• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.29-32
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• 2001

현재 뇌 질환의 진단은 전문의의 주관극인 판단에 의하기 때문에 보다 정량화되고 객관화된 근거를 제시할 수 있는 의료 영상 정보 분석 시스템이 필요하다. 본 시스템은 MR 영상에 대해 영상 처리 및 정보 관리를 통한 뇌 질만의 진단 및 계획이나 방법의 결정을 하는데 도움을 주기 위한 지식기반 의료 영상 처리 및 관리 시스템으로 의료 영상의 처리와 진단, 영상처리시스템 이용의 극대화, 시스템간의 유기적 연결 및 운용상의 문제점 등 의학영상에 관한 제반 연구를 수행함으로써 국내의 의료영상 기술을 선도하며, 의학영상분야 및 의과학 발전에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.96-98
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• 2006

축산폐수는 축사가 대부분 상수원보다 상류지역에 산재하고 있어 이를 효과적으로 관리하기 어려우나, 연속 회분식 반응기(Sequencing Batch Reactor, SBR)는 장치가 간단하고 경제성이 우수하여 축산폐수처리에서 효율적으로 적용될 수 있다. 본 연구에서는 DO(Dissolved Oxygen)과 ORP(Oxidation-Reduction Potential)을 이용하여 지식기반 고장진단 시스템을 제안하였다. 실시간으로 얻어진 ORP, DO값들을 전처리하여, [ORP], [DO]외에 [ORP DO]합성data와 ORP, DO의 특징백터의 합에서 얻어진 fusion data의 총 4개의 data set을 이용하여 각각에 대한 진단과 분류성능을 검토하였다. 이 값을 이용하여 FCM (fuzzy C-mean) 클러스터링 한 후, K-PCA과 LDA로 차원축소시켜 특징백터를 추출하였다. 그리고 Hamming distance로 test data와 특징백터의 거리를 계산하여 각 class를 F1에서 F8까지 분류하였다. 그 결과 데이터를 그대로 이용하는 것 보다 차분데이터형태로 이용하는 것이 우수했으며 그 중 fusion 데이터의 결과가 다른 것들보다 향상된 결과를 보였다. 그리고 K-PCA와 LDA를 결합한 결과가 다른 방법에 비해 우수한 결과를 보였으며 fusion method를 이용한 최고인식율은 98.02%를 나타내었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.3
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• pp.526-531
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• 2003

In this paper, we implement embedded Linux intelligent controller and remote monitoring system for Bridge Diagnosis. Embedded controller as the hard core is consisted of 32 bit CPU and is designed to have processing of real time monitoring and FFT for Bridge Diagnosis. The prototype monitoring system can operate with world wide web in GUI environment by Java. Detailed design and functional analysis for monitoring system are performed by systems approach.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.528-531
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• 2000

이 논문에서는 시스템의 라우팅 구성 장애를 진단하기 위한 규칙과 알고리즘을 제시하였다. 라우팅 구성 장애 관리를 위하여 네트워크 구성 관리 규칙, 라우팅 구성 장애 진단 규칙을 제안하였으며 후향 추론 알고리즘을 기반으로 이런 규칙간의 상호 연동을 위하여 메타 규칙을 적용하였다. 제안한 규칙과 알고리즘을 시나리오에 기반하여 규칙, Blackboard, 목표의 변화 과정을 보여줌으로써 실험 결과를 제시하였다. 시스템의 TCP/IP 네트워크 구성 관리와 관련하여 시스템에서 발생할 수 있는 네트워크 장애들 중에서 라우팅 구성 장애를 진단하기 위한 규칙 및 추론 알고리즘을 제안함으로써 이질적이고 급변하는 네트워크 환경에 쉽게 대처할 수 있는 시스템 개발을 위한 방법론을 제시하고자 한다

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.4
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• pp.476-484
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• 2019

Photoacoustic imaging is a hybrid real-time imaging technique that combines high optical contrast and ultrasonic resolution. It has primarily been utilized in pre-clinical research and has evolved into clinical practice. In this paper, we review photoacosutic imaging for detection of primary canccer and metastatis and its limitation in translation from pre-clinical to clinical application.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.109-109
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• 2021

우리나라의 수자원 정책은 1960~80년대까지 성장 중심으로 추진되어 왔으나 환경오염, 소득 양극화 등의 여러 한계(the Limit to Growth)에 부딪히면서 성장과 함께 환경과 복지를 고려한 정책이 대두되기 시작하였다. 물분야는 수량과 수질 인프라에 지속적 투자를 통해 상수도 보급률은 97%, 하수도 보급률은 94%까지 향상되었으나, 물 서비스에 대한 계층·지역·세대 간 격차와 불평 등은 여전히 존재하고 있다. 따라서 증거기반에 입각한 전국민의 보편적 물복지 정책 실현을 위해서는 정량적 평가에 의한 물복지 수준 진단이 필요하다. 본 연구는 우리나라의 물복지 수준진단을 위한 지표와 지수체계의 개발 및 분석을 통하여 지자체의 물복지 상황을 진단하고, 이에 따른 물복지 정책을 진단하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.451-452
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출 모델인 YOLOv4를 활용하여 탈모 자가 진단 앱을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 앱은 실시간 영상처리기술인 YOLOv4를 사용하여 탈모 유무와 탈모 유형에 대해 학습을 하고, 앱에서 사용자가 자신의 이마 라인을 촬영하여 사진이 서버에 전송이 되고 서버에서 학습된 모델을 이용하여 검출된 탈모 유무 판단과 탈모 단계 판단의 결과값을 다시 앱으로 전송한다. 탈모에 대한 정확한 진단을 통하여 치료 방법과 치료 시기 결정에 대하여 도움을 줄 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.140-141
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• 2023

최근 클라우드 이용자 수의 급증에 따라 클라우드 상의 리눅스 환경 보안의 중요성이 대두되고 있다. 또한 클라우드 상의 리눅스 환경의 CCE(Common Configuration Enumeration) 취약점 보안 설정은 중요성의 비해 사용자들이 놓치는 경우가 많은 실정이다. 하지만 앞서 진행된 연구에는 리눅스 서버에 대한 보안 관리 방안으로 스크립트를 통한 진단방식 만을 제공하였다. 본 논문에서는 진단 쉘 스크립트 사용 및 진단 항목별 실시간 통계 분석, 시각화를 활용해 리눅스 환경을 향한 사이버 공격을 대비한다. 이후 보안 담당자들이 클라우드 취약점을 점검하는 데 유용한 도구가 될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.265-267
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• 2022

선박 기관시스템이 효율적이고 안이정적인 운용을 위해서는 실시간 상태 모니터링 기반의 이상탐지, 고장진단 더 나아가 고장예측에 따른 대응조치를 할 수 있는 기술이 필요하며 이를 상태기반 유지관리(Condition Based Maintenance, CBM)이라 지칭한다. 해당 기술을 개발 및 확보하기 위해서는 가장 우선적으로 기관시스템에 대한 다양한 고장 데이터가 확보되어야 하며 이후, 확보된 데이터에 대한 특징추출 등 전처리 알고리즘, 고장 진단 및 예측 알고리즘 등을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 선박 추진용 엔진 및 발전기 엔진에 대한 상태기반 유지관리 기술의 개발현황과 향후 지속적인 연구 추진방향을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.212-213
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• 2021

자율운항선박 기술개발사업 중 2세부(자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발) 과제는 자율운항선박의 추진 및 전력 생산을 담당하는 핵심 기관시스템의 운전 상태를 실시간 모니터링하여, 계측 데이터 기반의 고장 진단/예측을 수행하고 장애 발생 시 원격 지원체계를 통해 체계적/전문적 정비를 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다. 자율운항선박은 선원이 없이 자율적으로 운항도 하지만, 핵심장비/기자재에 대해서도 실측 데이터를 기반으로 스스로 판단하여 고장여부에 대한 의사결정이 가능하여야 한다. 선박 기관시스템은 선박 운항의 안전과 정시 입·출항에 핵심이 되는 장비/기자재로써 자율운항선박 구현에 필요한 핵심 기술이다. 본 연구에서는 자율운항선박 핵심장비 중 보조기기 2종(Pump, Purifier), 배관(Seawater Pipe, Steam Pipe)의 성능 모니터링 및 고장예측/진단 소프트웨어를 개발하기 위한 연구를 수행한다.