• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.146-152
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• 2010

본 논문에서는 RFID를 이용하여 사용자를 인식한 후 사용자의 생체신호(혈압, 혈당, 체지방)를 측정하여 자가진단을 할 수 있는 지능형 헬스케어 시스템을 구현하였다. 구현한 헬스케어 자가진단 지능형 시스템은 RFID리더기, 생체신호측정기(혈압계, 혈당계, 체지방측정기), 데이터베이스 서버역할을 하는 컴퓨터, 자가진단 결과를 출력하는 프린터로 구성된 키오스크형태로 이루어졌으며 데이터베이스에서 보유한 사용자 정보 및 측정된 정보 데이터를 비교분석한 후 사용자의 건강상태를 자가진단할 수 있다. 구현된 시스템은 병원에 가지 않더라도 간단히 자가진단을 할 수 있으며, 회사나 학교 등에서 응용할 수 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제11권1호
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• pp.113-120
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• 2007

새로운 재료의 적용 실험을 통하여, 탄소섬유 분말 혼입 모르타르 복합 구조체의 파괴예측 자가진단 적용 특성에 대해 검토하였다. 본 연구에서는 자가진단 성능을 부여하기 위해 코크스와 탄소섬유분말(미분쇄 탄소섬유)이 혼입된 전도성 모르타르의 개발 및 자가진단 재료로서의 사용이 제안되었다. 각 하중재하단계에서의 균열발생 전후의 전기저항값과 AE특성치의 변화특성 시험을 통해, 이들 각 인자의 상호 연관성을 검토하였다. 그 결과, 코크스와 탄소섬유분말(미분쇄 탄소섬유)을 사용하여 새롭게 제안된 복합재료는 모르타르 시험체의 파괴 자가진단에 사용이 가능함을 알 수 있었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.39-47
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• 2013

자기 통제력이 약한 청소년의 경우, 감각 추구 성향 및 현실탈출의 대안으로 인터넷을 사용하다 인터넷중독에 빠지는 경우가 많다. 이러한 인터넷중독 문제점을 해결하기 위해, 인터넷중독 척도 기준에 따른 인터넷 자가진단 기법이 개발되어 사용되고 있다. 하지만 기존의 방식들은 중복적인 척도기준과 설문지 형식의 진단방식을 이용하고 있어, 체계적으로 중독의 상관성 및 환경의 영향성을 평가하고 있지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 보다 체계적인 인터넷중독 자가진단을 위하여 새로운 형식개념분석 기법을 활용한 인터넷중독 자가진단 기법을 제안하고 자가진단 시스템으로 구현하고자 한다. 또한 가정환경, 가족과의 관계, 교우관계, 학교생활 등 다양한 관점 기반의 분석을 통해 측정된 데이터의 상관성을 분석하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.283-288
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• 2007

본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 68가지 질병과 각 질병에 대한 대표 증상 데이터 베이스를 이용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표증상을 입력하면 해당 증상과 관련 있는 질병만을 자율 학습 방법 신경망인 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 사용자의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 데이터베이스를 이용하여 질병과 증상의 정보관리를 유용하게 할 수 있도록 하였다. 제안된 자가 진단시스템을 구현하여 간호학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 질병의 보조 진단 시스템의 도구로서의 가능성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.24-32
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• 2009

우리 사회는 급속히 고령화되고 있으며 소득수준은 점점 향상되어 가고 있다. IT 기반 융합기술의 발전에 따라 u-헬스케어 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 민간요법으로 알려진 수지침 처방의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 u-헬스케어에서 상황에 따른 자가진단을 이용한 수지침 처방을 제안하였다. 제안된 방법에서는 사용자의 상황과 환경을 정의하였고 협력적 필터링을 이용하여 자가진단에 따른 적합한 수지침 처방 서비스를 예측하였다. 사용자는 제안된 시스템에 단지 병명의 입력만으로도 그에 대한 자가진단으로 정확한 수지침 처방을 얻을 수 있게 된다. 이를 GUI로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하였다. 따라서 상황정보 및 자가진단을 제공하여 수지침 처방에 대한 만족도와 서비스의 질을 향상시켰다.

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

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.55-57
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• 2012

최근의 정보통신 기술의 발달은 의료의 중심을 기존의 진단 및 치료에서 예방으로 이동하게 하였다. 이에 따라 환자 뿐 아니라 건강에 관심이 많은 일반인들이 병원 밖에서도 스스로 건강 증진을 위해 질병 예방을 수행할 수 있도록 지원하는 셀프케어 시스템들이 개발되어지고 있다. 그러나 현재 개발되어지고 있는 셀프케어 시스템들은 대부분 회원 등록의 과정이 필수적이며, 또한 회원 등록 과정에서 자가진단을 위해 성별과 같은 기본적인 정보를 수동적으로 입력해야 하는 번거로움이 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 음성과 영상을 이용한 성별 인식을 통해 비 등록 사용자에 대한 기본정보를 자동으로 인식하고 온톨로지를 이용한 자가진단 서비스에 적용함으로써 회원 등록을 원치 않는 비 등록 사용자에 대한 편의성을 고려하였다. 또한 온톨로지를 이용한 자가진단 서비스의 진단 결과로 질환에 대한 정의 및 증상, 치료 방법을 설명하고 증상의 경중에 따라 방문 치료할 진료과에 대한 정보를 제공함으로써 사용자가 스스로 건강을 진단하고 진단결과에 따라 간단한 치료를 할 수 있으며, 증상의 악화를 예방할 수 있도록 도와준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1197-1200
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• 2001

본 논문에서는 원격지에 있는 사용자가 좀 더 쉽고 효율적으로 자가진단을 하고 진료를 받기 위한 의료정보시스템을 구현하였다. 사용자는 자가진단 프로그램을 통하여 난청 진단을 한 수 있고 진단 결과값을 DB에 저장한다. 그 결과 값을 가지고 사용자는 전문의에게 진단을 요청 할 수 있으며 전문의의 처방에 따라 교육을 받아 치료를 할 수 있다. 교육을 받은 결과 값은 다시 전문의에게 보여지고 전문의는 사용자의 교육 성과에 따라 어떤 교육이 필요한가를 사용자에게 알려 줄 수 있다. 본 시스템은 Web을 통한 인터페이스로 사용자는 원격진단을 쉽게 받을 수 있고 자신이 받은 진단에 대해서 전문의와 효율적인 의사소통이 이루어지므로 난청 치료에 도움이 된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.11-18
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• 2014

본 논문에서는 ART2 알고리즘을 이용하여 질병을 도출하고 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 추론 방법에 적용하여 더욱더 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 개선된 자가진단 시스템을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 전문의에게 분석을 의뢰한 결과, 본 논문에서 제안된 자가진단 시스템 방법이 이전의 방법보다, 지능형 자가 보조 진단 시스템으로서 사용자에게 더욱 효과적인 도움을 줄 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.383-385
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• 2018

기존의 한방 자가 진단 방법에서는 PCM 기반의 알고리즘을 적용시켰으나 고질적인 문제점 중의 하나인 증상 수가 급격하게 증가할 경우에는 진단 결과가 정확하게 도출되지 않는 현상이 발생한다. 이러한 문제점을 개선하는데 효율적인 퍼지 의사 결정 트리 알고리즘을 적용한다. 퍼지 의사 결정 트리는 과거의 데이터를 미리 학습시킨 후에 엔트로피에 따라 경계 값을 구한 후, 사용자가 여러 증상을 입력하면 입력된 증상에 해당되는 상위 질병 5개를 도출한다. 그리고 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 치료하기 위한 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 한의사가 추천한 여러 한의학 전문 서적을 기반으로 증상과 질병의 데이터베이스를 설계한 후, 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 과거의 데이터를 바탕으로 증상을 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템보다 정확하고 신속한 진단 결과를 도출하는 것을 확인하였다.