• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.2
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• pp.197-204
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• 2003

Because most conventional systems of medical diagnosis focus on small subsets of classes of diseases of particular human organs, it is difficult to diagnosis when dealing with symptoms are related to many diseases. The author proposes an intelligent diagnosis system for diseases associated with acute abdominal pain based on fuzzy relational products (IDS-DAAP) to implement conventional system (DS-DAAP). Compared with DS-DAAP, new approach with IDS-DAAP shows that the system proposed here improves diagnosis rate and reduces diagnosis time.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.7
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• pp.1-8
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• 2009

In this paper, we propose a home medical system that integrates a self-diagnosing disease classification system and a tele-consulting system by communication technology. The proposed disease classification system supports to self-diagnose the health condition based on oriental medical science using fuzzy neural network algorithm. The prepared database includes 72 different diseases and their associated symptoms based on a famous medical science book "Dong-eui-bo-gam". The proposed system extracts three most prospective diseases from user's symptoms by analyzing disease database with fuzzy neural network technology. Technically, user's symptoms are used as an input vector and the clustering algorithm based upon a fuzzy neural network is performed. The degree of fuzzy membership is computed for each probable cluster and the system infers the three most prospective diseases with their degree of membership. Such information should be sent to medical doctors via our tele-consulting system module. Finally a user can take an appropriate consultation via video images by a medical doctor. Oriental medical doctors verified the accuracy of disease diagnosing ability and the efficacy of overall system's plausibility in the real world.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.2 no.1
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• pp.11-26
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• 1996

본 논문에서는 화학공정의 이상 진단을 위한 지식 기반 조업 지원 시스템의 개발에 관하여 살펴보고자 한다. 조업지원 시스템에서 가장 핵심적인 부분은 공정에 비정상 상황이 발생한 경우 이를 감지하고, 공정에 발생한 증상들을 분석하여 이상의 근본 원인을 찾아내는 작업-이상 진단이다. 이상 진단을 효과적으로 수행하기 위해서는 적절한 데이터의 해석이 매우 중요한데, 기존의 데이터 해석법들은 정상상태에 기반한 방법들을 동적거동을 효과적으로 표현하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 RBF에 기반한 신경망을 사용하여 동적을 효과적으로 표현할 수 있는 정성적인 데이터 해석 모듈을 구축하였으며, 이 모듈에서는 공정에서 측정된 정략적인 센서값들을 정성적인 정보로 가공하여 이상진단 모듈에 제공한다. 본 연구에서는 효과적인 이상진단을 위하여 기존의 인과관계 그래프 모델(Cause Effect DiGraph)에 기반한 두가지 그래프 모델을 개발하였다. RCED(Reduced Caue Effect Digraph)는 공정의 측정 변수만으로 공정의 인과관계를 표현하는 오프라인으로 구축된 지식베이스 모델이며, PGTT(Pattern Graph Through Time)는 공정에서 발생한 증상간의 인과관계를 실시간으로 나타내는 동적인 모델이다. 이상, 신경망에 기반한 정성적인 데이터 해석 모듈과 이상진단 모듈을 전문가 시스템 도구인 G2를 DEC AlphaStation 상에서 폴리프로필렌 공정에 대한 조업지원전문가 시스템을 구축하고 이를 적용하여보았다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.2
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• pp.373-378
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• 2023

Untypical symptoms and lack of diagnostic records make it difficult for even medical specialists to detect rare diseases. Thus, it takes a lot of time and money from the onset of symptoms to an accurate diagnosis, which seriously results in physical, mental, and economic pressure on patients. In this paper, we propose and implement an early detection assistance system for rare diseases using web crawling and text mining, which can suggest the names of suspected rare diseases so that medical staffs can easily recall the disease names and make a final diagnosis of the rare diseases.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.1
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• pp.45-52
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• 2008

As the recent development of the IT services, there is a urgent need of effective diagnosis system to present appropriate solution for the complicated problems of breakdown control, a cause analysis of breakdown and others. So we propose an intelligent diagnosis system that integrates the case-based reasoning and the artificial neural network to improve the system performance and to achieve optimal diagnosis. The case-based reasoning is a reasoning method that resolves the problems presented in current time through the past cases (experience). And it enables to make efficient reasoning by means of less complicated knowledge acquisition process, especially in the domain where it is difficult to extract formal rules. However, reasoning by using the case-based reasoning alone in diagnosis problem domain causes a problem of suggesting multiple causes on a given symptom. Since the suggested multiple causes of given symptom has the same weight, the unnecessary causes are also examined as well. In order to resolve such problems, the back-propagation learning algorithm of the artificial neural network is used to train the pairs of the causes and associated symptoms and find out the cause with the highest weight for occurrence to make more clarified and reliable diagnosis.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1994.04a
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• pp.660-666
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• 1994

현장에서 크레인에 대한 전문적인 지식을 얻는데는 많은 시간과 노력이 소요되고 있으며 전문가의 숫자가 한정되어 있어서 고장 발생시 전문가를 부르는데 시간이 많이 소요된다. 이 문제를 해결하기 위하여 깊은 전문지식 없이 크레인의 고장을 신속히 진단하고 조치방안을 제시하는 전문가 시스템을 개발하였다. 개발범위는 가장 빈번히 고장이 발생하는 전기 부문중 전동기와 브레이크로 범위르 국한시켰다. 우선 크레인의 전기 부문에서 일어나는 고장 원인과 증상을 분석하고, EXSYS라는 전문가 시스템 Shell을 사용해 Rule을 개발하였다. 또한 각 증상에 따른 조치방법을 작업자에게 가르쳐 주기 위하여 FoxPro를 사용하여 Instruction Data Base를 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.51-53
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• 1998

컴퓨터 시스템이 복잡해짐에 따라 결함이 발생할 경우 관리자가 직접 결함을 진단하고 처리하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점에 대한 해결책으로 결함 진단 기법을 사용한 시스템 관리 기능을 개발하였다. 개발된 시스템 관리 기능은 소프트웨어 기법을 사용하여 시스템 동작 중 발생한 결함의 증상을 분석, 진단함으로써 결함에 대한 해결방안을 자동적으로 관리자에게 제시할 수 있는 능력을 구비하고 있다. 클라이언트-서버 구조로 구현되 시스템 관리 기능은 소프트웨어 기법을 활용하기 때문에 추가적인 비용이 소요되지 않고도 기존 컴퓨터 시스템의 결함 관리 서비스에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.393-396
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• 2008

의료 분야의 정보화 움직임으로 인해 단순한 정보저장과 검색시스템에서 벗어나 지능화된 서비스를 제공해주는 시멘틱 웹 기반의 의료 시스템이 요구되고 있다. 이에 한의학 분야도 한의사의 진단을 보조할 수 있는 지식기반시스템에 대한 요구가 증대되고 있다. 온톨로지는 시멘틱 웹의 핵심적인 지식체계로 지식의 처리와 추론이 가능하므로 질의 및 논리 추론을 통하여 진단을 내리는 한의학 지식 데이터베이스 구축에 적합하다. 따라서 본 연구에서는 한의학 진단의 기반이 되는 환자의 질병, 증상, 원인, 처방 등의 관계를 온톨로지로 구축하여 한의학 분야의 지식을 표현하기 위한 기본 지식 체계를 제시하고 구축된 한의학 온톨로지를 기반으로 한의학 진단보조시스템을 개발한다. 구축 된 시스템은 한의사 진단을 보조하여 줄뿐만 아니라 한의학의 진단 결과를 객관적으로 점검할 수 있게 해준다. 또한, 진단보조시스템과 온톨로지 관리시스템을 결합함으로써 컴퓨터 비전문가에 의한 한의학 온톨로지의 확장 및 수정이 가능하도록 한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.22 no.2
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• pp.128-138
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• 1990

This paper presents a prototype expert system (ESRCP) for Reactor Coolant Pumps. The purpose of this system is to diagnose RCP failures and to offer corrective operational guides to plant operators. The first symptoms for the diagnosis are the alarms which are related to the RCP domain. Alarm processing is required to find a primary causal alarm when multiple alarms occur. The system performs the alarm processing by rule-based deduction or priority factor operation. To diagnose the RCP failure, the system performs rule-based deduction or Bayesian inference. Various sensor readings are required as symptoms to infer a root cause. When the symptoms are insufficient or uncertain to diagnose accurately, Bayesian inference is performed.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.5 no.2
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• pp.29-42
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• 1999

현재 산업의 고도상장과 함께 주기적으로 고장을 진단하여야 하는 기기의 수와 종류도 급속도로 증가하고 있다. 이에 따라 여러 산업 분야에서 고장진단 시스템의 이용이 늘고 있는 추세이다. 이러한 고장진단 시스템은 경험적 고장진단 방식과 모델기반 고장 진단 방식으로 크게 나눌 수 있다. 경험적 고장진단 방식은 전문가가 경험한 사실의 범주에서는 신속하게 고장의 원인을 진단할 수 있지만 전문가가 경험하지 못했던 상황에 대해서는 융통성 있게 진단하지 못한다. 한편 기기의 물리적 기능적 지식을 기반으로 하는 모델기반 고장진단 방식을 변화하는 상황에 적절하게 대처하여 고장의 원인을 진단할 수 있다. 그러나 모델기반 고장진단 방식을 기기의 구조로부터 증상들을 추론하여 원인을 파악하므로 탐색 범위가 넓어 진단속도가 늦다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 고장진단 방식과 기기의 모델기반 고장진단 방식의 장점을 결합하여 신속하고 정확하게 고장진단을 할 수 있는 통합방식 고장진단 시스템을 제시한다. 통합방식 고장진단 시스템은 대상 기기의 진단 상태에 따라서 동적으로 적절한 진단 방식을 선택하기 위해서 블랙보드 추론기관을 이용한다. 또한 각 진단방식이 생성하는 가설 및 사실들을 효과적으로 통합하여 추론하기 위해서 제어지식을 정의하여 적용한다. 그리고 사용자와 진단 시스템간에 원활한 의사소통을 위해서 멀티미디어 기반 인터페이스를 채용하여 통합방식 진단 시스템을 구축한다.