• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제86권3호
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• pp.226-233
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• 2023

Background: Inactive or old, healed tuberculosis (TB) on chest radiograph (CR) is often found in high TB incidence countries, and to avoid unnecessary evaluation and medication, differentiation from active TB is important. This study develops a deep learning (DL) model to estimate activity in a single chest radiographic analysis. Methods: A total of 3,824 active TB CRs from 511 individuals and 2,277 inactive TB CRs from 558 individuals were retrospectively collected. A pretrained convolutional neural network was fine-tuned to classify active and inactive TB. The model was pretrained with 8,964 pneumonia and 8,525 normal cases from the National Institute of Health (NIH) dataset. During the pretraining phase, the DL model learns the following tasks: pneumonia vs. normal, pneumonia vs. active TB, and active TB vs. normal. The performance of the DL model was validated using three external datasets. Receiver operating characteristic analyses were performed to evaluate the diagnostic performance to determine active TB by DL model and radiologists. Sensitivities and specificities for determining active TB were evaluated for both the DL model and radiologists. Results: The performance of the DL model showed area under the curve (AUC) values of 0.980 in internal validation, and 0.815 and 0.887 in external validation. The AUC values for the DL model, thoracic radiologist, and general radiologist, evaluated using one of the external validation datasets, were 0.815, 0.871, and 0.811, respectively. Conclusion: This DL-based algorithm showed potential as an effective diagnostic tool to identify TB activity, and could be useful for the follow-up of patients with inactive TB in high TB burden countries.

• 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.

• 항공우주기술
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• 제11권2호
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• pp.182-194
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• 2012

한정된 기간과 비용 하에 높은 신뢰도와 안전성을 갖는 엔진을 완성하기 위해서는 엔진 개발과 병행하여 엔진에 최적화된 진단시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 진단시스템의 개발방향을 정립하기 위하여 해외문헌을 바탕으로 엔진에서 발생 가능한 고장들, 상태진단을 위한 검사파라미터의 특성, 진단방법들(실시간 진단법, 사후 진단법, 사고원인 분석법, 파라미터 계통법, 시험진단법)을 고찰하였고, 엔진 개발단계 및 운용단계에서 수행해야할 진단관련 과제들을 제시하였으며, 해외의 액체로켓엔진 진단 사례를 정리하였다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제9권2호
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• pp.68-78
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• 1995

지금까지 공동주택에서 전력감시반은 지하실에 설치된 그래픽보드를 이용하여 감시를 수행하고 있으나, 공동주택에서의 인력구조와 시스템특성상 적절한 감시방법이라고 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨터를 이용한 인텔리전트 감시시스템을 제안하였다. 제안된 감시반은 직렬통신방식을 이용한 집중감시시스템으로 설비를 디자인된 화면으로 실시간 감시하고 사용이력과 고장진단을 위한 지식베이스를 구현하여 감시반 효율성의 향상과 감시반의 공사비 절감을 유도하였으며, 실시간 O.S는 Trend 940을 이용하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제40권2호
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• pp.26-37
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• 2003

치과의사는 일반 의사들과 다르게 진단과 치료를 위한 거의 모든 과정을 혼자서 처리하는 것이 일반적이다. 이러한 환경에서 치과의사의 진단효율을 향상시키기 위해서는 진단자료와 방사선사진이 동시에 제시되는 효율적인 진료환경이 필요하다. 본 논문에서는 치과병원에서의 진단과 치료를 위한 통합환경을 제안한다 제안된 시스템은 치과병원의 주요업무인 환자기록생성, 진단을 위한 영상취득과 분석, 치료계획수립, 시술시뮬레이션 등을 하나의 시스템으로 유기적으로 결합함으로서 필름과 종이가 없는 병원환경을 실현하였다. 또한 모든 임상자료의 신속한 검색과 정량적인 분석을 지원함으로서 환자에게 보다 정확하고 예측이 가능한 치료를 제공할 수 있도록 하였다.

• Clinical Endoscopy
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• 제51권6호
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• pp.552-557
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• 2018

Although colonoscopy was originally a diagnostic imaging procedure, it has now expanded to include an increasing range of therapeutic interventions. These procedures require precise maneuvers of instruments, execution of force, efficient transmission of force from the operator to the point of application, and sufficient dexterity in the mobilization of endoscopic surgical instruments. The conventional endoscope is not designed to support technically demanding endoscopic procedures. In case of colonoscopy, the tortuous anatomy of the colon makes inserting, moving, and orientating the endoscope difficult. Exerting excessive pressure can cause looping of the endoscope, pain to the patient, and even perforation of the colon. To mitigate the technical constraints, numerous technically enhanced systems have been developed to enable better control of instruments and precise delivery of force in the execution of surgical tasks such as apposing, grasping, traction, counter-traction, and cutting of tissues. Among the recent developments are highly dexterous robotic master and slave systems, computer-assisted or robotically enhanced conventional endoscopes, and autonomously driven locomotion devices that can effortlessly traverse the colon. Developments in endoscopic instrumentations have overcome technical barriers and opened new horizons for further advancements in therapeutic interventions. This review describes examples of some of these systems in the context of their applications to advanced therapeutic colonoscopy.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제9권1호
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• pp.16-23
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• 2005

목적 : 기능적 자기공명영상(fMRI)을 이용하여 수리연산 과제를 수행하는 동안에 활성화되는 뇌영역을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 모두 오른손잡이인 6명의 정상 자원자를 대상으로 하였다. 1.5 T MR기기를 이용하여 EPI BOLD기법으로 fMRI영상을 얻었다. 실험과제의 특성에 따라 실험 1과 실험2로 구분하여 시행하였다. 각 실험은 5번의 휴식기와 4번의 활성기로 구성되었으며, 1회의 휴식기와 대조기는 각각 30초였다. 실험 1, 2 모두에서 활성기 자극과제로 연산식[예: $(4+5)\times8=72$]을 보여주고 맞는지 틀리는지를 판단하게 하였고, 휴식기 대조과제로 실험 1에서는 십자모양을 바라보고 있도록 하였으며, 실험2에서는 같거나 서로 다른 두 가지의 기호[예: $(\bullet,\;\blacksquare)$]를 보여주고 같은지 다른지 판단하도록 하여, 판단과정을 감산하였을 때 나타나는 활성화 영상이 실험 1에서 나타난 결과와 어떠한 차이가 있는지 알아보고자 하였다. 영상후처리는 SPM 분석 프로그램을 사용하였고 활성화 신호의 유의수준은 p<0.00001로 하였다. 결과 : 실험 1에서 양측 하전두회, 전전두영역, 전운동영역, 보조운동영역 및 상두정소엽을 포함한 두정엽내 뇌구를 중심으로 대칭적인 활성화 신호가 나타났다. 실험2에서도 실험 1과 동일한 부위에서 활성화 신호가 나타났으나 우반구 전두엽과 두정엽의 활성화는 실험 1에 비해 작았으며, 그 정도는 전두엽에서 보다 뚜렷하게 작았다. 결론 : 수리연산과 연관된 대뇌 부위는 좌반구 하전두회와 전전두영역 및 양측 두정엽이며, 우반구 전두엽과 두정엽의 일부는 주의집중 및 판단과 관련이 있는 부위로 추정된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.957-964
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• 2017

본 연구에서는 NCS 기반 의료정보관리 직무수행을 위한 교육과정을 수행하고, 학습자의 실무지식을 이해할 수 있는 프로그램을 제작하였다. 이 프로그램은 의무기록의 데이터를 발생시키고 저장한 후 의무기록의 데이터를 분석하여 의료정보를 생성할 수 있는 교육용 프로그램이다. 의무기록의 내용이 다양하고 의무기록의 양적 차이가 있기 때문에 교육용 데이터의 표준을 위해 퇴원분석 프로그램에 의무기록의 내용을 요약하고 저장할 수 있도록 하였다. 프로그램을 사용하여 의료정보관리 NCS 능력단위 요소인 의료용어 DB, 의료용어 관련 DB, 진료관련 DB를 구축하고 관리할 수 있다. 다음은 프로그램 운영을 통해 학습 할 수있는 내용이다. 첫 번째로 데이터베이스의 구조를 이해하여 의료정보 DB 관리규정을 작성할 수 있다. 두 번째로 퇴원분석 프로그램에 입력하는 진단코드 및 의료행위코드의 구조와 기능을 이해할 수 있다. 또한 퇴원분석 프로그램에서 입력된 진단코드 및 의료행위코드들을 각 필드별로 검색하고 분석할 수 있다. 세 번째로 데이터를 입력하고 추출하여 의료정보를 생성함으로써 의료정보관리 능력을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 퇴원분석 프로그램을 이용하여 학생들이 의무기록의 데이터를 발생시키고 분석하여 의료정보를 생성함으로써 의료정보관리에 대한 지식을 습득하고 실무능력을 향상시킬 수 있는 프로그램을 개발하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.41-47
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• 2007

한정된 주의력 자원을 회복시키기 위한 방법 중 피드백이 효과가 있는 것으로 보고되고 있다. 그러나 피드백의 구체적 내용에 대한 집중력 회복의 연구는 미미하다. 본 연구는 집중력을 회복할 수 있는 감각적 자극 중 정서적 피드백 간의 효과 차이를 분석 하였다. 집중력을 평가하기위한 온라인 실험 시스템을 구축하고 시각, 청각, 촉각 피드백 자극을 제시하여 각각의 감각자극과 집중력 회복의 효과를 분석 하였다. 실험 참여자의 감각 피드백의 선호도에 따른 영향 요인을 알아보기 위하여 실험 후 주관적 설문을 실시하였다. 감각 피드백을 6명의 대학원생에게 일주일에 걸쳐 반복적으로 약200개의 자극을 제시하고 5회 이상 실험을 통하여 얻어진 30회 결과를 분석하였다. 결과적으로 피드백 효과가 집중력 회복에 통계적 유의함을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.40-45
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• 2018

생산 공정의 다변량 데이터에 기반한 지능적 공정 감시 및 진단 시스템은 조업의 안정성과 고품질의 제품을 달성하고 경쟁력을 유지하기 위해서는 필수적인 업무 중 하나로 간주되고 있는데, 이와 같은 추세는 공정 이상이 발생하는 경우 안정적이고 경제적인 조업에 큰 영향을 미치는 것에 기인한다. 본 연구에서는 다변량 공정 데이터에 기반한 진단기법을 제시하고 이를 시뮬레이션 공정 데이터를 활용하여 그 성능을 평가하고자 한다. 또한 원 데이터의 전처리 과정의 유무와 비선형 방법론의 활용이 진단 성능에 마치는 영향을 시뮬레이션 공정에서 제시된 15개의 공정 이상에 대해 평가하였다. 그 결과 제안된 방법론이 신뢰할 만한 결과를 주었으며 다른 비교 방법론인 전처리 과정이 없거나 선형 방법론을 사용한 타 방법론 대비 우월한 성능을 보여주었다. 제시된 방법론은 공정 데이터에 기반한 방법론으로서 공정에 대한 수학적 모델이나 지식 모델에 비하여 상대적으로 모델링이 간편하며 공정 데이터의 잡음에 강건하다는 장점을 가진다.