• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.445-454
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• 2023

최근에는 협동 로봇의 데이터를 활용한 다양한 결함진단 연구가 수행되고 있다. 협동 로봇의 결함진단을 수행하는 기존 연구들은 기존 연구의 학습 데이터는 미리 정의된 기기의 동작을 가정하고 수집한 정적 데이터를 사용한다. 따라서 결함진단 모델은 학습한 데이터 패턴에 대한 의존성이 높아지는 한계가 있다. 또한 단일 모터를 사용한 실험으로 다관절이 동작하는 협동 로봇의 특성을 반영한 진단이 이루어지지 못했다는 한계가 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 한계점을 해결할 수 있는 LSTM 진단 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 단일 축 및 다중 축 작업 환경에서의 진동 및 전류 데이터의 상관분석을 사용하여 정상 대표 패턴을 선정하고, 정상 대표 패턴과의 차이를 통해 잔차 패턴을 생성한다. 생성된 잔차 패턴을 입력으로 축별 기어 마모 진단을 수행할 수 있는 LSTM 모델을 생성한다. 해당 결함진단 모델은 동작별 대표 패턴을 통해 모델의 학습 데이터 패턴에 대한 의존성을 낮출 수 있을 뿐 아니라 다중 축 동작 수행 시 발생하는 결함을 진단할 수 있다. 마지막으로, 내부 및 외부 데이터의 특성을 모두 반영하여 결함진단 성능을 개선한 결과 98.57%의 높은 진단 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권9호
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• pp.283-290
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• 2023

최근 IoT 기술이 꾸준하게 발전되면서 의료 시스템, 스마트 TV 시계 등에서 많이 활용되고 있다. 소프트웨어 개발의 66%가 메모리 공격에 취약한 C 언어를 통해 개발되고 C 언어를 사용하는 IoT 기기에 위협적으로 작용한다. 스택스매싱 오버플로 공격은 사용자가 정의한 버퍼 크기보다 큰 값을 삽입하여 반환 주소가 저장된 영역을 덮어쓰게 하여 프로그램이 정상적으로 동작하지 못하게 한다. 메모리 가용량이 적은 IoT 기기는 스택스매싱 오버플로 공격에 취약하다. 또한, 기존의 백신 프로그램을 그대로 적용하게 되면 IoT 기기가 정상적으로 동작하지 못한다. 연구에서는 IoT 기기에 대한 스택스매싱 오버플로 공격을 방어하기 위해 여러 탐지 방법 중 카나리아를 사용하여 각각 무작위 값, 체크썸, DSLR(무작위 저장 위치)로 조건을 설정했다. 2개의 카나리아를 버퍼 내에 배치하여 하나는 버퍼의 끝인 반환 주소 앞에 배치하고 나머지 하나는 버퍼 내 무작위 위치에 저장했다. 이는 고정된 위치에 저장된 카나리아 값은 공격자가 위치를 예측하기 쉬우므로 무작위한 위치에 카나리아를 저장하여 공격자가 카나리아의 위치를 예측하기 어렵게 했다. 탐지 프로그램 실행 후 스택스매싱 오버플로 공격이 발생 후 각 조건을 만족하게 되면 프로그램이 종료된다. 설정한 조건을 각각 조합하여 8가지 경우의 수를 만들었고 이를 테스트했다. 이를 통해 IoT 기기에는 다중 조건을 사용한 탐지 방법보다 DSLR을 이용한 탐지 방법을 사용하는 것이 더 효율적이라는 결과를 얻었다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.157-164
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• 2023

하굿둑은 내륙의 염분 침투를 방지하고 공급 용수를 확보하기 위해 설치되어 홍수기를 제외하고 닫힌 상태로 운용되고 있다. 그러나, 수문은 부영양화와 같은 수질 문제를 발생시켜 수질 개선과 용수 공급의 목적을 이루기 위해 수문 운영에 따른 염분 침투영향 파악이 필수적이다. 지하수는 지표하 조건과 느린 흐름 특성으로 인해 수치 모형을 통한 분석이 주로 수행된다. 본 연구에 이용된 OpenGeosys는 열-수리-역학-화학 현상을 모의할 수 있는 오픈소스 모형이다. 모의는 하굿둑이 없는 자연흐름 조건, 3~9월의 농번기를 고려하여 수문이 운영된 조건을 반영하여 수행되었다. 모형은 해석해와 검증하여 3.7%의 오차를 획득함으로써 염분 침투 가능성을 평가하였고, 모의 결과, 농번기를 고려한 수문 운영 조건의 염분침투 길이는 자연흐름 조건보다 46% 감소하여 약 74.36 m로 파악되었다. 본 모의의 결과는 지하수 관련 정책 수립 및 지하수 이용자의 지하수 이용 결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.232-243
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• 2024

연구목적: 최근 기후변화, 자연재해, 그리고 인적 요인에 의한 대형 산불이 동해안 및 태백산맥 지역에서 매년 증가하는 추세를 보인다. 현재 헬리콥터를 활용한 산불 진화가 증가하고 있음에도 불구하고, 대형 산불에 대응하기 위한 초기 진화의 중요성과 양간 산불 진화의 어려움으로 인해 공군 수송기의 도입 필요성이 지속해서 제기되어 왔다. 본 연구는 공군 수송기를 활용한 산불 진화 임무를 효율적으로 수행하기 위한 여러 측면 - 작전 목적의 달성, 운용 환경 극복, 대기 장소 선정 및 효율적 운용 방안 - 에 대한 사후 관리체계 발전 방안을 제시하고자 한다. 연구방법: 산불진화 관련 문헌연구와 고정익항공기를 활용한 산불진화 실험 및 산불진화 헬기의 운용실태 및 운용방법을 기초로 헬기운용 시 장단점 및 대형수송기(C-130)를 활용한 대형산불진화시 효과분석을 통해 운용의 효과성을 분석한다. 연구결과: 대형산불 진화 시 헬기와 고정익항공기(C-130)를 통합 운용시 효과적인 운용, 통제, 지휘체계, 출동요청 및 산불진화 등 효과적인 CM(Consequence Management) 적용방안을 도출하였다. 결론: CM(Consequence Management)의 개념 적용은 우리나라에서 일부 화생방(CBRNE) 방호 분야에 일부 적용되고 있으나 산불진화에 있어서 헬기와 대형항공기(C-130)의 통합운용 시 효율적인 운용, 통제, 지휘체계 정립, 안전관리, 출동요청 및 산불진화 등을 위해 선진국에서 운용되고 있는 CM(Consequence Management)의 개념을 적용하여 진일보 발전된 재해, 재난 사후관리체계를 정립하는 데 기여하도록 하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권1호
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• pp.106-117
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• 2021

Objective: To explore the value of magnetic resonance imaging (MRI)-based whole tumor texture analysis in differentiating borderline epithelial ovarian tumors (BEOTs) from FIGO stage I/II malignant epithelial ovarian tumors (MEOTs). Materials and Methods: A total of 88 patients with histopathologically confirmed ovarian epithelial tumors after surgical resection, including 30 BEOT and 58 MEOT patients, were divided into a training group (n = 62) and a test group (n = 26). The clinical and conventional MRI features were retrospectively reviewed. The texture features of tumors, based on T2-weighted imaging, diffusion-weighted imaging, and contrast-enhanced T1-weighted imaging, were extracted using MaZda software and the three top weighted texture features were selected by using the Random Forest algorithm. A non-texture logistic regression model in the training group was built to include those clinical and conventional MRI variables with p value < 0.10. Subsequently, a combined model integrating non-texture information and texture features was built for the training group. The model, evaluated using patients in the training group, was then applied to patients in the test group. Finally, receiver operating characteristic (ROC) curves were used to assess the diagnostic performance of the models. Results: The combined model showed superior performance in categorizing BEOTs and MEOTs (sensitivity, 92.5%; specificity, 86.4%; accuracy, 90.3%; area under the ROC curve [AUC], 0.962) than the non-texture model (sensitivity, 78.3%; specificity, 84.6%; accuracy, 82.3%; AUC, 0.818). The AUCs were statistically different (p value = 0.038). In the test group, the AUCs, sensitivity, specificity, and accuracy were 0.840, 73.3%, 90.1%, and 80.8% when the non-texture model was used and 0.896, 75.0%, 94.0%, and 88.5% when the combined model was used. Conclusion: MRI-based texture features combined with clinical and conventional MRI features may assist in differentitating between BEOT and FIGO stage I/II MEOT patients.

• 대한영상의학회지
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• 제82권2호
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• pp.406-416
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• 2021

목적 원발성 비점액성 직장암 환자에서 자기공명영상 기반 텍스처 분석 변수와 Kirsten rat sarcoma viral oncogene homolog (이하 KRAS) 유전자 변이와의 연관성을 조사한다. 방법 조직학적으로 비점액성 직장 선암종으로 진단받고 KRAS 유전자 정보가 있으며 치료 전 직장 자기공명영상을 시행한 79명의 환자를 훈련 데이터셋(n = 46)과 검증 데이터셋(n = 33)으로 나누었다. 텍스처 분석은 축상면 T2 강조영상에서 시행되었다. 텍스처 변수와 KRAS 유전자 변이와의 연관성은 Mann-Whitney U 검정을 통해 통계적으로 분석하였다. 수신기작동 특성 곡선(receiver operating characteristic) 분석을 이용하여 KRAS 유전자 변이를 예측하기 위한 최적의 절단값을 산출하였다. 이 절단값은 검증 데이터셋을 사용해 검증되었다. 결과 훈련 데이터셋에서 왜도(skewness)는 유전자 변이가 있는 집단(n = 22명)에서 유전자 변이가 없는 집단(n = 24명)보다 유의하게 높았다(0.221 ± 0.283; -0.006 ± 0.178, p = 0.003). 왜도의 곡선 하 면적 값(area under the curve)은 0.757 (95% 신뢰구간, 0.606-0.872)로 정확도는 71%, 민감도는 64%, 특이도는 78%였다. 다른 텍스처 변수들은 두 집단 간 유의한 차이를 보이지 않았다(p > 0.05). 검증 데이터셋에 절단값 0.078을 적용하였을 때 정확도는 76%, 민감도는 86%, 특이도는 68%였다. 결론 원발성 비점액성 직장암 환자에서 왜도는 KRAS 유전자 변이와 연관성을 보였다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권1호
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• pp.112-126
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• 2022

목적 연조직 육종의 종양 가장자리 침윤을 예측하기 위한 3T 자기공명영상 텍스처 분석의 가치를 규명한다. 대상과 방법 3T 자기공명영상을 시행하고, 병리학적으로 연조직 육종으로 확인된 31명의 환자를 대상으로 하고, 병리학적인 가장자리 침윤을 표준으로 사용하였다. 연조직 육종에 대한 텍스처 분석은 축상 T1 강조영상, T2 강조영상, 지방억제 조영증강 T1 강조영상, 확산강조영상(b = 800 sec/mm²) 및 현성확산계수 지도 영상에서 이루어졌다. 텍스처 분석에서 얻어진 정량적 변수가 침윤성(infiltrative) 육종과 국한성(circumscribed) 육종에서 차이가 있는지 비교하였다. 결과 총 23명의 연조직 육종에서 병리학적인 가장자리 침윤을 보였다. 침윤성 육종과 국한성 육종은, T1 강조영상 공간 스케일 인자(spatial scaling factor; 이하 SSF) 0, 6에서의 첨도(kurtosis), 조영증강 T1 강조영상(SSF, 0)에서의 첨도, 확산강조영상(SSF, 0)에서의 왜도(skewness), 현성확산계수 지도(SSF 2, 4)에서의 왜도에서 유의한 차이가 있었다(p ≤ 0.046). 자기공명영상 텍스처 소견을 이용한 종양 가장자리 침윤을 예측하는 정확도는 수신자운영특성곡선(receiver operating characteristic; 이하 ROC)의 곡선하 면적(area under the ROC curve) 0.951 (p < 0.001)이었다. 결론 자기공명영상 텍스처 분석은 연조직 육종의 침윤성 가장자리를 예측하는 데 있어 신뢰 할 수 있으며 정확하다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
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• pp.152-157
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• 2008

모바일 무선인터넷 서비스(WAP)는 휴대폰이라는 제한된 화면 크기와 조작부, 브라우저 및 OS에서의 UI 구현상의 제약 등으로 인해 사용성이 고객만족도에 더욱 중요한 영향을 미치는 요소가 되고 있다. 특히 여러 다양한 콘텐츠 제공사에 의해 각각의 서비스가 개발되어 제공되는 현 상황에서, 이러한 서비스들의 UI 품질수준을 일관된 기준과 방법으로 효과적인 관리를 할 필요가 있다. 본 연구에서는 다양한 무선 인터넷 서비스들에 대한 일관된 UI 수준관리를 위한 사용성 지수 평가 체계를 제안한다. 제안된 평가 체계는 사용성 관련 사용성 지표와 UI 원칙으로부터 무선 인터넷 서비스에서의 UI 설계 요소와 평가 항목들을 도출하는 top-down 방식과, 기존 UI 설계 지침으로부터 사용성과 관계된 평가 항목들을 도출하고, 이들을 사용성 원칙과 지표 관점에서 그룹핑하는 bottom-up 방식을 통해 평가 체계 및 항목들이 구축되었다. 이러한 양방향 평가 체계 구축 방법은 사용성 문제를 야기할 수 있는 다양한 측면을 사용성 지표 관점에서 빠짐없이 고려할 수 있을 뿐 아니라, 실제 서비스 환경과 관련된 UI component 관점에서 구체적인 평가 항목들을 도출할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 방법을 통해 구조화된 평가 체계는 사용성 지표와 각 지표와 관계된 사용성 원칙인 UI 가이드라인, 각 가이드라인 별로 구체적인 평가를 위한 UI component 별 평가항목들간 연결을 통해 계층적으로 구성되어 있다. 특히 각 평가 항목들을 O/X 로 판정할 수 있는 구체적인 내용과 형태로 구성하고, 전체 평가 항목 대비 만족된 평가항목의 비율로써 해당 서비스의 사용성 접수가 도출될 수 있게 하여 무선 인터넷 서비스의 사용성 수준을 정량적인 값으로 파악할 수 있도록 하였다. 제안된 평가 체계는 사용자 테스트를 통한 실제 사용성 문제와 비교 분석되어 그 효과별 검증하였으며, 평가 항목별로 평가 대상 및 기준, 사례를 안내해주고 지표별 접수를 자동으로 계산해 주는 S/W 로 구현되어 실제 무선 인터넷 서비스의 평가 및 개선작업에 적용되었다.

• 핵의학기술
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• 제12권1호
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• pp.19-26
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• 2008

목적: 방사성옥소 치료병실로부터 발생한 오 폐수는 반드시 전용 정화조에서 일정시간 자연 감쇄(decay)시켜 수중 방사능 농도치가 $8.1{\times}10^{-13}$ Ci/ml 이하가 될 때에만 비로소 방류를 하여야 한다. 현재까지 서울아산병원에서는 60 ton 용량의 전용정화조 3개를 구비하여 운영하고 있었지만 2005년 10월부터 방사성옥소 치료병실을 2병상에서 4병상으로 증설 운영함에 따라 급격히 늘어난 방사성 오.폐수량으로 인하여 본원의 정화조 용량으로는 충분한 감쇄(약 125일 이상)여력이 부족하게 되었다. 따라서 본 연구에서는 치료병실 정화조의 오 폐수 유입유량에 기여하는 원인 및 요인들을 밝혀내어 합리적인 개선 조치를 함으로써 정화조 용량 부족 문제를 해결하여 1차적으로는 엄청난 병원의 경제적 손실을 유발시키는 새로운 정화조의 증설을 피하고 방사성 물질의 인위적 배출로 인한 사회적 문제 유발에 따른 대형의료기관의 신뢰도 추락의 예방에 큰 목적이 있다. 대상 및 방법: 2006년 1월부터 10월까지 고용량 옥소 치료 환자 중 150~200 mCi 이상을 투여 받고 2박3일간 입원치료를 하는 환자 402명을 대상으로, 환자 1인당 평균 물 사용량 (변기사용량, 샤워량, 세면량, 기타 등등)을 측정하였으며, 본원의 정화조 60 ton 3개의 만수 후 배출까지의 감쇄 기간을 측정하였다. 또한 본원의 치료 업무 절차를 단계별로 분석하여 정화조 유입유량의 증가 요인을 찾아보았다. 결과: 다음과 원인에 대한 개선을 통하여 본원의 방사성 오 폐수 보관일수를 정화조 1개당 84일에서 2005년 12월말 현재 약 130일로 증가시킬 수 있었다. (1) 기존 변기의 과다한물 소모량 개선 $\rightarrow$ 절수형 변기로 교체 (2) 불필요한 샤워 및 세탁 방지 $\rightarrow$ 샤워 노즐 사용 자제 및 세면대 이용 교육 (3) 치료기간 중 잦은 배뇨를 유발하는 이뇨제 복용 중지 (4) 수분 섭취량과 퇴원시 체내 잔류선량과의 상관관계 분석 (5) 입실 후 치료 전까지의 대기시간에는 외부 화장실 사용 교육 (6) 정화조 만수위 용량 한계치를 최대 85%에서 90%로 증대 운용 결론: 근래에 들어 급격하게 증가된 갑상선질환 관련 환자로 인하여 전국적으로 거의 모든 의료기관에서 방사성옥소치료의 대기일 수가 크게 증가되고 있다. 이러한 시점에 발생된 방사성 오 폐수 관련 문제는 비단 어느 한 의료기관의 문제가 아닌 관련 우리 모두가 해결해야 하는 큰 과제임에 틀림 없을 것이다. 따라서 본 개선 활동은 그 시작을 알리는 신호탄이 될 것이라 생각되며 방사성 치료병실을 운영하고 있는 타 의료기관에서도 이와 관련된 유사상황이 발생된다면 합리적인 정화조운영의 모델방안으로 제시 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.