본 연구는 VGGNet을 사용하여 광섬유 복합가공 지선 설비의 양/불량 판별을 수행한다. 광섬유 복합가공 지선이란, 전력선의 보호 및 전력 시설 간 통신을 담당하는 중요 설비로 고장 발생 전, 결함의 조기 발견 및 유지 관리가 중요하다. 현재 한국전력공사에서는 드론에서 촬영된 영상을 점검원이 이상 여부를 점검하는 방식이 주로 사용되고 있으나 이는 점검원의 숙련도, 경험에 따른 정확성 및 비용과 시간 측면에서 한계를 지니고 있다. 본 연구는 드론에서 촬영된 영상으로 VGGNet 기반의 양/불량 판정을 수행했다. 그 결과, 정확도 약 95.15%, 정밀도 약 96%, 재현율 약 95%, f1 score 약 95%의 성능을 확인하였다. 결과 확인 방법으로는 설명 가능한 인공지능(XAI) 알고리즘 중 하나인 Grad-CAM을 적용하였다. 이러한 광섬유 복합가공 지선 설비의 양/불량 판별은 점검원의 단순 작업에 대한 비용 및 점검 시간을 줄이며, 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있게 해준다. 또한, 고장 결함 발견에 있어서 객관적인 점검을 수행하기 때문에 일정한 점검 품질을 유지한다는 점에서 적용 가치가 있다.
본 연구에서는 지상형 원격탐사장비인 ADC(Agricultural Digital Camera)를 통해 획득한 영상으로부터 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 값을 산출하여 소나무 재선충병 감염목의 조기감별에 대한 가능성을 알아보고자 하였다. 재선충에 감염된 임목의 잎은 시들음 현상을 보이게 되고, 이것은 NDVI의 감소를 유발하므로, 정상목과 감염목은 시기에 따라 NDVI 변화양상이 다르게 나타난다. 이러한 현상에 착안하여, 시기에 따라 임목의 NDVI 값의 변화량을 보여주는 DI(Detection Index)를 고안하여 감염목의 판별에 사용하였다. 2007년 5월부터 8월까지의 획득된 영상으로부터 감염목과 정상목의 DI 값을 산출한 후, GLM(General Linear Models)을 이용하여 분석한 결과 6~8월 DI 값이 가장 낮은 유의수준(0.0001)에서 두 집단 간에 차이를 보였다. 6~8월 DI 값으로 감염목과 정상목의 집단 간의 차이를 판별분석(Discriminant Analysis)한 결과, DI 값을 통한 감염목과 정상목의 분류정확도(Hit Ratio)는 71.9%였고, 잭나이프(Jack-knife) 추정방법을 사용했을 때는 73.5%의 정확도를 얻었다. 위의 결과를 통해 DI는 감염목과 정상목을 판별하는데 유용한 지수라고 판단되고, 재선충병에 의한 피해를 방지하는데 도움을 줄 수 있을 것이라 사료된다.
본 연구에서는 이중 시간 PET/CT 검사에서 지연검사 시간이 다른 두 그룹의 40명의 췌장암 환자에 대한 SUV 데이터의 통계 분석을 통해 최적의 지연검사 시간을 제시하였다. 췌장암의 유무를 확인해야 될 이중 시간 PET/CT 검사에서 새로운 수학적 예측 모델을 만들어 정확도 높은 최적의 지연검사 시간을 제시하였다. 시간에 따른 포도당 대사를 적용한 방사능 붕괴식을 예측 모델로 제시하였다. 지연검사 시간이 다른 두 그룹의 데이터를 가지고 시뮬레이션한 결과 PET/CT에서 췌장암 판별을 위한 최적의 지연검사 시간이 131.5분으로 제시하였다. 제안된 지연검사 시간은 췌장암 결정에 적용될 수 있는 통계적 유의 수준을 보였다(p<0.05). 제안된 지연 검사 시간 131.5분을 결정하여 검사를 진행할 때, 췌장암 조기 판별에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
간 질환은 다양한 원인에 의해서 이환되며 초기에는 이상증세가 나타나지 않아 조기 진단이 어려운 질병이다. 특히, 간 질환이 진행될수록 이상증세가 빈번히 나타날 뿐만 아니라 다양한 합병증을 동반할 수 있어 조기진단이 반드시 필요하다. 간 질환이 진행이 될수록 중증도가 높아지며 간조직 내에서는 결절(nodule) 생성 빈도가 높아진다. 간 질환을 비침습적으로 진단하기 위한 검사 방법 중 하나인 의료영상 진단에서도 간 결절과 간질환 중증도에 따라 판별이 어려운 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 본 연구에서는 간 결절에 대한 점수를 산출하여 간 질환에 대한 중증도를 판단할 수 있는 정량분석 소프트웨어를 개발하였으며 임상 간 질환 환자의 의료 영상을 분석하여 임상적 의의를 찾고자 한다.
속성수로 활용되는 버드나무속 식물들은 생식기관과 영양기관의 성장 시기가 달라 형태적 특성 평가를 위해 수년간의 조사 기간이 요구된다. 따라서 바이오매스 우수 버드나무속 교잡종 육성의 성공 여부를 조기 판별하기 위한 식별 기술이 필요하다. DNA 마커는 식물의 생장단계와 관련 없이 탐색할 수 있으며 환경에 영향을 받지 않는 장점이 있다. 식물의 계통 분류 시 주로 사용되는 엽록체 DNA는 유전자 염기서열의 변이가 비교적 크지 않은 장점이 있으나 대부분의 활엽수에서 모계를 통해 유전되는 특징이 있다. 하지만 종간 교잡종의 식별은 각각의 부모종과 구분할 수 있어야 하므로 본 연구는 엽록체 DNA가 아닌 핵 DNA를 대상으로 분석하였다. 본 연구의 목적은 호랑버들을 암나무로 갯버들을 수나무로 인공교배하여 육성된 종간 교잡종을 식별하는 핵 DNA 마커를 탐색하는 것이다. 이를 위해 버드나무속에서 개발된 총 35개의 nSSR (nuclear Simple Sequence Repeat) 마커를 대상으로 호랑버들과 갯버들, 종간 교잡종의 식별 가능성을 평가하였다. 분석 결과 호랑버들과 갯버들, 종간 교잡종 간 차이를 나타내는 2개의 핵 DNA 마커를 선발하였다. 따라서 선발된 핵 DNA 마커를 활용하여 호랑버들과 갯버들, 종간 교잡종의 조기 식별에 활용이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구는 초진시의 골격형태로부터 이모장치에 대한 반응성을 예측하는 지표를 구하여 III급부정교합환자의 조기 치료를 결정할 때 고려할 수 있는 기준를 마련하기 위해 시행하였다. 성장기의 골격성 III급 부정교합아동 40명을 연구대상으로 하였으며, 이들을 영구치열완성 이후의 교합의 안정성과 최대성장기 이후의 안모의 개선도를 기준으로하여 양호반응군 25명과 불량반응군 15명으로 나누었다. 초진시 두 군 사이에 현저한 차이를 보이는 주요 골격계측항목을 선택하고, 판별분석을 시행하여 다음의 결과를 얻었다. 1. 치료전 $Bj\ddot{o}rk$ sum, 전후안면고경비율, genial angle, lower genial angle, occlusal plane to SN, occlusal plane to AB plane angle 등의 항목에서 두 군 사이의 유의성이 인정되어 양호반응군이 불량반응군에 비해 치료전에 보다 수평적인 안모형태를 지니고 있었음을 알 수 이었다. 2. $Bj\ddot{o}rk$ sum등 두군사이에 유의한 차이를 보인 각 항목들의 임계값과 판별력을 구하였다. 3. 판별에 기여도가 높은 세 항목 즉, $Bj\ddot{o}rk$ sum, genial angle 그리고 occlusal plane to An plane angle을 이용한 판별식을 구하였으며, 이를 이용할 때 본 연구에 사용된 표본의 $85\%$를 올바르게 판별할 수 있었다.
알츠하이머병은 주요한 공중보건 문제로 나타나며 연구분야에서도 최우선적인 과제이다. 알츠하이머병(AD)에서 뇌척수액(CSF)을 활용한 바이오마커인 아밀로이드-β(Aβ42), 총 타우(T-tau) 및 인산화 타우(P-tau)가 알츠하이머병 병태생리학의 핵심 요소를 반영한다. 임상 연구 및 새로운 측정법을 통한 임상적으로 활용되는 진단은 전임상 알츠하이머병에 대해 민감적이고 특이적이며 신뢰할 수 있는 바이오마커의 발굴, 뿐만 아니라 치매의 조기 발견 및 감별 진단과 질병 진행 모니터링에 도움이 되는 검사법의 개발에도 중요할 것이다. 증상 전 단계에서 AD의 조기 발견은 시냅스 손상 및 신경 손실이 확장되기 전에 개입이 수행되기 때문에 치료 개입을 조기에 가능하게 하고 치료 성공을 위한 가능성이 더 큰 좋은 기회로 이어진다. 따라서 새롭고 접근하기 쉽고 비용이 적게 드는 바이오마커를 임상 진단에 활용하는 것이 매우 유익할 것이다. 치매의 초기단계에 일어나는 병리학적 변화나, 질병의 진행정도를 추적할 수 있는 다양한 바이오마커들의 진단방법을 찾는 일은 치료제 개발처럼 중요한 연구 분야이다. 조기진단을 위해 임상증상을 대변하거나(surrogate marker), 증상이 나타나기 이전 상태를 측정할 수 있는 새로운 진단마커가 필요한 상황이다. 이러한 이유로 인지기능 저하정도를 측정하여 정상, 경도인지장애(mild cognition impairment, MCI) 및 전임상(preclinical) 상태의 사람을 판별할 수 있는 바이오마커(biomarker)를 활용한 조기진단법 개발의 중요성이 강조되고 있다.
인간과 마찬가지로 가축도 체온의 변화로부터 질병의 유무를 판별할 수 있는 정보를 제공한다. 그 중 소의 경우, 유열, 중독, 설사, 식체, 만성장염, 감기, 폐렴, 탄저병 등의 질병을 예측 할 수 있다. 따라서 주기적으로 체온을 측정하고 분석함으로써 질병을 조기 발견하고 빠르게 대처하여 손실을 최소화 할 수 있는 가축용 체온 측정 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 주기적인 자동 측정과 위험 상태 알림 기능을 갖추고 있으므로 줄어드는 인력에 대한 대안과 가축의 품질 관리에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
$\square$ 연구 프로세스 $\bigcirc$ 연구 프로세스 무기(장비)의 개발 프로세스의 시작 점 ☆ 무기(장비)개발의 지연, 비용 증가, 개발 실패의 중요한 발생 요인 내포 $\bigcirc$ 연구 프로세스의 전통적 관점과 현재의 프로세스적 관점 ☆ 전통적 사고: 전문 연구자의 과도한 통제는 긴장 유발 가능으로 연구프로세스를 ‘블랙 박스’로 인식 ☆ 현재: 연구의 가시성과 모니터링 가능 $\bigcirc$ 연구 프로세스의 개선 추진 요인 ☆ 컴퓨터를 이용한 실험실 모델/분석, 컴퓨터 기반의 현장 시험과 결과의 커뮤니케이션, 추적 시스템/프로젝트 관리 시스템, 프로젝트 상에서 정보의 광범위한 유포 $\bigcirc$ 체계개념연구 프로세스의 프로세스 개선전략 ☆ 연구 프로세스 개선 추진요인을 통해, 연구 관련 정보를 관리 사업을 과속화/지연, 자원활용 극대화, 전망이 어두운 사업을 판별 조기 취소 ☆ 정보기술과 추진요인이 지닌 능력의 결합으로 개선 유도 ☆ 유의점: 연구에 종사하는 과학자, 전문 연구자의 전통적 독립성, 자율성과 신중한 균형 유지(중략)
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted fuzzy Membership Funcstions, NEWFM)을 이용하여 심전도 신호로부터 조기심실수축(Premature Ventricular Contraction, PVC)을 판별하는 퍼지규칙을 추출하고 있다. NEWFM은 자기적응적(self adaptive) 가중 퍼지소속함수를 가지고 주어진 입력 데이터로부터 학습하여 퍼지규칙을 생성하고 이를 기반으로 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 분류 성능 평가를 위하여 MIT/BIH 부정맥 데이터 베이스를 사용하였으며, NEWFM의 입력은 심전도의 파형에 웨이블릿 변환을 적용하여 추출된 웨이블릿 계수를 사용하였다. 여기에 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 낮은 계수를 제거하면서 최소의 m 개 특징입력만을 사용한 하이퍼박스로 단순화 시킨다. 이러한 방법으로 추출된 2개의 웨이블릿 계수를 사용한 퍼지규칙은 $96\%$의 PVC 분류성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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