지난 수십 년 간 연구자들은 효과적인 진료지원시스템을 개발하기 위해 다양한 도구와 방법론들을 제안하였고 지금도 새로운 방법론과 도구들을 계속적으로 개발하고 있다. 그 중에서 흉통으로 응급실에 내원한 노인환자에 대한 정확한 진단은 중요한 이슈 중의 하나였다. 따라서 많은 연구자들이 의사의 진단 능력을 향상시키기 위한 지능적인 의료의사결정과 시스템 개발에 투신하고 있지만 전통적인 의료시스템에 따른 대부분의 진료의사결정이 단일 분류기(classifier)에 기반하고 있어 만족스런 성능을 보여주지 못하고 있는 것이 현실이다. 따라서 이 논문은 앙상블 전략을 활용하여 의사들이 노인환자들의 흉통을 더 정확하고 빠르게 진단하는데 있어 도움을 줄 수 있게 하였다. 의사결정나무, 인공신경망, SVM 모델을 결합한 앙상블 기법을 실제 응급실에서 수집한 응급실 자료에 적용하였고, 그 결과 단일 분류기를 사용하는 것에 비해 월등히 향상된 진단 성과를 보이는 것을 관찰 할 수 있었다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.4A
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pp.379-386
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2007
In this paper, we propose an efficient diagnosis algorithm for multiple stuck-at faults. Because of using vectorwise intersections as an important metric of diagnosis, the proposed diagnosis algorithm can diagnose multiple defects in single stuck-at fault simulator. In spite of multiple fault diagnosis, the number of candidate faults is drastically reduced. For identifying faults, the variable weight, positive calculations and negative calculations are used for the matching algorithm. To verify our algorithm, experiments were performed for ISCAS85 and full-scan version of ISCAS89 benchmark circuits.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1998.10a
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pp.192-195
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1998
족부(足部)의 구조적 복잡성으로 인하여 부상이나 질병을 진단하거나 수술계획을 수립하는데 있어 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 소아만곡족(小兒巒曲足) 수술 시뮬레이션을 위한 원격 진단보조시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 족부를 구성하는 뼈간의 관계를 정의하고 기형 정도를 파악하기 위하여 일련의 2차원 진단 영상들을 공간적으로 구성하여 입체적 영상을 생성하고, 이동, 회전, 확대/축소, 컬러링과 같은 다양한 조작 기능을 제공한다. 본 개발 시스템은 원격 수술 시뮬레이션을 위하여 클라이언트-서버 구조로 이루어졌으며, 시스템 간 사용되는 메시지 처리를 위한 진단 제어 관리기, 족부별 가시화 및 조작을 위한 수술 시뮬레이션 관리기, 원격 사용을 위한 통신망 제어기, 그리고 각종 환자 정보를 위한 데이터베이스 관리기로 구성된다. 또한 범용의 데스크탑 컴퓨터 상에서 사용자 인터페이스를 통하여 서버에 접속하여 진단보조시스템을 사용함으로써 보다 많은 사용자들이 동시에 사용할 수 있는 이점이 있다.
최근 들어 전력 공급의 신뢰성 강화를 위해 변전설비 고장을 미리 진단할 수 있는 예방진단기술이 절실히 요구되고 있으며, 한국전력공사 및 기타 수요자 층에서 예방진단기술 도입을 추진하고 있다. 또한 센서 기술과 디지털 기술, 통신 및 컴퓨터 기술의 발전과 더불어 실시 간으로 변전설비를 감시할 수 있는 온라인 예방진단이 가능하게 되었다. 이에 본 논문에서는 변전소용 온라인 예방진단 시스템을 현장에 적용한 사례를 소개 하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.55-58
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2021
PFCM-R 알고리즘을 적용한 기존의 반려견 진단 방법에서는 클러스터링에서 사용되는 파라미터 값을 경험적으로 설정하고 견주가 입력하는 증상들 사이에서 관련성이 낮은 증상이 필터링 되지 않아서 질병의 도출 성능을 저하시키는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 노드 활성 함수를 적용하여 증상간의 관련성이 적은 증상 데이터를 제거하여 학습 데이터를 구성한 후, 연상 메모리 알고리즘에 적용하여 반려견의 질병에 대한 진단 성능을 개선시키는 하이브리드 기반 다층 학습 구조를 제안하여 반려견 진단에 적용한다. 기존의 PFCM-R 알고리즘 진단 방법과 제안된 하이브리드 다층 구조 진단 방법을 비교분석한 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 입력된 증상들에 대해서 기존의 방법보다 관련성이 있는 질병 도출 성능이 23.7%가 개선되었다.
Medical diagnosis can be considered a classification task which classifies disease types from patient's condition data represented by a set of pre-defined attributes. This study proposes a hybrid genetic algorithm based classification method to develop classifiers for multidimensional pattern classification problems related with medical decision making. The classification problem can be solved by identifying separation boundaries which distinguish the various classes in the data pattern. The proposed method fits a finite number of regional agents to the data pattern by combining genetic algorithms and local adaptive operations. The local adaptive operations of an agent include expansion, avoidance and relocation, one of which is performed according to the agent's fitness value. The classifier system has been tested with well-known medical data sets from the UCI machine learning database, showing superior performance to other methods such as the nearest neighbor, decision tree, and neural networks.
Corona-19, a disease caused by 'Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2)', was declared a global pandemic by the World Health Organization (WHO) in March 2020, and a real-time polymerase chain reaction test is performed as a diagnostic test for screening and confirmation in most countries. However, not only the target genes and protocols differ by countries, but also the procedures for reading the diagnosis results are diverse, so the criteria for confirmed patients differ by country. Therefore, in this review, we discussed the target genes, test techniques, and diagnostic criteria for each country notified by WHO. And the specificity and sensitivity, limits of detection, positive and negative controls, false positive bacteria candidates, and specimens, and the specifics of the control setting were also described. In addition, the characteristics of Korea's test were compared to each country's one. Finally, in order to obtain the same diagnosis result for SARS-CoV-2 in the future, standardized diagnosis methods and result interpretations for Corona-19 diagnosis were proposed.
Pyogenic liver abscess is a rare condition in healthy children in developed countries, but it can have severe consequences if diagnosis and treatment are delayed. Staphylococcus aureus is the most commonly identified cause of pyogenic liver abscess worldwide, while Klebsiella pneumoniae is the predominant causative agent in Korea. However, cases of pyogenic liver abscess caused by anaerobic bacteria have also been rarely reported. A 14-year-old boy presented to the emergency room with fever and pain in the upper right abdomen. He exhibited tenderness in the right upper quadrant, elevated white blood cell count, anemia, and elevated liver enzyme levels. Abdominal computed tomography with contrast revealed pyogenic liver abscess. The patient underwent percutaneous catheter drainage for two weeks and received a 4-week course of antibiotic therapy. Prevotella intermedia, an anaerobic bacterium commonly found in the oral flora, was isolated from the drained pus. However, no evidence was found suggesting that the infection originated from a dental source. This case highlights the importance of considering the possibility of pyogenic liver abscess even in otherwise healthy children.
Chronic diffuse hepatopathy is one of the important clinical tasks to reduce mortality and morbidity due to liver cirrhosis, liver failure, and liver cancer. The purpose of this study was to evaluate the criteria for predicting liver and chronic liver disease using Fibroscan based on ultrasound diagnosis. Serum and liver stiffness measurement(kPa) were analyzed in 280 patients and cut-off values of liver stiffness measurement for predicting fatty liver and chronic diffuse hepatopathy were determined using ROC curve analysis. Bilirubin and PT(prothrombin time) were not related to disease prediction(p=0.243, p=0.115). Serum glucose and triglyceride levels were significantly higher in the liver (p<0.05). The cut-off value for predicting chronic diffuse hepatopathy was determined as 10.3 kPa(AUC 0.98, sensitivity 94.94%, specificity 94.93%) in the order of control group, fatty liver and chronic diffuse hepatopathy. Therefore, it will be used as a primary tool for the diagnosis of chronic liver disease patients with quantitative evaluation.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.1-4
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2003
최근에 침입 탐지 시스템은 네트워크 보안의 강화를 위해서 방화벽과 침입탐지 시스템 상호간의 연동으로 침입자의 연결 상태를 차단하는 방법도 개발되었다. 하지만 방화벽뿐만 아니라 침입탐지 시스템도 공격자에 의한 우회공격에 대해서는 아직 상당부분 방어할 수 없다. 또한 우회공격 탐지 모듈도 기존의 IDS와 Rule의 중복이 불가피하다. 본 논문은 취약점 진단 스크립트를 통해 IDS의 취약점 진단 후 IDS우회탐지공격 시스템의 Rule을 최적화 하여 우회공격을 효율적으로 탐지 해내는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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