• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.671-681
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• 2019

최근에 부정맥 환자가 증가하면서 머신러닝을 이용한 부정맥을 예측하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존의 많은 연구들은 특정한 시점의 RR 간격 데이터에서 추출한 특징변수 다변량 데이터에 기반하여 부정맥을 예측하였다. 본 연구에서는 심장 상태가 시간에 따라 변해가는 패턴도 부정맥 예측에 중요한 정보가 될 수 있다고 생각하여 일정한 시간 간격을 두고 특징변수의 다변량 벡터를 추출하여 쌓음으써 얻어지는 다변량 시계열 데이터로 부정맥을 예측하는 것의 유용성에 대해 살펴보았다. 1-Nearest Neighbor 방법과 그것을 앙상블(ensemble)한 learner를 중심으로 비교했을 경우 시계열의 특징을 고려한 적절한 시계열 거리함수를 선택하여 시계열 정보를 활용한 다변량 시계열 데이터 기반 방법의 분류 성능이 더 좋게 나오는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.2021-2030
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• 2012

조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출하고, 대상 환자의 특징을 파악하여 PVC를 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 PVC 실시간 분류를 위한 환자 적응형 패턴 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 적응 가변형 문턱 값과 윈도우를 통해 R파를 검출하였으며, 검출 대상에 따른 정상신호 군을 선별하고 이를 벗어나는 신호를 이상신호로 분류하기 위해 해쉬 함수를 통한 패턴 매칭 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 및 정상신호 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.33%, 이상신호 분류에 대한 에러율은 0.32%로 나타났다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1257-1264
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• 2019

본 논문에서는 모바일 산업 프로세서 인터페이스(MIPI:mobile industry processor interface)의 C-PHY 사양 버전 1.1을 지원하는 3-GSymbol/s/lane 송수신기가 제안된다. 제안한 송수신기는 3 개 채널에서 3 개 레벨 신호의 사용으로 인해 저하된 신호 보존성을 개선하기 위해 채널 부정합 보정을 수행한다. 제안된 채널 부정합 보정은 수신기에서 채널 부정합을 검출하고, 검출 결과에 따라 송신기에서 전송 데이터의 지연 시간을 조정함으로써 수행된다. 수신기에서 채널 불일치 검출은 송신기로부터 전송된 정해진 데이터 패턴에 대하여 수신된 신호의 위상을 비교함으로써 수행된다. 제안된 MIPI C-PHY 송수신기는 1.2 V 공급 전압의 65 nm CMOS 공정을 사용하여 설계되었다. 각 송수신기 레인의 면적과 전력소모는 각각 0.136 ㎟와 17.4 mW/GSymbol/s이다. 제안된 채널 부정합 보정은 채널 부정합으로 인한 88.6 ps의 시간 지터를 34.9 ps로 줄인다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1099-1105
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• 2005

TRL 오차 수정 방법은 PCB 위에 제작된 고주파 소자를 측정할 때 많이 사용되는 방법이지만 오차 수정을 위해 제작된 표준 전송선 패턴의 특성 임피던스를 알아야만 보다 정확하게 측정 오차를 수정할 수 있다. 기존의 방법에서는 저항을 종단 처리한 표준 패턴을 추가로 이용하여 전송선의 단위 길이당 커패시턴스를 계산하고 주파수에 대해 fitting하는 방법으로 표준 전송선의 특성 임피던스를 계산하고 있으나 제작상의 부정확성에 의해 추출된 특성 임피던스가 영향을 받고 있음을 확인하였다. 본 논문에서는 측정된 S-parameter를 이용하여 제작상의 부정확성을 줄일 수 있고 기존 방법보다 정확한 특성 임피던스를 추출할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.192-200
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• 2015

부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 특정 ECG 데이터에 종속적으로 개발되었기 때문에 다른 환경에 적용할 경우 그 성능에 변화가 많아 임상 적용에 한계가 있다. 즉, 생체 신호의 특성상 개인 간의 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 ECG 신호의 판단규칙에 따라 진단을 수행하기 때문이다. 또한 이러한 대부분의 방법들은 P, Q, R, S, T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 개인별 특성을 가진 ECG 데이터를 분석하여 최소한의 특징점을 추출함으로써 그에 따른 패턴을 분류하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 이상 심전도와 같은 다양한 신호를 고려하여 Q, R, S 피크 변화에 따른 개인별 ECG 신호의 패턴 분석기법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파를 검출하고 Q, R, S의 진폭과 위상변화에 따른 8개의 특징점을 추출하였다. 이후 각 특징점의 피크 변화와 형태에 따른 ECG 신호를 분석하고 부정맥 유형에 따른 9가지 패턴을 정의하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 43개의 MIT-BIH 레코드를 대상으로 Normal, PVC, PAC, LBBB, RBBB, Paced Beat의 각 패턴을 분석하였다. 실험결과 9가지 패턴에 대한 검출율은 93.72%로 우수하게 나타났다.

• 대한치과교정학회지
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• 제27권5호
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• pp.801-813
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• 1997

정상교합자와 골격성 III급 부정교합자의 저작운동형태를 비교연구하기위해서 30명의 정상교합자와 20명의 골격성 III급 부정교합자를 대상으로 츄잉검을 사용하고 BioPAK system을 이용하여 전두면상에서 저작운동을 기록, 분석하였다. 각 개체마다 대표하는 저작경로를 정하여 저작폭경, 개구거리, 개구각, 페구각, 최대개구속도, 최대폐구속도를 알아보았다. 또 저작경로의 형태에 따라 특징적인 7가지 패턴으로 분류하여 다음의 결과를 얻었다. 1. 정상교합자군에 비해 골격성 III급 부정교합자군에서는 좀 더 다양하고 수직적인 저작양상을 나타내었다. 2. 저작폭경의 비교에서는 골격성 III급 부정교합자군이 정상교합자군에 비해 더 좁게 나타났다(p<0.01) 3. 개구거리에서는 골격성 III급 부정교합자군이 정상교합자군에 비해 더 작게 나타났으나 통계학적으로 유의성은 없었다(p>0.05). 4. 개구각과 폐구각에서는 골격성 III급 부정교합자군에서 정상교합자군보다 더욱 예각으로 나타났다(p<0.01). 5. 최대개구속도, 최대폐구속도에서는 정상교합자군에 비해 골격성 III급 부정교합자군에서 느리게 나타났으나 통계학적으로 유의성은 없었다(p>0.05). 6. 저작운동형태에 따른 분류에서 정상교합자군에서는 Type II가 73.4%로 가장 많은 비율을 차지하였으나, 골격성 III 급 부정교합자군에서는 Type III가 35.0%, Type II가 30.0%로 많은 비율을 차지하였다. 7. 저작운동형 태에 따른 분류에서 골격성 III급 부정교합자군에서는 Type IV(chopping type)가 25.0%로 정상교합자군 3.3%에 비해 많은 비율을 차지하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.51-53
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• 2012

데이터 마이닝의 문서분류 기술에서 발전된 오피니언 마이닝은 이제 국외뿐만 아니라 국내의 학계 및 기업에서 중요한 관심분야로 자리잡아가고 있다. 오피니언 마이닝의 핵심은 문서에서 감정 단어를 추출하여 긍정/부정 여부를 얼마나 정확하게 자동적으로 판별하느냐를 평가하는 것이다. 국내에서도 이에 관련된 많은 연구가 이루어 졌으나 아직 실용적으로 적용할 만큼의 정확한 분류 정확도 보이지 않고 있다. 그 이유는 한국어의 경우 비문법적 표현, 감정단어의 다양성 등으로 인해 문서의 극성을 판별하기가 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 문법적 요소를 최대한 배제하고 단어 패턴의 빈도만을 고려한 영화평 분류기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 문서를 단어들의 리스트로 추상화하여 패턴들의 빈도로 학습한 후 적절한 스코어 함수를 적용하여 문서의 극성을 판별한다. 또한 실험을 통해 제안된 기법의 정확도를 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.669-672
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• 2017

최근 한국인의 주요 사망원인 중 하나로 부정맥이 부각되고 있다. 심방조기수축(PAC:Premature Atrial Contraction)은 심방이 동방결절의 명령이 있기 전에 수축해 버리는 것이다. 심방조기수축은 일시적으로 유발하였다 사라지곤 할 수 있기 때문에 심한 증상이 없다면 생명에 위협을 가하진 않지만 반대의 경우에는 위험할 수 있다. 따라서 비정상적인 심장 박동이 발생하면 이를 검출하여 조기에 부정맥을 진단할 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위해 대상의 ECG 신호로부터 QRS패턴에 해당하는 특징들을 추출하였고 특징들을 이용하여 심방조기수축 파형을 분류한다. 오류 역전파 기반으로 특징들을 훈련하며 가중치와 바이어스값을 구한뒤 이를 이용하여 정상파형과 심방조기수축 파형을 분류한다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제6회(2017년)
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• pp.708-711
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• 2017

전기적 신호의 이상으로 발생하는 심방 부정맥은 심방세동으로 발전하는 대표적 심장 질환이다. 이러한 원인에는 세포 내 이온 채널의 유전적 결함으로 인한 기전이 알려져 있다. 지속적인 연구로 밝혀진 대표적인 유전적 질환 중 하나로서 KCNH2 유전자 돌연변이가 있다. 본 연구에서는 KCNH2 유전자 돌연변이가 심방부정맥을 유발하는 연관성연구를 기반으로 심실에서의 심장 질환 발현 연관성을 확인하고 심실부정맥과 심실세동 가능성을 예측하였다. 이를 위해 Ten tusscher 세포 모델에 KCNH2 유전자의 N588K, L532P 변이를 적용하여 2차원과 3차원 시뮬레이션을 진행하였다. wild-type(WT)과 mutant-type(MT)의 전기전도 패턴을 비교했다. 그 결과 WT의 전도파형이 일찍 자가소멸(self-termination) 되는 것과 대조적으로 MT는 회귀성 파형이 유지되었다(WT : 3.6초간 유지, MT : 지속적). 따라서 본 연구를 통해 KCNH2 유전자 돌연변이가 심실 조직의 취약성 (Action Potential Duration 감소, WT : 270 ms, N588K : 130 ms, L532P : 100 ms)을 증가시켜 부정맥의 요인이 됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.359-361
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• 2003

기존의 오용 기반 침입탐지 시스템에서는 변형되거나 새로운 해킹 방법에 대한 지속적인 탐지패턴을 지원해 주어야 하는 단점이 있다. 이러한 변형되거나 알려지지 않은 공격에 대한 탐지는 비정상행위 탐지 방법으로 본 논문에서는 컴퓨터 면역시스템의 부정 및 긍정선택 방법과 가중치의 특성을 이용하였다. 즉, 알리진 공격으로부터 특성을 추출하여 알려지지 않은 공격에 대응할 수 있도록 특성을 변경하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법으로 공격 특성을 추출하고 특성 추출에 사용하지 않은 다른 공격에 대한 탐지를 실험한 결과 u2r 공격인 buffer overflow 공격과 race condition 공격에 대하여 정확한 탐지가 이루어짐을 보였다.