• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.231-235
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• 2012

생산정보시스템(Manufacturing Information System)은 생산기능을 구성하는 생산기획, 작업관리, 공정의 운영과 통제 그리고 생산실적관리 등과 관련된 활동을 지원하는 정보시스템이라 할 수 있다. 최근 생산 현장은 생산 고도화를 위하여 디지털 정보화 및 통합화에 대한 새로운 변화를 맞고 있다. 따라서 본 논문에서는 현재 생산정보화 시스템의 이슈들을 알아보고, 새로운 변화에 적응하기 위한 주요한 이슈 및 요소들을 제시한다. 마지막으로 이러한 요소들을 기반으로 하여 제조생산 정보화시스템 구축을 위한 비즈니스 인텔리전스 시스템을 제안한다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2018년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.175-176
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• 2018

While damage caused by fire increases, awareness of fire is still low. Morever, Small fires often spread into big fires as they fail to keep the golden time due to the delay in initial response. In particular, the initial response is more important in areas where many unauthorized buildings are called " Panjachon " as firefighting facilities are insufficient compared to other residential facilities. Therefore, we will combine BIM technology, drones and IT convergence technologies to develop a firefighting safety information system that can speed up initial response and help combat fires.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권6호
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• pp.287-294
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• 2021

Cardiotoxicity assessment of all drugs has been performed according to the ICH guidelines since 2005. Non-clinical evaluation S7B has focused on the hERG assay, which has a low specificity problem. The comprehensive in vitro proarrhythmia assay (CiPA) project was initiated to correct this problem, which presented a model for classifying the Torsade de pointes (TdP)-induced risk of drugs as biomarkers calculated through an in silico ventricular model. In this study, we propose a TdP-induced risk group classifier of artificial neural network (ANN)-based. The model was trained with 12 drugs and tested with 16 drugs. The ANN model was performed according to nine features, seven features, five features as an individual ANN model input, and the model with the highest performance was selected and compared with the classification performance of the qNet input logistic regression model. When the five features model was used, the results were AUC 0.93 in the high-risk group, AUC 0.73 in the intermediate-risk group, and 0.92 in the low-risk group. The model's performance using qNet was lower than the ANN model in the high-risk group by 17.6% and in the low-risk group by 29.5%. This study was able to express performance in the three risk groups, and it is a model that solved the problem of low specificity, which is the problem of hERG assay.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권1호
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• pp.19-26
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• 2022

The Comprehensive in vitro Proarrhythmic Assay(CiPA) project was launched for solving the hERG assay problem of being classified as high-risk groups even though they are low-risk drugs due to their high sensitivity. CiPA presented a protocol to predict drug toxicity using physiological data calculated based on the in-silico model. in this study, features calculated through the in-silico model are analyzed for correlation of changing action potential in the near future, and features are verified through predictive performance according to drug datasets. Using the O'Hara Rudy model modified by Dutta et al., Pearson correlation analysis was performed between 13 features(dVm/dtmax, APpeak, APresting, APD90, APD50, APDtri, Ca_peak, Ca_resting, CaD90, CaD50, CaDtri, qNet, qInward) calculated at 100 pacing, and between dVm/d_{tmax_repol} calculated at 1,000 pacing, and linear regression analysis was performed on each of the 12 training drugs, 16 verification drugs, and 28 drugs. Indicators showing high coefficient of determination(R²) in the training drug dataset were qNet 0.93, AP resting 0.83, APDtri 0.78, Ca resting 0.76, dVm/dt_max 0.63, and APD90 0.61. The indicators showing high determinants in the validated drug dataset were APDtri 0.94, APD90 0.92, APD50 0.85, CaD50 0.84, qNet 0.76, and CaD90 0.64. Indicators with high coefficients of determination for all 28 drugs are qNet 0.78, APD90 0.74, and qInward 0.59. The indicators vary in predictive performance depending on the drug dataset, and qNet showed the same high performance of 0.7 or more on the training drug dataset, the verified drug dataset, and the entire drug dataset.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권5호
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• pp.331-340
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• 2022

Early afterdepolarization (EAD), a significant cause of fatal ventricular arrhythmias including Torsade de Pointes (TdP) in long QT syndromes, is a depolarizing afterpotential at the plateau or repolarization phase in action potential (AP) profile early before completing one pace. AP duration prolongation is related to EAD but is not necessarily accounted for EAD. Several computational studies suggested EAD can form from an abnormality in the late plateau and/or repolarization phase of AP shape. In this sense, we hypothesized the slope during repolarization has the characteristics to predict TdP risk, mainly focusing on the maximum slope during repolarization (dVm/dt_{max_repol}). This study aimed to predict the sensitivity of dVm/dt_{max_repol} to ion channel conductances as a TdP risk metric through a population simulation considering multiple effects of simultaneous reduction in six ion channel conductances of g_NaL, g_Kr, g_Ks, g_to, g_K1, and g_CaL. Additionally, we verified the availability of dVm/dt_{max_repol} for TdP risk prediction through the correlation analysis with qNet, the representative TdP metric. We performed the population simulations based on the methodology of Gemmel et al. using the human ventricular myocyte model of Dutta et al. Among the sixion channel conductances, dVm/dt_{max_repol} and qNet responded most sensitively to the change in g_Kr, followed by g_NaL. Furthermore, dVm/dt_{max_repol} showed a statistically significant high negative correlation with qNet. The dVm/dt_{max_repol} values were significantly different according to three TdP risk levels of high, intermediate, and low by qNet (p<0.001). In conclusion, we suggested dVm/dt_{max_repol} as a new biomarker metric for TdP risk assessment.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.129-137
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• 2014

본 논문에서는 현역 부사관을 대상으로 하는 군계약학과인 IT 융복합학과의 교육과정을 제안하였다. 각종 군사학교의 교육과정을 참고로 체계적이고 합리적인 모델링과정을 통하여 이를 교육과정에 반영하였다. 제안한 교육과정의 핵심적 특징은 교육수요자인 부사관의 필요에 적합하도록 다음 세 개의 영역을 융합한 것이다. 첫째, 군 과학화 정보화에 필수적인 IT 교과목을 중심으로 편성하였다. 둘째, 병사관리에 필요한 군 리더십관련 교과목을 포함하였다. 셋째, 국내 4년제 정규대학 최초로 군상담사 자격증취득을 위한 관련과목을 교육과정에 포함하여 편성하였다. 아울러 학생들의 강의만족도를 높이기 위해 병영에서 반복적 훈련과 부사관 수행역할과 관련된 익숙한 업무를 학습예제에 반영하는 특성화 교과목을 개발하여 제시하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.133-135
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• 2020

현재 자율운항선박의 성공적 달성을 위해 다양한 연구개발이 진행 중이며 이와 관련하여 자율운항선박의 안전항해 지원을 위해 자율운항 지원 서비스와 해양사고 대응 서비스가 개발되고 있다. 자율운항 지원 서비스는 전자해도표시시스템(ECDIS, Electronic Chart Display and Information System)에서 수립하는 항로 계획 정보를 육상 운항조정상황실에 전송하여 충돌 위험 예측 후 유용한 정보를 자율운항선박에게 제공하는 서비스이다. 이 서비스를 통해 타 선박과 자율운항선박간의 조우 지점과 타 선박의 사전 변침정보를 미리 알 수 있기 때문에 충돌 예측 정보로써 활용할 수 있다. 해양사고 대응 서비스는 현재 사람에 의존적인 해양사고 상황인식 및 해양사고 대응기관에 전파하는 것을 자동으로 상황을 인식하고 사고 대응하는 서비스이다. 이 서비스를 통해 사고 단계별 유용한 정보를 사고선박 및 주변 해양사고 대응기관에 정보를 제공함으로써 추가적인 해양사고 방지와 즉각 대응이 가능하다. 본 연구에서는 2가지 서비스를 성공적으로 제공하기 위해 시스템의 요구사항을 분석하고 시스템 아키텍처를 설계하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.2433-2440
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• 2009

전력 공급과 전기안전은 전체 시스템과 네트워크에 대한 필수적인 요소이다. 전기안전기술은 u-IT, u-City 기반 기술의 발전과 함께 전력 u-IT 융복합화 제품개발은 제품에 대한 평가와 인증에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 전력기기와 u-IT기기의 융복합화 제품을 u-City에 적용시킬 전기안전 통합감시시스템을 개발하기 위해, 전력기기 단말에서 가장 많이 사용되는 아울렛에서 접속불량 검출장치가 내장된 전력 u-IT 융복합화 기기를 만들었다. 또한 전기안전 통합감시시스템에서의 원격 안전점검을 위한 ZigBee, RFID의 센서를 이용하여 통신모듈과 제품의 기능에 대한 성능 평가를 하고, 누전, 고전압, Arc, 화재 검출 센서 진단 시스템에서 성능 실험 및 평가를 하여 적합판정을 받은 제품은 KS, 전기안전제품 인증을 한다.

• 한국압력기기공학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.93-101
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• 2023

In this study, a deep learning algorithm was used to diagnose electric potential signals obtained through CIPS and DCVG, used indirect inspection methods to confirm the soundness of buried pipes. The deep learning algorithm consisted of CNN(Convolutional Neural Network) model for diagnosing the electric potential signal and Grad CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping) for showing the flaw prediction point. The CNN model for diagnosing electric potential signals classifies input data as normal/abnormal according to the presence or absence of flaw in the buried pipe, and for abnormal data, Grad CAM generates a heat map that visualizes the flaw prediction part of the buried pipe. The CIPS/DCVG signal and piping layout obtained from the 3D finite element model were used as input data for learning the CNN. The trained CNN classified the normal/abnormal data with 93% accuracy, and the Grad-CAM predicted flaws point with an average error of 2m. As a result, it confirmed that the electric potential signal of buried pipe can be diagnosed using a CNN-based deep learning algorithm.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.53-62
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• 2011

본 논문에서는 첨단 IT융,복합기술의 발달로 특수 기술로만 여겨졌던 영상객체인식 기술분야가 스마트-폰 기술의 발전과 더불어 개인 휴대용 단말기기로 발전하고 있다. 3D기반의 얼굴인식 검출기술은 객체인식 기술을 통하여 지능형 영상검출 인식기술기술로 진화되고 있음에 따라 영상인식을 통한 얼굴검출기술과 더불어 개발속도가 급속히 발전하고 있다. 본 논문에서는 휴먼인식기술을 기반으로 한 얼굴객체인식 영상검출을 통한 얼굴인식처리 기술의 인지 적용기술을 IP카메라에 적용하여 인가자의 입,출입등의 식별능력을 적용한 휴먼인식을 적용한 얼굴측정 기술에 대한 연구방안을 제안한다. 연구방안은 1)얼굴모델 기반의 얼굴 추적기술을 개발 적용하였고 2)개발된 알고리즘을 통하여 PC기반의 휴먼인식 측정 연구를 통한 기본적인 파라미터 값을 CPU부하에도 얼굴 추적이 가능하며 3)양안의 거리 및 응시각도를 실시간으로 추적할 수 있는 효과를 입증하였다.