• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.283-288
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• 2007

본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 68가지 질병과 각 질병에 대한 대표 증상 데이터 베이스를 이용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표증상을 입력하면 해당 증상과 관련 있는 질병만을 자율 학습 방법 신경망인 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 사용자의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 데이터베이스를 이용하여 질병과 증상의 정보관리를 유용하게 할 수 있도록 하였다. 제안된 자가 진단시스템을 구현하여 간호학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 질병의 보조 진단 시스템의 도구로서의 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.377-382
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• 2007

본 논문에서는 애견 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 애견 건강상태를 파악 할 수 있는 진단 시스템을 제안한다. 제안된 진단 시스템은 105가지 질병과 각 질병의 증상을 데이터베이스에 구축하여 입력된 증상을 통해서 애견의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 신경망의 자율 학습 방법인 ART2 알고리즘을 적용하여 질병을 클러스터링 하고 그 결과 값인 클러스터의 출력값과 연결강도를 데이터베이스에 저장한다. 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 제시하여 학습된 질병 정보와 비교하여 애견의 건강 상태를 진단한다. 애견의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 질병과 증상의 정보를 데이터베이스로 구축하고 질병과 증상 정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 하였다. 제안된 진단 시스템을 구현하여 수의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 애견 질병의 보조 진단 시스템으로서의 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.337-339
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• 2001

간호진단, 중재, 결과로 이어지는 간호 프로세스에서 가장 전문적인 지식을 요구하는 간호진단 업무를 지원하는 전산시스템에 대해 우리나라에서도 많은 연구와 시도가 있었다. 그러나 기록만 전산화되었거나 부분적으로 표준화된 데이터를 이용함에 따라 간호진단업무에 능숙하지 않은 간호사의 경우 전산화를 통한 진단업무효율 향상을 기대하기 어렵다. 이에 우리는 간호진단의 적중률을 높이기 위해서 간호 프로세스의 표준데이터와 사례를 기반으로 추론하는 간호진단시스템을 제안한다. 표준 데이터를 이용하여 예상되는 간호진단을 1차적으로 검색한 후, 다시 사례데이터베이스를 기반으로 하여 1차 검색의 결과를 보완하는 방법을 이용하고 있다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.518-521
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• 2014

최근 개인정보 유출 등으로 인해 정보시스템의 보안약점 및 소스코드 품질에 대한 관심이 높으며, 특히 개인자산과도 관련된 금융 정보 시스템의 경우에는 더욱 높다. 해당 시스템의 보안성 강화를 위해서는 개발단계에서부터 보안취약점과 코드의 품질을 높일 수 있는 정적분석 기반의 진단도구 활용이 중요하다. 많은 분야에서 진단도구의 활용이 이루어지고 있지만 금융 정보시스템의 경우 다른 SW 와 특성이 다르기 때문에 추가적인 진단규칙이 반영된 진단도구의 활용이 필요하다. 본 논문은 여러 진단도구 중 전자정부개발에 사용하고, 비교적 진단규칙 추가가 용이한 PMD 에 추가 진단규칙을 반영한 후 생명보험 정보시스템에 적용하고 이에 대한 PMD 검출 계수를 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.878-880
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• 2003

대부분의 진단 알고리즘은 PMC 모델을 바탕으로 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는다는 t-진단가능 시스템의 특성을 이용한다. 하지만, 병렬처리 시스템의 규모가 커짐에 따라 시스템 내에서 발생되는 결함의 빈도가 높아지게 된다. 즉, 진단 알고리즘에서 가정하는 결함의 개수 t는 병렬처리 시스템 안에 있는 노드의 수에 비해 상당히 작은 개수이며, 결함의 개수가 t를 초과할 경우는 거의 고려하지 않았다. 본 논문에서는 결함의 개수가 t개를 초과하는 경우에 대하여 진단의 정확여부를 판단할 수 없는 충분히 작은 개수의 노드가 존재한다는 것을 허락함으로서, 진단 가능한 결함의 최대 수를 증가시키는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.359-360
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• 2008

765kV변전소의 운전 조건을 고려하여 유지보수(CBM) 기법을 활용한 예방진단시스템을 이용해 변전기기를 정비한 사례를 통하여 예방진단시스템의 운영실태를 살펴보고, 고장원인 및 고장설비를 더욱 정확히 구분할 수 있어 관계자에게 보다 신뢰성있는 시스템이 될 수 있도록 대안을 모색하며 향후 진단 및 감시항목을 더 발굴하기 위한 예방진단 시스템을 제도화 할 필요가 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.464-467
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• 2020

조현병(정신분열증)은 사고, 감정, 지각, 행동 등 인격의 여러 측면에 걸쳐 광범위한 임상적 이상 증상을 일으키는 정신 질환이다. 심각한 정신 질환임에도 불구하고 여전히 과학적 진단 체계가 갖춰져 있지 않아 진단의 많은 부분을 환자의 진술에 의존하고 있으며, 이로 인해 조현병이라는 진단을 받고 치료방법을 찾는데 까지 오랜 시간이 걸린다. 이에 본 연구는 EEG, MRI 데이터와 조현병의 상관관계를 이용한 조현병 진단 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 MRI 데이터와 머신러닝 알고리즘을 통한 조현병의 확률적 진단과 함께, EEG 데이터의 시각화 기능을 제공하는 소프트웨어를 개발함으로써 조현병 진단의 과학적 근거를 의사에게 제공하여 정확한 병의 진단을 목표로 한다. 진단 후에는 환자 데이터의 체계적 관리를 통해 머신러닝 알고리즘의 학습 데이터 확보 및 환자의 상태를 지속적으로 관리·관찰 할 수 있도록 하여 의료 소프트웨어로서 조현병의 체계적 진단 및 관리 시스템을 구축한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.2
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• pp.165-172
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• 2009

According to the American Cancer Society, breast cancer is the second largest cause of cancer deaths and most frequently diagnosed cancer in women. The currently most popular method for early detection of breast cancer is the digital mammography. A mass or calcification lesion has been known as the most important clue for the diagnosis. In this paper, we propose a diagnosis approach based on fuzzy cluster knowledge base. We combine different two sources of feature data in duel OFUN-NET and produce the diagnosis result with possibility degree. We also present the experimental results on the dataset of mass and calcification lesions extracted from the public real world mammogram database DDSM. These results show higher classification accuracy than conventional methods and the feasibility as a decision supporting tool for diagnosis of digital mammogram.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 1999.11a
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• pp.123-131
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• 1999

최근에는 수요자 요구의 다양화, 전문인력의 부족, 고임금화, 열악한 작업장에서의 작업기피 현상 등의 영향으로 인해 생산 및 물류의 자동화가 활발히 추진되고 있다. 생산 및 물류시스템의 자동화가 진전됨에 따라 전체 시스템의 물류합리화에 중요한 역할을 담당하는 자동창고 시스템에 대한 설비관리 체계 구축이 필요하게 되었고, 그 일환으로 본 연구에서는 자동창고에 대한 예방보전 및 원인진단을 지원하는 자동창고의 예방보전 및 진단시스템을 개발하였다. 특히 자동창고의 이상을 진단하는데 과거의 트러블내용을 사례로 등록시키고, 전문가가 문제해결에 사용한 경험데이타, 즉 조사항목, 조사결과 및 대처내용을 진단용 사례기반 추론베이스로 구축하여 활용하는 사례기반추론(Case Based Reasoning)방법으로 접근시켰다. 또한 자동창고시스템의 예방보전, 사후보전, 이력관리 기능을 수행할 수 있는 운영소프트웨어를 개발하였다.