본 논문에서는 자연영상에 대한 돌출영역을 자동으로 검출하고 이를 분할하기 위한 새로운 인공시각집중모델을 제안한다. 제안된 모델은 인간의 생물학적 시각인지 기반이며 주된 특징은 다음과 같다. 먼저 영상의 강도특징과 색상특징을 사용하는 대립과정이론 기반의 새로운 인공시각집중모델의 구조를 제안하고, 돌출영역을 인지하기 위해 영상의 강도 및 색상 특징채널의 정보량을 고려하는 엔트로피 필터를 설계하였다. 엔트로피 필터는 높은 정확도와 정밀도로 돌출영역에 대해 검출 및 분할이 가능하다. 마지막으로 최종 돌출지도를 효율적으로 구성하기 위한 적응 조합 방법 또한 제안되었다. 이 방법은 각 인지 모델로부터 검출된 강도 및 색상 가시성지도에 대하여 평가하며 평가된 점수로부터 얻어진 가중치를 이용해 가시성 지도들을 조합한다. 돌출지도에 대해 ROC분석을 이용한 AUC를 측정한 결과 기존 최신의 모델들은 평균 0.7824의 성능을 나타낸 반면 제안된 모델의 AUC는 0.9256으로서 약 15%의 성능 개선을 보였다. 또한 돌출영역 분할에 대해 F-beta를 측정한 결과 기존 최신의 모델은 0.5178이고 제안된 모델은 0.7325로서 분할 성능 또한 약 22%의 성능 개선을 보였다.
이 연구는 사회 기반 구조물의 노후화에 대한 안전점검 기술분야에서 구조물 외관점검 기술의 효율적 대안에 관한 연구이다. 기존 육안점검 및 조사를 대신하여 산업용 드론과 딥 러닝기반의 이미지 분석 기법을 접목함으로써 막대한 인력과 시간소요 및 비용을 절감하고 높은 구역 및 돔 구조물의 접근 한계를 극복하고자 하였다. 구조물의 0.3mm 이상의 균열 손상을 검지할 수 있는 고 해상도 카메라와 라이다 센서, 임베디드 이미지 프로세서 모듈로 구성된 탑재체를 제작하여 산업용 드론에 탑재하였다. 이를 현장 시험에 적용하여 자동비행항법을 통해 시편의 손상 이미지를 촬영하였다. 또한 균열경을 이용하여 기존 육안 점검 방법으로 백태, 박리박락과 같은 면적형 손상과 선형 손상인 균열의 폭과 길이를 측정하여 최종 이미지 분석 검출 결과와 비교하고자 하였다. 촬영된 이미지 중 80장의 샘플을 골라 이미지 분석 기법을 적용하여 사전처리작업(pre-processing)-분리작업(segmentation)-특징점 추출작업(feature extraction)-분류 작업(Classification)-지도학습작업(supervised learning) 등의 과정을 거쳐 손상을 분리하고, 이를 딥러닝 기반 플랫폼으로 지도학습하여 분석 파라미터를 추출하였다. 지도학습을 수행하지 않은 임의의 이미지 샘플 60장을 신규로 추가하여 추출된 파라미터를 기반으로 이미지 분석을 수행한 결과, 손상 검출율의 90.5%로 나타났다.
다중 검출기 컴퓨터단층촬영(multi-detector computed tomography; MDCT) 장비에서 이용되는 다양한 자동노출제어(automatic exposure control; AEC) 시스템에 대한 선량 감소 정도와 영상의 품질을 비교 평가하였다. 연구에 이용한 AEC 시스템은 General Electric(GE)사의 Auto-mA 3D, Philips사의 DoseRight, 그리고 Siemens사의 Care Dose 4D를 이용하였다. 모든 실험에서 X-선 노출 조건을 가능한 한 동일하게 하였다. 다양한 AEC 시스템에서 선량 감소 평가는 인체 모형을 이용하여 고정관류기법과 비교하여 평가하였다. 또한 영상 품질은 CT 계수(number)의 표준 편차를 이용하여 영상의 잡음을 측정하였다. 그 결과 AEC 시스템을 적용할 때 Auto-mA 3D는 35.3%, DoseRight는 58.2%, Care Dose 4D는 48.6%의 최대 선량감소가 있었으며, 영상품질에서는 Care Dose 4D의 강함/약함 (Strong/Weak)의 조합에서 유의한 차이가 없었다(P=0.269). 이런 다양한 AEC 시스템의 적용은 고품질의 영상을 유지하면서 선량을 감소하는데 매우 유용 할 것이라고 사료된다.
본 연구는 자동노출제어장치 사용 시 파라미터 조합에 따른 영상 화질과 방사선 출력을 분석하여 임상에 적용할 수 있는 최적의 방법을 모색하고자 하였다. 실험방법은 관전압 70, 81 kVp와 자동노출제어장치(Automatic Exposure Control, AEC)의 감도 S200, S400, S800, S1000을 조합해서 복부와 골반부의 입사표면선량, 관전류량, 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR), 대조도 대 잡음비(Contrast to Noise Ratio, CNR), 시간-방사선량 곡선을 구하였다. 그 후 영상 화질과 출력의 안정성을 평가하였다. 그 결과 입사표면선량, 관전류량, 신호 대 잡음비, 대조도 대 잡음비는 관전압과 감도가 높게 설정될수록 감소하였다. 또한 관전압과 감도가 높게 설정될수록 시간-방사선량 곡선은 출력의 안정성이 줄어드는 양상을 보였다. 결론적으로 복부와 골반부 검사 시 관전압과 감도를 높게 조합할수록 검출기는 영상 화질과 방사선 출력을 정상적으로 재현해내지 못하였다. 따라서 비교적 낮은 관전압과 감도를 조합하여 검출기가 파라미터의 조합을 인식할 때 발생하는 오차 범위를 최소화해야 영상 화질과 방사선 출력의 안정성을 최적화할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
움직이는 UAV는 많은 위치에너지와 운동에너지를 가지므로 지상으로 추락하는 경우 많은 충격량을 가질 수 있다. 이는 인명피해로 연결될 수 있기 때문에 본 논문에서는 UAV 비행경로 상의 인구밀집지역을 위험구역으로 정의하였다. 기존의 UAV 경로비행은 사용자에 의해 미리 설정된 경로만을 운행하는 수동적인 형태였다. 일부 UAV는 경로비행 중 장애물을 회피하는 시스템 등 안전기능을 포함하고 있지만, 실시간 비행환경변화에 대응하기에는 부족하다. UAV 경로비행에 공공 빅데이터를 활용할 경우, 위험구역을 검출하고 회피비행을 수행할 수 있어서 실시간 비행환경변화에 대한 대응이 향상될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 수집된 빅데이터를 활용하여 위험구역을 회피하는 최적경로 비행 방안을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 자동경로비행에서 목적지와 목적지에 따른 경로를 지정할 경우, 실시간으로 위험지역을 판단하여 최적 우회경로로 비행하는 것을 확인하였다. 추후 회피방안에 따라 비행하여 획득하는 영상의 질적 만족도를 높일 수 있는 방안을 연구할 예정이다.
연구 배경 : 결핵의 대부분을 차지하는 폐결핵 진단에 객담, 기관지 세척액, 흉수액을 이용한 TB-PCR 검사의 유용성에 대해서는 여러 연구가 있었으나 폐 이외의 결핵 진단을 위한 신선 생검 조직 검체에서의 TB-PCR법 연구는 아직 미흡하다. 이에 저자들은 자동분석법인 COBAS AMPLICOR MTB PCR assay (Roche Molecular System)를 이용하여 신선 생검 조직 검체로 TB-PCR법의 유용성을 알아보았다. 방법 및 대상 : 2004년 10월부터 2005년 12월까지 가톨릭대학교 대전성모병원 병리과와 진단검사의학과에 결핵의진 하에 조직검사와 신선조직을 이용한 항산균 도말검사, 배양검사, TB-PCR 검사가 공히 의뢰된 환자 42예를 대상으로 하였다. 결 과 : 신선 생검 조직 42예를 대상으로 실시한 결과, 임상소견에서 결핵으로 진단된 경우는 18예 이었으며, 그 중 림프절 12예와 폐 조직 2예, 충수 조직 1예, 총 16예(88.9%)에서 PCR 양성을 보였고, 민감도와 특이도, 양성예측도, 음성 예측도는 88.9%, 100%, 100%와 92.3%로 나타났다. 조직학적으로 육아종 소견과 건락성 괴사의 소견 보인 18예(100%)는 모두 결핵으로 진단되었고 그 중 16예(88.9%)에서 PCR 양성을 보였다. 결 론 : 신선 생검 조직 검체를 이용한 TB-PCR 자동분석기의 결과는 임상소견 및 현미경적 소견과 비교 분석 시 민감도와 특이도가 높은 유용한 검사라고 생각되었다.
최근 버퍼 캐쉬의 성능을 향상시키기 위한 많은 블록 교체 기법들이 제안되었으며 이 중에서 작업 집합 (working set) 변화에 잘 적응하고 구현이 용이한 Least Recently Used (LRU) 블록 교체 기법이 널리 사용되고 있다. 그러나 LRU 블록 교체 기법은 블록들이 규칙적인 참조 패턴을 보이면서 순차 참조되거나 순환 참조될 때 이 규칙성을 적절히 이용하지 못해 성능이 저하되는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 다중 응용 트레이스를 이용하여 LRU 블록 교체 기법의 문제점을 관찰하고, 이 문제점을 해결하는 통합된 형태의 효율적인 버퍼 관리 (Unified Buffer Management, 이하 UBM) 기법을 제안한다. UBM 기법은 순차 참조 및 순환 참조를 자동 검출하여 분리된 공간에 저장하고 이들 참조에 적합한 블록 교체 기법으로 이 공간을 관리한다. 또한 순차 참조와 순환 참조를 위한 공간과 나머지 참조를 위한 공간의 비율을 최적으로 할당하기 위해 온라인에서 수집된 정보를 이용하여 계산된 단위 공간 증가당 예상 버퍼 적중 증가율을 이용한다. 다중 응용 트레이스 기반 시뮬레이션 실험에서 UBM 기법의 버퍼 적중률은 LRU 블록 교체 기법에 비해 평균 12%, 최대 28%까지 향상된 결과를 보였다.
현재 유방암으로 인한 사망률이 급증하고 있다. 이러한 유방암의 위험성을 줄일 수 있는 치료 방법으로 수년간 많은 연구가 진행되어 왔다. 특히 마모그래피의 연장 선상이라 할 수 있는 CAD 시스템의 개발에 대한 연구가 진행 중에 있다. 미세석회화 검출에 적합한 CAD 시스템의 구현을 위해서 미세석회화를 분할하는 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 기존의 미세석회화 분할 방법들 중에서 마모그램 영상에서 그레이 레벨 또는 컨트라스트를 임계화하는 방법을 많이 사용하고 있다. 이 방법은 간단하고 빠르다는 장점을 가지지만, 관찰하는 사람에 따라 변동성이 높다. 변동성이 크다는 단점으로 인해 다양한 마모그램 영상들에서 최적의 성능을 얻어내는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 관찰자에 의해서 컨트라스트 임계값을 정하는 방법이 아닌, 마모그램 영상에 따라 적응적으로 임계값을 자동적으로 설정하는 방법을 제안한다. 실험 결과를 보면 기존의 임계화 방법은 마모그램 영상마다 적합한 컨트라스트 임계값 변동이 크다. 그러나 제안된 방법은 마모그램 영상에 적합한 임계값을 찾아준다.
영상 처리는 크게 영상에 내재된 특성값을 얻어내는 영상분석과, 동일한 성질의 영상을 분류하는 영상분류의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 텍스쳐에 내재된 일반적인 속성인 거침과 부드러움의 특성 추출을 통해서 영상에 포함된 다양한 텍스쳐를 자동적으로 인식하고 분류하는 방법을 제안한다. 특성추출은 텍스쳐 영상이 지닌 그레이 레벨의 공간적인 의존성을 이용한 통계적 분석에 기반한 것으로 모멘트와 동차성의 조합을 통해서 일반적인 텍스쳐의 속성을 검출하기 때문에 텍스쳐의 구조형태에 크게 영향을 받지 않는 이점을 가지고 있다. 거친 텍스쳐일수록 강하게 반응하는 모멘트와 부드러운 텍스쳐일수록 강하게 반응하는 동차성의 차를 이용하기 때문에 보다 뚜렷한 텍스쳐 분할이 가능하다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해서 다양한 텍스쳐 영상에 제안한 방법을 적용하고, 성공적인 결과를 보인다.
본 논문은 원반골프에 IoT 개념을 도입하여 스마트마커에 경기결과에 대한 수행경로를 자동으로 저장하고, 이를 데이타베이스화 하여 다양한 서비스를 제공하기 위한 시스템을 구축하고자 한다. 이에 대한 주요기능인 스마트마커의 구성 및 역할을 제안하고 이를 시험제작하여 실제 경기에 적용함으로서 그 효용성을 입증하고자 한다. 스마트마커에서 검출된 위치 및 거리정보등은 각 홀마다 스마트폴에서 수집되며, 스마트폴에서는 이를 내부적으로 보관함과 동시에 웹서버에 전송하여 데이터베이스화 한 후 그 결과를 웹 또는 스마트폰등을 통해 실시간으로 검색할 수 있도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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