• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.131-134
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• 2008

한의학의 대중화와 세계화를 위해서는 타 의학과의 차별화와 진단의 객관성 확보가 매우 중요하며 이를 위해서는 한의학의 독창적인 의료체계인 사상의학을 통해 차별화를 이루고 또한 객관성 확보를 위해 IT 공학기술과 연계하여 진단기술을 개발한다면 효율적일 것으로 예상한다. 본 논문에서는 사상의학의 체질 분류를 목적으로 하여 체질 분류법 중 용모사기론을 기반으로 한 안면 영상을 통한 사상체질 분류시스템을 개발하기위해 20대 여성을 대상으로 안면 영상을 수집하고 피실험자에 대한 체질분류 작업을 진행하여 안면 요소와 체질 간의 상관관계를 분석하여 체질별 차이를 나타내는 항목을 설정하고 이에 대한 분석을 실험을 통해 수행하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.432-438
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• 2009

본 연구에서는 마이크로 라만 스펙트럼을 이용한 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올 간섬유증의 진단을 위해, 전처리 과정을 거친 스펙트럼으로부터 변별력 있는 피크를 추출하여 자동 분류기를 이용한 진단하는 방법을 살펴보았다. 전처리 단계에서는 기준선의 왜곡을 제거한 후 피크 보존에 유용한 Savitzky-Golay 필터를 이용하여 smoothing하였다. 전처리 후 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올성 간섬유증을 구분할 수 있는 변별력 있는 스펙트럼 피크를 확인하고 이를 이용하여 MAP과 신경망으로 분류하였으며 실험 결과에 의하면 제안한 전처리 방법과 자동 분류기로 만성 에탄올성 간섬유증과 급성 알코올성 간 손상을 80% 이상 분류할 수 있었고, 이는 특징 벡터로 사용한 피크가 간 질병 진단에 사용될 수 있는 가능성을 보여준다고 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권5호
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• pp.1031-1040
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• 2004

심장의 활동을 기록한 심전도는 심장의 상태에 대한 가치 있는 임상 정보를 제공한다. 지금까지 심전도를 이용한 심장 질환 진단 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 심장 질환에 대한 진단 결과의 부 정확성으로 인해 심전계에서는 외국의 진단 알고리즘을 사용하고 있다. 이 논문에서는 심전도 데이터의 수집에서부터 전 처리 과정 그리고 데이터마이닝을 이용한 심장 질환 패턴 분류 기법을 제안한다. 이 패턴 분류기법은 빈발 패턴 베이지안이며 기존의 나이브 베이지안과 빈발 패턴 마이닝의 통합이다. 빈발 패턴 베이지안은 훈련단계에서 탐사된 빈발 패턴들을 사용하여 Product Approximation 구성하므로써 클래스 조건 독립 가정을 가진 나이브 베이지안의 단점을 해결한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.558-565
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• 2013

X-ray를 이용한 여성의 유방암 검사인 유방조영술은 유방암의 초기 단계에서의 진단을 위한 효과적인 방법이다. 컴퓨터 지원 검출(CAD) 시스템은 유방조영술을 통한 진단 시 의사가 놓치기 쉬운 유방암의 징후인 종괴의 검출을 도와 유방암 진단율을 높이는 수단이다. 종괴는 다양한 모양을 지니며 경계가 뚜렷하지 않기 때문에 검출이 어렵고 결과적으로 비-종괴 영역을 포함한 많은 수의 종괴 후보영역이 CAD 시스템에서 검출된다. 따라서 CAD 시스템 설계 시 검출된 많은 수의 종괴 후보영역으로부터 실제 악성 종괴 영역을 분류할 수 있도록 우수한 성능의 분류기가 요구된다. 본 논문에서는 피셔 분별 사전학습을 통해 개선된 Sparse 표현(SR) 기반 분류방법을 제안한다. 개선된 SR 기반 분류기가 기존의 CAD 시스템에서 주로 사용되어온 Support Vector Machine (SVM) 분류기 보다 우수함을 비교실험을 통해 확인했다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.31-37
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• 2021

산업의 발전으로 도시화로 인해 건물의 규모가 커지면서, 건물의 공기 정화 및 쾌적한 실내 환경을 유지의 필요성 또한 증가하고 있다. 냉동 시스템의 모니터링 기술의 발전으로 건물 내에 발생하는 전력 소모량을 관리할 수 있게 되었다. 특히 상업용 건물에서 발생하는 전력 소모량 중 약 40%가 냉동 시스템에서 일어난다. 따라서 본 연구 냉동시스템 고장진단 알고리즘을 개발하기 위해서 냉동시스템의 구조를 이해하고, 냉동 시스템의 운영과정에서 발생하는 데이터를 수집 분석하여 다양한 유형과 심각도를 가지는 고장 상황을 조기에 신속하게 탐지 분류하고자 하였다. 특히 분류가 어려운 고장 유형들의 분류 정확도를 향상시키기 위하여 3단계 진단 및 분류 알고리즘을 개발하여 제안하였다. 다수의 실험과 초모수 (hyper parameter) 최적화 과정을 거쳐 각 단계에 적합한 분류 모형으로 SVM과 LGBM에 기반 한 모형을 제시하였다. 본 연구에서는 고장에 영향을 미치는 특성을 최대한 보존하면서, 선행연구에서 어려움을 겪었던 냉매 관련 고장을 포함한 모든 고장 유형을 우수한 결과로 도출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.505-508
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• 2005

기존의 생체 특징은 얼굴, 지문, 홍채등을 이용하여 출입 관리 및 제어등과 같은 인증(verification)등에 주로 적용되어 왔다. 그러나 얼굴과 같은 생체 특징들은 신체의 주요 장기 부분과 밀접한 관계가 있어 이를 이용하여 한방에서는 신체의 질병을 자동 진단하는데 사용하고 있고(망진 : 望診)도한 사상 의학에서 사상 체질 분류를 위해 사용되고 있다. 또한 향후 초고령화 사회르 맞아 UNS등의 핵심 기술이 될 것 으로 여겨진다. 이를 위해 본 논문에서는 얼굴내 특징 추출에 의해 자동으로 사상 체질을 분류할수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 특히 이는 망진에도 폭넓게 이용 가능한 기술이 될 수 있기 때문에 한방 의료 진단 기기 개발에 가장 중요한 핵심 기술이 되리라 여겨진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.799-801
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• 2005

현재 마이크로어레이 기술은 대량의 유전자 발현 데이터 특히 종양과 관련한 데이터들을 쏟아내고 있다. 이 데이터를 기반으로 종양의 종류에 따른 유전자들의 차별적 발현 양상을 분석하고 발현량의 변화가 두드러지는 유전자들에 기반하여 종양을 분별할 수 있는 분류 모델을 구축한 후, 이것을 종양을 진단하거나 예측하는데 이용할 수 있다. 대부분의 종양은 생성 매커니즘에 따라 세부 부류로 나눌 수 있고 세부 부류에 따라 치료 방법이나 예후가 달라지므로, 정확하게 종양의 세부 부류를 진단하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 종양의 종류에 따라 발현량이 민감하게 변화하는 유전자들을 뽑아내기 위한 특징 추출 방법들과 추출된 특징들에 기반해서 종양의 종류를 분별할 수 있는 기계학습 알고리즘들의 조합들의 성능을 비교분석 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.97-100
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• 2006

사상의학은 한의학의 독특하고 뛰어난 의료 체계이나 체질 감별에 객관성이 확보되지 않아 원래의 가치를 인정 받지 못하고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 용모사기론을 기반으로 안면 형태학적 특징 분석을 통한 진단시스템을 만드는 것을 목표로 하고 있다. 이를 통해 정확하고 편리하게 체질을 분류 할수 있는 방법을 제시하고 정확한 사상체질 분류 진단기기의 개발을 위한 정면 얼굴과 측면 얼굴에서의 주요 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.22-27
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• 2006

압타머칩은 혈청(serum) 내의 지정된 단백질의 상대적 양을 직접 측정할 수 있는 바이오칩으로서, 의학적 질병 진단에 유용하게 사용할 수 있는 툴이다. 압타머칩 데이터 분석에는 기존의 마이크로어레이 분석기법을 그대로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 Potential SVM(PSVM)을 이용하여, 심혈관질환 샘플 기반의 압타머칩 데이터에서 바이오마커 후보 단백질을 선정한 결과를 정리한다. PSVM은 분류 알고리즘으로서 뿐만 아니라 자질 선택(feature selection)에서도 우수한 성능을 보이는 알고리즘으로 알려져 있다. 심혈관 질환의 단계에 따라 구분한 4개 클래스, 135개 샘플로 구성된 3K 압타머칩 데이터에 대해 PSVM을 적용하여 자질을 선택하고 분류성능을 측정한 결과, 마이크로어레이에서의 자질 선택에 많이 사용되는 Gain Ratio 기법과 비교하여 보다 적은 수의 단백질 정보로 보다 나은 분류 성능을 보임을 확인하였다. 더불어, PSVM을 이용해 선택한 단백질군을 심혈관 질환 진단을 위한 바이오마커 후보로 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.9-10
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• 2019

본 논문은 구동장치의 진동에서 특징 데이터를 추출하고 인공신경망에 학습을 시킨 후, 구동 장치의 결함을 분류하는 시스템을 구현하였다. 딥러닝 기술을 이용함으로써 특정 장치에 종속되지 않고 학습할 데이터의 특징에 따라 쉽게 변경 가능하다. 또한, 실제 적용될 현장에서 발생할 수 있는 예측외의 진동 환경에 유연하게 대처하기 위해 딥러닝 모델 중 CNN을 적용한 시스템을 설계하였으며, 본 연구팀의 이전 연구에서 제안된 DNN 기반의 진단시스템을 학습데이터의 환경과 다른 처리배제가 필요한 진동 환경에서 비교 실험하여 제안된 시스템이 새로운 환경적응 성능향상에 대하여 우수한 결과를 얻었음을 확인하였다.