• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.109-121
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• 2024

섬유, 자동차와 같은 여러 제조 공정에서 설비가 고장이 나 멈추게 되면 기계가 작동하지 않게 되고 이는 기업의 시간적, 금전적 손실로 이어진다. 따라서 설비의 고장이 발생하기 전, 고장을 예측하여 정비할 수 있도록 설비의 이상을 사전에 탐지하는 것이 중요하다. 대부분의 설비 고장 원인은 설비의 필수 부품인 베어링의 고장으로, 베어링의 고장을 진단하는 것은 설비예지보전 연구의 핵심이기도 하다. 본 논문에서는 베어링의 진동 신호를 분석하여 SWT-SVD 전처리 알고리즘을 제안하고 이를 시계열 이상탐지 모델 네트워크 중 하나인 어노멀리 트랜스포머에 적용하여 베어링 이상탐지 모델을 구현한다. 제조공정의 베어링 진동신호는 실시간으로 센서값들의 이력이 작성되어 노이즈가 존재하므로, 이를 줄이기 위해 본 연구에서는 정상 웨이블릿 변환(Stationary Wavelet Transform)을 사용하여 주파수 성분을 추출하고, 특이값 분해(Singular Value Decomposition) 알고리즘을 통해 유의미한 특징들을 추출하는 전처리를 진행한다. 제안하는 SWT-SVD 전처리 방법을 적용한 베어링 이상탐지 모델 실험을 위해 IEEE PHM학회에서 제공하는 PHM-2012-Challenge 데이터 세트를 활용하였으며, 실험 결과는 0.98의 정확도와 0.97의 F1-Score로 우수한 성능을 보였다. 추가로, 성능 향상을 입증하기 위해 선행 연구들과 성능 비교를 진행한다. 비교 실험을 통해 제안한 전처리 방법이 기존의 전처리보다 높은 성능을 보임을 확인하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권4호
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• pp.431-441
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• 2020

Objective: To compare the diagnostic performance and interobserver variability of strain ratio obtained from one or two regions of interest (ROI) on breast elastography. Materials and Methods: From April to May 2016, 140 breast masses in 140 patients who underwent conventional ultrasonography (US) with strain elastography followed by US-guided biopsy were evaluated. Three experienced breast radiologists reviewed recorded US and elastography images, measured strain ratios, and categorized them according to the American College of Radiology breast imaging reporting and data system lexicon. Strain ratio was obtained using the 1-ROI method (one ROI drawn on the target mass), and the 2-ROI method (one ROI in the target mass and another in reference fat tissue). The diagnostic performance of the three radiologists among datasets and optimal cut-off values for strain ratios were evaluated. Interobserver variability of strain ratio for each ROI method was assessed using intraclass correlation coefficient values, Bland-Altman plots, and coefficients of variation. Results: Compared to US alone, US combined with the strain ratio measured using either ROI method significantly improved specificity, positive predictive value, accuracy, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC) (all p values < 0.05). Strain ratio obtained using the 1-ROI method showed higher interobserver agreement between the three radiologists without a significant difference in AUC for differentiating breast cancer when the optimal strain ratio cut-off value was used, compared with the 2-ROI method (AUC: 0.788 vs. 0.783, 0.693 vs. 0.715, and 0.691 vs. 0.686, respectively, all p values > 0.05). Conclusion: Strain ratios obtained using the 1-ROI method showed higher interobserver agreement without a significant difference in AUC, compared to those obtained using the 2-ROI method. Considering that the 1-ROI method can reduce performers' efforts, it could have an important role in improving the diagnostic performance of breast US by enabling consistent management of breast lesions.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권7호
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• pp.1213-1224
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• 2021

Objective: To develop a machine learning (ML) pipeline based on radiomics to predict Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) severity and the future deterioration to critical illness using CT and clinical variables. Materials and Methods: Clinical data were collected from 981 patients from a multi-institutional international cohort with real-time polymerase chain reaction-confirmed COVID-19. Radiomics features were extracted from chest CT of the patients. The data of the cohort were randomly divided into training, validation, and test sets using a 7:1:2 ratio. A ML pipeline consisting of a model to predict severity and time-to-event model to predict progression to critical illness were trained on radiomics features and clinical variables. The receiver operating characteristic area under the curve (ROC-AUC), concordance index (C-index), and time-dependent ROC-AUC were calculated to determine model performance, which was compared with consensus CT severity scores obtained by visual interpretation by radiologists. Results: Among 981 patients with confirmed COVID-19, 274 patients developed critical illness. Radiomics features and clinical variables resulted in the best performance for the prediction of disease severity with a highest test ROC-AUC of 0.76 compared with 0.70 (0.76 vs. 0.70, p = 0.023) for visual CT severity score and clinical variables. The progression prediction model achieved a test C-index of 0.868 when it was based on the combination of CT radiomics and clinical variables compared with 0.767 when based on CT radiomics features alone (p < 0.001), 0.847 when based on clinical variables alone (p = 0.110), and 0.860 when based on the combination of visual CT severity scores and clinical variables (p = 0.549). Furthermore, the model based on the combination of CT radiomics and clinical variables achieved time-dependent ROC-AUCs of 0.897, 0.933, and 0.927 for the prediction of progression risks at 3, 5 and 7 days, respectively. Conclusion: CT radiomics features combined with clinical variables were predictive of COVID-19 severity and progression to critical illness with fairly high accuracy.

• Korean Journal of Radiology
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• 제20권8호
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• pp.1293-1299
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• 2019

Objective: The purpose of this study was to evaluate the diagnostic performance of ¹⁸F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography (¹⁸F-FDG PET/CT) for chronic empyema-associated malignancy (CEAM). Materials and Methods: We retrospectively reviewed the ¹⁸F-FDG PET/CT images of 33 patients with chronic empyema, and analyzed the following findings: 1) shape of the empyema cavity, 2) presence of fistula, 3) maximum standardized uptake value (SUV) of the empyema cavity, 4) uptake pattern of the empyema cavity, 5) presence of a protruding soft tissue mass within the empyema cavity, and 6) involvement of adjacent structures. Final diagnosis was determined based on histopathology or clinical follow-up for at least 6 months. The abovementioned findings were compared between the ¹⁸F-FDG PET/CT images of CEAM and chronic empyema. A receiver operating characteristic (ROC) analysis was also performed. Results: Six lesions were histopathologically proven as malignant; there were three cases of diffuse large B-cell lymphoma, two of squamous cell carcinoma, and one of poorly differentiated carcinoma. Maximum SUV within the empyema cavity (p < 0.001) presence of a protruding soft tissue mass (p = 0.002), and involvement of the adjacent structures (p < 0.001) were significantly different between the CEAM and chronic empyema images. The maximum SUV exhibited the highest diagnostic performance, with the highest specificity (96.3%, 26/27), positive predictive value (85.7%, 6/7), and accuracy (97.0%, 32/33) among all criteria. On ROC analysis, the area under the curve of maximum SUV was 0.994. Conclusion: ¹⁸F-FDG PET/CT can be useful for diagnosing CEAM in patients with chronic empyema. The maximum SUV within the empyema cavity is the most accurate ¹⁸F-FDG PET/CT diagnostic criterion for CEAM.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제64권4호
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• pp.266-271
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• 2008

연구배경: 급성 폐색전증의 발생을 예측하는 Wells 및 Geneva 예측 모형은 서구에서 잘 확립되어 있다. 폐색전증의 역학이 서구와 다를 것으로 보이는 국내에서의 예측모형의 유용성에 대해서 평가 하고자 한다. 방법: 단일 의료기관에서 폐색전증 의심 하에 multi-detector computed tomography (MDCT)를 시행한 환자 210명을 대상으로 후향적으로 조사하였다. 성별 구성은 남자 90명(42.9%), 여자 120명(57.1%)이었고, 평균 연령은 $63.3{\pm}15.9$세였다. 의무기록을 바탕으로 Wells 및 개정된 Geneva 예측 모형으로 폐색전증의 가능성에 대해 저위험군, 중등도 위험군, 고위험군으로 분류하였다. 결과: 폐색전증으로 진단된 환자는 210명 중 41명(19.5%)이었다. Wells 예측 모형을 적용한 폐색전증 발병 가능성 평가에서는, 2명(1%)이 저위험군, 137명(62.5%)이 중등도 위험군, 71명(3.8%)이 고위험군으로 분류되었고, 각 군에서 폐색전증의 발생률은 10%, 18.2%, 19.7%였다. 개정된 Geneva 예측 모형을 적용할 경우 44명(21%)이 저위험군, 160명(76.2%)이 중등도 위험군, 6명(2.8%)이 고위험군으로 분류되었고, 각 군에서 폐색전증의 발생률은 4.5%, 2.5%, 50%로 나타났다. Receiver operating characteristic (ROC) 곡선 분석에서 개정된 Geneva 예측 모형이 Wells 예측 모형에 비해 정확도가 높았다. 두 예측 모형 사이의 일치율은 불량했다($\kappa$ coefficient=0.06). 결론: 본 연구에서는 폐색전증이 의심되는 환자에서 개정된 Geneva 예측모형과 Wells 예측 모형으로 평가하여 두 모형 사이에 일치율이 불량하였으며, 개정된 Geneva 모형이 Wells 모형에 비해 폐색전증 진단 예측이 더 정확하였다.

• Journal of Trauma and Injury
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• 제21권1호
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• pp.28-35
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• 2008

Purpose: This study was conducted to examine the clinical significance IV-contrasted helical abdomen computed tomography (CT) as a diagnostic screening tool to evaluate hollow viscus injury in blunt abdominal trauma patients. Methods: This is a retrospective study encompassing 108 patients, presenting to Korea University Medical Center (KUMC) Emergency Department (ED) from January 2007 to December 2007, with an initial CT finding suggestive of intra-abdominal injury. An initial non-enhanced abdomen CT was taken, followed by an enhanced CT with intravenous contrast. Patients' demographic data, as well as the mechanisms of injury, were inquired upon and obtained, initial diagnosis, as dictated by specialized radiologists, were added to post-operational (post-OP) findings and to additional CT findings acquired during their hospital stays, and all were combined to arrive at final diagnosis. Initial CT findings were further compared with the final diagnosis, yielding values for sensitivity, specificity, and accuracy, as well as positive and negative predictive values. Patients were further divided into two groups, namely, those that underwent operational intervention and those that did not. The initial CT findings of each group were subsequently compared and analyzed. Results: Initial CT scans revealed abnormal findings in a total of 212 cases - solid organ injuries being the most common finding, as was observed in 97 cases. Free fluid accumulation was evident in another 69 cases. Based on the CT findings, 77 cases (71.3%) were initially diagnosed as having a solid organ injury, 20 cases (18.5%) as having a combined (solid organ + hollow viscus) injury, and 11 cases (10.2%), as having an isolated hollow viscus injury. The final diagnosis however, were somewhat different, with only 67 cases (62.0%) attributed to solid organ injury, 31 cases (28.7%) to combined injury (solid + hollow), and 10 cases (9.3%) to hollow viscus injury. The sensitivity (CI 95%) of the initial helical CT in diagnosing hollow viscus injury was 75.6%, and its specificity was 100%. The accuracy in diagnosing hollow viscus injury was also meaningfully lower compared to that in diagnosis of solid organ injury. Among patients initially diagnosed with solid organ injuries, 10 patients (2 from follow-up CT and 8 from post-OP finding) turned out to have combined injuries. A total of 38 patients underwent an operation, and the proportion of initial CT findings suggesting free air, mesenteric hematoma or bowel wall thickening turned out to be significantly higher in the operation group. Conclusion: Abdominal CT was a meaningful screening test for hollow viscus injury, but the sensitivity of abdominal CT was significantly lower in detecting hollow viscus injury as compared to solid organ injury. This calls for special consideration and careful observation by the ED physicians when dealing with cases of blunt abdominal trauma.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권2호
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• pp.95-103
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• 2019

온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야 한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8연동 온실($1,032m^2$)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및 상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기 위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가 128개일 때($R^2=0.988$), 상대습도는 은닉층 4개, 노드 수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다($R^2=0.990$). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히 예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제19권1호
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• pp.121-130
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• 2007

본 연구에서는 FRP(fiber reinforced polymer) 합성재료에 의하여 콘크리트를 구속할 시 예상되는 콘크리트의 강도 및 변형 능력의 향상 효과를 알아보기 위하여 섬유 량 혹은 방향, 단부하중조건에 따른 wrap 혹은 튜브형의 구속형태, 반원형 쉘 및 수직 이음부의 유무에 따른 연속 및 불연속 구속 형태 등을 주요 변수로 한 총 36개의 원형단주 시험체에 대하여 단조가력 실험을 수행하였다. 여러 구속 방법에 따른 FRP의 파단변형률에 대하여서도 주의를 가지고 조사하였다. 구속된 콘크리트의 최대 강도 및 변형률을 산정하기 위하여 기존에 제시된 다양한 배경의 예측 식들에 대하여 검토하였으며, 이들에 의한 예측치와 실험치를 비교, 분석하였다. 구속되지 알은 콘크리트와 비교하여, CW 및 CF형은 매우 큰 강도 및 변형능력의 증가를 나타냈으며, 수직 이음부를 갖는 CP형은 폭발적으로 파괴하였으며, 보다 작은 강도 및 변형능력의 증가가 관측되었다. 대체로, 모든 시험체는 2선 선형관계의 응력-변형률 거동을 나타냈으며, 후반부의 변형경화 정도는 구속매체의 강성에 따라 결정되었다. 모든 시험체에서 관측된 FRP의 파단변형률은 인장시험편으로부터 획득한 극한변형률보다 정도에 따라서는 매우 작았다. 대체로, 기존 예측식들은 본 실험의 최대 강도 및 변형률을 과대평가 하였으며, 변형률 예측은 매우 산란된 분포를 나타냈다. 또한, 본 연구의 실험 결과에 근거하여 구속 콘크리트의 최대 강도 및 변형률을 보다 정확하게 예측할 수 있는 설계 목적의 단순식을 제안하였다. 강도식은 모어-쿨롱 파괴 기준을 사용하여 유도하였으며, 변형률식은 비구속 콘크리트를 주요 영향 요소로 포함하여 실험 결과를 fitting하였다./TEX> = 분광광도법으로 측정한 점토함량(%); $x_2$ = 유기물 함량($g{\cdot}kg^{-1})$)이었으며, 상관계수는 $0.984^{**}$로 두 방법사이에 높은 상관관계가 있는 것으로 조사되었다. 여기서 유도된 회귀방정식을 프로그램화하여 컴퓨터나 분석기기에 입력시 시간과 공간을 절약하고 신속하고 정확하게 점토함량을 분석할 수 있을 것으로 판단된다.119>잠118>잠107>잠117>잠113 순이었고, 웅견층중에서는 잠114>잠108>잠120>잠117>잠118>잠107>잠119>잠119>잠113 순이었다. 자견층 비율에서는 광의의 귀전력이 협의의 귀전력보다 컸고, 웅견층 비율에서는 같았다, 견층 비율에서는 일반조합 능력은 크게 나타났으나, 특정조합 능력과 상반조직 능력은 나타나지 않았다. 자견층 비율에서 교배친의 우성효과는 컸다. 자견층 비율에서는 교배친의 우성효과는 적었다. 자웅견층 비율의 잡종 강세는 적게 나타났다. 환경변이와 상가적 작계는 자웅견층 비율에서는 크게 나타났다. 우성의 방향은 자견층 비율에서는 정의 방향으로 우성 귀전자가 크게 작용하였으며, 자견층 비율에서는 정의 방향으로 우성 귀전자가 부분적으로 작용하였다. 교배친의 자견층 비율의 우성순서는 잠117>잠114>잠108>잠120>잠118>잠119>잠107>잠113 순이었고, 자견층 비율에서는 잠114>잠117>잠108>잠118>잠107>잠119>잠113>잠120의 순이었다.지방산의 조성이 많은 차이를 보였다.{2+}$ 26 및 $Na^+$ 26 mg $L^{-1}$이었다. 양액 재배 후 버려지는 폐양액 중의 무기성분 함량은

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1153-1153
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• 2001

Directive 79/373/EEC on the marketing of compound feeding stuffs, provided far a flexible declaration arrangement confined to the indication of the feed materials without stating their quantity and the possibility was retained to declare categories of feed materials instead of declaring the feed materials themselves. However, the BSE (Bovine Spongiform Encephalopathy) and the dioxin crisis have demonstrated the inadequacy of the current provisions and the need of detailed qualitative and quantitative information. On 10 January 2000 the Commission submitted to the Council a proposal for a Directive related to the marketing of compound feeding stuffs and the Council adopted a Common Position (EC N$^{\circ}$/2001) published at the Official Journal of the European Communities of 2. 2. 2001. According to the EC (EC N$^{\circ}$ 6/2001) the feeds material contained in compound feeding stufs intended for animals other than pets must be declared according to their percentage by weight, by descending order of weight and within the following brackets (I :< 30%; II :> 15 to 30%; III :> 5 to 15%; IV : 2% to 5%; V: < 2%). For practical reasons, it shall be allowed that the declarations of feed materials included in the compound feeding stuffs are provided on an ad hoc label or accompanying document. However, documents alone will not be sufficient to restore public confidence on the animal feed industry. The objective of the present work is to obtain calibration equations fur the instanteneous and simultaneous prediction of the chemical composition and the percentage of ingredients of unground compound feeding stuffs. A total of 287 samples of unground compound feeds marketed in Spain were scanned in a FOSS-NIR Systems 6500 monochromator using a rectangular cup with a quartz window (16 $\times$ 3.5 cm). Calibration equations were obtained for the prediction of moisture ($R^2$= 0.84, SECV = 0.54), crude protein ($R^2$= 0.96, SECV = 0.75), fat ($R^2$= 0.86, SECV = 0.54), crude fiber ($R^2$= 0.97, SECV = 0.63) and ashes ($R^2$= 0.86, SECV = 0.83). The sane set of spectroscopic data was used to predict the ingredient composition of the compound feeds. The preliminary results show that NIRS has an excellent ability ($r^2$$\geq$ 0, 9; RPD $\geq$ 3) for the prediction of the percentage of inclusion of alfalfa, sunflower meal, gluten meal, sugar beet pulp, palm meal, poultry meal, total meat meal (meat and bone meal and poultry meal) and whey. Other equations with a good predictive performance ($R^2$$\geq$0, 7; 2$\leq$RPD$\leq$3) were the obtained for the prediction of soya bean meal, corn, molasses, animal fat and lupin meal. The equations obtained for the prediction of other constituents (barley, bran, rice, manioc, meat and bone meal, fish meal, calcium carbonate, ammonium clorure and salt have an accuracy enough to fulfill the requirements layed down by the Common Position (EC Nº 6/2001). NIRS technology should be considered as an essential tool in food Safety Programs.