복합 심장질환이나 대동맥궁 수술시 뇌손상을 보호하기 위하여 오래전부터 초저체온하 완전순환정지법 을 이용하고 있다. 수술후 뇌손상을 예방하기 위하여 여러 방법들을 이용하여 왔으며, 1994년이후 저자들은 뇌대사를 감시하기 위한 방법으로 수술중 뇌파감시를 하고 있다. 저자들은 심장수술실에 사용이 편리한 뇌 파 압축 스펙트럼 정렬(compressed spectral array; CSA) 시스템을 개발하여 이를 대동맥수술시 초저체온 및 설 전순환차단하에 뇌파감시에 적용하여 이의 유용성을 검증하고, 초저체온하 뇌파를 연속감시하여 뇌파가 소 실되고 다시 나타나는 온도를 확인하여 순환정지의 안전한 온도와 시간을 연구하였다. 급성 대동맥박리증 3 례와 대동맥궁 대동맥류 3례(2례는 가성)의 대동맥질환 환자를 연구대상으로 하였다. 직장과 식도체온을 연 속 감시하였으며,마취후 뇌파를 연속감시하였다. 대상환자들중 3례는 초저체온하 완전순환차단하에 수술을 하였으며, 3례는 초저체온하 선택적 뇌관류하에(500 700Ml분) 수술을 하였다. 환자의 체온을 하강하여 뇌 파가 소실된 후 약 3분 후에 순환정지나 선택적 뇌관류를 하였다. 뇌파가 소실된 체온은 직장\ulcorner온이 $16.1^{\circ}C-22.1^{\circ}C(평균:$$18.4\pm2.0),$ 식도체온이 $12.7^{\circ}C~16.4^{\circ}C(평균:$$14.7\pm1.6)였다.$ 완전순환차단 환자의 경우 뇌 허혈 시간은 각각 30, 36, 및 56분이었으며, 뇌관류 환자의 경우 각각 41, 56, 92분이었다. 수술중 뇌파가 다시 나 타난 시간 및 체온은(증례 3~6) 5~23분후에 직장체온이 $14.1^{\circ}C~20.3^{\circ}C,$ 식도체온이 $11.7^{\circ}C~15.4^{\circ}C에서$ 나타났다. 수술후 뇌손상의 증상은 없었으며,수술과 관련된 사망은 없었다. 이상의 결과로 식도체온이 $16^{\circ}C이하에서도$ 뇌파가 23분이내에 다시 나타난 것으로 보아 식도체온이 $15^{\circ}C이하는$ 되어야 약 30분간의 완전순환 차단에 안전하리라 생각되었으며, 대동맥 수술시 CSA를 이용한 뇌파감시는 전기뇌활동을 감시하는데 유용 한 방법으로 생각되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권5호
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pp.883-890
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2010
수질오염의 요인인 불법 오물 투기는 사회적 이슈로 대두되고 있고 관련 감독기관이 해결해야 할 문제들 중의 하나이다. 따라서 불법 오물 투기를 막는 체계적인 관리, 감독이 시급한 상황이다. 이를 위해 최근 들어 관련기관들은 실시간으로 연속적으로 수질의 상태를 감지 할 수 있는 자동측정기를 하천에 설치하고 있다. 본 논문에서는 수질 자동측정기로부터 발생하는 실시간 데이터를 감시하여 이상점을 탐지하게 하는 수질 감시 알고리즘을 제안한다. 특히 수질 자동 측정기로서 흔히 사용되는 화학적 산소요구량 자동측정 장치기를 위한 수질 감시 알고리즘을 개발한다. 본 논문의 수질 감시 알고리즘은 기본적으로 시계열 간섭모형을 활용한다.
감시 시스템은 지역의 특성에 따라 다양한 환경 및 설치 조건을 가지게 되며, 지능적 처리 요구에 따라 객체 분류를 필요로 한다. 본 논문에서는 검출된 객체로부터 특징 정보의 자율적 추출 및 학습을 이용하여 객체를 분류하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 다양한 환경 및 설치 조건에서도 감시 시스템의 입력과 처리에 대한 추가적 보정 과정이 필요하지 않으며, 연속적으로 입력되는 객체의 형태와 움직임 정보를 효과적으로 활용하여 객체의 특징 추출 및 분류가 가능하게 된다.
This paper presents a novel technology for unattented continuous monitoring of radioactive material in hot cell environments. In this monitoring system, the surveillance camera data and NDA data are time synchronized and integrated into the same dimension through data processing. The integrated information is then fed into a neural network to generate diagnostics through data processing. the integrated information of the concept is tested for a spent nuclear fuel transprotation in an operational hot cell at KAERI. The presented integral part of the multi-sensory system and the analytical paradigm may provide an effective technologyical alternative for safeguarding new conceptual hot cell facilities, namely the Dupic facility.
무선센서네트워크 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅에서 정보전달을 위한 중요한 매개체가 되는 등 그 중요성이 점점 더 커지고 있다. 그런 무선센서네트워크에 이미지처리능력을 추가하면 사용자가 이용할 수 있는 좀 더 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 그 중 재산 보호를 위한 감시시스템의 관심이 커지고 있고 이에 관련된 몇몇 연구들이 진행되어오고 있다. 몇몇 연구에서 카메라 네트워크 망에서 발견된 객체를 연속적으로 추적을 하지만 카메라와 서버간 직접적인 통신을 통해 다량의 정보를 주고 받기에 Ad-hoc 무선망을 사용하는 방식에서는 적합하지 않다. 또 다른 방면으로는 타겟 추적에 time critical한 방법들을 쓰고 있기에 시간 동기화를 위한 추가적인 프로토콜의 사용이 필요해진다. 본 연구에서는 다중 카메라에서 관계자와 비관계자를 명확히 구분해서 관계자를 제대로 추적함으로써 비관계자 인원이 감시구역에 접근하는 행동을 방지하고 노드간의 시간 동기화 의존도를 줄이기 위한 방법을 제시한다.
국가 환경방사선/능 자동감시망과 원전주변의 환경방사선/능 감시를 통해서 연속적으로 측정 기록된 대량의 환경방사선/능 정보들이 효과적으로 활용되고 있지 않는 상황에서 환경방사선/능 정보에 내재되어 있는 공간정보 속성들을 정량적으로 해석하고 시공간적으로 예측할 필요성이 있다. 지구통계기법을 활용하면 환경방사선 감시설비가 비록 설치되어 있지 않은 지점일지라도 환경방사선/능 정보에 대한 예측이 가능하므로 향후 추가적인 감시기의 설치와 시료분석에 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있다. 본 연구에서는 고리, 월성, 영광, 울진 원자력발전소와 대전 한국원자력연구소 등 국내 원자력이용시설 주변 토양중의 환경방사능 분포를 감마동위원소인 $^{137}Cs$과 $^{40}K$을 중심으로 파악하였다.
육상, 해양, 항공 등의 응용분야에 위성항법보강시스템의 활용을 위해서는 시스템의 정확성, 무결성, 연속성, 가용성 요구 조건을 만족하도록 설계되어야 하며, 무결성 요구 조건을 만족시키기 위하여 측위 오차 및 위협 요인들을 지상국에서 감시해야한다. 특히, 전리층 변화는 지역적으로 경향 및 세기가 달라 전리층 폭풍 발생 시 지상국과 이동체에서 받은 위성항법 신호에 포함된 전리층 지연 오차의 편차가 심하여 위성항법 사용자의 무결성, 즉 안정성이 위협을 받는 상황이 발생할 수 있으므로, 해당지역의 전리층 변화에 대한 사전 정보를 통해 지역별로 적합한 위협 모델을 구성하여 전리층 활동 감시가 필요하다. 전리층 기울기는 전리층 지연값 분포의 불균일 여부를 정량화한 값으로, 전리층 폭풍 발생시 기울기가 급증하여 전리층 폭풍 감지를 위한 지표로 활용될 수 있다. 이 연구에서는 육상 교통 위성항법보강시스템의 무결성 감시에 전리층 변화 기능을 적용하기 위한 기본 연구로 IGS에서 제공하는 전리층 보정정보를 이용하여 한반도 상공에 대한 전리층 기울기 분포 및 변화 경향을 파악하고, 이러한 분석 결과를 전리층 기울기에 대한 보정정보 오차범위 설정이나 전리층 폭풍 발생 판단에 필요한 임계값 설정 등에 적용하고자 한다.
본 논문에서는 CCD 카메라를 통해 전송되는 영상 시퀀스를 대상으로 움직이는 물체의 형태가 보행중인 사람, 혹은 자동차인지를 식별하고 이의 이동 방향을 판단하여, 이를 추적하는 무인 감시 시스템을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 고정 카메라 환경에서 유동적인 배경으로부터 안정된 움직임 추출을 위하여 배경과 이동 물체를 통계적 매개 변수로 모델링하고 배경만이 존재하는 초기 연속 영상 중 일부에 대하여 통계적으로 학습한다. 또한, 능동카메라 환경에서는 카메라 움직임에 의하여 배경에서도 움직임 에너지가 발생하므로 예측된 이동 궤적정보를 이용함으로써 연산량의 감소와 정확성을 기하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 고정카메라 및 능동카메라 환경에서 취득한 연속 영상에 적용한 결과 안정된 추적 결과를 얻었다. 제안한 알고리즘은 제한된 지역내의 무인 감시 시스템 도로 환경에서 교통흐름의 모니터링 시스템 및 나아가서 지능형 도로망을 위한 자가 주행 시스템에 적용이 기대된다.
보안첨단화의 필요성 증대로 인하여 복합적이고 고기능의 보안 감시 시스템의 수요가 급속도로 확대되면서 보안은 안전하고 행복한 생활을 만드는데 없어서는 안될 중요한 역할을 하게 되었다. 최근, 디지털 영상기술의 급속한 발달과 보급은 이러한 보안 감시 시스템을 가능하도록 하였다. 본 논문은 다수의 카메라로부터 사람들의 움직임을 연속적으로 식별하고 추적할 수 있는 향상된 지능화 방법을 제안한다. 이 방법을 통해 카메라들 간의 위상이 자동으로 구성되고 객체의 움직임을 기반으로 학습하여 카메라들간의 거리, 객체와 카메라와의 거리, 카메라의 각도를 자동적으로 연산할 수 있도록 하였다. 이러한 자가 구성 단계 이후에 사람의 움직임을 추적하게 된다. 추적에서 사람들을 식별하는 단계가 선행되어야 하며, 이를 위해 머리, 몸, 손, 다리로 분리하여 각각의 정보들을 식별자로 사용하였다. 이러한 외형 식별자와 객체의 출몰간의 시간차를 이용해 다수의 카메라들로부터 객체를 연속적으로 추적하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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