• 디지털융복합연구
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• 제19권6호
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• pp.251-258
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• 2021

본 논문에서는 U-Net 기반의 semantic segmentation 방법에서 정확도를 향상시키기 위해 residual learning을 활용한 인코더-디코더 구조의 모델을 제안하였다. U-Net은 딥러닝 기반의 semantic segmentation 방법이며 자율주행 자동차, 의료 영상 분석과 같은 응용 분야에서 주로 사용된다. 기존 U-Net은 인코더의 얕은 구조로 인해 특징 압축 과정에서 손실이 발생한다. 특징 손실은 객체의 클래스 분류에 필요한 context 정보 부족을 초래하고 segmentation 정확도를 감소시키는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 제안하는 방법은 기존 U-Net에 특징 손실과 기울기 소실 문제를 방지하는데 효과적인 residual learning을 활용한 인코더를 통해 context 정보를 효율적으로 추출하였다. 또한, 인코더에서 down-sampling 연산을 줄여 특징맵에 포함된 공간 정보의 손실을 개선하였다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터셋 실험에서 기존 U-Net 방법에 비해 segmentation 결과가 약 12% 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.19-28
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• 2021

위내시경 촬영은 조기에 위 병변을 진단하기 위해서 주로 사용한다. 하지만 위내시경을 했음에도 불구하고 위 내부를 자세히 관찰하지 못해서 10~20% 위 병변을 놓치는 경우가 생기는 것으로 보고되고 있다. 미국, 영국, 일본 등의 일부 국가와 세계내시경협회(Wold Endoscopy Organization)에서는 위내시경 시에 맹점 없는 관찰을 위해서 반드시 촬영해야 할 부위에 대한 촬영지침을 제안한 바 있다. 이에 본 논문에서는 수련의가 내시경을 하는 데 있어 위 내부를 자동으로 맹점 없이 관찰하는데 필요한 딥러닝 기술인 해부학적 분류모델을 제안한다. 제안한 모델은 위내시경 이미지에 적합한 전처리 모듈과 데이터 증강 기술들을 사용한다. 실험결과를 통해 최대 F1 점수 99.6% 분류 성능을 확인하였다. 또한, 실제 데이터를 통한 실험결과에서도 에러율이 4% 미만을 보였다. 이러한 성능을 바탕으로 설명 가능한 모델임을 보여 임상에서의 사용 가능성을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제41권5호
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• pp.534-544
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• 2022

초음파진단기는 실시간으로 손쉽고 안전하게 환자의 병변을 관찰할 수 있는 등의 다양한 장점으로 인해 병원, 의원 등의 의료현장에서 널리 활용되고 있다. 이 초음파진단기 신호처리 블록 중 하나인 빔포머는 초음파진단기 영상의 화질을 결정하는 부분 중 하나이다. 초음파진단기 기술의 발전과 더불어 이 빔포머와 관련된 기술들도 장기간 많은 발전을 이루어 왔는데, 이 기술들 중 하나의 주요 방법인 합성구경영상법(Synthetic Aperture Imaging method, SAI)은 프로브를 통해 수신한 신호가 운반해 온 환자로부터의 정보를 최대로 활용하기 위한 방법으로, 1990년대 경 최초로 초음파진단기에 도입된 이래 획기적 화질 향상에 기여해 왔고, 수십년동안 다양한 형태의 발전을 거쳐왔다. 이 논문에서는 이러한 진화과정을 살펴보고, 이 기술의 미래의 발전 방향을 예상해 본다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.51-60
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• 2014

본 연구는 광주 전남지역 ICT 의료시설 기반에서 종사자를 대상으로 소방안전 지식과 대처방법 인식수준의 정도를 파악하고 차이를 조사하여 ICT 의료시설 기반에서 소방안전 대처방법 교육 매뉴얼의 기초자료를 제공하기 위하여 수행 되었다. 자료는 SPSS Win 14.0을 사용하여 분석하였다. 연구결과 ICT 의료시설 기반에서 종사자의 소방안전 지식은 10점 만점에 7.06점, 소방 대처방법 인식수준은 11점 만점에 6.61점이었다. ICT 의료시설 기반에서 종사자의 일반적 특성과 소방안전 대처방법 인식수준을 분석한 결과 성별(t=4.12, p<.001, 연령(${\chi}^2$=17.24, p<.001), 근무경력(${\chi}^2$=22.76, p<.001), 소방안전교육 경험 유무(t=6.10, p<.001), 소방안전에 대한 본인의 주관적 지식정도(${\chi}^2$=53.83, p<.001)에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 따라서 ICT 의료시설 기반에서 종사자의 소방안전 대처를 증진하기 위해서는 강의 중심의 지식 전달 교육을 지양하고, 자기 주도적 학습, 개인별 맞춤학습, 협동 학습을 강조하는 다양한 콘텐츠 개발을 통한 실무 체험 중심의 소방안전 교육, 시뮬레이션을 이용한 환자분류체계별 배치와 광역 화재감지를 위한 적외선 레이저 연기검출, 다중포인트 통신 프로토콜에 의한 디지털 화재 방지 모니터링 시스템, 영상기반 화재검출, 화재감지를 위한 로봇 설계 및 테이터 처리등의 다학문적인 접근을 통한 ICT 의료시설 기반에서 소방안전 대처에 관한 교육 매뉴얼의 개발이 필요하다고 사료된다.

• 핵의학기술
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• 제13권3호
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• pp.110-122
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• 2009

목적: 최근 의료기관평가제도는 의료의 질에 대한 병원들의 관심을 높게 하고 그것을 향상시키기 위한 활동을 활발히 전개하고 있다. 또한 추가된 항목인 환자의 위험관리에 대해서도 많은 관심을 보이고 있다. 의정부성모병원 핵의학과는 2008년도 PET/CT도입으로 시작된 부서내 리모델링은 과내 구조 및 업무 프로세스에 많은 변화를 가져왔다. 따라서 변경된 구조와 기존의 업무 처리방식은 미처 알지 못하는 위험요인을 내포하게 되었다. 그러므로 영상 검사 과정에서 발생할 수 있는 위험요인을 다각도로 찾고 분석하여, 부서의 특수한 환경에 맞는 위험관리 프로세스와 위험요인 제거업무를 포함한 개선 활동을 목적으로 한다. 실험재료 및 방법: 핵의학과의 새로워진 프로세스를 다각도로 분석하여 첫째, 위험관리 응대메뉴얼을 제작하여 교육후 실제 업무에 적용한다. 결과분석은 전년도 위험사고 발생건수와 개선활동 후 위험사고 발생건수를 비교하였다. 둘째, 위험관리 홍보동영상은 제작 후 검사전 해당 환자에게 상영하였고 그 후 자체 제작된 설문지로 해당 환자 100명에게 만족도 조사를 하였다. 셋째, 위험요소를 개선할 수 있는 시설물 참여형 개선활동을 통해서 위험요소를 제거하였다. 결과: 안전사고 발생건수는 개선활동이후 PET/CT와 감마카메라 영상 검사 모두 검사건수대비 투약오류, 낙상, 충돌 등의 안전사고가 0건으로 조사되었다. 설문조사 결과는 동영상 상영 후 검사진행과정 이해 74%, 불안감해소 81%로 "만족한다"는 결과가 조사되었다. "위험요소에 대해 주의했습니까?" 라는 물음의 경우 PET/CT는 94%, 감마카메라는 89%가 주의했다는 결과로 조사되었다. 개선활동을 통해서 핵의학과내에서의 고객위험관리를 효과적으로 수행할 수 있었다. 결론: 본 개선활동을 통하여 영상 검사 시 산재된 위험요소를 체계적으로 나열하고 분석하는 계기가 되었다. 또한 안전사고에 대처하는 방사선사의 업무방법에서도 기준이 되는 응대메뉴얼을 적용시킨다면 안전사고의 최소화와 안전사고시 체계적인 피드백이 가능함을 알 수 있었다. 위험요소를 알려주는 방법론적인 부분에서도 일상생활에서 쉽게 접할 수 있는 시청각자료로 제공 되었을 때 보다 효과적이였다. 따라서 이런 활동이 지속적이고 세부화 된 업그레이드 작업을 통해서 환자들에게 제작되어 제공된다면 핵의학 검사 이용의 안전성과 편리성에 도움을 줄 수 있으리라 생각된다.

• 정보관리학회지
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• 제23권3호
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• pp.5-21
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• 2006

최근 수년 동안 영상자료와 음성자료 분석에 대한 이론들이 텍스트자료 검색 시스템과 함께 사용되기 위해서 제안되어 왔으며 데이터 처리 속도의 급격한 향상과 함께 발전되어 왔다. 일반적 검색 방법들은 단지 텍스트만을 사용하지만 텍스트와 그림을 동시에 사용하는 검색 방법 또한 최근에 제안되어 왔다. 본 연구는 다매체자료의 공통기술표현포맷(CRFMD)이라는 이름으로 화상자료와 텍스트자료를 하나의 자료 구조로 통합하는 방법을 제안하고 있으며, 주어진 테스트자료에 대한 화상자료의 유사성 분석에서 텍스트와 그림의 형태소를 함께 사용하였을 때 현격히 개선되어 짐을 보여주고 있다. CRFMD는 의료문서 검색, WWW 검색, 박물관 소장품 검색과 같은 다양한 분야의 다매체자료 검색 및 처리에 응용될 수가 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1792-1801
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• 2003

최근 들어 개인용 컴퓨터 성능의 향상과 인터넷 기술의 발전에 따라서 이미지 모자익은 가상 환경 구축, 관광, 광고, 의료 영상 등, 많은 응용 분야에서 관심을 모으고 있다. 이미지 모자익의 주된 문제점은 이미지들 간의 정확한 대응점을 찾는 것이다. 그러나 기존의 대부분의 모자익 기법들은 정확한 대응점을 찾기 위해서 복잡한 계산과 많은 처리 시간을 요구했으며 모자익 이미지 생성을 위해 사물이나 배경 주위를 360$^{\circ}$ 회전하면서 여려 차례 반복 촬영을 해야 하는 어려움을 가지고 있었다. 본 논문에서는 일반 비디오 카메라를 이용하여 단 한번의 촬영에 의해 생성된 연속 프레임을 사용하였고 프레임간의 모자익에 있어서 방향성을 고려한 새로운 방법의 3단계 블록매칭 방법을 적용함으로써 전체적인 모자익 처리 속도를 단축하는 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안된 방법이 기존의 블록매칭 방법인 전역 탐색이나 K­단계 탐색에 비하여 보다 효과적임을 알 수 있었다.

• 의료법학
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• 제22권2호
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• pp.111-138
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• 2021

대리수술 및 유령수술 등으로 대변되는 '비의료인의 의한 무면허의료행위'는 생명·신체에 돌이킬 수 없는 피해를 야기한다는 측면에서 매우 엄격하고 진지한 관리가 필요한 영역에 속한다. 무면허 대리수술 근절 등을 위한 '수술실 내 영상정보처리기기(CCTV) 설치법안'은 오래 전부터 논의되어 온 영역이나 많은 쟁점과 찬·반 대립이 극심하여 오랜 기간 관계법안이 국회에 계류되어 왔다. 그러나 그간 미용성형수술 분야에서 문제되어 온 대리수술 및 공장식 성형수술은 물론, 최근에는 치료적 수술 영역에서도 무면허 대리수술 사건이 발생하는 등 관계법안이 국회에서 본격 논의될 것으로 보인다. 수술실은 기본적으로 밀실성과 폐쇄성, 내부자 간 침묵의 공모 등과 같은 특성으로 인하여 이들 간에 불법행위를 공모·은폐하는 경우는 물론, 정당한 수술행위라 하더라도 영리목적의 많은 수술실적을 위하여 집도의가 신속한 성형수술 후 의료기관을 이탈하여 수술종결 및 회복에 심각한 결과를 야기할 수 있는 측면에서 CCTV는 불법행위의 규명과 과실 판단에 큰 도움이 될 수 있다. 반면, 성형수술 외 치료목적 수술의 근본 목적이 환자의 생명·신체 회복이라는 구명(救命)에 있다는 점에 착안하여 볼 때는 수술과정 촬영이 의사와 환자의 관계를 감시와 불신에서 출발하게 하여 환자 측이 최상의 수술결과 달성미흡 등을 이유로 한 촬영기록 열람과 분쟁의 증가, 주치의에게 부담을 증가시켜 과감한 수술의 단행보다는 양심에 반하는 비침습적 치료로 전환하게 하거나 수술시기의 판단에 어려움을 유발하는 등 외과계 의료제공에 제한이 초래되어 개별 의사와 환자 간의 관점은 물론, 장기적 관점에서도 국민과 환자에게 불이익이 발생할 우려 또한 존재한다. 본고에서는 수술실 CCTV 설치에 대한 국내·외 현황과 쟁점 등을 살펴보고 제도 도입에 따른 법리적 문제점과 부작용을 최소화하는 방향으로 입법될 수 있도록 다양한 관점과 대안을 제시하여 국민과 환자, 피수술자의 생명과 건강 보호에 도움이 되고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권6호
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• pp.431-436
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• 2007

자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging:MRI)은 물과 지방 사이에 화학적 이동 현상을 가지고 있고 지방에 의해 구조적 현상이 나타난다. 또한 지방은 기본적으로 강한 신호를 가지고 있어 잘못된 인공물을 형성한다. 그래서 지방소거(fat suppression)에 대해 연구하고자 한다. MRI에서 지방소거(fat suppression)방법만을 사용하여 진단하는데 약간의 어려움은 있지만 기본은 화학적 이동 선택 포화(chemical shift selective saturation : CHESS) pulse 방법을 이용하여 물과 지방 phantom을 가지고 지방소거(fat suppression)를 연구하는데 목적이 있다. 본 연구에서 CHESS pulse를 matlap 프로그램을 이용 Map pulse로 알맞게 design하고 Pre saturation을 하기 위한 pulse diagram이 가능하였고, fat phantom과 water phantom을 실험하여 지방소거 기법(fat saturation)의 효과를 볼 수가 있었으며 임상 적용 부위로 경추(C-SPINE), 요추(L-SPINE), 가습(BREAST)에 적용하여 의료영상진단에 있어 화학적 이동 선택 포화 CHESS pulse의 지방소거(fat suppression)는 유용한 방법임을 증명하였다.(충남대학병원 G.E 1.5T MR를 이용하여 실험하였다.)

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.31-39
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• 2018

최근 딥러닝을 기반으로 사용자의 손 제스처를 인식하여 가상현실 환경에서 사용자 친화적 인터페이스를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분 연구들은 손 정보를 얻기 위하여 별도 센서를 사용하거나 효율적인 학습을 위하여 전처리 과정을 거친다. 또한 조명의 변화나 손 일부가 가려지는 등과 같은 외부환경의 변화를 고려하지 못하고 있다. 본 논문은 일반 웹캠에서 얻어진 RGB 영상에서 별도의 전처리 과정없이 외부 환경에 강인한 딥러닝 기반 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 딥러닝 모델로 VGGNet과 GoogLeNet 구조를 개선하고, 각 구조의 성능을 비교한다. 조명이 어둡거나 손 일부가 가려지거나 시야에서 일부 벗어난 손 영상들이 포함된 데이터로 실험한 결과 본 연구에서 제시한 VGGNet과 GoogLeNet 구조는 각각 93.88%와 93.75%의 인식률을 보였고 메모리와 속도 측면에서 GoogLeNet이 VGGNet 보다 메모리를 약 3배 적게 사용하면서 처리속도는 10배 이상 우수함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 실시간 처리가 가능하여 가상현실 환경에서 게임, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 손 제스처 인터페이스로 활용될 수 있다.