가상 현실 시뮬레이션은 다양한 분야에서의 교육과 훈련에 활용이 되며, 특히 최근에는 의료 분야에서 많이 사용되고 있다. 교육/훈련용 시뮬레이터는 의사가 실제 수술 도구를 이용하여 실제 환자에 대해 처치를 하는 것과 같은 느낌이 나게 하는 촉감/역감 생성 및 영상/음향 출력 하드웨어와 여기에 실감 나는 영상과 촉감을 생성해주는 소프트웨어로 이루어진다. 기존의 시뮬레이터들은 수술 시에 사용되는 다양한 수술 도구들을 모사하기 위해 다양한 형태의 하드웨어들을 사용해야 하므로 복잡하고 비용이 많이 소요되는 문제가 있다. 이 논문에서는 포스 피드백 장치와 변형 가능한 햅틱 컨트롤러를 이용한 치과 수술 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 햅틱 하드웨어들은 수술 도구와 수술 부위의 충돌 여부를 파악하고 그에 따른 저항감과 진동감을 제공한다. 특히 길이 변화, 굽힘과 같은 변형이 가능한 햅틱 컨트롤러는 여러 수술 도구들의 형태에 따라 느껴지는 다양한 감각을 표현할 수 있다. 사용자가 햅틱 피드백 장치를 조작하면 햅틱 피드백 장치의 움직임이나 버튼 클릭 등의 이벤트가 시뮬레이션 시스템에 전달되어 치과용 수술 도구와 구강 내부 모델들 사이의 상호작용이 발생하고 이에 따른 햅틱 피드백이 햅틱 피드백 장치로 전달된다. 이러한 기반 기술들을 활용하여 정교한 3차원 모델로 표현된 가상 환경에서 대표적인 치과 수술기법인 매복 사랑니 발치 수술의 현실적인 훈련 경험을 제공한다.
디지털 래디오그라피 시스템에서 발생하는 산란선은 신호의 증가를 가져오는 장점도 있지만 피사체를 투과한 엑스선 영상의 해상도 저하, 노이즈 증가로 궁극적인 검출능이 감소된다. 공간주파수 도메인에서 해상도를 평가하기 위한 변조전달함수(modulation-transfer function, MTF)에서 간접적으로 산란선을 측정하는 방법은 제로-주파수에 해당하는 변조전달함수 값이 강하되는 정도로 간주할 수 있다. 본 연구는 환자 조직 등가물질로 폴리메틸메타아크릴레이트(polymethyl methacrylate, PMMA)를 사용하였으며 다양한 두께에 대한 변조전달함수를 획득하여 산란선이 해상도에 미치는 영향을 정량화하였다. PMMA 두께 증가에 따라 엑스선 영상 신호는 35 ~ 83%까지 감소되는 것이 관찰되었고, 이는 PMMA에 엑스선이 흡수 혹은 산란되는 양상으로 판단되며 이러한 결과는 변조전달함수를 저하시키는 것과 동시에 산란선 비율을 증가시키는 결과로 나타났다. PMMA에 의한 변조전달함수 저하를 보정하기 위한 방법은 간접변환방식 검출기에서 발생되는 빛 퍼짐 경향까지 절단하여 변조전달함수 값의 상승을 가져왔다. 보다 합리적인 방법으로 경계확산함수(edge-spread function, ESF) 혹은 선확산함수(line-spread function, LSF)에서의 피팅, 제로 값으로 채우는 처리 등이 이루어져야 할 것으로 사료된다.
본 논문은 의료영상시스템, 공장자동화 시스템에서 핵심기술인 정확한 검사와 계측을 위하여 보다 선명하고 안정정인 환경을 제공하기 위한 조명으로 고휘도 LED를 이용한 조명광원의 제어기를 개발하였다. 고휘도 LED 전용드라이버를 장착하여 정전류 방식으로 안정된 전원을 공급하도록 설계하고, 32비트 ARM 프로세서 코어를 사용하여 화상처리 시 필수적인 요소인 광량을 256단계로 나누어 리모트 컨트롤 및 외부 인터페이스가 가능하도록 하여 볼륨의 저항 값 오차로 인하여 발생되는 밝기 값의 부정확을 방지하고 디지털화함으로써 빛의 재현성을 개선하였다. 아나로그 전원에 비하여 조광 범위가 넓고 낮은 레벨에서도 조광이 가능하도록 설계 하였으며 또한 RS-485 통신기능을 추가하여 외부장치로부터 데이터를 받아 사용자가 광량조절 및 ON/OFF 제어가 가능하도록 개발 하였다.
최근 스마트 폰과 무선 기반 네트워크 기술의 급속한 발전과 더불어, 이를 이용한 스마트 응용의 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 특히 다양한 센서를 이용한 유비쿼터스 센서 네트워크 기술 발달과 시간 장소에 구애 없이 자유롭게 이동하면서 원하는 경우 언제든지 네트워크에 접속하여 시스템의 서비스를 받을 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 급속히 발전하면서 첨단 스마트 폰을 이용한 다양한 형태의 스마트 응용들이 속속 개발되어 보급되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 시대적 조류에 발맞춰 유비쿼터스 센서 네트워크를 기반으로 하는 모바일 컴퓨팅 환경에서 첨단 스마트 폰을 이용하여 거리상 멀리 떨어져 있는 지역의 생태계나 사물 및 사람의 실생활 환경, 의료, 건강관리 등 상황정보와 실시간 음성 및 영상을 기반으로 그 지역 환경, 사물 또는 사람의 현재 상황을 원격으로 실시간 진단하고 처리할 수 있는 스마트 응용을 설계하고자 한다.
상기도 내의 약물 전달을 알아보기 위하여 구강 호흡 시 공기유동에 대한 수치해석을 수행하였다. 상기도는 구강과 후두, 기관과 기관지로 구성되어 있다. 정밀 촬영한 CT 데이터로부터 의료영상 소프트웨어(Mimics)를 이용한 구분(segmentation)과 세심한 표면처리를 통하여 해부학적으로 정확한 모델을 만들 수 있었다. 이 3차원 컴퓨터 모델을 이용하여, 구강에서 기관지의 2번째 분지까지 이르는 유로의 수치 모델을 제작하였다. 수치해석은 상용 소프트웨어인 ANSYS/Fluent를 이용하여 계산하였다. 본 연구에 사용된 모델은 노즐이 부착되지 않은 상태에서 초당 250 mL를 흡입하는 정상 구강호흡 모델과 입구에 각각 20 mL/s, 40 mL/s, 60 mL/s의 유량을 갖는 노즐을 장착한 모델을 사용하였다. 전산 유동가시화 결과로부터, 노즐의 유량을 증가시킬수록 선회류의 발생 정도가 증가하여 구강 내 약물의 잔류 량은 증가하지만, 기관/기관지에 약물 도표는 균일하게 나타났다.
최근 정부(정보통신부)는 사이버 아파트를 포함하여 초고속 정보통신망을 2005년까지 구축하여 각 가정당 10Mbps의 고속 정보통신 서비스를 실현한다는 계획을 발표하고, 초고속 정보통신을 활성화하므로 정보통신 선진국 진입을 위하여 "초고속 정보통신 건물 인증제도"를 발표, 현재 시행하고 있다. (1999.7 제정발표) 그러나 시행 과정에서 아파트 중앙 관리실에 있는 MDF 이후의 광케이블과 기타 공사는 건설회사에서 시공하고 중앙 관리실 MDF 이전의 광케이블 공사와 중앙관리실 LAN시설 등의 공사는 통신 전문업체로 하여금, 입주자 별도 부담금으로 시공하고 있다. (컨소시엄 구성) 최근 아파트 분양열기 고조로 건설회사 마다 "초고속 정보통신 아파트"인증 1등급이라고 선전 및 분양광고 중인데 실제는 "1등급"이 아니고 "2등급" 또는 "3등급"인 경우가 있어, 정부가 목표하는 각 가정당 10Mbps, 개인당 2Mbps 고속정보통신 서비스는 실현성에 문제점이 있다. 정부의 인증심사 기준에 중앙관리실 장비 등에 대한 것은 심사기준에 누락되어 있고 또 사생활 정보보호를 위한 대응기술, 시스템 준비 정도까지 포함하여 종합적으로 평가한 뒤 인증을 부여하여야 한다는 것이 본인의 연구 초점이다. 사이버 아파트란 광통신을 주축으로 영상과 음성, 데이터를 자유자재로 전송 처리하는 초고속정보통신망을 이용하는 것으로 LAN 장비를 이용하여 각 세대간 통신은 물론 누구나 인터넷을 사용할 수 있는 기능이 있는 설계된 아파트를 말한다. 사이버 아파트의 네트워크에는 금융, 홈쇼핑, 예약, 지역정보, 관공서, 의료서비스, 레저 생활정보 등 차별화된 콘텐츠 확보가 필요하다. 본 연구의 핵심은 사이버 아파트의 현 실태와 문제점, 정부의 인증심사 기준의 미비점과 문제점, 사이버 아파트의 기능, 구성요소, 시스템 구축, 서버활용도, 장비들에 관한 것과 그리고 정부의 사이버 아파트 육성정책, 정보보호 대책과 관련업체들의 동향 등을 연구하여 요약 정리하였다.
HL7은 병원정보 시스템에서 사용되는 정보와 관련된 표준화된 프로토콜이다. 생체 정보 웹 뷰어 시스템 또한 의료 영상 및 전송에 대해 표준화된 프로토콜이다. 본 논문에서는 ICU(Intensive Care Unit)에 설치된 Central Monitor에서 확인할 수 있는 환자의 생체 정보들을 웹상에서 실시간 확인할 수 있는 시스템 구성을 제안하기 위하여 생체정보 수신 모듈과 웹 뷰어 시스템을 구성하였다. 생체정보 수신 모듈은 Central Monitor로부터 수신할 수 있는 Raw Data 형태의 환자의 생체 정보를 생체 정보 웹 뷰어 시스템에서 사용가능 한 데이터로 분석할 수 있도록 설계가 이루어져 있다. 웹 뷰어 시스템은 환자 생체 정보에 대한 실시간성과 생체 정보에 대한 데이터의 연속성을 부여하여 베드 사이트의 환자에게서 발생된 모든 생체정보에 의해 환자 관리를 데이터 베이스를 이용하여 전산화함으로써 환자의 광범위한 자료 검색이 이루어지므로 획기적인 원격 진료로 활용이 가능하다. 또한 적절한 생체 정보데이터의 교환과 정보 관리의 수정을 통해 병원정보 시스템은 모든 병원 관계자의 보다나은 업무처리를 향상시킬 수 있다.
휴대용 인공 전자 후각 시스템 (E-nose)의 가스 측정 환경은 실험실 내의 정교하게 제어되는 환경과 달리 온도, 농도, 기체 시료의 유속 등의 외부 요인의 변동이 매우 심하다. 이런 환경에서도 사용 가능한 단순하고 강인하고 정확한 가스 패턴 인식 알고리듬의 개발은 마이크로 바이오 센서의 발달과 함께 확대되고 있는 휴대용 및 소형 측정 진단 시스템에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 PDA 기반의 휴대용 전자 후각 시스템을 활용해 실제 변화하는 환경에서 다채널 마이크로 센서로부터 감지되는 가스 신호를 수집하고, 여기에 영상 정합 기법을 적용하여 알고리듬의 강인성과 향상된 정확도를 검증하는 것을 목표로 하였다. 제안된 방법을 6종류의 가스 시료에 대한 7채널 마이크로 센서의 휴대 환경 측정 데이터에 적용하고, 기존의 최대 민감도 특징 추출 기법과 비교한 결과, 외부 환경의 변동에 영향 받지 않는 안정된 인식 성능 뿐 아니라 기존의 방법으로 구별하기 어렵던 2 종의 유사한 가스 시료에 대해서도 정확한 구분이 가능함을 보였다. 제안된 방법은 다양한 환경 변화에 노출되는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN)의 데이터 처리에도 쉽게 응용될 수 있을 것이며, 응용 현장에서 높은 안정성과 정확성을 요구하는 휴대용 의료 진단, 환경 감지 기술의 실용화에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
가상 대장내시경(virtual colonoscopy)은 컴퓨터단층촬영(computed tomography) 영상으로부 터 대장의 형상을 입체적으로 재구성하여 대장 내부의 종양을 빠르고, 쉽게 진단할 수 있는 방법으로서, 기존의 침습적인 대장 진단법의 단점을 보완한 방법이다. 효과적인 임상 진단을 위해서는 가상 대장내시경을 위한 탐색 경로를 빠르고 정확하게 생성할 필요가 있으며, 이를 위하여 몇 가지 방식이 개발되어 사용되고 있다. 그러나 기존의 방법들은 거리맵 등의 자료구조를 전처리 단계에 미리 생성하여야 하고, 경로를 구성하는 모든 점들에 대하여 방대한 양의 위치 계산이 필요하므로 긴 연산 시간이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 연산시간을 크게 단축시킬 수 있는 가시성을 이용한 자동 경로 생성법을 제안하였다. 본 제안 방법에는 거리맵 계산 둥의 전처리 과정이 필요 없으며, 탐색 경로를 표현하는 곡선의 모든 점이 아닌 곡선을 대표하는 소수의 제어점(control point)을 생성하는 방법으로 계산량을 줄여 경로 생성 시간을 단축하였다. 또한, 가시성에 기반을 두어 경로를 생성하기 때문에 자연스러운 가상 카메라의 움직임이 가능하고, 가상 탐사에 편리하고, 정확한 경로를 생성할 수 있다. 이 방법은 가상 대장내시경 이외에도 다양한 종류의 곡관 내부의 가상 탐사에 응용될 수 있다.
딥러닝의 발전으로 인하여 의미론적 분할 방법은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 의료 영상 분석과 같이 정확성을 요구하는 분야에서 분할 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 의미론적 분할 시 특징 손실을 최소화하기 위해 딥러닝 기반 분할 방법인 PSPNet을 개선하였다. 기존 딥러닝 기반의 분할 방법은 특징 추출 및 압축 과정에서 해상도가 낮아져 객체에 대한 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 윤곽선이나 객체 내부 정보에 손실이 발생하여 객체 분류 시 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 모델인 PSPNet을 개선하였다. 기존 PSPNet에 제안하는 multi scale attention을 추가하여 객체의 특징 손실을 방지하였다. 기존 PPM 모듈에 attention 방법을 적용하여 특징 정제 과정을 수행하였다. 불필요한 특징 정보를 억제함으로써 윤곽선 및 질감 정보가 개선되었다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터 셋으로 학습하였으며, 정량적 평가를 위해 분할 지표인 MIoU를 사용하였다. 실험을 통해 기존 PSPNet 대비 분할 정확도가 약 1.5% 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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