• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권12호
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• pp.7757-7759
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• 2013

Physicians, in order to study the causes of cancer, detect cancer earlier, prevent or determine the effectiveness of treatment, and specify the reasons for the treatment ineffectiveness, need to access accurate, comprehensive, and timely cancer data. The cancer care environment has become more complex because of the need for coordination and communication among health care professionals with different skills in a variety of roles and the existence of large amounts of data with various formats. The goals of health care systems in such a complex environment are correct health data management, providing appropriate information needs of users to enhance the integrity and quality of health care, timely access to accurate information and reducing medical errors. These roles in new systems with use of agents efficiently perform well. Because of the potential capability of agent systems to solve complex and dynamic health problems, health care system, in order to gain full advantage of E- health, steps must be taken to make use of this technology. Multi-agent systems have effective roles in health service quality improvement especially in telemedicine, emergency situations and management of chronic diseases such as cancer. In the design and implementation of agent based systems, planning items such as information confidentiality and privacy, architecture, communication standards, ethical and legal aspects, identification opportunities and barriers should be considered. It should be noted that usage of agent systems only with a technical view is associated with many problems such as lack of user acceptance. The aim of this commentary is to survey applications, opportunities and barriers of this new artificial intelligence tool for cancer care information as an approach to improve cancer care management.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.64-67
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• 2006

현재의 컴퓨터 성능과 주변기기 발전은 유비쿼터스 컴퓨팅이라는 새로운 형태의 개념을 도입하게 만들었다. 언제 어디에서라는 유비쿼터스의 개념처럼 네트워크(유 무선)를 이용하여 사용자가 원하는 정보를 장소와 시간에 제약받지 않고 얻음으로서, 사용자들은 정보에 대한 접근이 용이해졌고 방대한 정보를 얻을 수 있게 되었다. 이때 정보의 제공과 피드백은 상호작용성을 가진 에이전트 형태로 구현되는 추세이다. 인공지능 기법을 적용한 지능형 에이전트의 경우 친근감 있는 캐릭터를 사용하여 정보의 신뢰를 향상시킬 뿐만 아니라, 사용자의 행동양식과 의도 파악을 위한 도구로 사용되고 있다. 본 논문은 캐릭터성을 추가한 지능형 에이전트의 개념과 정의를 살펴보고 이를 이용해 수익을 창출하려는 국내 시장의 사례를 연구하여 특징을 분석하고, 성장 가능성과 발전 방안을 모색해보고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.21-30
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• 2007

시뮬레이션이란 실세계의 다양한 객체들의 구조와 행위에 대한 자료를 수집하여 모델링하고 이를 컴퓨터 프로그램으로 모의 실험함을 말하며, 주요 기반기술들로서 DEVS (Discrete Event System Specification) 형식론을 비롯하여 페트리 넷 이나 구조적 오토마타 등이 연구되고 있다. 그러나 이러한 시뮬레이션의 연구영역이 보다 다양화되고 복잡하게 발전됨에 따라, 최근에는 인공지능의 지능형 에이전트기법을 도입하여 해결하는 연구가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션에 관한 모의실험을 보다 원활히 수행하기 위해서 지능형 멀티 에이전트기반의 시뮬레이션 도구를 개발하고자 한다. 이러한 도구의 특징은 첫째, 인공지능의 기능들을 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째, 유한상태기계(FSM)기반으로 에이전트 시스템을 설계하여, 시뮬레이션의 설계 모델을 보다 단순화 할 수 있는 장점이 있으며, 셋째, 모델러, 스크립터, 시뮬레이터등의 보조툴들을 제공함으로서 사용자들이 보다 편리하게 시뮬레이션 시스템을 개발할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 시스템의 구성은 코어 시뮬레이션 엔진 유틸리티, 그리고 기타 보조툴들로 구성하였으며, 현재까지 개발된 시스템으로 몇 가지 영역을 대상으로 실험을 하였고 그 결과를 기술하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.118-126
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• 2006

건축공사가 대형화됨에 따라 대규모 지하공간을 구축하기 위한 흙막이 공사의 중요성도 점차 커지고 있다. 따라서 적정한 흙막이공법의 선정은 건축공사의 원활한 수행을 위해서 매우 중요한 요소 중의 하나라 할 수 있다. 그러나 흙막이공법의 설계와 시공이 분리되어 있는 우리나라의 경우에는 많은 설계변경이 발생하고 있고, 이러한 설계변경은 건설사업의 성패를 좌우하는 공사비와 공기 측면에서 지대한 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 이러한 흙막이공법에 대한 의사결정 단계에서 활용할 수 있는 Support Vector Machine(SVM)을 활용한 흙막이공법 선정모델을 구축하여 제안하였다. SVM은 기본적으로 이원분류를 위한 분류기이기 때문에 이원분류기를 조합한 형태의 다원분류기로 확장하여 모델을 구축하였다. 구축한 SVM 모델을 실제사례에 적용한 결과 비교적 정확한 결과를 도출하는 것으로 나타났으며, 따라서 본 연구에서 제시한 SVM 흙막이공법 선정모델은 흙막이공법 선정의 의사결정과정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 비파괴검사학회지
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• 제17권4호
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• pp.248-261
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• 1997

용접 결함에 대한 초음파탐상시험으로부터 결함의 종류를 결정하는 것은 초음파형상인식기법에 의해 가장 잘 해결할 수 있기 때문에 지금까지 이 기법에 대한 연구가 많이 수행되어 왔다. 그러나 이 기법은 지금까지의 많은 연구에도 불구하고, 실제 산업 현장에서는 아직까지 널리 사용되지 못하고 있는 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는, 용접 결함으로부터 초음파 신호를 채취하여 입력하면 적절한 신호처리를 통해 신호의 특징을 추출하고 신경회로망 등 다양한 인공지능기법을 적용하여 용접 결함의 종류를 자동적으로 판별하는 지능형 초음파 신호 분류 소프트웨어를 개발하였다. 그리고 개발된 분류기를 이용하여 용접부내에 존재하는 용접 결함을 균열(Crack)과 비균열(non-crack)으로 분류하는 문제에 적용함으로써, 산업 현장에서 쉽게 이용할 수 있는 실제적인 분류기로서의 가능성을 검증하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제43권5호
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• pp.397-404
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• 2020

Coronavirus disease(COVID-19) is highly infectious disease that directly affects the lungs. To observe the clinical findings from these lungs, the Chest Radiography(CXR) can be used in a fast manner. However, the diagnostic performance via CXR needs to be improved, since the identifying these findings are highly time-consuming and prone to human error. Therefore, Artificial Intelligence(AI) based tool may be useful to aid the diagnosis of COVID-19 via CXR. In this study, we explored various Deep learning(DL) approach to classify COVID-19, other viral pneumonia and normal. For the original dataset and lung-segmented dataset, the pre-trained AlexNet, SqueezeNet, ResNet18, DenseNet201 were transfer-trained and validated for 3 class - COVID-19, viral pneumonia, normal. In the results, AlexNet showed the highest mean accuracy of 99.15±2.69% and fastest training time of 1.61±0.56 min among 4 pre-trained neural networks. In this study, we demonstrated the performance of 4 pre-trained neural networks in COVID-19 diagnosis with CXR images. Further, we plotted the class activation map(CAM) of each network and demonstrated that the lung-segmentation pre-processing improve the performance of COVID-19 classifier with CXR images by excluding background features.

• 대한공간정보학회지
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• 제1권2호
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• pp.143-152
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• 1993

수질개선을 위한 장기연구 사업(G-7 Project)이 환경처 주관으로 시작되었다. 이 연구사업의 하나인 수질 정보 시스템 개발은 2개의 국립연구소와 대학, 그리고 관련 회사들의 합작으로 추진되고 있다. 이 연구는 통합적 수질관리를 위한 컴퓨터 시스템(ISWQM : Integrated System of Water Quality Management)의 개발을 목표로 하고 있다. 이 ISWQM은 4개의 주된 구성요소 - GIS 데이타베이스, 두개의 인공지능 기법을 바탕으로 한 도심지 오염 부하량 산정을 위한 모델들, 그리고 GIS 데이타베이스와 모델이 연계를 위한 컴퓨터 S/W - 들로서 구성되어 있다. 이러한 ISWQM은 주로 장기적 수질 관련 정책입안을 위한 의사 결정에 도움을 주기 위하여 개발이 시작되었다. GIS는 이러한 수질 관리 시스템의 개발에 있어서 필요시 되는 모든 입력 자료의 공간 데이타베이스 구성에 사용되었으며, GUI(Graphic User Interface)를 통한 위의 4개의 구성요소들을 연계시켜 효율적 SI(System Integration)을 이룩하는데 사용되었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.75-80
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• 2005

선박 침수 사고의 경우, 선박의 운용 책임자가 취할 수 있는 대응방안이 한정되어 있어 정확한고 신속한 의사결정을 위해서는 기존의 안전관련 시스템을 활용한 효율적인 의사결정 지원 시스템이 필요하다. 수밀 및 준수밀 문, 격벽 밸브, 배수 펌프 둥과 같이 침수 사고 시 작동하는 대부분의 시스템들은 침수가 선박 전체로 전파되는 것을 막도록 충분한 구획분할 정도를 확보하는데 목적이 있다. 침수 시나리오가 파국적이지 않다고 가정하더라도 발라스트 탱크의 사용은 침수 전파 방지와 선박 안정성을 향상하기 위한 매우 효과적인 방안이 될 수 있다. 본 논문에서는 침수 손상 시 최적의 대응방안을 위해 채워져야 하는 발라스트 탱크들을 선정하고, 각 발라스트 탱크의 수위를 결정하는 최적화 알고리즘을 기술한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.307-316
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• 2011

대부분의 해양 사고는 인적 요인에 의해 발생하며, 항행 전문가들은 그 문제의 해결을 위해인적 요인의 영향을 받지 않는 항행 지원 시스템을 요구하였다. 항행을 지원하기 위한 인공지능 기술 중에서 전문가 시스템은 전문가의 지식이나 경험들을 이용한 지식베이스와 그 추론 엔진의 구현을 통해 기계가 해당 분야의 전문가 역할을 대신할 수 있는 중요한 기법이다. 현실세계에서 복잡한 상황에 대한 정확한 판단을 하기 위해서는 여러 분야의 전문가에 의한 종합적인 판단이 필요하며, 특히, 그러한 판단은 여러 위험요소가 잠재되어 있는 항행상황에서 더욱 중요하다. 이 논문에서는 블랙보드 시스템을 이용하여 다양한 전문가 시스템으로부터 얻은 항행 안전 지식의 융합 방법을 제안하고, 테스트 시스템을 설계 및 구현하여 제안하는 방법의 타당성을 보인다.

• 기술혁신학회지
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• 제22권2호
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• pp.265-281
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• 2019

경제가 성장하고 인터넷이 발전되면서 사람들의 경제형태와 소비는 많이 바뀌었다. 중국 알리바바 그룹은 모바일, 온라인, 오프라인, 인공지능을 결합한 플랫폼으로 약 28조의 매출을 창출하고 있다. 이는 1초에 약 25만건을 처리하는 수준이며, 2016년 대비 40% 증가했다. 이를 가능하게 한 핵심 기술은 소위 Data Technology라고 불리는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅이 융합된 기술이다. 기술의 발전속도에 비해 Data Technology에 관한 정확한 개념적 정의는 부족하다. 이에 본 논문은 빅데이터 분석기법인 TexTom을 활용하여 구글과 네이버의 최근 3개년(2015년 11월~2018년 11월) 신문기사를 데이터 마이닝 및 정제하여 'Data Technology' 키워드로 한정하여 관련 핵심 키워드를 도출하였다. 그 결과 빅데이터, O2O, 인공지능, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅의 핵심 키워드 기술이 Data Technology와 관계가 있음을 알수 있었다. 본 연구의 분석결과는 향후 Data Technology 시대가 도래되면 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.