• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.217-230
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• 2019

본 연구는 기존 동반질환을 이용한 중증도 보정 방법의 제한점을 보완하기 위해 급성심근경색증 환자의 맞춤형 중증도 보정방법을 개발하고, 이의 타당성을 평가하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 질병관리본부에서 2006년부터 2015년까지 10년간 수집한 퇴원손상심층조사 자료 중 주진단이 급성심근경색증인 한국표준질병사인분류(KCD-7) 코드 I20.0~I20.9의 대상자를 추출하였고, 동반질환 중증도 보정 도구로는 기존 활용되고 있는 CCI(Charlson comorbidity index), ECI(Elixhauser comorbidity index)와 새로이 제안하는 CCS(Clinical Classification Software)를 사용하였다. 이에 대한 중증도 보정 사망예측모형 개발을 위하여 머신러닝 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 신경망, 서포트 벡터 머신기법을 활용하여 비교하였고 각각의 AUC(Area Under Curve)를 이용하여 개발된 모형을 평가하였다. 이를 평가한 결과 중증도 보정도구로는 CCS 가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 머신러닝 기법 중에서는 서포트 벡터 머신을 이용한 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 이에 향후 의료서비스 결과평가 등 중증도 보정을 위한 연구에서는 본 연구에서 제시한 맞춤형 중증도 보정방법과 머신러닝 기법을 활용하도록 하는 것을 제안한다.

• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제47권3호
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• pp.235-241
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• 2009

The aim of this study was to estimate the benefit from repeated examinations in the diagnosis of enterobiasis in nursery school groups, and to test the effectiveness of individual-based risk predictions using different methods. A total of 604 children were examined using double, and 96 using triple, anal swab examinations. The questionnaires for parents, structured observations, and interviews with supervisors were used to identify factors of possible infection risk. In order to model the risk of enterobiasis at individual level, a similarity-based machine learning and prediction software Constud was compared with data mining methods in the Statistica 8 Data Miner software package. Prevalence according to a single examination was 22.5%; the increase as a result of double examinations was 8.2%. Single swabs resulted in an estimated prevalence of 20.1% among children examined 3 times; double swabs increased this by 10.1%, and triple swabs by 7.3%. Random forest classification, boosting classification trees, and Constud correctly predicted about 2/3 of the results of the second examination. Constud estimated a mean prevalence of 31.5% in groups. Constud was able to yield the highest overall fit of individual-based predictions while boosting classification tree and random forest models were more effective in recognizing Enterobius positive persons. As a rule, the actual prevalence of enterobiasis is higher than indicated by a single examination. We suggest using either the values of the mean increase in prevalence after double examinations compared to single examinations or group estimations deduced from individual-level modelled risk predictions.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.191-199
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• 2019

이 논문의 목적은 대학생의 디지털 역량을 진단하기 위한 검사 도구를 개발하는 것이다. 이를 위해 디지털 역량 관련 선행연구를 고찰하고 내용 요소를 선정하여 6개 영역, 40개 문항의 1차 검사 도구를 개발하였다. 이후 223명의 대학생을 대상으로 설문 조사하고, 요인분석을 통해 디지털 역량을 측정하기 위한 요소와 문항을 정제하였다. 그리고 확인적 요인분석을 통해 모형적합도를 통계적으로 만족시킨 6개 요인, 18개 문항으로 구성된 대학생 디지털 역량 검사 도구를 최종적으로 확정하였다. 이 연구에서 개발한 대학생용 디지털 역량 검사 도구는 디지털 기기 운용, 소통 및 협업, 정보 검색·처리·관리, 문제 해결 및 학습, 보안, 디지털 윤리 등과 같은 6가지 하위 구성요소로 구성되었다. 이렇게 개발된 검사 도구는 집중 타당도와 판별 타당도가 높아 대학생의 디지털 역량을 측정하는데 적합한 검사 도구임을 확인하였다. 이 연구에서 개발된 디지털 역량 검사 도구는 대학생의 현재 역량 수준을 파악하고 교육적 지원을 통해 학생들의 디지털 역량을 향상하는데 활용될 것으로 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1-9
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• 2021

아동 그림은 내면의 감정을 표현할 수 있는 수단으로 아동 심리 진단에 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 아동 그림 분석에 적용할 수 있는 아동 그림 기반의 객체 탐지 알고리즘을 제안한다. 먼저 사진에서의 그림 영역을 추출하였고 데이터 라벨링 과정을 수행하였다. 이후 라벨링된 데이터 셋를 사용하여 Faster R-CNN 기반 객체 탐지모델을 학습하고 평가하였다. 탐지된 객체 결과를 기반으로 그림 면적 및 위치 또는 색상 정보를 계산하여 그림에 대한 기초정보를 쉽고 빠르게 분석할 수 있도록 설계하였다. 이를 통해 아동 그림을 이용한 심리분석에 있어 인공지능 기반 객체 탐지 알고리즘의 활용성을 보였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제71권1호
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• pp.57-63
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• 2019

During the last two decades, much joint research regarding vibration based methods has been done, leading to developing various algorithms and techniques. These algorithms and techniques can be divided into modal methods and signal methods. Although modal methods have been widely used for health monitoring and damage detection, signal methods due to higher efficiency have received considerable attention in various fields, including aerospace, mechanical and civil engineering. Signal-based methods are derived directly from the recorded responses through signal processing algorithms to detect damage. According to different signal processing techniques, signal-based methods can be divided into three categories including time domain methods, frequency domain methods, and time-frequency domain methods. The frequency domain methods are well-known and interest in using them has increased in recent years. To determine dynamic behaviours, to identify systems and to detect damages of bridges, different methods and algorithms have been proposed by researchers. In this study, a new algorithm to detect seismic damage in the bridge's piers is suggested. To evaluate the algorithm, an analytical model of a bridge with simple spans is used. Based on the algorithm, before and after damage, the bridge is excited by a sine force, and the piers' responses are measured. The dynamic specifications of the bridge are extracted by Power Spectral Density function. In addition, the Least Square Method is used to detect damage in the bridge's piers. The results indicate that the proposed algorithm can identify the seismic damage effectively. The algorithm is output-only method and measuring the excitation force is not needed. Moreover, the proposed approach does not need numerical models.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2304-2320
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• 2021

Intelligently detecting anomalies in health sensor data streams (e.g., Electrocardiogram, ECG) can improve the development of E-health industry. The physiological signals of patients are collected through sensors. Timely diagnosis and treatment save medical resources, promote physical health, and reduce complications. However, it is difficult to automatically classify the ECG data, as the features of ECGs are difficult to extract. And the volume of labeled ECG data is limited, which affects the classification performance. In this paper, we propose a Generative Adversarial Network (GAN)-based deep learning framework (called CAB) for heart arrhythmia classification. CAB focuses on improving the detection accuracy based on a small number of labeled samples. It is trained based on the class-imbalance ECG data. Augmenting ECG data by a GAN model eliminates the impact of data scarcity. After data augmentation, CAB classifies the ECG data by using a Bidirectional Long Short Term Memory Recurrent Neural Network (Bi-LSTM). Experiment results show a better performance of CAB compared with state-of-the-art methods. The overall classification accuracy of CAB is 99.71%. The F1-scores of classifying Normal beats (N), Supraventricular ectopic beats (S), Ventricular ectopic beats (V), Fusion beats (F) and Unclassifiable beats (Q) heartbeats are 99.86%, 97.66%, 99.05%, 98.57% and 99.88%, respectively. Unclassifiable beats (Q) heartbeats are 99.86%, 97.66%, 99.05%, 98.57% and 99.88%, respectively.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1088-1097
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• 2021

기계 장비의 진동 데이터는 필연적으로 노이즈를 포함하고 있다. 이러한 노이즈는 기계 장비의 유지보수를 진행하는데 악영향을 끼친다. 그에 따라 데이터의 노이즈를 얼마나 효과적으로 제거해주냐에 따라 학습 모델의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 시계열 데이터를 전처리 함에 있어 특성추출 과정을 포함하지 않는 Denoising Auto Encoder 기법을 활용하여 데이터의 노이즈를 제거했다. 또한 기계 신호 처리에 널리 사용되는 Wavelet Transform과 성능 비교를 진행했다. 성능비교는 고장 탐지율을 계산하여 진행했으며 보다 정확한 비교를 위해 분류 성능 평가기준 중 하나인 F-1 Score를 계산하여 성능 비교를 진행했다. 고장을 탐지하는 과정에서는 One-Class SVM 기법을 활용하여 고장 데이터를 탐지했다. 성능 비교 결과 고장 진단율과 오차율 측면에서 Denoising Auto Encoder 기법이 Wavelet Transform 기법에 비해 보다 좋은 성능을 나타냈다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제53권4호
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• pp.271-281
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• 2023

Purpose: The objective of this scoping review was to investigate the applicability and performance of various convolutional neural network (CNN) models in tooth numbering on panoramic radiographs, achieved through classification, detection, and segmentation tasks. Materials and Methods: An online search was performed of the PubMed, Science Direct, and Scopus databases. Based on the selection process, 12 studies were included in this review. Results: Eleven studies utilized a CNN model for detection tasks, 5 for classification tasks, and 3 for segmentation tasks in the context of tooth numbering on panoramic radiographs. Most of these studies revealed high performance of various CNN models in automating tooth numbering. However, several studies also highlighted limitations of CNNs, such as the presence of false positives and false negatives in identifying decayed teeth, teeth with crown prosthetics, teeth adjacent to edentulous areas, dental implants, root remnants, wisdom teeth, and root canal-treated teeth. These limitations can be overcome by ensuring both the quality and quantity of datasets, as well as optimizing the CNN architecture. Conclusion: CNNs have demonstrated high performance in automated tooth numbering on panoramic radiographs. Future development of CNN-based models for this purpose should also consider different stages of dentition, such as the primary and mixed dentition stages, as well as the presence of various tooth conditions. Ultimately, an optimized CNN architecture can serve as the foundation for an automated tooth numbering system and for further artificial intelligence research on panoramic radiographs for a variety of purposes.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.693-699
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• 2023

초음파는 의료분야에서 비파괴적 및 비침습적인 질병 진단에 널리 활용되고 있다. 진단의료영상의 질병진단 정확도를 향상시키기 위하여 공간 분해능을 향상시키는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 초음파 영상에서의 초고분해능 합성곱 신경망 알고리즘 (super resolution convolutional neural network, SRCNN)을 모델링하여 적용 가능성을 분석하고자 한다. 연구는 Field II 시뮬레이션과 open source로 제공되는 임상 간 혈관종 초음파 영상을 사용한 실험 연구로 수행되었다. 제안하는 SRCNN 알고리즘은 저분해능 (low resolution, LR)에서 고분해능 (high resolution)으로 end-to-end 방식의 학습이 적용될 수 있도록 모델링하였다. 시뮬레이션 결과 Field II 프로그램을 통한 팬텀 영상에서의 반치폭 값은 SRCNN을 사용하였을 때 LR에 비하여 41.01% 향상되는 것을 확인하였다. 또한, 최대신호대잡음비 (peak to signal to noise ratio, PSNR)와 구조적 유사도 지표 (structural similarity index, SSIM)) 평가 결과는 시뮬레이션과 실제 간 혈관종 영상에서 SRCNN이 가장 우수한 값으로 도출되었다. 결론적으로 SRCNN의 초음파 영상에서의 적용 가능성을 증명하였고, 나아가 다양한 진단의료분야에서의 사용이 가능할 것으로 기대한다.

• 직업교육연구
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• 제36권2호
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• pp.95-121
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• 2017

직업능력개발훈련교사는 직업능력개발훈련교사 양성을 위한 훈련과정을 수료하는 등 대통령령으로 정하는 기준을 갖추어 고용노동부 장관으로부터 직업능력개발훈련교사 자격증을 발급받아야 한다. 이에 국내 유일의 직업능력개발훈련교사 자격연수를 담당하고, 노동시장에 양산하는 역할을 수행하는 H대학교의 교육성과는 직업능력개발훈련에 많은 영향을 미친다고 할 수 있다. 본 연구는 CIPP모형에 기초하여 직업능력개발훈련교사 자격연수 교육운영의 실태분석을 통한 문제점을 파악하고, 나아가 자격연수 교육의 개선방안을 제시하는데 목적을 두고 진행하였다. 연구목적 달성을 위해 직업능력개발훈련교사 양성교육 이수자를 대상으로 교직훈련과정에 대한 현황을 파악하고, 개선방안을 도출하기 위한 설문조사를 실시하고 173부의 결과를 활용하였으며, 설문결과에 대한 세부현황 파악과 심층 분석을 위해 8인의 교육 대상자를 선정하여 인터뷰를 병행하였다. 연구결과 상황요인에서 교육과정의 목표, 교육자원 등에서 긍정적인 답변이 도출되었다. 반면 학습자와 사회적 요구를 반영한 교육과정에 대한 부정적 의견이 있었다. 투입요인에서는 교육목표와 훈련요구 항목에서 긍정의견이 도출되었으나 학습자들의 교육목표 성취여부는 부정적 의견이 많았다. 또한 온라인콘텐츠 교육의 부정적 의견이 많았다. 과정요인에서는 수업관련 부분, 학습자 출결관리, 기관지원 등에서 긍정평가가 높았으나, 자격연수 종합평가에 대해 부정의견이 도출되었으며 학습기간 부족에 따른 학습자 부담이 주요 원인으로 나타났다. 산출요인에서는 교육과정의 현업적용가능성에서 산업직종별 교육훈련을 담당하는 훈련교사들에게 교육학 및 직업훈련 운영과 관련된 학습이 편성된 자격연수에 긍정적인 의견이 도출되었다. 그러나 학습 성취도에서 교육수준 대비 학습시간과 학습 집중도문제, 교수자의 커뮤니케이션 등 부정적 의견도 있었다. 연구결과를 기초로 직업능력개발훈련교사 자격연수 교육운영의 개선 방안을 제언하면 다음과 같다. 첫째, 직업능력개발훈련교사 자격연수 평일과정 연수일정의 탄력적 운영이 요구된다. 둘째, 수요자 중심의 온라인 교육과정 개선을 강구할 필요가 있다. 셋째, 지방거주 교육이수자들의 자격연수 접근성을 모색할 필요가 있다. 넷째, 자격연수 합격자들에 대한 사전 교육지원이 진행될 필요가 있다. 마지막으로 자격연수 수료자에 대한 사후 관리가 필요하다.