생체 인식 기술이 발전하면서 홍채인식은 보안 분야에 널리 활용되고 있다. 그런데 홍채는 신체의 변화에 대한 신호를 나타내는 중요한 진단 수단이 된다. 따라서 홍채를 활용한 진단 시스템의 개발은 환자의 진단에 필요한 정보를 가시화 할 수 있다. 본 논문은 홍채 인식을 활용한 진단 지원 시스템이다. 홍채 영역을 추출하고 홍채 맵을 적합하고 진단에 필요한 정보를 가시화 한다. 또한 동공의 모양에 따른 정보를 제공하여 다양한 진단 지원 시스템을 구축한다.
본 논문은 병원에서 환자가 내원할 때 의사에게 환자 진단과 처방을 지원을 할 수 있는 메디컬 시스템에 대한 연구를 하였다. 메디컬 프로세스를 고려한 환자의 증상에 대한 파악과 진단, 처방에 이르기까지의 지원할 수 있는 병원의 증상 진단 지원 Expert System을 연구한다. 본 Expert System을 구축하기 위하여 오픈소스 프로젝트인 Drools를 사용하였다. 본 시스템은 시스템 운영 중, 병원에서 사용하는 증상 진단 지원 rule들을 용이하게 추가하며 사용할 수 있도록 하며, 사용한 Drools의 호환성 해결과 다양한 기능성을 사용하기 위해 Maven을 이용한 증상 진단 지원 Expert System을 설계하였다. 이 시스템의 전체 구성 시스템 아키텍처뿐만 아니라, 환자가 증상을 입력한 이후의 환자 증상, 진단, 처방에 이르기까지의 병원에서 일어나는 프로세스를 구현 및 연구를 하였다.
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.
컴퓨터와 공학 분야에서의 빠른 기술적 진보는 의료정보의 처리에 있어 새로운 패라다임을 제시함으로써 의료정보사회의 변화를 가속화시키고 있다. 본 논문에서는 단일 플랫폼에서 운영하기 위한 컴퓨터지원진단, 음성인식과 의료영상저장전송시스템의 통합을 제안한다. 단일 플랫폼에서 운영되는 통합시스템은 세 시스템의 장점을 최대로 하는 향상과 시너지효과를 가져왔다. 컴퓨터지원진단과 음성인식은 시간과 비용 절감 면에서 두드러진 개선을 가져왔으며, 제안한 시스템은 병원의 디지털화와 병원경영의 효율을 높일 수 있을 것이다.
차세대 생산 시스템(Next Generation Manufacturing System: NGMS)의 핵심 개념은 분산 생산 시스템과 다품종 소량의 유연 생산 시스템의 지원이다. 이러한 시스템의 구성을 위하여 실시간 데이터에 기반한 예측 모델이 필수적인데, 이러한 예측 기능을 통하여 생산공정의 관리와 운영, 특히 전체 공정관리를 효율적으로 수행할 수 있다. 한편, 공정으로부터 전송된 데이터는 특정한 형태의 지식으로 표현된다. 이러한 지식들은 시스템에 대한 다양한 정보를 가지고 있으므로 정보를 이용하여 시스템 상태를 빠르고 쉽게 진단할 수 있다. 공정 진단은 현재 공정 상태에서 생산되는 제품의 품질을 추정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 이러한 개념이 바탕이 되어 공정관리 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템의 적용 대상은 반도체 제조 공정의 단위 공정인 에칭 공정이다. 에칭 공정은 공정 중에 연속적인 검사가 수행되지 않고 최종 제품에 대한 검사가 수행되므로 불량 원인을 찾는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 공정관리를 위한 의사지원시스템을 통해 공정의 연속적인 간접진단을 수행하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 의사지원시스템은 각 공정에서 얻어지는 데이터와 경험적 지식을 토대로 공정시스템의 해석과 진단이 가능한 시스템이다.
본 논문에서는 화력발전소 터빈의 안정적 운전을 지원하고 발전소의 불시정지를 예방하기 위하여 필요한 전문가시스템의 지식베이스 구축과 그래픽 인터페이스에 대한 proto-type을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 전문가시스템은 화력 발전소 터빈 계통의 현재 상태로부터 대상 운전조작에 대한 운전방법을 지원하는 기능, 고장을 진단하는 기능 등을 제공한다. 지식베이스는 객체와 규칙의 혼성형태로 구성하였으며, 추론방법으로는 후향추론을 기본적으로 사용하고 현재 운전상황에 따른 고장진단을 위하여 전향 추론을 혼용함으로써 필요에 따라 최적추론을 유도하였다. 또한 지식베이스의 효율적 활용과 사용자의 손쉬운 접근을 위하여 그래픽 사용자 인터페이스를 구현하였다.
최근 몇 년 사이 설비투자가 억제되어 고경년(高經年)변압기나 과부하로 운전조건이 어려워진 변압기가 증가하고 있으며, 이에 따라 기기의 운전신뢰성 유지와 정비$\cdot$보수를 위한 토털코스트의 삭감 요구가 제기되고 있다. 변압기의 운전신뢰성을 유지하기 위한 센서 및 장치는 점검$\cdot$순시의 지원, 이상징후의 검출은 물론 기기의 상태를 정확하게 파악함으로써 적절한 유지보수의 지원을 목적으로 하는 것이 제품화되어 있다. 이와 같은 변압기의 감시$\cdot$진단센서 기술과 IT(정보기술)를 이용한 IT화 대응 변압기 유지보수지원시스템을 개발하여 공장내의 실(實)변압기에 설치, 실용성을 확인하였다. 이 시스템은 기존의 광역네트워크를 사용하여 유지보수거점에 위치하면서 원격지의 변압기 운전상태와 감시$\cdot$진단정보를 필요에 따라 액세스할 수 있도록 되어 있으며, 유지보수거점에서는 기기감시서버내의 데이터와 화면을 임의로 액세스할 수 있고 유지보수정보의 공유화와 이상검출시의 유중가스센서의 기동, 부하시 탭전환장치(LTC)의 토크파형 표시에 의한 조기대응과 이상해석$\cdot$진단정도(精度)의 향상에 효과를 발휘할 수 있다. 시스템은 변압기의 중요성, 토털코스트에 맞추어 구축된다. 이 때문에 센서, 각 장치간의 데이터 전송에 대해서는 온라인, 오프라인 및 각종 I/F를 준비하여 시스템의 선택성$\cdot$확장성을 고려토록 하고 있다. 차후 IT화 대응 유지보수지원시스템이 변압기 운전신뢰성 유지와 유지보수코스트 삭감에 효과를 발휘할 것으로 기대한다.
간호진단, 중재, 결과로 이어지는 간호 프로세스에서 가장 전문적인 지식을 요구하는 간호진단 업무를 지원하는 전산시스템에 대해 우리나라에서도 많은 연구와 시도가 있었다. 그러나 기록만 전산화되었거나 부분적으로 표준화된 데이터를 이용함에 따라 간호진단업무에 능숙하지 않은 간호사의 경우 전산화를 통한 진단업무효율 향상을 기대하기 어렵다. 이에 우리는 간호진단의 적중률을 높이기 위해서 간호 프로세스의 표준데이터와 사례를 기반으로 추론하는 간호진단시스템을 제안한다. 표준 데이터를 이용하여 예상되는 간호진단을 1차적으로 검색한 후, 다시 사례데이터베이스를 기반으로 하여 1차 검색의 결과를 보완하는 방법을 이용하고 있다.
의사결정 지원을 위해 각광받고 있는 데이터 웨어하우스 시스템은 주제 지향적, 통합적, 시계열적, 비휘발적인 데이터 저장공간을 보유하여 사용자가 쉽게 데이터에 접근하여 원하는 분석을 수행할 수 있도록 도와주는 고품질의 정보제공 시스템이다. 본 논문에서는 구체적인 데이터 웨어하우스 시스템을 소개함에 있어 국내 병원의 건강진단 데이터 웨어하우스 시스템 프로토타입 개발을 시도한다. 이에 데이터 웨어하우스 시스템의 구성에 대해 살펴본 후, 데이터 웨어하우스 시스템 개발 툴인 Cognos사의 PowerPlay를 이용하여 건강진단 데이터 웨어하우스 시스템 개발을 시도하고, 그 구축 방법과 결과를 소개한다.
이 논문은 실제 추론 방법을 활용한 프로젝트연구실험이다 abduction은 추론방법이다. 원래는 컴퓨터로 실현하는 경우에는 가설집합 등을 제약하는 것으로 연구되어왔다. 가설추론이 그 대표적인 시스템으로, 설계, 진단 등으로 적용되어 왔다. 이 논문에서는 애브덕션을 이용한 창조적, 발상지원시스템을 모델링하여 진단, 간호분야의 실험연구를 통해 적용가능성을 얻었고 초보자도 쉽게 다룰 수 있는 시험 시스템도 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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