목적 : 삼성서울병원 방사선종양학과에서는 1994년 개원 초부터 방사선치료를 받은 환자를 대상으로 자체 종양등록시스템을 운영하고 있다. 본 연구에서는 삼성서울병원 방사선종양학과 종양등록시 스템을 소개하고, 종양등록 현황을 분석하고자 하였다. 대상 및 방법 : 삼성서울병원 통합방사선관리 시스템의 한 부분이 종양등록 시스템이다 종양등록 시스템은 환자정보, 진단 정보, 치료정보로 구성되어 있으며, 모든 입력은 한 화면에서 이루어지며, 마우스만 가지고 입력이 가능하다. 2002년 7월까지 종양등록 시스템에 등록된 10,000예의 환자군에서 199명을 무작위 추출하여, 추출된 환자들의 등록된 종양정보와 실제 의무기록을 비교하여 입력이 누락되었거나 다른 정보가 등록되었는지 확인하였다. 결과 : 전체 대상 환자 199예 중 입력 오류가 발생한 경우는 15예(7.5%)에서 17건이었고, 진단정보와 치료정보에서 각각 8건, 9건이었다. 진단정보는 상병, 조직병리, AJCC 병기 및 전신수행능력이 잘못 입력된 경우였고, 치료정보중에는 병용치료 종류, 추적관찰 개시일 및 방사선치료 완결 유무 항목에서 오류가 있었다. 담당 의사별 오류를 분석하여 보았는데, 중복 점검이 시행된 경우에 모류는 3.7%에 불과하였지만 중복 점검이 되지 못한 경우는 15.6%의 오류가 있었다. 결론 : 종양등록 시스템을 이용하여 개별 항목별로는 모두 2% 이내의 오류에 불과하였다. 그러나, 정보의 질을 보다 향상시키기 위해서는 입력자의 성실성 및 종양등록에 대한 전문지식을 높이고, 주기적인 타당도 검사 및 중복점검 체계의 확립이 필요하겠다. 또한, 종합병원정보 시스템과 연계된 항목을 적극 활용할 수 있겠으나, 이를 위해서는 먼저 종합병원정보 시스템 내 종양등록 정보의 수준이 검증되어야 할 것이다.
복잡한 공정계통들로 구성된 원자력 발전소에서 정상적인 운전상태를 벗어나 이상사태로 진행될때 이를 조기에 진단하고 사고를 예방할 수 있는 제반 조치를 적절히 취하는 것은 플렌트 가동율을 향상시키고 사고의 심각성을 줄이기 위한 필수요건이 된다 이상사태 발생시 과도현상의 원인과 증상은 모호하고 복잡한 인과관계를 갖기 때문에 운전원의 실수를 유발할 수 있으므로 운전원을 지원할 수 있는 사고진단 시스템의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 일반화된 퍼지 추론 알고리즘의 개선된 퍼지진단방법론을 제시하고, 사고초기단계에서 주요 운전변수의 거동 변화에 따른 사고원인 및 사고유형을 정확하게 예측하고 일부 입력의 오류에도 진단의 신뢰성을 유지할 수 있는 원자력 발전소 사고유형 분류 시스템을 개발하고자 하였다.
웹의 개방성과 융통성은 웹의 교육적 활용을 높였으며, 다양한 기술을 이용한 웹기반 교수 시스템이 많이 개발되고 있다. 그러나 이들 WBI(Web Based Instruction)는 교육 효율성면에서 아직 부족한 점이 많다. 특히 현재가지 개발된 웹기반의 테스트 시스템들은 단지 학습자의 반응에 대하여 정오와 점수 제시에 그치고 있는 실정이다. 따라서 학습자들은 면대면의 수업에서처럼 사신의 부족한 능력에 대해 적절한 조언을 받기가 어렵다. WBI 가 학습자에게 단순한 테스트 결과만을 제시하지 않고, 학습 영역별 이해상태를 세밀히 진단하여 학습 정보를 제공하고, 특히 학습사의 오류에 대하여 이의 원인을 진단하여 제공한다면 이는 학습자에게 유익한 정보가 될 것이다. 본 연구에서는 학습자가 시간과 장소에 제한을 반지 않고 인터넷의 브라우저를 통해 본 교수 시스템에 접속하여 학습하면, 학습자의 반응에 대해 단순한 점수만을 제공하는 것이 아니라. 영역별 학습 성취도를 제시하고 부족한 점에 대해 조언하는 학습자 테스트 및 진단 시스템을 설계 개발하고. 그 방법을 기술하였다.
본 연구에서는 중학교 국어 교과과정에 있어서 부진아 학생을 위한 부진 영역을 진단을 지원할 수 있는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템을 학교 수업 현장에 적용함으로써 학습부진 학생들의 수준에 맞는 보충${\cdot}$심화학습이 이루어져 학습결손과 학습부진을 최소화하여 교수${\cdot}$학습의 목표를 알성하고 학업성취도를 향상시킬 수 있도록 하였다. 이 시스템에서의 입력은 36가지 변수가 제안된 코딩 기법을 이용하여 시스템을 위하여 학습데이터와 테스트데이터가 인코딩된다. 이 인코딩된 변수의 값들은 시스템의 입력 층의 값이 된다. 은닉 총의 뉴런 수는 학습 데이터를 이용하여 학습한 후 가장 좋은 성능을 보여주는 결과를 이용하여 결정하였다. 출력 층의 뉴런 수는 각 영역에 하나의 뉴런을 할당하여 4개의 뉴런을 사용하였다. 본 시스템을 개발하기 위해 다층 퍼셉트론 구조와 오류 역전파 알고리즘을 사용하였다. 영역진단 지원 시스템을 위해 학습 데이터로써 2,008개를 사용하였고, 테스트를 위하여 380개의 데이터를 사용하여 실험한 후 성능을 평가하였다.
최근 IT 서비스 발달과 함께 고장제어, 고장의 원인분석 등의 복잡한 문제에 대하여 적합한 해결책을 제시할 수 있는 효과적인 진단시스템의 필요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 진단 시스템분야에서의 시스템의 성능을 향상시키고, 최적의 진단을 수행하고자 사례기반추론과 인공신경망을 혼합한 지능형 진단 시스템을 제안 한다. 사례기반추론은 과거의 사례(경험)를 통해 현재의 제시된 문제를 해결하는 추론방식으로, 지식 획득이 덜 복잡하고, 정형화되기 어려운 규칙이나 문제영역이 불분명한 분야를 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 사례기반추론만을 이용해 추론된 사례는 증상에 대해 다수의 원인을 추론하게 된다. 이때 추론된 증상에 따른 다수의 원인은 동일한 가중치를 가져 불필요한 원인까지 진단해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 인공신경망의 오류역전파 학습 알고리즘을 이용하여 증상에 대한 원인들의 쌍을 학습 시킨 후 각각의 증상에 대한 원인의 가중치를 구해 제시된 증상에 대해 가장 발생 가능성이 높은 원인을 찾아내어, 보다 명확하고 신뢰성 있는 진단을 하는 데 그 목적이 있다.
A diagnostic system has been developed which reports modeling errors generated when exchanging CAD data using IGES (Initial Graphics Exchange Specification) format. The system determines whether the CAD data contains errors. It also helps to define the criteria for determining the integrity and interoperability of CAD data with downstream applications of another CAD/CAM/CAE/PDM systems. The methodology of our algorithms is to analyze IGES model data by identifying errors and anomalies with respect to the diagnosis of geometry and topology. The GUI (Graphic User Interface) of the developed system helps users to input values and to visualize diagnostic results at real time.
최신 발전제어시스템은 신뢰성, 편의성 및 범용성 크게 세가지 설계의도를 가지고 개발되고 있다. 다중화제어기, 이중화통신, 진단 및 감시시스템 등을 채택하여 높은 신뢰성을 확보하였으며 프로그램 오류파악 및 수정 등의 편의성이 좋은 기능블럭형 타입 프로그램을 이용하여 제어로직을 작성하고 있다. 또한, 발전방식 및 제어대상에 관계없이 활용 가능한 범용적인 고속제어시스템을 개발하여 발전소에 적용하고 있다. 본 논문에서는 최근 전력연구원에서 개발한 고속의 기능블럭형 제어기와 다중화기술이 결합된 여자시스템의 설계구성 및 특징을 기술하고 시스템의 신뢰성확보를 위해 수행한 성능시험 결과를 수록하였다.
본 연구는 지형도면 고시 및 등재 절차에서 발생하는 용도지역지구 데이터의 오류 유형과 원인을 밝힘으로써 데이터 정비방안을 마련하는데 목적을 두고 있다. 우리나라는 미국과 같은 규정중심의 토지이용규제방식이 지배적이다. 즉 법령 내 토지이용규제방식에 따라 정부는 전국의 모든 필지에 용도지역지구 지정과 행위제한 사항을 두고 있으며, 토지소유자들은 국토이용정보체계를 통해 내 토지의 토지이용규제사항을 확인하게 된다. 더 나아가 토지이용계획확인서는 개인 간의 토지거래나 개발행위허가와 같은 행정처분의 결과에 영향을 미치는 중요 토지정보임을 확인할 수 있다. 그러나 현재의 지형도면고시를 통해 토지이용규제정보가 생산되는 절차와 데이터의 구축 과정에서 발생되는 데이터 오류들이 존재한다. 이에 본 연구에서는 지자체 여건을 고려해 유형별로 데이터 실증 가능한 4개 지자체를 선정하였고, 분석을 위한 데이터를 수급하고 오류 검정 방법을 수립하여 수행한 결과 어떤 유형의 데이터 오류가 많고, 발생 원인이 무엇인지를 진단하였다. 다수의 오류는 첫째, 분산된 시스템 환경에서 실제 지형도면 고시 결과와 시스템의 데이터가 다르게 표기되는 등 국토이용정보체계 내 데이터 구축 및 관리상의 오류이고, 둘째, 지형도면고시 작성 지침 내 검수 기준과 절차가 마련되어 있지 못하고 민간업체 위탁으로 데이터 정비를 하면서 발생하는 전문성 부족의 오류, 셋째, 베이스 맵으로 사용되고 있는 연속지적도와 용도지역지구DB와의 관계성에서 오는 오류로 분석되었다. 이상의 결과들을 바탕으로 데이터 정비방안들을 제시하였고, 이러한 결과들이 「제3차 국토이용정보체계 구축계획」 수립 이후 현재 진행되고 있는 국토이용정보플랫폼(KLIP)의 구축과 법제도 개편하는 과정에서 반드시 고려되어야 할 것이다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제16권1호
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pp.90-97
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2005
목 적 : 본 연구에서는 연속수행검사인 ADS와 지능검사의 각 소검사 점수간의 상관관계를 분석하여, 실제로 두 검사의 결과를 종합하여 진단을 내릴 때에 유용하게 활용할 수 있도록 하려고 하였다. 방 법 : 2001년 1월부터 2001년 12월까지, 서울 소재 대학 병원 신경정신과를 방문한, 만 5세에서 14세까지의 아동 91명의 KEDI-WISC와 ADS 점수를 상관 분석하였다. 결 과 : 누락오류율은 기호쓰기, 숫자외우기, 산수문제와, 오경보오류율은 모양 맞 추기, 빠진곳 찾기, 산수, 숫자외우기, 기호쓰기와, 정반응시간의 평균은 기호쓰기, 정반응시간의 표준편차는 동작성 지능지수, 기호쓰기와 유의한 상관을 보였다. 결 론 : 기존에 주의집중력과 관련이 있다고 보고된 지능검사의 소검사들이 ADS 점수와 유의한 상관을 보였다 진단별 주의집중력의 양상을 검사를 통하여 구분할 수 있는지와 관련된 연구 등 후속연구들이 필요할 것이다.
근래에 송전철탑의 수명연장과 유지관리 비용 절감을 위한 관심이 증가하고 있다. 그러나 송전철탑 부재의 부식 열화도를 진단하는 재래적인 방법으로서 육안점검은 점검자 개인의 지식과 경험의 차이에 따라 오류를 야기하는 문제점을 내포하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 송전철탑 강 부재에 대한 부식열화 검사장비를 개발하였다. 개발된 검사장비는 부식열화 영상 촬영장치 및 컴퓨터 기반 진단 시스템으로 구성된다. 영상처리에 적합한 열화영상을 확보하기 위하여 촬영장치를 개발하여 촬영방법을 표준화하였으며, 진단 시스템은 RGB 컬러영상처리 기법에 기초하여 송전철탑 부재의 부식 열화도를 자동적으로 평가하도록 설계하였다. 개발된 부식열화 검사장비는 송전철탑 부식에 대한 최적 유지보수 시기를 결정하는 것에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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