• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.462-464
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• 2022

의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 장기 섬유증은 만성 염증성 질환의 질병 진행을 특징짓고 전 세계적으로 모든 원인으로 인한 사망률의 45%에 기여하며, 그중 간 섬유증은 주로 삶의 질과 예후를 결정한다. 해당 질환은 임상 현장에서 혈액데이터 분석 그리고 간생검을 통해 진단을 하고 있으나 최근 의료영상 분석을 통해 진단에 활용하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 간 섬유화를 진단하기 위해 MRI영상을 학습하여 질환에 대한 중증도 진단을 돕는 인공지능 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 모델을 개발하는 과정과 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 간 섬유화를 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.967-970
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• 2008

The liver cancer in our country cancerous occurrence frequency to be the gastric cancer in the common cancer, to initially at second unique condition or symptom after the case which is slowly advanced without gets condition many the case which will be diagnosed in the liver cancer, most there was not a reasonable treatment method especially and if what kind of its treated and convalescence of the patient non quantity one, the case which will be discovered in early rising the treatment record was considered seriously about under the early detection. The system which it sees with the system for the early detection of the liver cancer reacts the blood of the control group other than the patient who is confirmed as the liver cancer and the liver cancer to the bio chip and bio chip Profiles mechanical studying leads and it is a system which it classifies. 1149 each other it reacted blood samples of the control group other than the liver cancer patient who is composed of the total 50 samples and the liver cancer which is composed of 100 samples to the bio chip which is composed with different oligo from the present paper and it was a data which it makes acquire worker the neural network it led and it analyzes the classification efficiency of the result $92{\sim}96%$ which it was visible.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.10
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• pp.309-316
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• 2020

We predict the mortality of the elderly patients visiting the emergency department who are over 65 years old using Feed Forward Neural Network (FFNN) and Convolutional Neural Network (CNN) respectively. Medical data consist of 99 features including basic information such as sex, age, temperature, and heart rate as well as past history, various blood tests and culture tests, and etc. Among these, we used random forest to select features by measuring the importance of features in the prediction of mortality. As a result, using the top 80 features with high importance is best in the mortality prediction. The performance of the FFNN and CNN is compared by using the selected features for training each neural network. To train CNN with images, we convert medical data to fixed size images. We acquire better results with CNN than with FFNN. With CNN for mortality prediction, F1 score and the AUC for test data are 56.9 and 92.1 respectively.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.19-22
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• 2019

상완동맥은 어깨에서부터 팔꿈치까지 내려오는 상완골의 내측부에 존재하며 혈압을 측정할 때 사용되는 혈관이다. 이 혈관은 골절로 인해 찢어지거나, 또는 혈액순환에 문제가 생겨 혈관이 막히는 경우가 발생한다. 이러한 경우 혈관의 상태를 확인하기 위하여 색조 도플러 초음파 검사를 사용하지만, 사용자에 따라 영상을 통한 판단 기준이 다르다는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 FCM과 Fuzzy Decision Tree를 이용한 영상 처리를 통해 일관성 있는 판단기준을 세우기 위한 혈류의 속도를 제안한다. 색조 도플러 초음파 영상에서의 상완 동맥을 추출하여 기울기를 이용한 FCM 알고리즘을 통해 소속도를 추출한 뒤 퍼지 룰에 적용하여 의사 결정 트리로 등급을 분류하고 결과적으로 혈류 속도를 추출한다. 색조 도플러 초음파 영상에서 환자의 개인 정보를 보호하기 위해 개인 정보 영역을 제거하여 ROI 영역을 추출하고 ROI 영역을 이진화를 통하여 상완동맥이 있는 영역을 추출한다. 이진화 된 ROI 영역에서 혈관 영상의 혈류 방향으로의 무게중심을 설정하고 각각의 픽셀과 무게중심 선과의 거리를 이용하여 소속도를 추출한 후 FCM을 사용하여 최적의 기울기를 선정한다. FCM을 통해 추출한 최종 소속도를 이용하여 퍼지 룰에 적용한 뒤 계산된 T-norm과 소속도의 분산을 이용하여 의사 결정 트리를 형성 트리의 단말 노드들은 각 픽셀을 분류한다. 분류되어진 데이터들의 노드별 소속도 평균을 구한 뒤 디퍼지화를 통해 COG(Center of Gravity)를 계산한다. 마지막으로 그 값을 이용하여 혈류 속도에 영향을 미치는 정도를 계산한 뒤 최종 혈류의 속도를 제안한다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• v.3
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• pp.174-180
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• 1985

This study is designed to evaluate serum free unsaturated fatty acid, phospholipid, creatinine and prostaglandin concentrations to provide normal values for physiological barometers and preliminary information related to these chemical components on the stages of pregnancy and parturition in female rats. Forty female rats are devided into 8 groups. One control group contains 5 intact, nonpregnant female rats and the other 5 pregnancy groups contains each of 5 pregnant rats which are 9, 12, 15, 18 and 21days after pregnancy. The remaining 2 parturition groups contain each of 5 postparturient rats which are 12 and 36 hours after parturition. The results obtained are as follows ; 1. The mean concentrations of free unsaturated fatty acid in serum of the female rats ranges from 6.47 to 8.22 mg/dl. The level of pregnancy group that is 21 days being lower. 2. The mean concentrations of phospholipid in serum of the female rats ranges from 86 to 105 mg/dl. There is no marked difference between all of these groups, especially the levels of 12 days after pregnancy group and 36 hours after parturition group are lower than those of other groups. 3. The mean concentrations of crecatinine in serum of the female rats ranges from 0.64 to 0.84 mg/dl. There is no marked difference between all of 8 groups and the levels of 21 days after pregnancy group are higher than those of other groups. 4. The mean concentrations of prostaglandin in blood of the female rats rarges from 324 to $1208pg/m{\ell}$ and increases from $736pg/m{\ell}$ (18 days after pregnancy) to maximal levels of $1208pg/m{\ell}$ immediately after parturition. and then decreased progressively. Especially, each mean concentration of prostaglandin on 9, 12, or 15 days after pregnancy and mean concentrations of 5 pregnant groups are lower than those of nonpregnant female rats. 5. It is suggested that serum concentrations of free unsaturated fatty acid, phospholipid and creatinine in female rats are not related to the stages of pregnancy and parturition but prostaglandin concentrations influence the initiation of parturition in this species.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• v.49 no.6
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• pp.643-647
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• 2006

Purpose : Recently, incidences of chronic cough with allergic disease have been increased. The identification of specific allergens for chronically coughing children is significant for diagnosis, proper treatment and prevention. The aim of this study was to identify significant contributors for sensitization in chronically coughing children. Methods : A total of 106 children, aged 1-6 years, visiting for chronic cough(>3 weeks), were tested for inhalant multiple allergosorbent assay(MAST), eosinophil count and total IgE. Parents completed a questionnaire on past history of atopy(infantile eczema) and bronchiolitis, family history of allergy, breastfeeding, smoking, pets and floor coverings at home. Results : Significant contributors for sensitization were : age(4-6 years), infantile eczema, positive family history of allergy and smoking by family. Conclusion : We were able to identify significant contributors for sensitization in chronically coughing children.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.22 no.4
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• pp.139-147
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• 2013

This paper proposes a novel method for feature selection for mass spectrometric proteomic data based on Random Forest. The method includes an effective preprocessing step to filter a large amount of redundant features with high correlation and applies a tournament strategy to get an optimal feature subset. Experiments on three public datasets, Ovarian 4-3-02, Ovarian 7-8-02 and Prostate shows that the new method achieves high performance comparing with widely used methods and balanced rate of specificity and sensitivity.

• Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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• v.23 no.1
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• pp.73-79
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• 1996

골수나 유산물질에 대한 세포유전학적 검사에 있어 통상적인 염색체검사는 검사에 적합한 중기핵상을 얻기 어려워 실패하는 경우가 많다. 이러한 경우에 진단이나 치료에 도움을 줄 수 있는 방법으로 유식세포분리기를 사용하여 단일 세포내 DNA량에 따른 aneuploidy를 추적할 수 있는 가를 확인하기 위해 본 실험을 실시하였다. 79 (혈액 30, 골수 37, 유산물 12)예에서 염색체 검사와 유식세포 분리검사를 동시에 실시하여 각각의 결과를 비교한 결과 79.7% (63/79)의 일치율을 얻었다. 그러나 염색체의 손실이 없는 전좌와 역위의 경우는 물론 작은 조각의 염색체 부분이 늘어나거나 줄어든 경우에 있어서는 유식세포분리방법에 의해서 추적되지 못하였지만, 염색체 검사의 결과를 얻는데 실패한 경우에는 유식세포분리방법이 DNA량의 변화에 대한 정보를 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구결과는 세포유전학적 검사에서 유식세포분리방법이 염색체 검사보다 신속하며 염색체검사가 불가능한 시료에서도 DNA양에 따른 aneuploidy의 추적이 가능하다는 것을 시사한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.223-224
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• 2015

구제역은 소, 돼지 등 발굽이 두 개로 갈라진 가축들에게 감염을 유발하는 전염성이 매우 높은 바이러스성 질병이다. 구제역 감염 시 입 주변, 구강 내, 코, 발굽사이 등에 수포가 생기며 고열과 식욕이 저하되어 심하게 앓거나 죽게 되는데, 강한 감염 전파력을 가졌음에도 치료제가 없고, 감염확인 즉시 확산 방지를 위한 살 처분만이 이루어지고 있다. 따라서 무엇보다도 빠른 감염여부 진단이 중요하다. 현재까지 구제역을 진단하는 방법으로는 감염 된 가축의 혈액에서 구제역 항원 단백질에 대한 항체형성 여부를 확인하는 항체진단법과 수포액과 같은 체액을 채취하여 세포배양을 통한 구제역 바이러스 분리방법이 있지만 두 가지 모두 짧은 잠복기를 갖는 구제역 바이러스를 빠른 시간 내 진단하기는 어렵다. 따라서 본 연구에서는 보다 빠른 구제역 진단 키트개발을 위해 NCBI Pubmed를 이용하여 구제역바이러스가 가지는 6개의 주요 단백질을 확인하였고, NCBI BLAST를 이용하여 6개의 단백질 중 구제역 바이러스에 특이적인 항원 단백질 peptidase C28을 선정하였다. 선정된 단백질의 아미노산 서열을 이용하여 IEDB analysis resource를 통해 peptidase C28의 epitope 부위를 예측하였다. 예측 된 부위의 아미노산 서열을 NCBI BLAST에서 정상 동물과 비교하여 구제역바이러스 특이 항원 단백질 epitope peptide를 최종 선정하였다. 이를 이용한 구제역 바이러스 진단키트 제작은 보다 빠른 진단을 통해 감염 확산을 조기에 차단하고 경제적 손실과 피해를 최소화 할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.1
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• pp.125-133
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• 2013

In this paper, penalized binary logistic regression models are employed as statistical models for determining the discharge of 668 patients with a chief complaint of dyspnea based on 11 blood tests results. Specifically, the ridge model based on $L^2$ penalty and the Lasso model based on $L^1$ penalty are considered in this paper. In the comparison of prediction accuracy, our models are compared with the logistic regression models with all 11 explanatory variables and the selected variables by variable selection method. The results show that the prediction accuracy of the ridge logistic regression model is the best among 4 models based on 10-fold cross-validation.