• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2004년도 제29회 추계학술대회 발표논문집
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• pp.53-55
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• 2004

본 연구에서는 병원에서 멀리 떨어진 교통사고, 낙상에 의한 두개골이나 경추, 척추등의 골절을 동반한 심각한 외상이 있거나 기흉등의 육안으로 진단하기 힘든 응급환자에 있어서는, 구급차를 이용하여 후송중이라 하더라도 방사선검사를 하여 전문의로부터 적절한 진단을 받고 응급조치를 할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 응급상황에 사용할 수 있도록 CDMA 1X EVDO 방식의 통신망을 기반으로 하는 이동형 의료영상 전송장치의 프로토타입을 구현하고 성능을 평가하는 것이다. 설계된 시스템은 영상을 전송하기 위한 DICOM 영상전송 클라이언트로 노트북 컴퓨터에 CDMA 1X EVDO 방식을 지원하는 셀룰러폰을 연결하였으며, 병원에는 영상을 받기 위한 DICOM 영상수신 서버를 설치하였다. DR영상을 영상전송 클라이언트의 저장소에 저장한 후, JPEG2000형식으로 압축하여 수신서버로 전송하였다. 모든 영상은 progressive하게 전송되어지고 디스플레이에 표시되었다. 영상의 질을 평가하기 위하여 PSNR을 계산하였으며, 전송품질을 측정하기 위하여 차량의 속도에 따른 CDMA2000 1X-EVDO의 전송률 및 영상의 전송속도를 측정하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.57-78
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• 2020

인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.