· 기업소개 : 치과 영역에서 정밀한 3차원 CT 데이터를 활용하여 새로운 영상 진단 방법과 보철물 및 치아 크라운 제작에 활용 · 산업문제 : Synchroton 기반의 CT 이미지를 이용한 3차원 치아 모델링

· 제시된 해결방안 : Synchrotron을 이용한 3D 치아 모델링 가능, 정확도 99.75%이상의 실제 치아와 유사한 3D 모델링 가능, 치아 내부의 크랙이나 신경구조 진단 가능 · 활용계획 및 기대성과 : 크라운 제작시 기공소나 의사의 추가 보정이 필요 없음

CT 데이터, Synchtron, 3d 모델링

· 기업소개 : 교육 및 연구와 진료를 통하여 의학 발전을 도모하고 국민건강 향상에 기여하는 국립대학교병원의 설립이념에 따라 1956년 11월에 개원하여 현재 세계적 수준의 의료진과 첨단 진료센터를 갖춘 최고의 공공 메디컬센터 · 산업문제 : 당뇨발생 예측에 도움이 되는 식이패턴 군집 및 신규데이터 군집 예측

· 제시된 해결방안 : 기존의 군집기법으로는 유의미한 군집패턴을 찾기가 어려웠기 때문에 새로운 군집기법을 제시하여 유의미한 차이를 보이는 군집들을 찾을 수 있었음

의료, 당뇨, 군집, 음식섭취

· 기업소개 : loT 데이터를 기반으로 동작균형 분석 솔루션을 제공하는 기업 · 산업문제 : IMU 장치로부터 시계열 측정 데이터를 통해 건강상태를 판단하기 위한 정량적 지표를 위한 수학적 모델 개발

· 제시된 해결방안 : FFT를 활용한 Entropy 계산 후 건강 상태 구분, Sample Entropy를 계산함, ­ 건강, 보통/심각 분류 XGBoost 93%, Random Forest 97%의 정확도 도출, ­ Feature importance의 결과, sample entropy가 건강의 이진분류에서 중요하게 나타남. · 활용계획 및 기대성과 : 보행데이터를 바탕으로 근골격계 관련 질병/손상의 정도에 따른 건강상태 구분 가능, ­ 건강상태를 구분하는 새로운 지표를 제시하였고 건강 상태 조기 예측 및 알림 가능

시계열데이터, 건강데이터, Entropy

· 기업소개 : ㈜디엔은 인공지능을 활용한 안과용 진단 의료기기 및 소프트웨어를 개발, 생산하는 기업 · 산업문제 : 원격 동공 반응 검사를 위한 동공 크기 측정 방법 연구 및 관련 문제 해결

· 제시된 해결방안 : 영상 데이터로부터 측정된 동공의 크기 값에 알맞은 평활화 작업을 찾아서 제시하였고, 이를 바탕으로 동공 반응 검사의 객관적인 지표에 관한 결과를 얻음 · 활용계획 및 기대성과 : 원격의료 시스템 구축 및 모바일 헬스케어를 이용한 생활 밀착형 건강관리 분야에 활용 예정

원격 동공 반응 검사, 영상데이터 분석, 원격 검사

· 기업소개 : 숙박 업소의 정보를 소비자에게 제공하고 편리한 예약을 가능하게 하는 숙박 O2O 서비스 기업임 · 산업문제 : 고객의 구매 이력 데이터 등으로 쿠폰의 효용성 분석 및 구매 전환율을 높이기 위한 쿠폰 효용성 증대 방법 개발

· 제시된 해결방안 : 지역별 및 요일별 고객의 쿠폰 사용 특성이 구별됨을 확인, ­ Hwakes process로 숙소 사용 이벤트를 예측한 결과 쿠폰 사용 구매가 다음번의 쿠폰 사용 구매를 가장 많이 촉진됨을 확인, 숙박 구매 건수와 쿠폰 사용 구매 건수의 Granger-causality 계산 결과를 확인 · 활용계획 및 기대성과 : 업체의 쿠폰 제공 전략의 효과성을 측정하는 지표로 활용될 수 있는 다양한 수리적 모형의 개발 가능성을 보여줌

특성분석, 고객 분석, 구매전환율

· 기업소개 : 삼성서울병원은 최고의 의료 기술로 중증 고난도 환자를 맞춤 치료하여 최고의 치료 성과를 구현하는 병원을 추구하고 있으며, 특히 미래의료를 선도하는 첨단 지능형 병원을 만들기 위해 혁신 중임 · 산업문제 : 기계학습 기반 혈압파형의 정상과 비정상을 자동으로 감지하는 알고리듬 개발 및 실시간 데이터 분류 및 모니터링을 위한 소프트웨어의 개발

· 제시된 해결방안 : 1. 혈압 파형 자동 주기추출 알고리듬 개발 2. 레이블링을 위한 GUI 소프트웨어 개발 3. 레이블링된 데이터를 이용한 혈압 파형 구분 딥러닝 모델의 개발 4. GUI기반 혈압 모니터링 소프트웨어 개발 · 활용계획 및 기대성과 : 실시간 혈압데이터는 수술장에서 환자의 상태를 모니터링하거나 혈관의 기능을 평가하기 위해 사용되는 데이터로 이에 대한 기계학습 기반의 모니터링은 의사로 하여금 불필요한 작업을 줄여줄 수 있을 뿐만 아니라 정확한 지표를 계산하는데 활용 될 수 있다. 현재 문제해결 단계에서는 실시간 입력파형을 상정하여 데이터를 처리하고 있지만 추후 병원과의 연계를 통해 실제 측정 장치에서 입력받는 데이터를 처리할 수 있을 것으로 기대한다.

혈압파형, 자동추출, 파형구분