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GAN 으로 합성된 흉부 X-ray 를 활용한 의료 인공지능 교육 모델에 관한 사례 연구
이규빈 ( Gyubin Lee ),윤예빈 ( Yebin Yoon ),함소진 ( Sojin Ham ),배현진 ( Hyun-jin Bae ),유원상 ( Wonsang You ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
최근 AI 를 활용한 의료 진단 솔루션 시장이 크게 성장함에 따라 의료 인공지능 기술에 대한 대학 교육에 대한 수요가 증가하고 있지만, 개인정보 유출의 위험성 등으로 인하여 의료 데이터를 대학 교육에 활용하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 실제 의료 데이터 대신 생성적 적대 신경망(GAN)으로 합성된 흉부 X-ray 영상을 활용한 의료 인공지능 교육 모델의 사례를 제시한다. 프로메디우스㈜에 의해 제공받은 흉부 X-ray 합성영상을 사용하여, VGG-16 모델을 훈련하고 성능을 검증 및 평가하며 미세조정을 통해 성능을 개선하는 교육 모델을 구성하였다. 또한 교육모델이 의료 인공지능에 대한 학생들의 이해력 향상에 기여한 효과를 정량적으로 평가하였다.
이영찬 ( Youngchan Lee ),윤예빈 ( Yebin Yoon ),박범진 ( Bumjin Park ),김이안 ( Ian Kim ),이규빈 ( Gyubin Lee ),이승현 ( Seunghyun Lee ),함소진 ( Sojin Ham ),문희창 ( Hee Chang Moon ),유원상 ( Wonsang You ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
자율주행 기술이 급속도로 발전하고 있지만, 자율주행 레이싱 기술과 관련 산업은 전세계적으로 아직 걸음마 수준이다. 본 연구팀은 국내 자율주행차 대표기업인 ㈜언맨드솔루션에서 지원하는 플랫폼을 사용하여 자율주행 레이싱 제어 모델 프레임워크를 설계하고 기초 실험을 진행하였다. 제안된 자율주행 레이싱 제어 모델은 GPS 신호처리부, LiDAR 신호처리부, 영상처리부, 차량제어부, 추월/회피 제어부, 컨트롤러 통신부 등으로 구성된다. 실험을 통해 각 구성요소에 대한 기본 성능을 검증하였고, 레이싱에 최적화된 인공지능(AI) 기반 추월/회피 제어 알고리즘 개발을 위한 중요한 토대를 마련하였다. 본 연구를 바탕으로 2021년 11월에 국내 최초로 개최되는 세계 AI 로보카레이스 대회에 출전하여 제안된 자율주행 레이싱 제어 모델 프레임워크의 성능을 검증할 계획이다.