• 생물환경조절학회지
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• 제3권1호
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• pp.28-35
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• 1994

본 연구에서는 시설 재배 수박에 자주 발생하는 8가지 병과 1가지 생리장해 증상을 진단할 수 있는 수박병 진단용 전문가시스템인 WDES를 개발하였다. 사용된 전문가시스템 개발도구로 HCLIPS를 사용하여 한글 입출력이 가능하게 하였다. WDES의 지식베이스는 35개 IF-THEN 형식의 규칙으로 구성되었으며 추론과정은 순방향 추론방식을 채택하였다. 질문 문항별로 도움말, 도움그림, 질문이유 등의 도움기능을 포함시켜 사용자가 질문 문항에 대한 답변을 쉽게 할 수 있도록 하였다. 수박재배자와 전문연구자들이 WDES를 사용해 본 결과 WDES의 타당성과 실용가능성을 인정할 수 있었다. 실제 수박밭에서는 다양한 종류의 병과 생리적 장해가 함께 발생되고 있으므로 WDES가 실용적으로 사용되기 위해서는 각종 병 증상들에 대하여 좀더 세부적인 특징을 파악하여 지식베이스 내의 규칙을 보완해야 한다.

• 지능정보연구
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• 제13권1호
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• pp.81-90
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• 2007

본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 지능형 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안된 자가 진단 시스템은 보건 복지부에 제출된 '한국인이 부담을 가지는 질병' 관련보고서를 참조하여 선정한 30가지의 질병과 각 질병에 대한 대표 증상을 이용하여 질병을 도출한다. 본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 질병 종류를 군집화하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 기존의 방법에서는 입력 벡터와 군집 중심과의 거리를 측정한 후 거리가 가까운 5가지를 선택하기 때문에 선택된 질의와 관련 없는 질병을 도출하는 단점이 있었다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 선택된 질의와 도출된 질병에 대한 퍼지 소속도를 이용하여 정렬한다. 정렬된 질병에서 상위 5가지를 도출한 결과, 선택된 질의와 관련된 질병만을 도출하는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.665-667
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• 2012

안면신경마비(facial nerve paralysis)는 주로 편측성으로 발생하는 안면신경장애에 의한 안면표정근의 마비를 뜻한다. 이러한 안면신경마비는 중추성 안면신경마비와 말초성 안면신경마비 두 가지로 나뉜다. 안면신경마비의 증상으로는 이환측, 구각부의 처짐 및 침을 흘리는 등 입 주위의 증상이 있어 안면표정의 변화를 일으킨다.[1] 본 논문은 사진을 입력 받아 얼굴영역에서 입 특징점을 추출하여 입력 받은 데이터가 안면신경마비 환자인지 아닌지 판단하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.873-878
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• 2004

본 연구에서는 뇌졸중 초기증상의 분석으로 뇌졸중 진단을 웹상에서 간단하고 편리하게 제공하고 일반인들의 뇌졸중에 대한 지식향상으로 뇌졸중을 사전에 예방할 수 있는 뇌졸중 진단 전문가 시스템 서버를 개발하였다. 또한 신경학을 전공하는 의대생들에게도 새로운 학습용 진단 시뮬레이터를 제공하도록 하였다. 전문가 시스템의 구현 방법은 여러 가지가 있으나 본 연구에서는 인공 신경회로망과, ASP(active server page)라는 웹 프로그래밍을 이용하여 뇌졸중 진단 전문가 시스템의 추론 엔진과 서버를 설계하였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제34권3호
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• pp.93-105
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• 2008

최근 정신질환에 대한 사회적 편견이 감소하면서 이차성 이득(secondary gain), 즉 군복무 기피를 위한 목적으로 정신과적 증상을 호소하는 환자가 늘어나고 있다. 특히 객관적 진단도구가 없는 정신의학적 문제의 경우 환자의 주관적 증상호소와 의사의 전문적 판단이 실제 유일한 진단 기준이다. 본 논문에서는 데이터마이닝을 이용하여 과거 정신과 입원 환자들의 처방데이터 분석을 통해 의병전역 결정을 위한 객관적 기준을 제공하여 의무조사의 신속한 의사결정에 도움을 주고자 한다. 따라서 정신과 환자 처방분석을 통한 의병전역 결정지원 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.836-838
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• 2022

반려동물 시장 및 동물 의료분야의 성장, 동물병원 이용 과정 개선의 필요성으로 반려동물 질병의 시작부터 끝까지 전 과정을 함께하는 원스탑 모바일 애플리케이션을 개발하였다. 증상으로 예상 질병을 진단하는 머신러닝 모델과 자연어 문장을 인식하는 딥러닝 챗봇으로 사용자가 편리하게 반려동물 이상 증상에 대한 예상 질병을 챗봇으로 상담할 수 있도록 구현하였다. 챗봇 시스템을 기반으로 '예상 진단', '질병백과', '문진표', '동물병원' 기능을 추가하여 일관된 기능들로 유기적인 서비스를 구성하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권2호
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• pp.561-566
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• 2020

본 논문은 우울증 진단 환자의 증상 완화를 위한 참참참 놀이 및 끝말잇기 놀이 로봇을 설계 및 구현한다. 우울증의 핵심 증상은 삶에 대한 흥미와 관심을 상실하는 것으로, 우울증 진단 환자가 로봇을 통해 자신의 표정에 드러나는 감정 분석을 확인하고 참참참 혹은 끝말잇기 놀이를 진행한다. 놀이 후 표정에 드러나는 감정을 다시 분석하여 보고 받음으로 구현 로봇의 기능을 확인한다. 간단한 놀이를 통해 우울증을 진단 받은 환자의 질환이 완벽하게 치료될 수는 없지만, 점진적인 활용을 통해 증상 완화에 기여할 수 있다. 참참참, 끝말잇기 놀이 로봇의 설계는 Thecorpora사의 상호작용이 가능한 오픈소스형 로봇 Q.bo One를 사용한다. Q.bo One의 시스템은 사용자의 얼굴을 캡쳐하여 사진을 촬영하고, Azure 서버에 값을 전달하여 축적된 데이터를 통해 놀이 전 후의 감정 분석을 확인한다. 놀이는 Q.bo One의 OS인 라즈비안에서 프로그래밍 언어 Python을 활용하여 구현하고 외부센서들과 상호작용하여 작동하도록 구현한다. 본 논문은 놀이 로봇으로 비교적 짧은 시간에 우울증 진단 환자의 증상 완화에 도움을 주는 것을 목적으로 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.93-96
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• 2011

본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 통계청에서 제공하는 한국 표준 질병 사인 분류표(K.C.D)를 기초로 질병을 분류한 후, 질병을 도출하고 애매한 증상의 차이의 정도를 퍼지 추론기법을 사용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 한방 질병 분류 시스템을 제시한다. 기존의 FCM 알고리즘은 입력 벡터들과 각 군집 중심과의 거리를 이용하여 측정된 유사도에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 하지만 측정된 패턴과 군집 공간상의 패턴들의 분포에 따라 바람직하지 못한 군집화 결과를 보일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 군집들의 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 기존의 FCM 알고리즘으로 군집화 한 결과를 재 군집화 하여 군집화의 정확성을 개선시킨 후, 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 추론 방법을 적용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 질병을 분류한 후, 퍼지 제어 기법으로 질병을 추출함으로써 기존의 한방 자가진단 시스템 보다 정확하게 질병을 도출한 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.43-46
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• 2001

정보화를 통한 업무의 효율성 제고에 대한 인식이 폭넓게 확산돼 있다. 의료분야에서도 비교적 단순한 원무관리 시스템이나 환자의 증상이나 각종 자료 등을 기록하고 의료진간의 공유를 가능하게 하는 전자의료기록 관리시스템의 구축이 필요하다. 또한 이들 시스템을 통하여 획득한 환자의 자료를 분석하여 의료진의 환자질병진단을 지원하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 의료자료 분석에 요구되는 기법을 제시하며, 획득한 환자의 자료를 데이터마이닝 기법인 신경망 모델을 적용하여 결과를 분석한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.144-148
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• 2001

자동차의 발전과 함께 유지 보수를 위한 사용자의 요구는 급증하고 있으나 정비사의 부족으로 인해 경제성 및 신속성 등 이 문제가 되고 있고 이를 해결하기 위해 현재 개발되고 있는 장치들은 대부분 전자 제어 유닛에서 발생시키는 신호를 분석하거나 운전자와의 대화를 통하여 진단하는 방식으로 고장으로 인한 소음이나 진동등 운전자들의 주관적인 평가대상에 대해서는 적절한 해결책으로 제시해 주지 못하고 있다. 그러므로 계측에 의한 소음과 진동 데이터를 이용하여 전문가의 판단을 가지고 고장의 원인을 규명하며 운전자를 위한 오디오적인 표현을 해 줄 수 있는 진단 전문가 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 자동차의 여러 단품중 쇼크 옵서버와 에어컨에 대하여 소음 진동 현상의 정상 및 이상 증상과 신호 계측 방법을 연구하였고 계측된 신호에 대해 패턴 화하여 인공 신경 회로망과 퍼지 추론을 통한 진단을 할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며 차후 계속되는 연구에 사용될 정상 및 이상신호에 대한 기본적인 데이터 베이스를 구축하였다.