의료 분야의 정보화 움직임으로 인해 단순한 정보저장과 검색시스템에서 벗어나 지능화된 서비스를 제공해주는 시멘틱 웹 기반의 의료 시스템이 요구되고 있다. 이에 한의학 분야도 한의사의 진단을 보조할 수 있는 지식기반시스템에 대한 요구가 증대되고 있다. 온톨로지는 시멘틱 웹의 핵심적인 지식체계로 지식의 처리와 추론이 가능하므로 질의 및 논리 추론을 통하여 진단을 내리는 한의학 지식 데이터베이스 구축에 적합하다. 따라서 본 연구에서는 한의학 진단의 기반이 되는 환자의 질병, 증상, 원인, 처방 등의 관계를 온톨로지로 구축하여 한의학 분야의 지식을 표현하기 위한 기본 지식 체계를 제시하고 구축된 한의학 온톨로지를 기반으로 한의학 진단보조시스템을 개발한다. 구축 된 시스템은 한의사 진단을 보조하여 줄뿐만 아니라 한의학의 진단 결과를 객관적으로 점검할 수 있게 해준다. 또한, 진단보조시스템과 온톨로지 관리시스템을 결합함으로써 컴퓨터 비전문가에 의한 한의학 온톨로지의 확장 및 수정이 가능하도록 한다.
족부(足部)의 구조적 복잡성으로 인하여 부상이나 질병을 진단하거나 수술계획을 수립하는데 있어 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 소아만곡족(小兒巒曲足) 수술 시뮬레이션을 위한 원격 진단보조시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 족부를 구성하는 뼈간의 관계를 정의하고 기형 정도를 파악하기 위하여 일련의 2차원 진단 영상들을 공간적으로 구성하여 입체적 영상을 생성하고, 이동, 회전, 확대/축소, 컬러링과 같은 다양한 조작 기능을 제공한다. 본 개발 시스템은 원격 수술 시뮬레이션을 위하여 클라이언트-서버 구조로 이루어졌으며, 시스템 간 사용되는 메시지 처리를 위한 진단 제어 관리기, 족부별 가시화 및 조작을 위한 수술 시뮬레이션 관리기, 원격 사용을 위한 통신망 제어기, 그리고 각종 환자 정보를 위한 데이터베이스 관리기로 구성된다. 또한 범용의 데스크탑 컴퓨터 상에서 사용자 인터페이스를 통하여 서버에 접속하여 진단보조시스템을 사용함으로써 보다 많은 사용자들이 동시에 사용할 수 있는 이점이 있다.
전자의무기록은 환자의 완전하고 정확한 자료와 다양한 의학지식에 기초한 기억보조와 의사결정보조 도구를 위한 것이다. 본 연구에서는 전자의무기록을 최초로 3차원 그래픽스를 이용하여 환자가 통증부위를 정확하게 표현할 수 있게 한다. 3차원의 입력정보를 70370개의 셀로 표현함으로써 효율적으로 저장하고 분석할 수 있게 한다. 또한, 본 연구에서 개발한 통증진단시스템은 재활의학과에(의학에)서 정의하고 있는 169가지의 근육통 패턴들을 지식기반으로 저장하여 환자의 통증부위를 효율적으로 비교하고 유사도를 계산하여 진단한다.
간암은 세계적으로 흔한 악성 종양에 속하지만 우리나라에서 간암은 위암, 폐암 다음으로 높은 사망률을 보이며 이러한 간암은 조기진단이 요구된다. 전문의는 간암의 진단을 위해 조영증강 CT영상을 이용하여 육안으로 간암을 판별하는데, 조영증강 CT영상을 이용한 진단은 주 종양의 진단에는 도움이 되지만 주 종양에서 주위 간 조직으로 전이된 간암들을 판별하는 것은 어려우며 실제로 시술 중에야 전이된 간암의 존재를 알 수 있다. 본 논문에서는 조영증강 CT영상을 이용하여 간과 주 종양을 자동으로 추출한 후, 미세하게 주 종양 주위로 전위된 간암들을 추출하는 방법을 제안하여 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 유용성을 확인하고자한다. 조영증강 CT영상은 흉부에서 5mm간격으로 40 ${\sim}$ 50장정도로 촬영된다. 조영증강 CT영상을 이용하여 간 영역을 추출하기 위해서 간의 형태학적 정보 그리고 명암도와 명암의 분포도를 이용한 양자화 기법 등을 적용하여 추출하며 추출된 간 영역에서 간암의 후보 영역 추출은 간암의 명암도와 형태학적 특징 정보를 이용하여 추출한다. 본 논문에서는 간암의 추출을 위해 맵 상에 흩어져 분포되어 있는 유사 패턴들의 무게 중심을 찾아 하나의 패턴으로 그룹화 하는 개선된 SOM 알고리즘을 제안하여 간암 판별에 적용한 후, 기존의 SOM 알고리즘과 비교 분석한 결과. 본 논문에서 제안된 SOM 알고리즘을 적용한 간암 추출이 더 효율적임을 확인 할 수 있었으며, 전문의가 판별한 것과 비교 분석한 결과, 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 가능성을 확인할 수 있었다.
보조컨버터는 철도차량의 전체 성능을 좌우하는 매우 중요한 요소이다. 두 장치에 대한 다양한 성능을 평가하고 진단하기 위해 상시계측시스템을 구축하였다. 상시계측시스템을 통해 보조컨버터에 대한 계측 및 분석을 통한 시험평가와 동시에 완성차시험이나 본선시운전 시험시에 발생한 수 있는 고장원인을 찾아내고 해결하는데 많은 도움을 주고 있다. 본 논문에서는 상시계측시스템을 통해 보조컨버터에 대한 고장진단을 실시한 연구내용에 대하여 기술하였다.
주전력변환장치 및 보조전원장치는 철도차량의 전체 성능을 좌우하는 매우 중요한 요소이다. 두 장치에 대한 다양한 성능을 평가하고 진단하기 위해 상시계측시스템을 구축하였다. 상시계측시스템을 통해 두 전장품에 대한 계측 및 분석을 통한 시험평가와 동시에 완성차시험이나 본선시운전 시험시에 발생할 수 있는 고장원인을 찾아내고 해결하는데 많은 도움을 주고 있다. 본 논문에서는 상시계측시스템을 통해 주전력변환장치, 보조전원장치 등에 대한 고장진단을 실시한 내용에 대하여 연구하였다.
최근 병원에서의 전산화가 급속도로 이루어지고 있는 가운데 각종 병리 영상을 이용한 원격 병리 진단 시스템의 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 병리분석을 위해 병리 영상을 인터넷 환경에서 Component기반으로 진단 보조하는 원격병리진단 시스템을 구현하였다. 서버의 부하를 줄이기 위해서 병리 진단에 필요한 영상처리 영역은 Component 내에서 처리되도록 하였다. 서버에서는 database에 대한 접근과 처리된 영상의 전송/채팅을 담당하도록 하였다. 원거리에 있는 병리학자들이 병리 세포조직 영상으로 상호 의전교환 및 영상 송수신, 영상처리를 통해 정확한 병리 진단을 할 수 있도록 도와주는 본 시스템은 시간과 공간의 한계를 극복하여 병리학자들의 진단 효율성을 높이게 될 것으로 기대한다.
최근 연구결과에 의하면 심장질환을 포함한 심혈관질환은 성별에 관계없이 미국 및 전 세계적으로 질병사망의 주요 원인으로 조사되었다. 본 연구에서는 보다 효율적으로 진단하기 위해 진단의사 결정 보조시스템에 대해서 다룬다. 개발된 시스템은 혈청 내의 특정 단백질의 상대적 양을 측정할 수 있는 바이오칩인 압타머칩을 이용해 생성한 환자들의 칩 데이터를 Support Vector Machine, Neural Network, Decision Tree, Bayesian Network 등의 총 4가지 기계학습 알고리즘으로 분석하여 질환단계를 예측하고 진단을 위한 보조정보를 제공한다. 논문에서는 총 135개 샘플로 구성된 3K 압타머칩 데이터에 대해 측정된 초기 시스템의 질환단계 분류성능을 제시하고 보다 유용한 진단의사결정 보조 시스템을 구성하기 위한 요소들에 대해서 논의한다.
자율운항선박 기술개발사업 중 2세부(자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발) 과제는 자율운항선박의 추진 및 전력 생산을 담당하는 핵심 기관시스템의 운전 상태를 실시간 모니터링하여, 계측 데이터 기반의 고장 진단/예측을 수행하고 장애 발생 시 원격 지원체계를 통해 체계적/전문적 정비를 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다. 자율운항선박은 선원이 없이 자율적으로 운항도 하지만, 핵심장비/기자재에 대해서도 실측 데이터를 기반으로 스스로 판단하여 고장여부에 대한 의사결정이 가능하여야 한다. 선박 기관시스템은 선박 운항의 안전과 정시 입·출항에 핵심이 되는 장비/기자재로써 자율운항선박 구현에 필요한 핵심 기술이다. 본 연구에서는 자율운항선박 핵심장비 중 보조기기 2종(Pump, Purifier), 배관(Seawater Pipe, Steam Pipe)의 성능 모니터링 및 고장예측/진단 소프트웨어를 개발하기 위한 연구를 수행한다.
본 논문에서는 데이터마이닝모듈과 정보융합모듈을 핵심구성요소로 가지는 지능형에이전트 시스템을 설계하고 다각도 정보를 융합하여 진단전문가시스템으로 활용할 수 있는 가능성을 제시한다. 데이터마이닝모듈에서는 퍼지신경망 OFUN-NET에 의하여 다각도의 데이터를 분석하고 퍼지 클러스터 정보를 지식베이스로 구축한다. 정보융합모듈과 응용모듈에서는 가능성정도로 제공되는 진단결과와 불확실 결정상태나 비대칭의 발견과 같은 전문가의 진단에 유용한 정보를 제공해 주고 있다. 또한 DDSM 벤치마크 데이터베이스로부터 획득한 디지털 유방 x선 영상의 BI-RADS 기반 특징데이터를 가지고 실험한 결과는 기존의 방법보다 높은 분류 정확도를 보여주면서 컴퓨터보조진단시스템으로서의 가능성을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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