• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제8권10호
• /
• pp.231-238
• /
• 2019

차세대 염기 서열 분석법이 생성한 유전체 원시 데이터를 기존의 방식대로 하나의 서버에서 분석하기 위해서는 데이터 크기에 따라 수십 시간이 필요할 수 있다. 그러나 응급 환자의 진단처럼 수 시간 내에 결과를 알아야 하는 상황이 존재하기 때문에 단일 유전체 분석의 성능을 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 빅데이터 기술의 병렬화 기법과 고속의 네트워크로 연결되고 병렬파일시스템을 공유하는 고성능컴퓨팅 클러스터를 적극적으로 활용하여 분석 시간을 크게 단축시킬 수 있는 유전체 데이터 분석의 전처리 프로세스의 병렬화 방법을 제안한다. 분석 데이터의 신뢰성을 위해 기존의 검증된 분석 도구 및 알고리즘을 새로운 환경에 맞게 병렬화 하는 전략을 선택하였다. 프로세스의 병렬화, 데이터의 분배 및 병렬 병합 기법을 개발하였고 실험을 통해 성능 향상을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제14권7호
• /
• pp.878-882
• /
• 2004

본 논문에서는 유도전동기 고장진단을 위하여 계층적인 하이브리드 뉴럴네트웍을 제안하였다. 시스템의 입출력 데이터에 근거하여 패턴을 분류할 때 단계별 변환 및 분류 기법을 이용하였다. 제안된 방법에서는 실험에 측정된 전류값을 주기별로 주성분분석(PCA) 기법을 이용하여 입력차원을 축소한 후 이를 조건부 FCM으로 방사기저함수의 초기치를 최적화하는데 사용하였다. 이는 주성분분석이 가지는 특성을 이용하여 데이터의 특징을 나누었으며 이를 뉴럴네트웍의 학습 기능을 이용하여 고장검출 모델의 최종 성능을 개선하는 것이다. 이를 실제 계측된 유도전동기 데이터를 이용하여 실험한 결과 제안된 방법의 성능이 기존의 방법들에 비하여 우수함을 알 수 있었다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제7권4호
• /
• pp.90-98
• /
• 2018

심전도 신호는 기본적으로 심장의 전기적 활동에 포함되며 이를 통해 심박수 측정, 심장 박동의 리듬 검사, 심장 이상 진단, 정서 인식 및 생체 인식과 같은 다양한 목적으로 분석 및 활용된다. 본 논문의 목적은 다차원 데이터 배열인 텐서 특성을 가진 다선형 판별분석(MLDA: Multilinear Linear Discriminant Analysis) 기법을 이용하여 개인식별을 수행하고자 한다. MLDA는 상위 차원의 텐서를 포함하는 분류 문제에 대해서 차원 문제를 해결 할 수 있으며, 상호 연관된 부분 공간은 서로 다른 클래스를 구별하기 위해 사용될 수 있다. 제시된 방법의 성능을 검증하기 위해 Physionet의 MIT-BIH데이터베이스를 적용하였다. 이 데이터베이스에 대해 실험한 결과, MLDA는 기존 PCA와 LDA와 비교하여 개인식별 성능이 우수함을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
• /
• 대한의용생체공학회 1996년도 추계학술대회
• /
• pp.129-134
• /
• 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.

• 한국음향학회지
• /
• 제42권5호
• /
• pp.460-468
• /
• 2023

고관절 이형성증(Developmental Dysplasia of Hip, DDH)은 영유아 성장기에 흔히 발생하는 병리학적 상태로, 영유아의 성장을 방해하고 잠재적인 합병증을 유발하는 원인 중 하나이며 이를 조기에 발견하고 치료하는 것은 매우 중요하다. 기존의 DDH 진단 방법으로는 촉진법과 X-ray 또는 초음파 영상 기반 고관절에서의 특징점 검출을 이용한 진단 방법이 있지만 특징점 검출 시 객관성과 생산성에 제한점이 존재한다. 본 연구에서는 X-ray 및 초음파 영상을 이용한 딥러닝 모델 기반 특징점 검출 방법을 제시하고, 다양한 딥러닝 모델을 이용하여 특징점 검출의 성능을 비교 분석하였다. 또한, 부족한 의료 데이터를 보완하는 방법인 다양한 데이터 증강 기법을 제시하고 비교 평가하였다. 본 연구에서는 Residual Network 152(ResNet152) 및 Simple & Complex augmentation 기법을 적용하였을 때 가장 높은 특징점 검출 성능을 보여주었으며, X-ray 영상에서 평균 Object Keypoint Similarity(OKS)가 약 95.33 %, 초음파 영상에서는 약 81.21 %로 각각 측정되었다. 이러한 결과는 고관절 초음파 및 X-ray 영상에서 딥러닝 모델을 적용함으로써 DDH 진단 시 특징점 검출에 관한 객관성과 생산성을 향상시킬 수 있음을 보여준다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제38권6호
• /
• pp.57-69
• /
• 2001

전문가 시스템은 인공지능의 한 분야로서 인간의 사고방식을 모방함으로써 다양한 분야에서 야기되는 문제들을 해결해준다. 대부분의 전문가 시스템은 추론엔진과 지식베이스등과 같은 많은 요소들로 구성된다. 특히 전문가 시스템의 성능은 추론엔진의 효율성에 의해 좌우된다 이러한 추론 엔진은 지식베이스가 구축될 때, 가능한한 적은 제약성을 가져야 함은 물론, 다양한 추론 방법을 제공해야 한다는 특정을 갖고 있어야 한다. 이 논문에서는 도메인 지식 표현을 위한 지식스키마와, 추론을 위한 지식구현 기법, 그리고 블랙보드와 추론엔진을 혼합한 지식베이스 엔진을 제안한다. 그리고 제안한 기법들을 이용하여 구축한 중공업 장비 진단 전문가 시스템에 대해서 설명한다. 이 논문에서 연구한 고장진단 지식기반 시스템은 지식기반 시스템 연구분야의 실질적 기반이 될 수 있을 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 A
• /
• pp.594-596
• /
• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
• /
• pp.220-222
• /
• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.426-427
• /
• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.30-36
• /
• 2006

본 연구에서는 중학교 국어 교과과정에 있어서 부진아 학생을 위한 부진 영역을 진단을 지원할 수 있는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템을 학교 수업 현장에 적용함으로써 학습부진 학생들의 수준에 맞는 보충${\cdot}$심화학습이 이루어져 학습결손과 학습부진을 최소화하여 교수${\cdot}$학습의 목표를 알성하고 학업성취도를 향상시킬 수 있도록 하였다. 이 시스템에서의 입력은 36가지 변수가 제안된 코딩 기법을 이용하여 시스템을 위하여 학습데이터와 테스트데이터가 인코딩된다. 이 인코딩된 변수의 값들은 시스템의 입력 층의 값이 된다. 은닉 총의 뉴런 수는 학습 데이터를 이용하여 학습한 후 가장 좋은 성능을 보여주는 결과를 이용하여 결정하였다. 출력 층의 뉴런 수는 각 영역에 하나의 뉴런을 할당하여 4개의 뉴런을 사용하였다. 본 시스템을 개발하기 위해 다층 퍼셉트론 구조와 오류 역전파 알고리즘을 사용하였다. 영역진단 지원 시스템을 위해 학습 데이터로써 2,008개를 사용하였고, 테스트를 위하여 380개의 데이터를 사용하여 실험한 후 성능을 평가하였다.