• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.8S
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• pp.2650-2662
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• 2000

기존의 웹 기반 의료 서비스는 환자 자신이 직접 해당 사이트를 찾아 읽어보고 의사들과 e-mail로 상담하는 수준이었다. 환자는 자신의 증상과 유사한 정보가 어디에 있는지 알아야 하고 의사들은 e-mail을 일일이 읽고 답해 주어야만 한다. 그러나 메일 에이전트, 진단 에이전트 등이 존재하는 멀티 에이전트 시스템이 개발된다면 기존의 web 기반 의료 서비스의 단점을 보완할 수 있다. 본 논문에서는 JATLite 기반의 멀티 에이전트 시스템을 설계하여 자동으로 e-mail을 분석, 분류, 전달, 진단하는 시스템을 개발하였다. 제안된 멀티 에이전트는 메일 에이전트, 진단 에이전트, 중재 에이전트 등으로 구성된다. 메일 에이전트는 환자의 상담, 요청, 증상 등을 분석하여 해당하는 진단 에이전트에게 전달하는 일을 한다. 진단 에이전트는 지식베이스를 이용하여 환자의 요구사항에 가장 적절한 진단을 하게 된다. 중재 에이전트는 에이전트의 상태를 파악하여 작업을 지시하고 메일 에이전트와 진단에이전트간의 통신을 관리한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.21 no.6
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• pp.13-21
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• 2016

Feature selection is the one of important issue in the field of data mining and machine learning. It is the technique to find a subset of features which provides the best classification performance, from the source data. We propose a feature subset selection method using the neighborhood rough set model based on information granularity. To demonstrate the effectiveness of proposed method, it was applied to select the useful features associated with breast tumor diagnosis of 298 shape features extracted from 5,252 breast ultrasound images, which include 2,745 benign and 2,507 malignant cases. Experimental results showed that 19 diagnostic features were strong predictors of breast cancer diagnosis and then average classification accuracy was 97.6%.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.301-301
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• 2022

본 연구는 운영 조건이 달라짐에 따라 회전수가 변하는 기기의 정상적 가동 여부와 고장 종류를 판별하기 위한 인공지능 알고리즘의 적용을 다루고 있다. 회전수가 변하는 장비로부터 계측된 상태 모니터링 센서의 신호는 비정상(non-stationary)적 특성이 있으므로, 상태 신호의 한계치가 고장 판별의 기준이 되기 어렵다는 점을 해결하고자 하였다. 정상 가동 여부는 이상 감지에 효율적인 오토인코더 및 기계학습 알고리즘을 적용하였으며, 고장 종류 판별에는 기계학습법과 합성곱 기반의 심층학습 방법을 적용하였다. 변하는 회전수와 연계된 주파수의 비정상적 시계열도 적절한 고장 특징 (Feature)로 대변될 수 있도록 시간 및 주파수 영역에서 특징 벡터를 구성할 수 있음을 예제로 설명하였다. 차원 축소 및 카이 제곱 기법을 적용하여 최적의 특징 벡터를 추출하여 기계학습의 분류 알고리즘이 비정상적 회전 신호를 가진 장비의 고장 예측에 활용될 수 있음을 보였다. 이 과정에서 k-NN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine), Random Forest의 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 또한 시계열 기반의 오토인코더 및 CNN (Convolution Neural Network) 적용하여 이상 감지와 고장진단을 수행한 결과를 비교하여 제시하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.1
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• pp.16-22
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• 2010

Electrocardiogram(ECG) analysis and arrhythmia recognition are critical for diagnosis and treatment of ill patients. Cardiac arrhythmia is a condition in which heart beat may be irregular and presents a serious threat to the patient recovering from ventricular tachycardia (VT) and ventricular fibrillation (VF). Other arrhythmias like atrial premature contraction (APC), Premature ventricular contraction (PVC) and superventricular tachycardia (SVT) are important in diagnosing the heart diseases. This paper presented new method to classify various arrhythmias contrary to other techniques which are limited to only two or three arrhythmias. ECG is decomposed into Intrinsic Mode Functions (IMFs) by Empirical Mode Decomposition (EMD). Burg algorithm was performed on IMFs to obtain AR coefficients which can reduce the dimension of feature vector and utilized as Multi-class SVM inputs which is basically extended from binary SVM. We chose optimal parameters for SVM classifier, applied to arrhythmias classification and achieved the accuracies of detecting NSR, APC, PVC, SVT, VT and VP were 96.8% to 99.5%. The results showed that EMD was useful for the preprocessing and feature extraction and multi-class SVM for classification of cardiac arrhythmias, with high usefulness.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.3 s.113
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• pp.153-162
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• 2007

Sasang medicine is peculiar medicine that constitution of a human classify four types and differ treatment method by physical constitution. In this way the most important thing is very difficult problem that classification of Sasang constitution and discriminate correctly. Therefore, in this paper targets diagnosis medical appliances development of hybrid form that can behave constitution classification and sees among for this paper to propose about method to grasp characteristic that is morphology about eye, nose, ear and mouth be based on appearance and manner of speaking. In this paper, classified and verified this for Sasang constitution through the QSCC II program at 1 step and present method that more exactly and conveniently analyzing measure each physical constitution feature by survey about eye, nose, ear and mouth at 2 steps. Also, extraction and analyze and verified main area of physical constitution classification based on front face and side face at 3 steps. Such propose method to extraction the principal face region based on face color from front face and side face for correct physical constitution classification diagnosis appliance development through experiment consideration and verification process.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• v.25 no.3
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• pp.293-303
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• 2000

앵글씨 분류에 따른 최대개구시 하악의 수직 변위에 대한 차이를 확인하고, 수직 하악운동에 영향을 주는 골격요소를 확인하기 위하여, 측두하악관절 및 저작계 이상에 대한 증상 및 병력이 없으며 발치 및 교정치료의 경험이 없는 광주지역 대학에 재학중인 학생들을 대상으로, 앵글씨 구치부 관계에 근거하여 1급군(남:30명, 여:49명), 2급군(남:18명, 여:24명)과 3급군(남:18명, 여:33명)으로 분류하여 총 172명(연령 범주:20-30세)의 학생을 선택하였다. 전남대학교 병원 구강내과에서 사용하는 계측용자를 이용하여 최대 개구시 상하악 중절치 절단면간의 거리를 측정하였다. 대상자들의 진단모형을 만들어 상하악궁 길이와 폭경를 측정하였다. 대상자들에 대한 두부 규격방사선 사진을 촬영, 작도하고 방사선학적 지표를 계측, 비교분석하였다. 앵글씨 분류 1급군, 2급군 그리고 3급군 절치간 최대개구량은 3급군이 가장 컸으며 모든 군에서 남자가 여자보다 컸다. 구치간 최대개구량은 앵글씨 분류 1급군, 2급군 그리고 3급군에서 각 군간의 유의한 차이는 없었으나, 모든 군에서 남자가 더 컸다. 앵글씨 분류 1급군과 2급군의 하악운동에서 총 하악골 길이, 하악지 길이, 하악 하연부 길이 그리고 상악궁 폭경이 변수로 나타났으며, 상하악궁 길이와는 역상관관계를 나타내었다. 앵글씨 분류 3급군의 하악운동에서 상하악궁 길이와 안면 부길이가 1급군과 2급군과는 다른 중요한 변수로 나타났으며, 상악궁의 폭경과는 역상관관계를 나타내었다. 이상의 결과로 보아 앵글씨 분류 각 군에서 하악개구운동은 안면 골격구조의 영향을 받으며, 각 군간에 영향을 주는 안면 골격 요소들은 차이가 있었다. 따라서 이러한 골격적 요소들은 개구량 개선을 위한 진단과 치료시 고려되어야 할 것으로 사료된다.

• The Journal of the Korean dental association
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• v.47 no.10
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• pp.637-646
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• 2009

양성 종양(benign tumor)을 언급하기에 앞서 과오종(hamartoma) 및 과다 형성(hyperplasia)과의 차이를 구분할 필요가 있다. 양성 종양은 기원조직과 유사한 조직이 이상 증식하는 것으로 서서히 성장하지만 일반적으로 치료하기 전까지 이상 증식을 지속하는 진성 신생물을 일컫는다. 이에 비해 과오종은 정상 조직이 무질서하게 과증식하는 것으로 일정기간 후에는 성장을 멈추기 때문에 진성 신생물로 간주하지 않는다. 그러나 일부 과오종이 양성 종양에 포함되기도 하는데, 예를 들어 치아종은 정상적인 치성 조직의 성장이 완료되는 시기와 거의 동일한 시기에 성장을 멈추지만 양성 종양으로 분류된다. 과다 형성은 조직의 세포가 정상적인 배열 양상을 보이면서 세포의 수가 증가하는 것으로 지속적인 성장 양상을 보이지만 그 성장이 제한적이므로 양성 종양과는 구별된다. 양성 종양은 일반적으로 무통성으로 서서히 성장하기 때문에 종양의 크기가 증가하여 안면 종창이나 동통 등을 유발하는 경우에 발견될 수 있으며, 방사선검사에서 우연히 발견되기도 한다. 방사선검사는 병소의 위치, 범위, 특징 및 병소와 인접 해부학적 구조와의 관계 등 많은 방사선학적 진단 정보를 제공한다. 일부 종양은 방사선사진에서 매우 특징적인 소견을 나타내기 때문에 방사선학적 소견으로 예비 진단을 할 수 있을 정도의 진단정보를 제공하기도 하는 반면 어떤 종양들은 방사선사진에서 관찰되는 소견이 매우 유사하여 진단에 어려움을 주기도 한다. 따라서 종양의 확진을 위해서는 생검이 필수적이며, 방사선검사는 반드시 생검에 앞서 진행되어야만 정확한 방사선학적 진단을 할 수 있다. 양성 종양은 각각의 특징적인 방사선학적인 소견을 나타내지만 일반적으로 관찰되는 양성 종양의 특징이 존재하므로 이러한 일반적인 특징을 관찰하여 병소가 양성인지 악성인지를 감별할 수 있다. 첫째, 양성 종양은 대개 호발하는 부위가 있으므로 종양의 발생부위는 감별 진단을 하는 데 매우 중요하다. 일반적으로 치성 병소는 치아가 형성되는 하악관 상방의 치조돌기에서, 혈관성 및 신경성 병소는 하악관 내에서, 연골성 종양은 하악과두와 같이 연골세포가 잔존되어 있는 부위에서 발생하는 경우가 많다. 둘째, 양성 종양은 대체로 명확한 경계와 피질골성 변연을 보이며, 종종 병소가 결체조직으로 둘러싸여 있어 병소 주위에 방사선투과성 띠가 관찰되기도 한다. 셋째, 양성 종양은 일반적으로 인접 주위 조직에 압력을 가하면서 서서히 성장하기 때문에 인접 치아의 변위 또는 흡수, 피질골의 비박, 팽융 등의 소견을 보이며 피질골의 천공은 드물다. 방사선학적으로 양성 종양의 병소 내부는 방사선투과상으로 관찰되거나, 방사선불투과상으로 관찰되거나, 방사선투과상과 방사선불투과상이 혼재된 상으로 관찰된다. 저자는 이 지면에서 이러한 방사선학적 특징을 기초로 하여 구강악안면영역에 발생하는 양성 종양을 분류하고 각각의 특징에 대해 살펴보고자 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.11 no.1
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• pp.65-93
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• 2005

Expert system implementation of human expert's diagnosis in art psychotherapy requires extensive knowledge on: (1) characteristics in a drawing; (2) psychological symptoms in a client; (3) relationships between the characteristics and the symptoms; (4) decision process; (5) knowledge elicitation and aquisition methods. Experts from many different fields provide such knowledge, ranging from art therapists who is on the spot, psychiatrists, psychologists, artists to knowledge engineers who know how to implement the decision system to a computer. The problems that make the implementation difficult are the expert's complex decision process and the ambiguity, the inconsistency and even the contradiction in the huge volume of the knowledge. Modeling the expert's decision process, we develope a framework of the system and then analyze and classify the knowledge. With the proposed classification, we present a suitable method of knowledge elicitation and aquisition. Then, we describe the subsets of knowledge in a unified structure using the ontology concept and Protege 2000 as a tool. Finally, we apply the system to a real case to show its usability and suitability.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.3
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• pp.845-850
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• 2023

In this paper, we propose a method for diagnosing ball bearing vibration using transfer learning. STFT, which can analyze vibration signals in time-frequency, was used as input to CNN to diagnose failures. In order to rapidly learn CNN-based deep artificial neural networks and improve diagnostic performance, we proposed a transfer learning-based deep learning learning technique. For transfer learning, the feature extractor and classifier were selectively learned using a VGG-based image classification model, the data set for learning was publicly available ball bearing vibration data provided by Case Western Reserve University, and performance was evaluated by comparing the proposed method with the existing CNN model. Experimental results not only prove that transfer learning is useful for condition diagnosis in ball bearing vibration data, but also allow other industries to use transfer learning to improve condition diagnosis.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.84 no.1
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• pp.92-109
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• 2023

In patients with thyroid nodules, ultrasonography (US) has been established as a primary diagnostic imaging method and is essential for treatment decision. The Korean Thyroid Imaging Reporting and Data System (K-TIRADS) is a pattern-based, US malignancy risk stratification system that can easily diagnose nodules during real-time ultrasound examinations. The 2021 K-TIRADS clarified the US criteria for nodule classification and revised the size thresholds for nodule biopsy, thereby reducing unnecessary biopsies for benign nodules while maintaining the appropriate sensitivity to detect malignant tumors in patients without feature of high risk thyroid cancer. Thyroid radiology practice has an important clinical role in the diagnosis and non-surgical treatment of patients with thyroid nodules, and should be performed according to standard practice guidelines for proper and effective clinical care.