• 한국방사선학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.595-602
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• 2022

본 연구는 딥러닝을 이용한 흉부 X선 폐렴 영상에 대하여 정확하고 효율적인 의료영상의 자동진단을 위해서 가장 효율적인 학습률을 제시하고자 하였다. Inception V3 딥러닝 모델에 학습률을 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001로 각각 설정한 후 3회 딥러닝 모델링을 수행하였다. 그리고 검증 모델링의 평균 정확도 및 손실 함수 값, Test 모델링의 Metric을 성능평가 지표로 설정하여 딥러닝 모델링의 수행 결과로 획득한 결과값의 3회 평균값으로 성능을 비교 평가하였다. 딥러닝 검증 모델링 성능평가 및 Test 모델링 Metric에 대한 성능평가의 결과, 학습률 0.001을 적용한 모델링이 가장 높은 정확도와 우수한 성능을 나타내었다. 이러한 이유로 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용한 흉부 X선 영상에 대한 폐렴 유무 분류 시 학습률을 0.001로 적용할 것을 권고한다. 그리고 본 논문에서 제시하는 학습률의 적용을 통한 딥러닝 모델링 시 흉부 X선 영상에 대한 폐렴 유무 분류에 대한 인력의 보조적인 역할을 수행할 수 있을 거라고 판단하였다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴 유무 진단 분류 연구가 계속해서 진행될 시, 본 논문의 논문 연구 내용은 기초자료로 활용될 수 있다고 여겨지며 나아가 인공지능을 활용한 의료영상 분류에 있어 효율적인 학습률 선택에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.381-391
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• 2022

본 연구는 AI 기법 중에 최근 널리 사용되고 있는 딥러닝 모델들을 비교하여 재난으로 인해 손상된 건물의 신속한 감지에 가장 적합한 모델을 선정하는 데 목적이 있다. 먼저, 신속한 객체감지에 적합한 1단계 기반 검출기 중 주요 딥러닝 모델인 SSD-512, RetinaNet, YOLOv3를 후보 모델로 선정하였다. 이 방법들은 1단계 기반 검출기 방식을 적용한 모델로서 객체 인식 분야에 널리 이용되고 있다. 이 모델들은 객체 인식 처리방식의 구조와 빠른 연산의 장점으로 인해 객체 인식 분야에 널리 사용되고 있으나 재난관리에서의 적용은 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 피해감지에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 먼저, 재난에 의한 건물의 피해 정도 감지를 위해 재난에 의해 손상된 건물로 구성된 xBD 데이터셋을 활용하여 초고해상도 위성영상을 훈련시켰다. 다음으로 모델 간의 성능을 비교·평가하기 위하여 모델의 감지 정확도와 이미지 처리속도를 정량적으로 분석하였다. 학습 결과, YOLOv3는 34.39%의 감지 정확도와 초당 46개의 이미지 처리속도를 기록하였다. RetinaNet은 YOLOv3보다 1.67% 높은 36.06%의 감지 정확도를 기록하였으나, 이미지 처리속도는 YOLOv3의 3분의 1에 그쳤다. SSD-512는 두 지표에서 모두 YOLOv3보다 낮은 수치를 보였다. 대규모 재난에 의해 발생한 피해 정보에 대한 신속하고 정밀한 수집은 재난 대응에 필수적이다. 따라서 본 연구를 통해 얻은 결과는 신속한 지리정보 취득이 요구되는 재난관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.901-912
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• 2022

전 세계적인 기후변화로 재해발생빈도가 증가하고 있으며, 국내에서도 이례적인 폭우 및 장마현상이 발생되고 있다. 이러한 기상이변현상은 가뭄, 홍수 등으로 이어져 2차피해를 유발할 수 있으므로 주기적인 모니터링과 신속한 탐지가 중요하다. 수체탐지를 위하여 광학영상을 활용한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나, 폭우를 동반하여 발생하는 홍수를 탐지하기 위해서는 구름의 영향으로 탐지하기 어렵다는 한계를 대변하기 위해 전천후 주야에 관계없이 관측가능한 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 활용한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개방데이터로서 24시간 이내에 수집 가능한 Sentinel-1 SAR 영상을 활용하여 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 알고리즘인 UNet을 적용하였다. 선행연구에서 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 이용하여 수체탐지 연구가 진행되고 있지만, 국내를 대상으로 소수의 연구만이 진행되었다. 따라서 SAR 영상의 딥러닝 적용가능성을 파악해보고자 UNet과 기존의 알고리즘인 임계값(thresholding) 방법을 비교하였으며, 5가지 지수와 Sentinel-2 normalized difference water index (NDWI)로 평가하였다. Intersect of union (IoU)로 정확도를 평가해 본 결과 UNet은 0.894, 임계값 방법은 0.699로 UNet의 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 딥러닝 기반 SAR영상의 적용가능성을 확인할 수 있었으며, 고해상도의 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 적용한다면, 국내를 대상으로 주기적이고 정확한 수체의 변화탐지가 가능할 것이라 기대된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.661-672
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• 2022

COVID-19를 발생시키는 SARS-CoV2 바이러스가 발생한 후 전염병은 전 세계로 확산되며, 감염 사례와 사망자의 수가 빠르게 증가함에 따라 의료자원의 부족 문제가 야기되었다. 이것을 해결하려는 방법으로 인공지능을 활용한 흉부 X-ray 검사가 일차적인 진단 방법으로 관심을 받게 되었다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 COVID-19 판독 방식들에 대해 종합적으로 분석하는 것에 목적을 두고 있다. 이 목적을 달성하기 위해 292개의 논문을 일련의 분류 방법을 거처 수집했다. 이러한 자료들을 토대로 Accuracy, Precision, Area Under Curve(AUC), Sensitivity, Specificity, F1-score, Recall, K-fold, Architecture, Class를 포함한 성능 측정정보를 분석했다. 그 결과로 평균 Accuracy, Precision, AUC, Sensitivity, Specificity 값은 각각 95.2%, 94.81%, 94.01%, 93.5%, 93.92%로 도출되었다. 연도별 성능 측정정보는 점차 증가하는 값을 나타냈고 이 외에도 Class 수, 이미지 데이터 수에 따른 변화율, Architecture 사용 비율, K-fold에 관한 연구를 진행했다. 현재 인공지능을 활용한 COVID-19의 진단은 독자적으로 사용되기에는 여러 문제가 존재하지만, 의사의 보조수단으로써 사용됨에는 부족함이 없을 것으로 예상된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.725-735
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• 2022

현재 국내에서 발생하는 다수의 재난은 예측 불가능하고 복잡하다는 특징을 가지고 있으며 이로 인한 재산 및 인명피해가 증가하고 있다. 이러한 재난의 초기대응과정은 규모 및 피해확산에 직접적으로 연관 되어있어 최적의 의사결정이 필수적이며 적시에 적용가능한 센서를 통해 현장에 대한 정보 취득이 이루어져야 한다. 하지만 현재 운영되고 있는 재난안전상황실은 필요한 정보보다는 관련 부처와 링크된 정보만 수집되고 있어 적절한 의사결정을 하기에는 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 다양한 재난영상정보를 신속하게 수집하여 의사결정 지원에 요구되는 정보를 추출하고 이 결과를 활용할 수 있는 일련의 프레임워크를 제안하고자 하였다. 이를 위해 웹 기반 표출시스템과 스마트폰 애플리케이션을 제안하였으며 실시간에 가깝게 데이터를 수집하고 다양한 분석결과를 공유할 수 있도록 설계하였다. 제안한 표출시스템의 의사결정 지원에 대한 활용성을 검정하기 위하여 Closed-circuit Television (CCTV), 스마트폰, 무인기를 통해 취득한 실제 재난현장의 영상을 기반으로 검토하였다. 뿐만 아니라 재난 시 재난과 관련된 데이터의 유통 및 취득에 대한 제도적인 검토와 함께 해결된다면 효과적인 재난관리가 가능할 것으로 판단된다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.85-95
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• 2021

현재 우리는 창작도구로서 컴퓨터와 창작자로서 컴퓨터 사이에 서 있다. 또한 포스트 시네마적 상황이라 할 수 있는 새로운 장르의 영화들이 등장하고 있다. 본 논문은 AI 시네마의 출현 가능성을 진단하고자 한다. AI 시네마의 가능성을 확인하고자 영화 창작의 필요조건이라 할 수 있는 스토리, 서사의 창작, 이미지의 창작, 사운드의 창작이 인공지능에 의해 가능한지 사례조사를 통해 살펴보았다. 먼저 AI 페인팅 알고리즘인 Obvious, GAN 및 CAN의 시각이미지 생성을 확인했다. 둘째, AI 사운드, 음악은 이미 인간과 협력하여 유통 단계에 들어섰다. 셋째, AI는 이미 드라마 대본을 완성 할 수 있고, 빅 데이터를 활용한 자동 시나리오 제작 프로그램도 인기를 얻고 있다. 즉, 우리는 필수적인 영화 제작 요구 사항이 AI 알고리즘으로 충족될 수 있음을 확인할 수 있다. 마노 비치의 'AI 장르 컨벤션' 관점에서 웹 다큐멘터리와 데스크톱 다큐멘터리는 포스트 시네마로서 AI 시네마의 대표적인 장르라고 할 수 있다. AI, 웹 다큐멘터리, 데스크톱 다큐멘터리가 존재하고 있는 환경이 동일하기 때문이다. 본 논문은 포스트시네마의 창작자로서 AI에 대한 연구를 통해 4차 산업혁명시대 영화라는 매체가 개척해야 할 새로운 길을 제시하고 있다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제34권1호
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• pp.97-111
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• 2022

본 연구는 선행연구(Hwang & Lee, 2019)에서 제시한 '사회적 매력'을 직장 여성의 인상관리 교육의 목표로 보고, Hwang과 Lee의 연구 결과를 근거로 Kwon(1997)의 교육체제 설계 및 개발 모형(Educational System Design & Development, ESD)을 적용하여 직장 여성을 위한 인상관리 교육프로그램을 체계적으로 설계하는 것을 목적으로 한다. 종전의 인상관리 교육프로그램은 대체로 내용 전문가들에 의해 개발되었기 때문에 학습 대상자를 고려하고 교육의 목표를 명확하게 설정하고 그에 따라 내용을 구조화하여 개발한 체계적인 인상관리 프로그램을 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 Hwang과 Lee(2019)에서 도출된 네 가지 사회적 매력 구성요소들을 제고하기 위한 인상관리행동을 중심으로 교육프로그램을 구성하고자 하였다. 본 연구는 특히 ESD 모형의 설계 단계에 초점을 두고, 교수목표를 설정하고, 교수분석, 하위기능별 교육목표 설정, 시간배정, 평가계획 수립의 과정을 수행하였다. 본 연구에서 설계한 교육프로그램은 직장 여성들의 인상관리 니즈와 목표에 맞도록 구성된 학습자 중심의 교육프로그램이라는 교육적 장점이 있다. 또한, ESD 모형에 근거하여 인상관리에 필요한 하위 요인을 균일하게 배치하고, 교육과정 자체를 교수자와 학습자의 상호소통을 통해 성찰하게 구성하였다. 따라서 이 프로그램은 직장 여성에게 필요한 인상관리 교육의 기본 요건을 갖추었으며, 직장 여성의 사회적 매력 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제21권4호
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• pp.55-67
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• 2022

본 본문에서는 합성개구레이더(synthetic aperture radar) 위성 영상 이미지 분석을 통해 지표 침하를 측정하는 기술, 즉 합성개구레이다 간섭기법(InSAR, interferometric synthetic aperture radar)의 기본 이론 및 도심지 지표 변위 측정에 대한 적용성 검토 연구 내용을 다루었다. 먼저 InSAR 기법에 대한 기본 이론과 함께 기존 연구 동향을 제시하였으며 아울러 다중시기 SAR 영상을 이용한 시계열 분석 기법 중 SBAS-InSAR(SBAS-InSAR, Small Baseline Subset Interferometric SAR) 및 PS(Persistent Scatterers)-InSAR 기법을 연구 대상 지역에 적용하고 2014년~2021년 사이에 발생한 지역적 지반 침하를 평가하여 InSAR 기법의 도심지 지반 침하 모니터링에 구체적인 적용 가능성 여부를 평가하였다. 검토 결과 InSAR 기법은 연구대상 지역에서 발생한 시계열 침하 및 광역대 침하발생 경향을 현실적으로 모니터링할 수 있는 것으로 검토되었다. 아울러 SAR 영상을 이용한 시계열 간섭기법은 SAR 위성이 지구를 공전하면서 일정한 시간간격으로 한반도의 영상을 제공하므로 장기간에 걸쳐 발생하는 지반침하 모니터링에 효율적으로 적용할 수 있는 것으로 검토되었다. 향후 재방문 주기가 짧은 SAR 위성에서 촬영된 고해상도 SAR 영상이 활성화될 경우 InSAR 기법은 기존의 계측 기법을 대체하는 4차 산업 기술 기반의 광역대도심지 지반침하 모니터링 기술로 발전될 수 있을 것으로 평가되었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.761-769
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• 2022

고유전 재료를 사용한 패드는 임상 MRI 연구에서 RF 펄스의 필드 감도와 균질성을 국부적으로 개선하기 위해 다양한 응용 분야에서 사용되었다. 본 연구에서는 실제 임상 영상의 적용과 관련된 실질적인 문제를 고려하여 패드를 개선하는 것을 목표로 하였다. 감쇠된 B1 필드 강도를 증가시키기 위한 고유전율 패드를 제작하고 7T MRI에서 테스트했다. Sim4Life 시뮬레이션 및 실험 결과는 B1 근거리장에서 더 강하고 상대적으로 균일함을 보여준다. 민감도가 낮은 영역으로 알려진 전체 소뇌의 영상 품질을 향상시키기 위해 패드의 기계적 변화를 줄이는 가이드를 만들었다. 또한 착용감을 향상시키기 위해 패드를 상하로 나누어 디자인하였다. 안면 패드는 비강 내 비갑개와 같은 부위에서 전반적인 신호 증가 효과를 보였다. 전두엽, 눈 등의 영역에서 신호 증가가 예상됐지만 효과가 미미하거나 영상 프로토콜에서 효과를 보기 어려웠다. 결론적으로, 본 논문은 그 효과를 유지하면서 개선된 비강 신호를 갖는 소뇌 최적화 패드를 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.233-240
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• 2022

본 논문에서 우리는 전통시장을 지역특화 관광자원으로 개발함으로써 지역 경제발전의 토대를 마련하는 전통시장의 마케팅 전략을 제안하였다. 본 연구에서는 시장 이용고객인 지역 주민과 관광객을 대상으로 설문조사를 하였고, SPSS 25를 활용하여 시장 브랜드 전략을 구축하기 위한 요인분석(factor analysis)과 내적 일관성 검증을 위한 신뢰도분석(reliability analysis), 그리고 관련성을 확인을 위한 유의성 검증을 위해 상관분석(correlation analysis)을 실시하였다. 전통시장의 마케팅 전략을 위한 안양중앙시장 브랜드 관광상품에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 브랜드 요소와 브랜드 표준 및 브랜드 포지셔닝을 활성화하는 브랜드 아이덴티티 확립이 필요하다. 둘째, 브랜드 의식과 브랜드 정보 및 브랜드 기억을 끌어낼 수 있는 브랜드 인지도 향상이 요구된다. 셋째, 브랜드 연상과 브랜드 충성도를 높일 수 있는 브랜드 이미지 개선이 필요하다. 넷째, 브랜드 가치와 브랜드 관심 및 브랜드 수명을 향상시킬 수 있는 브랜드 자산을 개선하는 노력이 필요하다. 시장 브랜드 전략을 활용하여 전통시장의 마케팅 정책을 개발하고 제안함으로써 특화된 지역 관광자원으로서 전통시장과 지역경제의 활성화를 기대할 수 있을 것이다.