• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.383-385
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• 2018

기존의 한방 자가 진단 방법에서는 PCM 기반의 알고리즘을 적용시켰으나 고질적인 문제점 중의 하나인 증상 수가 급격하게 증가할 경우에는 진단 결과가 정확하게 도출되지 않는 현상이 발생한다. 이러한 문제점을 개선하는데 효율적인 퍼지 의사 결정 트리 알고리즘을 적용한다. 퍼지 의사 결정 트리는 과거의 데이터를 미리 학습시킨 후에 엔트로피에 따라 경계 값을 구한 후, 사용자가 여러 증상을 입력하면 입력된 증상에 해당되는 상위 질병 5개를 도출한다. 그리고 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 치료하기 위한 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 한의사가 추천한 여러 한의학 전문 서적을 기반으로 증상과 질병의 데이터베이스를 설계한 후, 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 과거의 데이터를 바탕으로 증상을 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템보다 정확하고 신속한 진단 결과를 도출하는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.557-560
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• 2005

서양의학은 다양한 진단 기기들의 개발로 인해 발전을 거듭하고 있는 반면, 한의학은 임상의의 직관에 의존하여 환자들에게 시각적이며 객관적으로 질병의 상태를 표현해 줄 수 있는 기기들이 부족하다. 즉, 질병에 대한 진단 결과가 시각화, 객관화될 수 있다면 한의학에 대한 진단 의존도는 향상되게 된다. 이를 위해 본 논문에서는 한방 진단 방법의 신뢰성과 정확성을 높이기 위해 한의학에서 몸을 다스리는 중심기관이며, 생명과 정신의 근원처로 알려진 심장과 음성 신호와의 관계를 한방에 기초하여 규명하고 분석하고자 한다. 특히 심장은 인체의 기관 중 혀와 관련되어 있어 음성과 연계하여 생각하면 심장질환자는 혓소리의 발음이 불명확함에 초점을 맞추어 심장 질환 유무를 판단하는 방법을 제안하고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권2호
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• pp.77-82
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• 2016

증상 진단 시스템이라 함은 환자가 자신의 증상을 설명하고, 한의사가 증상에 맞는 질병 진단을 내리는 것을 말한다. 증상 진단 시스템을 자동화하기 위해서는 환자의 자연어로 이루어진 증상 설명에 대한 분석이 필요하다. 이에 본 논문에서는 증상 설명에 대하여 형태소 분석을 수행하고 한의학 병증 데이터와 비교하여 적합한 진단을 내리도록 증상 진단 시스템을 개발하였다. 증상 진단 검색의 효율을 높이기 위해서 Document형 NoSQL인 MongoDB를 이용하여 각각의 병증 데이터를 하나의 도큐먼트로 하고, 그 안의 필드값을 유연하게 관리할 수 있도록 데이터베이스를 구축하였다. 또한, 진단의 근거가 되는 한의사의 병증 설명과 환자의 증상 설명에서 사용되는 용어의 차이를 줄일 수 있도록 환자의 증상 설명을 축적하고 정제하여 일반인에게 친숙한 단어로 구성된 설명데이터를 제공할 수 있게 하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권10호
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• pp.931-940
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• 2017

본 논문은 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 기구학 모델 기반 자율주행 자동차의 예견 고장진단 알고리즘에 관한 연구이다. 자율주행 자동차는 안전한 주행을 위해 신뢰성이 확보된 주행 환경 정보와 차량의 동적상태 정보가 필요하다. 센서 정보의 신뢰성 판단을 위해 본 연구에서는 종방향 기구학 모델기반 슬라이딩모드 관측기를 이용하여 종방향 환경정보와 차량 가속도 정보를 실시간으로 상호 보완적 고장진단이 가능한 예견 알고리즘을 제안하였다. 적용된 슬라이딩 모드 관측기는 종방향 환경정보의 고장신호에도 강건한 입력신호 재건성능을 보이면서 알고리즘의 신뢰성을 확보할 수 있었다. 예견 고장진단 알고리즘의 합리적 성능평가를 위해 네 가지 조건에 대한 실제 주행 데이터 기반 선행차량 추종시나리오를 적용하였다. 성능평가 결과 본 연구에서 제안된 예견 고장진단 알고리즘은 모든 평가조건과 주행 시나리오에 대해 합리적인 고장진단 성능을 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제25권1호
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• pp.139-152
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• 2012

집단 약동학 모형 추정의 결과는 환자에게 투약학 약물의 용량결정에 직접적 영향을 미치므로 추정 모형에 대한 타당도와 적합도의 검증이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 집단 약동학 모형 적합도 검증을 위한 방법들을 비교, 분석하고 실제 임상자료를 이용하여 최적의 집단 약동학 모형을 찾고 이에 대하여 다양한 타당도, 적합도 검정을 실시하여 모형을 진단해 본다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1519-1524
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• 2021

본 논문에서는 퍼지 의사 결정 트리를 이용한 한의학 기반의 건강 사전 진단 시스템을 제안한다. 제안된 퍼지 의사결정 트리 기반 한방 사전 진단 방법은 과거의 데이터를 미리 학습시킨 후에 엔트로피에 따라 경계 값을 계산한 후, 사용자가 여러 증상을 선택하면 선택된 증상에 해당되는 상위 질병 5개를 도출한다. 그리고 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 한의사가 추천한 여러 한의학 전문 서적을 기반으로 증상과 질병의 데이터베이스를 설계하고 한의학 전문의가 검증한 후에 구현하였다. 과거의 데이터를 바탕으로 증상을 학습함으로써 제안된 한의학 기반 건강 사전 진단 시스템 방법은 보다 정확한 진단 결과를 더 빨리 제공할 수 있다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제11권2호
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• pp.80-88
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• 1997

본 연구에서는 유중 가스 분석법으로 전력용 변압기의 고장 진단을 위한 전문가 시스템을 개발하였다. 유중 가스 분석법을 적용할 때 나타나는 가스 구성비 및 주요 가스 판정 기준, 고장 진단 규칙의 불확실성은 퍼지 집합 및 퍼지 척도를 이용하여 처리하였다. 또한 변압기의 고장 진단 결과는 사고 및 정상을 나타내는 정량화된 지수로 표현하였다. 제안된 고장 진단 전문가 시스템은 한국 전력 공사의 변압기 유중 가스 기록으로 효용성을 입증하였다.

• 오리마을
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• 통권104호
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• pp.86-91
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• 2012

국내 최초 '오리장염'에 관한 연구가 발표되었다. 전북대학교 수의과대학 조류질병학교실(교수 : 장형관, 발표자 : 장상호 대학원생)은 국내에서 아직 보고된 바 없는 '오리장염 바이러스' 진단과 예방에 활용될 수 있는 결과를 발표, 지난해 열린 대한수의학회 추계학술대회에서 수의양계대상을 수상하여 주목받고 있다. 이 논문은 오리장염바이러스의 국내 첫 보고 및 특성구명을 통해 바이러스가 어디로부터 유래했는지 연구 분석한 것이다. 이번 연구발표로 국내 오리 사육농가의 오리장염바이러스의 진단과 예방에 큰 도움이 될 것으로 기대되고 있어 귀추가 모아진다. 전북대 수의학대학 수의학과 장형관 교수는 건국대 수의학과를 졸업하고 수의미생물학 석사를 취득 후 93년 일본으로 넘어가 동경대학교 수의전염병학 수의학박사학위를 취득했다. 현재 전북대 수의학과 교수이면서 인수 공동전염병연구소 소장을 맡고 있으며, 전라북도 가축방역협의회 및 농림수산검역검사본부 동식물위생연구소 질병진단과 자문위원으로도 활발히 활동하고 있다.

• 지역사회간호학회지
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• 제2권1호
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• pp.372.2-373
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• 1990

• 한국건축시공학회지
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• 제2권3호
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• pp.59-64
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• 2002