• Proceedings of The KACE
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• 2018.01a
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• pp.115-118
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• 2018

본 연구는 대학원생의 연구 수행을 위한 학술적 역량 진단 및 평가를 기반으로 하여 성취 과정을 지원하는 대학원생의 표준 학술능력 진단평가 도입을 제안하고자함을 목적으로 하였다. 이를 위하여 호주 시드니 대학교의 대학생 학업능력 진단평가 모델인 MASUS(Measuring the Academic Skills of University Students A Diagnostic Assessment)를 연구대상으로 선정하고 질적연구 방법 중 도구적(instrumental) 사례연구를 선택하였다. 이에 따라, 자료 수집 단계에서 시드니대학교 학습지원센터 관계자와의 반구조화된 면대면 인터뷰 및 문헌자료를 정보원으로 하여 자료를 분석함으로써 MASUS의 특징과 시사점을 도출하였다. 이를 기반으로 학문적 소양으로서의 글쓰기 능력의 의미와 중요성을 고찰하고, 이를 통해 대학원생 학술 역량 진단평가 도입의 당위성을 부여하였다. 본 연구를 통해 향후 모든 대학원에서 범용적으로 적용할 수 있는 객관적이고 신뢰도 높은 표준 진단평가 모델을 개발하여 긍정적인 진단문화를 형성할 수 있기를 바라는 바이다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2012.02a
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• pp.525-525
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• 2012

플라즈마 밀도와 전자온도는 반도체 및 디스플레이 공정결과에 결정적인 역할을 하므로 그에 대한 진단법 연구는 필수적이다. 하지만 대부분의 연구는 공정플라즈마와 같이 프로브 팁이 증착된 환경에서는 진단이 힘든 실정이다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 부유전위 근처에서 고조파 진단법(floating harmonic method)에 대한 연구가 제시되었다[1]. 저밀도 플라즈마에서는 제 2 고조파의 측정이 어렵기 때문에 전자온도를 정확히 측정하기 힘들 수가 있다. 따라서 이에 대안으로 본 논문에서는 부유 고조파 진단법을 기반으로 하여 진폭과 주파수를 다르게 한 두개의 소신호 정현파 전압신호를 동시에 인가하여 플라즈마 변수를 진단하는 방법을 개발하였다. 본 방법을 이용하여 유도결합 아르곤 플라즈마에서 RF전력과 압력변화에 따라 플라즈마 변수진단을 진행하였고, 기존의 고조파 진단법의 결과와 일치하는 경향을 보이는 것을 확인하였다. 이 방법은 측정된 전류의 고조파 성분을 이용하지 않고 기본주파수를 가지는 전류의 크기 비율을 사용하여 전자온도 값을 구하기 때문에 저밀도 플라즈마에서 정밀한 진단이 가능할 것으로 예상된다.

• Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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• v.37 no.1
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• pp.1-12
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• 2010

진단적 복강경을 하지 않으면 자궁내막증의 진단이 불가능하다는 점은 의사들이 해결해야 할 과제 중 하나이다. 아직까지는 자궁내막증을 진단할 수 있는 획기적인 표지자가 없기 때문에 CA-125 같은 종양 표지자의 혈중 농도를 측정하였으나 진단 도구로 이용하기에는 한계가 있다. 이러한 이유로 초기 자궁내막증을 진단할 수 있는 방법을 연구하기 위한 여러 시도들이 있었는데 특히 자궁내막증 1, 2기 환자에서 병의 초기 상태에 복강경적 치료를 하였을 경우 자연 임신 성공률이 2배 가까이 높은 것으로 보고되었기 때문에 불임 여성에 있어 자궁내막증의 진단 시기는 임상적으로도 그 중요성이 매우 크다고 할 수 있겠다. CA-125는 자궁내막증 환자의 추적관찰에 있어 특이도가 높은 편이며 효용성이 있는데 특히 수술적 치료 후 장기적으로 병의 활성 혹은 재발을 평가하는데 있어 유용하다. 무작위적인 임상 연구 결과 자궁내막증과 관련된 불임이나 통증은 수술적 치료시 분명한 이득이 있는 것으로 보고된 바84 자궁내막증은 적절한 진단과 치료가 중요한 질환이라는 점을 다시 한번 상기해야 한다. 또한 병의 진행에 따른 여러 면역학적인 변화들이 확인되면서 자궁내막증의 진단에 있어 면역학적 표지자의 중요성이 부각되고 있다. 그 중에서도 복막액이나 혈청 내 사이토카인은 진단 도구로서 그 가능성에 주목을 받고 있으며 이에 대한 대규모 연구가 추후 필요할 것으로 사료된다. 최근의 면역학적 발견과 DNA 기술 발전은 자궁내막증의 진단에 있어 핵심적인 screening 도구의 발견에 일조할 것이며 이러한 기술적 발전을 근간으로 하여 머지 않아 획기적인 표지자가 개발될 것으로 기대한다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2005.09a
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• pp.213-219
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• 2005

본 연구에서는 교사의 전문성 영역의 한 부분인 학생 평가 전문성을 교사 스스로 진단해 보고 진단 결과에 대해 적절한 처방을 제공받을 수 있는 교사의 학생 평가 전문성 자기진단 프로그램을 개발하고자 하였다. 이를 위해 선행 연구와 문헌 조사를 통해 교사의 학생 평가 전문성을 구성하는 요인을 규명하고 이를 범주화하여 학생 평가 전문성 진단 도구를 구안하였다. 교사의 학생평가 전문성 구성 요인은 1990년에 미국의 AFT(American Federation of Teacher), NEA(National Education Association), NCME(National Council on Measurement in Education)가 공동으로 발표한 ‘학생 평가를 위한 교사의 평가전문성 기준(Standards for teacher competence in Educational Assessment of Student)’ 7가지를 연구자가 진단 도구 개발에 적합하도록 ${\circled1}$평가 방법의 선정, ${\circled2}$평가 도구의 개발, ${\circled3}$평가 실시?채점 및 성적 부여, ${\circled4}$평가 결과의 해석?분석?활용?의사소통의 4개 영역으로 재구성하였다. 진단도구를 개발하는데 있어서는 전문성 구성 요인별로 설문 형식의 질문에 답하고 이를 종합하여 점수를 매기는 방식보다는 구체적인 상황과 사례를 제시하고 이에 대해 평가를 해보게 하는 방식을 이용하여 평가 능력을 실질적으로 진단할 수 있게 하는데 초점을 맞추었다. 개발된 프로그램은 교사가 외부로부터 평가 받는데 소극적인 점을 감안하여 교사 스스로 자기를 진단할 수 있는 도구를 제공하고자 했으며, 진단 도구를 통해 밝혀진 결과에 대해 처방이나 안내를 함께 제공하여 교사가 자신의 평가 전문성을 제고하는데 보다 적극적으로 나설 수 있도록 도울 수 있는 프로그램으로 개발하려 하였다. 또한 이 프로그램을 교사가 활용하는 과정에 대한 조사 연구를 통해 궁극적으로는 교사의 학생 평가 전문성 신장을 위해 필요한 외부 지원이 무엇인지 추출하고 이러한 지원 체계와 교사가 능동적으로 이어질 수 있는 방안을 모색해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.10a
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• pp.181-182
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• 1999

배출원에서 배출된 대기오염물질은 바람장에 의해 대기 중에서 이류 및 확산되므로 바람장에 대한 보다 정확한 이해와 재현(characterization) 및 예측(prediction)은 대기오염 연구에 필수적이라고 할 수 있다. 대기오염 모델에 사용되는 기상 자료는 진단적 방법 또는 예단적 방법에 의해 산출될 수 있는데 진단적 방법보다는 예단적 방법이 자료의 시ㆍ공간적 제약이 적으므로 예단적 방법을 선호하는 추세이다.(중략)

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.2 no.1
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• pp.11-26
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• 1996

본 논문에서는 화학공정의 이상 진단을 위한 지식 기반 조업 지원 시스템의 개발에 관하여 살펴보고자 한다. 조업지원 시스템에서 가장 핵심적인 부분은 공정에 비정상 상황이 발생한 경우 이를 감지하고, 공정에 발생한 증상들을 분석하여 이상의 근본 원인을 찾아내는 작업-이상 진단이다. 이상 진단을 효과적으로 수행하기 위해서는 적절한 데이터의 해석이 매우 중요한데, 기존의 데이터 해석법들은 정상상태에 기반한 방법들을 동적거동을 효과적으로 표현하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 RBF에 기반한 신경망을 사용하여 동적을 효과적으로 표현할 수 있는 정성적인 데이터 해석 모듈을 구축하였으며, 이 모듈에서는 공정에서 측정된 정략적인 센서값들을 정성적인 정보로 가공하여 이상진단 모듈에 제공한다. 본 연구에서는 효과적인 이상진단을 위하여 기존의 인과관계 그래프 모델(Cause Effect DiGraph)에 기반한 두가지 그래프 모델을 개발하였다. RCED(Reduced Caue Effect Digraph)는 공정의 측정 변수만으로 공정의 인과관계를 표현하는 오프라인으로 구축된 지식베이스 모델이며, PGTT(Pattern Graph Through Time)는 공정에서 발생한 증상간의 인과관계를 실시간으로 나타내는 동적인 모델이다. 이상, 신경망에 기반한 정성적인 데이터 해석 모듈과 이상진단 모듈을 전문가 시스템 도구인 G2를 DEC AlphaStation 상에서 폴리프로필렌 공정에 대한 조업지원전문가 시스템을 구축하고 이를 적용하여보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1051-1053
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• 2011

본 논문은 병리진단지식을 활용한 조직세포 영상의 암진단을 위한 온톨로지 기반의 진단 프레임워크를 제안한다. 병리진단 분야는 환자로부터 획득한 조직셈플을 전자현미경을 이용하여 조직의 구조적 특징과 형태학적특징을 기반으로 진단을 한다. 이러한 형태의 진단은 의사의 주관적인 경험에 많이 의존하기 때문에 같은 병증에 대해서도 의사들마다 다른 진단을 하게 된다. 최근 이러한 주관적인 경험에 의한 오진을 줄이고자 주어진 조직세포 영상의 형태학적 특징들의 정량적인 수치들을 이용하는 컴퓨터 보조진단(CAD)시스템들이 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 진단 시스템의 요소기법들은 하나의 병증만을 진단하는데 활용되기 때문에 구성기술의 재사용성은 매우 떨어진다. 따라서 본 논문은 요소기술들의 재활용성을 높이고, 객관화된 병리진단을 위한 온톨로지 기반의 진단 프레임워크를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.200-204
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• 2007

최근 유비쿼터스 환경의 발달로 인해 사용자 중심의 유비쿼터스 기술이 활발히 연구되고 있다. 이에 따른 각종 응용 분야가 활발히 연구 중이며, 그 중에서 특히 U-Health 기술이 주목받고 있다. U-Health 기술은 질병의 치료라는 전통적인 관점의 의료 서비스에서 벗어나 건강한 상태의 지속적인 관리와 질병의 예방이라는 적극적이고 확장된 개념으로 발전해가고 있다. 건강상태를 관리하고 진단하기 위해서는 기존의 진단데이터를 효율적으로 관리하고, 그것을 토대로 하여 유용한 정보를 얻어 낼 수 있는 방법이 필요하다. 지금까지는 데이터를 처리하기 위하여 통계적인 수치나 전문가에 의한 전문지식을 토대로 하는 방법을 사용하고 있다. 그러나, 건강상태를 관리하고 진단을 목적으로 하는 시스템에서는 높은 정확성이 보장되어야 한다. 또한 유비쿼터스 환경의 특성상 적은 메모리의 사용과 빠른 마이닝 속도가 수반되어야 한다. 본 논문에서는 튜플기반의 진단데이터들을 마이닝하여 진단패턴을 뽑아내는 의료 진단 마이닝 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 진단패턴정보의 정확성을 높일 수 있는 장점을 가지며, 튜플기반의 데이터들을 트리 구조로 구성함으로써 마이닝 속도를 향상시킨다. 더 나아가 트리 구조의 컴팩트한 데이터 구조로 메모리 적재가 용이하다. 이는 센서가 부착된 개별 사용자로부터 실시간으로 들어오는 건강상태와 진단패턴과의 비교, 분석을 가능하게 함으로써 보다 정확하고 빠른 진단결과를 내려줄 수 있는 의사결정시스템의 사용에 적합하다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2016.02a
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• pp.215.2-215.2
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• 2016

플라즈마는 현대 산업에서 다양한 고부가가치 산업 분야에 걸쳐 이용되고 있다. 이러한 플라즈마를 정밀하게 진단하고 제어하는 기술이 공정의 수율을 증대하고 생산성을 높이는데 크게 기여함은 자명하다. 플라즈마를 진단하는 방법은 크게 광학적 진단 방법과, 전기적 진단 방법으로 나눌 수 있는데 광학적 진단 방법은 방전시 발생하는 방출광을 통해 플라즈마의 현재 상태를 예측하는 방법이고, 전기적 진단 방법은 플라즈마 내로 직접 탐침을 접촉하여 전기적 물리량을 측정하는 방법이다. 각각은 정성적, 정량적 진단을 하는 데에 장점이 있다. 공정 모니터링은 주로 광학적 진단 방법에 의해 이루어지는데 전기적 진단 방법은 플라즈마와 직접 접촉하기 때문에 플라즈마에 대한 간섭현상이 발생하므로 부적합하다. 해당 실험에서는 유도 결합형 플라즈마 발생 용기에 아르곤, 산소 혼합 유체를 유입하여 방전하며 광학적 진단 방법을 통해 플라즈마를 관측하며 실험을 진행하였다. 측정 장치는 3채널 광학 진단이 가능한 시스템을 구성하여 공정중 발생하는 방출광의 특정 피크 변화를 공정 변수 변화로 인지하여 질량 유량 제어기를 조작, 피크를 초기상태로 되돌리는 공정 제어가 가능하도록 시스템을 구성하였다. 이를 통해 플라즈마를 이용한 공정 중 공정 변화에 자동으로 대응하는 공정제어 시스템을 시험 하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.4 no.1
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• pp.103-114
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• 1998

본 논문은 화력발전소 적용을 위한 경보처리 기반 고장진단 전문가 시스템(APDX(Alarm Processing and Diagnosis Expert System)개발에 관하여 논의한다. 본 연구에서 제시된 경보처리 알고리즘은 근본적으로는 경보 인과관계 트리를 사용하고 있으나 최종 원인 경보선택에 있어서는 경보 발생시간과 경보 우선순위 Meta-Rul를 활용한다. 경보처리 모듈에서 처리된 원인경보를 근거로 하여 본 원인경보와 관련된 고장부위를 진단하게 된다. 진단모듈에서는 경보에 관련된 센서들과 고장들 사이의 관계를 정상적으로 모델링하고 센서들의 트랜드를 정성적 해석기로 분석하여 증가, 정상, 감소의 세가지 상태에 대한 신뢰도를 출력한다. 또한 각 경보로부터 고장이 예상되는 고장타입을 센서 천이도로 모델링하여 진단에 활용된다. 최종적으로 추론모듈에서 퍼지(Fuzzy) 추론 알고리즘을 이용하여 모델된 고장 타입과 계산된 고장과의 매칭과정을 통하여 진단을 수행하게 되며, 계산 창 (Window)를 변경하면서 고장을 재 확인하게 된다.