• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.8 no.10
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• pp.231-238
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• 2019

Analyzing next-generation genome sequencing data in a conventional way using single server may take several tens of hours depending on the data size. However, in order to cope with emergency situations where the results need to be known within a few hours, it is required to improve the performance of a single genome analysis. In this paper, we propose a parallelized method for pre-processing genome sequence data which can reduce the analysis time by utilizing the big data technology and the highperformance computing cluster which is connected to the high-speed network and shares the parallel file system. For the reliability of analytical data, we have chosen a strategy to parallelize the existing analytical tools and algorithms to the new environment. Parallelized processing, data distribution, and parallel merging techniques have been developed and performance improvements have been confirmed through experiments.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.7
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• pp.878-882
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• 2004

In this paper, we propose a hierarchical hybrid neural network for detecting faults of induction motor. Implementing the classifier based on the input and output data, we apply appropriate transform and classification method at each step. In the proposed method, after obtaining the current of state of motor for each period, we transform it by Principle Component Analysis(PCA) to reduce its dimension. Before the training process, we use the conditional Fuzzy C-means(FCM) for obtaining the initial parameters of neural network for more effective learning procedure. From the various simulations, we find that the proposed method shows better performance to detect and diagnosis of induction motor and compare than other methods.

• Smart Media Journal
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• v.7 no.4
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• pp.90-98
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• 2018

A Multilinear LDA Method of Tensor Representation for ECG Signal Based Individual Identification Electrocardiogram signals, included in the cardiac electrical activity, are often analyzed and used for various purposes such as heart rate measurement, heartbeat rhythm test, heart abnormality diagnosis, emotion recognition and biometrics. The objective of this paper is to perform individual identification operation based on Multilinear Linear Discriminant Analysis (MLDA) with the tensor feature. The MLDA can solve dimensional aspects of classification problems in high-dimensional tensor, and correlated subspaces can be used to distinguish between different classes. In order to evaluate the performance, we used MPhysionet's MIT-BIH database. The experimental results on this database showed that the individual identification by MLDA outperformed that by PCA and LDA.

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
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• v.1996 no.11
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• pp.129-134
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• 1996

1차 년도 G-7 개발 과제로 수행된 자기 공명 진단 장치 (Magnetic Resonance Imaging System)의 개발 내용을 간략히 소개하였다. 성공적인 IT Compact 자기 공명 진단 장치의 완성을 위해 일차적으로 (1)RF (고주파), Gradient(경사 자계), Spectrometer 등의 Hard-ware 관련 MRI 핵심부분, (2) RF, Gradient, Spectrometer, Magnet 등의 각 Sub-system을 연결, 조합, 조정하여 하나의 체계적인 시스템으로 통합하고 운영하는 과정(System Integration), (3)사용자와 시스템을 연결하는 User Interface, Data Base Management, Real time 운영 SW 등과 (4)임상에 적용하여 구체적인 성능과 효용성을 확인하는 기술 등에 대하여 집중 연구하였다. 개발 방법은 (1)지난 16년간 국내에 축적 된 연구 개발 인력들을 최대한 활용하고 (2)연구 개발을 국제화 시켜 필요한 경우 부분별로 개발 인력을 해외에서 보완하고 (3)소수 정예 전문 인력 주의와 요소 기술 또는 중요 부품을 경쟁성 검토 후 필요 시 Out-sourcing 활용으로 최저의 비용으로 개발 기간을 최소화 하는 데 두었다. 개발된 1.0Tesla자기 공명 영상 장치는 미국 물리 학회에서 규격화한 Phantom및 임상 적용을 통하여 서울대 의대 연구 팀과 지속적으로 성능을 평가해 왔다. 개발된 시스템의 해상도는 $256{\times}256$ head 영상에서 1mm 이 하의 해상도를 가짐을 resolution phantom 을 통하여 확인할 수 있었고, $512{\times}512$ 영상에서 는 약 0.5 mm 의 물체를 분리 해냄으로써 외제 시스템들 보다 우수하게 평가 되었다. 차폐 경사코일의 Eddy current영향은2%이내로 촬영 시 영향은 거의 무시할 수 있었다. 또한, 개발된 영상 기법들, 즉 Multislice/Multi Echo, Oblique angle imaging, 64 Echo train을 갖는 고속 촬영 기술들이 자기 공명 장치에 장착되어 임상 적용에 문제가 없도록 하였다. 또한 20mT/m/Amp의 강력한 능동 차폐 경사 자계 코일(Active Shield Gradient Coil)을 기본 사양으로 하고, 수신단을 최대 6개로 확장토록 하여 2차년도의 초고속 촬영 기법(EPI) 및 Phased Array 코일 촬영이 가능토록 하였다. 1차 년도 개발 과제 수행 결과와 향후 개발 과제를 바탕으로 최종 목표인 국제 경쟁력이 있는 자기 공명 진단 장치 즉 기능과 영상의 질은 선진국 제품과 동일하거나 우수하되, 저가격을 구현한 상용화 제품이 완성되어, 첨단 의료기기로서 산업 구조 고도화에 기여하고 수입대체 뿐만 아니 라 수출을 통한 국익 창출과 국가의 기술을 통한 위상 제고에 기여되길 기대한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.42 no.5
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• pp.460-468
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• 2023

Developmental Dysplasia of the Hip (DDH) is a pathological condition commonly occurring during the growth phase of infants. It acts as one of the factors that can disrupt an infant's growth and trigger potential complications. Therefore, it is critically important to detect and treat this condition early. The traditional diagnostic methods for DDH involve palpation techniques and diagnosis methods based on the detection of keypoints in the hip joint using X-ray or ultrasound imaging. However, there exist limitations in objectivity and productivity during keypoint detection in the hip joint. This study proposes a deep learning model-based keypoint detection method using X-ray and ultrasound imaging and analyzes the performance of keypoint detection using various deep learning models. Additionally, the study introduces and evaluates various data augmentation techniques to compensate the lack of medical data. This research demonstrated the highest keypoint detection performance when applying the residual network 152 (ResNet152) model with simple & complex augmentation techniques, with average Object Keypoint Similarity (OKS) of approximately 95.33 % and 81.21 % in X-ray and ultrasound images, respectively. These results demonstrate that the application of deep learning models to ultrasound and X-ray images to detect the keypoints in the hip joint could enhance the objectivity and productivity in DDH diagnosis.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.38 no.6
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• pp.57-69
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• 2001

Expert system is one of AI area. It simulates the human's way of thinking to give solutions of problem in many applications. Most expert system consists of many components such as inference engine, knowledge base, and so on. Especially the performance of expert system depend on the control of efficiency of inference engine. Inference engine has to get features; first, if possible to minimize restrictions when it constructed the knowledge base. second, it has to serve various kinds of inferencing methods. In this paper we propose knowledge scheme for representing domain knowledge in ease, knowledge implementation technique for inferencing, and integrated knowledge-base engine with blackboard and inference engine. And we describe a expert system prototype that implemented in this paper using proposed methods, it perform diagnose about heavy industrial device. The fault diagnosis system prototype has been studied in this paper will be practical foundation in the research area of knowledge based system.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.594-596
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• 2004

부식이나 경년열화 등으로 인한 변전소 접지성능 저하에 대한 대책마련을 위하여 정기적인 변전소 접지저항의 측정은 필수적이라고 한 수 있다 그러나 단지 접지저항의 측정을 위하여 변전소 접지망과 연결되어 있는 외부접지계통, 즉 배전 중성선이나 송전선로 가공지선의 다중접지계통을 분리한다는 것은 현실적으로 불가능한 작업이다. 본 논문에서는 접지시험을 위한 시험전류를 주입하고 가공지선 및 중성선으로의 분류계수를 측정함으로써 운전 중인 상태에서 변전소 접지망 단독의 접지저항을 측정하는 시스템, 측정기법 및 사례연구를 제 시 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.220-222
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• 2006

현재 마이크로어레이 기술은 대량의 유전자 발현 데이터 특히 암과 관련한 데이터들을 쏟아내고 있다. 이 데이터를 기반으로 암의 종류에 따른 유전자들의 차별적 발현 양상을 분석하고 발현량의 변화가 두드러지는 유전자들에 기반하여 암을 분별할 수 있는 분류 모델을 구축한 후, 이것을 암을 진단하거나 예측하는데 이용할 수 있다. 본 논문에서는 마이크로어레이 데이터를 사용해 특징추출방법과 분류를 위한 Naive Bayes, k-Nearest Neighborhood, Decision Tree, Support Vector Machine, Neural Network 알고리즘을 이용하여 최적의 조합을 찾고 어떤 알고리즘이 가장 효과적인지 실험을 통해 분석해보고 성능평가 하는 것을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.426-427
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• 2023

최근 현대인의 식습관 및 고령화로 인해 당뇨병 환자의 수가 연간 증가하고 있다. 따라서 현재는 아직 당뇨병이 발생하지 않았더라도 미래에 발생할 가능성 예측의 중요성이 커지고 있다. 기존의 당뇨병 발생 여부 진단 연구는 회귀 분석과 같은 단일 모델을 사용하여 수행된다. 그러나 당뇨병에 영향을 미치는 변수들은 복잡하게 얽혀있어 단일 모델만으로는 패턴을 충분히 학습하기 어렵다. 본 논문에서는 데이터에 적합하게 자동으로 다층 스태킹 앙상블 모델을 구성하는 알고리즘을 이용한 다층 스태킹 앙상블 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 성능이 높은 모델들을 기준으로 층을 쌓으며 모델을 구성하며 실험 결과 다른 자동 기계학습 라이브러리와 비교해 F1 score 기준으로 최대 12.89%p의 성능 향상을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.1
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• pp.30-36
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• 2006

In this paper, we proposed the system that supports underachievers realm decision of Korean language curriculum in the middle school. Learning disability and stagnation should be minimized by using and applying the proposed system. The input layer of the system contains 36 variables, which can be specific items in the Koran language curriculum. The variables are encoded with the specific coding schemes. The number of nodes in the hidden layer was determined through a series of learning stage with best result. We assigned 4 neurons, which correspond to one realm of the curriculum to output layer respectively. We used the multilayer perceptron and the error backpropagation algorithm to develope the system. A total of 2,008 data for training and 380 for testing were used for evaluating the performance.