• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.21-30
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• 2014

최근 산업 현장에서 유도 전동기의 사용이 증대되고 있으며, 유도 전동기는 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 유도 전동기의 결함으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 결함 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 유도전동기의 결함을 조기에 식별하기 위해 선형예측 코딩(LPC)기법과 Expectation Maximization(EM) 알고리즘을 이용하여 각각의 유도 전동기 고장의 스펙트럼 포락처리 모델을 추정한다. 앞서 두 기법을 사용하여 추정된 고장 유형 모델과 마할라노비스 거리(MD) 기법을 사용하여 유도전동기의 결합을 분류한다. 또한 제안된 알고리즘 성능을 평가하기 위해 기존에 제안된 진동 신호의 특징을 이용한 유도 전동기 결함 분류 알고리즘과 분류 정확도 측면에서 성능을 검증하였다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 잡음이 없는 환경 및 잡음이 섞인 환경에서도 높은 분류 성능을 보였다.

• 대한유전성대사질환학회지
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• 제16권2호
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• pp.70-78
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• 2016

선천성 부신 과형성증 중 가장 흔한 21-hydroxy-lase deficiency (21-OHD)는 신생아 선별검사에서 17-hydroxyprogesterone (17-OHP)의 증가로 조기 진단이 가능하다. 17-OHP가 애매하게 증가되는 경우에는 ACTH 자극 검사가 필요하며, 이 검사는 nonclassical (NC형) 21-OHD 진단의 gold standard이다. 전형적인 임상 증상이 없는 경우, 예를 들어 남성화가 심하지 않은 여아, 경한 simple virilizing (SV)형 남아나 신생아 선별 검사에서 발견되지 않을 수 있는 NC형 환자의 경우, 분자유전학적 검사가 진단에 도움을 줄 수 있으며, 이는 예후 에측 및 유전 상담에도 도움이 된다. 미숙아와 저체중 출생아의 경우는 17-OHP가 위양성을 보이기 쉬우므로 출생 주수나 출생 체중에 따른 cutoff 값 설정이 필요하다. 높은 위양성률을 극복하기 위해 기존 RIA방법에 비해 최근 LC-MS/MS가 민감도와 특이도를 높이는 검사로 주목 받고 있다. 21-OHD 신생아 선별 검사의 효율성을 높이기 위해서는 SW형 남아를 조기에 발견하고, 여아에서 성별 결정을 조기에 올바르게 하고, NC형 환자를 찾아내고, 미숙아/저체중 출생아/아픈 신생아에서 위양성률을 낮추어서 불필요한 재검 및 경제적/심리적 부담을 최소화 하기 위한 노력이 필요하다. 무엇보다 21-OHD가 임상적으로 확실하게 의심되는 경우에는 확진 검사에 앞서 적절한 치료가 조기에 시작되어야 한다. 저자들은 본 종설에서 21-OHD의 신생아 선별 검사 후 진단 알고리즘에 대해 최신 문헌들에 근거하여 가이드라인을 제시하는 바이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.37-49
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• 2021

한국의 치매 환자 수는 80만명 이상으로 추정되고 있으며, 치매의 심각성은 사회적 문제로 되고 있다. 하지만 전 세계적으로 치매를 완치할 수 있는 치료법도 약물도 아직 개발되지 못하고 있으며, 향후 급격한 고령화 추세로 인해 치매 환자 수는 더욱 증가할 전망이다. 현재로서는 치매를 조기에 발견하여 치매 증상의 경과를 늦추는 것이 최적의 대안이라 할 수 있다. 본 연구에서는 망막 내 치매를 가장 명확하게 조기 진단할 수 있는 중요 단백질인 아밀로이드 플라크를 AI 기반의 영상분석을 통해 측정하고 분석하여 치매를 조기에 진단하는 방법론을 제시하였다. 망막 데이터를 CNN을 기반으로 이진분류 학습 및 다중분류 학습을 수행하였으며, 전처리 된 망막 데이터를 기반으로 치매를 조기 진단할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발하였다. 딥러닝 모델에 대한 정확도와 재현율을 검증하였으며, 검증 결과 재현율과 정확도 모두 충족하는 결과를 도출하였다. 향후에는 실제 치매 환자의 임상데이터를 기반으로 연구를 지속해 나갈 계획이며, 본 연구의 결과는 치매 문제를 해결하는 방안으로 활용될 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.35-45
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• 2022

현대에도 일부 소외된 지역에서는 의료 인력의 부족으로 인해 위·중증 환자에 대한 치료가 지연되는 경우가 많다. 의료 데이터에 대한 분석을 자동화하여 의료 서비스의 접근성 문제 및 의료 인력 부족을 해소하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 컴퓨터 비전 기반의 진료 자동화는 훈련 목적에 대한 데이터 수집 및 라벨링 작업에서 많은 비용이 요구된다. 이러한 점은 희귀질환이나 시각적으로 뚜렷하게 정의하기 어려운 병리적 특징 및 기전을 구분하는 작업에서 두드러진다. 이상 탐지는 비지도 학습 전략을 채택함으로써 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있는 방법으로 주목된다. 본 논문에서는 기존의 이상 탐지 기법들을 기반으로, 흉부 X-RAY 영상에 대해 이상 탐지를 수행하는 방법을 다음과 같이 제안한다. (1) 최적 해상도로 샘플링된 의료 영상의 색상 범위를 정규화한다. (2) 무병변 영상으로부터 패치 단위로 구분된 중간 수준 특징 집합을 추출하여 그 중 높은 표현력을 가진 일부 특징 벡터들을 선정한다. (3) 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 기반으로 미리 선정된 무병변(정상) 특징 벡터들과의 차이를 측정한다. 본 논문에서는 PA 방식으로 촬영된 흉부 X-RAY 영상들에 대한 제안 시스템의 이상 탐지 성능을 세부 조건에 따라 상세히 측정하여 제시한다. PadChest 데이터세트로부터 추출한 서브세트에 대해 0.705 분류 AUROC를 보임으로써 의료 영상에 대한 이상 탐지 적용의 효과를 입증하였다. 제안 시스템은 의료 기관의 임상 진단 워크플로우를 개선하는 데에 유용하게 사용될 수 있으며, 의료 서비스 접근성이 낮은 지역에서의 조기 진단을 효율적으로 지원할 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권6호
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• pp.321-329
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• 2017

This paper presents a bone metastasis Detection algorithm on abdominal computed tomography images for early detection using fully convolutional neural networks. The images were taken from patients with various cancers (such as lung cancer, breast cancer, colorectal cancer, etc), and thus the locations of those lesions were varied. To overcome the lack of data, we augmented the data by adjusting the brightness of the images or flipping the images. Before the augmentation, when 70% of the whole data were used in the pre-test, we could obtain the pixel-wise sensitivity of 18.75%, the specificity of 99.97% on the average of test dataset. With the augmentation, we could obtain the sensitivity of 30.65%, the specificity of 99.96%. The increase in sensitivity shows that the augmentation was effective. In the result obtained by using the whole data, the sensitivity of 38.62%, the specificity of 99.94% and the accuracy of 99.81% in the pixel-wise. lesion-wise sensitivity is 88.89% while the false alarm per case is 0.5. The results of this study did not reach the level that could substitute for the clinician. However, it may be helpful for radiologists when it can be used as a screening tool.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2014년도 제46회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.237.1-237.1
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• 2014

Etching is one of the most important steps in semiconductor manufacturing. In etch process control a critical task is to stop the etch process when the layer to be etched has been removed. If the etch process is allowed to continue beyond this time, the material gets over-etched and the lower layer is partially removed. On the other hand if the etch process is stopped too early, part of the layer to be etched still remains, called under-etched. Endpoint detection (EPD) is used to detect the most accurate time to stop the etch process in order to avoid over or under etch. The goal of this research is to develop a hardware and software system for EPD. The hardware consists of an Optical Plasma Monitor (OPM) sensor which is used to continuously monitor the plasma optical emission intensity during the etch process. The OPM software was developed to acquire and analyze the data to perform EPD. Our EPD algorithm is based on the following theory. As the etch process starts the plasma generated in the vacuum is added with the by-products from the etch reactions on the layer being etched. As the endpoint reaches and the layer gets completely removed the plasma constituents change gradually changing the optical intensity of the plasma. Although the change in optical intensity is not apparent, the difference in the plasma constituents when the endpoint has reached leaves a unique signature in the data gathered. Though not detectable in time domain, this signature could be obscured in the frequency spectrum of the data. By filtering and analysis of the changes in the frequency spectrum before and after the endpoint we could extract this signature. In order to do that, first, the EPD algorithm converts the time series signal into frequency domain. Next the noise in the frequency spectrum is removed to look for the useful frequency constituents of the data. Once these useful frequencies have been selected, they are monitored continuously in time and using a sub-algorithm the endpoint is detected when significant changes are observed in those signals. The experiment consisted of three kinds of etch processes; ashing, SiO2 on Si etch and metal on Si etch to develop and evaluate the EPD system.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2012년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.447-452
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• 2012

Among the various elements affecting a customer's evaluation of automobile quality, buzz, squeak and rattle (BSR) are considered to be major factors. In most vehicle manufacturers, the BSR problems are solved by find-fix method with the vehicle road test, mainly due to various excitation sources, complex generation mechanism and subjective response. The aim of this paper is to develop the integrated experimental method to systematically tackle the BSR problems in early stage of the vehicle development cycle by resolving these difficulties. To achieve this aim, the developed experimental method ought to include the following requirements: to find and fix the BSR problem for modules instead of a full vehicle in order to tackle the problem in the early stage of the vehicle development cycle; to develop the exciter system including the zig and road-input-signal reproducing algorithm; to automatically localize the source region of BSR; to develop sound quality index that can be used to assess the subjective responses to BSR. Also, the BSR sound quality indexes based on the Zwicker's sound quality parameters using a multiple regression analysis. The four sound metrics from Zwicker's sound quality parameter are computed for the signals recorded for eight BSR noise source regions localized by using the acoustic-field visualized results. Then, the jury test of BSR noise are performed for participants. On a basis of the computed sound metrics and jury test result, sound quality index is developed to represent the harsh of BSR noise. It is expected that the developed BSR detection system and sound quality indexes can be used to reduce the automotive interior BSR noise in terms of subjective levels as well as objective levels.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.24-29
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• 2014

X-선 유방촬영술은 유방암의 조기발견을 위해 가장 일반적으로 이용되고 있다. 유방암의 조기 발견과 진단의 효율성을 증가시키기 위하여 많은 영상향상 방법들이 연구개발 되었다. 본 논문은 디지털 맘모그램을 위하여 라플라시안 피라미드에서 대비척도를 이용한 다중 스케일 대비 향상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상을 가우시안 피라미드와 라플라시안 피라미드로 분해하고, 분해된 다해상도 영상의 피라미드 계수들은 저주파수 성분들과 고주파수 성분들의 비율로 대역 제한된 국부 대비척도를 정의한다. 대비 향상을 위하여 정의된 대비척도를 이용하여 분해된 피라미드 계수들을 수정하고, 수정된 계수들로 피라미드 복원 과정을 거처 최종 향상된 영상을 얻는다. 제안된 방법의 성능은 실험을 통하여 기존 방법들과 향상결과를 비교하고, 대비 측정 알고리즘을 이용한 정량적인 평가결과에서 우수한 성능을 확인하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제56권1호
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• pp.41-49
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• 2023

Objectives: Rwanda reported a stunting rate of 33% in 2020, decreasing from 38% in 2015; however, stunting remains an issue. Globally, child deaths from malnutrition stand at 45%. The best options for the early detection and treatment of stunting should be made a community policy priority, and health services remain an issue. Hence, this research aimed to develop a model for predicting stunting in Rwandan children. Methods: The Rwanda Demographic and Health Survey 2019-2020 was used as secondary data. Stratified 10-fold cross-validation was used, and different machine learning classifiers were trained to predict stunting status. The prediction models were compared using different metrics, and the best model was chosen. Results: The best model was developed with the gradient boosting classifier algorithm, with a training accuracy of 80.49% based on the performance indicators of several models. Based on a confusion matrix, the test accuracy, sensitivity, specificity, and F1 were calculated, yielding the model's ability to classify stunting cases correctly at 79.33%, identify stunted children accurately at 72.51%, and categorize non-stunted children correctly at 94.49%, with an area under the curve of 0.89. The model found that the mother's height, television, the child's age, province, mother's education, birth weight, and childbirth size were the most important predictors of stunting status. Conclusions: Therefore, machine-learning techniques may be used in Rwanda to construct an accurate model that can detect the early stages of stunting and offer the best predictive attributes to help prevent and control stunting in under five Rwandan children.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.130-137
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• 2018

Recently, human life is getting longer due to change of living environment and development of medical technology, and silver medical technology has been in the limelight. Geriatric skin disease is difficult to detect early, and when it is missed, it becomes a malignant disease and is difficult to treatment. Melanoma is one of the most common diseases of geriatric skin disease and initially has a similar modality with the nevus. In order to overcome this problem, we attempted to perform a feature analysis in order to attempt automatic detection of melanoma-like lesions. In this paper, one is first order analysis using information of pixels in radiomic feature. The other is a gray-level co-occurrence matrix and a gray level run length matrix, which are feature extraction methods for converting image information into a matrix. The features were extracted through these analyses. And classification is implemented by SVM.