• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권4호
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• pp.179-188
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• 2022

기계의 주요 부품인 베어링 결함 진단에 딥러닝을 활용하는 연구가 활발하게 진행되어 좋은 성능을 달성하였으나, 학습 데이터와 테스트 데이터의 운영 환경 차이로 인해 기계가 실제로 가동되는 환경에서는 성능 저하가 발생하는 문제가 있다. 학습 데이터와 테스트 데이터의 분포 차이 문제를 다루는 방법으로 데이터 적응이 제안되어 좋은 결과를 보여주고 있으나, 각 방법이 가정하고 있는 특정 적용 시나리오를 벗어나기 어렵다는 제약이 있다. 이에 본 연구는 MFCCs를 이용한 입력 데이터의 변환과 간단한 CNN 구조를 이용해 원시 도메인 데이터로부터 생성된 모델에 대해 추가적인 학습이나 조정 없이 타겟 도메인 데이터에 대한 테스트를 강건하게 수행하는 방법을 제안하였으며, 대표적인 베어링 결함 진단 데이터셋인 CWRU 베어링 데이터를 이용해 제안한 방법에 대한 실험 및 분석을 수행하였다. 실험 결과 전이 학습 기반의 방법들과 대등한 성능을 보였으며, 입력 변환 기반의 베이스라인 방법보다는 최소 15% 정도의 높은 성능을 달성하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.233-238
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• 2017

Automatic identification of disease in plants from their leaves is one of the most challenging task to researchers. Diseases among plants degrade their performance and results into a huge reduction of agricultural products. Therefore, early and accurate diagnosis of such disease is of the utmost importance. The advancement in deep Convolutional Neural Network (CNN) has change the way of processing images as compared to traditional image processing techniques. Deep learning architectures are composed of multiple processing layers that learn the representations of data with multiple levels of abstraction. Therefore, proved highly effective in comparison to many state-of-the-art works. In this paper, we present a plant disease identification methodology from their leaves using deep CNNs. For this, we have adopted GoogLeNet that is considered a powerful architecture of deep learning to identify the disease types. Transfer learning has been used to fine tune the pre-trained model. An accuracy of 85.04% has been recorded in the identification of four disease class in Apple plant leaves. Finally, a comparison with other models has been performed to show the effectiveness of the approach.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제30권1호
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• pp.66-78
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• 2009

A mobile ultrasound scanner developed for use in point-of-care applications is introduced, which can not only provide ultrasound images but can also measure various bio-signals. The mobile ultrasound scanner is also designed to meet the demanding requirements for point-of-care diagnosis, such as battery-powered operation, portability in terms of size and weigh, and real-time wireless communications capability for remote diagnosis. To meet these requirements, an efficient beamforming method for high resolution imaging with a small number of active elements, a hardware efficient beamformer architecture, and echo processing algorithms with greatly reduced computational complexity have been developed. Experimental results show that the prototype mobile ultrasound scanner is fully functional and satisfies most of the design requirements.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권7호
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• pp.129-136
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• 2019

본 연구에서는 강판 손상 진단을 위하여 누설자속 기법을 적용하고, 신호 기반으로 신호의 이미지화 기법에 대해 연구를 실시하였다. 누설자속 신호의 이미지화를 위해 다른 두께를 가지는 강판시편을 준비하였고, 각 시편에 똑같은 위치에 6가지 깊이의 손상을 인공적으로 가공하였다. 홀센서와 Yoke를 이용한 센서헤드를 제작하여 강판시편을 자화시킴과 동시에 누설자속 신호를 계측하였다. 센서로부터 수집된 자속신호의 노이즈 제거 및 이미지 해상도를 높이기 위하여 여러 신호처리 과정을 거쳤으며, 각 손상부로부터 계측된 누설자속 신호의 분석을 위해 각 채널별로 P-P value를 분석하였다. 위의 신호처리 및 분석을 바탕으로 누설자속 신호를 이미지로 변환시켰다. 이를 통해 누설자속 신호 기반 강판 손상의 이미지화로 손상을 한눈에 파악하는 것이 가능하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권3호
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• pp.83-90
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• 2022

당뇨병은 오늘날 주변에서 흔히 찾아볼 수 있는 질병이며, 당뇨병성 족부 궤양(당뇨발)이라는 심각한 합병증으로 발전하는 사례 또한 많이 나타난다. 따라서 이를 사전에 진단하고 예방하는 것은 중요한 과제이며 본 논문에서 그 방안을 제시한다. 본문에서 소개하는 기존의 연구들을 바탕으로 발의 압력과 온도 정보는 당뇨발과 깊은 상관관계가 있음을 알 수 있으며, 해당 지표들을 측정하는 IoT 기기인 스마틴솔을 개발과정 및 아키텍쳐를 소개한다. 또한, 더 나아가 스마틴솔로 측정한 데이터들의 실제 당뇨발 진단을 위한 AI 분석 전처리 과정을 기술하며, 측정된 압력 그래프와 실제 사람의 발걸음 분포의 비교 등을 통해 실시간으로 수집하는 다중 정보들이 기존의 IoT 기기들보다 효율적이고 신뢰성 있다는 결과를 제시한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.343-351
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• 2001

World practice is evidence of that computer systems of an intellectual support of medical activities bound up with examination of patients, their diagnosis, therapy and so on are the most effective means for attainment of a high level of physician\`s qualification. Such systems must contain large knowledge bases consistent with the modern level of science and practice. To from large knowledge bases for such systems it is necessary to have a medical ontology model reflecting contemporary notions of medicine. This paper presents a description of an observation ontology, knowledge base for the physician of general tipe, architecture, functions and implementation of problem independent shell of the system for intellectual supporting patient examination and mathematical model of the dialog. The system can be used by the following specialist: therapeutist, surgeon, gynecologist, urologist, otolaryngologist, ophthalmologist, endocrinologist, neuropathologist and immunologist. The system supports a high level of examination of patients, delivers doctors from routine work upon filling in case records and also automatically forms a computer archives of case records. The archives can be used for any statistical data processing, for producing accounts and also for debugging of knowledge bases of expert systems. Besides that, the system can be used for rise of medical education level of students, doctors in internship, staff physicians and postgraduate students.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권4호
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• pp.881-902
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• 2024

Fast decision support systems and accurate diagnosis have become significant in the rapidly growing healthcare sector. As the number of disparate medical IoT devices connected to the human body rises, fast and interrelated healthcare data retrieval gets harder and harder. One of the most important requirements for the Healthcare Internet of Things (HIoT) is semantic interoperability. The state-of-the-art HIoT systems have problems with bandwidth and latency. An extension of cloud computing called fog computing not only solves the latency problem but also provides other benefits including resource mobility and on-demand scalability. The recommended approach helps to lower latency and network bandwidth consumption in a system that provides semantic interoperability in healthcare organizations. To evaluate the system's language processing performance, we simulated it in three different contexts. 1. Polysemy resolution system 2. System for hyponymy-hypernymy resolution with polysemy 3. System for resolving polysemy, hypernymy, hyponymy, meronymy, and holonymy. In comparison to the other two systems, the third system has lower latency and network usage. The proposed framework can reduce the computation overhead of heterogeneous healthcare data. The simulation results show that fog computing can reduce delay, network usage, and energy consumption.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1088-1097
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• 2021

기계 장비의 진동 데이터는 필연적으로 노이즈를 포함하고 있다. 이러한 노이즈는 기계 장비의 유지보수를 진행하는데 악영향을 끼친다. 그에 따라 데이터의 노이즈를 얼마나 효과적으로 제거해주냐에 따라 학습 모델의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 시계열 데이터를 전처리 함에 있어 특성추출 과정을 포함하지 않는 Denoising Auto Encoder 기법을 활용하여 데이터의 노이즈를 제거했다. 또한 기계 신호 처리에 널리 사용되는 Wavelet Transform과 성능 비교를 진행했다. 성능비교는 고장 탐지율을 계산하여 진행했으며 보다 정확한 비교를 위해 분류 성능 평가기준 중 하나인 F-1 Score를 계산하여 성능 비교를 진행했다. 고장을 탐지하는 과정에서는 One-Class SVM 기법을 활용하여 고장 데이터를 탐지했다. 성능 비교 결과 고장 진단율과 오차율 측면에서 Denoising Auto Encoder 기법이 Wavelet Transform 기법에 비해 보다 좋은 성능을 나타냈다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.53-60
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• 2018

본 연구에서는 강판에 발생한 국부적인 손상의 진단을 위해 강자성의 연속체 구조물에 적합한 비파괴진단 기법인 누설자속 기법을 적용하였다. 강판시편의 두께 변화에 따른 누설자속 기반 진단 기법의 민감도를 분석하기 위해 각각 다른 두께를 가지는 몇 가지의 강판시편을 준비하였고, 각각의 시편에 3가지 깊이의 인공결함을 가공하였다. 홀센서와 자화요크를 이용하여 일정한 자화밀도를 가지는 누설자속 센서헤드를 제작하여 강판시편으로부터 누설자속 신호를 계측하였다. 센서헤드로부터 수집된 자속신호의 품질향상을 위해 일련의 신호처리 과정을 거쳤으며, 각 손상지점으로부터 계측된 누설자속 신호의 확인을 통해 국부손상 감지의 가능성을 확인하였다. 강판두께에 따른 누설자속 기법의 손상감지 민감도의 분석을 위해 각각 다른 두께의 강판시편으로부터 검출된 MFL 신호에서 P-P value를 정량적으로 추출하였고 그 값을 비교 분석 하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권10호
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• pp.521-531
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• 2016

본 논문은 D-기관 대부분의 업무처리 과정들이 정부 표준업무관리시스템인 Onnara System을 비롯한 몇몇 정보체계를 통하여 이루어지고 있기 때문에 해당 체계에 누적되는 전산자료를 바탕으로 별도 직무분석시스템 없이도 조직진단이 가능할 수 있을 것이라는 판단으로 기존의 정보체계를 활용한 직무분석 방안을 제시하였다. 부서 간 또는 동료 간 업무처리에 있어 대부분 온라인으로 자료가 전달되고 회신 된다. 그러한 업무처리를 위한 정보체계 대부분이 개발 구축되어 있는 상황에서 D-기관의 업무처리 절차와 정보체계를 파악하여 직무분석에 필요한 요소들을 도출하고 누적된 자료를 계량화하여 그 요소들의 타당성을 회귀분석 통계량으로 검증하였다. 또한 Onnara System에서만 활용되던 기존 기능분류체계(BRM, Business Reference Model)를 다른 정보체계에서도 공통으로 활용하여 부서 기능 진단까지 할 수 있도록 직무분석 아키텍쳐를 정립하고 관련 정보체계에 추가 기능을 시범 구현하였으며, 그에 따른 부서별 직무량 산출식을 도출하여 부서 적정인력 진단과 도출된 요소들을 실제 활용할 수 있는 다양한 직무분석 방안을 제시 하였다.