• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.333-337
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• 1998

의학분야에서 컴퓨터 활용은 단순히 처리할 데이터의 자동화뿐만 아니라 각종 의학영상들을 자동으로 처리함으로서 의사의 진단을 도와주는 형태로 발전되어 가고 있다. 본 논문에서는 병원의 임상병리과에서 번번히 수행하는 혈액검사를 자동화하기 위한 것으로 혈액을 자동 분석하는 웹 기반 분석시스템을 구축하였다. 이를 위해 본 논문에서는 혈액 영상으로부터 특징을 추출하기 위한 단계를 서술하고 세포분류를 위한 다층 신경망을 이용해 구현한 내용을 보인다. 또한 본 연구의 결과로 신경망의 학습 효율을 높이기 위한 전처리로서 학습 데이터에 대해 러프 집합 이론을 적용하여 학습 데이터의 차원을 효과적으로 줄일 수 있었다.

• The Journal of Information Technology
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• v.2 no.2
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• pp.13-22
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• 1999

In this paper, we purpose automatic diagnosis in online, as the fundamental study to diagnose the partial discharge mechanism and to predict the lifetime by introduction a neural network. In the proposed method, we use AE(acoustic emission) sensing system and calculate a quantitative statistic parameter by pulse number and amplitude. Using statically parameters such as the center of gravity(G) and the gradient if the discharge distribute(C), we analyzed the early stage and the middle stage. the quantitative statistic parameters are learned by a neural network. The diagnosis of insulation degradation and a lifetime prediction by the early stage time are achieved. On the basis of revealed excellent diagnosis ability through the neural network learning for the patterns during degradation, it was proved that the neural network is appropriate for degradation diagnosis and lifetime prediction in partial discharge.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.21 no.4
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• pp.183-194
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• 2020

Recently, the number of hip dysplasia (DDH) that occurs during infant and child growth has been increasing. DDH should be detected and treated as early as possible because it hinders infant growth and causes many other side effects In this study, two modelling techniques were used for multiple training techniques. Based on the results after the first transformation, the training was designed to be possible even with a small amount of data. The vertical flip, rotation, width and height shift functions were used to improve the efficiency of the model. Adam optimization was applied for parameter learning with the learning parameter initially set at 2.0 x 10e-4. Training was stopped when the validation loss was at the minimum. respectively A novel image overlay system using 3D laser scanner and a non-rigid registration method is implemented and its accuracy is evaluated. By using the proposed system, we successfully related the preoperative images with an open organ in the operating room

• 전기의세계
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• v.38 no.11
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• pp.4-10
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• 1989

산업설비의 증대와 정밀기기 사용이 증대함에 따라 신뢰성 있고 안정된 전력 공급의 필요성이 점차로 증대함에 따라 전력 공급원인 발전기의 신뢰성 있고 경제적인 유지 보수가 필요하게 되었다. 이를 위해 여러 방법에 의해 절연 진단을 하고 있으나 적용범위에 따라 장점과 단점이 있다. 따라서 각 진단방법의 장단점을 상호 보완한 종합적인 진단 방법의 연구 개발이 앞으로 추진하여야 할 과제이다. 또한 계측기술의 진보와 Computer기술의 진보로 측정 정밀도의 향상이 가능하게 되었다. 이러한 기술의 진보는 Computer에 의한 고신뢰도 자동 측정기술의 개발과 절연 열화 진단 전문가 시스템의 개발이 가능하게 될 것이다.

• Journal of the korean veterinary medical association
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• v.24 no.4
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• pp.246-256
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• 1988

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.3
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• pp.548-556
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• 2018

NMS (Network Management System) is a system that is used for a small or large networks management. As the size of network becomes larger and the configuration information become complicated, it becomes more difficult to grasp the network status and it takes much time to diagnose the failure of the network equipment. In this paper, to alleviate the problems of NMS we implement web-based network topology automatically using JavaScript, Python, HTML5 based TWaver. The detailed implementation of the system include the automatic collection of the connection information based on the equipment information registered in the NMS system, the implementation of the web-based network topology and the remote fault diagnosis. In the network topology, we can expect to improve the quality of the NMS system through structured data management by adding the configuration management, fault management and performance management functions in a comprehensive manner.

• Database Research
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• v.34 no.3
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• pp.124-136
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• 2018

There have been active research activities to use neural networks to analyze OCT images and make medical decisions. One requirement for these approaches to be promising solutions is that the trained network must be generalized to new devices without a substantial loss of performance. In this paper, we use a deep convolutional neural network to distinguish AMD from normal patients. The network was trained using a data set generated from an OCT device. We observed a significant performance degradation when it was applied to a new data set obtained from a different OCT device. To overcome this performance degradation, we propose an image normalization method which performs segmentation of OCT images to identify the retina area and aligns images so that the retina region lies horizontally in the image. We experimentally evaluated the performance of the proposed method. The experiment confirmed a significant performance improvement of our approach.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.21-26
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• 2009

A sensor system capable of automatically recognize activities would allow many potential Ubiquitous applications. This paper presents a new system for recognizing the activities of daily living(ADL) like walking, running, standing, sitting, lying etc. The system based on the state-dependent motion analysis using Tri-Accelerometer and Zigbee tag. Two accelerometers are used for the classification of body and hand activities. Classification of the environment and instrumental activities is performed based on the hand interaction with an object ID using.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.13 no.5
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• pp.15-29
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• 1996

공작기계의 성능향상의 기본과제인 고정도화, 고능률화, 그리고 자동화를 더욱 강력히 추진하기 위해서는 FMS의 핵심이 되는 Machining Center(MC)에서, 공작물의 자동교환장치, 공구관리장치, 자동계측장치, 절삭상태 감시장치를 보유하고, System의 자동화를 신뢰성있게 하기 위한 자동진단 장치를 포함하는 종합적인 System이 절실히 요구되고 있다. 이와같은 System으로서의 높은 정도 안정성과 신뢰성을 전제로 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.439-440
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• 2011

최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화 기법은 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여줄 것으로 기대되고 있다. 그러나 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 진행되었음에도 2차원 영상과는 달리 높은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 어려움 때문에 실제 진단에는 사용되지 못하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 다중 해상도를 기반으로 하여 영역화와 정합기법을 반복적으로 수행함으로써 3차원 의료 영상 내에서 자동으로 뼈를 영역화 해내는 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서 학습된 집합의 뼈 정보들을 이용하여 대략적인 뼈 위치를 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며 60개의 학습 데이터들을 바탕으로 40개 영상에서의 뼈들을 영역화 하였다.