• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.18 no.5
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• pp.419-427
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• 2024

The objective of this study is to analyze and evaluate the diagnostic performance and utility of elastography and artificial intelligence program in distinguishing between benign and malignant thyroid nodule. In a hospital outpatient clinic, we performed thyroid ultrasound from January 2023 to June 2024, and retrospectively analyzed 126 patients who performed elastography, S-detect, and fine needle aspiration cytology(FNAC) because nodules were found. The analysis of differences based on cytology results showed statistically significant differences in age, nodule size, echogenicity, nodule orientation, margins, shape, presence of calcification, posterior shadowing, K-TIRADS ultrasound interpretation, S-detect results and elasticity contrast index. The ROC curve analysis determined a cut off value for the elasticity contrast index at 2.32, with diagnostic concordance rates of 0.66 for expert interpretation, 0.49 for S-detect, and 0.67 for the elasticity contrast index, indicating superior diagnostic performance with elastography. Thus, elastography may ge used as an adjunct tool to minimize unnecessary repeat examinations and the frequency of tissue biopsies in the diagnosis of thyroid nodules.

• 한국가시화정보학회:학술대회논문집
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• 2005.04a
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• pp.115-154
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• 2005

SI 엔진의 연소특징은 비정상 난류 예혼합 화염이며 여기서 내부 유동은 직접 화염 전파에 영향을 미치며 난류와 거시적 유동의 패턴 모두 중요한 역할을 한다. 내연기관 연소에서 난류는 매우 중요한 역할을 하고 통상 엔진 속도($\approx$흡입유동 속도)에 비례하며 그 주요 역할은 고속 운전 시 해당 사이클 내에 연소가 완료되는 데 기여하지만 출력저하, 제어 및 측정 그리고 사이클 변동과 관련하여 실질적으로 난류 제어를 통한 엔진 성능 개선은 사실상 불가능하다. 실물 엔진의 성능 파라미터로 주로 유동의 거시적 거동이 사용되며 이 유동과 연료 분사계가 혼합기 분포 상태와 화염 전파 방향을 결정하여 최종적으로 엔진의 성능을 지배한다. 따라서 가시화를 통한 연소 진단도 이 현상에 주목할 필요가 있으며 거시적 파라미터를 성능에 연관하는 다양한 기법이 존재하고 이들은 매우 풍부한 데이터베이스를 통해 비교적 정확한 성능의 예측을 가능하게 하고 이 점에 주목한 엔진만 성공을 거두었다. 이 거시적 현상에 주목하여 가시화를 통해 성층화 현상을 실험적으로 해석한 예를 제시하였다. SI 엔진 가시화에서 기법보다 중요한 것은 현상의 이해이다. 이를 위해 성공적 가시화 진단을 위해서는 우선 현상에 대한 모델링이 필요하고 이 모델에서 가시화를 통해 규명 가능한 현상을 추출해 내는 것이다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.1 no.2
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• pp.131-140
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• 1997

콘크리트 교량을 저렴하고 신속하게 상태 평가를 하기 위하여 성능 지수(Performance Index)를 제안한다. 이 기법은 육안 검사에 의하여 발견된 결함의 범위와 심각도를 사용하여 콘크리트 교량의 전반적인 상태를 신속하게 등급화 하고 콘크리트 교량의 노출 조건을 고려하여 콘크리트 성능을 정량적으로 평가한다. 또한 본 연구에서는 상기한 성능 지수 기법의 타당성을 증명할 수 있는 정밀 안전 진단 시험결과를 활용하여 6개의 주요 노후화 원인을 고려하는 또 다른 성능 지수를 제안한다. 이러한 두 상태 평가 방법이 영국의 실제 교량 상태 평가 자료를 바탕으로 한 상태 평가 결과를 퍼지 집합 이론(fuzzy set theory)으로 분석한 결과와 비교하여 방법의 정당성 및 신뢰성을 논의한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.133-136
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• 2000

에너지 차분 흥부 X선 화상으로부터 폐종류 음영을 검출하기 위한 필터를 예측해서 전문의의 진단보조 혹은 총합자동진단시스템의 구성 요소로서 필터가 발휘한 역할을 고려한 후, 구체적인 성능 평가 방법을 제안한다. 필터의 성능을 평가할 때 문턱값을 변화시킨 경우, 못보고 빠트린 비율과 잘못 본 비율의 변화를 ROC 곡선으로 나타내어 이것에 기초한 판단을 행하는 접근방법이 있다. 본 연구에서는 이와같은 평가에 대한 구체적인 예를 통하여 문제점을 명확히 하여 그 평가기준을 마련한다. 성능 평가를 행하기 위해 이용된 에너지 차분화상으로서, 임상 데이터 14개의 증예를 이용한다. 즉, 총 종류수 32개 한 개의 증예에 있어서 종류의 개수는 1~8개로 평균 2개, 1mm 당 샘플링 간격 5 픽셀, 비트 분해능 10 bit의 저압화상으로, 그 크기는 1760$\times$1760이다. 계산기 하드웨어의 제약으로부터 원화상을 가우스 함수로 평활화 해서 1/8로 축소한 화상으로 실험을 행한다. 상기 평가 절차에 따라, 이전에 개발된 다중해상도 ∇$^2$G 필터의 성능을 평가하고, 단일해상도 ∇$^2$G 필터와의 비교를 통해 그 성능이 우수함을 확인한다. 본 평가 방법은 화상진단 지원용 필터의 평가에 대해서 적용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.204-204
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• 2023

2020년 상수도 통계에 따르면 전국 상수도 보급률은 약 99% 정도로 높은 수치를 기록하고 있으나 노후관으로 인한 관로파손 및 수질사고로 인해 효과적인 운영에는 많은 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기술진단 및 정밀안전진단 등 체계적인 유지관리 규정이 도입되었으며 적용되고 있으며, 이때 시스템의 정량적인 성능평가를 위해 간접평가와 직접평가로 구성된 점수평가법이 적용되었다. 간접평가는 지중에 매설된 관로를 대상으로 매설연도, 관경, 관로연장 등의 노후도인자를 통해 관의 노후도를 추정하고 간접평가 결과 3등급으로 판명되는 관로의 경우 객관적인 관의 상태를 평가하기 위해 시편채취 및 관로 내시진단 등의 직접평가가 수행된다. 하지만 관로의 직접평가는 간접평가결과 3등급의 모든 관로에 대해 수행하기에는 진단비용 및 시간 등 제약조건에 따라 모든 지점에 대한 직접평가 수행에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 관로 성능평가 기법의 한계를 개선하기 위해 상수도시스템 통합평가 기술을 개발하였다. 개발한 기술은 머신러닝 기법을 적용하여 간접평가 및 직접평가 결과를 토대로 직접평가가 필요한 지점의 결과를 예측하였다. 이를 바탕으로 상수도시스템 평가성능 향상 및 보강 우선순위 선정 단계에서 의사결정권자의 판단에 도움이 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2016.02a
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• pp.227.1-227.1
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• 2016

플라즈마 방출광 진단법은 플라즈마에 특별한 영향을 주지 않으면서도 진단 정보를 안정적으로, 지속적으로 취득할 수 있는 우수한 진단 방법이다. 이러한 분광 진단의 신뢰성을 확보하기 위해서는 방출광의 정확한 측정과 해석이 중요하다. 방출광의 측정에 이용되는 분광 장비는 모노크로메터(monochromator)와 소형 스펙트로메터(spectrometer)가 주로 사용된다. 스펙트로메터의 경우 모노크로메터보다 분광 성능은 다소 부족하지만 가볍고 작은 크기로 인해 장비의 설치가 용이하고 가격이 저렴하다는 장점이 있다. 또한 모노크로메터에 비해 분광 성능이 낮은 대신 넓은 범위의 파장을 동시에 측정할 수 있는 장점이 있다. 따라서 스펙트로메터는 플라즈마의 모니터링에 주로 사용된다. 그런데 스펙트로메터의 기기적 선폭 증대(instrumental broadening)보다 조밀하게 위치한 스펙트럼들은 서로 중첩이 일어나 진단이 어려워진다. 특히 분자 띠 스펙트럼(molecular band spectrum)과 같은 경우 선 스펙트럼들이 매우 밀집된 형태를 이루고 있어 범용적인 스펙트로메터로 진단하기가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 합성 스펙트럼 해석법(synthetic spectrum method)을 이용할 수 있다. 본 연구에서는 수소 플라즈마의 Fulcher-${\alpha}$ 띠 스펙트럼 해석에 합성 스펙트럼법을 적용하여 분자의 회전 온도가 측정 가능한지 확인하고, 고성능의 모노크로메터를 이용한 온도 측정 결과와 서로 비교하였다. 그리고 분자의 진동 상태(vibrational state)가 분자 회전 온도 측정에 미치는 영향과 이에 따른 측정의 한계 등을 제시하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.4
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• pp.791-798
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• 2024

The purpose of this study is to diagnose diseases in pepper crops using YOLOv8, ResNet50, and Faster R-CNN models and compare their performance. The first model utilizes YOLOv8 for disease diagnosis, the second model uses ResNet50 alone, the third model combines YOLOv8 and ResNet50, and the fourth model uses Faster R-CNN. The performance of each model was evaluated using metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-Score. The results show that the combined YOLOv8 and ResNet50 model achieved the highest performance, while the YOLOv8 standalone model also demonstrated high performance.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.19-20
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• 2016

본 논문에서는 서포트 벡터 머신 (SVM)의 분류 성능에 영향을 주는 인수인 C와 ${\sigma}$ 값을 적응적으로 최적화할 수 있는 적응적 자가튜닝 SVM을 이용한 베어링의 상태 진단 방법을 제안한다. SVM의 각 인수의 변화에 따른 베어링 상태 진단의 성능 변화 패턴을 분석하여 적합한 인수를 적응적으로 찾을 수 있는 방법을 제안하고, 제안한 방법의 우수성을 검증하기 위해 실제 베어링 신호를 이용하여 기존방법인 격자탐색과의 성능을 비교하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.709-710
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• 2023

최근 농가 인구의 고령화 심화로 인한 농업 인력 감소로 농업 지속 가능성이 위협받고 있다. 국내 농가의 주요 형태인 시설 재배지에서는 병해에 의한 연쇄 피해가 발생할 수 있으므로 농업 생산성 증대를 위해 병해의 조기 진단이 필요하다. 본 논문에서는 병해의 조기 진단과 대처를 위해 YOLOv5를 이용한 딸기 병해 진단 모델을 제작, 데이터셋과 학습 세부사항에 변화를 주며 실험하였다. 실험 결과 데이터셋과 epochs 증량은 모델 성능에 영향을 주지만 임계점에 다다르면 성능 향상에 도움이 되지 않는 것을 알 수 있었다. 한편 학습한 모델 중 가장 좋은 성능을 가진 모델의 경우 F1 Score 0.98, mAP 0.99를 나타내 높은 정확도로 딸기의 병해 여부 진단이 가능하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.597-598
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• 2023

X-ray는 촬영 방식의 한계로 진단하기 어려운, 품질 낮은 영상을 다수 발생시킨다. 이러한 저품질 영상은 임상 현장에서의 진단이 어려울 뿐만 아니라, 진단 보조 도구를 개발함에 모델의 성능과 신뢰도를 떨어뜨리는 주요 요소가 된다. 특히 투과도가 낮은 영상은 학습 성능에 악영향을 미친다는 것이 입증된 바 있다. 따라서 본 연구는 투과도가 낮은 영상을 진단에 부적합한 영상으로 정의하여, 이를 분류하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 민감도 94.9%. 특이도 96.0%의 높은 성능을 보였다.