[초청세미나] AI를 활용한 치료 예측 모델 개발 및 프로세스 개선 사례들

[1] 주제: 접근성 향상을 위한 퇴행성 관절염 예측 진단 시스템 고도화

1) 선행연구
- azura kinect(애저키넥트) 카메라를 통한 퇴행성 관절염 에측 진단
- 무릎 각도 및 패턴분석, 고개숙임, 팔, -> 상/하체 보행 특성
- 자료: 한의원 내원객 자료 사용


2) 시스템연구

- 머신러닝 모델 종류별로 4개 돌려보기 -> 빠르고 정확한 모델로 선택
- 특성별 병적 판단 알고리즘: 보행속도, 무릎 벌어진 거리, 발목간 거리, 고개 숙임 정도, 허리 숙임 정도, 팔 구부러짐 정도 등

→ 추후 진료시 도움이 될 수 있도록 연구


3) 시스템 상용화
- 스마트폰을 활용한 퇴행성 관절염 예측 진단

 

 

[참고자료]

스마트폰 카메라를 활용한 AI 기반 퇴행성 관절염 예측 진단 보조 시스템 - earticle

스마트폰 카메라를 활용한 AI 기반 퇴행성 관절염 예측 진단 보조 시스템

AI 활용한 무릎 관절염 진행속도 및 치료 예측 모델 개발 - 의사신문 (doctorstimes.com)

AI 활용한 무릎 관절염 진행속도 및 치료 예측 모델 개발 - 의사신문

 

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[2] 주제: 알고리즘 기반의 사출 공정 개선 프로세스 제안

 

1) 데이터 기획: 불량율 개선을 위한 온도, 압력, 스크류의 RPM을 변수로 선정하여 연구 진행

(포인트: y값에 영향을 주는 변수찾기)

 

- XAI(설명가능한 인공지능): 결과 뿐만 아니라 과정도 알 수 있어 비전문가도 쉽게 해석 가능한 AI

 

2) 데이터 수집 및 전처리 → SHAP → ICE → 유효성 검증

 

3) 실전 문제 해결

 

 

XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 알고리즘 기반 사출 공정 개선 프로세스 제안 : 논문보기 - DBpia

DBpia

 

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[3] 주제: 빅데이터 기반 발전 설비 점검 계획 고도화 연구

 

1) 연구 목적: 고장정지로 인한 설비 가동률 저하, 고장 이후 설비 수리시 막대한 품질비용 발생

→ 적정점검주기 도출, 점검그룹 선정 

 

2) 연구 방법

- 적정점검주기 도출 & 점검 그룹 선정

(고장기록 데이터 입력 → 데이터 전처리 → 설비 신뢰성 분석 → MTTF, 수명 → 적정점검주기)

* 고장기록 데이터 입력 → 데이터 전처리 과정이 4개월이 걸림

 

3) 연구 결과

- 발전설비 점검계획 가이드라인 

 

2022대한민국미래인재페스티벌 (xcorpsplus.com)

2022대한민국미래인재페스티벌

 

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[4] 주제: 인공지능 기반 승강기 결함 탐지 시스템 개발

 

1) 연구 개요

- 승강기 산업 현황 조사(국내 승강기 시장 규모, 관련 업체 수, 산업 종사자)

- 현대엘리베이터의 유지관리 서비스 분석(기존 원격관리 서비스 → 인공지능 기반으로 개선)

 

2) 연구 목적

- 인공지능 기반 승강기 결함 탐지 시스템 개발

 

3) 연구 내용

- 데이터 수입 및 분석 대상 선정

- 데이터 클렌징 모델

- 롤업 탐지 모델

- 공진 탐지 모델   

 

4) 도메인 지식이 부족할 때는 무한한 회의를 통해 현업을 통해 도메인 지식을 얻기 위해 노력!!! 

 

 

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[참고자료: 이슈 확인] 

 

빅카인즈(BIG KINDS) - 주간이슈

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