본 연구에서는 동맥스핀라벨링을 이용하는 비 조영증강 기법인 4D TRANCE으로 동정맥기형 환자를 진단함에 있어 기존에 사용하고 있는 4D TRAK과 조영증강 3D TOF으로 얻는 진단적 정보의 재현성과 유용성을 알아보고자 하였다. 연구방법 은 동정맥기형 추적검사를 하는 환자 14명을 대상(남자 4명, 여자 10명)으로 하여 뇌혈관 영상을 각각 4D TRANCE, 4D TRAK, 조영증강 3D TOF를 순서로 획득하였다. 영상의학과 전문의 2명이 3 영상의 진단적 평가와 영양동맥(feeding artery, FA)과 배출정맥(draining vein, DV)을 비교 평가하였고, 동일한 부위의 병소(nidus)와 내경동맥에 대한 대조도 잡음비를 비교 분석하였다. 정성평가는 4D TRANCE는 진단적 정확도 3.93(3.89~4.04), FA 3.75(3.55~3.95), DV 1.96(1.77~2.16) 으로 모든 구간에서 4D TRAK과 비교하여 통계적으로 유의하였으나(p＜0.001), 유일하게 DV에서 유의하지 않았다. 정량 분석에서는 4D TRANCE와 3D TOF의 대조도 잡음비에 따른 독립표본 T검정 결과, 조영증강되는 병소에서는 4D TRANCE가 3D TOF에 비해 15.50의 차이로 높았으며, 통계적으로 유의하였다. 본 연구는 동정맥기형 추적검사에 대해 4D TRANCE는 4D TRAK보다 다소 저하된 영상품질을 보여주었으나, 3D TOF와 비교했을 때 혈관 해부학 및 혈류역학 정보를 제공하기 때문에 더 신뢰할 수 있는 정보를 제공하여 임상 영상 평가에 유용하게 사용할 수 있다.

Industrial Motors diagnostic equipment is highly dependent on the automation system, so if there are defects in the automation equipment, it can only rely on the operator’s intuitive judgment.To help with intuitive judgment, Park’s Vactor Approach(PVA) represents the current signal as a pattern of circles, so it can tell if a fault occurs when the circle is distorted. However, the failure to judge the degree of distortion of the circle pattern is the basis of the fault, so it will face difficulties. In this paper, in order to compare the faults of PVA, the period of d-axis current of PVA pulsation was mastered, so that two phase differences occurred in the same signal source. Through experiments, it is confirmed that this is a 90 degree cross formation of PVA, which is convenient for judging from the vision that there is no fault, thus helping the operator to make intuitive judgment.

Maintenance of power distribution facilities is a significant subject in the power supplies. Fault caused by deterioration in power distribution facilities may damage the entire power distribution system. However, current methods of diagnosing power distribution facilities have been manually diagnosed by the human inspector, resulting in continuous pole accidents. In order to improve the existing diagnostic methods, a thermal image analysis model is proposed in this work. Using a thermal image technique in diagnosis field is emerging in the various engineering field due to its non-contact, safe, and highly reliable energy detection technology. Deep learning object detection algorithms are trained with thermal images of a power distribution facility in order to automatically analyze its irregular energy status, hereby efficiently preventing fault of the system. The detected object is diagnosed through a thermal intensity area analysis. The proposed model in this work resulted 82% of accuracy of detecting an actual distribution system by analyzing more than 16,000 images of its thermal images.

본 연구는 훼손된 하천 수생태계의 훼손원인을 식별하고 그 전이 과정을 규명하기 위해 수생태계 훼손원인 진단체계를 구축하고 정책적 활용 가능성을 보고자 하였다. 수생태계 현황 조사 및 건강성 평가결과는 하천의 훼손에 대한 전반적인 상황을 알 수 있어 하천 복원 및 관리의 판단 근거로 사용된다. 그러나 하천이 훼손된 원인이나 훼손이 발생하게 된 전이 과정을 고려하지 못한다는 한계를 가진다. 따라서 본 연구에서는 과학적이고 체계적인 진단체계를 제안하여 훼손원인과 그 전이 과정을 규명하였다. 미국, 호주, 유럽의 사례를 분석하여 우리나라에 맞는 진단체계를 제안하였다. 총 8단계로 구성되며, 기초자료 조사, 하천 수생태계 훼손 판단, 훼손 구간 설정, 훼손 유형화 및 잠재적 훼손원인 도출, 본 조사, 주 훼손원인 진단 및 최적 훼손 모델 도출, 종합분석 및 하천 복원방안으로 이루어져 있다. 이러한 진단체계는 하천 생태계의 복잡하고 다양한 특성을 고려하여 훼손원인을 파악할 수 있으며 하천 복원 및 관리 방안을 제시하여 효율적인 의사결정을 지원할 수 있다.

EUS는 통상적인 US보다 좋은 영상을 제공하기 때문에 콜레스테롤 용종과 다른 악성 용종과의 감별에 도움을 준다. 그러나 10 mm 이하의 작은 용종성 병변에서는 치료를 결정함에 있어 결정적인 역할을 하는 데는 아직 제한점이 있다. 담낭의 용종성 병변에서 비악성, 악성 그리고 악성화 가능성이 있는 용종성 병변들을 감별하고자 다양한 소견을 통한 점수제 방법과 조영제를 이용한 조영증강 EUS 검사 등의 새로운 검사기법들의 시도가 이루어지고 있어 담낭용종성 병변의 감별과 치료에 도움이 되고 있다.

모호한 담관병변은 내시경역행담췌관조영술(endoscopic retrograde cholangiopancreatography, ERCP)을 포함한 하나 이상의 영상 검사에서 관찰되지만, 조직병리학적으로 악성의 근거가 없는 경우로 정의되며, 주로 담관 협착 또는 담관 내 충만결손의 형태로 확인된다. 담도 병변의 조직병리학적 확진을 위하여 ERCP 유도하 경유두적 겸자생검 또는 솔세포진 검사가 일차적으로 시행되고 있지만, 이들 검사의 정확도는 만족스럽지 못한 상태이다. 최근 경구 담도 내시경 검사(peroral cholangioscopy, POC)와 내시경 초음파(endoscopic ultrasonography, EUS)는 병변의 내시경 기기의 기술적 발전과 검사 중 조직 검사가 가능하다는 장점을 기반으로 모호한 담관병변의 진단에서의 역할이 점차 확대되고 있다. 담관암 진단에 있어 EUS 검사는 병변의 국소적 침범 정도와 주변 임파선 전이 평가에 매우 유용한 검사이다. 957명의 환자를 대상으로 시행된 20개의 연구를 분석한 meta-analysis에서 악성 담관 협착의 진단에 있어 EUS-FNA의 민감도는 80.0%였으나, 원인 질환 및 협착의 위치에 따른 진단율 차이에 대한 연구는 제한적인 상태이다. POC의 경우 극세경 상부위장관 내시경을 이용한 직접 경구적 담도 내시경 검사법(direct POC)과 SpyGlass 시스템(SpyGlass Direct Visualization System, Boston Scientific Corp., Marlborough, MA, USA)이 대표적으로 사용되고 있다. 악성 담관 협착에 대한 POC의 육안적 진단은 기존 연구에서 85-100%와 84-91.7%의 높은 민감도와 특이도가 보고된 바 있지만, 아직까지 악·양성 담관 협착의 정확한 내시경적 육안적 진단 기준이 정립되지 않았기 때문에 조직생검없이 담관 협착을 확진하기는 어렵다. POC 유도하 겸자생검은 육안적으로 병변을 직접 관찰하면서 원하는 부위에서 조직 채취가 가능하다는 장점 때문에 모호한 담관병변의 진단에 최근 활발히 사용되고 있다. 모호한 담관 협착에 대한 SpyGlass 시스템 유도하 겸자생검의 진단 민감도와 정확도는 76.5-88.0%와 77.0-90.0%로 보고된 바 있으며, direct POC의 경우 ERCP 유도하 겸자생검으로 악성이 진단되지 않은 32명의 환자를 대상으로 시행한 조직 검사에서 92.3%의 민감도와 93.6%의 진단 정확도를 보여주었다. 하지만 POC의 경우, 원위부 담관 관찰 시 내시경의 위치 유지가 어렵기 때문에 근위부 담관보다 관찰이 어려우며, 담관 협착의 원인이 담관 외부로부터 기원하였을 경우, 조직 검사의 정확도가 유의하게 낮아질 수 있다는 제한점이 있다. 결론적으로 EUS와 POC는 모호한 담관병변의 감별 진단에 유용한 검사법으로, 검사 중 조직 채취가 가능하다는 장점을 가지고 있지만 검사의 정확도를 최대화하기 위해서는 각 검사법의 장단점을 숙지하여 병변의 특징에 따라 적절한 검사법을 선택하는 것이 무엇보다 중요하겠다.

이 연구에서는 주요 가로수인 왕벚나무를 대상으로 구례지역의 조기낙엽 현황 진단을 위해 제주도와 낙엽비율 비교연구를 진행하였고, 구례군에서 수행가능한 주요 가로수 관리방법을 두 가지로 구분하여 관리방법별 조기낙엽 지연효과와 피해를 규명하여 최적관리방법을 도출하였다. 구례지역은 기상청 단풍시기와 낙엽시기가 유사한 제주도 지역보다 같은 시기 낙엽비율이 높았고, 약제처리, 약제와 관수처리를 진행했을 때 구멍병이 방제되어 낙엽 시기가 2주 지연되었다. 조기낙엽은 왕벚나무의 생장과 개화에 영향을 미쳤으며, 약제와 관수처리를 진행한 관리방 법에서 생장이 가장 높았고, 2년 뒤 개화량이 가장 높은 것으로 추정되었다. 따라서 왕벚나무 가로수의 조기낙엽을 지연시키기 위해 구멍병 방제가 중요하고, 조기낙엽이 수관의 발달과 개화량에 영향을 미칠 수 있으므로 약제와 관수처리를 함께 처리하는 관리방법을 도입하는 것이 필요할 것으로 생각된다.

Nowadays, since there are so many big data available everywhere, those big data can be used to find useful information to improve design and operation by using various analysis methods such as data mining. Especially if we have event log data that has execution history data of an organization such as case_id, event_time, event (activity), performer, etc., then we can apply process mining to discover the main process model in the organization. Once we can find the main process from process mining, we can utilize it to improve current working environment. In this paper we developed a new method to find a final diagnosis of a patient, who needs several procedures (medical test and examination) to diagnose disease of the patient by using process mining approach. Some patients can be diagnosed by only one procedure, but there are certainly some patients who are very difficult to diagnose and need to take several procedures to find exact disease name. We used 2 million procedure log data and there are 397 thousands patients who took 2 and more procedures to find a final disease. These multi-procedure patients are not frequent case, but it is very critical to prevent wrong diagnosis. From those multi-procedure taken patients, 4 procedures were discovered to be a main process model in the hospital. Using this main process model, we can understand the sequence of procedures in the hospital and furthermore the relationship between diagnosis and corresponding procedures.