• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제12권2호
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• pp.131-141
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• 2008

목적: 물체 내부의 온도를 비침습적으로 측정할 수 있는 양성자 공명 주파수 이동에 의한 MR 온도영상의 재구성에 center array-sequencing 위상펼침(PU) 기법을 적용시켜 그 성능 및 유용성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: MR 온도 영상에 앞서 잡음 수준이 다른 타원형 팬텀들을 컴퓨터 모의 실험으로 제작하고 제안된 PU방 법을 적용시켜 잡음에 대한 성능을 평가하였다. MR 실험은 PU 실험과 이를 이용한 온도분포영상획득 실험으로 구분하여 수행되었다. 1.5T MR 영상장치에서 무릎코일과 $T2^*$ 경사자장에코 펄스열을 이용하여 MR 영상을 얻었다. 물통, 오렌지, 아가젤 등의 팬텀을 실험 대상으로 하였고 자체 제작된 온수펌프 장치로 팬텀의 온도를 조절하였다. T 형 열전쌍 온도측정장치로 팬텀 온도를 측정하고 MR 온도영상 결과와 비교하였다. 획득된 MR영상의 위상분포는 제안된 PU방법으로 위상을 편 후 온도분포 영상을 재구성하였다. 가열 전 후의 온도변화와 MR 영상의 위상변화 관계를 이용하여 아가젤 팬텀 내의 MR온도분포 영상을 구하였다. 결과: 제안된 center array-sequencing PU 알고리즘을 이용하여 여러 팬텀에 대한 MR 위상영상의 접힘 현상을 기존 방법보다 간편하고 빠르게 제거할 수 있었고 이를 이용하여 MR 온도영상을 획득할 수 있었다. 결론: 본 연구는 제안된 center array-sequencing 위상펼침 방법이 잡음에 강하고 처리 속도가 빠를 뿐만 아니라 양성자 공명 주파수 이동의 성질을 이용한 MR 온도 영상 획득에 성공적으로 적용될 수 있음을 보였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.473-479
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• 2021

미만성 갑상샘질환은 그 진단 기준이 모호하고 숙련자의 주관적인 진단에 따라 오류가 많이 발생한다. 또한 갑상샘 결절의 초음파 영상에 관한 연구는 활발히 이루어졌지만 미만성 갑상샘질환에 관한 연구 사례는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 정상과 미만성 갑상샘질환의 영상에 GLCM 알고리즘을 적용하여 영상의 특징을 추출하고 추출된 특징값을 파라미터를 이용하여 정량적인 분석을 하였다. W 병원에서 진단한 환자의 갑상샘 초음파 영상을 대상으로 GLCM 알고리즘을 이용하여 정상 199증례, 경도 132증례, 중등도 99증례 총 영상 430증례에 관심영역(50×50 pixel)을 설정하고, 각 영상에서 Autocorrelation, Sum of squares, Sum average, Sum variance, Cluster prominence, Energy 6가지 파라미터를 이용하여 분석하였다. Autocorrelation, Sum of squares, Sum average, Sum variance 4가지 파라미터에서 Normal, Mild, Moderate를 구분하는데 90%이상의 높은 인식률을 보였다. 미만성 갑상샙질환의 초음파영상에서 GLCM 알고리즘을 이용하여 미만성 갑상샘질환의 심각도 정도를 분류하는 기준으로서 가치가 있다. 이러한 파라미터를 적용하여 갑상샘질환의 진단에 있어 육안 판독에 따른 오류를 감소시키고 미만성 갑상샘질환 진단의 2차적인 수단으로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.158-166
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• 2008

의용 초음파 장비는 X-Ray, CT, MRI 등 다른 의료 장비보다 휴대성과 안전성면에서는 장점이 있지만 진단 시 해상도와 화질 저하를 유발하는 스펙클이 생기는 단점이 있다. 그러나 단순한 스펙클 잡음의 제거는 경계선 정보의 손실을 발생시킬 수도 있다. 이에 본 논문에서는 효과적인 스펙클 제거와 손실 없는 경계선 검출을 위해 뉴럴네트워크와 퍼지 클러스터링을 이용한 뉴로-퍼지 스펙클 제거 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 입력된 의용 초음파 영상에 대해 먼저 퍼지 클러스터링을 적용하여 세 영역으로 나누고 이후 각 영역별로 별도의 뉴럴 네트워크를 적용하는 방법이다. 실제 실험 및 기존 방법들과의 정성적?정량적 비교 분석을 통해 제안 방법의 유용성을 검증하였다.

• 품질경영학회지
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• 제23권4호
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• pp.28-41
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• 1995

We consider the problem of identifying multiple outliers in linear model. The available regression diagnostic methods often do not succeed in detecting multiple outliers because of the masking and swamping effect. Recently, among the various robust estimator of reducing the effect of outliers, LMS(Least Meadian Square) estimator has been to be a suitable method proposed to expose outliers and leverage points. However, as you know it, the data analysis method with LMS estimator is to be taken the median of the squared residuals in the sample which is extracted the sample space. Then this model causes the trouble, for the number of the chosen sample is nCp, i.e. as the size of sample space n is increasing, the number is increasing fastly. And the covariance matrix may be the singular matrix, so that matrix is approching collinearity. Thus we propose a procedure ELMS for the resampling in LMS method and study the size of the effective elementary set in this algorithm.

• 전기학회논문지
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• 제63권7호
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• pp.945-949
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• 2014

In cardiac magnetic resonance imaging (CMRI), heart and respiratory motions are one of main obstacles in obtaining diagnostic quality of images. To synchronize CMRI to the physiological motions, ECG and respiratory gatings are commonly used. In this paper multi-biological signal (ECG, respiratory, and SPO2) based smart trigger system is proposed. By using multi-biological signal, the proposed system is robust to the induced noise such as eddy current when gradient pulsing is continuously applied during the examination. Digital conversion of the multi-biological signal makes the system flexible in implementing smart and intelligent algorithm to detect cardiac and respiratory motion and to reject arrhythmia of the heart. The digital data is used for real-time trigger, as well as signal display, and data storage which may be used for retrospective signal processing.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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• pp.505-510
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• 1996

Many diseases cause other diseases with strength of influences and time intervals. Prognostic and therapeutic assessments are the important part of clinical medicine as well as diagnostic assessments. In cases where a patient already has manufestations of multiple disorders (complications), progress forecasting and therapy decision by physicians without support tools are very dificult: physicians often say that "Once complications set in, the patient may die". Treating complications are difficult tasks for physicians, because they have to consider all of the complexities, possibilities and interactions between the diseases. The prediction of multiple disorders has many bundles that arise from such time-dependent interrelationships between diseases and nonlinear progress. This paper proposes a model based on time-dependent influences, which appropriately describes the progress of mulitple disorders, and gives some modificaitons for applying this model to medical domains: time-dependent influence matrix manifestation vector, therapy efficacy matrix, S-shaped curve approximation, definitions of which are provided. This research proposes an algorithm for forecasting the state of each disease on the time horizon and for evaluation of therapy alternatives with not toy example, but real patient history of multiple disorders.disorders.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.57-62
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• 2010

최근 의료분야에서는 대규모의 데이터를 빠르게 검색 및 추출이 가능하게 의사결정트리 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 현재 CART, C4.5, CHAID 등 여러 기법이 개발되었는데, 이러한 클레시파이 기법들은 몇몇 의사결정 나무 알고리즘이 이진분리로 분류를 하는데, 나머지 데이터의 결과가 손실될 우려가 있다. 그중 C4.5는 엔트로피의 측정값에 높고 낮음으로 트리 모양을 구성해 가는 방식이고, CART 알고리즘은 엔트로피 매트릭스를 사용하여 범주형 자료나 연속형 자료에 적용할수가 있다. 이에 본 논문에서는 클래시파이 기법 중 C4.5와 CART를 유방암 환자 데이터에 대해 적용하여 실험하여, 그 결과 분석을 통한 성능 평가를 수행하였다. 실험에서는 교차검증을 통해 그 결과에 대한 정확성을 측정하였다.

• 교육시설 논문지
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• 제27권1호
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• pp.3-10
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• 2020

Due to the frequent occurrence of large-scale disasters such as recent earthquakes, the problem of the safety of old school buildings has emerged. The need to secure safety management technology through constant monitoring is increasing in an attempt to supplement old school buildings with weak disaster response capabilities. Traditional research is approaching the development of an existing sensor-based risk precursor information monitoring system. However, unlike this, in this study, we will focus on the development of a data analysis platform as part of the development of a continuous monitoring system that can be prepared for earthquakes, collapses, and fires, based on constantly measured data. For this reason, the development of a safety diagnostic algorithm based on the optimal sensor-attached points and sensor data reflecting the fragile characteristics of old school buildings was derived. Utilizing this, a message and action manual system for each management / use entity of school buildings after retirement was constructed.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권5호
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• pp.175-181
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• 2002

In this paper, fault tolerant digital governor is designed to realize ceaseless controlling and to improve the reliability of control system. Designed digital governor huts duplex I/O module and triplex CPU module and also 2 out of 3 voting algorithm and self diagnostic ability. The Processor module of the system(SIDG-3000) is developed based on 32 Bit industrial microprocessor, which guaranteed high quality of the module and SRAM for data also SRAM for command are separated. The process module also includes inter process communication function and power back up function (SRAM for back-up). System reliability is estimated by using the model of Markov process. It is shown that the reliability of triplex system in mission time can be dramatically improved compared with a single control system Designed digital governor system is applied after modelling of the steam turbine generator system of Buk-Cheju Thermal Power Plant. Simulation is carried out to prove the effectiveness of the designed digital governor system

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2004년도 추계학술대회 논문집 Vol.17
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• pp.653-657
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• 2004

In this study, PD(partial discharge) signals which occurrs at stator coil of traction Motor are acquired. these data are used for classifying the PD sources. W(Neural Network) has recently applied to classify the PB pattern. The PD data are used for the learning process to classify PD sources. The PD data come from normal specimen and defective specimens such as internal void discharges, slot discharges and surface discharges. PD distribution parameters are calculated from a set of the data, which is used to realize diagnostic algorithm. NN which applies distribution parameters is useful to classify the PD patterns of defective sources generating in stator coil of traction motor.