• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.393-396
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• 2008

의료 분야의 정보화 움직임으로 인해 단순한 정보저장과 검색시스템에서 벗어나 지능화된 서비스를 제공해주는 시멘틱 웹 기반의 의료 시스템이 요구되고 있다. 이에 한의학 분야도 한의사의 진단을 보조할 수 있는 지식기반시스템에 대한 요구가 증대되고 있다. 온톨로지는 시멘틱 웹의 핵심적인 지식체계로 지식의 처리와 추론이 가능하므로 질의 및 논리 추론을 통하여 진단을 내리는 한의학 지식 데이터베이스 구축에 적합하다. 따라서 본 연구에서는 한의학 진단의 기반이 되는 환자의 질병, 증상, 원인, 처방 등의 관계를 온톨로지로 구축하여 한의학 분야의 지식을 표현하기 위한 기본 지식 체계를 제시하고 구축된 한의학 온톨로지를 기반으로 한의학 진단보조시스템을 개발한다. 구축 된 시스템은 한의사 진단을 보조하여 줄뿐만 아니라 한의학의 진단 결과를 객관적으로 점검할 수 있게 해준다. 또한, 진단보조시스템과 온톨로지 관리시스템을 결합함으로써 컴퓨터 비전문가에 의한 한의학 온톨로지의 확장 및 수정이 가능하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.10a
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• pp.192-195
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• 1998

족부(足部)의 구조적 복잡성으로 인하여 부상이나 질병을 진단하거나 수술계획을 수립하는데 있어 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 소아만곡족(小兒巒曲足) 수술 시뮬레이션을 위한 원격 진단보조시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 족부를 구성하는 뼈간의 관계를 정의하고 기형 정도를 파악하기 위하여 일련의 2차원 진단 영상들을 공간적으로 구성하여 입체적 영상을 생성하고, 이동, 회전, 확대/축소, 컬러링과 같은 다양한 조작 기능을 제공한다. 본 개발 시스템은 원격 수술 시뮬레이션을 위하여 클라이언트-서버 구조로 이루어졌으며, 시스템 간 사용되는 메시지 처리를 위한 진단 제어 관리기, 족부별 가시화 및 조작을 위한 수술 시뮬레이션 관리기, 원격 사용을 위한 통신망 제어기, 그리고 각종 환자 정보를 위한 데이터베이스 관리기로 구성된다. 또한 범용의 데스크탑 컴퓨터 상에서 사용자 인터페이스를 통하여 서버에 접속하여 진단보조시스템을 사용함으로써 보다 많은 사용자들이 동시에 사용할 수 있는 이점이 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.17-18
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• 2024

악성 흉수의 진단은 세포학적 검사로 암세포를 확인하는 것이 필수적이며 진단율은 50~80%로 나타난다. 양성자 단층 촬영은 비침습적으로 암 병기를 평가하는 유용한 방법이다. 하지만 암이 아닌 다른 원인으로 인한 포도당 대사로 인하여 양전자 단층 촬영만으로 악성 흉수를 진단하는 데 어려움이 있다. 악성 흉수 자동 진단 모델은 암세포를 진단하는데 있어서 보조적인 역할이 가능하다. 이에 따라 본 연구는 컨볼루션 신경망 기반의 딥러닝 모델을 개발하여 악성 흉수 진단 성능을 확인하고 진단의 보조적 목적으로써 딥러닝의 사용 가능성을 확인하고자 하였다. 결과적으로 모델 전반적으로 accuracy 0.7~0.86의 높은 성능을 보였다. 본 연구의 결과를 통해 실제 의료 환경에서 악성 흉수를 진단하는데 딥러닝 모델이 보조적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.520-529
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• 2007

간암은 세계적으로 흔한 악성 종양에 속하지만 우리나라에서 간암은 위암, 폐암 다음으로 높은 사망률을 보이며 이러한 간암은 조기진단이 요구된다. 전문의는 간암의 진단을 위해 조영증강 CT영상을 이용하여 육안으로 간암을 판별하는데, 조영증강 CT영상을 이용한 진단은 주 종양의 진단에는 도움이 되지만 주 종양에서 주위 간 조직으로 전이된 간암들을 판별하는 것은 어려우며 실제로 시술 중에야 전이된 간암의 존재를 알 수 있다. 본 논문에서는 조영증강 CT영상을 이용하여 간과 주 종양을 자동으로 추출한 후, 미세하게 주 종양 주위로 전위된 간암들을 추출하는 방법을 제안하여 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 유용성을 확인하고자한다. 조영증강 CT영상은 흉부에서 5mm간격으로 40 ${\sim}$ 50장정도로 촬영된다. 조영증강 CT영상을 이용하여 간 영역을 추출하기 위해서 간의 형태학적 정보 그리고 명암도와 명암의 분포도를 이용한 양자화 기법 등을 적용하여 추출하며 추출된 간 영역에서 간암의 후보 영역 추출은 간암의 명암도와 형태학적 특징 정보를 이용하여 추출한다. 본 논문에서는 간암의 추출을 위해 맵 상에 흩어져 분포되어 있는 유사 패턴들의 무게 중심을 찾아 하나의 패턴으로 그룹화 하는 개선된 SOM 알고리즘을 제안하여 간암 판별에 적용한 후, 기존의 SOM 알고리즘과 비교 분석한 결과. 본 논문에서 제안된 SOM 알고리즘을 적용한 간암 추출이 더 효율적임을 확인 할 수 있었으며, 전문의가 판별한 것과 비교 분석한 결과, 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 가능성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Society of Korea Industrial and System Engineering Conference
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• 2002.05a
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• pp.259-264
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• 2002

전자의무기록은 환자의 완전하고 정확한 자료와 다양한 의학지식에 기초한 기억보조와 의사결정보조 도구를 위한 것이다. 본 연구에서는 전자의무기록을 최초로 3차원 그래픽스를 이용하여 환자가 통증부위를 정확하게 표현할 수 있게 한다. 3차원의 입력정보를 70370개의 셀로 표현함으로써 효율적으로 저장하고 분석할 수 있게 한다. 또한, 본 연구에서 개발한 통증진단시스템은 재활의학과에(의학에)서 정의하고 있는 169가지의 근육통 패턴들을 지식기반으로 저장하여 환자의 통증부위를 효율적으로 비교하고 유사도를 계산하여 진단한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07b
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• pp.1117-1118
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• 2006

보조컨버터는 철도차량의 전체 성능을 좌우하는 매우 중요한 요소이다. 두 장치에 대한 다양한 성능을 평가하고 진단하기 위해 상시계측시스템을 구축하였다. 상시계측시스템을 통해 보조컨버터에 대한 계측 및 분석을 통한 시험평가와 동시에 완성차시험이나 본선시운전 시험시에 발생한 수 있는 고장원인을 찾아내고 해결하는데 많은 도움을 주고 있다. 본 논문에서는 상시계측시스템을 통해 보조컨버터에 대한 고장진단을 실시한 연구내용에 대하여 기술하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.10
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• pp.493-498
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• 2017

Capsule endoscopy is specialized for the observation of small intestine that is difficult to access by general endoscopy. The diagnostic procedure through capsule endoscopy consists of three stages: examination of indicant, endoscopy, and diagnosis. At this time, key information needed for diagnosis includes indicant, lesions, and suspected disease information. In this paper, these information are defined as semantic features and the extracting process is defined as semantic-based analysis. It is performed in whole capsule endoscopy. First, several symptoms of patient are checked before capsule endoscopy to get some information on suspected disease. Next, capsule endoscopy is performed by checking the suspected diseases. Finally, diagnosis is concluded by using supporting information. At this time, some association are used to conclude diagnosis. For example, there are the disease association between the symptom and the disease to identify the expected disease, and the anatomical association between the location of the lesion and supporting information. However, existing knowledge models such as MST and CEST only lists the simple term related to endoscopy and cannot consider such semantic associations. Therefore, in this paper, we propose association-based knowledge model for supporting diagnosis of capsule endoscopy. The proposed model is divided into two; a disease model and anatomical model of small intestine, interesting area(organs) of capsule endoscopy. It can effectively support diagnosis by providing key information for capsule endoscopy.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.681-683
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• 2023

폐암은 전 세계적으로 사망률이 가장 높은 암 질환으로, 조기 발견 및 신속한 치료를 위해서는 흉부 X-ray 영상 내 악성 결절을 놓치지 않는 것이 중요하다. 그러나 흉부 X-ray 영상은 정밀도의 한계로 진단 결과에 대한 신뢰도가 낮아, 이를 보조하는 도구의 개발이 요구된다. 기존의 폐암 진단 보조 도구는 학습 기반의 기법으로, 진단 결과에 대한 설명성(explainability)이 없다는 위험성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 통계 분석에 기반한 결절의 석회화 여부 진단 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 결절과 해부학적 구조물의 밝기 차 분포로부터 석회화 여부를 판단하며, 그 결과 민감도 65.22%, 특이도 88.48%, 정확도 83.41%의 성능을 보였다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.46 no.6
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• pp.562-569
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• 2022

The alarm monitoring technology applied to existing operating ships manages data items such as temperature and pressure with AMS (Alarm Monitoring System) and provides an alarm to the crew should these sensing data exceed the normal level range. In addition, the maintenance of existing ships follows the Planned Maintenance System (PMS). whereby the sensing data measured from the equipment is monitored and if it surpasses the set range, maintenance is performed through an alarm, or the corresponding part is replaced in advance after being used for a certain period of time regardless of whether the target device has a malfunction or not. To secure the reliability and operational safety of ship engine operation, it is necessary to enable advanced diagnosis and prediction based on real-time condition monitoring data. To do so, comprehensive measurement of actual ship data, creation of a database, and implementation of a condition diagnosis monitoring system for condition-based predictive maintenance of auxiliary equipment and piping must take place. Furthermore, the system should enable management of auxiliary equipment and piping status information based on a responsive web, and be optimized for screen and resolution so that it can be accessed and used by various mobile devices such as smartphones as well as for viewing on a PC on board. This update cost is low, and the management method is easy. In this paper, we propose CBM (Condition Based Management) technology, for autonomous ships. This core technology is used to identify abnormal phenomena through state diagnosis and monitoring of pumps and purifiers among ship auxiliary equipment, and seawater and steam pipes among pipes. It is intended to provide performance diagnosis and failure prediction of ship auxiliary equipment and piping for convergence analysis, and to support preventive maintenance decision-making.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.10 no.1
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• pp.87-92
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• 2016

In this paper, we improved classification performance of benign and malignant lung nodules by including the parenchyma features. For small pulmonary nodules (4-10mm) nodules, there are a limited number of CT data voxels within the solid tumor, making them difficult to process through traditional CAD(computer aided diagnosis) tools. Increasing feature extraction to include the surrounding parenchyma will increase the CT voxel set for analysis in these very small pulmonary nodule cases and likely improve diagnostic performance while keeping the CAD tool flexible to scanner model and parameters. In AdaBoost learning using naive Bayes and SVM weak classifier, a number of significant features were selected from 304 features. The results from the COPDGene test yielded an accuracy, sensitivity and specificity of 100%. Therefore proposed method can be used for the computer aided diagnosis effectively.