미세유체소자(microfluidic device)는 미생물과 관련된 다양한 작업들에 대해서 정확한 제어를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 미세유체 소자와 디지털 홀로그래피 마이크로스코피 기술로 구성된 시스템을 구성하고 미생물의 3D 이미징과 세그먼테이션을 설명한다. 각각의 미생물은 미세유체 채널을 통하여 흘러가며 홀로그래피 마이크로스코피가 홀로그램을 기록한다. 기록된 홀로그램은 Fresnel 변환을 통하여 컴퓨터적으로 복원되며, 복원된 영상의 위상성분을 이용하여 미생물의 위치 정보를 찾기 위한 세그먼테이션을 수행한다. 제안하는 방법의 유용함을 설명하기 위하여 광학 실험을 수행하고 그 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 공간정합필터의 데이터 베이스로써 체적 홀로그램을 이용한 광상관기를 구성하였다. 광상관 시스템은 광학의 고속 및 병렬처리 특징을 지니며, 공간정합필터가 기록된 체적홀로그램은 방대한 저장 능력과 실시간 랜덤 엑세스의 장점을 갖는다. 데이터 베이스로 사용되는 영상들은 각가 공간광변조기에 디스플레이 되어 퓨리에 변환 렌즈를 통과한 후 퓨리에 변환된 공간정합필터의 형태로 광굴절 매질에 기록된다. 대용량의 데이터 베이스를 구성하기 위한 다중화 방법으로 스텝 모터를 이용하여 광굴절 매질을 회전하는 각다중화 기술을 사용하였다. 체적홀로그래픽 광상관 실험을 통하여 지문인식에의 응용 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 IOT 서비스와 접목하여 사회적 약자를 보호할 수 있는 시스템에 대해 제안하고자 한다. 최근 사회적 약자(영유아, 노인, 환자 등) 대상의 보호시설 내부에서 폭행 사건이 빈번하게 발생하고 있다. 안전해야 할 보호시설(보육시설 및 요양원, 실버타운)에서 발생하는 문제로 인해 보호자들은 기관을 신뢰할 수 없게 되었고 이는 매출감소 및 이미지 악화 등의 연쇄적인 사회적 문제로 발전하고 있다. 이러한 문제를 감소시키고자 방범용 CCTV, 녹음 어플리케이션의 사용이 해결책으로서 제시되고 있지만, 폐쇄적인 시스템 구조로 인해 기록의 은폐 및 추가적인 병리 현상 발생의 가능성이 염려 되어 근본적인 문제 해결이 어렵다고 판단되었다. 그래서 보호시설 내부에 비콘과 영상장비를 설치하고 웨어러블과 같은 모바일 디바이스를 활용하여 보호자가 피보호자(사회적 약자)의 위치를 실시간으로 파악하고 상태를 볼 수 있도록 하는 휴먼케어시스템의 개발을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 드론의 표적탐지 임무 수행 시 상대운동 정보 제공을 위하여 지정된 표적을 탐지하고 인식하는 스마트 표적탐지 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 적절한 정확도(i.e. mAP, IoU) 및 높은 실시간성을 동시에 확보할 수 있는 알고리즘을 개발하는데 중점을 두었다. 제안된 시스템은 Google Inception V2 딥러닝 모델의 100k 학습 후 test 결과가 1.0에 가까운 정확성을 보였고 실시간성도 Nvidia GTX 2070 Max-Q를 기반으로 한 고성능 노트북 활용 시에 추론 속도가 약 60-80[Hz]를 기록하였다. 제안된 스마트 표적탐지 시스템은 드론과 같이 운용되어 컴퓨터 영상처리를 활용하여 표적을 자동으로 인식하고 표적을 따라가면서 감시정찰 임무를 성공적으로 수행하는데 도움이 될 것이다.
환자의 생체신호 측정 및 관찰, 영상 위생 등을 포함하는 직접간호는 간호사들의 총 간호활동 시간 중 내과는 48%, 외과는 40% 로 간호사들의 업무 부담이 되고 있다. 또한 의료기관에서 사용되는 의료기기들은 여러 회사에서 구매하여 사용되기 때문에 각 회사마다 상이한 프로토콜을 가지고 있어 하나의 시스템으로 생체신호를 모으기가 쉽지 않다. 따라서 여러 장비에서 생체신호를 실시간으로 취득하여 통합 관리할 수 있는 시스템 개발을 통해 간호사의 직접간호 업무량을 줄여 간호사의 근무환경 개선뿐만 아니라 중증환자의 경우 환자 생체신호에 대한 실시간 원격감시가 가능하고 환자에게서 발생된 모든 생체신호가 데이터베이스 시스템으로 기록관리 됨으로 인해 환자의 생체 신호에 대한 이력 추적관리가 가능함으로써, 양질의 의료 서비스가 가능한 환자케어시스템을 개발하고자 한다.
블랙박스 시스템은 평시 및 사고 직전후의 각종 운행 기록 정보, 영상 정보 등 다양한 사고 정보를 저장할 수 있으며 이에 기반하여 교통 사고를 재현해내는 기술에 대한 활발한 연구가 진행 중이다. 본 논문은 USN 환경에서 차량 간 교통사고 발생시 상대 차량 정보를 블랙박스 내에 저장할 수 있는 시스템을 제안한다. 블랙박스에 저장되는 상대 차량에 대한 정보는 각종 사고 발생시 교통 사고 분쟁 해결에 결정적 요인이 될 수 있으므로 그 중요성이 크다. 제안하는 블랙박스 시스템에 저장되는 정보는 차량 고유 번호, 사고 발생 시간 및 위치 등의 정보이고 그 정보는 허가된 사용자에게만 접근 될 수 있다. 본 논문에서는 두 개의 센서 노드를 블랙박스로 가정하고 임의의 충돌 신호를 발생시켜 상대 차량의 정보를 저장하고, 이를 분석하는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 블랙박스 시스템이 사고 차량 정보와 위치, 시간 등을 저장함을 보인다. 수집된 정보는 교통 사고에 대한 과학적인 해석과 사건 재현을 위한 객관적인 정보로 사용 될 수 있다.
한국의 근대화 시기는 1920년대 식민지 시기와 1960년대 경제개발시기 두 시기 나누어진다. 근대화시기에 만들어진 공간들은 대다수 국가주도형으로 생산된 공공의 공간들이다. 이러한 근대공간들은 기능성이 강조되는 공공 생산의 장소이자 근대 국가시스템의 장소정체성을 상징하는 국가권력 공간들 이었다. 사회의 변화에 따라 근대공간들은 이제 더 이상 장소적 기능을 상실한 채 모뉴멘트 건축물로 존재하며 과거의 장소정체성에 새로운 가치를 부여할 개념규정이 필요한 시기이다. 간이역, 발전소, 탄광, 물류창고, 폐 공장 등... 근대공간에 새로운 장소정체성이 확립되는 과정과 장소와 기억의 문제를 영상기록 하여 근대화의 큰 특징인 사고의 변화과정과 공간에 투영된 근대적 개념들, 근대사회의 제도, 체계 수립 과정에서 장소성, 공간 속 사람들의 관계성에 주목하고자 한다. 근대공간과 기억의 관계는 < 서울역 >에서, 근대공간과 근대 기록의 관계는 <온양민속박물관>에서, 근대공간과 장소정체성은 <옥포 조선소>에서 찾아본다. 각 장소의 정체성과 기억의 관계는 구술목소리와 영상기록을 통하여 근대공간(장소성)과 개인구술(기억)의 모순된 힘의 관계를 알아본다.
해양생태계 및 수산자원, 해상안전에 부정적인 영향을 미치는 해양침적쓰레기는 주로 음파탐지기, 인양틀 및 잠수부를 통해 탐지되고 있다. 시간과 비용을 고려하여 최근에는 수중영상과 인공지능을 결합한 방법이 시도되고 시작했다. 본 연구에서는 효율적이고 정확한 해양침적쓰레기 탐지를 위하여, 수중영상과 딥러닝 객체탐지 모델인 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5)와 You Only Look Once Version 7 (YOLOv7)을 학습 및 비교평가를 수행하였다. 유리, 금속, 어망, 타이어, 나무, 플라스틱 등의 객체탐지에 있어, 두 모델 모두 0.85 이상의 Mean Average Precision (mAP@0.5)를 기록하였다. 향후 영상자료 용량이 충분해지면, 보다 객관적인 성능평가 및 모델 개선이 가능할 것으로 사료된다.
차량용 블랙박스는 차량의 운행기록 및 상태를 실시간으로 기록하는 장치이다. 일상생활에서 많이 사용되면서 다양한 장소, 시간, 다방면에서 촬영된 영상 데이터는 수사 과정에서 그 활용도가 높아지고 있다. 블랙박스는 제조사에 따라 데이터를 저장하는 방식이 상이하여 데이터를 확인하기 위해서는 제조사가 제공하는 전용분석도구를 사용해야 한다. 하지만 전용분석도구는 특정 모델에 대해 의존적이며 기능이 상이하다는 단점과 제조사가 폐업할 경우 전용분석도구를 구할 수 없다는 문제로 인하여 디지털 포렌식 수사 과정에서 어려움이 발생 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 판매되고 있는 블랙박스를 선정하여 모델별 데이터 저장 구조를 분석하고 제조사에서 제공하는 전용분석 도구의 기능과 한계점을 확인하였으며 연구 결과를 바탕으로 포렌식 분석도구에 요구되는 기능을 도출하고 포렌식 분석도구를 설계 및 구현하였다.
PAC는 디지털 의료영상을 위한 의료 시스템이며 PACS가 공용 네트워크를 이용한 웹 기반 서비스로 확장 될 수 있다. 이 경우 DICOM 파일은 개인의무기록을 포함하고 있기 때문에 악의적 사용자의 공격으로부터 보호되어야 한다. 그 위험성을 해결하기 위하여 우리는 유연한 IPSec을 이용하는 보안전송 시스템을 설계하였고, 웹 기반의 3차원 의료영상 시스템에 적용하였다. 그리고 대용량 DICOM 데이터 전송 시 적용되는 암호화 및 무결성 알고리즘을 변경하며 개발 된 시스템의 성능평가를 수행하였다. 이 때, 사용 된 알고리즘의 조합은 DES-MD5, DES-SHA1, 3DES-MD5, 그리고 3DES-SHA1이며, 암호화 전송은 실험을 위한 테스트베드에서 수행하였다. 실험 결과, 암호화를 적용하지 않은 경우에 비교하여 전반적으로 암호화 알고리즘에 의하여 영향을 받았다. DES의 경우 약 50%의 전송성능 저하를 보였으며, 3DES의 경우 약 65%의 전송성능 저하를 보였다. 또한 DICOM 볼륨데이터 전송 시 패킷 증가에 의한 오버헤드로 인한 네트워크 성능 감소가 발생함을 확인하였다. 결론적으로, 보안전송 시스템에 의한 메시지의 안전한 교환을 보장하기위한 서버 및 네트워크 성능의 저하가 발생하였다. 따라서 반드시 보호 되어야 할 의료영상에 대해서만 보안전송을 구성한다면 서버의 성능 저하 문제를 해결함과 동시에 안전한 웹 PACS를 구성 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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