• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
• /
• pp.183-192
• /
• 2006

간세포암은 우리나라에서 전체 암사망자 중 17.2%로 3번째의 흔한 사망원인이며, 간암에 의한 사망률은 인구 10만 명당 약 21명에 이른다. 본 논문에서는 간 내부에서 발생하는 간세포암을 CT 영상에서 자동으로 추출하는 방법을 제안하여 간세포암의 보조진단으로서의 유용성에 대해 알아보고자 한다. 간 내부의 종양을 추출하기 위해 흉부의 윗부분에서 시작하여 2.5mm의 간격으로 약 45-50장 정도를 촬영한 CT 영상들을 대상으로 먼저 간 영역을 추출한다. 간 영역 추출은 먼저 관심이 없는 외부 영역을 갈비뼈를 중심으로 제거한 후 영상의 밝기 정보를 이용하여 각 기관의 영역을 분할 한다. 분할된 영역들은 위 아래로 인접한 영상에서의 분할 영역들과 밝기 값을 비교하여 적절하게 병합하는 3차원적 접근방법을 사용한다. 간 영역은 여러개의 영역들 중에서 간 영역의 구조 및 위치 등의 정보를 활용하여 추출한다. 추출된 간 영역에서 종양 판별과 추출을 위해 종양이 가지는 특징을 분석하여 종양을 추출한다. 전형적인 간세포암은 과혈관성 종양이므로 조영증강 CT 영상에서 주위보다 밝은 색으로 나타나며, 팽창 형성장을 보일 경우에는 구형으로 나타나는 특징이 있다. 이에, 주위 보다 밝은 색을 가지고 둥근형태를 가지는 영역을 종양의 후보영역으로 선정한 후, 그 영상의 위와 아래로 연결되는 영상에서도 같은 위치에서 같은 특징을 보이는 영역이 있으면 간 내부의 종양으로 판별하여 추출한다. 제안된 간 영역 및 간 종양 추출 방법의 정확성을 판별하기 위하여 CT 영상을 대상으로 실험하여 영상의학 전문의가 판단한 결과와 비교하였다. 간 영역 추출은 정확히 모두 추출되었으며, 간 종양 추출 및 판별은 전문의의 보조 진단도구로 활용할 수 있는 가능성이 매우 높다는 것을 확인할 수 있었다.emantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다. 도움을 받을 수 있게 되었다.을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따른 폐환기능의 차이를 보면, 실험군의 술 후 노력성 폐활량이 48시간에 남자($1.78{\pm}0.61L$)가 여자(

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제16권7호
• /
• pp.943-952
• /
• 2022

지방간 진단을 위한 검사로, 최근 초음파 검사와 혈액검사를 동시에 병행하여 시행하고 있다. 특히 혈액검사 중 hs-CRP의 경우, 심혈관 질환 뿐 아닌, 인체의 다양한 부위에 대한 염증 수치를 나타내는 지표로 사용되고 있다. 따라서 본 연구를 통해 비알콜성 지방간 정도에 따른 대사증후군 구성 요소와 간 기능 및 hs-CRP수치 등의 연관성을 분석해 지방간 진단 임상 지표로 활용하고자 연구를 진행하였다. 2021년 3월~2021년 8월 한국 건강관리 협회 광주 전남지부에서 복부 초음파 검사를 실시하여 비알콜 지방간이 관찰된 환자 중 대사증후군 구성요소와 간 기능 및 hs-CRP 검사를 모두 실시한 만 20세 이상, 남녀 총 1,139명의 피검사 수치 데이터를 대상으로 하였다. 남녀 전체를 대상으로 분석한 경우 경도 지방간 환자의 간 검사 수치가 AST 30 U/L, ALT 32.1 U/L hs-CRP 0.14 mg/dL로 중등도 지방간 환자의 혈액 검사 수치 AST 38 U/L, ALT 47.6 U/L, 54.9 IU/L, hs-CRP 0.22 mg/dL보다 낮았으며 통계적으로 유의했다(P<0.001). hs-CRP 검사의 경우 경도 지방간 환자보다 중등도 지방간 환자에서 통계적으로 유의할 만큼 높은 수치 차이를 나타낸 것으로 보아 hs-CRP 검사가 지방간 예방과 관리를 위한 임상적 데이터로도 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
• /
• 제11권1호
• /
• pp.65-93
• /
• 2005

미술진단을 위한 전문가 시스템에는 (1)그림의 특징 (2) 환자의 심리증상 (3)그림 특징과 환자 심리증상 간의 관계 (4) 전문가의 진단과정 (5)지식의 표출 및 표현 방법 둥 다양한 분야에서 광범위한 지식이 필요하다. 이 지식들은 현장의 그림진단 치료사와 함께, 심리학자, 심리치료사, 그리고 미술진단을 컴퓨터에 구현할 지식공학자들로부터 얻어진다. 전문가는 다양한 요인들을 복합적으로 고려하는 매우 복잡한 진단과정을 거치며, 관련되는 방대한 지식들은 성격상 모호하고, 일관성이 부족하며, 때에 따라서는 상충적이기도 하다. 이 논문에서는 전문가의 진단과정을 모델링하여, 전문가 시스템의 구조를 설립하고, 지식들을 분석하여 분류한다. 분류에 따라 지식 획득과 표현에 적합한 방법을 선정하며, 온톨로지(ontoloty) 개념에 의한 프로티지(Protege) 2000을 도구로 사용하여 이 지식들을 체계적으로 정리한다. 실제 예제를 통하여 이 시스템의 사용가능성과 적합성을 보인다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제18권1호
• /
• pp.57-69
• /
• 2011

질병에 대한 새로운 진단검사 방법이 의학 연구자들에 의해 끊임없이 개발되고 있으며, 기존 진단검사 방법과 새로운 진단검사 방법을 비교하는 연구논문이 계속 출간되어 누적되고 있다. 메타분석법으로 다수 연구논문의 결과를 종합하여 정확성이 높은 진단검사에 대해 객관적인 결론을 내리게 된다. 이와같이 출간된 두 진단검사를 비교하는 각 연구논문은 각각 질병을 가진 개체와 질병을 가지지 않은 개체에 두 검사를 모두 실시하여 한 쌍의 민감도와 특이도를 구하여 비교한다. 이러한 연구논문의 결과를 종합하는 메타분석은 동일 개체에 실시한 두 검사로 인해 한 쌍의 민감도간의 연관성과 한 쌍의 특이도 간의 연관성을 고려한 메타분석법을 본 논문에서 제시한다. 논문예제 자료와 모의시험으로 메타분석 검정통계량의 효율성을 평가한다.

• 대한전자공학회논문지TE
• /
• 제37권2호
• /
• pp.41-53
• /
• 2000

본 논문에서는 뉴로-퍼지 방법을 이용한 한방 맥진 및 양도락 진단 알고리즘을 제안하고 DSP보드를 중심으로 한 실시간 진단 시스템을 구현한다. 맥진은 환자의 손목에 있는 촌관척부에 부착한 맥진 Probe를 통해 맥진카드의 3 채널로 신호가 입력되도록 하여, 1차적으로 좌부맥, 좌침맥, 우부맥, 우침맥으로 나누어 촌관척 3부분을 동시에 실험하고, 2차적으로는 촌관척 중 1부분씩 개별적으로도 실험을 행할 수 있도록 한다. 실제 실험을 통하여 어느 맥진 Probe로도 맥진 신호가 세밀하게 검출됨을 확인한다. 양도락 진단에서는 전기자극기에서 발생된 펄스를 인체의 일정부위에 주입하면 12경맥의 대표측정점에 부착된 전극을 통해 응답신호를 검출해 내도록 한다. 실험은 ① 1채널씩 검출, ② 2채널(좌, 우)씩 검출, ③ 6채널(좌수, 우수, 좌족, 우족)씩 4단계로 검출, ④ 24채널 동시 검출 후, 1차적으로 퍼지진단을 행하고, 2차적으로 퍼지진단값을 신경회로망의 입력으로 이용하여 신경회로망 훈련을 행하였다. 그리고 임의의 환자에게서 측정한 검출값을 곧바로 기 훈련 된 양도락 신호의 패턴인식을 행하여 양도락 신호의 뉴로-퍼지 진단이 잘 수행됨을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제41권10호
• /
• pp.931-940
• /
• 2017

본 논문은 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 기구학 모델 기반 자율주행 자동차의 예견 고장진단 알고리즘에 관한 연구이다. 자율주행 자동차는 안전한 주행을 위해 신뢰성이 확보된 주행 환경 정보와 차량의 동적상태 정보가 필요하다. 센서 정보의 신뢰성 판단을 위해 본 연구에서는 종방향 기구학 모델기반 슬라이딩모드 관측기를 이용하여 종방향 환경정보와 차량 가속도 정보를 실시간으로 상호 보완적 고장진단이 가능한 예견 알고리즘을 제안하였다. 적용된 슬라이딩 모드 관측기는 종방향 환경정보의 고장신호에도 강건한 입력신호 재건성능을 보이면서 알고리즘의 신뢰성을 확보할 수 있었다. 예견 고장진단 알고리즘의 합리적 성능평가를 위해 네 가지 조건에 대한 실제 주행 데이터 기반 선행차량 추종시나리오를 적용하였다. 성능평가 결과 본 연구에서 제안된 예견 고장진단 알고리즘은 모든 평가조건과 주행 시나리오에 대해 합리적인 고장진단 성능을 보여주었다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
• /
• 제38권6호
• /
• pp.744-750
• /
• 2014

선박용 디젤엔진의 상태 감시 및 이상 경보에 대한 신속하고 적절한 조치는 선박 운항에 있어서 안전성 및 경제성을 위해서 매우 중요하다. 만약 유지보수 업무를 담당하는 엔지니어의 고장원인에 대한 진단 오류 등으로 인하여 적절한 조치를 취하지 못하게 되면 이는 곧 대형 사고로 이어질 수 있다. 따라서 선박용 디젤엔진의 객관적인 진단에 도움을 주는 통합 감시 및 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실시간으로 측정된 시계열 데이터를 분석한 후, 분석된 데이터의 상태 및 변화 추이를 감시하고 이를 기반으로 진단에 도움을 주기 위한 목적을 가진 시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이러한 감시 및 진단을 수행함으로써 이상이 발생하면 신속하게 경보를 제공하여 적절한 조치를 취할 수 있게 되어 선박용 디젤엔진의 안정성이 향상된다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제37권12호
• /
• pp.1238-1244
• /
• 2009

본 연구는 헬리콥터용 터보축엔진의 온라인 상태진단을 위해 퍼지-신경망 알고리즘을 제안하였고 GUI 형태의 SIMULINK프로그램으로 개발하였다. 진단 프로그램 개발을 위해 look-up 테이블 형식 기본 성능 모듈로 계산시간을 줄였고 실시간 성능 데이터를 획득하기위해 신호 생성 모듈을 사용하였다. 이 프로그램은 계측성능상태를 모니터링하기위한 온라인 상태모니터링 프로그램과 계측데이터와 퍼지를 이용한 정성적인 상태진단과 신경 회로망을 이용한 정량적인 상태진단으로 이루어진다. 제안된 온라인 진단 프로그램은 헬리콥터엔진의 상태모니터링에 적용 가능여부를 확인하기 위하여 터보샤프트 엔진을 대상으로 검증하였다.

• 식물병연구
• /
• 제13권2호
• /
• pp.82-87
• /
• 2007

박과 작물에 발생하는 종자전염성 막대형 바이러스인 CGMMV, KGMMV, ZGMMV 3종의 단독 및 동시 VC/RT-PCR 유전자 진단법을 개발하였다. CGMMV 등 3종의 바이러스에 대한 동시진단용 조합선발을 위하여 12조합 중에서 동시 진단용 프라이머 조합 CGMMV-C724, KGMMV-K513, ZGMMV-Z407A를 선발하였다. CGMMV등 3종에 대한 triplex VC/RT-PCR 유전자 진단법은 박, 수박, 오이, 멜론, 쥬키니 호박, 애호박, 담배(N. benthamiana) 작물의 식물체 즙액과 프라이머 간에 간섭현상 없이 특이적으로 진단되었다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.84-90
• /
• 2022

공작기계 상태 진단은 기계의 상태를 자동으로 감지하는 프로세스이다. 실제로 가공의 효율과 제조공정에서 제품의 품질은 공구 상태에 영향을 받으며 마모 및 파손된 공구는 공정 성능에 보다 심각한 문제를 일으키고 제품의 품질 저하를 일으킬 수 있다. 따라서 적절한 시기에 공구가 교체될 수 있도록 공구 마모 진행 및 공정 중 파손 방지 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 공구의 적절한 교체 시기 등을 진단하기 위해 딥러닝 기반의 계층적 컨볼루션 신경망을 이용하여 5가지 공구 상태를 진단하는 방법을 제안한다. 기계가 공작물을 절삭할 때 발생하는 1차원 음향 신호를 주파수 기반의 전력스펙트럼밀도 2차원 영상으로 변환하여 컨볼루션 신경망의 입력으로 사용한다. 학습 모델은 계층적 3단계를 거쳐 5가지 공구 상태를 진단한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 높은 정확도를 보였고, 실시간 연동을 통해 다양한 공작기계를 모니터링할 수 있는 스마트팩토리 고장 진단 시스템에 활용할 수 있을 것이다.