• 문화기술의 융합
• /
• 제7권3호
• /
• pp.571-576
• /
• 2021

본 연구는 기존 휘트니스 사업의 문제점을 극복하고, 코로나 시국에 대한 늘어난 수요를 충족시킬 수 있는 휘트니스 시스템을 구축하고자 수행되었다. 비대면 휘트니스 에듀테인먼트 서비스를 위한 플랫폼 기술로써 다양한 신체 부위 운동 및 네트워크형 정보 동기화가 가능한 차세대 휘트니스 운동 기구이다. 휘트니스 장비의 운동 정보를 동기화하여, MR 기반 아바타를 통한 학습형 콘텐츠로 구성하였다. 이용하는 사용자의 누적 운동 효과에 따른, LSTM 기반 알고리즘을 적용한 A.I 분석으로 운동량 분석을 통한 맞춤형 평가 시스템의 적용성을 검토하여 정량화된 결과를 도출하였다. 학계 전문가를 통한, 체계적 운동 기법 적용을 위한 모션 캡처 및 3D 가시화 휘트니스 프로그램으로 이용자의 휘트니스 지식 및 운동능력 향상에 기여할 것이라 판단된다.

• Archives of Plastic Surgery
• /
• 제49권1호
• /
• pp.99-107
• /
• 2022

Background Dermal backflow (DBF), which refers to lymphatic reflux due to lymphatic valve insufficiency, is a diagnostic finding in lymphedema. However, the three-dimensional structure of DBF remains unknown. Photoacoustic lymphangiography (PAL) is a new technique that enables the visualization of the distribution of light-absorbing molecules, such as hemoglobin or indocyanine green (ICG), and can provide three-dimensional images of superficial lymphatic vessels and the venous system. This study reports the use of PAL to visualize DBF structures in the extremities of patients with lymphedema after cancer surgery. Methods Patients with a clinical or lymphographic diagnosis of lymphedema who previously underwent surgery for cancer at one of two participating hospitals were included in this study. PAL was performed using the PAI-05 system. ICG was administered subcutaneously in the affected hand or foot, and ICG fluorescence lymphography was performed using a near-infrared camera system prior to PAL. Results Between April 2018 and January 2019, 21 patients were enrolled and examined using PAL. The DBF was composed of dense, interconnecting, three-dimensional lymphatic vessels. It was classified into three patterns according to the composition of the lymphatic vessels: a linear structure of lymphatic collectors (pattern 1), a network of lymphatic capillaries and lymphatic collectors in an underlying layer (pattern 2), and lymphatic capillaries and precollectors with no lymphatic collectors (pattern 3). Conclusions PAL showed the structure of DBF more precisely than ICG fluorescence lymphography. The use of PAL to visualize DBF assists in understanding the pathophysiology and assessing the severity of cancer-related lymphedema.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권12호
• /
• pp.111-119
• /
• 2022

본 연구는 빅데이터 분석을 이용하여 코로나19 전후의 3D가상패션에 대한 인식의 변화를 알아보기 위하여 코로나19 발생 전인 2017년 1월1일부터 발생 이후인 2022년 10월30일까지 소셜미디어 네이버, 다음, 구글, 유튜브에서 추출한 3D 가상패션 관련 주요 단어들을 대상으로 텍스톰을 이용하여 빅데이터 자료를 수집하였다. 수집된 단어는 정제 과정을 거친 후 워드클라우드, 단어의 빈도, 연결중심성, 네트워크 시각화와 CONCOR 분석을 실시하였다. 3D 가상패션을 키워드로 32,461개의 단어를 추출하여 분석한 결과 패션, 가상, 기술의 출현빈도와 중심성이 가장 높게 나타났으며 디지털, 디자인, 의상, 활용, 제조의 출현빈도도 높게 나타났다. 이를 통해 3D 가상패션이 기술의 발달과 더불어 산업 전반에 활용되고 있음을 알 수 있었다. 특히 코로나19 이후 가장 부각되는 주요 단어는 메타버스와 3D 교육으로서 패션산업에서의 요구도가 높게 나타나고 있다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제8권6호
• /
• pp.287-294
• /
• 2022

본 연구의 목적은 코로나 19 발병 이후 비대면 사회가 지속됨에 따라 새롭게 각광받는 기술인 "메타버스"에 대한 소비자들의 인식을 빅데이터 분석을 통하여 알아보고자 함에 있다. 본 연구는 코로나19 이전과 이후로 나누어 메타버스에 대한 소비자의 인식을 분석하기 위해 텍스트 마이닝을 활용한 빅데이터 분석을 수행하였다. 단어 정제를 통하여 상위 30개의 키워드를 추출, 이를 토대로 각 키워드간의 연결망 분석, Concor분석을 통하여 시각화를 진행하였다. 분석을 진행한 결과 비대면 사회가 지속되며 메타버스가 트렌드로 급 부상하였다는 것을 확인하였다. 이전의 메타버스는 라이프 로깅의 한부분으로써 SNS 같은 텍스트 데이터에 치중되어 있었지만 이후, 가상현실 공간에 주목하기 시작하여 많은 플랫폼을 발생시키고 산업도 확대 되었다. 본 연구의 한계점은 포털사이트의 검색빈도를 통해 데이터를 수집하였기 때문에 익명성이 보장되어있어 데이터 수집 시 인구통계학적 특성이 반영되지 않았다는 점이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권8호
• /
• pp.143-149
• /
• 2022

특허문서는 연구 개발된 기술에 대한 상세한 결과를 포함하고 있기 때문에 효과적인 기술분석을 위한 다양한 특허분석 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히 통계학과 머신러닝 알고리즘에 의한 정량적인 특허분석에 대한 연구가 최근 활발하게 이루어지고 있다. 정량적 특허분석에서 가장 많이 사용되는 특허 데이터는 기술 키워드이다. 기술 키워드 데이터를 분석하는 기존의 방법은 대부분 음의 무한대부터 양의 무한대까지 실수 공간 전체를 확률변수의 값으로 갖는 가우시안 확률분포에 기반한 모형이었다. 본 논문에서는 이론적으로 0부터 양의 무한대까지의 값을 갖는 특허 키워드의 빈도 데이터를 분석하기 위하여 감마 확률분포를 활용한 모형을 제안한다. 또한 감마 회귀모형의 회귀방정식을 결정하기 위하여 키워드 간의 기술 연관성을 시각화하는 2-모드 네트워크를 구축한다. 제안 방법과 기존의 가우시안 기반의 분석모형 간의 성능평가를 위하여 실제 특허 데이터를 수집하여 분석한다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제8권6호
• /
• pp.787-793
• /
• 2022

코로나19 이후 사회적 거리두기와 비대면 서비스, 홈코노미족의 등장과 더불어 방문 외식이 비대면 외식으로 빠르게 대체되고 있다. 본 연구의 목적은 코로나19 창궐 이후 변화하는 외식산업의 트렌드에 맞춰 생활방역 중심의 안전한 외식문화 환경 조성 방안을 발굴하고 음식문화 개선 사업의 방향성 정립 및 사업의 효과성 제고를 도모함이 연구의 목적이다. 본 연구는 코로나 이전인 2018년 01월 01일부터 2019년 10월 31일, 코로나 이후인 2020년 01월 01일부터 2021년 12월 31일까지 TEXTOM을 활용하여 검색빈도 수집 및 정제, TF-IDF분석 수행 및 Ucinet6 프로그램을 활용, NetDraw를 활용한 시각화를 구현, 핵심 키워드의 노드 간 연결망을 파악하였다. 마지막으로 Concor분석을 통해 이들 간의 군집화를 수행하였다. 연구 결과, 코로나19의 이전과 이후 검색 빈도를 확인해 보면 코로나 팬데믹이 외식산업의 변화에 크게 영향을 끼치는 것을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.11-19
• /
• 2022

최근 의료영상의 발전에 따라 의료 영상 생성에 대한 다양한 연구가 제안되고 있는데, 이와 관련하여 생성된 의료 영상의 품질과 다양성을 정확하게 평가하는 것이 중요해지고 있다. 생성된 의료 영상을 평가하는 방법으로는 전문가의 시각적 튜링 테스트(visual turing test), 특징 분포 시각화, IS, FID를 통한 정량적 평가를 통해 평가하고 있으나 의료 영상을 품질(fidelity)과 다양성(diversity) 측면에서 정량적으로 평가 하는 방법은 거의 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 DCGAN과 PGGAN 생성 모델을 통해 비소세포폐암 환자의 흉부 CT 데이터 셋을 학습하여 영상을 생성하고, 이를 품질(fidelity)과 다양성(diversity) 측면에서 두 생성 모델의 성능을 평가한다. 1차원 점수 기반 평가방법인 IS, FID와 2차원 점수 기반 평가방법인 Precision 및 Recall, 개선된 Precision 및 Recall을 통해 성능을 정량적으로 평가하고, 의료영상에서의 각 평가방법들의 특징과 한계점에 대해서도 분석한다.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.151-158
• /
• 2024

Although on-device artificial intelligence (AI) has gained attention to diagnosing machine faults in real time, most previous studies did not consider the model retraining and redeployment processes that must be performed in real-world industrial environments. Our study addresses this challenge by proposing an on-device AI-based real-time machine fault diagnosis system that utilizes continual learning. Our proposed system includes a lightweight convolutional neural network (CNN) model, a continual learning algorithm, and a real-time monitoring service. First, we developed a lightweight 1D CNN model to reduce the cost of model deployment and enable real-time inference on the target edge device with limited computing resources. We then compared the performance of five continual learning algorithms with three public bearing fault datasets and selected the most effective algorithm for our system. Finally, we implemented a real-time monitoring service using an open-source data visualization framework. In the performance comparison results between continual learning algorithms, we found that the replay-based algorithms outperformed the regularization-based algorithms, and the experience replay (ER) algorithm had the best diagnostic accuracy. We further tuned the number and length of data samples used for a memory buffer of the ER algorithm to maximize its performance. We confirmed that the performance of the ER algorithm becomes higher when a longer data length is used. Consequently, the proposed system showed an accuracy of 98.7%, while only 16.5% of the previous data was stored in memory buffer. Our lightweight CNN model was also able to diagnose a fault type of one data sample within 3.76 ms on the Raspberry Pi 4B device.

• Genomics & Informatics
• /
• 제21권4호
• /
• pp.46.1-46.10
• /
• 2023

Colon adenocarcinoma (COAD) is the predominant type of colorectal cancer. Early diagnosis and treatment can significantly improve the prognosis of COAD patients. Anoctamin 7 (ANO7), an anion channel protein, has been implicated in prostate cancer and other types of cancer. In this study, we analyzed the expression of ANO7 and its correlation with clinicopathological characteristics among COAD patients using the Gene Expression Profiling Interactive Analysis 2 (GEPIA2) and the University of Alabama at Birmingham CANcer (UALCAN) databases. The GEPIA2, Kaplan-Meier plotter, and the Survival Genie platform were employed for survival analysis. The co-expression network and potential function of ANO7 in COAD were analyzed using GeneFriends, the Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery (DAVID), GeneMANIA, and Pathway Studio. Our data analysis revealed a significant reduction in ANO7 expression levels within COAD tissues compared to normal tissues. Additionally, ANO7 expression was found to be associated with race and histological subtype. The COAD patients exhibiting low ANO7 expression had lower survival rates compared to those with high ANO7 expression. The genes correlated with ANO7 were significantly enriched in proteolysis and mucin type O-glycan biosynthesis pathway. Furthermore, ANO7 demonstrated a direct interaction and a positive co-expression correlation with mucin 2 (MUC2). In conclusion, our findings suggest that ANO7 might serve as a potential prognostic biomarker and potentially plays a role in proteolysis and mucin biosynthesis in the context of COAD.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제16권2호
• /
• pp.179-184
• /
• 2024

Franchise are now a red ocean in Food industry and they need to find other options to appeal for their product, the uprising content, food tech. The franchises are working on R&D to help franchisees with the operations. Through this paper, we analyze the franchise interest on food tech and to help find the necessity of development for franchisees who are in needs with hand, not of human, but of technology. Using Textom, a big data analysis tool, "franchise" and "food tech" were selected as keywords, and search frequency information of Naver and Daum was collected for a year from 01 January, 2023 to 31 December, 2023, and data preprocessing was conducted based on this. For the suitability of the study and more accurate data, data not related to "food tech" was removed through the refining process, and similar keywords were grouped into the same keyword to perform analysis. As a result of the word refining process, a total of 10,049 words were derived, and among them, the top 50 keywords with the highest relevance and search frequency were selected and applied to this study. The top 50 keywords derived through word purification were subjected to TF-IDF analysis, visualization analysis using Ucinet6 and NetDraw programs, network analysis between keywords, and cluster analysis between each keyword through Concor analysis. By using big data analysis, it was found out that franchise do have interest on food tech. "technology", "franchise", "robots" showed many interests and keyword "R&D" showed that franchise are keen on developing food tech to seize competitiveness in Franchise Industry.