• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권4호
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• pp.281-286
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• 2023

Diagnosing reading disorders involves complex procedures to evaluate complex cognitive processes. For an accurate diagnosis, a series of tests and evaluations by human experts are required. In this study, we propose a quantitative tool to diagnose reading disorders based on natural reading behaviors using minimal human input. The eye movements of the third- and fourth-grade students were recorded while they read a text at their own pace. Seven machine learning models were used to evaluate the gaze patterns of the words in the presented text and classify the students as normal or having a reading disorder. The accuracy of the machine learning-based diagnosis was measured using the diagnosis by human experts as the ground truth. The highest accuracy of 0.8 was achieved by the support vector machine and random forest classifiers. This result demonstrated that machine learning-based automated diagnosis could substitute for the traditional diagnosis of reading disorders and enable large-scale screening for students at an early age.

• 대한방사성의약품학회지
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• 제3권2호
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• pp.59-64
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• 2017

It has been reported that $^{64}Cu$ was radiolabeled with bombesin (BBN) peptide binding to the gastrin releasing peptide receptor expressed in human prostate cancer cells (PC3), confirming tumor target efficacy in mouse model. In this study, we developed the kit for the diagnosis and treatment of prostate cancer that can be used clinically using bombesin peptide available of $^{64}Cu$ and $^{177}Lu$ radioisotope labeling. The NODAGA-galacto-BBN peptide containing the NODAGA chelator and galactose was dispensed into a sterilized glass vial and lyophilized to prepare a kit. The stability of the kit after long-term storage in the $4^{\circ}C$ cold chamber and the radiolabeling efficiency after $^{64}Cu$ or $^{177}Lu$ labeling were confirmed by thin layer chromatography. When labeling with $^{64}Cu$ at the initial stage of storage, labeling efficiency of NODAGA-galacto-BBN peptide kit was over 96%, labeling efficiency was over 90% when $^{177}Lu$ was labeled. At 11 months after storage, the radiolabeling efficiency of kit against $^{64}Cu$ and $^{177}Lu$ was each over 95% and 90%. The cell viability was significantly reduced in the $^{177}Lu$-NODAGA-galacto-BBN treated group compared with the control and $^{177}Lu$ alone treated group in clonogenic assay. In conclusion, the NODAGA-galacto-BBN kit prepared by the lyophilization showed high stability over time and high yield of radioisotope labeling. Also $^{177}Lu$-NODAGA-galacto-BBN confirmed high cytotoxicity to prostate cancer cells. Therefore, the NODAGA-galacto-bombesin kit is expected to be useful for the diagnosis and treatment of prostate cancer patients.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.86-92
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• 2009

유도 전동기의 사용이 증가함에 따라 유도전동기의 고장은 산업 사회에 커다란 피해를 끼치게 되었다. 그렇기 때문에 유도 전동기의 고장을 찾아내는 것은 매우 중요한 문제로 부각되었다. 하지만 그 중에서도 문제점은 유도전동기의 고장은 종종 오랜 시간에 걸쳐 진행된다는 것이다. 그것은 빠른 진단이 매우 중요하다는 것을 뜻한다. 이에 대해 많은 연구가 진행되어 왔으며 가장 일반적으로 쓰이는 고장 진단 방법은 진동 센서를 이용한 전동기의 기계적 고장을 찾는 방법이다. 하지만 이 방법은 신뢰도가 높은 검증 방법임에도 불구하고 높은 시스템 가격과 활용의 어려움으로 인해 새로운 방법들이 시도가 되었다. 이 논문은 시스템을 기반으로 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 기술을 구현하는 것을 보여주며 윈도우즈 기반 C++을 이용하여 고장인지 아닌지를 결정하는 알고리즘으로 구성되어 있다. 전체 시스템은 전류 데이터 수집 보드와 PC를 이용한 신경망 알고리즘으로 실시간으로 수행 될 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.75-81
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• 2008

산업 전반에 걸쳐 유도 전동기는 필수적인 요소로 그 비중이 매우 크다. 이에 수반하여 유도 전동기의 고장은 단지 유도 전동기라는 전기기기에 국한되는 것뿐만 아니라 진동기의 다른 부분에 영향을 미치거나 다른 고장을 유발하는 원인이 되기도 한다. 이는 산업 시스템의 신뢰성을 실추시키는 악영향을 수반한다. 따라서 이를 예방하기 위한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 산업 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있는 유도 전동기의 고장을 자동 판별하는 시스템을 제안한다. 이 시스템의 고장진단 방법은 고정자 전류를 취득하여 이를 웨이블릿 분석하여 그 신호의 특징을 추출한다 이렇게 추출된 신호의 특징을 신경망을 사용해서 자동 판별하게 된다. 유도 전동기의 고장의 대부분을 차지하는 3가지의 고장을 모의 고장 유도전동기를 사용해서 시험하였다. 제안하는 시스템은 3가지의 유도 전동기의 고장을 간단한 장비로 진단을 수행하여 신뢰도 높은 고장 진단 시스템을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.47-54
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• 2020

발달장애는 영유아 기부터 시작하는 뇌 신경계 발달장애들의 집합으로 언어 및 의사소통, 인지력, 사회성 등의 측면에서 이루어져야 할 발달이 심하게 지체되거나 성취되지 않은 장애를 의미한다. 이러한 발달장애 진단에는 아동의 얼굴 표정과 같은 감정표현의 의미와 맥락 등 비언어적 반응에 대한 관찰로 이루어진다. 이를 사람이 측정기에는 상당히 주관적인 판단이 개입하게 되어 객관적인 기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 영유아/아동의 언어, 비언어적 행동 반응을 관찰하는 ADOS(Autism Diagnostic Observation Schedule)와 BeDevel(Behavior Development Screening for Toddler) 검사에서 검사자와 피검사자간의 상호작용이 녹화된 영상을 리빙랩 환경에서 획득하여 인공지능 기반의 비정상적/상동적 행동 인지 기술 개발에 필요한 영상 및 음성 데이터 확보를 목표로 한다.

• 한국자기학회지
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• 제20권4호
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• pp.167-172
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• 2010

게놈 프로젝트 이후 급격하게 발전하고 있는 나노자성-바이오 의료 컨버젼스 기술은 신약 개발 프로세스, 임상 진단 등의 분야에 혁신적인 변화를 일으킬 것으로 주목을 받고 있다. 이 중에서 차세대 바이오 에세이 기술은 암, 임상 유전적 질병의 조기진단 및 현장진단(point-of-care)과 같은 유비쿼터스 진단(U-health care)시대에 부응하는 휴대화 자동화 고속화 저비용화 사용편의성뿐만 아니라 post-genome 시대의 요구에 맞는 대용량화 다중 감지화 요건을 충족하는 기술이다. 본 논고에서는 바이오 에세이용 자기센서 및 미세유체역학하에서 바이오 분자 이송용 온 칩 자석(on-chip magnet) 연구에 대해서 소개하고자 한다.

• 전기학회논문지
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• 제66권8호
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• pp.1272-1277
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• 2017

To assist radiologists for the characterization of breast masses, Computer-aided Diagnosis(CADx) system has been studied. The CADx system can improve the diagnostic accuracy of radiologists by providing objective information about breast masses. Morphological and texture features were extracted from the breast ultrasound images. Based on extracted features, the CADx system retrieves masses that are similar to a query mass from a reference library using a k-nearest neighbor (k-NN) approach. Eight similarity measures of distance, Euclidean, Chebyshev(Minkowski family), Canberra, Lorentzian($F_2$ family), Wave Hedges, Motyka(Intersection family), and Cosine, Dice(Inner Product family) are evaluated by ROC(Receiver Operating Characteristic) analysis. The Inner Product family measure used with the k-NN classifier provided slightly higher performance for classification of malignant and benign masses than those with the Minkowski, $F_2$, and Intersection family measures.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권4호
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• pp.234-240
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• 2021

As the number of pet dog-related businesses is rising rapidly, there is an increasing need for reliable pet dog health information systems for casual pet owners, especially those caring for older dogs. Our goal is to implement a mobile pre-diagnosis system that can provide a first-hand pre-diagnosis and an appropriate coping strategy when the pet owner observes abnormal symptoms. Our previous attempt, which is based on the fuzzy C-means family in inference, performs well when only relevant symptoms are provided for the query, but this assumption is not realistic. Thus, in this paper, we propose a hybrid inference structure that combines fuzzy association memory and a double-layered fuzzy C-means algorithm to infer the probable disease with robustness, even when noisy symptoms are present in the query provided by the user. In the experiment, it is verified that our proposed system is more robust when noisy (irrelevant) input symptoms are provided and the inferred results (probable diseases) are more cohesive than those generated by the single-phase fuzzy C-means inference engine.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권4_2호
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• pp.897-908
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• 2024

Evaluating the adequacy of facility safety inspection and diagnosis services performed by private enterprises is a time-consuming and administratively complex process. This study aims to analyze the determinants that could influence the rating of these safety inspection and diagnosis services using data analytics approach. Through a comparative analysis of several machine learning algorithms suitable for multi-class classification, we selected the model with the best performance (Random Forest) and identified the main determinants using the permutation importance technique. Among the variables examined, "contract value," "days of service performed" and "adherence to fair market value" were found to be strongly correlated with the rating assessments. Furthermore, we discovered that the skills and expertise of service performing personnel significantly impacted the rating. The results of this study can contribute to the enhancement of the current post-evaluation administrative processes and offer valuable insights into rating assessments by incorporating previously unexplored variables pertaining to both service providers and the services itself.

• 한국정보컨버전스학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.1-6
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• 2013

심전도는 심장질환의 진단을 위해 많이 사용되고 있다. 정확한 진단을 위해 웨이블릿과 문턱치 방법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 기존의 hard 문턱치 방법을 응용하여 hard inverse 문턱치 방법을 연구하였다. Pan-Tomkins 알고리즘에 hard inverse 문턱치 방법을 적용하였고 알고리즘을 간소화 할 수 있었다. mit-bih 103번 ECG 신호를 검출한 결과 신호의 왜곡 발생과 잡음의 영향이 받지 않고 R 피크를 검출할 수 있었다.