종 데이터를 처리하면서 질병의 특이점을 확인하게 된다. 즉, 이종 데이터의 딥뉴럴 네트워크의 객관적 적합성과 확실성을 증빙하게 되고 이를 통한 실제 딥러닝 환경에서의 노이즈에 따른 성능 평가를 실시한다. 이를 통해 자동 인코더의 경우의 1,000 EPOCH당 변화하는 정확도와 예측치가 변수의 증가 값에 수차례 선형적으로 변화하는 현상을 증명하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.185-197
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• 2022

최근 객체 인식에 높은 성능을 가진 딥러닝 네트워크가 나오고 있다. 딥러닝을 이용한 객체 인식의 경우 성능 향상을 위해 학습 데이터 셋 구축이 중요하다. 데이터 셋을 구축하기 위해서는 이미지를 수집하고 라벨링 해야 한다. 이 과정은 많은 시간과 인력이 필요하다. 때문에 오픈 데이터 셋을 사용한다. 그러나 방대한 오픈 데이터 셋을 가지고 있지 않는 객체도 존재한다. 그 중 하나가 번호판 검출과 인식에 필요한 데이터이다. 이에 본 논문에서는 이미지를 최소화 하여 대용량 데이터 셋을 만들 수 있는 인조 번호판 생성기 시스템을 제안한다. 또한 인조 번호판 배치구조에 따른 검출률을 분석했다. 분석결과 가장 좋은 배치구조는 FVC_III, B이며 가장 적합한 네트워크는 D2Det이었다. 인조 데이터셋 성능은 실제 데이터셋의 성능보다 2~3%가 낮았지만, 인조 데이터를 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터 셋 구축 시스템임을 증명하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.53-59
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• 2022

3단계 자율주행 차량 이후, 4, 5단계의 자율주행 기술은 차량의 완벽한 주행뿐만 아니라 탑승객의 상태를 최적으로 유지하기 위해 노력하고 있다. 그러나 현재 자율주행 기술은 LiDAR, 전방 카메라 등 시각적 정보에 과하게 의존하기 때문에 지정된 도로 이외의 도로에서 완벽하게 자율주행을 실행하기 힘들다. 따라서 본 논문은 차량이 시각 정보 외의 데이터를 사용하여 도로의 상태를 분류하고, 도로 상태와 주행 상태에 따라 최적의 제동 강도를 계산하는 BSCS (Braking Strength Calculation System)를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 BSCS는 KNN 알고리즘을 기반으로 도로의 상태를 분류하는 RCDM (Road Condition Definition Module)과 RCDM의 결과와 현재 주행 상태를 통해 주행 중 최적의 제동 강도를 계산하는 BSCM (Braking Strength Calculation Module)로 구성된다. 본 논문의 실험 결과, KNN 알고리즘에 가장 적합한 K의 수를 찾을 수 있었고, 비지도 학습인 K-means 알고리즘보다 본 논문에서 제안한 RCDM이 더 정확한 것이 증명되었다. 해당 논문의 BSCS는 시각 정보뿐만 아니라 서스펜션에 가해지는 진동 데이터를 사용함으로써, 시각 정보가 제한되는 여러 환경에서 자율주행 차량의 제동을 더 원활하게 만들 수 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.930-938
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• 2023

해사영어는 선박 운항, 해양 안전, 선내 의사소통 및 선외 교신을 위해 설계된 특수한 영어 언어체계이다. 국제해사기구 STCW(선원의 훈련, 자격증명 및 당직근무의 기준에 관한 국제협약)에 따르면 국제항해에 종사하는 항해사가 되기 위해서는 SMCP를 포함한 해사영어 대한 충분한 이해가 수반되어야 한다. 본 연구는 음성인식, 번역, 단어 기입 등 유형의 해사영어시험을 통하여 학생들의 해사영어 활용 능력을 측정하고 플랫폼 사용에 따른 시험 점수 향상 정도, 나아가 초임항해사로 나가기 위하여 요구되는 해사영어 시험 플랫폼 활용 시간 등을 조사하고자 하였다. 실험은 먼저 초기 시험을 통해 학생들의 일반영어능력과 SMCP 활용 능력에 대한 연관성을 조사한 후, 중간 시험 및 최종 시험을 통해 플랫폼 활용에 대한 점수 향상 정도, 응시시간 변화 등 요인을 측정하였다. 초기 시험을 통해 개인 요인(예: 토익 점수, 본인 스스로에 대한 영어능력 평가)에 따른 그룹 간 해사영어시험 점수에 유의한 차이가 있음을 확인하였으며, 중간시험 및 최종시험을 통해 플랫폼 활용이 유의한 시험점수 향상으로 이어졌음을 확인하였다. 해당 연구는 해사 교육분야에 다양하게 적용할 수 있는 학습 플랫폼 활용 효능을 조사하였으며 향후 해사영어 교육 외 그 범위를 넓혀 활용될 수 있을 것으로 사료된다.