• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.705-707
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• 2022

인체의 흉부 X-ray 영상으로부터 척추질환과 관련된 의료 진단지표를 자동으로 추출하는 과정을 위하여 흉추조직의 정확한 분할이 필요하다. 본 연구에서는 HRNet 기반의 학습을 통하여 흉추조직을 분할하는 방법을 고찰한다. 분할 과정에서 영상 내의 상대적인 위치 정보가 효과적으로 반영될 수 있도록, 계층별로 영상의 고해상도의 표현이 그대로 유지되는 구조와 저해상도의 특징 지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층 신경망 모델을 채택하였다. 흉부 X-ray 영상에서 콥각도(Cobb's angle)를 산출하는 문제를 대상으로 흉추 분할을 위한 학습 방법, 진단지표 추출 방법 등을 소개하며, 부수적으로 피사체의 위치 변화 및 크기 변화 등에 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습 데이터를 증강하는 방법론을 제시하였다. 총 145개의 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.579-580
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• 2023

본 논문에서는 동물의 십자인대 질환의 진단지표인 경골고원각도(TPA)를 자동으로 측정하는 딥러닝 소프트웨어 기법을 제안한다. 동물 X-ray 영상에서 나타나는 피사체의 위치와 형태에 대한 다양한 변이는 TPA(Tibial Plateau Angle) 지표 산출에 필요한 특징점 검출과정에서 학습 효율을 현저하게 저하시킨다. 이에 본 연구에서는 YOLO(You Only Look Once) 기반 모델을 사용하여 일차적으로 경골영역의 분할 단계를 수행하고, 이어서 경골 상단부의 과간융기와 복사뼈의 중심점을 찾는 과정을 Resnet 기반의 특징점 추출 모듈로서 구현함으로써 학습의 효율과 지표 검출의 정확도를 향상시켰다. 총 201 개의 실제 X-ray 영상을 사용하여 학습 속도와 영역 분할 및 특징점 추출의 정확도 측면을 고려함으로 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 평가하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.43-53
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• 2021

본 논문은 자동차 핸들과 가속 페달로부터의 온라인 사용자 입력에 따라 Virtual Reality (VR) 환경에서 인공적인 바람을 생성하는 상호작용형 윈드 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자가 레이싱 자동차 VR 응용 콘텐츠에서 세 방향으로부터 불어오는 바람으로부터 촉감을 느끼도록 하기 위해 머리장착형 디스플레이(Head-Mounted Display: HMD)와 세개의 선풍기로 구성된다. VR 멀미를 개선하는 것에 대한 바람의 효과성을 평가하기 위해, 본 논문은 멀미에 대한 가장 기본적인 척도 중의 하나인 SSQ (simulator sickness questionnaire)를 도입한다. 13명의 피험자들을 대상으로 바람이 있는 경우와 그 다음 그렇지 않은 경우 또는 그 역으로 레이싱 자동차 콘텐츠에 대한 실험을 수행하였다. 실험 결과는 인공적인 바람을 사용하는 경우 긍정적인 사용자 경험을 제공하면서 명확하게 멀미를 개선하는 것을 보여주었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제41권6호
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• pp.247-255
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• 2020

Accurate diagnosis of movement disorders is important for providing right patient care at right time. In general, assessment of motor impairment relies on clinical ratings conducted by experienced clinicians. However, this may introduce subjective opinions into scoring the severity of motor impairment. Digital devices such as table PC and smart band with accelerometer can be used for more accurate and objective assessment and possibly helpful for clinicians to make right decision of patient's states. In this study, we introduce quantification algorithms of motor impairment which uses the digital data acquired during four clinical motor tests (Line drawing, Spiral drawing, Nose to finger and Hand flip tests). The step by step procedure of quantifying metrics (Tremor Frequency, Tremor Magnitude, Error Distance, Time, Velocity, Count and Period) are provided with flowchart. The effectiveness of the proposed algorithm is presented with the result from simulated data (normal, normal with tremor and slowness, poor with tremor, poor with tremor and slowness).

• 스마트미디어저널
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• 제10권4호
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• pp.63-70
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• 2021

도로 위 공공 정보를 안내하는 표지판은 짧은 시간 내에 의사결정을 내릴 수 있도록 도와야 하므로 해당 지점에서 적합한 정보를 효과적으로 표현할 수 있어야 한다. 현재 법령에 의해 개정된 도로표지규칙은 도로명 주소를 기반으로 하려 기존의 도로표지판과 비교할 때 정보의 종류, 표현 방법, 표현 비중 등에서 크게 달라진 모습을 보여주고 있다. 본 연구는 도로명을 기준으로 달라진 개정된 도로표지판이 실제 지각-인지-이해-투영의 인지적인 관점에서 효과적인지를 분석하고 실제 주행하는 환경과 적합한 정보를 제공하고 있는지 검토하였다. 분석한 정보를 기반으로 개선된 디자인을 제시하고, 기존의 도로명 위주의 표지판과 비교하여 시인성 정도를 평가하는 실험을 진행하고 표지판 내용의 적합성에 대한 정성적 조사를 진행하였다. 이를 통해 보다 적합한 주행 정보와 직관적인 시인성을 높이는 방안을 검토할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권6호
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• pp.375-381
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• 2022

Brain-computer interface (BCI) is a technology that allows users with motor disturbance to control machines by brainwaves without a physical controller. Motor imagery (MI)-BCI is one of the popular BCI techniques, but it needs a long calibration time for users to perform a mental task that causes high fatigue to the users. MI is reported as showing a similar neural mechanism as motor execution (ME) and motor observation (MO). However, integrative investigations of these three tasks are rarely conducted. In this study, we propose a new paradigm that incorporates three tasks (MI, ME, and MO) and conducted a comparative analysis. For this study, we collected Electroencephalograms (EEG) of motor imagery/execution/observation from 28 healthy subjects and investigated alpha event-related (de)synchronization (ERD/ERS) and classification accuracy (left vs. right motor tasks). As result, we observed ERD and ERS in MI, MO and ME although the timing is different across tasks. In addition, the MI showed strong ERD on the contralateral hemisphere, while the MO showed strong ERD on the ipsilateral side. In the classification analysis using a Riemannian geometry-based classifier, we obtained classification accuracies as MO (66.34%), MI (60.06%) and ME (58.57%). We conclude that there are similarities and differences in fundamental neural mechanisms across the three motor tasks and that these results could be used to advance the current MI-BCI further by incorporating data from ME and MO.

• 한국IT서비스학회지
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• 제22권4호
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• pp.171-184
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• 2023

FinTech, which has brought innovation to the financial industry thanks to the advancements in ICT since 2010, has contributed to the growth of the financial ecosystem and increased consumer benefits. Furthermore, there has been a growing demand for social responsibility and sustainability in financial institutions, which have a significant impact on governments, businesses, and people's lives. Despite this, many FinTech companies and traditional financial institutions are still in the early stages of establishing ESG (Environmental, Social, and Governance) management philosophy or lack long-term plans. In this study, we aim to examine the impact of ESG management on the FinTech industry, focusing on representative domestic cases, and derive policy and institutional measures to spread it in the financial industry. Specifically, we will adopt MSCI rating indicators, which are internationally accepted by various industries such as manufacturing, healthcare, and transportation, to evaluate the 35 ESG management subcategories of FinTech companies. As a result, a total of 22 compliance items were disclosed in the ESG report, and it was possible to confirm the detailed management. Through this, we intend to propose effective management strategies for the organizational structure, operations, programs, and performance evaluation of FinTech companies, which are positioning themselves as sustainable growth drivers in the domestic industry.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.377-380
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• 2012

본 연구에서는 학습데이터의 빈도요소를 반영하도록 수정된 구조의 FMM 신경망을 소개하고, 이로부터 패턴 분류를 위한 지식 표현을 생성하는 방법론을 제안한다. 하이퍼박스 멤버쉽함수는 5종류의 퍼지 분할을 기반으로 설정한 구간에 대하여 소속정도를 반영하여 결정하며, 각 차원별로 특징범위의 폭과 빈도 요소로부터 가중치 값이 학습된다. 본 연구에서는 제안된 이론을 수화인식 문제를 대상으로 고찰하였다. 인식 시스템의 구성은 특징추출을 위하여 3차원으로 확장된 구조의 CNN 모델을 사용하였으며, 수화패턴 데이터의 표현은 모션 히스토리 볼륨(Motion History Volume) 구조를 기반으로 하였다. 6종류의 수화패턴 동영상으로부터 27개 특징요소를 추출하고 이를 사용한 FMM 신경망의 학습과정과 지식의 추출 과정을 실험으로 보이고 그 유용성을 고찰한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.347-350
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• 2004

본 논문에서는 FMM 신경망의 활성화 특성에 가중치 개념을 도입한 패턴 분류 모형을 소개하고 이에 대한 학습 기법을 제안한다. 또한 제안된 모델의 활용으로서 주어진 학습패턴에 대하여 효과적인 특징의 종류와 특징과 패턴 클래스간의 상대적 연관도를 분석하는 방법론을 제시한다. 이를 위하여 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장, 축소의 방법론을 소개하며, 이들 이론에 대하여 의료진단 데이터 등을 사용한 실제 실험을 통하여 유용성을 고찰한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.63-65
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• 2007

본 연구에서는 비디오 영상데이터로부터 인간의 행동패턴의 인식기술 및 상황인식 기법을 소개하고 이를 활용한 실용적 응용으로서 지능형 감시시스템을 제안한다. 순차적 영상신호에서 형태기반의 정적 특징과 목표물의 움직임 요소를 측정한 동적 특징을 결합한 형태의 특징 표현 및 추출기법과 행동패턴 및 상황패턴에 대한 인식 모델을 제시하고 구현한다. 모듈구조의 시스템에서 영상처리 모듈과 패턴인식 모듈은 특징추출 및 인식과정을 수행하며, 감시영상에 대한 상황판단 기능은 데이터베이스 모듈과 연동하여 효과적인 검색기능과 경보기능 등을 지원한다. 이러한 기능은 기존의 시스템에서 운영자의 지속적인 감시작업과 상황판단 작업을 보조 또는 대행하여 수행할 수 있을 뿐만 아니라 데이터저장 공간을 획기적으로 줄이고 부수적으로 효율적인 영상의 조회기능 및 추적기능 등의 유용한 인터페이스를 지원한다.