• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
• /
• pp.280-280
• /
• 2004

기계의 소음 및 진동은 환경요인과 함께 기계의 정밀도 향상 및 고장진단과 관련하여 가장 중요한 분야중 하나이다. 특히 기계의 구동원으로 가장 많이 사용되고 모터는 기계설비이면서도 전기적인 현상으로 작동하기 때문에 설비보전의 사각지대로 나타나고 있다. 또한, 진동으로 모터의 전기적인 결함을 분석하기에는 미흡한 부분이 나타나기 때문에 모터 전용분석 기법을 사용하여 전동기의 전기적 결함을 분석하면 보다 정확한 진단이 가능하다. 현재 일부 생산 현장에서는 모터를 진단하기 위해 진동, 온도, 전류 등의 측정기법 들을 이용하여 분석하고 있다.(중략)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
• /
• pp.199-201
• /
• 2002

본 논문에서는 심장질환의 진단 알고리즘의 개발에 있어서 필수적으로 요구되는 심장질환별 ECG 데이터의 수집에 관하여 기술한다. 또한, 진단 알고리즘을 개발하기 위한 전단계로서 심전도 신호에서 각 특징들을 검출하는 알고리즘에 관하여 설명하고, 이를 MITDB와 수집한 ECG 신호에 적용한 결과를 보인다. QRS-complex의 검출은 99% 이상의 정확도를 보이나, P-wave와 T-wave의 검출에서는 아직까지 보완할 점이 많은 것으로 나타난다. 심장질환별 12-채널 ECG 데이터베이스의 구축은 보다 정확하고 현실적인 진단 알고리즘을 개발하는 데 크게 기여할 것으로 기대한다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
• /
• 제34권3호
• /
• pp.58-68
• /
• 2018

분산 컴퓨팅이란 다수의 서버로 구성된 분산 시스템에서 데이터를 효율적으로 저장 및 처리하는 기술이다. 따라서 분산 시스템을 구성하는 서버의 상태에 따라 분산 컴퓨팅의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문은 분산 시스템에서 실시간으로 발생하는 시스템 자원의 로그 데이터를 수집하고 이상을 탐지하여 결과를 시각화하는 자가 진단 시스템을 제안한다. 먼저, 자가 진단 과정을 수집, 전달, 분석, 저장, 시각화의 다섯 단계로 구분한다. 다음으로, 자가 진단 과정이 실시간성, 확장성, 고가용성의 목표를 만족하도록 실시간 자가 진단 시스템을 설계한다. 본 시스템은 대표적인 실시간 분산 기술인 Apache Flume, Apache Kafka, Apache Storm을 기반으로 구현되어 실시간성, 확장성, 고가용성의 세 가지 목표를 만족할 수 있다. 또한, 자가 진단 과정에서 로그 데이터 처리의 지연을 최소화하도록 간단하지만 효과적인 이동 평균 및 3-시그마 기반 이상 탐지 기법을 사용한다. 본 논문의 결과를 통해, 분산 시스템 내에서 서버 상태를 실시간으로 진단할 수 있는 분산 실시간 자가 진단 시스템을 구축할 수 있다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
• /
• 제14권2호
• /
• pp.393-398
• /
• 1997

1987년 5월에서 1997년 10월까지의 영남대학교 의과대학 부속병원에서 임상적으로 선천성 중장 회전 이상을 의심하여 방사선학적으로 진단되고 수술을 시행한 17명의 환아를 대상으로 임상소견과 수술 기록 및 방사선학적 소견을 후향적으로 분석한 결과는 임상적인 주된 증상은 구토나 구토를 동반한 복통이었으며, 수술 소견상 16명의 환아에서 선천성 중장 회전 이상이 확진되었고, 1명의 환아에서 중장 회전 이상 없이 윤상 췌장으로 진단되었다. 모든 환아에서 상부 위장관 조영술과 바륨 관장술을 시행한 결과, type I인 경우가 3명, type IIA가 2명, type IIC가 1명, type IIIA가 5명, type IIIc가 4명이었으며 이중에서 type IA로 진단된 1명은 수술 소견상 윤상 췌장으로 확인되었다. 수술로 확진된 16명의 환아중 13명은 상부 위장관 조영 소견에서 선천성 중장 회전 이상이 진단되었고 3명의 환아에서는 상부 위장관 조영 소견은 확실하지 않았으나 바륨 관장 소견상 선천성 중장 회전 이상이 증명되었다. 결론적으로 선천성 중장 회전 이상은 중장 염전과 장 괴사와 같은 치명적인 합병증으로 출생 첫 주에 높은 사망률을 보이기 때문에 조기 진단이 매우 중요하며, 임상적으로 선천성 중장 회전 이상이 의심되면 상부 위장관 조영술을 먼저 실시해야 하고 십이지장 공장 접합부가 정상적으로 위장 유문부와 같은 축상에 있는지 우측 측사위 촬영에서 확인해야된다. 비록 정상 소견을 보일지라도 위음성이 있을 수 있으므로 반드시 바륨 관장술을 실시해서 압박, 사위, 좌측와위 촬영에서 맹장과 회장 말단부의 위치를 확인해야 될 것으로 생각된다.

• 대한핵의학회지
• /
• 제33권6호
• /
• pp.502-511
• /
• 1999

목적: 유방종괴를 감별진단하고 액와림프절전이를 진단하는 데 대한 F-18 FDG PET의 진단정확도를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 수술 전 F-18 FDG PET을 시행한 42명의 환자에 대하여 PET의 진단성능을 수술 후 조직 소견과 비교하였다. 결과: F-18 FDG PET에 이상이 있고 수술한 20명의 환자중 19명에서 암이 확인되었다. 반면 F-18 FDG PET에 이상 소견이 없는 상태에서 수술한 2명의 환자는 모두 양성종양이었다. F-18 FDG PET에 이상 소견이 없고 추적관찰만 한 환자 16명에서는 모두 암의 증거가 없었다. 수술로 확인된 F-18 FDG PET의 유방종괴 감별진단력은 예민도 95% (19/20) 특이도 17% (7/9), 양성예측도 86% (19/22), 음성예측도 87% (7/8)였다. 위양성은 염증 소견이 동반되었던 경우였고 위음성은 종양조직이 매우 적었던 경우였다. 과거에 유방성형술을 받았던 환자군 17명에서 F-18 FDG PET의 음성예측도는 93% (13/14)였다. 액와탐색수술을 시행한 17명의 환자에서 F-18 FDG PET의 예민도는 73% (8/11), 특이도는 100% (7/7), 양성예측도는 100% (8/8), 음성예측도는 70% (7/0)였다. 수술시 유방종괴가 양성종양으로 확인되어 더 이상 그쪽 액와탐색수술하지 않았던 예를 F-18-FDG PET이 모두 음성결과를 보였던 것까지 포함하면 음성예측도는 87% (20/23)였다. 결론: 유방암 환자에서 F-18-FDG PET의 진단성능이 우수하였고 액와림프절전이의 진단에 도움이 된다.

• 한국수정란이식학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.33-37
• /
• 2007

2년령의 암컷 비글개에서 교배 후 7일째에 혈액장액성 질 분비물과 외음부 종창의 주증을 보여 이를 진단하기 위해서 질 도말 검사, 초음파 검사를 실시하였다. 초음파 검사 소견상 양측 난소에 10mm 이상의 낭종성 구조물이 다수 관찰되어 양측성 다포성 난소낭종으로 진단하였다. 또한 질 도말 검사에서는 각화 상피세포가 90% 이상이었으며, 수컷의 허용 반응을 확인한 결과 수컷의 허용은 물론 정상적인 교배가 이루어졌다. 이상의 소견을 종합해 본 결과 본 증례는 양측성 다포성 난포낭종으로 진단하였으며 GnRH $50{\mu}g$으로 치료를 실시하였다. 치료후 2주째에 낭종의 크기는 현저하게 감소되었으며, 난포낭종으로 진단되기 전 최후 교배일로부터 68일째에 1두의 거대 태아를 분만하였다. 한편, 난포낭종 발생 시기와 임신이 이루어진 시기가 어느 시기인지를 판정하기 위하여 혈장 progesterone 농도 및 estrogen 농도를 측정한 결과, 난포낭종의 진단시 혈장 estrogen 농도는 78.0 pg/ml 이었고 난포낭종의 진단 전 최후 교배시 progesterone 농도는 6.87ng/ml, 난포낭종의 진단 시 progesterone 농도는 66.93ng/ml이었다. 이상의 결과를 미루어 볼 때 본 증례의 비글견에서 난포낭종이 발생한 시기는 발정 휴지기였으며, 난포낭종의 진단 전 최후 교배 시 임신이 이루어졌던 것으로 확인되었다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제46권3호
• /
• pp.280-288
• /
• 2022

본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
• /
• 제20권2호
• /
• pp.312-321
• /
• 1987

뇌성마비아의 조기 발견에 관련된 모자인자를 조사하기 위하여 1987년 2월부터 1987년 4월까지 대구 장애자 복지관, 대구대학교 부설재활원, 성바오로 어린이집, 그리고 부산 뇌성마비아복지회에 통원 또는 입원치료를 받고 있는 어린이 110명중 1980년 1월 1일 이후 출생자 74명 전원의 어머니를 대상으로 면담조사 하였다. 아버지의 학력과 이상 발견시기와는 아무런 상관관계가 없었으나 어머니의 학력이 대학졸업이상 일때가 고졸이하에 비해 어린이의 이상을 일찍 발견했고, 또 아버지의 직업이 전문직 또는 관리직일 때가 그 이외의 직업에 비해, 그리고 아버지의 월수입이 610,000원이상 일때가 600,000원 이하보다 더 일찍 발견하는 경향이었다. 첫째아이가 둘째아이 보다 그리고 부모의 나이가 34세 이하인 경우가 35세 이상인 경우에 비해 좀더 일찍 이상을 발견하는 경향을 보였다. 남아에서 여아에 비해 더 일찍 이상이 발견되었고 육아상담을 정기적으로 받은 어린이에서 정기적으로 받지 않은 어린이보다 더 일찍 이상이 발견되었는데 5% 유의수준에는 약간 못미쳤다. 연구대상아를 임신했을 때 산전관리를 7회이상 받았던 경우가 6회이하 받았던 경우에 비해 통계적으로 유의하게 일찍 어린이의 이상이 발견되었다. 처음으로 이상을 발견한 사람은 부모가 85.1%, 육아 상담을 정기적으로 받은 여부와는 관계없이 의사가 발견한 것은 2.7%였고 부모가 어린이의 이상을 발견하고 의사의 진단을 받았을때 36.5%에서 뇌성마비 진단을 받았고 나머지는관찰, 정상등으로 진단이 확실하지 않았다. 부모가 어린이의 이상을 발견하고 $2{\sim}3$개월 뒤에 의사의 진단을 받았고 진단후 전문적 치료를 시작할 때까지 방치했거나 물리치료, 한약, 침술 등을 받았다. 뇌성마비아의 조기 발견을 위해 의학교육과 임상수련과정에서 어린이의 발달을 평가하는 방법의 교육과 수련이 강화되어야 할 것이며 진단을 위한 전문인력의 양성이 필요한 것으로 생각된다. 또 부모들의 뇌성마비를 비롯한 각종 장애의 진단과 치료에 대한 인식을 높이기 위한 계몽교육이 필요하다.

• 한국안광학회지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.87-93
• /
• 2007

조절이상과 양안시 이상을 진단하기 위해 검사를 실시하였다. 양안시 이상 발생 빈도는 다른 연구결과와 비슷하였는데, 환자들은 비정시의 교정 뿐 아니라 진단된 문제를 교정하기 위해 몇 가지 처방이 필요하였다. 그 중 복시와 안정피로, 간헐적 흐림 동의 증상을 가진 폭주부족으로 판단된 두 명의 환자에 대해 완전교정 처방과 함께 4주 동안의 시기능 훈련을 실시하였다. 이들은 폭주부족, 조절부족 등 하나, 또는 혼합형 양안시 문제를 가지고 있었다. 4주 후 결과에서 실시한 시기능 훈련은 폭주력을 향상시키는데 효과를 보였으며, 계속적인 관찰이 필요하다고 판단되었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
• /
• pp.524-529
• /
• 2007

지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 거리기반 이상치 선별 방법인 k-NN을 이용하여 이상치를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 이상치를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 이상치 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.