• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.14 no.5
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• pp.63-71
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• 2010

This paper is about a research of steam curing which is one of the curing methods for accelerating the early-age strength of pre-cast concrete. With cylinder mold and mock-up specimen, the research was executed to study the best cycle of steam curing temperature through quantifying cycle of steam curing and maximum temperature, while the required strength is developed under the early-age. Moreover, causes and measurements for the high temperature of concrete, which is due to the steam curing, and the crack, which occurs when removing steel form, are stated. Ultimately, the economical method of producing, which satisfies early-age strength development and quality assurance while manufacturing PC structure, is stated.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.396-398
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• 2022

The endoscopic pathological findings of gastrointestinal tract (GIT) are important in the early diagnosis of colorectal cancer. Deep learning based on convolutional nueral network (CNN) has been implemented to solve the subjective analysis problem and to increase the performance of early detection of pathological findings. However, the desired performance is yet to be achieved and CNNs are computationally complex. To solve these problems, in this paper, we propose a vision transformer based endoscopic pathological findings classification for the early detection of colorectal cancer. Publicly available endoscopic images with three pathological findings, including esophagitis, polyps, and ulcerative colitis, each with 1000 images were used. Using our approach, we have achieved a test accuracy of 98% in classifying the three pathological findings.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.6 no.4
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• pp.27-32
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• 2020

Along with the aging of the population, the number of dementia patients is increasing, and the social and economic burden is also increasing. Currently, the effective way to manage dementia patients is to identify patients with dementia early. However, in rural and island areas where medical staff are scarce, there is a problem that it is difficult to visit a hospital and get an early examination. Therefore, we propose a remote early detection system for dementia to solve the problems. The remote dementia early diagnosis system is a system that allows a patient to receive examination and treatment from a remote dementia expert using remote medical technology based on real-time image communication. The remote early diagnosis system for dementia consists of a local client system used by medical staff at health centers in the island, an image server that transmits, stores and manages images, and an expert client used by remote dementia experts. The local client subsystem satisfies the current medical law's remote collaboration by allowing the patient to use it with the health center's medical staff. In addition, expert clients are used by dementia experts, and can store/manage patient information, analyze patient history information, and predict the degree of dementia progression in the future.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.14-19
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• 2008

소나무 재선충에 감염되어 고사하는 소나무의 증가는 우리나라 산림에 심각한 위협이 되고 있다. 재선충은 매개 후 고사단계에 이르기까지 진행과 확산이 빨라 감염목이 발견되면 곧바로 임내에서 벌채 및 훈증 처리해야 하며 5${\sim}$6월에 감염되어 10${\sim}$11월에 육안으로 고사를 확인할 수 있다. 재선충에 의해 소나무가 고사되는 과정에서 식생활력도가 크게 감소하며 이러한 현상은 근적외선 영역에서 분광반사의 감소를 수반한다. 따라서 본 연구는 근적외선영역의 분광감소를 이용하여 재선충 피해목의 조기진단이 가능할 수 있다는 것에 착안하여 수행하였다. 근적외선영상 취득 방법으로 휴대가 간편한 근적외선 카메라를 이용하여 재선충 피해지역의 소나무림을 5월부터 11월까지 매월 촬영하였다. 이렇게 수집된 분광반사값으로부터 식생지수(Vegetation Index: VI)의 변화를 분석하였고, VI의 감소율로부터 소나무 재선충 감염목을 조기에 발견할 수 있다는 결과를 도출하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.667-669
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• 2022

최근 고도화 되고 있는 인공지능 기술은 복잡한 데이터 속에서 내재된 인사이트를 발견하여 상태 변화를 진단하고 예측하는데 활용되고 있다. 이러한 첨단 기술을 활용하여, 원자력 발전소에서 공정상태가 비정상 또는 비상 상태로 악화되기 전에 운전원이 인지할 수 있다면 공정상태를 정상으로 회복하는데 도움을 줄 수 있다. 이 논문에서는 공정상태 판단을 위한 딥러닝 모델을 활용하는 지능형 조기 경고 개념을 제안한다. 공정상태의 변화 추세를 예측하는 목적으로 사용하는 지능형 조기 경고는 기존 경보 보다 단순화된 상태 천이 메커니즘을 사용하여 운전원의 부담이 증가하지 않도록 한다. 또한, 사고 시나리오 데이터로 딥러닝 모델로 학습하고 지능형 조기 경고 화면을 구현하여 운전원을 지원하기 위한 구현방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.871-877
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• 2002

현재 공작기계의 상당부분에서 자동화 및 무인화가 이루어지고 있는 추세이며, 이러한 대부분의 산업시설들과 기계류에는 회전체 부품들을 가지고 있다. 이들 부품들에서 베어링(Bearing)은 절대적으로 매우 중요한 부분을 차지하고 있으며, 만일 회전축시스템(Rotor System)에 베어링의심각한 이상은 시스템이 정지되는 사태를 불러일으킬 수도 있다. 따라서 이상에 대한 조기 감지의 역할은 전체 시스템의 향상뿐만 아니라, 비용이나 시간적인 측면에서도 크나큰 이익을 가져다 줄 수 있다. 지금까지 이러한 회전축시스템에 대한 다양한 이상진단을 시도하여 왔으며 앞으로도 많은 종류의 이상진단이 이루어지리라 생각한다. 이런 다양한 형태의 이상진단은 시스템에서 추출되는 데이터를 여러 가지 기법과 추출하는 센서의 특징을 파악하여 이상진단 알고리즘을 수립하는 과정을 망라하게 된다. 특히 이상진단 알고리즘에는 측정된 데이터의 불확실성을 감안한 이론이 적용되어야 한다. 본 연구에서는 회전축시스템의 베어링에 대한 이상진단을 통계적 기법, Fuzzy Clustering, Neural network과 Neuro-fuzzy를 이용한 기법과의 상호비교를 통해서 여러 종류의 이상을 구분하는 작업수행을 연구하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.808-810
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• 2004

왜소증 조기진단을 위한 왼쪽 손의 방사선 영상을 통한 방법은 일반적으로 나이와 성별에 따른 방사선 영상들과 비교하여 의사가 직접 눈으로 비슷한 영상을 찾아 뼈 나이를 추정한다. 하지만 나이, 성별, 민족 등 여러 요인에 따라서 측정결과가 달라질 수 있고 각 나라별로 독자적인 기준이 필요하므로 본 논문에서는 한국인의 Carpal bone 분석과 이에 따른 Computerized Bone Age System을 제안한다. 뼈 나이 측정을 위해 6개의 연골을 측정하고, 분석할 6개의 연골 ROI(Region of Interest)를 찾기 위하여 연골들의 에지를 검출하였다. 영상의 에지를 검출하기 위하여 DoG (Difference of Gaussian) Filtering을 사용하였으며, Carpal Bone을 분석한 뒤 2차원 특징들로 ㅂW 나이 추정에 대한 진단의 정확도를 확인 할 수 있었다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.26 no.3
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• pp.95-104
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• 2011

셀칩(cells on chips)이란, MEMs/NEMs 응용분야 중 생명공학과 관련된 세포분야로의 응용에 이용되는 대표적인 기술로서 현재 전세계에서 경쟁적으로 연구, 개발되고 있다. 셀칩은 생체내부에서 세포가 성장하는 공간적(spatial), 시간적(temporal) 조건을 정교하게 모사(mimicking)함으로써, 복잡한 생화학적 생체 내(in vivo) 환경을 이해할 수 있는 새로운 기회를 창조하고 있다. 또한 셀칩과 다양한 형태의 분석용 센서와의 결합된 시스템을 통하여, 세포기반 질병진단 시스템의 소형화 및 조기진단 시스템 개발을 위한 바이오멤스 핵심 플랫폼 기술로 인식되고 있다. 즉 DNA, 단백질, 세포 등의 바이오 물질을 마이크로/나노시스템 위에서 검출 및 분석함으로써 극미량의 생체물질을 실시간 고감도 분석이 가능하게 할 것이다. 본 고에서는 셀칩분야의 기술 및 응용에 관해 정리하고 있다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• v.61 no.3
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• pp.207-213
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• 2006

기존의 폐암 발생의 고위험군(나이. 흡연력, $FEV_1$, 가족력, 직업적 발암물질의 노출력, 기존의 폐암 및 두경부 종양)에 대한 저선량 나선식 CT와 기관지 내시경 검사로 선별 검사 시 폐암의 유병률은 높아야 2%내외이고 대부분 그보다 낮은 것으로 알려져 있다. 특이도는 49-90%, 양성예측률은 10%이하로 선별검사 시 불필요한 검사를 초래하고 그에 따른 이환률과 사망률을 증가시키며 비용적인 문제를 야기하는 것으로 알려져 있다. 이에 기존의 고위험군에 대해 대상 환자를 더욱 더 좁힐 필요가 있으며, 이는 실제 임상적으로 이용 가능한 생물학적 표지자의 개발의 필요성이 있다고 하겠다. 그러나 현재까지 알려진 폐암조기검진에 대한 각종 진단 수기 중애서 상기의 3가지 방법(저선량 MDCT, 자가형광기관지경 및 객담내 MAGE)을 한꺼번에 시행하는 program은 비용적인 문제는 있지만 시도해 볼 만한 방법이라고 생각된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.227-228
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• 2015

질병 치료에 대한 패러다임이 과거 치료 위주에서 조기진단 및 예방의 개념으로 전환되고 있으며 진단용 마커와 단클론 항체 제작은 핵심 기술로 부각되고 있다. 현재까지의 항원결정부위(epitope) 예측은 단백질의 1차구조인 아미노산 배열 순서를 바탕으로 추출되어 진다. 하지만 항원결정부위는 수용성의 항체와 직접 결합하기 때문에 친수성 잔기가 차지하는 비율이 높아야 하며, 면역계가 쉽게 인지할 수 있도록 노출되어 있어야하고, 긴 선상의 폴리펩티드 단백질이 3차원 구조를 형성하기 위해 회전, 유연성 등이 요구된다. 따라서 한 가지 성질 중심으로 할 경우 오류가 나올 가능성이 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 친수성(hydrophilicity), 극성(polarity), 파묻힘성(buried residues), 접근성(accessibility), 회전성(${\beta}-turns$), 유연성(flexibility), 굴절성(refractivity) 등을 분석한 후 통합 예측시스템을 개발하였다. 이를 검증하기 위해 고양이 백혈병 바이러스의 항원결정부위를 예측해보았다.