최근 개인정보 유출 등으로 인해 정보시스템의 보안약점 및 소스코드 품질에 대한 관심이 높으며, 특히 개인자산과도 관련된 금융 정보 시스템의 경우에는 더욱 높다. 해당 시스템의 보안성 강화를 위해서는 개발단계에서부터 보안취약점과 코드의 품질을 높일 수 있는 정적분석 기반의 진단도구 활용이 중요하다. 많은 분야에서 진단도구의 활용이 이루어지고 있지만 금융 정보시스템의 경우 다른 SW 와 특성이 다르기 때문에 추가적인 진단규칙이 반영된 진단도구의 활용이 필요하다. 본 논문은 여러 진단도구 중 전자정부개발에 사용하고, 비교적 진단규칙 추가가 용이한 PMD 에 추가 진단규칙을 반영한 후 생명보험 정보시스템에 적용하고 이에 대한 PMD 검출 계수를 분석한다.
대부분의 진단 알고리즘은 PMC 모델을 바탕으로 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는다는 t-진단가능 시스템의 특성을 이용한다. 하지만, 병렬처리 시스템의 규모가 커짐에 따라 시스템 내에서 발생되는 결함의 빈도가 높아지게 된다. 즉, 진단 알고리즘에서 가정하는 결함의 개수 t는 병렬처리 시스템 안에 있는 노드의 수에 비해 상당히 작은 개수이며, 결함의 개수가 t를 초과할 경우는 거의 고려하지 않았다. 본 논문에서는 결함의 개수가 t개를 초과하는 경우에 대하여 진단의 정확여부를 판단할 수 없는 충분히 작은 개수의 노드가 존재한다는 것을 허락함으로서, 진단 가능한 결함의 최대 수를 증가시키는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서 소개하고 있는 플렉시블 케이블(Flexible Cable) 가공기는 기존의 준자동적인 다수의 생산라인을 한 생산라인에 자동화하여 접목시킨 기기이다. 가공기에 문제점이 발생하였을 경우의 현상을 진단하기 위하여 제작자, 작업자 그리고 R&D엔지니어들의 지식을 수집하고 실제 발생 데이터를 근거로 지식베이스 시스템(knowledge-based system)을 구성하였다. 플렉시블 케이블(Flexible Cable) 가공기의 문제점 진단을 목표로 하여 수집된 지식들을 지식베이스화 하였고 이를 바탕으로 진단 시스템이 구축되었다. 가공기 작동 중 문제점이 발생하게 될 경우 전문가뿐만 아니라 비전문가도 본 논문에서 제안된 지능형 진단시스템을 사용하여 문제점을 빠르게 진단, 파악하는데 그 목적을 두고 있다.
765kV변전소의 운전 조건을 고려하여 유지보수(CBM) 기법을 활용한 예방진단시스템을 이용해 변전기기를 정비한 사례를 통하여 예방진단시스템의 운영실태를 살펴보고, 고장원인 및 고장설비를 더욱 정확히 구분할 수 있어 관계자에게 보다 신뢰성있는 시스템이 될 수 있도록 대안을 모색하며 향후 진단 및 감시항목을 더 발굴하기 위한 예방진단 시스템을 제도화 할 필요가 있다.
조현병(정신분열증)은 사고, 감정, 지각, 행동 등 인격의 여러 측면에 걸쳐 광범위한 임상적 이상 증상을 일으키는 정신 질환이다. 심각한 정신 질환임에도 불구하고 여전히 과학적 진단 체계가 갖춰져 있지 않아 진단의 많은 부분을 환자의 진술에 의존하고 있으며, 이로 인해 조현병이라는 진단을 받고 치료방법을 찾는데 까지 오랜 시간이 걸린다. 이에 본 연구는 EEG, MRI 데이터와 조현병의 상관관계를 이용한 조현병 진단 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 MRI 데이터와 머신러닝 알고리즘을 통한 조현병의 확률적 진단과 함께, EEG 데이터의 시각화 기능을 제공하는 소프트웨어를 개발함으로써 조현병 진단의 과학적 근거를 의사에게 제공하여 정확한 병의 진단을 목표로 한다. 진단 후에는 환자 데이터의 체계적 관리를 통해 머신러닝 알고리즘의 학습 데이터 확보 및 환자의 상태를 지속적으로 관리·관찰 할 수 있도록 하여 의료 소프트웨어로서 조현병의 체계적 진단 및 관리 시스템을 구축한다.
교수-학습과정에서 학습자가 가지고 있는 학습 장애는 학습 결과에 많은 영향을 미친다. 학습자의 학습 장애를 정확하게 진단하고 이를 고려한 수업 활동이 전개되어야 효과적인 교수-학습 활동이 이루어 질 수 있다. 학습 장애의 특성상 장애 진단과 처방과정에서는 비공개적인 접근이 요구된다. 인터넷 기반의 온라인 학습 장애 진단과 처방시스템은 이와 같은 문제를 해결할 수 있는 유용한 방안 중의 하나가 될 것이다. 하지만 기 구축되어 운영 중인 온라인 기반 학습 장애 관련 사이트들은 학습 장애를 진단해 주고 처방해 주기 보다는 학습 장애 정보를 안내해 주는 정도의 수준에 에 그치고 있다. 단순히 웹문서 형태의 정보제공 체제이거나 텍스트 기반의 지식 전달 체계로 인하여 학습자 개개인의 특성을 고려한 장애 진단에 한계점을 가지고 있다. 학습 장애에 대한 지식을 체계화함과 동시에 일정한 기준에 의해 연관성을 지어 줄 수 있는 의미 분석과 추론 등의 방법에 사용되어지는 온톨로지를 활용하게 되면 기존의 시스템이 가지는 제한점들을 극복할 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 온라인 상황에서 학습자의 학습 장애를 정확하게 진단하기 위해 온톨로지를 이용하여 학습장애 진단 시스템을 설계하고 구현하였다. 온톨로지의 구축에 사용된 도구는 protege-2000을 사용하였다. 진단시스템 개발 환경으로 학습자의 인터페이스는 Visual C++, 교사의 인터페이스는 Visual Studio.NET을 사용하였으며, DBMS는 Microsoft Office Access와 MS-SQL Server를 사용하였다. 이 연구는 OWL 온톨로지를 사용하여 보다 지능화된 학습 장애 진단시스템을 개발함으로써 실현 가능성을 제안하고 있는 것이 연구의 의의이다.
본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 68가지 질병과 각 질병에 대한 대표 증상 데이터 베이스를 이용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표증상을 입력하면 해당 증상과 관련 있는 질병만을 자율 학습 방법 신경망인 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 사용자의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 데이터베이스를 이용하여 질병과 증상의 정보관리를 유용하게 할 수 있도록 하였다. 제안된 자가 진단시스템을 구현하여 간호학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 질병의 보조 진단 시스템의 도구로서의 가능성을 확인하였다.
정보화의 도입 및 추진은 기업의 생산성의 향상과 경쟁우위의 확보에 있어서 중요한 요소임은 이미 주지의 사실이다. 본 연구에서는 중소 제조기업에 적합한 정보화 수준 진단 방법을 제시하고, 웹 상에서 사용자가 직접 수준 진단을 수행할 수 있은 시스템을 개발하였다. 기존에 제시된 설문 항목 중심의 수준 진단 방법론을 근간으로 하여 업종 특성, 고객 특성, 공급체인상의 위치 등의 해당 기업의 특성을 고려하여 획일적인 진단 방법에서 탈피하고자 하였다. 또한, 본 웹사이트를 통해서 진단되는 다수의 사례들로부터 향후 정보화 방향 설정에 유용한 정보를 도출할 수 있는 방법의 개발을 고려한 시스템을 설계하였다.
컴퓨터 시스템이 복잡해짐에 따라 결함이 발생할 경우 관리자가 직접 결함을 진단하고 처리하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점에 대한 해결책으로 결함 진단 기법을 사용한 시스템 관리 기능을 개발하였다. 개발된 시스템 관리 기능은 소프트웨어 기법을 사용하여 시스템 동작 중 발생한 결함의 증상을 분석, 진단함으로써 결함에 대한 해결방안을 자동적으로 관리자에게 제시할 수 있는 능력을 구비하고 있다. 클라이언트-서버 구조로 구현되 시스템 관리 기능은 소프트웨어 기법을 활용하기 때문에 추가적인 비용이 소요되지 않고도 기존 컴퓨터 시스템의 결함 관리 서비스에 활용될 수 있다.
최근 몇 년간 방사선 의학진단과 관련된 연구가 한층 높아진 가운데 유방암은 여성의 암 중에서 1위를 차지하고 조기에 진단하고 치료하기 위한 국가적인 노력이 필요한 시점이다. 이렇듯 여성들의 유방암 발생빈도수가 급증하면서 대두 되고 있는 것이 조기 진단방법인 Mammography와 초음파 진단이며 그로인하여 발생하는 오진률 역시 많은 연구가 진행 되고 있다. 먼저 Mammography 및 초음파 진단의 문제점 보면 첫째 촬영과정에서의 오차, 둘째 영상의 선명도 ,셋째 전문의의 판독에 대한오차, 넷째 의사의 경험으로 진단함으로 표준화가 존재하지 않는다는 공통적인 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 CAD 시스템의 프레임웍 및 요소 기술을 제시하여 의사의 진단을 보조적 수행이 보다 수월하도록 하고자 한다. 본 연구에서는 CAD시스템의 기능은 Detection기능(Image enhancement, Morphology, segment detection)과 Diagnosis기능( Neural Natwork등을 이용하여 증상을 판단)이다. 또한 과거 자료를 이용한 변이 및 변화를 예측함으로써 향후 있을 위험요소에 대비가 가능한 모듈과 전문의사가 대화형으로 빠르게 진단지식을 구축할 수 있는 지능형, 대화형 온라인 진단기능을 추가함으로써 외국의 CAD시스템과는 많은 차이가 있다고 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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