급변하는 기업 환경에 적절히 대응하여 기업의 궁극적인 목적인 이윤 추구의 극대화를 위해서는 단순한 노동생산성 향상, 국부적인 개선/합리화, 일부분의 전산화, 단위 공정의 자동화 등을 통한 부문별(기능별) 자동화로는 생산성 향상에 한계가 있을 것으로 여겨진다. 보다 체계적이고 종 합적으로 관련 업무를 추진하려면 진단 업무를 통하여 대상부문의 문제점들을 도출하여 그 문 제점들을 종합적으로 해결하는 차원에서 일관성 있게 추진하여야 될 것이다. 이러한 진단 활동을 통하여 체계적이고 효율적인 생산 시스템을 구축하려면 관련된 모든 부문의 현상 파악 및 문 제점 도출에 직접적으로 지원을 할 수 있는 핵심 요원으로 구성된 전담 추진 팀을 구성함은 물 론이고 전문 기관 또는 학계와 공동으로 추진하는 것이 효율적일 것으로 여겨진다. 현대중공업 에서는 이러한 요구에 적절히 대응하기 위하여 엔진사업본부의 POPICS와 플랜트 사업본부의 PINES가 학계와 공동연구로 추진 중에 있다. 이러한 일련의 TFT 활동을 통해 좋은 결실을 얻기 위해서는 참여하는 핵심 요원은 물론이고 해당되는 부문의 모든 임직원의 Mind 형성 및 적극적인 참여가 절실히 요구된다. 또한, 이와 같은 사업본부 단위의 대형 과제를 추진하려면 시스템화 지향이 우선 전제되어야 하기 때문에 부분적인 최적화 노력보다는 전체적인 접근이 필요할 것이다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.8
no.3
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pp.541-548
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2007
The workflow, one of core features for modern business operation, models common elements and their relationships in business processes. The research is focused on how to adapt the workflow model to the healthcare examination which becomes popular these days. Especially, we intend to have fully automated process for healthcare examination by providing customers with PDA with RFTD chip. In order to realize this goal, this paper proposes the design of software architectures the class structures, and the definition of messages used for the system interactions. In other word, the paper shows the analysis of healthcare application in terms of service scenario and the design of workflow engine ant ubiquitous healthcare application under the Object-Oriented programming environment. the The result of the study may also enable the unmanned healthcare examination as well as ubiquitous based healcare examination sooner or later.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1051-1053
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2011
본 논문은 병리진단지식을 활용한 조직세포 영상의 암진단을 위한 온톨로지 기반의 진단 프레임워크를 제안한다. 병리진단 분야는 환자로부터 획득한 조직셈플을 전자현미경을 이용하여 조직의 구조적 특징과 형태학적특징을 기반으로 진단을 한다. 이러한 형태의 진단은 의사의 주관적인 경험에 많이 의존하기 때문에 같은 병증에 대해서도 의사들마다 다른 진단을 하게 된다. 최근 이러한 주관적인 경험에 의한 오진을 줄이고자 주어진 조직세포 영상의 형태학적 특징들의 정량적인 수치들을 이용하는 컴퓨터 보조진단(CAD)시스템들이 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 진단 시스템의 요소기법들은 하나의 병증만을 진단하는데 활용되기 때문에 구성기술의 재사용성은 매우 떨어진다. 따라서 본 논문은 요소기술들의 재활용성을 높이고, 객관화된 병리진단을 위한 온톨로지 기반의 진단 프레임워크를 제시한다.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.15
no.6
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pp.83-89
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2012
It becomes important for the countries with ageing populations to prepare coming u-health societies. Surely, the technology of u-health will help the elderly everywhere and everytime because the key concept is based on the combination of the ubiquitous and healthcare technology. In this paper, a design scheme is proposed to construct an automated diagnosis system of body fluid for u-health. Specifically, the system is comprised of embedded system, light generating system and photo sensing system. The system analyzes the diffused lights from the chemical reagent pads under LED lights and diagnoses a variety of diseases according to the predefined color values on specific diseases. As a result, the system is implemented as a hardware and shows the measurement accuracy of 95% in reliability.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.9
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pp.833-836
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2001
One of the most important technology in Factory Automation and Unmanned Automation is to construct the diagnostic system for manufacturing process. To improve the productivity in cutting process, the state of tools such as bite, drill, endmill should be monitored continuously. In this study, fuzzy logic was used to check the wear of drill in drilling process. The input variables to construct the fuzzy rules are cutting force and the rate of cutting force's change. The experiment was done with the fixed spindle speed and feed rate in cutting condition. The proposed algorithm is verified by comparing Fuzzy wear with real wear measured.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.7
no.6
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pp.1257-1263
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2006
Many automatic medical devices have been invented and developed mostly for the western medicine, not for the oriental medicine. Facial ocular inspection is one of the four diagnosis methods of oriental medicine, which makes a diagnosis of disease by observing the shape and color of patient's vital organs. In facial ocular inspection, the regions of five sensory organs and Myungdang are specially important. In this paper, we propose a novel method to extract the five sensory organ and Myungdang from a facial image for facial ocular inspection. Finally, we show the usefulness of the proposed method by experiments.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.04a
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pp.296-299
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2000
본 연구는 컴퓨터 비전 시스템을 위한 라이브러리를 설계 및 구현하고, 이를 적용하여 적정량의 정액 내에 분포되어 있는 정자의 수를 측정하는 불임진단보조용 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 육안으로 검사하던 수작업을 자동화하여 의사의 주관적 진단에 신뢰도 , 높은 수치화된 정보를 제공할 수 있다. 또한 범용 주변 장비와 윈도우즈 환경을 사용함으로써 경제성, 확장성, 호환성을 가질 뿐만아니라 윈도우즈 사용자에게 친숙하고 편리한 인터페이스를 제공할 수 있다. 개발된 시스템의 성능을 병원에서 제공된 영상으로 테스트하였다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.2
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pp.78-83
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2019
Sounds based machine fault diagnosis recovers all the studies that aim to detect automatically abnormal sound on machines using the acoustic emission by these machines. Conventional methods that use mathematical models have been found inaccurate because of the complexity of the industry machinery systems and the obvious existence of nonlinear factors such as noises. Therefore, any fault diagnosis issue can be treated as a pattern recognition problem. We propose here an automatic fault diagnosis method of hand drills using discrete wavelet transform(DWT) and pattern recognition techniques such as artificial neural networks(ANN). We first conduct a filtering analysis based on DWT. The power spectral density(PSD) is performed on the wavelet subband except for the highest and lowest low frequency subband. The PSD of the wavelet coefficients are extracted as our features for classifier based on ANN the pattern recognition part. The results show that the proposed method can be effectively used not only to detect defects but also to various automatic diagnosis system based on sound.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.21
no.3
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pp.121-126
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2020
Sound-based machine fault diagnosis is the automatic detection of abnormal sound in the acoustic emission signals of the machines. Conventional methods of using mathematical models were difficult to diagnose machine failure due to the complexity of the industry machinery system and the existence of nonlinear factors such as noises. Therefore, we want to solve the problem of machine fault diagnosis as a deep learning-based image classification problem. In the paper, we propose a CNN-based automatic machine fault diagnosis method using Spectrogram images. The proposed method uses STFT to effectively extract feature vectors from frequencies generated by machine defects, and the feature vectors detected by STFT were converted into spectrogram images and classified by CNN by machine status. The results show that the proposed method can be effectively used not only to detect defects but also to various automatic diagnosis system based on sound.
한의학에서 안면은 인체 내부의 생리적, 병리적 변화를 반영하는 중요한 기관으로 망진을 통해 얻은 안면으로부터의 정보는 진단의 주요 요소로 이용되고 있다. 하지만 안면 진단의 편리함과 비침습적인 특성 및 결과의 효용성에도 불구하고 진단의 객관화, 표준화 문제로 인해 널리 사용되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 안면 진단의 정량화, 과학화 연구의 일환으로서, 표준화 된 안면 영상을 획득하고 주변환경 및 광원의 영향을 최소화 할 수 있는 색상 보정 알고리즘을 제안한다. 또한, 보정된 영상을 이용하여 진단에 필요한 안면 영역을 추출하고 영역을 분할하여 각 분할된 안면 영역별 컬러 특징 및 변화 정도를 수치적으로 확인할 수 있는 알고리즘을 함께 제안하고 있다. 이는 자동화된 안면 진단 시스템을 만들기 위한 선행연구로서의 의미를 가지며, 객관적이고 표준화된 안면 진단을 가능하게 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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