최근 인공지능 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데 국내외에서 오픈 데이터셋을 제공하고 있어 기술개발이 가속화되고 있다. 데이터셋은 지도학습을 위한 학습데이터로 라벨링 데이터를 포함하고 있어 다양한 라벨링 기능이 적용된 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 웹 애플리케이션에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, Grabcut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 이와 관련하여 라벨링 기능별 수행 결과를 근감소증 진단을 위한 영상 라벨링 수행결과와 정량분석 결과를 보였다.
이진 연결요소 라벨링은 영상처리와 컴퓨터비전 등의 영역에 널리 사용되는 기법 중의 하나이다. 지금까지 여러 가지 방법의 라벨링기법이 연구되어 왔는데 그 중에서 이중스캔 방법이 가장 효과가 있는 것으로 나타나고 있다. 이중스캔 방법에서는 전통적으로 화소단위로 스캐닝을 하면서 순차적으로 라벨링하는 방법을 사용했는데 최근에는 C. Grana et. al. 및 L. He et. al. 등이 제안한 복수의 인접화소를 묶은 블록을 기반으로 라벨링하는 방법이 가장 효율적인 것으로 인정받고 있다. 본 논문에서는 화소기반의 스캔마스크를 사용하면서 라벨링은 Grana의 블록을 기반으로 하는 새로운 라벨링 방법을 제안하고 있다. 실제 사용하는 영상들에 대해 실험한 결과 영상의 종류에 따라 제안된 방법이 현재 가장 효율이 좋은 He의 방법에 비해 평균 3.9%에서 22.4%까지 성능의 향상이 있는 것으로 나타났다.
패턴인식 등에서 널리 이용되는 이진연결요소 라벨링은 오래전부터 연구되어온 영상처리분야의 기본적인 처리방법이다. 연결요소 라벨링에 대한 현재의 연구는 이중스캔을 이용한 방법이 주류를 이루고 있는데 최근 일차스캔시 인근 화소 여러 개를 한 번에 블록단위로 처리하는 것이 가장 성능이 뛰어난 것으로 보고되고 있다. 본 논문에서도 블록단위의 라벨링 방법을 이용하였지만 기존의 방법들보다 더 성능이 개선된 방법을 제시하고 있다. 제안된 방법은 블록단위의 라벨과 새로운 화소기반의 스캔마스크를 사용했는데 실험결과 현재까지 발표된 가장 빠른 라벨링 방법보다도 더 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 영양분석 소프트웨어 인터페이스인 Nutri-API (Application Programming Interface)를 활용하여 영양표시를 위한 메뉴 라벨링 시스템을 개발하였다. 영양표시에 표시되는 각 항목들은 영양성분이 추가 또는 변경이 될 수 있도록 유연한 설계를 하였으며 본 메뉴 라벨링 시스템은 다양한 변경사항들을 사용자가 직접 수정 할 수 있도록 설계되었다. 또한, 식품단위의 정보제공뿐만 아니라, 음식 또는 식단의 영양표시 정보도 제공한다. 주요 내용을 요약 하면 다음과 같다. 식품 및 메뉴 검색 메뉴 라벨링 시스템의 식품 및 메뉴의 검색은 유의어 검색 기능과 의미 정보 및 분류 정보를 통한 검색 기능을 가지고 있으며 영양소를 검색할 수 있으며 영양소 함량 정보가 없는 경우에는 missing 표시 (-)을 하였다. 메뉴작성 및 식품관리 메뉴 라벨링 시스템은 기존 데이터베이스화된 기본 식품만을 사용하여 영양 표시에 사용하는 것뿐만 아니라, 식품의 조합인 메뉴를 포함하여 정보를 제공하였으며 Nutri-API의 NutriMenu 기능을 확장하여 메뉴 작성 기능과 추가 및 관리기능을 추가하였다. 메뉴 라벨링 시스템에서 제공되는 정보로는 메뉴설명, 메뉴이미지, 재료중량, 열량 등의 영양소, 3대 영양소비율과 원그래프 제공뿐만 아니라, 메뉴의 구성분류에 따른 영양소 정보도 제시하고 있다. 메뉴 라벨링을 위한 영양소 정보로는 농촌진흥청 모든 영양소를 포함하여 당류, 포화지방, 트랜스지방, 콜레스테롤 등이 있다. 그리고 메뉴의 영양섭취기준과 영양소기준치에 대한 비율 (%) 정보도 제공하며, 동시에 메뉴의 그리고 메뉴의 구성분류의 식품이나 중량 등을 입력/수정/변경 할 수 있다. 식품 추가 기능 본 시스템에서는 기본으로 제공되는 식품 정보 외에 시스템에서 제공하고 있지 않은 식품 또는 식품의 정보를 수정을 위해 식품 추가 기능을 제공하고 있으므로 새로운 식품을 추가하여 식품설명, 사진과 영양소 정보를 입력하여 저장할 수 있다. 기본 제공되는 식품과 구별하기 위해서 사용자 식품으로 별도 저장 및 관리한다. 메뉴 라벨링 정보 메뉴 라벨링 정보에서는 메뉴의 식품재료 중량뿐만 아니라 메뉴의 조리 후 중량, 1회 제공량 (portion size), 총 제공량 (total serving size) 등의 정보를 제공하도록 하였다. 메뉴 라벨링을 위해 추가된 식품 및 메뉴는 라벨링 항목에서 추가 및 수정이 가능하다. 메뉴 라벨링에서 추가 및 수정된 정보는 기본 메뉴 정보와는 별도로 저장 및 관리한다. 메뉴 라벨링 형식으로는 사용자는 표준형, 가로형, 선형, 쌍방형, 영양성분 전면표시형으로 출력할 수 있으며 식당의 메뉴판 영양표시형태도 출력할 수 있다. 메뉴 및 라벨링 관리 사용자가 작성한 메뉴 및 라벨링 정보의 지속적인 관리를 위해 별도의 관리기능을 제공하고 있어서 메뉴의 히스토리뿐만 아니라 이미 작성된 메뉴를 복사하여 새로운 메뉴를 작성하거나, 새로운 메뉴를 구성하는 기본 메뉴로 사용할 수 있다.
동맥스핀표지(Arterial Spin Labeling: ASL) 뇌 관류 자기공명영상법을 이용한 뇌 관류영상기술이 일반적으로 환자의 질병진단에 일반적으로 사용하기 어려운 이유는 영상을 얻을 때 여러 인자들을 최적화시켜야만 좋은 질의 영상을 얻을 수 있기 때문으로 생각된다. 따라서, 본 논문의 목적은 동맥스핀표지 자기공명영상의 뇌 관류영상을 최적화 하기 위하여 필요한 여러 인자들의 변화에 따른 동맥스핀표지 신호변화를 3.0 테슬라 자기공명영상에서 관찰하는 것이다. 특히, 동맥시 핀표지 자기공명영상 신호 변화가 이들 인자에서 뇌 세포(brain tissues)의 영역에 따라서 어떻게 변화하는가를 평가하였다. 정상 성인 남성 5명을(평균연령 36세; 29세~41세) 대상에서 STAR (Signal Targeting with Alternating Radiofrequency) 동맥스핀표지 방법을 이용하여 3T 자기공명영상에서 영상을 얻었다. 실험은 첫째 영상획득 영역과 라벨링 영역간의 간격 변화에 따른 신호 변화 평가 실험, 둘째 라벨링 후의 시간 변화에 따른 신호 변화 평가 실험, 셋째 라벨링 두께의 변화에 따른 신호 변화 평가 실험, 넷째 슬라이스 획득 순서에 따른 신호 변화 평가실험을 하였다. 획득한 영상의 분석은 회백질과 백질, 전두엽, 측두엽, 후두엽, 두정엽에서의 관류신호변화를 얻어 분석하였다. 본 연구결과는 아래와 같았다: 1) 영상획득 영역과 라벨링 영역간의 간격 변화에 따른 관류 신호 변화 연구결과 전체 절편의 평균 값을 보면 회백질에서 좌측과 우측 모두에서 라벨링 간격이 증가할수록 신호가 낮아지는 경향을 보이고 있다. 라벨링 간격의 변화에 두정엽이 가장 영향을 적게 받고 후두엽이 가장 많은 영향을 받았다. 2) 라벨링 후의 시간 변화에 따른 관류 신호 변화 연구결과 회백질은 라벨링 지연시간 400 ms까지 양쪽 모두 감소하다가 라벨링 지연시간이 1,000 ms까지 증가하였다. 3) 라벨링 두께의 변화에 따른 관류 신호 변화 연구 결과 라벨링 두께가 증가에 따라 회백질과 백질의 신호강도는 점차적으로 증가하다가 120 mm 두께 이후에는 감소하였다. 4) 절편 획득 순서에 따른 관류 신호 변화 연구 결과 절편 획득 순서에 따른 백질과 회백질의 관류신호강도 값은 회백질과 백질 모두 머리의 꼭대기부터 영상을 획득하는 descend에서 신호강도가 높았다. 본 연구에서는 각 실험 조건에 따라서 관류신호 강도가 크게 변화를 하는 것을 보여 주었고, 따라서 실제 환자를 대상으로 관류 영상을 얻고자 할 경우에는 실제 임상 적용 전에 최적화된 프로토콜을 만든 후에 사용을 해야 할 것으로 생각한다. 특히 백질의 뇌 관류영상을 얻는 것은 아직 문제가 있는 것으로 생각이 된다.
기존의 영상 라벨러는 이중 스캔 연결 성분 라벨링 방식이 주로 사용되어 왔다. 그러나, 이중 스캔 연결 성분 라벨링 방식은 별도의 라벨 병합 구간 때문에 실시간 처리와 다채널 처리가 어렵다. 최근 단일 스캔 연결 성분 라벨링 방법들이 제안되었지만, 이들 역시 스캔 횟수는 줄일 수 있으나 별도의 라벨 병합 구간을 제거하지는 못하였다. 본 논문에서는 별도의 라벨 병합 구간을 갖지 않는 단일 스캔 연결 성분 라벨러 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 라인 스캔과 동시에 라벨 병합이 이루어지기 때문에 고속 동작하고, 예상 가능한 프레임 처리율을 가지며, 다채널 처리가 가능하다. 제안하는 라벨러 구조는 FPGA로 설계되었고 동작이 검증되었으며, 성능 실험을 통해 고속 동작과 다채널 영상 처리에 적합함을 확인하였다.
전 세계적으로 에너지 수요의 증가에 따라 에너지를 효율적으로 이용해야 한다는 인식이 확산되고 있다. 에너지 절약과 환경보호를 위해 세계 각국에서는 에너지효율제품의 보급화를 위해 에너지 효율기준 및 라벨링 제도를 시행하고 있다. 본 논문에서는 개발도상국인 에티오피아 선정하여 구체적인 사례를 적용하여 보았다. 효율적인 에너지 관리를 위한 제도로 최저소비효율기준(MEPS : Minimum Energy Performance Standard)과 에너지소비효율등급라벨표시(이하 '라벨링')에 대한 내용을 살펴보고 국내, 해외선진국, 개발도상국 등 여러 국가의 운영 현황을 조사하였다. 그리고 에티오피아에 적용하기 위해 여러 상황을 고려한 맞춤 라벨링을 설계해 보고자 한다.
삼킴 장애 환자는 뇌졸중, 치매, 외상성 뇌손상, 파킨슨병, 암이 주요 원인으로 급속히 증가하고 있다. 특히 고령화 사회가 되면서 더욱 삼킴 장애 환자는 늘어날 것으로 전망하고 있다. 고령 환자의 삼킴 이상의 진단을 위해 가장 많이 사용하고 있는 검사법으로는 비디오 조영 삼킴 검사(VFSS)이다. VFSS는 진단에 있어서 숙련된 전문의가 필요하기 때문에 대학병원 급에서 주로 시행하며, 고령 환자에게는 분석 결과를 상담받을 때까지 오랜 시간을 소요해야하는 문제점들이 있다. 본 논문에서는 삼킴 장애 진단을 위한 의료영상 관리 및 라벨링 시스템에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해 서버에서 대용량 멀티프레임 영상을 성능 저하 없이 핸들링 하고 라벨링 데이터 생성을 위한 라벨링 툴을 구현하였다. 차후 라벨링 데이터를 생성하고 학습을 통하여 삼킴 장애 진단을 위한 인공지능 모델을 개발하고자 한다.
기후변화와 온실가스 감축에 대한 사회적 관심과 정부의 정책이 증가하는 요즘 탄소 라벨링 제도는 저탄소 생산과 저탄소 소비를 연결하는 환경정책으로 시장에 점차 확대되고 있다. 따라서 탄소 라벨링 제품에 대한 소비자 태도와 브랜드 충성도를 분석하기 위하여 탄소 라벨링 소비자 모형을 제시하여, 소비자의 내재된 가치가 탄소 라벨링 제품 및 기업 이미지 형성에 영향을 주고 나아가 브랜드 충성도를 제고하는 과정을 분석하였다. 2차에 걸친 설문조사를 통해 패널 데이터를 수집하여 분석한 결과 소비자의 자율성 가치는 지각된 통제소재에 긍정적인 영향을 주고 기업 이미지를 긍정적으로 형성시켰으며, 환경적 가치는 지각된 소비자 효과를 높이고, 나아가 지각된 장애를 줄임으로써 제품 이미지에 영향을 미침을 확인하였다. 궁극적으로, 긍정적인 기업 이미지와 제품 이미지는 브랜드 충성도를 향상시켰다. 이와 같은 결과는 탄소 라벨링 정책이 기후변화 대응을 위해 온실가스를 감축하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 동시에 소비자의 기업 및 제품에 대한 이미지와 브랜드 충성도를 향상시키는 순기능이 있음을 보여준다. 탄소 라벨링책이 소비자 태도와 브랜드 충성도에 미치는 영향을 분석하는 고유의 모형을 제시하고 실증분석한 점에 그 학문적 기여도가 높다고 하겠다. 더욱이, 연구결과는 정부에게 환경정책의 효율성을 높이기 위한 정책제언을 제시하고 있고, 기업에게도 탄소 라벨링과 관련된 마케팅 전략의 방향성을 제안하고 있다는 점에서 실무적 공헌을 갖고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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