• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.299-306
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• 2022

최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제55권1호
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• pp.49-54
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• 2022

Background: We compared the safety and effectiveness of robotic anatomical resection and video-assisted thoracoscopic surgery (VATS). Methods: A retrospective analysis was conducted of the records of 4,283 patients, in whom an attempt was made to perform minimally invasive anatomical resection for lung cancer at Seoul National University Hospital from January 2011 to July 2020. Of these patients, 138 underwent robotic surgery and 4,145 underwent VATS. Perioperative outcomes were compared after propensity score matching including age, sex, height, weight, pulmonary function, smoking status, performance status, comorbidities, type of resection, combined bronchoplasty/angioplasty, tumor size, clinical T/N category, histology, and neoadjuvant treatment. Results: In total, 137 well-balanced pairs were obtained. There were no cases of 30-day mortality in the entire cohort. Conversion to thoracotomy was required more frequently in the VATS group (VATS 6.6% vs. robotic 0.7%, p=0.008). The complete resection rate (VATS 97.8% vs. robotic 98.5%, p=1.000) and postoperative complication rate (VATS 17.5% vs. robotic 19.0%, p=0.874) were not significantly different between the 2 groups. The robotic group showed a slightly shorter hospital stay (VATS 5.8±3.9 days vs. robotic 5.0±3.6 days, p=0.052). N2 nodal upstaging (cN0/pN2) was more common in the robotic group than the VATS group, but without statistical significance (VATS 4% vs. robotic 12%, p=0.077). Conclusion: Robotic anatomical resection in lung cancer showed comparable early outcomes when compared to VATS. In particular, robotic resection presented a lower conversion-to-thoracotomy rate. Furthermore, a robotic approach might improve lymph node harvesting in the N2 station.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권2호
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• pp.85-92
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• 2023

코로나바이러스감염증-19와 같은 호흡기 감염병은 주로 밀집/밀폐/밀접 공간인 실내에서 일어난다. 호흡기 감염병 이상징후의 존재 여부는 발열, 기침, 재채기 및 호흡곤란 등의 초기 증상을 통해 판단되고 있으며, 이러한 초기 증상에 대한 상시 모니터링이 요구된다. 열화상 온도 스크리닝 시스템은 개인의 피부 온도 상승의 징후가 있는지 초기에 선별하는 빠르고 쉬운 비접촉 스크리닝 방법을 제공하지만, 측정 타겟, 주변 온도 등의 측정 환경과 피 측정대상과의 측정 거리에 따른 오차로 인해 정확한 온도측정이 어렵다. 그리고 국제표준 IEC 80601-2-59 에서는 내안각(Inner Canthus) 인접한 영역에 대한 안면 열화상 촬영을 권고하고 있다. 본 논문에서는 가시광 카메라 모듈과 열화상 카메라 모듈에 대해서 이미지 일치화 보정을 수행하였으며, 흑체(Blackbody)를 이용해 측정 환경에 대한 열화상 카메라 모듈 온도를 보정하였다. 표준에서 권고하는 측정 타겟을 인식하기 위해 딥러닝 기반 객체 인식 알고리즘과 내안각 인식 모델을 개발하였으며, 100명의 실험자군에 대한 데이터셋을 적용하여 인식 모델 정확도를 도출하였다. 또한 라이다 모듈을 이용한 객체 거리 측정과 선형회귀 보정 모듈을 통해 측정 거리에 따른 오차를 보정하였다. 제안한 모델의 성능 측정을 위해 모터 스테이지, 열화상 온도 스크리닝 시스템, 흑체로 구성된 실험환경을 구축하였으며, 1m에서 3.5m 사이 가변 거리에 따른 온도측정 결과 0.28℃ 이내의 오차 정확도를 확인하였다.

• 멤브레인
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• 제32권4호
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• pp.253-263
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• 2022

본 연구에서는 하수 재이용을 위한 역삼투막 공정에서 전처리 정밀여과막(MF) 손상에 대한 누출되는 다양한 수질변화로써 막 손상 검지 방안을 제시하였다. 이를 위하여 역삼투막 유입수질 적합성 평가지표인 SDI (silt density index)를 3에서 5의 범위 내에서 막 손상 시 검지 감도를 정량화하기 위하여 전처리 분리막이 1에서 3가닥 파단에 따라 SDI는 1.92에서 6.11까지 증가한 결과를 확인할 수 있었다. 일반적으로 3을 기준으로 역삼투막 유입수질로 설정하였을 때 분리막이 3가닥까지 파단이 되어야만 막 손상 검지가 가능하다는 것을 의미하며 역삼투막의 오염은 잠재적으로 가속화되어 효율을 저하시킬 수 있다. 또한 이때 누출되는 입자성과 유기물질에 대하여 0.45 ㎛ 이상의 크기만 걸러주는 입자계수는 입도분포별 막 파단 개수에 따라 일정한 패턴을 확인할 수 없었으며, TOC 농도는 약 2배의 변화패턴으로써 SDI와의 상관관계로써 TOC가 막 손상 수질지표로써 신뢰성이 높은 것으로 확인되었다. 수질분석결과와 더불어 USEPA에서 제시하는 막 손상 검지 방법 중 압력손실시험과 이를 기반으로 LRV_DIT 모델의 적합성 평가를 한 결과 막 손상 또는 역삼투막 공정으로 유입되는 막오염물질을 신속하게 확인할 수 있는 SDI 및 TOC를 포함한 LRV_DIT 모니터링과 UCL 설정을 병행해야 한다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.175-185
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• 2023

최근 COVID-19와 같은 신종 바이러스 감염증이 확산하여 심각한 공중 보건 문제를 제기하고 있다. 특히 이러한 질병은 고령자에게 치명적으로 작용하여, 생명을 위협하고 심각한 사회적, 경제적 손실을 초래하였다. 이에 많은 산업분야에서 사물 인터넷(IoT) 및 인공 지능(AI)을 응용한 원격진료, 헬스케어, 질병예방 등의 애플리케이션이 소개되어 질병 감지, 모니터링 및 검역 성능을 향상하고 있다. 하지만 기존기술은 갑작스러운 전염병의 출현에 신속하고 통합적으로 적용되지 않기 때문에, 사회 속에 감염병이 대규모 감염 및 전국적 확산되는 것을 차단하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 바이러스 질병 정보 수집기를 통해 지역적 한계가 있는 다양한 감염 정보를 수집하고, AI 브로커를 통해 AI 분석 및 심각도 매칭을 수행하여 감염의 확산을 예측하고자 한다. 최종에는 질병관리본부를 통해 고령자에게 위험경보 발령, 확산 차단 문자 발송 및 감염지역 대피정보를 신속하게 제공한다. 현실적인 고령자 지원시스템은 감염자 발생지역 정보와 고령자의 위치정보를 비교하여 증강현실 기반의 스마트폰 애플리케이션으로 직관적인 위험지역(감염지역) 회피기능을 제공하고 감염지역 방문이 확인되면 자동으로 방역관리 서비스를 제공한다. 향후 제안시스템은 위치기반의 사용자 밀집도를 파악함으로써 갑작스런 인파 집중으로 인한 압사 사고를 사전에 예방하는 방법으로도 활용 가능할 것이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1139-1147
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• 2023

본 논문에서는 소형 크기인 SiPM Sensor를 휴대용 검출기 내부에 적용하여 환자 피폭을 최소화하면서도 최적의 이미지 획득을 위한 선량을 제어하기 위한 방법을 제시하고 이에 대한 성능을 평가하는 것을 목적으로 한다. 휴대용 검출기는 환자의 위치에 빠르게 접근하여 신속한 진단을 가능하게 하는 장점이 있지만 이러한 이동성은 선량 관리의 어려움을 동반한다. X-ray imaging devices 국제 표준인 IEC62220-1-1 기준의 이미지 평가를 통해 검출기의 DQE와 최적 화질을 갖을 수 있는 선량을 확인하고 영상의 ADU와 SiPM Sensor의 출력을 매칭 하여 최적 선량을 확인하는 방법을 제시하였다. 검출기 제조사 기준 선량과 최적 선량 구현으로 획득된 Skull AP 이미지는 제조사 기준 342.8 µGy, 최적 제어 선량은 148.3 µGy로 조사되어 제조사 기준 선량 대비 57 %, Chest AP는 제조사 기준 81.9 µGy, 제어된 최적 선량은 27.9 µGy로 66 %의 높은 선량 감소 효과가 확인되었다. 또한 촬영된 두 영상은 방사선사 5명의 분석을 통해 해부학적 구조물을 판별하기에 임상적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 확인되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.130-144
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• 2023

최근 실내에 대한 정확한 위치정보 취득을 위해 신호기반측위와 영상기반측위를 기반으로 다양한 측위기술이 연구되고 있다. 이 중 카메라를 통해 획득된 영상과 필요에 따라 수집된 센서데이터를 이용하여 모바일 단말의 위치를 결정하는 영상측위 기술에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 영상기반측위를 위해서는 모바일 단말사진과 가상의 랜드마크 영상과의 매칭을 통해 실내위치 결정하는 방법이 사용되며, 이를 위해 광고판, 자판기, ATM기기 등 다양한 랜드마크에 대한 실내 공간정보구축이 필요하다. 다양한 랜드마크에 대한 실내공간정보 구축을 위해 한국전자통신연구원(ETRI) 13동을 대상으로 지상라이다 측량을 통해 로드뷰 형태의 파노라마 이미지와 정확한 3D 측량성과를 취득하였다. 3차원 토탈스테이션 결선성과와 지상라이다 파노라마 이미지 좌표상호간 비교시 약 0.10m 이내로 좌표 및 거리 성과가 취득되어 실내측위에 활용하기 위한 정확한 랜드마크 구축이 가능함을 확인하였다. 이러한 지상라이다 성과를 활용하여 영상측위에 필요한 3차원 랜드마크 모델링을 수행함으로써 기존 준공도면을 이용한 3차원 모델링만으로 구축할 수 없는 랜드마크 정보에 대해 보다 빠르게 모델링이 가능하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제32권2호
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• pp.55-92
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• 2010

본 연구에서는 대졸자 직업이동 경로조사(GOMS) 자료를 이용하여 출신대학 소재지가 노동시장 성과에 미치는 영향을 분석하였다. 다른 조건이 유사할 때 비서울지역 대학교 졸업자는 서울 소재 대학교 졸업자에 비해 약 16% 정도 낮은 임금을 받는 것으로 추정되었다. 또한 비서울지역 대졸자는 소규모 업체나 전공과 맞지 않는 직장에 다닐 확률이 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 그러나 서울 소재 대학 졸업자와 비서울지역 대학 졸업자 간 임금격차의 3분의 2 가량이 입학 당시의 학과 평균 수능점수의 차이로 설명될 수 있는 것으로 나타났다. 또한 사업체 규모나 직무와 전공의 일치도의 차이 역시 수능점수 격차에 의해 상당 부분 설명될 수 있다는 것이 밝혀졌다. 이처럼 노동시장 성과 차이에 대한 상당한 설명력을 갖고 있는 수능점수는 출생지, 14세 성장지, 고교 소재지가 어느 지역인가에 따라 뚜렷한 격차를 나타냈다. 따라서 지역간 학력격차 중 교육환경의 지역 간 차이에서 비롯되는 부분이 있다면 이를 보완할 필요가 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제27권1호
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• pp.31-36
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• 2016

본 연구에서는 이중에너지 영상을 획득하는 방법으로, 구리판을 이용한 에너지 변조 필터를 사용하였을 때의 선량을 계산 및 측정하였고, 기존의 다른 방법들과 선량을 비교하였다. 몬테칼로 전산모사를 이용하여 에너지 변조 필터에 의한 선량 변화를 평가하기 위하여 MCNPX를 사용하였다. 두경부, 흉부, 복부 촬영에 주로 사용되는 관전압인 80, 120 kVp에 대한 스펙트럼을 SPEC78 프로그램으로 생성하여 선원을 모사하였고, 구리 물질로 이루어진 에너지 변조 필터(밀도: $8.96g/cm^3$)는 두께를 0.5 mm부터 2.0 mm까지 0.5 mm 간격으로 변화시켜가면서 선원으로부터 20.0 cm 거리에 X-선 창을 절반만 가리도록 모델링 하였다. 몬테칼로 전산모사 값과 실제 선량 값을 비교하기 위해서는 교정 상수가 필요하므로, Gafchromic EBT3 필름에 알고 있는 선량을 조사한 후 판독하여 선량 교정 곡선을 획득하였다. 실험과 동일한 조건으로 MCNPX의 f6 tally로 획득한 결과값과 측정값 간의 선량 환산 인자는 $7.2*10^4cGy/output$으로 구해졌으며, 관전압 80 kVp과 관전류 6 mA의 조건으로 콘빔 CT 촬영 시, 평균 10.1 cGy (표준편차 2.7 cGy) 조사됨을 알 수 있었다. 에너지 변조 필터에 기반한 이중 에너지 영상 획득 기술을 적용한 본 연구에서는 이중 에너지 콘빔 CT 시스템의 선량이 단일 에너지 CT 시스템의 선량보다 33~40% 감소함을 알 수 있다. 또한, 에너지 변조 필터에서 발생한 산란선에 의한 선량 증가 효과는 거의 없었다. 따라서, 인체 내 물질 분별력이 우수하여 임상에 널리 응용되었던 기존 이중 에너지 CT 시스템의 상대적으로 피폭선량이 높다는 단점을 효과적으로 개선할 수 있다.