• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1035-1036
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• 2023

본 논문은 저시력자를 위한 체외진단 의료기기 결과 판독 시스템을 제안한다. 이 시스템은 YOLOv8n 객체 탐지 모델을 기반으로 하며, 라즈베리파이4B+에서 홈 디바이스 형태로 구현하였다. 사용자는 음성 및 물리 버튼을 통해 명령을 입력하고, 동작 감지를 통해 자동으로 체외진단 의료기기를 촬영하여 학습된 모델로 결과를 판독하고 해당 결과를 사용자에게 출력한다. 또한, 판독 결과물과 함께 검사 일시 및 의료기기 종류를 데이터베이스에 저장하여 사용자에게 보다 높은 편의성을 제공한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.78-83
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• 2019

소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 패턴 인식 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 DWT와 인공신경망 기반 패턴 인식 기법을 이용한 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 기계의 결함을 효과적으로 탐지하기 위해 DWT를 이용해 대역별 분해 후 최상위 고주파 부대역과 최하위 저주파 부대역을 제외한 나머지 부대역의 PSD를 구하여 인공신경망 기반 분류기의 입력으로 사용한다. 그 결과 본 연구에서 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.121-126
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• 2020

소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 딥러닝 기반 이미지 분류 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 스펙트로그램 이미지를 이용한 CNN 기반 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 제안한 방법은 기계의 결함 시 발생하는 주파수상의 특징 벡터를 효과적으로 추출하기 위해 STFT를 사용하였으며, STFT에 의해 검출된 특징 벡터들은 스펙트로그램 이미지로 변환하여 CNN을 이용해 기계의 상태별로 분류한다. 그 결과는 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.345-348
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• 2012

본 논문은 만성질환 환자를 위한 인체 삽입형 시스템을 구현하기 위해서 의료용 통신 기술을 사용한 생체신호의 송수신 및 제어가 가능하며, 무선전력전송 기술을 통해 반영구적 사용을 가능하게 하는 IT융합형 인체 삽압형 시스템 플랫폼 원천기술을 개발하고 생리기능(혈당, 혈압, 심장박동 등) 감시가 가능한 이식형 융복합 시스템 기술에 관하여 분석하였다. 인체삽입형 생리기능 자동감시 시스템은 사후진단 및 치료에서 능동적인 조기진단과 예방으로 진화하고 있으며 신기술 및 융합 기술이 의료기기의 응용 범위를 더욱 확대하는 방향으로 가고 있다. 미국/유럽 등 선진국이 대부분의 시장을 차지하고 있으므로 국내개발 성공시 수입대체 효과뿐만 아니라 기술적 격차 극복을 통한 세계 시장 진출도 가능하다. 이 분야는 세계적 경쟁력을 가진 국내 IT 산업과의 강한 시너지를 통하여 복합 기술형 첨단 의료기기의 기술경쟁력을 제고하고, 진입장벽이 높은 미래 첨단산업 시장 진출에 의한 국가전략산업 육성에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2005년도 창립60주년 기념 추계 학술대회
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• pp.205.2-205.2
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• 2005

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.784-786
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• 2001

최근에 일어나는 해킹의 대부분은 스캐닝 도구를 이용하여 공격하고자 하는 시스템의 취약점을 수집한 후, 이를 바탕으로 인터넷에서 배포되고 있는 취약점에 대한 공격도구를 이용하여 시스템에 침투하고 있다. 반면 시스템 취약점 보완에 대한 시스템 관리자의 관리 소홀로 인하여 무분별한 해킹의 대상이 되어 다른 시스템을 공격할 수 있는 새로운 시스템으로 이용된다. 따라서 본 논문에서는 웹 기반에서 시스템의 취약점을 보완하기 위한 연구의 일환으로, 리눅스 기반의 시스템을 원격으로 진단하고, 이를 바탕으로 시스템의 취약점이 되는 데몬 서비스 프로그램에 대한 업데이트를 웹에 접속하여 자신의 시스템 진단내용을 확인하고, 업데이트 하고자 하는 서비스 프로그램을 선택하여 생성된 스크립트를 실행함으로써 자동적으로 설치되기 위한 스크립트를 생성해 주는 시스템을 개발하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.183-194
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• 2020

최근 영유아 성장기에 발생하는 고관절 이형성증(Developmental Dysplasia of Hip, DDH)의 숫자가 늘어나고 있다. DDH는 영유아 성장을 방해하고 다른 부작용도 많이 발생시키기 때문에 최대한 조기에 발견하여 치료해야 한다. 최근 들어 Convolutional Neural Networks (CNN) 및 개선된 Resnet50을 활용한 머신러닝 기법이 초음파 영상 분석에 많이 활용되고 있다. 연구 결과를 보면 컴퓨터 보조 이미지 분석이 의료현장에서 객관성과 생산성을 크게 향상시키고 있다. 본 연구의 결과는 정형외과에서의 난제인 초음파 영상을 통한 DDH 컴퓨터 보조 진단 알고리즘에도 충분히 활용될 수 있다는 것을 보여주고 있다. 본 논문에서는 CNN을 활용하여 DDH를 자동으로 측정하고 진단할 수 있는 컴퓨터 보조 진단 알고리즘을 제안하였다. DDH 측정을 위해 유아 고관절의 정상/비정상 판독을 위해 Acetabulum-Femoral head의 angle을 자동으로 계산하였으며 기존 영상을 딥 러닝하여 진단을 자동으로 하는 알고리즘을 설계하였다. 실험 결과 의사와 비교하여 진단의 속도와 정확도가 향상된다는 것을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.197-205
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• 2003

효과적인 교수활동을 위해서는 교수자가 학습자의 현 수준을 정확히 파악해야 한다. 학습자의 수준 파악을 위해서는 일반적으로 진단평가를 활용한다. 그러나 시간상의 제약으로 인해 교수자가 필요로 하는 모든 경우에 학습자의 수준 파악을 위한 진단평가를 실시하기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 교수자 교수방법의 효율화를 위한 웹 기반 진단평가시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 교수자가 웹을 통해 원하는 평가문제를 수시로 입력하는 것이 가능하며 학습자는 자신의 수강과목의 일정에 따라 시공간 제약 없이 개별적으로 온라인 진단평가를 수행할 수 있다. 또한 제안하는 시스템에서는 각 학습자의 평가결과를 자동으로 처리하여 교수자가 학습자의 현재 수준을 분석하고 교육 수준을 결정할 수 있는 다양한 통계 자료를 제시해준다.

• 한국음향학회지
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• 제19권4호
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• pp.31-36
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• 2000

본 논문에서는 음성 인식을 이용한 자동 교환 시스템을 구현하고, 성능을 평가하였다. 이 시스템은 다수의 구성원과 조직 체계를 가지는 관공서나 일반 기업, 학교 등의 교환 서비스를 음성 인식을 통하여 자동으로 제공한다. 본 시스템에 사용된 음성 인식기는 SCHMM(Semi-Continuous Hidden Markov Model) 기반으로 한 전화망에서의 화자 독립 고립 단어 가변 어휘인식기(Speaker-Independent, Isolated-Word, Flexible-Vocabulary Recognizer)이며, 실시간 구현을 위해 사용한 DSP(Digital Signal Processor)는 Texas Instrument 사의 TMS320C32이다. 자동 교환 서비스를 위하여 음성 인식 기능 외에도 음성 인식 DSP 진단 기능과 인식 대상 어휘의 추가 및 변경을 위한 운용 단말을 구현하여 운용의 편의성을 추구하였다. 본 시스템의 인식 실험은 음성 인식 구내 자동 교환 시스템용 1300여 어휘(부서명, 인명 등)에 대해서 8명의 화자가 유선 전화망에서 수행하였으며 인식률은 91.5%이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.406-409
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• 2000

이 논문에서는 웹 서버에 발생할 수 있는 장애 항목들을 정의하고, 발생한 장애를 자동적으로 진단하고 이를 검출하기 위한 방법을 규칙기반 추론기법을 사용하여 제안하였다. 즉, 웹 서버 관리에서 발생할 수 있는 장애 항목을 정의하고, 장애를 진단하기 위한 규칙을 제안하였는데, 장애 항목으로는 프로세스 장애, 서버 과부하, 인터페이스 장애, 구성 및 성능 장애를 정의하였으며, 각 장애 항목을 진단하기 위한 지식을 활성 네트워크기법을 적용하여 표현하고, 이를 시스템 레벨 장애 진단 생성규칙과 서비스 레벨 장애 진단 생성규칙으로 정형화하였다. 그리고 제안한 장애 진단규칙의 타당성을 증명하기 위한 장애 환경 구성을 구성하고, 각 장애 환경에 대한 생성규칙 적용과정을 실험을 통하여 제시하였다. 이 논문에서는 기하 급수적으로 증가하는 웹 서버의 장애를 관리하기 위한 메커니즘 제안함으로써 웹 서버 관리에 소요되는 관리자의 노력을 최소화할 수 있는 지능적인 장애 관리를 위한 방법론을 제시하고자 한다.