• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1019-1022
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• 2019

최근의 영상 처리 분야는 딥러닝 기법들의 성능이 입증됨에 따라 다양한 분야에서 이와 같은 기법들을 활용해 영상에 대한 분류, 분석, 검출 등을 수행하려는 시도가 활발하다. 그중에서도 의료 진단 보조 역할을 할 수 있는 의료 영상 분석 소프트웨어에 대한 기대가 증가하고 있는데, 본 연구에서는 캡슐내시경 영상에 주목하였다. 캡슐내시경은 주로 소장 촬영을 목표로 하며 식도부터 대장까지 약 8~10시간 동안 촬영된다. 이로 인해 CT, MR, X-ray와 같은 다른 의료 영상과 다르게 하나의 데이터 셋이 10~15만 장의 이미지를 갖는다. 일반적으로 캡슐내시경 영상을 판독하는 순서는 위장관 교차점(Z-Line, 유문판, 회맹판)을 기준으로 위장관 랜드마크(식도, 위, 소장, 대장)를 구분한 뒤, 각 랜드마크 별로 병변 정보를 찾아내는 방식이다. 그러나 워낙 방대한 영상 데이터를 가지기 때문에 의사 혹은 의료 전문가가 영상을 판독하는데 많은 시간과 노력이 소모되고 있다. 본 논문의 목적은 캡슐내시경 영상의 판독에서 모든 환자에 대해 공통으로 수행되고, 판독하는 데 많은 시간을 차지하는 위장관 랜드마크를 찾는 것에 있다. 이를 위해, 위장관 랜드마크를 식별할 수 있는 CNN 학습 모델을 설계하였으며, 더욱 효과적인 학습을 위해 전처리 과정으로 학습에 방해가 되는 학습 노이즈 영상들을 제거하고 위장관 랜드마크 별 특징 분석을 진행하였다. 총 8명의 환자 데이터를 가지고 학습된 모델에 대해 평가 및 검증을 진행하였는데, 무작위로 환자 데이터를 샘플링하여 학습한 모델을 평가한 결과, 평균 정확도가 95% 가 확인되었으며 개별 환자별로 교차 검증 방식을 진행한 결과 평균 정확도 67% 가 확인되었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권12호
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• pp.30-38
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• 2021

본 논문에서는 열화상 이미지에서의 열 데이터 추출 및 해당 데이터를 사용한 발열 설비 탐지 향상 기법을 제안한다. 주요 목표는 열화상 이미지에서 바이트 단위로 데이터를 해석하여 열 데이터와 실화상 이미지를 추출하고 해당 이미지와 데이터를 합성한 합성 이미지를 딥러닝 모델에 적용하여 발열 설비의 탐지 정확도를 향상 시키는 것이다. 데이터는 한국수력원자력발전소 설비 데이터를 사용하였으며, 학습 모델로는 Faster-RCNN을 사용하여 각 데이터 그룹에 따른 딥러닝 탐지 성능을 비교 평가한다. 제안한 방식은 Average Precision 평가에서 기존 방식에 비해 평균 0.17 향상 되었다.본 연구는 이로서 국가 데이터 기반 열화상 데이터와 딥러닝 탐지의 접목을 시도하여 유효한 데이터 활용도 향상을 이루었다.

• 융합보안논문지
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• 제21권2호
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• pp.29-35
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• 2021

UART(Universal asynchronous receiver/transmitter)는 데이터를 직렬 형태로 전환하여 전송하는 하드웨어 장치로서 대부분의 임베디드 시스템에서 시스템 진단 및 디버깅 용도로 널리 사용되고 있다. 해커는 UART의 기능을 이용하여 시스템 메모리나 펌웨어에 접근할 수 있고 시스템의 관리자 권한 취득을 통한 시스템 장악도 가능하다. 본 논문에서는 UART를 통해 침투하는 해커의 공격을 방어하기 위한 보안 UART를 연구하였다. 제안한 기법은 약속된 UART 통신 프로토콜을 사용하는 인가된 사용자만이 UART 접속을 허용하고 비인가자의 접속은 불허한다. 또한, 스니핑을 통한 프로토콜 분석을 막기 위해 데이터를 암호화하여 전송한다. 제안한 보안 UART 기법을 임베디드 리눅스 시스템에 구현하고 성능검증을 수행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1490-1499
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• 2022

부정맥이란 심장이 불규칙한 리듬이나 비정상적인 심박동수를 갖는 것을 말하며, 뇌졸중, 심정지 등을 유발하거나 사망에도 이를 수 있는 만큼, 조기 진단과 관리가 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 심전도 신호의 QRS 특징 추출에 적합한 CNN과 기존 LSTM의 직전 패턴의 수렴 한계를 해결할 수 있는 BLSTM을 연결한 CNN-BLSTM 결합 모델을 이용한 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 전처리 과정을 통해 잡음을 제거한 심전도 신호에서 QRS 특징점을 검출하고 단일 비트 세그먼트를 추출하였다. 이때 데이터의 불균형 문제를 해결하기 위해 GAN 오버샘플링 기법을 적용하였다. 이 후 합성곱 계층을 통해 부정맥 신호의 패턴을 정밀하게 추출하도록 구성하고 이를 BLSTM의 입력으로 사용한 후 매개변수를 학습시키고 검증 데이터로 학습 모델을 평가한 후 부정맥 분류의 정확도를 확인하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용하여 분류의 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score를 비교하였다. 성능평가 결과 각각 99.30%, 98.70%, 97.50%, 98.06%로 우수한 분류율을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.271-282
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• 2021

본 연구는 미숙아의 재원일수 예측 모형을 머신러닝 기법을 통해 개발하기 위해 수행 되었다. 모형 개발을 위해 질병관리본부에서 수집한 퇴원손상심층조사 자료의 2011년부터 2016년까지 퇴원한 미숙아 6,149건을 이용하였다. 입원 초기 신경망 모형은 설명력(R²)이 0.75로 다른 모형에 비해 우수 하였다. 입원 초기 변수에 임상진단을 CCS(Clinical class ification software)로 변환하여 추가 투입한 모형은 큐비스트(Cubist) 모형의 설명력(R²)이 0.81로 랜덤 포레스트(Random Forests), 그라디언트 부스트(Gradient boost), 신경망(neural network), 벌점화 회귀(Penalty regression) 모형에 비해 성능이 우수 하였다. 본 연구는 전국단위 데이터를 이용한 미숙아의 재원일수 예측 모형을 머신러닝을 통해 제시하고 그 활용 가능성을 확인하였다. 하지만 임상정보, 부모정보 등 데이터의 한계로 향후 성능 향상을 위한 추가 연구가 필요하다.

• 한국음향학회지
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• 제26권4호
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• pp.144-152
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• 2007

기존의 심음분류를 위한 연구들은 인공신경망을 이용하여 주로 이루어졌다. 그러나 심음신호의 통계적 특성을 분석 한 결과 HMM의 의한 신호모델링이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 다양한 질병을 나타내는 심음신호를 HMM을 이용하여 모델링 하고 인식성능이 심음신호의 클러스터링에 따라서 많이 좌우되는 것을 알 수 있었다. 또한 실제 환경에서의 심음신호는 그 시작과 끝나는 시점이 정해지지 않은 연속신호이다. 따라서 HMM을 이용한 심음분류를 위해서는 연속적인 심음신호로부터 한 사이클의 분할된 심음을 추출할 필요성이 있다. 일반적으로 수동분할은 분할오류를 발생시키며 실시간 심음인식에 적합하지 않으므로 분할과정이 필요치 않는 ergodic형 HMM을 변형하여 사용할 것을 제안하였다. 그리고 제안된 HMM은 연속심음을 이용한 분류실험에서 매우 높은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
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• pp.370-374
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• 2006

Ad-hoc 환경의 응용은 재난구조나 회의실 또는 강의실에서의 정보 교환과 같은 그룹 통에서 이용된다. Ad-hoc 환경은 무선 채널을 이용하므로 상대적인 낮은 대역폭과 높은 오류 발생률을 가지게 된다. 따라서 Ad-hoc 네트워크에서는 신뢰적인 전송이 요구된다. 이동 노드는 상대적으로 낮은 성능과 에너지의 제한으로 인해 유선 환경과 같은 신뢰적인 전송 기법을 Ad-hoc 환경에 적용하기에는 문제가 발생한다. Ad-hoc 환경의 무선 채널이 가지는 보안적인 취약성과 높은 에러율을 극복하는 신뢰적인 그룹 키 전송을 위한 재전송 기법을 제안한다. 신뢰적인 트리 형성하기 위해 n차 트리 구조를 이용한다. 손실 감지를 위한 ACK 메시지를 이용하고 손실 복구를 위한 재전송 기법에 대해 연구를 한다. 제안한 신뢰적인 그룹 키 전송을 위한 재전송 기법은 트리의 깊이의 차수가 루트 관리 노드, 서브 관리 노드와 로컬 멤버 노드로 구성되기 때문에 손실 감지와 손실 복구에 대한 연산의 오버헤드가 적다. 루트 관리 노드는 멤버 노드로부터 받은 개인키 정보를 이용하여 그룹 키를 생성하고 그룹 키 부분 정보를 서브 관리 노드에게 전송하고 서브 관리 노드에 대한 신뢰성을 책임진다. 서브 관리 노드는 루트 관리 노드로부터 받은 그룹 키 부분 정보를 로컬 멤버 노드에게 전송하고 로컬 멤버 노드에 대한 신뢰성을 책임진다. 루트 관리 노드와 서브 관리 노드를 관리 노드라 한다. 관리 노드가 신뢰적인 전송을 위해 관리하는 멤버 노드는 전체 그룹에 독립적으로 유지 가능하므로 확장성 및 효율성이 좋다. 관리 노드는 동적인 그룹에 따른 타이머를 설정함으로써 손실 감지에 대한 시간을 줄임으로써 효율적인 손실 감지 및 손실 복구를 한다. 임계값 설정으로 인한 중복 수신에 대한 오버헤드를 줄일 수 있다.신뢰성을 향상 시킬 수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.447-454
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• 2011

전력선 잡음은 ECG 신호 분석에 있어 특정 구간의 왜곡을 발생시킬 수 있다. 특히 P와 R파와 같이 부정맥 진단에 중요한 요소가 되는 구간은 전력선 주파수가 샘플링 주파수의 배수(multiple)일 경우와 그렇지 않을 경우에 각각 다른 형태의 잡음으로 나타나며, 잡음의 특성 또한 선형과 비선형으로 나누어진다. 본 논문에서는 ECG 신호의 가변적인 전력선 잡음 제거를 위한 적응형 차감 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 전력선 주파수와 샘플링 주파수와의 배수 관계를 multiple과 non-multiple로 구분한 후 각 구간에 대한 선형성 여부를 판단한다. 이후 선형 구간은 이동평균 필터를 이용하여 잡음성분을 추출하고, 비선형 구간 잡음은 선형구간에서 추출되어 임시버퍼에 저장된 잡음 성분을 이용하여 추출한다. 제안한 기법의 P파와 R파 검출성능을 평가하기 위해 MIT-BIH 데이터베이스의 119번 레코드를 사용하였다. 실험 결과 기존 노치 필터의 경우 P파 97.91%, R파 96.66%, 제안한 차감기법의 경우 P파 99.01%, R파 97.93%의 검출결과를 나타내었다.

• 비파괴검사학회지
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• 제28권2호
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• pp.191-198
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• 2008

유체가속부식에 의한 탄소강 배관의 감육은 원자력 발전소 저탄소강 배관의 주요 경년열화 현상으로서, 예상치 못한 배관의 파단을 야기해 발전소의 성능 및 안전을 저해할 수 있다. 최근, 등전위 교번식 직류 전위차법(ES-DCPD, equipotential switching direct current potential drop)을 이용한 배관 감육의 정밀 감시기법이 본 연구자들에 의하여 개발되었다. ES-DCPD 방법은 넓은 배관 영역을 빠르게 검사할 수 있는 방법으로, 넓은 영역의 직관부 감육을 빠르게 검사하는 광역감시법(WiRN, wide range monitoring)과 엘보우 등 곡관부의 감육이 활발한 컴포넌트의 국부적 감육을 비교적 넓은 범위에서 빠르게 스캔하는 협역감시법(NaRM, narrow range monitoring)으로 사용이 가능하다. 광역감시와 협역감시 기법은 초음파검사의 위치 선정파 초음파검사의 검사 누락부에 대한 신뢰성을 개선할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 ES-DCPD를 바탕으로 한 새로운 감육 진단 기술을 실험실 환경에서 장기 검증 시험을 수행하여 신호 정밀도를 분석하였고, 결과의 현장 적용성을 논의하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권2호
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• pp.64-70
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• 2011

휴대용 인공 전자 후각 시스템 (E-nose)의 가스 측정 환경은 실험실 내의 정교하게 제어되는 환경과 달리 온도, 농도, 기체 시료의 유속 등의 외부 요인의 변동이 매우 심하다. 이런 환경에서도 사용 가능한 단순하고 강인하고 정확한 가스 패턴 인식 알고리듬의 개발은 마이크로 바이오 센서의 발달과 함께 확대되고 있는 휴대용 및 소형 측정 진단 시스템에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 PDA 기반의 휴대용 전자 후각 시스템을 활용해 실제 변화하는 환경에서 다채널 마이크로 센서로부터 감지되는 가스 신호를 수집하고, 여기에 영상 정합 기법을 적용하여 알고리듬의 강인성과 향상된 정확도를 검증하는 것을 목표로 하였다. 제안된 방법을 6종류의 가스 시료에 대한 7채널 마이크로 센서의 휴대 환경 측정 데이터에 적용하고, 기존의 최대 민감도 특징 추출 기법과 비교한 결과, 외부 환경의 변동에 영향 받지 않는 안정된 인식 성능 뿐 아니라 기존의 방법으로 구별하기 어렵던 2 종의 유사한 가스 시료에 대해서도 정확한 구분이 가능함을 보였다. 제안된 방법은 다양한 환경 변화에 노출되는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN)의 데이터 처리에도 쉽게 응용될 수 있을 것이며, 응용 현장에서 높은 안정성과 정확성을 요구하는 휴대용 의료 진단, 환경 감지 기술의 실용화에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.