• 한국방사선학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.453-462
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• 2022

본 논문에서는 의료 영상 분석 분야에서 이용되고 있는 AI(Artificial Intelligence)기술을 문헌 검토를 통해 분석하였다. 문헌 검색은 중심어(keyword)를 사용하여 PubMed, ResearchGate, Google 및 Cochrane Review의 문헌 검색을 수행했다. 문헌 검색을 통해 114개의 초록을 검색하였고 그 중 16개의 중복된 것을 제외하고 98개의 초록을 검토했다. 검토된 문헌에서 AI가 응용되고 있는 분야는 분류(Classification), 국소화(Localization), 질병의 탐지(Detection), 질병의 분할(Segmentation), 합성 영상의 적합도(Fit degree) 등으로 나타났다. 기계학습(ML: Machine Learning)을 위한 모델은 특징 추출을 한 후 신경망의 네트워크에 특징 값을 입력하는 방식은 지양되는 것으로 나타났다. 그 대신에 신경망의 은닉층을 여러 개로 하는 심층학습(DL: Deep Learning) 방식으로 변화되고 있는 것으로 나타났다. 그 이유는 컴퓨터의 메모리 량의 증가와 계산속도의 향상, 빅 데이터의 구축 등으로 특징 추출을 DL 과정에서 처리하는 것으로 사료된다. AI를 이용한 의료영상의 분석을 의료에 적용하기 위해서는 의사의 역할이 중요하다. 의사는 AI 알고리즘의 예측을 해석하고 분석할 수 있어야 한다. 이러한 이해를 위해서는 현재 의사를 위한 추가 의학 교육 및 전문성 개발과 의대에 재학 중인 학습자를 위한 개정된 커리큘럼이 필요해 보인다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.65-75
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• 2022

딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.