IT의 발달로 인해 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 차량의 상태를 점검할 수 있게 되었다. 그러나 기존 스마트폰 자동차 진단 시스템은 자동차에 대한 전문적인 지식이 있어야 차량 상태를 알 수 있어 사용자에게 진단기의 필요성이 부각되지 않았다. 이런 불편한 점을 반영하여 스마트폰을 이용해 사용자들이 쉽게 사용할 수 있고 자신의 차량 상태를 한 번에 파악할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 OBD-II 프로토콜 변환 와이파이 커넥터를 통해 받아오는 OBD-II 정보를 이용해 자동차 운전자에게 필요한 차량 소모품 교체주기, 차량 문제점 진단, 에코 드라이빙 판단 정보를 사용자에게 실시간으로 자동차 진단 시스템을 윈도우폰에서 설계하였다.
본 논문은 인터넷 기반의 유료 원격진료시스템에서 가족간의 유전성에 관련된 내용을 추출하여 관리하는 알고리즘을 제시하여 가족간 정보공유를 통한 효율적인 진단을 위한 병력기록관리에 대한 논문으로서, 환자의 일시적인 상황만 보고서 진단을 행하고 기본적인 검사와 치료를 행함으로서 오진의 확률이 빈번하며. 치료시간과 진료비 청구가 막대하게 지출될 수 가 있었으며, 급기야는 환자의 위급한 상황에 이르러 생명까지 앗아가는 경우가 발생할 것이다. 즉, 이러한 문제점을 최대한 줄이기 위한 방법이 바로 가족 구성간의 진료자료를 공유하여, 가족간의 체질과 환경을 이해하고 가족 중 비슷한 병을 앓았을 경우는 그 치료효과를 빠르게 가져올 수 있으며, 본 논문에서는 이런 문제해결을 위한 병력기록관리 데이터베이스에서의 알고리즘과 가족간 진료자료 공유 시뮬레이션 테이블을 통해서 해결점을 제시하고 있다.
간경화(liver cirrhosis)는 섬유조직의 증식과 재생성 결절 형성의 형태학적인 변화로 2차적으로 간내혈관의 변형 및 간기능의 저하가 나타나는 질병이며, 정맥류, 복수와 부종, 간성뇌증, 간암 등의 합병증 동반을 미연에 방지하는 것이 간경변증 진단 및 치료에 핵심이다. 일반적으로 간 컴퓨터단층영상이 간경변의 진단 및 병기를 결정하는 방법으로 사용한다. 그러므로 본 연구에서는 간경화의 자동 인식을 위하여 PCA와 TIA 알고리즘을 이용한 특징추출을 통하여 간경변의 자동 검출능력을 알아보고, 각 알고리즘간의 성능을 비교하였다. 실험은 학습영상과 테스트영상으로 구분한다. 고유영상을 생성시키기 위한 학습영상으로 정상영상이 사용되고, 테스트영상으로는 간경화영상이 사용된다. 간 CT 영상에서 간의 질병 부위를 균등하게 ROI 설정하고, $50{\times}50$ 픽셀 크기로 영상을 저장하여 실험하였다. 실험결과로 PCA는 간경화 검출율이 35%로 질병 인식으로 부적합하며, TIA 알고리즘의 AGL, TM, MU, EN는 100% 질병 인식력을 나타내어 간경화 자동 진단 인식으로 가능했다. 또한 결과를 임상에 적용하여 간경변의 컴퓨터보조진단으로 활용한다면 영상의학과 의사에게 업무 부담을 줄이고, 일차적 간경변의 스크리닝 도구로서 활용이 가능할 것이다. 그리고 TIA 알고리즘을 활용한 자동진단은 질병 진단의 전단계로서 예비판독의 정보를 제공하며 간경변의 조기 진단 및 예방이 가능다고 판단된다.
구취를 주소로 내원한 환자 중 구취의 치료 후 객관적인 구취의 감소가 인정되는 데도 불구하고, 계속해서 구취를 호소하며 만족해 하지 못하는 환자들의 심리적 특성을 알아보고자 하였다. 구취를 주소로 서울대학교 치과병원 구강진단과 구취클리닉에 내원하여 검사 및 치료를 시행한 환자 중, 치료 전 객관적 구취의 소견을 보였으나, 치료 후 할리미터 수치의 객관적인 감소를 보이는 40명의 구취 환자를 대상으로 하였다. 치료 전, 모든 환자들은 자신의 주관적 구취 심도 및 그로 인한 불편감 정도를 표시하였고, 간이정신진단검사 (SCL-90-R)를 시행하였으며 할리미터를 이용하여 구강내 휘발성황화합물의 농도를 측정하였다. 치료 후, 구강내 휘발성황화합물의 농도, 주관적 구취 심도 및 불편감 정도를 재측정하였다. 주관적 구취 심도의 감소 정도에 따라 환자들을 두 군으로 분류하여 할리미터 수치와 불편감 정도 및 간이정신진단검사항목을 비교, 분석하였다; A군-주관적 구취 심도가 평균값 이상으로 감소한 환자군; B군-주관적 구취 심도가 평균값 이하로 감소한 환자군. 1. 치료 전후 모두에서 주관적 구취 심도와 휘발성황화합물 농도 사이에는 유의한 상관관계가 없었으며 주관적 구취 심도의 감소 정도 또한 휘발성황화합물의 감소 정도와 상관관계가 없었다. 2. 치료 전 휘발성황화합물의 농도는 치료 후 휘발성황화합물의 감소치와 유의한 상관관계를 보였다 (p < 0.01). 3.구취로 인한 불편감 정도는 주관적 구취 심도와 유의한 상관관계를 보였으며 (p < 0.01), 치료 후 A군에서는 유의하게 감소 (p < 0.01) 하였으나, B군에서는 유의한 감소를 보이지 않았다. 4. B군은 A군에 비하여 간이정신진단검사 항목 중 대인예민성과 우울증의 항목에서 유의하게 높은 수치를 보였다 (p < 0.05).
비즈니스 오퍼레이션의 핵심기능인 워크플로우는 비즈니스 프로세스(process)에서 공통적으로 나타나는 업무 절차의 핵심적인 요소와 이 요소들 간의 관계를 모델화한 것이다. 본 연구에서는 최근 우리 주변에서 쉽게 접하게 되는 건강진단 프로세스에서, 어떻게 워크플로우를 활용할 수 있을 가하는 방법에 초점을 맞추고 있다. 특히, RFID(Radio Frequency Identification) 태그가 부착된 PDA(Personal Digital Assistance)를 피검사자에게 제공하여 건강진단 프로세스의 완벽한 자동화를 실현하도록 하고 있다. 이를 위하여, 논문에서는 유비쿼터스 환경에서의 건강진단 프로세스를 실현하기 위한 소프트웨어 아키텍처의 설계와 아울러, 클래스의 구조 설계, 주요 메시지의 정의, 그리고 검사간 라우팅 알고리즘 등 구체적인 설계내용을 제안하고 있다. 다시말해, 건강진단 응용의 환경 및 서비스 시나리오에 대한 분석을 토대로, 자바와 같은 객체지향언어 환경에서 워크플로우 엔진과 건강진단 응용에 대한 소프트웨어 설계를 제안하고 있다. 본 연구의 결과는 도우미 중심적인 건강진단 프로세스의 무인화를 가능하게 하고, 나아가 많은 건강진단 센터들이 유비쿼터스 기반의 건강진단 프로세스를 현실화할 수 있을 것으로 사료된다.
배경: 신종 인플루엔자 A (H1N1)의 검사실 진단은 환자관리와 유행대책 수립에 매우 중요하다. 연구자들은 확진을 위해서 실시간 중합효소연쇄반응검사와 바이러스 감염질환의 표준검사로 사용되어 왔던 배양검사를 신속항원검사와 함께 비교하였다. 방법: 2009년 12월부터 2010년 1월에 걸쳐 얻어진 총 861예의 호흡기 검체를 이용하여 신속항원검사, R-mix 신속배양검사, 실시간 중합효소연쇄반응검사를 동시에 시행하여 그 성적을 구하였고, 배양결과 등급과 실시간 중합효소연쇄반응검사의 cycle threshold(Ct)값에 따른 신속항원검사 결과와의 관계를 조사하였다. 결과: 861명 중 308명(35.8%)이 신종 인플루엔자 A (H1N1)로 확진되었고, 이용된 검사들의 민감도, 특이도, 양성예측치, 음성예측치는 신속항원검사가 59.7%, 99.5%, 98.4%, 81.6%, R-mix 배양검사가 93.2%, 100%, 100%, 96.3%, 실시간 중합효소연쇄반응검사가 95.8%, 100%, 100%, 97.7%였다. 신속항원검사의 양성률은 배양이 약양성인 경우는 25.3%, 실시간 중합효소연쇄반응검사의 Ct값이 30-37인 경우에는 2.3%로 매우 낮았다. 신종 인플루엔자 확진환자 중 입원율은 3.2%였고, 사망률은 0.3%였고, 위장관 증상은 7.2%에서 관찰되었다. 결론: R-mix 배양검사와 실시간 중합효소연쇄반응검사는 신종 인플루엔자의 진단에 매우 좋은 성적을 보였으며, 특히 낮은 농도의 바이러스 검체에서 유용한 검사였다.
상·하수도 시스템은 사람들에게 안전하고 깨끗한 물을 공급해주는 사회기반시설이며, 특히 상·하수도 관로는 지중에 매설되어 있기 때문에 시스템의 결함검출이 매우 어렵다. 이러한 이유로 상·하수도 관로의 진단은 관로 내부에 카메라 및 드론을 통한 촬영을 하여 사후에 촬영된 영상을 바탕으로 시스템 진단하는 등의 사후 결함검출로 제한되기 때문에, 작업자의 업무 효율 증대와 진단의 신속성을 위해서는 관로의 실시간 탐지기술이 필요하다. 최근 첨단장비 및 인공지능 기법을 활용한 시설물 진단 기술이 개발되고 있지만, 인공지능기반 결함검출 기술은 결함 데이터의 종류 및 형태, 수가 검출 성능에 영향을 주기 때문에 다양한 학습데이터가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 상·하수도 관로의 결함검출 시 탐지 성능 향상을 위해 다양한 결함 시나리오를 3D 프린트를 이용하여 구현하고 이를 수집된 결함 데이터와 함께 학습데이터로 사용한다. 이후 수집된 이미지는 위험도에 따른 분류 및 객체의 라벨링 등의 전처리 작업이 수행되고 실시간 결함탐지를 수행한다. 제안된 기법은 상·하수도시스템 결함검출 시 실시간 피드백을 제공함으로써, 작업자의 진단 누락 가능성을 최소화하며 기존의 상·하수도관 진단업무 처리능력을 향상할 수 있다.
의료분야에서 인공지능 기술을 도입한 질환 진단 및 예측 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 의료영상기반의 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 질환 진단 및 예측에 대한 다양한 제품으로 출시되고 있다. 인공지능은 질병에 대한 진단, 양성과 악성으로 구분되는 질환의 구분, 질병의 위험도에 따른 구별이나 판독에 이용하기 위해 질환부위를 분리하는 등에 적용되고 있다. 최근에는 클라우드기술과 연계하여 서비스 제품으로 활용성이 높아지고 있다. 본 논문에서 다루는 질환 중에 간 질환은 통증이 적어 조기진단이 어려워 그 위험도가 매우 높은 질환이다. 이러한 질환 진단에 비침습적인 진단방법으로 의료영상기반으로 인공지능 기술을 도입하였다. 우리는 임상에서 가장 의미 있는 간 경화증 환자의 판독을 돕기 위한 웹 서비스 개발 내용을 기술한다. 그리고 웹서비스 프로세스를 보이고 각 프로세스의 구동 화면과 최종 결과화면을 보인다. 제안한 서비스를 통해 간 경화증을 조기에 진단하고, 빠른 치료를 통해 환자의 회복에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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