최근 RFID, NFC, 스마트 기기 등 첨단 IT 기술의 융합을 통한 의료 서비스 및 프로세스 혁신에 대한 관심이 커지고 있다. 본 논문에서는 이러한 첨단 IT 기술을 활용하여 스마트 건강검진 시스템을 구축한 프로세스 혁신 사례를 제시한다. 종이 차트 및 수작업에 의존하는 기존의 비효율적인 방식에서 탈피하여 능동형 RFID 및 스마트 기기를 사용하여 건강검진 프로세스를 혁신하였다. 병원의 경쟁력을 강화하기 위해 새롭게 개발된 스마트 건강검진 시스템은 2013년 4월부터 삼성서울병원의 건강검진 센터에서 성공적으로 활용되고 있다. 새로운 시스템 도입을 통해 고객 서비스 품질 및 고객만족도 제고, 직원들의 업무 부하 경감, 업무 정확도 제고, 병원 경쟁력 강화 등의 효과를 보이고 있다.
목적 지향성 대화에서 화자의 의도는 화행과 개념열 쌍으로 구성되는 의미 구조로 근사화될 수 있다. 그러므로 지능형 대화 시스템을 구현하기 위해서는 의미 구조를 올바르게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 능동학습(active learning) 방법을 이용하여 효율적으로 의미 구조를 분석하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 언어 분석에 따른 부담을 덜기위하여 형태소 자질들과 이전 의미 구조만을 입력 자질로 사용한다. 그리고 정확률 향상을 위하여 자연어 처리 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 CRFs(Conditional Random Fields)를 기본 통계 모델로 사용한다. 일정 관리 영역에서 제안 모델을 실험한 결과는 기존 모델들과 비교하여 1/3 정도의 훈련데이타를 사용하고도 비슷한 정확률(화행 92.4%, 개념열 89.8%)을 나타내고 있음을 알 수 있었다.
태그 수집은 RFID 시스템에서 가장 중요한 기능 중 하나이다. 능동형 RFID 시스템 관련 표준인 ISO/IEC 18000-7은 프레임 슬롯 알로하 기반 충돌방지 알고리즘을 이용하여 태그 수집 알고리즘을 정의하는데, 이 표준에는 최적의 슬롯 크기를 결정하지 못하거나 수집된 태그들을 재우기 위해서 일대일 명령어를 사용함으로써 태그수집 성능을 저하시키는 비효율성 문제가 있다. 본 논문에서는 그러한 비효율성 문제를 극복하고 태그 수집 성능을 향상시키기 위해 1) 리더가 최적의 슬롯 크기를 유연하게 결정할 수 있도록 하는 새로운 슬롯 크기 결정 기법과 2) 수집된 태그들을 효율적으로 재우기 위한 브로드캐스트 기반 슬립 기법을 제안한다. 또한, 리더와 다중 태그로 구성된 능동형 RFID 시스템을 구현하였으며, 리더는 제안된 기법이 적용되었을 때 태그 수집 성능을 최대화할 수 있도록 설계하였다. 실험에서는 하나의 리더와 50개의 태그를 사용하여 실제 환경에서의 태그 수집 성능을 평가하였다. 실험 결과는 제안된 두 기법들이 적용되고 초기 슬롯 개수가 적절히 선택되었을 때, 표준의 태그수집 알고리즘에 비해 태그 수집 성능이 크게 향상됨을 보여준다.
본 논문은 능동 소음 제어를 위한 적응 알고리즘들의 성능을 비교함으로써 효과적인 적응 알고리즘을 보인다. 일반적인 적응 알고리즘으로는 normalized least mean square (NLMS) 알고리즘이 있다. NLMS는 구조가 간단하고 수렴 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. 하지만 상관도가 높은 신호에 대해서는 수렴 성능이 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 수렴 성능을 개선하기 위해 affine projection (AP) 알고리즘을 사용하고 있다. 하지만 연산량의 문제로 AP 알고리즘의 사용이 제한적이다. 이러한 사실을 바탕으로 협대역 소음 제어를 위한 능동 소음 제어 시스템에서 NLMS와 AP 알고리즘을 연산량과 수렴 성능을 비교함으로써 효과적인 알고리즘을 도출하였다. 실험을 통해 NLMS와 AP 알고리즘의 소음 제어 성능이 차이가 크게 발생하지 않는 것을 확인함으로써 NLMS가 AP 알고리즘에 비해 소음 제어에 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 이전 연구에서 능동형 RFID 시스템의 태그 수집 성능 향상을 위해 제안된 인식 슬롯 스캔 기반 태그 수집 알고리즘의 단점을 개선하는 수정된 태그 수집 알고리즘을 제안한다. 기 제안된 인식 슬롯 스캔 기반 태그 수집 알고리즘은 태그 수집 과정에서 모든 태그들로부터 정해진 크기의 데이터를 수집하는 상황에 최적화 되어 있기 때문에 태그들이 다양한 크기의 데이터를 가지는 환경에 적용할 경우 제대로 된 성능 향상을 가져오지 못한다. 본 논문에서 새롭게 제안하는 개선된 태그 수집 알고리즘은 먼저 인식 슬롯 스캔 단계에서 각 태그로부터 자신이 가진 데이터를 전송하는데 필요한 슬롯 크기 정보를 획득하고 이를 활용하여 태그 수집 단계를 수행함으로써, 기 제안된 알고리즘의 문제점을 해결하고 모든 환경에서 능동형 RFID 태그 수집의 성능을 효율적으로 향상시키도록 설계되었다. 성능 평가를 위해 수행한 시뮬레이션 결과는 제안하는 개선된 태그 수집 알고리즘이 태그들이 동일한 데이터 크기를 가지는 환경에서는 기 제안된 알고리즘과 거의 동일한 성능을 보이고, 태그들이 다양한 데이터 크기를 가지는 환경에서는 기 제안된 알고리즘과 달리 ISO/IEC 18000-7 표준의 태그 수집 성능을 크게 향상시킴을 보여주었다.
회전익 항공기에서 가장 심각한 문제의 한 가지는 로터의 회전에 의한 진동 가진이다. 이를 완화하기 위하여 본 논문에서는 능동 뒷전플랩(ATF)을 적용한 로터 블레이드를 개발하였다. 이 플랩은 로터 중심에서부터 65~85% 스팬에 장착되었다. 블레이드 회전 속도는 끝단에서 마하수를 충족하기 위하여 1,528rpm정도로 높은 수준이다. 이런 특별한 장치가 내부에 삽입된 블레이드에서는 구조적인 강건성을 파악하고 관찰하는 것이 중요하다. 플랩을 작동시키는 세밀한 부품들이 회전하는 블레이드 내에 삽입되기 때문이다. 블레이드의 구조적 설계와 분석을 위하여 CAMRAD-II와 1차원 보 모델을 이용하였다. 동시에 3차원 유한요소 해석 프로그램인 MSC. PATRAN/NSTRAN를 통해 현재 블레이드의 상세한 해석을 수행하였다. 그 결과 개발한 로터의 특성이 적절한 수준인 것으로 예측되었다.
이미지 분류 문제는 인간 수준의 성능을 보이지만 일반적인 인식 문제는 어려운 점들이 남아있다. 실내 환경은 다양한 정보를 담고 있어 정보 처리의 양을 효율적으로 줄일 필요성이 있다. 정보의 양을 효율적으로 줄일 수 있도록 대상 객체의 위치 측정을 위한 변분 추론, 변분 베이지안 등의 방법이 소개되었지만, 모든 경우에 대한 주변(marginal) 확률 분포를 구하기 어렵기 때문에 현실적으로 계산하기 어렵다. 본 연구에서는 공간 변형 네트워크(Spatial Transformer Networks)을 응용하여 능동 시각을 이용한 이미지-텍스트 통합 인지 체계를 제안한다. 이 체계는 주어진 텍스트 정보를 바탕으로 이미지의 일부를 효율적으로 샘플링 하도록 학습한다. 이를 통해 전통적인 방법으로 해결하기 어려운 문제를 상당한 격차로 성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 보인다. 제안하는 모델을 통해 샘플링 된 이미지를 정성적으로 분석하여 이 모델이 가지는 특성도 함께 살펴본다.
능동 레이더 반사기는 지금까지는 특히 비행물체와 미사일의 레이더 유효 반사 면적을 효과적으로 증가시키기 위한 군사적 응용에만 사용이 제한되어져 왔기 때문에 그다지 친숙한 용어는 아니다. 레이더 트랜스폰더의 가장 잘 알려진 응용은 군용의 피아 식별 장치 (IFF ; Identification Friend or Foe)와 이것의 민간 항공부문이고, 항공 교통 관제(ATC : Air Traffic Control)를 위한 2차 감시 레이더(SSR ; Second Surveillance: Radar), 그리고 보다 최근에는 전 세계 해상 조난 및 안전 제도(GMDSS : Global Maritime Distress and Safety System)의 수색 구조용 트랜스폰더(SART : Search And Rescue Transponder)등이 있다. 최근 연안이나 대양에서의 해난사고가 빈번히 발생되고 있으므로, 이로 인한 해양오염이 심각한 실정이다. 이제는 전통적인 항해표지 및 시설로써 해상교통의 안전을 유지하기에는 충분치 못하며 새로운 개념과 구조가 적용되어야만 한다. 따라서 본 연구에서는 개선된 기능을 가지는 능동 레이더 반사기를 제안하고 제작하였다. 제작된 시스템은 기존의 시설에 비해 높은 성능 향상을 보인다.
능동소나에서는 표적의 거리 도플러 정보를 탐지하기 위해 여러 가지 기법을 사용한다. 그중 압축 센싱을 적용한 기법은 기존의 방식보다 더욱 정밀한 탐지가 가능하며 우수한 성능을 나타낸다. 능동 소나의 거리 도플러 추정에 적용할 수 있는 압축 센싱 알고리즘은 여러 가지 있다. 압축 센싱 알고리즘 마다 계산 성능이 다르며 압축 센싱 알고리즘에 따라 신호 대 잡음비와 센싱 행렬의 코히런스가 거리 도플러 추정에 미치는 영향의 정도가 다르다. 본 논문은 능동 소나의 거리 도플러 추정을 위한 여러 가지 압축 센싱 알고리즘의 계산 성능과 정확도를 비교, 분석하였다. 여러 신호대 잡음비, 상호간섭성 값에 대한 OMP(Orthogonal Matching Pursuit), CoSaMP(Compressive Sampling Matching Pursuit), BPDN(CVX)(Basis Pursuit Denoising), LARS(Least Angle Regression) 알고리즘의 추정 성능을 확인하였으며, 상황에 따른 최적의 압축 센싱 알고리즘을 보인다.
심전도와 심탄도를 무구속적으로 동시에 측정하는 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템은 의자의 보조 등받이에 설치되어 맥파전달시간(PAT), Pre-ejection period (PEP) 등의 심혈관계 역학 정보를 일상생활에서 무구속적으로 측정하는 것을 목적으로 개발되었다. 본 연구에서는, 의자의 등받이에 부착된 용량성 능동전극과 용량성 접지를 이용한 간접접촉 심전도 (IDC-ECG) 측정 방법에 의해 무구속적으로 심전도를 측정하였으며, 등받이에 부착된 EMFi 압력 센서를 사용하여 무구속적으로 심탄도(ballistocardiogram)를 측정하였다. 제안된 시스템으로 심전도와 심탄도가 무구속적으로 동시에 측정됨을 확인하였으며, 측정된 심탄도는 피검자 사이에서 일정한 패턴을 보이는 것을 알 수 있었다. 또한 심전도의 Q파와 심탄도의 첫 번째 첨두간의 시간차가 pre-ejection period와 높은 상관관계를 보이는 것도 확인할 수 있었다. 이 연구에서 개발된 시스템은 심혈관계의 다양한 지표(심전도, 심박수, PAT, PEP 등)를 무구속적으로 일상생활에서 측정할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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