• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권5호
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• pp.157-166
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• 2022

운동은 건강한 삶의 영위에 필요하지만 코로나19와 같은 전염병 유행 상황에서 비대면 환경에서 진행되는 것이 권장된다. 그러나 기존의 비대면 방식의 운동 콘텐츠에서는 운동 동작의 인식은 가능하지만 이를 해석해서 피드백 정보를 제공해주는 과정이 자동화되지 않았기 때문에 피드백이 트레이너의 눈대중으로 이루어지는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 운동 내용 및 이를 구성하는 동작을 추적하기 위해 공식화된 규칙을 만드는 방법을 제안한다. 이러한 규칙을 만들기 위해서는 전체적인 운동 내용의 진행 규칙을 먼저 만들고, 운동을 구성하는 동작의 추적 규칙을 만든다. 동작의 추적 규칙은 동작을 여러 단계로 나누고 단계를 나누는 키 프레임 자세를 정의하는 것에서 출발하여 키 프레임 자세로 대표되는 상태와 상태 간의 전이 규칙을 만듦으로써 생성될 수 있다. 이렇게 생성한 규칙은 모션 캡쳐 장비를 이용한 자세 및 동작 인식기술의 사용을 전제로 하며 이러한 기술 적용의 자동화를 위한 논리적인 전개에 사용된다. 본 논문에서 제안한 규칙을 사용하면 운동 과정에서 나타나는 동작을 인식하는 것뿐만 아니라 동작의 전 과정에 대한 해석의 자동화가 가능하여 인공지능 트레이닝 시스템 등 보다 진보된 콘텐츠 제작이 가능해진다. 이에 따라 운동 과정에 대한 피드백의 질을 높일 수 있다.

• 산업융합연구
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• 제20권9호
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• pp.99-107
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• 2022

본 연구는 난청 여부에 따른 노인의 생활행태와 사회환경만족도가 삶의 만족도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하기 위해 수행되었다. 이를 위해 2020년도 「노인실태조사」 자료의 3,071명(남성 1,892명, 여성 1,179명)을 연구대상으로 설정하였다. 다중회귀모형으로 연구대상의 인구사회학적 변수를 통제하고, 난청 여부에 따른 노인의 생활행태와 사회환경만족도가 삶의 만족도에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과, 난청 노인은 생활행태의 하위 요인인 경제활동, 친목단체 활동, 경로당 이용 변수와, 사회환경만족도의 하위 요인인 가족만족도와 환경만족도 요인이 삶의 만족도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 특히 난청 노인은 비난청 노인보다 삶의 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 요인이 생활행태 영역과 사회환경만족도 영역 모두에서 많은 제한이 있었다. 따라서 난청 노인의 삶의 만족도를 향상시키기 위해서 정부와 지방자치단체가 노인성 난청에 대한 복지정책과 시설에 대한 보완을 병행해야 함을 시사한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.555-562
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• 2022

4차 산업혁명시대에 반지하 실내 복도 환경에서 새로운 전파 수요를 발굴하기 위해 본 논문에서는 주파수 6, 10, 17 GHz의 전파 특성에 대한 측정 및 분석하였다. 측정한 실내 내부 환경은 3면의 강의실과 외면의 유리창으로 구성되어있는 일자형 복도이다. 본 연구는 이러한 환경에 맞게 측정 시나리오 개발과 측정 시스템을 구성하였다. 송신 안테나는 고정하고 수신 안테나 위치의 거리에 따라 가시선 환경에서 주파수 영역과 시간영역 전파 특성을 측정하여 분석 하였다. 주파수 영역은 FI(: Floating intercept) 경로 손실 모델의 매개변수와 R-squared 값의 0.5 이상에 대한 신뢰도를 얻었다. 또한, 시간 영역은 RMS(: Root mean square) 지연 확산과 K-factor의 누적 확률에서 6 GHz는 전파 전달도가 높고, 17 GHz는 전파 전달도가 낮은 결과를 얻었다. 이러한 연구 결과는 반지하 실내 복도 환경에서 WIFI 6 이상이나 5G 이상에 대해 초 연결과 초 지연 인공지능 서비스를 제공하는데 효과가 있을 것이다.

• 구강회복응용과학지
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• 제38권4호
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• pp.196-203
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• 2022

목적: 본 연구는 79종의 치과 임플란트에 대해 딥러닝을 이용한 식별 모델의 정확도와 임상적 유용성을 평가하는 것을 목적으로 하였다. 연구 재료 및 방법: 2001년부터 2020년까지 30개 치과에서 임플란트 치료를 받은 환자들의 파노라마 방사선 사진에서 총 45396개의 임플란트 고정체 이미지를 수집했다. 수집된 임플란트 이미지는 18개 제조사의 79개 유형이었다. 모델 학습을 위해 EfficientNet 및 Meta Pseudo Labels 알고리즘이 사용되었다. EfficientNet은 EfficientNet-B0 및 EfficientNet-B4가 하위 모델로 사용되었으며, Meta Pseudo Labels는 확장 계수에 따라 두 가지 모델을 적용했다. EfficientNet에 대해 Top 1 정확도를 측정하고 Meta Pseudo Labels에 대해 Top 1 및 Top 5 정확도를 측정하였다. 결과: EfficientNet-B0 및 EfficientNet-B4는 89.4의 Top 1 정확도를 보였다. Meta Pseudo Labels 1은 87.96의 Top 1 정확도를 보였고, 확장 계수가 증가한 Meta Pseudo Labels 2는 88.35를 나타냈다. Top 5 정확도에서 Meta Pseudo Labels 1의 점수는 97.90으로 Meta Pseudo Labels 2의 97.79보다 0.11% 높았다. 결론: 본 연구에서 임플란트 식별에 사용된 4가지 딥러닝 알고리즘은 모두 90%에 가까운 정확도를 보였다. 임플란트 식별을 위한 딥러닝의 임상적 적용 가능성을 높이려면 더 많은 데이터를 수집하고 임플란트에 적합한 미세 조정 알고리즘의 개발이 필요하다.

• 지식경영연구
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• 제24권1호
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• pp.31-49
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• 2023

짧은 영상 클립을 공유하는 지식공유 플랫폼으로서 TikTok이 많은 주목을 받고 있다. 이러한 TikTok에 대한 폭발적인 관심은 지식공유 플랫폼으로서의 비즈니스 가치가 크다는 점을 시사한다. 본 연구는 질적, 탐색적 접근을 통해 지식거래산업의 발전 현황과 함께 TikTok에서 어떠한 요인이 지식상품에 대한 사용자의 구매 결정에 영향을 미치는가를 규명하고자 하였다. 연구방법론으로서 10명에 대한 심층 인터뷰와 함께 95명의 지식 제공자의 동영상을 관찰한 결과, TikTok은 지식거래 산업을 발전시킬 수 있는 비즈니스 잠재력을 가지고 있었으며, ATLAS ti 소프트웨어를 이용한 10명의 심층 인터뷰에서 수집한 데이터를 코딩한 결과, 수요자 특성, 제공자 특성, 플랫폼 특성 및 제품 특성 등의 네 가지 핵심적 요인이 TikTok에서 지식제품에 대한 사용자의 구매결정에 영향을 미친다는 점을 밝혔다. 근거이론을 기반으로 감정적 니즈, 전문성 니즈, 품질, 가격, 도움성, 가치, 카리스마, 신뢰, 서비스 보증, 희소성 등 10개의 변수로 구성된 이론적 모델이 도출되고 제시되었다. 또한 연구발견점에 따른 이론적 시사점과 실무적 시사점이 토의된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.35-42
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• 2022

지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.

• 융합보안논문지
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• 제22권5호
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• pp.69-80
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• 2022

기후변화 및 식량자원안보가 전 세계적으로 이슈화 되어 지고 있는 지금 스마트팜은 이를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 또한 1차 산업에 있어 생산 환경의 변화는 모든 1차 산업(농업, 축산업, 어업)에 종사하는 사람들의 주요 관심사 이며, 이로 인해 발생하는 식량부족 문제는 우리 모두가 해결해야 할 중요문제이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 1차 산업에서는 ICT 및 BT등 4차 산업 혁명과 기술인 IoT 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용하여 스마트팜을 도입함으로 해서 생산성 향상을 통해 식량부족 문제를 해결하려는 노력이 민관을 통해 이루어지고 있다. 본 논문은 스마트팜의 발전 및 활용, 지속 가능한 농업경영 시스템구축을 위한 스마트팜 데이터 수집 시스템이 갖추어야 할 최소요건 및 순차적인 시스템 구축 방안, 목적성을 갖는 효율적이고 활용 가능한 데이터 수집 시스템 등에 관해고찰 하고자 한다. 특히 한계에 부딪치고 있는 한국형 스마트팜 표준모델 구축을 위한 데이터수집시스템의 문제점을 농축산(양돈)분야의 심층적인 조사와 다양한 사례분석을 기반으로 분석하고 개선하여 효율적이고 활용 가능한 빅데이터 수집시스템 구축을 목표로 빅데이터 수집방안을 제안하고자 한다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.166-178
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• 2023

본 연구는 이용자들의 인식과 경험이 내재된 소셜미디어 사진에서 경관 이미지를 분석하기 위한 방법으로 CNN 딥러닝 방법을 소개하고 평가하는 데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 힐링장소를 연구의 대상으로 설정하여 경관 이미지를 분석하였다. 연구를 위해 텍스트마이닝과 선행연구 고찰을 통해 힐링과 관련되는 7가지의 경관 형용사를 선정하였다. 이후 CNN 딥러닝 학습 사진 구축을 위해 50명의 평가자를 모집하였으며, 평가자들에게 포털사이트에서 '힐링', '힐링풍경', '힐링장소'로 검색되는 사진 중 7가지 형용사마다 가장 적합한 사진을 3장씩 수집하도록 하였다. 수집된 사진을 정제 및 데이터 증강 과정을 거쳐 CNN 모델을 제작하였다. 이후 힐링장소 경관 분석을 위해 포털사이트에서 '힐링'과 '힐링풍경'으로 검색되는 15,097장의 사진을 수집하여 이를 분류하였다. 연구결과 '기타'와 '실내'를 제외한 범주에서 '조용한'이 2,093장(22%)으로 가장 높게 나타났으며, '개방적인', '즐거운', '안락한', '깨끗한', '자연적인', '아름다운' 순으로 나타났다. CNN 딥러닝은 경관 이미지 분석에서도 결과를 도출 가능한 분석 방법임을 연구를 통해 알 수 있었다. 또한, 기존 경관 분석 방법을 보완할 수 있는 하나의 방법임을 시사하였고, 경관 이미지 학습 데이터 셋 구축을 통한 향후 심층적이고 다양한 경관 분석을 제안한다.

• 생태와환경
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• 제56권3호
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• pp.268-279
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• 2023

근래에 들어, 머신러닝과 딥러닝 모델은 다양한 수체 내 수질변화를 예측하기 위해 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 담수호의 물 이용과 수생태계 건강성에 위협 요인으로 작용할 수 있는 유해남조의 발생을 예측하기 위해 많은 연구자들이 인공지능 모델을 활용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 최근까지 유해남조의 발생을 예측하기 위해 적용된 인공지능 모델링의 선행 연구들을 검토하였고, 딥러닝을 포함하여 머신러닝 모델을 이용한 이 분야 연구의 발전방향을 모색하고자 하였다. 먼저, Elsevier의 초록 인용 데이터베이스인 Scopus를 활용하여 체계적인 문헌 연구를 수행하였다. 주요 키워드를 이용하여 탐색 및 정리된 문헌들을 리뷰한 결과, 딥러닝 모델은 주로 남조 세포수 예측에만 사용되었고, 머신러닝 모델은 남조 세포수 이외에 microcystin, geosmin, 2-MIB와 같은 대사물질 예측에도 초점을 맞추고 있었다. 또한, 남조 세포수와 대사물질의 예측을 위해 활용된 입력변수들은 현저한 차이가 있었다. 남조의 대사물질을 예측하기 위해 딥러닝 모델이 적용된 바가 없었는데, 향후 빅데이터 구축을 통한 대사물질을 예측하는 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권6호
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• pp.994-1004
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• 2021

Objective: To extract pulmonary and cardiovascular metrics from chest CTs of patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) using a fully automated deep learning-based approach and assess their potential to predict patient management. Materials and Methods: All initial chest CTs of patients who tested positive for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 at our emergency department between March 25 and April 25, 2020, were identified (n = 120). Three patient management groups were defined: group 1 (outpatient), group 2 (general ward), and group 3 (intensive care unit [ICU]). Multiple pulmonary and cardiovascular metrics were extracted from the chest CT images using deep learning. Additionally, six laboratory findings indicating inflammation and cellular damage were considered. Differences in CT metrics, laboratory findings, and demographics between the patient management groups were assessed. The potential of these parameters to predict patients' needs for intensive care (yes/no) was analyzed using logistic regression and receiver operating characteristic curves. Internal and external validity were assessed using 109 independent chest CT scans. Results: While demographic parameters alone (sex and age) were not sufficient to predict ICU management status, both CT metrics alone (including both pulmonary and cardiovascular metrics; area under the curve [AUC] = 0.88; 95% confidence interval [CI] = 0.79-0.97) and laboratory findings alone (C-reactive protein, lactate dehydrogenase, white blood cell count, and albumin; AUC = 0.86; 95% CI = 0.77-0.94) were good classifiers. Excellent performance was achieved by a combination of demographic parameters, CT metrics, and laboratory findings (AUC = 0.91; 95% CI = 0.85-0.98). Application of a model that combined both pulmonary CT metrics and demographic parameters on a dataset from another hospital indicated its external validity (AUC = 0.77; 95% CI = 0.66-0.88). Conclusion: Chest CT of patients with COVID-19 contains valuable information that can be accessed using automated image analysis. These metrics are useful for the prediction of patient management.