• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제50권5호
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• pp.599-606
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• 2001

연구배경 : 기존의 결핵진단 방법이외에 신속하고, 정확한 결핵진단법으로 결핵환자의 말초혈액에서 결핵균 PCR 검사를 시행하여 검사의 유용성과 말초혈액 결핵 PCR 검사 양성인 환자의 면역학적 상태 및 방사선학적 소견을 살펴보았다. 대상 및 방법 : 1998년 7월부터 1999년 8월까지 한림대학교 의료원에 내원하여 결핵이 의심 되었던 환자를 대상으로 하였다. 검체에서 항산균 도말검사 및 결핵균 배양 검사를 시행하였고 진단에 필요한 경우 조직검사를 시행한 환자들 중에서 3개월 이상 경과관찰이 가능하였던 59명의 환자를 대상으로 하였다. 대상 환자 모두에서 말초혈액 결핵 PCR검사를 시행하였다. 결 과 : 대상환자 59명중 남자 39예, 여자 20예였으며, 평균 연령은 44.7세였다. 45예에서 결핵으로 최종 진단되었고, 이중 41예는 결핵균 배양검사 및 조직검사로 확진되었고, 4예는 임상적으로 진단되었다. 활동성 폐결핵이 아닌 14예 중 13예는 비활동성 결핵, 1예는 폐암으로 진단되었다. 말초혈액 결핵균 PCR 양성환자는 14예였으며, 이중 활동성 결핵이 13예, 폐암이 1예였다. 이들 말초혈액 결핵균 PCR 양성인 13예의 결핵 환자의 6예(46%) 에서 면역상태의 저하를 보였다. 결핵의 진단에 있어서 말초혈액 결핵균 PCR 검사의 민감도 29%, 특이도 93%, 양성 예측도와 음성 예측도가 각각 93%, 29% 였다. 결 론 : 말초혈액 결핵균 중합효소 연쇄반응 검사는 특이도가 높은 반면 민감도는 낮아 결핵 선별 검사로는 유용하지 않을 것으로 보인다. 그러나 양성예측도가 높아 검사가 양성인 경우 활동성 결핵의 조기 진단에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제61권1호
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• pp.34-40
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• 2006

연구배경: 발관 실패와 관련된 위험 인자를 살펴보고, 기관내 삽관의 합병증으로 인한 후두부 폐쇄와 PES로 인한 재삽관의 위험성을 발관 전에 미리 예측하기 위한 CLT 검사의 의의 및 제한점을 알아보고자 하였다. 방 법: 24시간 이상 삽관과 인공 호흡기 치료 후 발관을 시도한 34명의 연속적인 환자들을 대상으로 발관 실패군에서 성공군과 차이를 보이는 인자를 살펴보고 CLT 를 시행해서 PES와 재삽관을 예측하는 CLV, CLP의 기준값을 구하였다. 결 과: 총 34명중 발관 실패는 6명(17.6%), PES는 3명(8.8%) 이었고 PES가 있던 3명은 모두 재삽관을 받았다. 발관 실패 환자에서 삽관 기간이 길었고, SAPS II score가 컸으며, 삽관 기간은 CLV, CLP와 역상관관계를 보였다. PES 양성 환자의 평균 CLV은 $22.5{\pm}23.8ml$로 음성 환자의 $233.3{\pm}147.1ml$보다 낮았고, CLP도 양성군에서 $6.2{\pm}7.3%$로 음성군의 $44.3{\pm}24.7%$보다 유의하게 낮았다. 가장 신뢰성 있는 CLV, CLP의 기준값은 50 ml, 14.7% 였고 CLV의 민감도는 100%, 특이도 93.5%, 양성예측도 60%, 음성예측도 100% 였고, CLP의 민감도는 100%, 특이도 87.1%, 양성예측도 42.9%, 음성예측도 100% 였다. 결 론: 삽관 기간이 길고 중증 질환 환자에서 발관 실패의 가능성이 높다. CLV, CLP가 감소되어 있을 경우 PES로 인한 재삽관 위험이 높아지므로 발관 시 주의가 필요하지만 발관의 불필요한 연기나 시도 자체에 대한 기준은 아닐것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.161-177
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• 2015

정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1475-1490
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• 2021

SAR 이미지의 통계적 특징을 이용하여 유류오염영역을 특정하는 방법은 분류규칙이 복잡하고 이상값에 의한 영향을 많이 받는다는 한계가 있어, 최근 인공신경망을 기반으로 유류오염영역을 특정하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 다양한 유류오염 사례에 대해 모델의 탐지 성능 및 특성을 평가한 연구는 부족하였다. 따라서, 본 연구에서는 기본적인 구조의 CNN인 Simple CNN과 픽셀 단위의 영상 분할이 가능한 U-net을 이용하여, CNN의 구조와, 유류오염의 분포특성에 따른 모델의 탐지성능차이가 존재하는지 분석하였다. 연구결과, 축소경로만 존재하는Simple CNN과 축소경로와 확장경로가 모두 존재하는U-net의 F1 score는 86.24%와 91.44%로 나타나, 두 모델 모두 비교적 높은 탐지 정확도를 보여주었지만, U-net의 탐지성능이 더 높은 것으로 나타났다. 또한 다양한 유류오염 사례에 따른 모델의 성능 비교를 위해, 유류오염의 공간적 분포특성(유류오염 주변의 육지의 분포)과 선명도(유출된 기름과 해수의 경계면이 뚜렷한 정도)를 기준으로, 유류오염 발생사례를 4가지 유형으로 구분하여 탐지 정확도를 평가하였다. Simple CNN은 각각의 유형에 대해 F1 score가 85.71%, 87.43%, 86.50%, 85.86% 로 유형별 최대 편차가 1.71%인 것으로 나타났으며, U-net은 동일한 지표에 대해 89.77%, 92.27%, 92.59%, 92.66%의 F1 score를 보여 최대 편차가 2.90% 로 두 CNN모델 모두 유류오염 분포특성에 따른 수치상 탐지성능의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다. 하지만 모든 유류오염 유형에서 Simple CNN은 오염영역을 과대탐지 하는 경향을, U-net은 과소탐지 하는 경향을 보여, 모델의 구조와 유류오염의 유형에 따라 서로 다른 탐지 특성을 가진다는 것을 확인하였고, 이러한 특성은 유류오염과 해수의 경계면이 뚜렷하지 않은 경우 더 두드러지게 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.93-108
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• 2014

기업 의사 결정 지원을 위하여 거래 데이터를 다양한 관점에서 분석하고 활용하려는 노력과 관심들이 증가하고 있다. 이러한 노력들은 고객 관리나 마케팅에만 국한되는 것이 아니라 부정행위에 대한 감시와 탐지를 목적으로도 다양한 분석 방안들이 연구되고 있다. 부정행위는 기술의 발전을 악용하여 다양한 형태로 진화하고 있으며, 이에 따라 목적에 맞는 부정탐지 방안 연구와 적용을 통하여 탐지 효용의 극대화를 위한 노력의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 연구 동향의 일환으로 본 연구에서는 대용량 거래 데이터가 저장 관리되고 있는 국내 최대 농수산물 유통 시장의 2008년부터 2010년까지 상장예외품목의 거래 가격을 분석하여 부정 탐지 규칙을 도출하였으며, 전문가 검증을 통하여 도출 된 규칙의 신뢰성을 확보하였다. 본 연구의 주요 부정거래 분석 방안으로는 정상적인 데이터들은 발생 확률이 높은 반면에 특이한 데이터들의 발생 확률은 낮다고 가정하는 통계적 접근을 통한 이상치 식별 방안을 활용하였다. 이에 따라 부정거래 분석 별로 정의 된 Z-Score 값보다 클 경우 부정거래 탐지 대상이 된다. 다만 상장예외품목 거래의 경우 취급 가능한 중도매인의 수가 제한되어 있으며, 일반적인 상장품목의 거래보다 거래량이 적기 때문에 소수의 이상치가 품목의 평균에 미치는 영향이 크다. 그 예로 다른 소수의 중도매인들이 해당 품목을 정상적인 가격에 거래하였더라도, 특정한 중도매인 한 명이 지나치게 비정상적인 가격에 거래할 경우 모든 거래들이 부정거래로 탐지 될 가능성도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존의 Z-Score의 개념을 활용하여 수정된 Z-Score(Self-Eliminated Z-Score)를 사용하였다. 또한 부정 유형별 탐지 규칙 관리와 활용을 위한 시스템 프로토타입(prototype) 개발을 수행하였다. 이를 통하여 실제 부정거래 탐지 업무에 적용할 수 있는 효과적인 방안을 제시하였고, 농수산 유통시장의 공정성 및 투명성 확보를 위한 관리 감독의 기능 강화가 가능할 것이다.