• Korean Journal of Acupuncture
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• v.22 no.4
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• pp.1-8
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• 2005

배경 : 체질의학에서 진단의 중요성에도 불구하고 팔체질의학의 맥진의 신뢰성에 대한 과거 연구가 거의 없었다. 목적 : 본 예비연구는 팔체질의학의 맥진에 대한 진단자 간의 신뢰성 및 진단자 내의 신뢰성을 검사하기 위함이다. 재료 및 방법 : 팔체질의학을 이용한 진료 경력이 3년 내지 5년 되는 한의사 두 명이 실험에 참여하였다. 31명의 건강한 대학생들의 팔체질을 맥진을 통해 진단하고 그 결과를 확신도와 함께 각각 기록하도록 하였으며 이 중 5명은 각각 진단자로부터 3회씩 진단을 받도록 하였다. 그 결과를 분석하여 진단자 간의 신뢰성과 진단자 내의 신뢰성을 검사하였다. 아울러 진단에 대한 확신도와 결과와의 상관성이 있는지도 조사하였다. 대상자와 진단자는 서로를 알 수 없도록 가리개를 하고 실험을 진행하였다. 결과 : 진단자 간의 일치도는 35.7%였으며 카파 계수는 0.232로 보통 이하 수준인 것으로 나타났다. 진단자 내 일치도는 진단자 별로 각각 89%, 66.83%로 나타났다. 다만 두 진단자 사이의 결과가 일치하는 경우 불일치하는 경우보다 진단자의 확신도가 높은 것으로 드러났다 결론 : 본 연구에서는 팔체질의학의 맥진의 진단자 간, 진단자 내의 신뢰성이 비교적 낮은 것으로 나타났다. 이는 진단의 변수가 많고 진단자의 숙련도나 대표성의 문제 등 여러 가지 요소들로 인한 결과로 파악된다. 팔체질의학의 진단자 간, 진단자 내의 신뢰성에 대한 향후 연구가 절실히 요구된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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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.

• Database Research
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• v.34 no.3
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• pp.58-68
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• 2018

Distributed computing helps to efficiently store and process large data on a cluster of multiple machines. The performance of distributed computing is greatly influenced depending on the state of the servers constituting the distributed system. In this paper, we propose a self-diagnosis system that collects log data in a distributed system, detects anomalies and visualizes the results in real time. First, we divide the self-diagnosis process into five stages: collecting, delivering, analyzing, storing, and visualizing stages. Next, we design a real-time self-diagnosis system that meets the goals of real-time, scalability, and high availability. The proposed system is based on Apache Flume, Apache Kafka, and Apache Storm, which are representative real-time distributed techniques. In addition, we use simple but effective moving average and 3-sigma based anomaly detection technique to minimize the delay of log data processing during the self-diagnosis process. Through the results of this paper, we can construct a distributed real-time self-diagnosis solution that can diagnose server status in real time in a complicated distributed system.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.1
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• pp.83-96
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• 2000

본연구는 웹 상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 협력 학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관한 연구이다. 원격 협력 학습은 동일한 학습내용에 흥미를 갖는 아동이 동시에 학습할 수 있는 환경이 필요하며 학습자의 지식 또한 비슷한 수준이어야 효과적인 협력학습을 할 수 있다. 분산 환경의 이질적인 학습자를 모으기 위해서는 좀 더 자율적이고 지능적인 시스템이 필요하며 학습자에 대한 지식을 표현하는 학습자 모델이 요구된다. 이를 위해 에이전트 시스템이 적절하게 사용될수 있으며 학습자의 수준을 판단하기 위한 진단 에이전트와 협력학습이 가능한 여러명의 학습자들을 알맞은 시간과 서버에 연결하는 스케줄링 에이전트를 웹 기반 지능형 교수 시스템에 접목하였다. 학습자 수준을 진단하는 진단 에이전트는 확신도를 높이기 위해 3-모수 로지스틱 확신공식과 시간 가중치 확신인자 공식을 적용하여 신뢰도를 높였다 또한 협력학습의 스케줄링을 위해 다양한 제약조건들의 최적해를 구하기 위해 제약 만족 문제(CSP)로 스케줄링 에이전트를 모델링하였다 본 연구에서 설계 구현한 협력학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 효율성을 살펴보기 위해 여러명의 학습자를 대상으로 실험하였다. 실험을 통해 각 학습자의 지식 수준 진단과 다수의 학습자가 적절한 협력학습을 하기 위한 스케줄링이 매우 효율적으로 이루어짐을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.387-392
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• 2007

본 논문에서는 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 스스로 자신의 건강 상태를 쉽게 파악하고, 조금씩 진화하는 질병 바이러스에 따른 증상의 변화를 진단할 수 있는 퍼지 ART 알고리즘을 이용한 한방 자가 진단 및 학습 시스템을 제안한다. 제안된 한방 자가 진단 및 학습 시스템은 72가지 한방 질병과 각 질병에 대한 증상을 분석하여 데이터베이스로 구축하고 구축된 데이터베이스 정보를 기반으로 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표 증상을 제시하면 해당 증상을 포함하는 질병들을 도출한다. 도출된 질병들의 세부 증상들을 사용자가 입력 벡터로 제시하면 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 세부 증상에 대한 질병들을 클러스터링한 후, 세부 증상에 대한 질병의 소속 정도를 제공한다. 본 논문에서 제시한 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제사한 시스템이 한방 질병의 보조 진단으로서의 가능성을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.2
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• pp.27-34
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• 2010

Recently, lots of internet service companies provide on-line health diagnosis systems. But general persons not having expert knowledge are difficult to use, because most of the health diagnosis systems present prescriptions or dietetic treatments for diseases based on western medicine. In this paper, a self health diagnosis system of oriental medicine coinciding with physical characteristics of Korean using fuzzy ART algorithm, is proposed. In the proposed system, three high rank of diseases having high similarity values are derived by comparing symptoms presented by a user with learned symptoms of specific diseases based on treatment records using neural networks. And also the proposed system shows overall symptoms and folk remedies for the three high rank of diseases. Database on diseases and symptoms is built by several oriental medicine books and then verified by a medical specialist of oriental medicine. The proposed self health diagnosis system of oriental medicine showed better performance than conventional health diagnosis systems by means of learning diseases and symptoms using treatment records.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.2073_2074
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• 2009

본 연구에서는 경 부하 구간에서 유도전동기의 회전자 바 고장 진단을 개선하는 방법을 제안하였다. 유도전동기의 회전자 바 고장 진단에 있어 25% 이하의 경 부하에서 정확한 진단이 어렵다. 경 부하에서는 종래의 방법에서 적용했던 회전자 바 고장 특징주파수 대역과 다른 특징 주파수 대역을 적용하여 진단하는 방법을 제안하였다. 기존에 진단이 어려웠던 경 부하에서 유도전동기 회전자 바 고장 진단을 개선하는 방법을 제안하고 실험을 통해 그 타당성을 입증하였다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.9 no.4
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• pp.571-579
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• 2005

교수-학습과정에서 학습자가 가지고 있는 학습 장애는 학습 결과에 많은 영향을 미친다. 학습자의 학습 장애를 정확하게 진단하고 이를 고려한 수업 활동이 전개되어야 효과적인 교수-학습 활동이 이루어 질 수 있다. 학습 장애의 특성상 장애 진단과 처방과정에서는 비공개적인 접근이 요구된다. 인터넷 기반의 온라인 학습 장애 진단과 처방시스템은 이와 같은 문제를 해결할 수 있는 유용한 방안 중의 하나가 될 것이다. 하지만 기 구축되어 운영 중인 온라인 기반 학습 장애 관련 사이트들은 학습 장애를 진단해 주고 처방해 주기 보다는 학습 장애 정보를 안내해 주는 정도의 수준에 에 그치고 있다. 단순히 웹문서 형태의 정보제공 체제이거나 텍스트 기반의 지식 전달 체계로 인하여 학습자 개개인의 특성을 고려한 장애 진단에 한계점을 가지고 있다. 학습 장애에 대한 지식을 체계화함과 동시에 일정한 기준에 의해 연관성을 지어 줄 수 있는 의미 분석과 추론 등의 방법에 사용되어지는 온톨로지를 활용하게 되면 기존의 시스템이 가지는 제한점들을 극복할 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 온라인 상황에서 학습자의 학습 장애를 정확하게 진단하기 위해 온톨로지를 이용하여 학습장애 진단 시스템을 설계하고 구현하였다. 온톨로지의 구축에 사용된 도구는 protege-2000을 사용하였다. 진단시스템 개발 환경으로 학습자의 인터페이스는 Visual C++, 교사의 인터페이스는 Visual Studio.NET을 사용하였으며, DBMS는 Microsoft Office Access와 MS-SQL Server를 사용하였다. 이 연구는 OWL 온톨로지를 사용하여 보다 지능화된 학습 장애 진단시스템을 개발함으로써 실현 가능성을 제안하고 있는 것이 연구의 의의이다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.11 no.1
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• pp.113-120
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• 2007

A new material was tested and its applicability was investigated so as to give the capability of self-diagnosis of fracture in composite mortar. In the research for giving self-diagnosis capability, conductive mortar intermixed with cokes and carbon fiber powder(milled carbon fiber) was developed and its using for self-diagnosis material was proposed. Then after examining change in the value of electric resistance and AE characteristics before and after the occurrence of cracks at each weight-stage, the relationships of each factors were analyzed. As the results, it can be recognized that a new composite material with cokes and carbon fiber powder(milled carbon fiber) can be applied for self-diagnosis of fracture in mortar specimen.