• 대한영상의학회지
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• 제82권2호
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• pp.359-370
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• 2021

목적 증상이 있는 123명의 coronavirus disease 2019 (이하 COVID-19) 환자에서 흉부 CT 병변의 소견과 일련의 변화를 분석하였다. 대상과 방법 2020년 2월 19일부터 4월 7일까지 총 123명의 COVID-19 환자(남성, 44명; 여성, 79명; 평균 연령 59.2 ± 18.6)를 후향적으로 연구하였다. 총 234개의 CT 스캔을 검토하여 패턴[급성 폐포 손상(acute alveolar insult) 패턴: 간유리음영, 돌조각보도모양, 혼합된 패턴, 또는 폐경화; 기질화 폐렴(organizing pneumonia) 패턴: 소엽주위 패턴, 띠 음영, 곡선형 음영, 역달무리 음영, 또는 소결절경화; 호전형 패턴: 순수 간유리음영, 잔존 곡선형 음영, 또는 소결절경화]과 폐 이상의 연속적인 변화를 분석하였다. 피어슨 카이 제곱 검정과 피셔의 정확 검정을 사용하여 시간 경과에 따른 급성 폐포 손상 패턴, 기질화 폐렴 패턴, 호전형 패턴의 비율을 비교하고, 패턴과 질병 심각도 간의 연관성을 분석하였다. 결과 초기 입원군(증상 발병 후 0~10일)의 CT 패턴은 급성 폐포 손상 패턴(87%) 이 가장 많았고, 후기 입원군(10일 이상)에서는 기질화 폐렴 패턴(45.7%), 퇴원군(퇴원 시 및 퇴원 후)에서는 호전형 패턴(47.2%; 84.8%)이 가장 많았다. 시간 경과에 따른 우세한 CT 패턴에 대한 비율의 차이는 통계적으로 유의하였다(p < 0.001, 피어슨 카이 제곱 검정). 패턴과 질병 중증도 간에 통계적으로 유의한 연관성은 발견되지 않았다(p = 0.055, 피셔의 정확 검정). 후속 CT 스캔에서 병변의 섬유화는 관찰되지 않았다. 결론 COVID-19 환자의 연속적 CT 스캔은 COVID 폐렴의 폐 손상 및 복구의 단계로서 다양한 CT 영상 소견을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권1호
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• pp.86-90
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• 2008

유비쿼터스 지능 공간은 사용자의 요구를 서비스하기 위하여 여러 종류의 스마트 객체들이 다양한 형태로 연결되어 있다. 따라서 사용자의 서비스 요구에 따라 서비스 구성 중에 과도한 부하가 발생할 뿐만 아니라 서비스 객체들 간의 자원 충돌이 발생할 수 있다. 결국, 각 서비스 객체들 간에 오작동이 발생해 사용자에게 잘못된 서비스를 제공하거나 서비스에 응답을 못 할 수도 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 유비쿼터스 지능공간은 모니터링 시스템에 의해 다양한 스마트 객체들의 기능, 성능 및 상태를 모니터링 한다. 또한 로그를 기록하고 기록된 로그를 분석하여 사용자에게 지능 공간 서비스에 대한 최적화된 기능, 성능 및 서비스 품질을 개선 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 다양한 서비스 요구 패턴 등에 따른 성능 최적화와 시스템의 중단 및 오작동이 발생했을 때 자가 복구를 수행할 수 있는 모니터링 시스템을 제안한다.

• 한국펄프종이공학회:학술대회논문집
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• 한국펄프종이공학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.168-168
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• 2001

제지공정의 지절 현상은 많은 공정 변수들이 복합적으로 작용하여 발생하는 가장 큰 공정 트러블 중의 하나이다. 지절은 생산량 감소 뿐만 아니라 발생 후 공정의 복구 와 정리, 생산재가동 및 공정의 재안정화를 위해 많은 시간과 비용, 그리고 노력이 투 입되어야 하므로 공정의 효율과 생산성을 크게 저하시키는 요인이다. 그러나 지절 현상 의 복잡성 때문에 이에 대해 쉽게 접근하거나 해결하지 못하고 있는 것이 현실이지만 그 필요성은 더욱 더 증대되고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 각종 산업분야에서 복잡 한 공정상의 결점 발견 및 진단에 효과적이라고 인정받고 있는 예측 분석기법인 인공 신경망(artificial neural network) 시율레이션과 일반적인 통계기법 중의 하나인 주성분 분석을 이용하여 제지 공정의 지절 현상의 검토 가능성을 타진하였다. 인공신경망이란 인간두뇌에서 일어나는 자극-반응-학습과정을 모사하여 현실세계에 존재하는 다양한 현상들의 업력벡터와 출력상태 간의 비선형 mapping올 컴퓨터 시율 레이션을 통하여 분석하고자 하는 기법으로, 여러 가지 현상들을 학습을 통해서 인식하 는 신경망 내의 신경단위들이 병렬처리에 의해 많은 양의 자료에 대한 추론이나 판단 을 신속하고 정확하게 해주는 특징이 있으며 실시간 패턴인식이나 분류 응용분야에도 매우 매력적으로 이용되고 있는 방법이다. 이러한 인공 신경망 기법 중에서도 본 연구 에서는 퍼셉트론의 한계점을 극복하기 위하여 입력총과 출력층에 한 개 이상의 은닉층 ( (hidden layer)을 사용하여 다층 네트워으로 구성하고, 모든 입력패턴에 대하여 발생하 는 오차함수를 최소화하는 방향으로 연결강도를 조정하는 back propagation 학습 알고 리즘을 사용하였다. 지절의 원인으로 추정 가능한 공정인자들을 변수로 하여 최적의 인 공신경망을 구축하기 위해 학습률과 모멘트 상수의 변화 및 은닉층의 수와 출력층의 뉴런 수를 조절하는 동의 작업을 거쳐 네트워크의 정확도가 높은 인공신경망을 설계하 였다. 또한 이러한 인공신경망과의 비교분석을 위해 동일한 공정 데이터들올 이용하여 보편적으로 사용하는 통계기법 중의 하나인 주성분회귀분석을 실시하였다. 주성분 분석은 여러 개의 반응변수에 대하여 얻어진 다변량 자료의 다차원적인 변 수들을 축소, 요약하는 차원의 단순화와 더불어 서로 상관되어있는 반응변수들 상호간 의 복잡한 구조를 분석하는 기법이다. 본 발표에서는 공정 자료를 활용하여 인공신경망 과 주성분분석을 통해 공정 트러블의 발생에 영향 하는 인자들을 보다 현실적으로 추 정하고, 그 대책을 모색함으로써 이를 최소화할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 전기설비
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• pp.57-58
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• 2006

과거 2003년 북미 대 정전 이후 전력기기의 사고 발생 후 얼마나 빨리 사고를 제거하고 피해가 적도록 신속하게 복구하는 개념에서 사고이전에 사고를 미연에 방지하는 예방개념으로 관심이 높아지고 있다. 전력기기를 사고로부터 보호하는 보호기기도 중요하지만 사고이전의 상태를 감시하여 미연에 사고를 방지할 수 있도록 하는 예방진단시스템의 중요성도 높아지고 있다. 이렇듯 관심이 높아짐에 따라 각종 진단알고리즘의 개발이 신속히 이루어지고 있다. 보호기기처럼 어떤 설정된 정정 값 이상의 값이 입력되면 보호동작을 수행하는 단순 동작과는 달리 예방진단 시스템은 입력되는 신호의 패턴을 인식하여 열화/노화 등의 진행상황 및 정비조치에 대한 정보를 만들므로 인공지능적인 요소가 많이 적용되고 있다. 따라서 각종 Fuzzy, Neural Network, Expert 등 각종 판단 알고리즘과 패턴을 인식하는 확률통계, 프랙탈 기하학 등이 적용되고 있다. 모두가 틀리다는 것은 아니지만 보다 정확한 예방진단을 위해 각종 알고리즘이 추가 및 수정이 자주이루어지고 있는 실정이다. 그러나 새로운 알고리즘을 적용하기 위해서 기 개발되어 운영 중이거나 설치된 예방진단시스템을 멈추고 전반적으로 수정을 수행하는 것은 감시진단시스템의 본래 모습을 무시하는 행동이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 온라인 상태에서 장비를 감시하는 예방진단 시스템의 알고리즘 변형 시 시스템의 운영이 문제되지 않도록하는 다이나믹 인터페이스를 개발하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권8B호
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• pp.482-491
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• 2007

본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적이고 신뢰성 있는 메시지 전송을 제공하는 k-독립경로 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 중요한 이벤트가 발생하지 않는 경우에는 단일 경로를 통해서 메시지를 전송하여 에너지 효율을 높인다. 하지만, 중요한 이벤트가 발생한 경우에는 k개의 독립경로를 통해서 메시지를 전송함으로써 요구되는 메시지 전송 신뢰도를 보장한다. 수집되는 데이터의 패턴을 관찰함으로써 중요한 이벤트의 발생 유무를 감지하고, 타깃 전송률과 검증된 고장 모델을 통하여 독립경로의 수(k)를 산출한다. 시뮬레이션 결과에서 제안하는 알고리즘은 기존 라우팅 알고리즘에 비해 노드 고장에 견고하였고 다중 경로 및 경로 복구 알고리즘보다 에너지 소모를 줄이고 평균 지연을 감소시켰음을 보여주었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.926-937
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• 1996

그래프 트래버설(traversal) 기법은 그래프의 노느들을 '방문(visiting)'하는 임의의 패턴이라고 할 수 있으며, 그래프 트래버설 방법 중 하나가 깊이 우선 탐색 기법은 유향 그래프의 강결합 요소나 일반 그래프의 이중 결합 요소를 찾는데 이용 된다. 이러한 깊이 우선 탐색 기법을 분산 네트워크 상에서 구현하기 위한 분산 프로토콜은 통신망의 위상 변화가 없는 고정위상 문제와 시간의 지남에 따라 위상의 변화가 있는 동적 위상 문제로 나누어 볼 수 있다. 본 논문에서는 먼저 고정 위상에 서의 개선된 분산 깊이 우선 탐색 프로토콜을 설계하고 다음으로 이 프로토콜을 동적 위상에 적용하여 링크/노드의 고장/복구에 대처할 수 있는 레질리언트 프로토콜을 설계하였다. 또한, 이들 프로토콜의 메시지와 시간 복잡도를 각각 분석하고,

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2079-2080
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• 2006

지하상가와 같은 지하구내에 설치된 전기설비는 침수피해의 가능성이 상존한다. 그러므로 침수상황에서 재난복구를 위해 투입되는 인력에게 미칠 수 있는 2차 재해에 대한 안전성을 평가하고, 생명과 재산의 피해를 최소화 할 수 있는 적절한 대책이 필요하다. 본 연구에서는 먼저 지하구내 침수사고사례 조사를 통해 사고의 패턴을 분류하고 전기적 위해요소를 도출한다. 그리고 그것을 바탕으로 퍼지추론을 적용해서 침수상황을 통제하고 안전성을 평가하는 알고리즘과 시스템을 제안한다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제55권10호
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• pp.410-417
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• 2006

Generally, the training set of maximum $m{\times}L(m+f)$ patterns in the pattern recognition method is required for the real-time bus reconfiguration strategy when a main transformer fault occurs in the distribution substation. Accordingly, to make the application of pattern recognition method possible, the size of the training set must be reduced as efficient level. This Paper proposes a methodology which obtains the minimized training set by applying the pattern clustering method to load patterns of the main transformers and feeders during selected period and to obtain bus reconfiguration strategy based on it. The MaxMin distance clustering algorithm is adopted as the pattern clustering method. The proposed method reduces greatly the number of load patterns to be trained and obtain the satisfactory pattern matching success rate because that it generates the typical pattern clusters by appling the pattern clustering method to load patterns of the main transformers and feeders during selected period. The proposed strategy is designed and implemented in Visual C++ MFC. Finally, availability and accuracy of the proposed methodology and the design is verified from diversity simulation reviews for typical distribution substation.

• 한국기계가공학회지
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• 제16권5호
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• pp.134-140
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• 2017

Shape-from-shading (SFS) or stereo vision algorithms can be utilized to measure the shape of an object with imaging techniques for effective sensing in non-contact measurements. SFS algorithms could reconstruct the 3D information from a 2D image data, offering relatively comprehensive information. Meanwhile, a stereo vision algorithm needs several feature points or lines to extract 3D information from two 2D images. However, to measure the size of an object with a freeform surface, the two algorithms need some additional information, such as boundary conditions and grids, respectively. In this study, a stereo vision scheme using the depth information obtained by shape-from-shading as patterns was proposed to measure the size of an object with a freeform surface. The feasibility of the scheme was proved with an experiment where the images of an object were acquired by a CCD camera at two positions, then processed by SFS, and finally by stereo matching. The experimental results revealed that the proposed scheme could recognize the size and shape of freeform surface fairly well.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.3-3
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• 2018

최근 기후변화에 의한 강우패턴 변화로 국지성 집중호우가 증가하고 있으며, 이로 인해 서울 강남('12), 부산('13), 울산('16), 인천, 부산('17) 등 대도시 지역에서 침수피해가 증가하고 있다. 도시침수는 하천홍수 피해와는 달리 매우 짧은 시간에 피해가 발생하며, 시설물 파괴보다는 주택, 차량, 상가 침수로 인한 재산 및 인명 피해가 높은 비율을 차지하고 있다. 또한 도시침수는 다양하고 복합적인 원인에 의해 발생되므로, 상황관리에 어려움이 있다. 현재 도시침수 피해저감을 위한 대책으로 구조적인 대책과 복구사업을 중심으로 이루어지고 있다. 그러나 짧은 시간, 높은 강도의 호우에 의해 발생하는 도시침수는 이와 같은 대책으로는 한계가 있으며, 사전 대비 대응을 위해서는 예 경보 시스템 등 비구조적인 대책이 함께 이루어져야 한다. 또한 도시침수의 실시간 분석 및 모니터링 등 상황관리지원을 위한 도시침수 통합 관리 시스템의 도입이 필요하다. 따라서 국립재난안전연구원에서는 도시침수 상황관리를 위한 "도시침수 모니터링 시스템" 개발 연구를 2014~2016년에 걸쳐 수행하였다. 도시침수 모니터링 시스템은 실시간 AWS 및 RADAR 예측강우 기반의 예 경보, 침수예상도 및 침수위험지역 정보제공, 실시간 강우빈도분석, 다양한 기상정보 제공, SNS알림 서비스 등을 제공하여 담당자의 의사결정 지원이 가능하며, 2017년부터는 시범운영을 통한 고도화를 추진하고 있다. 본 연구에서는 시범운영 결과를 통해 시스템의 적용성을 검증하고, 개선사항을 도출하였으며, 향후 도시침수 모니터링 시스템의 전국화 운영을 위해 전국 읍면동단위의 위험기준 추정 방법을 제시하고자 한다.