• Korean Journal of Radiology
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• 제21권10호
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• pp.1165-1177
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• 2020

Objective: To assess the feasibility of applying a deep learning-based denoising technique to coronary CT angiography (CCTA) along with iterative reconstruction for additional noise reduction. Materials and Methods: We retrospectively enrolled 82 consecutive patients (male:female = 60:22; mean age, 67.0 ± 10.8 years) who had undergone both CCTA and invasive coronary artery angiography from March 2017 to June 2018. All included patients underwent CCTA with iterative reconstruction (ADMIRE level 3, Siemens Healthineers). We developed a deep learning based denoising technique (ClariCT.AI, ClariPI), which was based on a modified U-net type convolutional neural net model designed to predict the possible occurrence of low-dose noise in the originals. Denoised images were obtained by subtracting the predicted noise from the originals. Image noise, CT attenuation, signal-to-noise ratio (SNR), and contrast-to-noise ratio (CNR) were objectively calculated. The edge rise distance (ERD) was measured as an indicator of image sharpness. Two blinded readers subjectively graded the image quality using a 5-point scale. Diagnostic performance of the CCTA was evaluated based on the presence or absence of significant stenosis (≥ 50% lumen reduction). Results: Objective image qualities (original vs. denoised: image noise, 67.22 ± 25.74 vs. 52.64 ± 27.40; SNR [left main], 21.91 ± 6.38 vs. 30.35 ± 10.46; CNR [left main], 23.24 ± 6.52 vs. 31.93 ± 10.72; all p < 0.001) and subjective image quality (2.45 ± 0.62 vs. 3.65 ± 0.60, p < 0.001) improved significantly in the denoised images. The average ERDs of the denoised images were significantly smaller than those of originals (0.98 ± 0.08 vs. 0.09 ± 0.08, p < 0.001). With regard to diagnostic accuracy, no significant differences were observed among paired comparisons. Conclusion: Application of the deep learning technique along with iterative reconstruction can enhance the noise reduction performance with a significant improvement in objective and subjective image qualities of CCTA images.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제57권1호
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• pp.37-46
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• 2024

Objectives: The objective of this study was to characterize mental health issues among Vietnamese healthcare workers (HCWs) and to identify related factors. Methods: A cross-sectional study was conducted with 990 HCWs in 2021. Their mental health status was measured using the Depression, Anxiety, and Stress Scale. Results: In total, 49.9%, 52.3%, and 29.8% of respondents were found to have depression, anxiety, and stress, respectively. The multivariable linear regression model revealed that factors associated with increased anxiety scores included depression scores (β, 0.45; 95% confidence interval [CI], 0.39 to 0.51) and stress scores (β, 0.46; 95% CI, 0.41 to 0.52). Factors associated with increased depression scores included being frontline HCWs (β, 0.57; 95% CI, 0.10 to 1.10), stress scores (β, 0.50; 95% CI, 0.45 to 0.56), and anxiety scores (β, 0.41; 95% CI, 0.36 to 0.47), while working experience was associated with reduced depression scores (β, -0.08; 95% CI, -0.16 to -0.01). Factors associated with increased stress scores included working experience (β, 0.08; 95% CI, 0.00 to 0.16), personal protective equipment interference with daily activities (β, 0.55; 95% CI, 0.07 to 1.00), depression scores (β, 0.54; 95% CI, 0.48 to 0.59), and anxiety scores (β, 0.45; 95% CI, 0.39 to 0.50), while age was associated with reduced stress scores (β, -0.12; 95% CI, -0.20 to -0.05). Conclusions: Specific interventions are necessary to enhance and promote the mental health of HCWs so they can successfully cope with the circumstances of the pandemic.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권1호
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• pp.87-103
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• 2024

우리나라 국가 교육과정에서 교과 교육과정의 내용 체계는 교과서 집필 및 교실 현장에서 이루어지는 교수·학습, 그리고 교과 교육과정 연구 등에 이르기까지 큰 영향을 미친다. 하지만 지금까지 교과 교육과정 내용 체계 구성의 쟁점을 포괄적으로 정리한 연구는 드물었다. 본 연구에서는 교과 교육과정 내용 체계가 신설된 제6차 교육과정으로부터 최근의 2022 개정 교육과정까지 내용 체계가 제시되어 온 방식의 변천을 살펴보았으며, 구체적인 사례로서는 과학과의 경우를 주로 살펴보았다. 이를 통해 도출한 교과 내용 체계의 구성의 쟁점과 제안 사항은 다음과 같다. 첫째, '영역', '분야', '범주' 등의 용어를 주의 깊게 사용할 필요가 있으며 각각이 단순히 논리적인 구별을 위한 것인지 아니면 특정 강조점을 지닌 내용 조직자로서 의도된 것인지를 명확히 해야 한다. 둘째, '핵심 아이디어' 등 혁신적인 내용 조직자로 기능할 수 있는 항목들의 성격을 엄밀하게 규정하여야 한다. 셋째, '지식·이해', '과정·기능', '가치·태도'의 3차원적 내용 요소 제시를 긍정적으로 평가하되, 보다 구체적으로 각각이 어떻게 동원되어 총론적 핵심 역량 각각을 형성할 수 있는지를 밝히는 데까지 나아가야 한다. 넷째, 교과별 내용 체계를 구성하는 일이 '총론과 각론의 괴리'를 해결할지 혹은 '총론과 여러 각론의 괴리'를 만들어낼지는 미지수이므로, 이를 국가 교육과정에서 시도하는 일에 주의가 필요하다. 다섯째, 우리나라 국가 교육과정 문서에서 교과 내용 체계 구성 방식의 겉보기 진자 운동이 관찰되는 바, 이것이 무의미한 반복에 머무르지 않고 변증법적인 진전을 이룰 수 있도록 해야 한다.

• 산업과 과학
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• 제3권1호
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• pp.23-29
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• 2024

본 연구에서는 자율 주행을 위한 지능형 교통 시스템(ITS)을 최적화하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 혁신적인 잠재력을 연구하였다. 방대한 양의 데이터를 로컬에서 실시간으로 처리하는 엣지 컴퓨팅의 능력은 신속한 의사 결정 및 향상된 안전 조치를 포함하여 자율주행차의 중요한 요구 사항을 해결하는 데 필수 요소이다. 엣지 컴퓨팅과 기존 ITS 인프라의 통합을 탐구하고, 현지화된 데이터 처리가 대기 시간을 크게 줄여 자율주행차의 반응성을 향상시키는 방법을 강조한다. 실시간 교통 관리, 충돌 방지 시스템 및 동적 경로 최적화를 지원하는 강력한 프레임워크를 집합적으로 형성하는 엣지서버, 센서 및 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기술의 배포를 검토한다. 또한 본 연구는 보안, 데이터 통합, 시스템 확장성 등 ITS에서 엣지 컴퓨팅을 구현하는 데 있어 가장 중요한 과제를 다루며 잠재적인 솔루션과 향후 연구 방향에 대한 통찰력을 제공한다. 이 논문은 완전 자율 주행이라는 비전을 실현하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 중추적인 역할을 강조하고, 보다 안전하고 효율적이며 지속 가능한 교통 시스템을 달성하는 데 기여하는 논문이다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.199-205
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• 2024

연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.

• 지식경영연구
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• 제25권1호
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• pp.21-41
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• 2024

21세기 들어 혁신적인 전략이나 기술로 탄생한 벤처기업은 세계 경제를 이끄는 중심축이 되었다. 제4차산업혁명, 디지털 트랜스포메이션, AI, 전기차 등 거시적 지식기반 사회로의 이행에 따른 환경 변화 등으로 과학기술기반 창업에 대한 중요성이 날로 대두되고 있다. 특히 대학·출연(연)이 신기술 개발에 대한 연구논문이나 보유 특허를 기반으로한 실험실 창업은 생존율과 고용 창출효과가 높은 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 그 중 미연구재단(NSF)에서 개발하여 국내에도 도입된 실험실창업 혁신교육프로그램인 '아이코어(I-Corps)'에 주목하였다. 혁신군단을 뜻하는 아이코어는 2011년 NSF 주로도 국가혁신 차원의 창업시스템 구축 정책일환으로 R&D 결과물의 사업화 및 기업가 정신 육성을 위해 출범한 실험실 창업 프로그램으로 일반적인 기술이전이나 기술 사업화를 뛰어 넘는 잠재 수요가로부터의 시장 기회의 인지 및 효과적 사업화를 위한 시장 및 비즈니스 모델 개발을 지향하는 7주 동안의 시장발견 활동 등의 커리큘럼을 갖춘 스탠포드대학교의 SBL(Steve Blank Lean LaunchPad)이 아이코어의 모태가 되었다. 본 연구에서는 아이코어 프로그램 참여 팀들을 중심으로 실험실창업의 팀 특성 중 창업팀 다양성이 특허성과에 어떠한 영향을 끼쳤는지 연구모델을 제안하고 실증적으로 검증하였다. 분석 결과 제안된 변수들 중에서 연령 다양성, 학력 다양성, 가치관 다양성이 특허성과에 유의한 영향을 미쳤다. 본 연구의 결과는 향후 아이코어(I-Corps) 실험실창업 프로그램뿐만 아니라 기술창업, 지식 재산, 지식 경영 관련분야의 연구자들이나 실무 종사자들의 이론적, 실무적 기반을 더 탄탄히 할 것으로 기대한다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.114-123
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• 2024

본 논문은 착용형 증강현실(Augmented Reality, AR) 기반 체험형 콘텐츠인 AR 돌탑 콘텐츠를 제안한다. 착용할 수 있는 형태의 증강현실이 주목받고 있음에도 불구하고 기술 수용은 산업현장 등 특수한 목적으로의 응용이 집중적으로 개발되고 있는 현황이다. 반면 제안한 AR 돌탑 콘텐츠는 일반 사용자들이 공감하고 쉽게 참여할 수 있도록 '돌탑' 소재를 바탕으로 하고 있으며, 이동 환경에서 공간을 활용하고 자연스러운 손 제스처를 바탕으로 돌을 찾고 쌓을 수 있도록 구성하였다. 제안한 AR 돌탑 콘텐츠는 HoloLens 2 환경에서 구현되었으며 소규모 미술관에서 파일럿 전시를 통해 일반 사용자를 대상으로 평가를 수행하였다. 평가 결과 콘텐츠에 대한 전반적인 만족도는 평균 3.85로 나타났으며, 돌탑 소재에 대한 콘텐츠 적절성은 4.15로 매우 높게 나타났다. 특히, 그중에서도 콘텐츠 이해도와 사운드에 대한 만족도는 높게 나타났으나, 객체인지와 신체 적응도 및 객체 컨트롤에서 다소 낮은 만족도를 보였다. 위와 같은 사용자 평가를 통해 소재에 대한 공감대와 긍정적인 반응을 확인하고, 착용형 AR 환경에서의 체험과 상호작용에서의 일반 사용자의 어려움을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.121-129
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• 2024

디지털 기술의 급속한 발전과 코로나19 팬데믹으로 인해 온라인 상거래가 크게 성장하면서, 소상공인들이 이러한 시장 변화에 적극적으로 대응할 수 있는 지원 방안의 필요성이 대두되었다. 이에 본 논문은 O2O(Online to Offline) 전략을 활용해 실제 매장 진열대에 전시된 상품들을 자동으로 촬영하고 이를 이용해 가상 상점을 만들 수 있는 기초적인 기술을 제시한다. 본 연구의 핵심은 진열된 상품의 위치와 이름을 정확히 파악하여 인식하는 것이며, 이를 위해 단일 클래스를 대상으로 하며 YOLOv8에 기반한 경량화 모델인 ESD-YOLOv8을 제안한다. 검출된 상품은 특징점 기반의 기술을 통해 상품명이 식별되며, 이는 새 상품을 사진 형태로 추가함으로써 신속하게 갱신할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 실험을 통해 상품명 인식은 74.0%의 정확도, 위치 검출은 0.3M개의 파라미터만으로 F2-Score 기준 92.8%의 성능을 보였다. 이를 통해 제안된 방법이 높은 성능과 최적화된 효율성을 갖추고 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권3호
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• pp.48-66
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• 2024

데이터 3법과 데이터 산업법에 따라 가명정보 결합전문기관 및 데이터안심구역 시스템이 물리적으로 분리되어 운영 중이므로, 가명정보의 처리 및 활용을 원하는 중소기업 또는 스타트업 등의 사용자에게 복잡한 절차와 병목으로 인한 부담으로 작용한다. 또한, 개인정보의 유출 등을 우려한, 지나치게 엄격한 가명 처리 과정은 오히려 데이터의 품질을 훼손하는 역효과가 발생한다. 가명정보의 안전한 처리 및 활용을 위한 일련의 조치는 사용자의 편의와 데이터의 품질을 동시에 보장할 수 있도록 구성되어야 한다. 따라서 본 연구는 기존 가명정보 처리 및 활용의 문제점을 개선한 통합데이터안심구역의 프로토타입 시스템을 제시한다. 이를 위해 기존 BPR 가이드라인을 선택적으로 수정하여 새로운 워크플로우 재설계 가이드라인을 개발 및 적용하며, 핵심성능지표를 도출하여 개발된 프로토타입의 성능을 판단한다. 성능평가 결과 제시된 프로토타입은 기존의 시스템에 비해 시간적 측면에서는 약 6배, 비용적 측면에서는 1.28배, 품질적 측면에서는 1.3배의 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제24권3호
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• pp.327-340
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• 2024

Purpose: Results of initial endoscopic biopsy of gastric lesions often differ from those of the final pathological diagnosis. We evaluated whether an artificial intelligence-based gastric lesion detection and diagnostic system, ENdoscopy as AI-powered Device Computer Aided Diagnosis for Gastroscopy (ENAD CAD-G), could reduce this discrepancy. Materials and Methods: We retrospectively collected 24,948 endoscopic images of early gastric cancers (EGCs), dysplasia, and benign lesions from 9,892 patients who underwent esophagogastroduodenoscopy between 2011 and 2021. The diagnostic performance of ENAD CAD-G was evaluated using the following real-world datasets: patients referred from community clinics with initial biopsy results of atypia (n=154), participants who underwent endoscopic resection for neoplasms (Internal video set, n=140), and participants who underwent endoscopy for screening or suspicion of gastric neoplasm referred from community clinics (External video set, n=296). Results: ENAD CAD-G classified the referred gastric lesions of atypia into EGC (accuracy, 82.47%; 95% confidence interval [CI], 76.46%-88.47%), dysplasia (88.31%; 83.24%-93.39%), and benign lesions (83.12%; 77.20%-89.03%). In the Internal video set, ENAD CAD-G identified dysplasia and EGC with diagnostic accuracies of 88.57% (95% CI, 83.30%-93.84%) and 91.43% (86.79%-96.07%), respectively, compared with an accuracy of 60.71% (52.62%-68.80%) for the initial biopsy results (P<0.001). In the External video set, ENAD CAD-G classified EGC, dysplasia, and benign lesions with diagnostic accuracies of 87.50% (83.73%-91.27%), 90.54% (87.21%-93.87%), and 88.85% (85.27%-92.44%), respectively. Conclusions: ENAD CAD-G is superior to initial biopsy for the detection and diagnosis of gastric lesions that require endoscopic resection. ENAD CAD-G can assist community endoscopists in identifying gastric lesions that require endoscopic resection.