• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
• /
• 제28권3호
• /
• pp.183-189
• /
• 2017

Objectives: The study aimed to identify the characteristics of attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) that was not diagnosed in childhood or adolescence, but only in adulthood. Methods: The characteristics of patients diagnosed with ADHD in adulthood were compared with those of patients diagnosed in childhood were assessed via a retrospective review of the medical records at one university hospital from 2005 to 2013. If the age at which they were confirmed as having ADHD was less than 19 years old, they were grouped as childhood-diagnosed group (CD); if they were 19 years old or more, they were grouped as adulthood-diagnosed group (AD). Results: The CD and AD included 50 (46.3%) and 58 (53.7%) patients, respectively. Inattention was the most common symptom in both groups. Behavioral and emotional problems were the second most frequent symptoms in the CD and AD, respectively. The intelligent quotient was significantly higher in the AD than in the CD. The most common comorbidity was depression in the CD and personality disorder in the AD. The most common reason for visiting the hospital was referral by acquaintances in the CD and media coverage in the AD. Conclusion: Clinicians should put ADHD on the index of suspicion when they examine adults with various psychiatric symptoms, because the diagnosis of ADHD might have been missed in childhood and the symptoms of ADHD might have changed as they grew up.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제4권1호
• /
• pp.32-39
• /
• 2000

정적인 CAI 테크닉에 의해 개발된 기존의 프로그램들은 고정된 교육과정과 내용을 가지고 있기 때문에 다양한 수준의 학습자에게 적합한 학습을 하기에는 어려운 점이 매우 많다. 또한 학습자들 개개의 독특한 학습에 대해 적절한 교육방법을 제공하기 위한 보조 기능에 대해 그 유연성이 부족하다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분수 연산을 위한 지식 기반의 교수 시스템의 설계 및 구현을 하였다. 분수 연산에 관련된 지식들을 분석하여 학습자의 이해 수준과 잘못 인식하고 있는 버그, 상호 관련된 오류를 진단하고 학습자에게 적합한 교수학습 모듈을 구현한다. 학습자의 이해 수준과 오류를 진단하기 위한 진단 모듈과 학습자 인터페이스 모듈을 실험을 하여 기존 분수학습 CAI보다 지능형 분수 교수 시스템의 학습 성취도가 높아짐을 살펴보았다.

• 융합정보논문지
• /
• 제9권10호
• /
• pp.101-107
• /
• 2019

본 논문은 화력 발전소 및 시멘트 산업에서 필요한 원자재의 운송 수단에 사용되는 컨베이어 시스템에서의 고장을 검출하는 방법을 제안하였다. 산업현장에서 사람이 접근하기가 힘들고 넓은 공간에 시스템이 동작 하는 점을 고려하여 소형 드론을 설계하였고 컨베이어의 이상을 감지하기 위하여 컨베이어에 내장된 모터의 이상 소음을 감지하는 방법을 임베디드 환경으로 설계하여 드론에 장착하는 구조로 제안하였다. 시스템을 임베디드 마이크로프로세서에 적용하기 위하여 제한된 메모리와 수행 시간을 고려한 하드웨어 및 알고리즘을 제안하였으며 주파수 분석을 통해 고장의 경향을 파악하여 알고리즘 화 하였다. 이때 고장 판별 방식은 측정을 통하여 피크주파수를 측정하고 고주파수의 연속성을 감지하는 방식으로 고장에 의한 소음의 높은 주파수를 분석하여 고장진단을 시행할 수 있었다. 제안된 시스템은 실제 화력 발전소에서 취득한 데이터를 바탕으로 실험 환경을 구성하였으며 드론에 설계된 시스템을 탑재하여 가상 환경 실험을 하여 제안된 시스템의 유용성을 확인하였다. 향후에는 드론의 비행 안정성 향상과 고장 주파수에 대한 좀 더 정밀한 방법을 사용하여 판별성능을 향상 시키는 연구가 요구된다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.1-11
• /
• 2021

As a key of access to public participation and information, e-government is taking the active role of public service by relevant laws and policy measures for universal use of e-government websites. To improve the accessibility of web contents, the level of deriving the results for each detailed evaluation item according to the Korean web contents accessibility guideline is carried out, which is an important factor according to the detailed evaluation items for each website property and requires data-based management. In this paper, detailed indicators are analyzed based on the quality control level diagnosis results of existing domestic e-government websites, and the results are classified according to high and low to propose new improvement directions and induce detailed improvement. Depending on the necessity of management according to the detailed indicators for each website attribute, not only results but also level diagnosis to strengthen web service quality suggests directions for future improvement through accurate detailed analysis and research for policy feedback. This study ultimately makes it possible to expect government system management based on predicted data through deduction history management based on evaluation score data on public websites. And it provides several theoretical and practical implications through correlation and synergy. The characteristics of each score for the quality management of public sector websites were identified, and the accuracy of evaluation, the possibility of sophisticated analysis, such as analysis of characteristics of each institution, were expanded. With creating an environment for improving the quality of public websites and it is expected that the possibility of evaluation accuracy and elaborate analysis can be expanded in the e-government performance and the post-introduction stage of government website service.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제53권1호
• /
• pp.148-163
• /
• 2021

Timely fault identification is important for safe and reliable operation of the electric valve system. Many research works have utilized different data-driven approach for fault diagnosis in complex systems. However, they do not consider specific characteristics of critical control components such as electric valves. This work presents an integrated shallow-deep fault diagnostic model, developed based on signals extracted from DN50 electric valve. First, the local optimal issue of particle swarm optimization algorithm is solved by optimizing the weight search capability, the particle speed, and position update strategy. Then, to develop a shallow diagnostic model, the modified particle swarm algorithm is combined with support vector machine to form a hybrid improved particle swarm-support vector machine (IPs-SVM). To decouple the influence of the background noise, the wavelet packet transform method is used to reconstruct the vibration signal. Thereafter, the IPs-SVM is used to classify phase imbalance and damaged valve faults, and the performance was evaluated against other models developed using the conventional SVM and particle swarm optimized SVM. Secondly, three different deep belief network (DBN) models are developed, using different acoustic signal structures: raw signal, wavelet transformed signal and time-series (sequential) signal. The models are developed to estimate internal leakage sizes in the electric valve. The predictive performance of the DBN and the evaluation results of the proposed IPs-SVM are also presented in this paper.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제43권6호
• /
• pp.390-398
• /
• 2022

Ultrasound examination using ultrasound equipment is an ultrasound device that images human organs using sound waves and is used in various areas such as diagnosis, follow-up, and treatment of diseases. However, if the quality of ultrasound equipment is not guaranteed, the possibility of misdiagnosis increases, and the diagnosis rate decreases. Accordingly, The Korean Society of Radiology and Korea society of Ultrasound in Medicine presented guidelines for quality management of ultrasound equipment using ATS-539 phantom. The DenseNet201 classification algorithm shows 99.25% accuracy and 5.17% loss in the Dead Zone, 97.52% loss in Axial/Lateral Resolution, 96.98% accuracy and 20.64% loss in Sensitivity, 93.44% accuracy and 22.07% loss in the Gray scale and Dynamic Range. As a result, it is the best and is judged to be an algorithm that can be used for quantitative evaluation. Through this study, it can be seen that if quantitative evaluation using artificial intelligence is conducted in the qualitative evaluation item of ultrasonic equipment, the reliability of ultrasonic equipment can be increased with high accuracy.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권9호
• /
• pp.77-90
• /
• 2023

Today, crops face many characteristics/diseases. Insect damage is one of the main characteristics/diseases. Insecticides are not always effective because they can be toxic to some birds. It will also disrupt the natural food chain for animals. A common practice of plant scientists is to visually assess plant damage (leaves, stems) due to disease based on the percentage of disease. Plants suffer from various diseases at any stage of their development. For farmers and agricultural professionals, disease management is a critical issue that requires immediate attention. It requires urgent diagnosis and preventive measures to maintain quality and minimize losses. Many researchers have provided plant disease detection techniques to support rapid disease diagnosis. In this review paper, we mainly focus on artificial intelligence (AI) technology, image processing technology (IP), deep learning technology (DL), vector machine (SVM) technology, the network Convergent neuronal (CNN) content Detailed description of the identification of different types of diseases in tomato and potato plants based on image retrieval technology (CBIR). It also includes the various types of diseases that typically exist in tomato and potato. Content-based Image Retrieval (CBIR) technologies should be used as a supplementary tool to enhance search accuracy by encouraging you to access collections of extra knowledge so that it can be useful. CBIR systems mainly use colour, form, and texture as core features, such that they work on the first level of the lowest level. This is the most sophisticated methods used to diagnose diseases of tomato plants.

• 지능정보연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.47-67
• /
• 2017

강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
• /
• pp.814-816
• /
• 2005

현재 까지 지능형 자동차의 서비스 형태는 주로 차량 운전자에 대한 유용한 정보제공과 엔터테인먼트를 중심으로 연구 되어 왔다. 그러나 유비쿼터스 환경에서의 지능형 자동차와 같이 시간과 장소의 구애됨없이 언제 어디서든 자동차와의 대화와 제어가 가능한 서비스 제공에는 많은 제약 사항을 가진다. 본 논문에서는 CDMA 이동통신망을 이용하는 웹기반 차량 무선원격제어 및 진단을 위한 지능형 차량정보시스템을 설계 및 구현 하였다. 구현한 지능형차량정보시스템은 언제 어디서든 웹브라우져를 통하여 원격지 차량의 제어와 진단이 가능하며, 제어 조작자와 차량 간의 이동성을 제공하다. 뿐만 아니라 인터넷 상의 차량제어서버를 이용하여 차량 진단을 위한 과거 차량 상태 내역을 제공해 줄 수 있기 때문에 보다 효과적인 차량 원격제어와 진단이 가능한 장점을 가진다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.99-113
• /
• 2015

Adaptive bitrate (ABR) streaming technology has become an important and prevalent feature in many multimedia delivery systems, with content providers such as Netflix and Amazon using ABR streaming to increase bandwidth efficiency and provide the maximum user experience when channel conditions are not ideal. Where such systems could see improvement is in the delivery of live video with a closed loop cognitive control of video encoding. In this paper, we present streaming camera system which provides spatially and temporally adaptive video streams, learning the user's preferences in order to make intelligent scaling decisions. The system employs a hardware based H.264/AVC encoder for video compression. The encoding parameters can be configured by the user or by the cognitive system on behalf of the user when the bandwidth changes. A cognitive video client developed in this study learns the user's preferences (i.e. video size over frame rate) over time and intelligently adapts encoding parameters when the channel conditions change. It has been demonstrated that the cognitive decision system developed has the ability to control video bandwidth by altering the spatial and temporal resolution, as well as the ability to make scaling decisions