• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.39-44
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• 2021

본 논문에서는 가정에서 많이 기르는 반려견을 바탕으로 반려견 질병에 대한 전문적인 수의학 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 반련견의 건강 상태를 파악할 수 있는 진단 시스템을 제안한다. 제안된 진단 시스템은 50가지 질병과 각 질병의 증상을 데이터베이스에 구축하여 입력된 증상을 통해서 반려견의 질병을 도출한다. 각 질병 데이터베이스에는 질병에 해당하는 증상 코드들을 가지고 있으며, 이러한 질병에 대한 데이터베이스를 이용하여 군집화 기법인 FCM 클러스터링 기법을 적용하여 질병을 클러스터링하고 그 결과 값인 소속도를 바탕으로 입력된 증상과 가까운 질병들을 도출하여 반려견의 진단 결과를 제공한다. 제안된 반려견 진단의 구현 결과에서는 선택한 증상들의 개수와 선택된 증상들이 포함된 질병들의 가능성 값을 구하여 내림차순으로 정렬하여 반려견의 증상과 가장 가까운 질병 상위 3가지를 도출하였다.

• 디지털콘텐츠
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• 6호통권61호
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• pp.48-55
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• 1998

케이스 벤더들이 ORDBMS 지원에 본격적인 모습을 보이기 시작했음에도 불구하고, 여전히 툴의 수준이나 기능은 미약한 형편이다. ORDBMS 구축 및 적용을 위해서는 기존 자원을 변형할 것인지, 새로운 개발을 추진할 것인지 결정해야 한다. 또 가용한 툴들의 수용능력과 방법론적인 접근에 대해 이해하는 것도 중요하다. 모델링 툴에 새롭게 요구되고 있는 객체관계형의 특징과 문제점을 진단한다. 또한 대표적인 툴들의 현황을 점검함으로써 향후 모델링 및 툴의 방향을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.19-22
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• 2008

최근 서구화된 식생활 패턴과 흡연, 비만 등의 원인으로 인해 심근경색, 협심증과 같은 심근허혈(myocardial ischemia) 질환이 급증하고 있다. 이 논문에서는 심전도 신호로부터 허혈성 심장 질환 진단을 위해 출현 패턴 마이닝을 이용하여 심근경색 및 협심증의 진단 신호인 ischemia beat를 분류 하였다. 또한 기존의 출현 패턴 마이닝에 빠른 패턴 탐사와 저장 공간의 효율성을 고려하여 Apriori-T 빈발 패턴 탐사 알고리즘을 출현 패턴 생성이 가능하도록 확장하였다. PhysioNet의 ST-T 데이터베이스로부터 138개의 대조군(정상)과 ischemia beat 데이터에 제안된 분류 알고리즘을 실험한 결과 최소 75% 및 최대 95%의 예측 정확도를 보였다.

• 디지털콘텐츠
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• 12호통권55호
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• pp.10-15
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• 1997

올해 데이터베이스 시장은 ORDBMS로 기능을 확대한 '유니버설 서버' 개념을 중심으로 업체별 새로운 포석을 둔 시기라고 볼 수 있다. 인터넷, 인트라넷 등 웹 기반 신조류에 부응하기 위해서는 데이터베이스 업체들도 저마다 자구책 마련이 시급했던 것이다. 따라서 인포믹스를 필두로 오라클, 사이베이스, 아이비엠과 윈도우 NT 성장과 발맞춰 DB 서버시장에서의 승리를 장담하고 있는 마이크로소프트의 적극적 공세가 주목을 끌고 있다. 유니버설 서버를 중심으로한 업체별 신제품을 통해 데이터베이스 업계의 현황과 향후 전망을 진단해 본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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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.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.327-332
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• 2009

본 논문에서는 애견 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 애견 건강 상태를 파악할 수 있는 진단 시스템을 제안한다. 제안된 진단 시스템은 105가지 질병과 각 질병의 증상을 데이터베이스에 구축하여 입력된 증상을 통해서 애견의 질병을 도출한다. 신경망의 자율 학습 방법인 ART2 알고리즘을 적용하여 질병을 클러스터링하고 그 결과 값인 클러스터의 출력값과 연결강도를 데이터베이스에 저장한 후 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.146-152
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• 2010

본 논문에서는 RFID를 이용하여 사용자를 인식한 후 사용자의 생체신호(혈압, 혈당, 체지방)를 측정하여 자가진단을 할 수 있는 지능형 헬스케어 시스템을 구현하였다. 구현한 헬스케어 자가진단 지능형 시스템은 RFID리더기, 생체신호측정기(혈압계, 혈당계, 체지방측정기), 데이터베이스 서버역할을 하는 컴퓨터, 자가진단 결과를 출력하는 프린터로 구성된 키오스크형태로 이루어졌으며 데이터베이스에서 보유한 사용자 정보 및 측정된 정보 데이터를 비교분석한 후 사용자의 건강상태를 자가진단할 수 있다. 구현된 시스템은 병원에 가지 않더라도 간단히 자가진단을 할 수 있으며, 회사나 학교 등에서 응용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.902-904
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• 2010

본 논문에서는 개인 특화된 의료를 위한 진단, 치료선택, 예후 추정을 지원하기 위한 정보를 전문 의료인에게 효과적으로 제공하기 위한 데이터베이스 설계와 구축을 제시한다. 내원 환자들의 유전자 수준의 미시 데이터, 임상학적 거시 데이터, 가족력, 유사 질환군 등의 연관정보 데이터를 통합 연계하여 이력으로 관리하고, 데이터의 점진적 누적이 가능한 통합의료시스템을 위한 데이터베이스 설계의 프레임워크를 구축하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2720-2722
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• 2001

기업 네트워크에서 안전하고 효과적이며 안정된 망 운영관리 환경 제공은 당면한 중요과제이며 기업 경쟁력의 핵심인 정보기술을 통한 생산성과도 연계성을 갖고 있다. 이러한 필요에 맞추어 많은 네트워크 관리 시스템들이 개발되어 상용화 되었으나 이들 관리시스템들은 트래픽 모니터링에 의한 통계값 제공과 같은 단순 평면적인 관리 기능만을 제공할 뿐 네트워크의 특성과 환경에 따른 분석, 진단 기능은 제공하지 못하고 있다. 또한 현재의 네트워크 환경은 다양한 통신장비와 서비스들의 개발에 따른 망 구성 요소의 이질성과 복잡성이 증가하고 있으며 이는 전문적인 네트워크 운영관리와 분석기술을 요구하고 있다. 이는 관리자에게 네트워크가 점점 다양화, 복잡화 되는 환경에서 부담으로 작용할 뿐 아니라 결과를 도출하는데 많은 시간과 비용이 소요된다. 따라서 기존 네트워크 관리 시스템의 한계를 극복하고 네트워크 환경 변화를 수용, 관리자의 운영경험지식을 데이터베이스화하여 지능적인 네트워크의 분석과 진단이 가능한 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문은 이러한 시스템 구축의 전제조건으로 네트워크 운영경험 데이터베이스를 구축하여 이를 통한 네트워크 환경 변화를 수용할 수 있는 임계값 최적화와 향후 한국전력 사내 데이터통신망의 지능화된 분석과 진단을 위해 활용하게 될 지식 발견 시스템을 설계 및 구현하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2016년도 제50회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.95-95
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• 2016

반도체 및 디스플레이 공정용 플라즈마 장치에서 플라즈마 변수를 측정하기 위한 방법들이 많이 개발되어 왔다. 전자 밀도와 온도는 정전 탐침이나 컷오프 프로브 등을 사용하여 활성종이나 중성종에 비해 상대적으로 쉽게 측정할 수 있고, 활성종과 중성종은 LIF (Laser Induced Fluorescence) 방법, OES (Optical Emission Spectrometry) 방법, 그리고 QMS (Quadrupole Mass Spectrometry) 방법 등을 이용하여 측정할 수 있으나 절대적인 크기를 측정할 수 있는 경우는 제한적인 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 측정한 전자 밀도와 전자 온도를 기반으로 하여 고려되는 종들의 밀도를 계산할 수 있는 프로그램도 제작된 바 있다. 개발된 프로그램의 입력 값으로 사용되는 플라즈마 화학반응 데이터베이스는 계산 결과의 정확성과 밀접한 관계가 있으며, 이런 이유로 신뢰성 높은 데이터베이스를 확보하기 위한 연구도 진행되었다. 개발된 프로그램을 이용하여 계산한 플라즈마 변수의 장비 변수에 대한 의존성이 진단 데이터와도 잘 부합하는 것으로 확인되었다.