• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.835-845
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• 2021

가상현실(VR)은 실재감과 다양한 상호작용을 바탕으로 학습자에게 풍부한 학습 경험을 제공하는 높은 잠재력을 가지고 있다. 이에 본 연구는 VR 활용 미래사회 진로교육 프로그램의 효과를 알아보는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 초등학교 3학년 29명을 대상으로 8 차시의 교육 프로그램을 적용한 후, 진로인식의 변화와 프로그램에 대한 전반적인 인식을 알아보았다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, VR 활용 미래사회 진로체험 프로그램은 자기 이해와 진로 태도에서의 진로인식 변화에 긍정적인 효과가 있음을 확인하였다. 둘째, 학습자들은 VR을 활용한 진로교육 프로그램에 높은 흥미도와 만족도를 보였다. 본 연구 결과를 바탕으로 진로교육에서 VR의 적극적 활용, 성취기준과 학습자의 특성을 고려한 콘텐츠 개발, VR 학습환경 구축의 필요성을 시사점으로 제시하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1-8
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• 2019

식물 표현체(plant phenomics) 연구는 우수한 형질의 식물 품종과 유전적 특성을 선별하기 위해 여러 식물체의 형태적 특징을 관측하고, 획득한 영상 빅데이터를 분석하는 기술이다. 기존의 방법은 검출 대상에 따라 직접 색상 임계값을 변경해야 하기 때문에 빅데이터를 다루는 정밀검정시스템에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 정밀검정시스템을 위한 식물체와 배경의 자동 분할이 가능한 합성곱 신경망(Convolution neural network: CNN) 구조를 제안한다. LeafNet은 9개의 컨벌루션 계층과 식물의 유무를 판단하기 위한 시그모이드(Sigmoid) 활성화 함수로 구성된다. LeafNet을 이용한 학습 결과, 식물 모종 영상에 대하여 정밀도 98.0%, 재현율 90.3%의 결과가 도출되어 정밀검정시스템의 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.599-607
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• 2021

스트리트뷰(Street-view) 영상은 도로의 특정 위치를 중심으로 한 전방위 영상을 제공하며, 보행 환경에 대한 다양한 장애물 정보를 포함한다. 보행자용 길안내 서비스에 활용하기 위한 보행 네트워크(Pedestrian network) 데이터는 교통약자를 비롯한 보행자의 이동 편의성을 보장하기 위하여 보행 장애물에 대한 최신 정보를 반영해야 한다. 본 연구에서는 스트리트뷰 영상과 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘을 활용하여 서울 전역에 위치한 주요 보행 장애물인 볼라드(Bollard)를 학습하였다. 또한, 탐지된 볼라드 정보와 보행 네트워크 간의 공간매칭을 통해 횡단보도 노드를 대상으로 볼라드의 유무와 개수 정보를 장애물 속성으로 입력하고, 동시에 누락된 횡단보도 정보를 갱신하기 위한 프로세스를 정의하였다. 스트리트뷰 영상으로 학습된 모델은 보행 상황에서 스마트폰으로 촬영한 사진에 대해서도 적용이 가능하며, 향후 스트리트뷰 영상에 포함된 다양한 보행 장애물에 대한 추가 학습을 통해 효율적인 보행 장애 정보 갱신이 가능할 것으로 기대된다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제52권4호
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• pp.393-398
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• 2022

Purpose: This study proposed a generative adversarial network (GAN) model for T2-weighted image (WI) synthesis from proton density (PD)-WI in a temporomandibular joint(TMJ) magnetic resonance imaging (MRI) protocol. Materials and Methods: From January to November 2019, MRI scans for TMJ were reviewed and 308 imaging sets were collected. For training, 277 pairs of PD- and T2-WI sagittal TMJ images were used. Transfer learning of the pix2pix GAN model was utilized to generate T2-WI from PD-WI. Model performance was evaluated with the structural similarity index map (SSIM) and peak signal-to-noise ratio (PSNR) indices for 31 predicted T2-WI (pT2). The disc position was clinically diagnosed as anterior disc displacement with or without reduction, and joint effusion as present or absent. The true T2-WI-based diagnosis was regarded as the gold standard, to which pT2-based diagnoses were compared using Cohen's ĸ coefficient. Results: The mean SSIM and PSNR values were 0.4781(±0.0522) and 21.30(±1.51) dB, respectively. The pT2 protocol showed almost perfect agreement(ĸ=0.81) with the gold standard for disc position. The number of discordant cases was higher for normal disc position (17%) than for anterior displacement with reduction (2%) or without reduction (10%). The effusion diagnosis also showed almost perfect agreement(ĸ=0.88), with higher concordance for the presence (85%) than for the absence (77%) of effusion. Conclusion: The application of pT2 images for a TMJ MRI protocol useful for diagnosis, although the image quality of pT2 was not fully satisfactory. Further research is expected to enhance pT2 quality.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.270-272
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• 2022

임상을 거친 약물이 시중에 유통되지 못하는 요인 중 하나는 안전성이다. 약물 부작용으로 인해 발생하는 안전성 문제의 주된 원인인 신경독성의 경우, 사전에 약물이나 화합물에 대한 위험 평가가 필요하다. 현재 약물의 안전성 검사를 위한 실험들은 동물 실험을 기반으로 하고 있으며, 이는 시간과 비용이 많이 든다는 단점을 갖는다. 따라서 위 문제를 해결하기 위해 in silico 실험을 통한 신경독성 예측모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 의학 언어 시스템 (Unified Medical Language System)을 이용해 신경독성의 범주를 확대하고, 통합 데이터베이스를 기반으로 다양한 관련 화합물 데이터를 얻었다. 얻은 화합물들의 SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System)를 fingerprint로 변환시키고 이를 사용한 기계학습 기반의 모델을 만들었다. 모델은 최종적으로 신경독성의 유무를 예측한다. 해당 연구에서 제안된 실험은 in vivo 실험에 소요되는 시간 및 비용을 줄일 수 있다. 더 나아가 신약 개발 연구 기간을 단축하고 개발 중지 등의 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권11호
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• pp.519-528
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• 2016

현 문화재 교육방식은 대부분이 시대의 흐름과 기술의 발전에 적합하지 못한 단순 주입식이나 지식 전달로 이루어지고 있다. 이를 보강하기 위해서 동영상이나 영상을 이용한 멀티미디어 요소를 이용하고 있지만 여전히 한계가 있다. 주입식 교육은 지식전달이라는 목적은 달성하고 있지만 창의력과 사고력이 발달할 시기인 성장기 학습자의 흥미를 유발시키기에는 제약이 따른다. 본 논문에서는 이에 대한 해결방안으로 HMD를 이용한 VR 체험형 문화재 콘텐츠를 제안한다. 사용자의 간접 체험과 흥미를 유발하기 위하여 세계의 유명 관광 문화재를 선택하였다. 사용자의 직접적인 선택의 느낌을 부여하기위해서 Leapmotion 인터렉션을 사용하여 학습 참여도를 높이고자 하였다. 문화재에 대한 지식을 제공하는 것과 함께 퍼즐 게임을 즐기면서 문화재에 대한 인식을 증대하고자 하였다. 또한 360VR 동영상을 제공하여 체험과 더불어 시각적 몰입감을 제공하여 흥미를 유발하였다. 제안된 콘텐츠를 검증하기 위해 사용자평가를 실시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.455-457
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• 2021

앱(App) 또는 어플리케이션이라고 부르는 응용 프로그램은 스마트폰이나 스마트TV와 같은 스마트 기기에서 사용되고 있다. 당연하게도 앱에도 악성코드가 있는데, 악성코드의 유무에 따라 정상앱과 악성앱으로 나눌 수 있다. 악성코드는 많고 종류가 다양하기 때문에 사람이 직접 탐지하기 어렵다는 단점이 있어 AI를 활용하여 악성앱을 탐지하는 방안을 제안한다. 기존 방법에서는 악성앱에서 Feature를 추출하여 악성앱을 탐지하는 방법이 대부분이었다. 하지만 종류와 수가 기하급수적으로 늘어 일일이 탐지할 수도 없는 상황이다. 따라서 기존 대부분의 악성앱에서 Feature을 추출하여 악성앱을 탐지하는 방안 외에 두 가지를 더 제안하려 한다. 첫 번째 방안은 기존 악성앱 학습을 하여 악성앱을 탐지하는 방법과 는 반대로 정상앱을 공부하여 Feature를 추출하여 학습한 후 정상에서 거리가 먼, 다시 말해 비정상(악성앱)을 찾는 것이다. 두 번째 제안하는 방안은 기존 방안과 첫 번째로 제안한 방안을 결합한 '앙상블 기법'이다. 이 두 기법은 향후 앱 환경에서 활용될 수 있도록 연구를 진행할 필요가 있다.

• ETRI Journal
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• 제37권2호
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• pp.222-232
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• 2015

In this paper, we propose a dual-phase approach to improve the process of heart disease prediction in a mobile environment. Firstly, only the confident frequent rules are extracted from a patient's clinical information. These are then used to foretell the possibility of the presence of heart disease. However, in some cases, subjects cannot describe exactly what has happened to them or they may have a silent disease - in which case it won't be possible to detect any symptoms at this stage. To address these problems, data records collected over a long period of time of a patient's heart rate variability (HRV) are used to predict whether the patient is suffering from heart disease. By analyzing HRV patterns, doctors can determine whether a patient is suffering from heart disease. The task of collecting HRV patterns is done by an online artificial neural network, which as well as learning knew knowledge, is able to store and preserve all previously learned knowledge. An experiment is conducted to evaluate the performance of the proposed heart disease prediction process under different settings. The results show that the process's performance outperforms existing techniques such as that of the self-organizing map and gas neural growing in terms of classification and diagnostic accuracy, and network structure.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제7권4호
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• pp.27-50
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• 2017

The impact of social networking is varied from good to bad. Online activities have also been categorized into pros and cons of social networking, either as reported as hiding Internet activities among teenagers or killing loneliness among elderly. In terms of relationships, there have been argument over its closeness and quality of an online relationship in Internet settings. Looking at the contradiction in an innovative interaction between classic community communication and social media, there is an unknown scent of the future struggling and challenging both human communication and relationships in the presence of digital culture. This research uses Diffusion of Innovation to study the wide and continuous spread of digital culture in human communication; and, Media Dependency in learning and structuring the cognitive, affective and behavioral effects of social media on each person uses the media in different ways. This research will be using online survey to gain opinions from a social network site as an update of views and reflection of self-awareness to all levels of people. Social media like Facebook (FB) is perceived as a good tool of communication that it is able to bring closeness among the family members. The results show that social media like FB brings positive impact towards family members; it would help to build a better and harmonic society; and, relationships among family members and communication shall be improved and enhanced to the level of a united society.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.68-70
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• 2008

Since the beginning of the 21st century, the emergence of innovative technologies made further advances in minimal access surgery possible. Robotic surgery and telepresence surgery effectively addressed the limitations of laparoscopic procedures, thus revolutionizing minimal access surgery. Surgical robots provide surgeons with to technologically advanced vision and hand skills. As a result, such systems are expected to revolutionize the field of surgery. In that time, much progress has been made in integrating robotic technologies with surgical instrumentation. However, robotic surgery will not only require special training, but it will also change the existing surgical training pattern and reshape the learning curve by offering new solutions, such as robotic surgical simulators and robotic telementoring. This article provides an introduction to medical robotic technologies, develops a possible classification, reviews the evolution of a surgical robot, and discusses future prospects for innovation. In the future, surgical robots should be smaller, less expensive, easier to operate, and should seamlessly integrate emerging technologies from a number of different fields. We believe that, in the near future as robotic technology continues to develop, almost all kinds of endoscopic surgery will be performed by this technology.