• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.93-96
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• 2011

본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 통계청에서 제공하는 한국 표준 질병 사인 분류표(K.C.D)를 기초로 질병을 분류한 후, 질병을 도출하고 애매한 증상의 차이의 정도를 퍼지 추론기법을 사용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 한방 질병 분류 시스템을 제시한다. 기존의 FCM 알고리즘은 입력 벡터들과 각 군집 중심과의 거리를 이용하여 측정된 유사도에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 하지만 측정된 패턴과 군집 공간상의 패턴들의 분포에 따라 바람직하지 못한 군집화 결과를 보일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 군집들의 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 기존의 FCM 알고리즘으로 군집화 한 결과를 재 군집화 하여 군집화의 정확성을 개선시킨 후, 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 추론 방법을 적용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 질병을 분류한 후, 퍼지 제어 기법으로 질병을 추출함으로써 기존의 한방 자가진단 시스템 보다 정확하게 질병을 도출한 것을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.1-7
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• 2020

농작물 질병에 대한 조기 진단은 질병의 확산을 억제하고 농업 생산성을 증대하는 데에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 최근 합성곱신경망(convolutional neural network, CNN)과 같은 딥러닝 기법을 활용하여 농작물 잎사귀 이미지 데이터세트를 분석하여 농작물 질병을 진단하는 다수의 연구가 진행되었다. 이와 같은 연구를 통해 농작물 질병을 90% 이상의 정확도로 분류할 수 있지만, 사전 학습된 농작물 질병 외에는 진단할 수 없다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 미학습 농작물에 대해 효율적으로 질병 여부를 진단하는 모델을 제안한다. 이를 위해, 먼저 VGG16을 활용한 농작물 질병 분류기(CDC)를 구축하고 PlantVillage 데이터세트을 통해 학습하였다. 이어 미학습 농작물의 질병 진단이 가능하도록 수정된 질병 분류기(mCDC)의 구축방안을 제안하였다. 실험을 통해 본 연구에서 제안한 수정된 질병 분류기(mCDC)가 미학습 농작물의 질병진단에 대해 기존 질병 분류기(CDC)보다 높은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.59-64
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• 2022

한국표준질병사인분류(KCD)는 사람의 질병과 사망 원인을 유사성에 따라 체계적으로 유형화한 분류체계이다. KCD는 계층적 분류체계로 구성되어 있어 분류마다 연관성이 존재하지만, 일반적인 텍스트 분류 모델은 각각의 분류를 독립적으로 예측하기 때문에 계층적 정보를 반영하는 데 한계가 있다. 본 논문은 계층적 분류체계를 적용한 KCD 예측 모델을 제안한다. 제안 방법의 효과를 입증하기 위해 비교 실험을 진행한 결과 F1-score 기준 최대 0.5%p의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 특히 비교 모델이 잘 예측하지 못했던 저빈도의 KCD에 대해서 제안 모델은 F1-score 기준 최대 1.1%p의 성능이 향상되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.189-192
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• 2010

본 논문에서는 개선된 Fuzzy ART 알고리즘을 이용하여 한의학을 기반으로 증상에 대한 질병을 진단하고 민간요법을 제시하는 한방 자가 검진 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 신체 부위를 전신, 머리, 배, 다리 등 17부위로 분류하여 사용자가 증상을 선택하도록 제시하고, 사용자가 선택한 증상과 질병에 포함된 증상 그리고 결과로 도출될 질병간의 선택증상 비율에 대한 우선순위를 개선된 Fuzzy ART 알고리즘에 적용하여 증상을 분류한 후, 퍼지 추론 규칙을 적용하여 질병을 도출한다. 도출된 질병과 그 질병에 대한 원인 및 민간요법을 결과로 제시한다. 데이터베이스에 구축되어 있는 질병 데이터는 통계청에서 정리하여 배포한 한국표준질병 사인분류(K.C.D)를 토대로 표준 질병 정보를 얻어 각 질병의 증상과 원인, 민간요법을 정리한 후, 마지막으로 한의학 전문의의 검증을 거쳐 데이터베이스를 구축하였다. 제안된 한방 자가 검진 시스템에 대한 한의학 전문의의 분석 및 검증 결과, 본 시스템의 증상에 대한 질병 도출이 높은 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1331-1336
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• 2023

머신러닝을 이용한 텍스트 기반 어류 질병 분류에서 머신러닝 모델의 입력 파라미터가 너무 많은 문제가 존재하지만, 성능의 문제로 임의로 입력 파라미터를 줄일 수 없다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하고자 SHAP 분석 기법을 활용해 넙치 질병 분류에 특화된 입력 파라미터 최적화 방안을 제시한다. 제안한 방법은 SHAP 분석 기법을 적용하여 넙치 질병 문진표에서 추출한 질병 정보의 데이터 전처리와 AutoML을 활용한 머신러닝 모델 평가 과정을 포함한다. 이를 통해 AutoML의 입력 파라미터의 성능을 평가하고, 최적의 입력 파라미터 조합을 도출한다. 본 연구에서 제안 방법은 필요한 입력 파라미터 수를 감소시키면서도 기존의 성능을 유지할 수 있을 것으로 기대되며, 이는 텍스트 기반 넙치 질병 분류의 효율성 및 실용성을 높이는 데 기여할 것이다.

• 월간양계
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• 통권14호
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• pp.86-89
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• 1970

• 월간양계
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• 통권13호
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• pp.66-68
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• 1970

• KAPE누리
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• 통권161호
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• pp.4-5
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• 2010

소, 돼지, 양, 염소, 사슴 등 발굽이 둘로 갈라진 동물인 우제류에 감염되는 질병으로 전염성이 매우 강하며 입술, 혀, 잇몸, 코, 발굽 사이 등에 수포가 생기며 체온이 급격히 상승되고 식욕이 저하되어 심하게 앓거나 죽게 되는 질병으로 국제수역사무국(OIE)에서 전파력이 빠르고 국제교역상 경제피해가 매우 큰 질병인 A급 질병으로 분류하며 우리나라 제1종 가축전염병으로 지정되어 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.364-371
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• 2019

국제보건기구(WHO)는 게임중독을 질병으로 분류하는 제11차 국제 질병분류체계(ICD-11)를 2018년에 발표하였다. 죄악주 기업은 부정적인 중독성을 갖고 있으며, 사회적 비용에 따른 세금이 부과되는 기업으로 정의된다. 우리나라에서도 질병분류체계에 게임중독을 질병으로서 등재한다면, 국내 게임 기업은 게임중독이라는 질병과 게임중독세라는 사회적 비용을 유발하는 죄악주 기업으로 인식될 가능성이 높다. 이는 게임 산업이 죄악주 범위에 새롭게 포함되어, 산업적 확장 및 발전에 제동이 걸릴 수 있다는 가능성을 내포한다. 이에 본 연구에서는 죄악주 기업의 국민적 인식을 확인해보고자, 국내 게임 기업이 죄악주에 포함되는 것이 게임 기업의 취업선호도에 미치는 영향을 조사하였다. 연구결과, 게임 기업의 죄악주화에 대해서는 반대하는 의견이 높게 나타났으며, 게임 기업이 죄악주로서 분류되는 것에 대한 원인으로서 높은 중독성과 사행성이 제시되었다. 또한, 게임 기업이 죄악주로 분류될 경우 기업 가치와 취업선호도는 낮아지는 것으로 관찰되었다. 본 연구는 최근 사회적 이슈로 떠오른 게임장애의 질병코드 규정에 따른 게임 기업의 죄악주화에 대한 가능성을 제시하였다는 데 의의가 있다. 또한, 본 연구에서는 게임 기업의 죄악주화가 게임 기업에 대한 취업선호도에 미치는 효과를 통계적으로 보고함으로서 학계와 시장참여자에게 공헌할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.122-124
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• 2000

본 논문은 질병이 있는 뇌종양 MRI 이미지 검색을 위해 아이콘 기반의 스케치 질의 방안을 제시한다. 기존의 이미지 검색 시스템은 이미지가 갖는 속성 중 일부의 속성 값만을 가지고 사용자가 직접 질의 이미지를 작성한다. 그러나 이런 방법으로는 여러 복잡한 속성값을 갖는 뇌종양 MRI 이미지의 내용을 표현하기는 어렵다. 그래서 본 논문에서는 질병이 있는 뇌 MRI 이미지 검색을 위해 아이콘을 사용한 템플릿 형식의 메디컬 스케치 질의 방법을 제시한다. 뇌에서 발생하는 뇌질환을 질병별로 분류하였고, 분류된 질병들이 가지고 있는 색상이나 질감, 모양과 같은 속성 값들을 아이콘화하여 템플릿 이미지로 제공되는 정상인의 이미지에 정의된 질병 아이콘의 크기와 위치를 설정함으로써 사용자가 검색하고자 하는 질의 이미지를 쉽게 작성할 수 있는 스케치 형식의 질의방법을 제안한다.