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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 조인휘
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수36
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디지털 기술은 기존의 기술, 방식과 융합하여 새로운 컨텐츠를 생성하고 자동화하는 등 다양한 연쇄효과를 일으키고 있다. 원격 진료는 디지털과 기존의 전통적인 의료방식이 융합한 형태의 서비스로서 의료 전문가가 정보통신기술을 활용하여 다른 의료 전문가나 환자에게 의료기술이나 서비스를 제공하는 것을 말한다. 원격진료는 특수한 상황에 더욱 효과적인 진료를 가능하게 함으로 많은 연구가 이루어지고 있다. 미국의 경우 90년대 이후부터 원격 진료가 본격적으로 활성화되었고 현재는 법적으로 원격 진료가 허용되어 많은 진료가 비대면으로 이루어지고 있다. 더불어, 최근 코로나19로 인해 멀티미디어를 통한 원격진료가 급증하는 등 원격진료의 비율이 급격하게 증가하였다. 한국의 경우에는 정부가 비대면 진료를 적극 추진하고 있음에도 의료계나 일부 시민단체의 반대로 인해 아직 원격 진료가 본격적으로 활성화되지는 못하고 있다. 그러나 코로나19가 일상생활에 큰 영향을 미치면서 2020년 2월 말에는 전화 진료를 허용하는 등 원격진료의 필요성과 가능성을 검증할 수 있는 기회가 더욱 빨리 도래하였다. 원격 진료는 디지털 기술을 이용한 비대면 진료이기 때문에 진료과정에서 수많은 영상, 음성 데이터가 필연적으로 발생하게 된다. 본 논문은 원격 진료 과정에서 발생하는 영상의 음성 데이터에서 현직 의사의 자문을 통해 선정한 유의미한 핵심 키워드 6개(“고열”, ”통증”, “증상”, “흡연”, “식습관”, “가족력”)를 인식한 결과와 그 키워드가 포함된 문장을 감정분석한 결과를 조합하여 영상 데이터를 초고화질, 고화질, 저화질, 초저화질의 4가지 단계로 나눠서 저장한다. 이를 통해 원격진료에 유의미한 부분은 강조하고 무의미한 부분은 최소화하여 결과적으로는 영상 용량을 축소시킬 수 있는, 인공지능 기반의 STT(Speech To Text)와 Sentiment Analysis 그리고 bitrate 기반의 영상 화질 조절 기능을 결합한 시스템을 제안한다. 시스템의 효율성을 검증하기 위해 10가지 질병의 각 증상에 대한 대화 음성 데이터를 이용한 인식률 실험으로 Google Speech To Text를 검증한 후, AI hub의 감성 분석 말뭉치 data set을 활용하여 Sentiment Analysis의 효율성을 검증하였다. Sentiment Analysis는 Google Sentiment Analysis API와 BERT를 fine-tuning한 모델 각각의 결과를 비교하여 더 나은 accuracy를 보이는 BERT를 채택하였다. 그리고 일반적인 영상과 bps가 조절된 영상의 용량 비교 실험을 진행하였다. Google Speech To Text의 한국어 인식률은 평균 95%로 측정되었으며 측정 시간은 평균 3.6초로 결과가 도출되었다. 인식에 소요되는 시간이 짧지는 않지만 영상 데이터의 화질 조절을 이뤄내는 데에는 무리가 없고 한국어 인식률은 높은 수준의 신뢰도를 보였다. bps가 조절된 영상들이 키워드의 노출 횟수, 화질 별 bps압축 비율에 따라 압축 효율이 증가되는 결과 또한 실험을 통해 도출하였다.
목차
제1장 서론 1제1절 연구의 배경 및 필요성 1제2절 연구의 목적 및 구성 2제2장 관련 연구 3제1절 Speech To Text 3제2절 Sentiment Analysis API 4제3절 BERT 5제3절 Bitrate Control 6제4절 FFMPEG 7제3장 영상 화질 조절 시스템 8제1절 시스템 모델 8제2절 Speech To Text 효율성 검증 10제3절 Sentiment Analysis 효율성 비교 11제4장 성능 평가 15제1절 실험 환경 및 구현 15제2절 성능 평가 결과 21제5장 결론 26참고문헌 28ABSTRACT 32
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