핵의학기기중 scintillation gamma camera의 임상적 유용도는 이미 잘 알려져 왔으며 80년대에 들어와서는 Computer의 도입으로 그이용도가 더욱 확대되어 보유댓수가 급격한 증가를 이루게 되었다. 따라서 이에 대한 정도관리가 필요하게 되었다. 정도관리의 목적은 장비기능의 정상여부를 조기에 발견하여 항상 균등한 질의 영상을 재현하여 보다 정확한 진단을 하는데 있다. 따라서 r-camera의 사용자는 기계의 기능과 성능을 항상 정화하게 파악하여 빠르고 적절한 대책을 세워 양질의 영상을 얻도록 해야한다. 또한 스캔의 결과도 판독자 환자대상군, 검사방법에 따라 천의 예민도 및 특이도가 달라지며 정확도 또한 공간점유병소의 위치, 원인, 병소수의 크기에 따라 달라진다고 하였다. 저자는 이점을 감안하여 대상군, 검사방법 병소위치에 의한 변화를 배제하고 판독자의 검출정확도를 알아보고자 IAEA-RCA 협조를 얻어 IAEA-WHO 제공 간모형 (SALP: simulatied anatomic liver phantom)을 사용하여 국내 16개 병원 핵의학과 staff 20명에게 의뢰하여 얻은 결과와 아시아 8개국의 276명의 결과를 함께 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 각개인의 간모형영상의 판독 정확도는 $60%\sim100%$ 사이었고 대부분 90% 내외였다. 2) 아시아 태평양지역의 정확도는 유럽 및 라틴아메리카의 결과와 비슷하였다. 3) 각 나라별의 정확도 결과는 91.1%에서 76.4%를 나타내었다. 4) 스캔너를 사용한 영상의 판독결과와 감마 카메라의 영상판독결과는 차이가 없었다. 5) 정도관리빈도와 정도관리검사방법은 영상판독 정확도의 결과와는 무관 하였다.
전자여권(e-Passport)은 새로운 형태의 출입국 관리 시스템으로써 기존 여권보다 보안 기능이 강화 되고 자동화된 출입국 관리를 할 수 있다는 장점으로 인해 전 세계적으로 도입하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전자여권 인식장치로부터 전달 받은 기계판독영역(MRZ : Machine Readable Zone) 이미지의 문자 인식률 향상을 위해 정점 샘플링 방법을 적용하여 문자 인식 결과의 오류를 줄이고자 하였다. 실험 환경에서 오류가 가장 많았던 숫자'1'과 영문'T'에 대해 제안 방법을 적용 하였다. 실험 결과, 제안 방법 적용 전보다 입력 이미지의 모든 문자를 정확히 인식한 이미지의 숫자가 4.5% 증가하였고, 각각의 글자에 대한 전체 오차율은 0.242% 감소하였다.
원자로 건물 내부에는 원자로의 안전운전을 위한 다수의 계통, 구조물 및 기기들이 위치하고 있다. 원자로의 안전과 직결되는 안전계통 변수 (수위, 압력) 들은 경우에 따라서는 현장확인이 요구된다. 원자로 가동 중에 운전원에 의한 안전계통변수의 현장확인이 용이하도록 원자로 건물 내부의 출입구 (2 중문) 부근에 수위계, 압력계 등의 현장계기가 위치하고 있다. 본 논문에서는 일본의 (주) 동경전력이 공개한 후쿠시마 제 1 원자력발전소 1 호기 원자로건물의 IC (비상용 복수기, isolation condenser) 조사영상에 나타나는 현장계기의 영상인식에 대해 기술한다. 조사 영상의 분석에 의하면 현장계기들은 기계식의 아날로그 타입이다. 아날로그 타입의 기하구조를 이용하여 계기판 눈금을 인식하고, 계기판 바늘의 기울기 계산을 통해 계기판을 영상 판독할 수 있었다. 이러한 계기판의 영상판독은 후쿠시마 원전 사고와 같이, 고방사선 피폭 우려로 인해 사람대신에 로봇이 원자로 건물내부에 진입하여 주요 계통, 구조물 및 기기의 현장계기를 판독한다고 가정하면, 유용한 기능이다.
수치제어 공작기계와 로보트 등에서의 위치판독장치는 핵심적인 자동화부품이다. 수치제어용 위치판독장치인 광학식 에코더의 제조기술의 국산화를 위하여 부분 공정을 개발하였다. Microlithography 가공기술을 이용하여 유리 기저판 위에 정밀눈금을 가공하였다. 눈금가공 공정은 많은 단계의 과정을 거쳐 이루어 진다. 박막두계, 수지코팅, 건조온도, 노광시간, 부식시간 등 공정변수들의 최적조건을 찾아내고 각 공정변수에 따른 눈금품직과의 관계를 규명하였다.
본 연구는 비지도 기계학습 기술과 코퍼스의 각 단어를 이용하여 한국어 단어를 형태소 분석하는 언어 모델을 구축하는데 목적을 둔다. 그리고 이 언어 모델의 단어 형태소 분석의 결과와 언어 심리 실험결과에서 얻은 한국어 언어사용자의 단어 이해/판단 시간이 상관관계을 갖는지를 규명하고자 한다. 논문에서는 한국어 세종코퍼스를 언어 모델로 학습하여 형태소 분리 규칙을 통해 한국어 단어를 자동 분리하는데 발생하는 단어 정보량(즉, surprisal(놀라움) 정도)을 측정하여 실제 단어를 읽는데 걸리는 반응 시간과 상관이 있는지 분석하였다. 이를 위해 코퍼스에서 단어에 대한 형태 구조 정보를 파악하기 위해 Morfessor 알고리즘을 적용하여 단어의 하위 단위 분리와 관련한 문법/패턴을 추출하고 형태소를 분석하는 언어 모델이 예측하는 정보량과 반응 시간 사이의 상관관계를 알아보기 위하여 선형 혼합 회귀(linear mixed regression) 모형을 설계하였다. 제안된 비지도 기계학습의 언어 모델은 파생단어를 d-형태소로 분석해서 파생단어의 음절의 형태로 처리를 하였다. 파생단어를 처리하는 데 필요한 사람의 인지 노력의 양 즉, 판독 시간 효과가 실제로 형태소 분류하는 기계학습 모델에 의한 단어 처리/이해로부터 초래될 수 있는 놀라움과 상관함을 보여 주었다. 본 연구는 놀라움의 가설 즉, 놀라움 효과는 단어 읽기 또는 처리 인지 노력과 관련이 있다는 가설을 뒷받침함을 확인하였다.
기계제도 교과목은 기계공학 교육에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있음에도 불구하고, 이론교육과 실습을 병행해야 하고 CAD 소프트웨어 기능 교육도 포함하고 있어서, 내실 있게 운영되기 힘든 교과목이다. 서울과학기술대 기계시스템디자인공학과에서는 기계제도 교육에 PBL 수업 방식을 도입하여 적용하고 있다. 학생들은 이론 수업에서 학습한 기계도면 작성의 규칙, 도면 독해와 작성법 등을 팀별 PBL 과제 수행을 통해 실제로 적용해 봄으로써, 도면 판독과 작성능력을 체득하게 되고 CAD 소프트웨어 활용 기능도 충실히 연습하게 된다. 본 논문에서는 그 동안 시도되었던 다양한 PBL 과제와 교육방법을 소개하고 그 효과를 분석해 보았다.
자동구분기계에 의한 우편물 처리 절차는 수집된 우편물을 우편집중국으로 보내고 OVIS를 이용하여 우편물에 기재된 우편번호를 인식하여 바코드로 변환한 다음 우편물에 바코드를 인쇄한다. 이 우편물은 LSM에 의해 바코드를 자동 판독하여 분류한 다음 각 지역별로 운송하게 된다. 운송된 우편물은 배달우체국으로 보내지게 되고 배달원이 자신의 배달구역의 우편물을 가지고 각 가정이나 사무실 등에 우편물을 배달하게 된다. 이 우편물을 배달순서대로 정렬하는 과정을 순로구분이라고 하는데, 우편물의 자동처리에 있어 가장 많은 시간이 소요되는 부분은 바로 이 순로구분 과정이다. 현재는 이 과정을 배달원이 자신의 경험에 의해 수작업으로 처리하고 있는 실정이며 우편물을 신속하고 정확하게 처리하고 원가를 절감하기 위해서는 기계에 의한 순로구분자동화가 이뤄져야 한다. 특히, 우편물의 익일배달체계를 실현하기 위해서는 순로구분이 자동으로 이뤄져야 한다. 이에, 본 고는 우리나라의 순로구분자동화 방안을 모색하기 위해 우정선진국의 순로구분자동화 동향을 분석하였다.
목적: 위암으로 개복 후 절제 불가로 판단된 환자들에서 수술 전 병기가 낮게 판단된 원인을 조사하여 향후 정확한 병기 결정에 도움을 얻고자 하였다. 대상 및 방법: 2001년 8월에서 2005년 7월까지 경북대학교병원에서 개복술을 받은 위암 환자 중 절제가 가능하지 않아 폐복한 25예의 환자를 대상으로 하였다. 환자들의 수술 전 임상 병리학적 특성과 영상 소견을 수술소견과 비교하였고 비절제의 원인을 환자 인자, 기계 인자, 판독 인자로 분류하였다. 수술 전 전산화단층촬영(CT)은 2명의 방사선과 전문의가 독립적으로 판독 후 합의하였다. 결과: 전체 환자의 수술 전 병기는 Ib 3예, II 6예, IIIa 7예, IIIb 5예, IV 4예였고 육안형은 Borrmann III형 12예, IV형 13예였으며 조직학적 분류는 고분화형 1예, 중분화형 7예, 저분화형 8예, 인환세포암이 7예, 그리고 조직학적으로 분류되지 않은 경우가 2예였다. 수술에서 인접 장기 직접 침범이 확인된 경우는 25예 중 13예(52%)였으며, 침범된 장기로는 췌장 9예(36%), 간 3예(12%), 총담관 3예, 문맥 2예(8%), 횡행결장 2예(8%), 공장 2예(8%), 담낭 1예(4%)였다. 복막파종이 17예(68%), 원격 림프절 전이가 3예(12%)에서 있었다. 비절제의 원인을 본 결과 환자인자에서는 복강 내 지방 조직의 결핍으로 인해 인접장기 침범이나 복막 침범을 진단할 수 없었던 경우가 4예(16%)였다. 기계인자로는 두꺼운 스캔 절편(10 mm)으로 인해 인접장기 침범을 놓친 경우가 3예(12%), 외부 CT 필름의 불충분한 해상도로 인한 경우가 3예(12%), 이전 바륨 검사에 의한 잔존 바륨의 beam harding artifact로 복막파종을 놓친 경우가 2예(8%), 경구 조영제가 미충만된 위장관과 인접 전이성 결절을 오인한 경우가 1예(4%)였다. 판독인자로는 인접 장기와의 지방면 소실을 간과한 경우가 10예(40%), 경미한 복막비 후나 파종을 간과한 경우가 6예(24%), 장간막의 림프절 종대를 간과한 경우가 3예(12%)였다. 결론: 복강 내 지방 조직의 결핍, 불충분한 해상도의 CT, 판독 과정에서 경미한 복막파종이나 인접 장기와의 지방면 소실의 간과 때문에 CT에 의한 수술 전 병기결정의 정확도가 떨어지며 그 중 판독인자에 의한 것이 가장 많은 원인이 되므로 적절한 영상 관리와 함께 세심한 판독이 매우 중요하겠다.
일배체형 조합 문제를 해결하기 위해 제시된 MLF(Minimum Letter Flips) 모델이나 WMLF(Weighted Minimum Letter Flips) 모델은 유전자형 정보를 도입함으로써 오류와 손실이 많을 때에도 높은 정확도를 얻을 수 있다. 그리고 MLF 모델에 비해 가중치 버전인 WMLF모델의 정확도가 높다는 사실도 밝혀졌다. 본 논문에서는 유전자형 정보상의 동형(homozygous)의 분포 비율과 유전자 서열판독기계의 성능에 따른 신뢰도의 차이를 매개변수로 하여 두 모델을 구체적으로 비교, 분석한다. 두 모델의 성능 비교를 위해 신경망과 유전자 알고리즘을 사용한다. 실험결과 동형의 비율이 크고 판독기계의 성능이 좋으면 특히 손실율과 오류율이 높은 경우에 WMLF/GI 모델의 정확도가 더 우수함을 보인다.
본 논문은 프레임 단위의 영상을 탐색하기 위한 이미지 코드 생성 시스템으로, 이를 위해 시스템은 영상 내에 기계판독 및 식별 가능한 코드를 생성한 후, 생성된 코드를 이미지에 삽입한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 녹화일자, 녹화시간, 녹화장소 또는 촬영방향 등을 포함하는 녹화된 영상을 프레임 단위로 외부 노이즈에 상관없이 탐색할 수 있다. 시스템은 CCD 카메라와 전자나침반, GPS로부터 데이터를 입력받는 데이터 입력부와 GPS 위치값 및 방향값과 같은 연속된 값을 표현하기 위해 정해진 코드 생성 규칙을 적용하여 연속성을 갖는 데이터 영상코드를 생성하는 데이터 영상코드 생성부, 영상의 각 프레임에 데이터를 이미지로 삽입하는 이미지 삽입부로 구성된다. 또한 영상 내에 삽입된 이미지를 녹화과정, 복사과정 또는 보관과정에 있어서 외부로부터 추가된 노이즈에 대하여도 실시간으로 판독하며, 검색조건에 의해 영상 정보를 검색하는 영상 판독 검색부 및 제어부로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 디코더를 이용하여 구현되었으며, 이를 이용하여 영상내에 데이터 코드를 손쉽게 삽입하고 검색할 수 있는 시스템을 제공함으로써 영상 검색에 대한 정확성과 사용 만족도를 극대화 시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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