• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.383-396
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• 2009

뼈 나이 측정은 소아의 내분비계 관련 질병 진단을 위해 소아과에서 널리 사용되는 방법이다. 그러나 전문 인력이 부족하여 자동화된 측정 방법에 대한 꾸준한 요구가 있었다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식기법을 이용한 자동화된 뼈 나이 측정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 X-ray 영상에서 손가락뼈의 각 부분을 자동으로 분류하는 과정과 분류된 뼈 영상으로부터 정규화된 형상 모델을 추출하는 과정, 그리고 정규화된 형상 모델로부터 뼈 나이를 측정하는 과정으로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 능동 형상 모델(Active Shape Model: ASM)을 이용하여 나이 측정에 사용되는 특정값 추출의 정확도를 향상시켰으며, 뼈 나이 분류를 위해 사용된 Support Vector Machine(SVM)의 입력으로 정규화된 형상 모델로부터 얻어진 각 뼈의 크기와 비율을 특징값으로 사용하였다. 성능 평가를 위해서 한양대학교 부속병원에서 제공한 영상에 대해 전문가가 평가한 나이와 제안한 알고리즘을 이용하여 측정된 나이를 통계적으로 비교 분석하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 특징값과 알고리즘으로 뼈 나이를 진단한 결과, 전문가에 의한 결과와 평균 0.679살의 오차 이내의 뛰어난 뼈 나이 측정 성능을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.57-62
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• 2010

최근 의료분야에서는 대규모의 데이터를 빠르게 검색 및 추출이 가능하게 의사결정트리 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 현재 CART, C4.5, CHAID 등 여러 기법이 개발되었는데, 이러한 클레시파이 기법들은 몇몇 의사결정 나무 알고리즘이 이진분리로 분류를 하는데, 나머지 데이터의 결과가 손실될 우려가 있다. 그중 C4.5는 엔트로피의 측정값에 높고 낮음으로 트리 모양을 구성해 가는 방식이고, CART 알고리즘은 엔트로피 매트릭스를 사용하여 범주형 자료나 연속형 자료에 적용할수가 있다. 이에 본 논문에서는 클래시파이 기법 중 C4.5와 CART를 유방암 환자 데이터에 대해 적용하여 실험하여, 그 결과 분석을 통한 성능 평가를 수행하였다. 실험에서는 교차검증을 통해 그 결과에 대한 정확성을 측정하였다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제11권2호
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• pp.110-118
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• 1997

본 논문은 DSP를 이용한 주상변압기 유전정접($tan\;delta$) 활선 측정기법을 제안하였다. 변압기 내부에 콘덴서를 삽입한 후 센서에 전압을 인가하고, 인가된 전압과 콘덴서에 흐르는 전류를 측정하여 본 논문에서 제안한 상호 상관 함수 기법을 이용하여 유전정접을 구하였다. 측정의 성능 향상을 위해 TMS320C31 DSP 보드를 사용하였으며 상호 상관 함수 기법을 사용하였다. 또한 노이즈 영향을 검토하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구의 검증을 위해 본 논문에서 구현한 측정장치와 Schering bridge을 사용하여 비고 실험을 하였다. 실험 결과 주상 변압기 절연진단에 충분히 활용할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1416-1419
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• 2015

최근 건강에 대한 일반인들의 관심이 증가하면서 스마트 헬스케어 시장 규모가 기하급수적으로 커지고 있다. 특히 탈모 관련 헬스케어 시장의 경우, 국내 탈모 인구의 증가로 인해 탈모의 예방이나 관리 등 탈모 관련 어플리케이션이 빠르게 등장하고 있다. 모발 밀도는 탈모의 정도를 판단하기 위한 가장 기본적인 모발 특징 중 하나이지만, 모발의 밀도를 측정하기 위한 명확한 영상처리 기법이나 소프트웨어의 개발은 여전히 미진한 상태이다. 이에 본 논문에서는 스마트폰에 탈부착이 가능한 포터블 카메라에서 촬영된 두피 모발 현미경 영상에서 모발의 밀도를 측정하고 이를 기반으로 사용자 중심의 탈모 진단 플랫폼을 구축하고자 한다. 모발 밀도의 측정은 Contrast Stretching과 Morphology Processing을 이용한 전처리, 스켈레톤 이미지의 변환, 그리고 라인 끝점 검색 알고리즘의 적용 등 크게 세 단계로 진행된다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해, 50배율 포터블 카메라로 촬영한 두피 영상 30개에 대해 밀도 측정을 수행하였으며 그 결과 92.88%의 정확도를 얻었다. 결과적으로 제안하는 기법은 단순 두피 현미경 영상으로 탈모의 지표가 될 수 있는 모발 밀도를 측정하는 데 충분히 효과적임을 알 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.31-38
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• 2022

심전도(electrocardiogram)는 심장의 주기적인 활동을 전기적인 신호로 기록한 것으로 심근의 리듬을 측정하고 판단하여 개인건강을 진단할 수 있는 중요한 신체정보이다. 특성상 대용량의 정보를 발생하는데 특정 질병의 진단을 목표로 하는 경우 상당한 기간의 누적 신호를 필요로 한다. 따라서 의학적인 손실 없이 정보용량을 대폭 줄이기 위한 압축 및 저장 처리에 관한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 최근 일상생활에서 착용할 수 있고 신호를 실시간 전송할 수 있는 스마트한 측정기기의 개발로 심전도는 그 활용도가 더욱 높아지고 있다. 측정기기는 일반적으로 사용자의 편리성을 위해 성능과 전력소모가 제한적인데, 이런 환경에서 대용량의 신호를 수 초안에 처리하고 전송할 수 있는 기법의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 심전도의 단위 파형의 누적 평균(template)을 활용하여 효율적으로 신호를 압축 전송하는 기법을 제안한다. 압축은 템플릿 매칭을 활용하며 무손실(lossless)이 가능하다. 제안하는 기법은 기존의 대표적인 압축방식과 비교해서 고압축 환경에서 우수한 성능을 보여주며, 복잡도는 상대적으로 높지 않은 것으로 분석된다. 그리고 template 매칭 차이 값에 대한 기존의 압축 기술의 적용도 가능하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.57-62
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• 2015

본 논문에서는 전기설비들의 신속하고 효율적인 진단을 위해 차 영상을 통한 퍼지 추론 기반 열화 진단 시스템을 설계한다. 전기 기기의 열화 진단이 시작 되면 처음 정상 상태의 온도와 비교하여 이상 영역을 검출한다. 검출된 영역은 퍼지 추론 알고리즘을 사용하여 열화를 진단한다. 퍼지 추론 알고리즘에서, 퍼지 규칙은 If-then형식으로 정의되고, look-up 테이블로 규칙을 표현한다. 온도와 온도의 변화량을 입력 변수로 사용한다. 입력변수의 퍼지수를 표현하기 위해 삼각형 멤버쉽 함수를 사용하였으며, 출력변수에는 singleton 멤버쉽 함수를 사용하였다. 최종 출력은 퍼지 추론 방법의 무게 중심법을 사용하여 계산한다. 전기 설비로부터 취득한 실험 데이터는 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하 사용한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.29-35
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• 2019

4차 산업 혁명이 진행되며 많은 회사들의 스마트 팩토리에 대한 관심이 커지고 있으며 센서의 중요성 또한 대두되고 있다. 정보를 수집하기 위한 센서에서 고장이 발생하면 공장을 최적화하여 운영할 수 없기 때문에 이에 따른 손해가 발생할 수 있다. 이를 위해 센서의 상태를 진단하여 센서의 고장을 진단하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 센서의 고장유형 중 Rising time과 Falling time 고장을 딥러닝 알고리즘 RNN의 LSTM을 통해 신호를 분석하여 고장을 진단하는 모델을 제안한다. 제안한 방식의 실험 결과를 정확도와 ROC 곡선 그래프의 AUC(Area under the curve)를 이용하여 Rule 기반 고장진단 알고리즘과 비교하였다. 실험 결과, 제안한 시스템은 Rule 기반 고장진단 알고리즘 보다 향상되고 안정된 성능을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.77-87
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• 2023

재생 에너지 생성에서 중요한 역할을 하는 풍력 터빈은 작동 상태를 정확하게 평가하는 것이 에너지 생산을 극대화하고 가동 중지 시간을 최소화하는 데 매우 중요하다. 이 연구는 풍력 터빈 상태 진단을 위한 다양한 신경망 모델의 비교 분석을 수행하고 센서 측정 및 과거 터빈 데이터가 포함된 데이터 세트를 사용하여 효율성을 평가하였다. 분석을 위해 2MW 이중 여자 유도 발전기 기반 풍력 터빈 시스템(모델 HQ2000)에서 수집된 감시 제어 및 데이터 수집 데이터를 활용했다. 활성화함수, 은닉층 등을 고려하여 인공신경망, 장단기기억, 순환신경망 등 다양한 신경망 모델을 구축하였다. 대칭 평균 절대 백분율 오류는 모델의 성능을 평가하는 데 사용되었다. 평가를 바탕으로 풍력 터빈 상태 진단을 위한 신경망 모델의 상대적 효율성에 관한 결론이 도출되었다. 본 연구결과는 풍력발전기의 상태진단을 위한 모델선정의 길잡이가 되며, 고도의 신경망 기반 기법을 통한 신뢰성 및 효율성 향상에 기여하고, 향후 관련연구의 방향을 제시하는데 기여한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6C호
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• pp.793-800
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• 2004

본 논문에서는 지하에 매설되어 있는 통신 관로의 효율적인 관리를 위하여 관로상태를 진단할 수 있는 자동 관로 등급 판정 시스템을 제안하였다. 작업자에 의해 행해지던 기존의 관로 조사는 주관적인 판단에 의해 수동으로 판단하기 때문에 수치적인 정량화를 통한 관로 등급 판정 및 효율적인 데이터베이스 구축이 어렵다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 인입 길이별로 관로 단면에 레이저를 투영하여 단면의 상태를 획득하고, 획득된 영상에 대해 실제 관로 단면의 수치적인 최소 직경을 구하며 등급 판정하는 기법을 적용하였다. 제안된 기법에서는 관로 내부의 특별한 상황을 고려하여 잡음 제거 필터와 다양한 color model를 적용한 전처리 과정을 거치게 된다. 관로의 최소 직경판단 및 등급 판정은 세부처리 단계를 통하여 이루어진다. 정확도(precision)를 이용하여 제안된 시스템의 성능을 평가한 결과 90% 이상의 정확한 등급 판정이 가능한 것을 확인하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제21권5호
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• pp.42-48
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• 2017

콘크리트 구조물이 화재 손상을 입을 경우 노출온도 및 지속시간에 따라 구조물의 심각한 성능 저하를 야기하며, 콘크리트의 재료 물성 저하를 수반한다. 화재 손상을 입은 콘크리트 구조물의 재사용여부 및 보수보강 판단을 위해서는 손상 직후 및 재양생 조건에 따른 주요 손상 부위의 면밀한 손상 평가가 필요하다. 본 연구에서는 재양생 조건에 따른 화재 손상을 입은 콘크리트의 재료물성 회복에 관한 실험적 연구를 수행하였다. 화재 손상을 입은 콘크리트 시편을 상대습도 및 재양생 기간을 달리한 재양생 조건을 적용하였으며, 충격공진기법을 도입하여 콘크리트 시편의 화재 손상 전후 및 재양생 이후의 동탄성계수를 측정하여 손상 정도를 평가하였다. 측정된 결과로부터 재양생 조건 중 높은 상대습도 조건에서 지배적으로 재료물성의 회복이 발생하였다. 추가적으로 콘크리트 시편의 동탄성계수 및 인장강도의 직접적인 비교 및 선형회귀분석을 수행하여 재양생 조건에 따른 영향을 분석하였으며, 이를 토대로 높은 습도 조건에서 동탄성계수의 회복이 인장강도에 비해 두드러지게 나타남을 확인하였다.