본 연구는 인공와우아동을 대상으로 자가음성 모니터링(self-voice monitoring)을 응용한 가창 프로그램을 시행하여 억양의 개선과 음고 산출의 변화에 미치는 영향을 알아보기 위함이다. 연구대상자는 모집된 19명의 아동 중 참여기준을 충족하고 본인 및 보호자가 자발적인 참여 의사를 표현한 7명이 최종으로 선정되었다. 연구자는 CI 집단과 비교하기 위하여 같은 연령의 건청 아동 6명을 모집하였다. 자가음성 모니터링을 응용한 가창은 노래를 녹음하여 들어보고(listen), 음성의 음고 진행방향과 숨쉬기 구간 및 음질을 확인한(explore) 다음, 목소리를 수정하여 의도한 대로 재산출하는(reproduce) 세 단계로 구성되어 있다. 데이터는 문장과 노래로 나누어 측정하였다. 문장은 발화시간과 억양 기울기 및 산출 음고의 주파수 변화, 노래는 프레이즈(phrase) 구간 내 평균 음고의 주파수의 데이터를 수집하여 선율윤곽과 산출 주파수 범위를 측정한 후 건청집단과 비교하였다. 연구 결과 문장 분석에서 인공와우 아동 집단의 사후검사 시 의문문의 문미 2음절의 억양 기울기 및 패턴이 건청 아동과 같이 상행하는 윤곽으로 변화되었으며, 노래 데이터에서는 음고의 도약 및 산출 음고의 주파수 범위가 증가하였다. 이러한 결과는 인공와우 아동을 대상으로 한 자가음성 모니터링을 응용한 가창 프로그램이 억양의 개선과 음고 산출 정확도의 효과적인 중재방안이 될 수 있으며 이를 위한 지속적인 연구가 필요하다는 것을 시사한다.
참조 영상을 이용하여 영상의 분위기를 전환하고자 할 때, 영상의 분위기에 영향을 주는 요소 중 하나인 색을 이용하여 영상이 가지는 분위기를 변환한다. 색을 변환할 때, 국부적인 색상의 특징을 반영하기 위해 입력 영상의 화소에 대하여 색인을 하는데 낮은 채도 상에서는 색상의 식별력 저하로 인해 부적절한 색인의 색상 항목으로 색인이 되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 유채색과 무채색을 분리하여 처리함으로써, 낮은 채도 상에서의 잘못된 색인이 일어나지 않도록 제한하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 채도의 문턱치를 이용하여 유채색과 무채색을 구분하는 단계, 구분된 화소들을 실린드리컬 거리(Cylindrical metric)를 이용하여 11가지 색상 항목(Index color)으로 색인을 하는 단계, 각 색상 항목의 우선순위 결정하고 평균과 표준편차를 구하는 단계, 마지막으로 Lab 색 공간에서 색을 변환하고 영상의 잡음과 의사 윤곽선(pseudo-contour)을 제거하기 위한 후처리 단계의 4단계로 구성된다. 실험결과를 통해 제안하는 기법은 낮은 채도 상에서도 유채색과 무채색이 잘 분리되어 색인이 되었으며 원본 영상의 색이 참조 영상의 색으로 자연스럽게 변환된 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 MLCA(Maximum Length CA) 및 여원 MLCA 기반의 난수열을 이용한 영상 암호화 방법의 문제점을 제시하고 이를 해결하기 위한 암호화 방법을 제안한다. 기존의 암호화 방법은 영상에서 인접한 픽셀간의 유사한 색상 값을 가지는 특성으로 인해 암호화된 영상에 원영상의 윤곽이 나타나는 문제점이 발생한다. 본 방법은 MLCA 기반의 난수열을 생성하고, 이를 이용해서 픽셀의 색상 값뿐만 아니라 공간좌표를 무질서하게 변환함으로써 영상을 암호화한다. 이러한 방법은 영상 데이터를 시각화하기 위한 영상의 기본 정보인 픽셀의 색상 값과 공간좌표를 변환시키기 때문에 기존 암호화 방법보다 향상된 암호화 결과를 얻을 수 있다. 히스토그램 및 키 공간 분석을 통해 본 암호화 방법의 안정성을 평가한다.
기술의 발달로 의료장비의 현대화가 이루어지고 PACS와 같은 시스템이 보편화되면서 디지털 의료영상처리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 영역분할 기술은 디지털의료영상처리에서 첫 번째 단계로 필요한 전처리기술이다. 영역분할을 통하여 특정 부위가 종양, 부종, 파손 및 괴사세포와 같은 이상 현상을 나타내는 것을 조기에 발견할 수 있도록 해주고, 의사들이 적절한 처방을 내려줄 수 있도록 도와줄 수 있다. 특히 두뇌영상에서 백질, 회백질 및 CSF(cerebral spinal fluid)의 영역분할은 두뇌연구의 핵심기술이다. 이들 의료영상에서 기존의 윤곽선이나 영역 확장법은 애매한 경계선과 장기내의 물리적 특성이 비균질하여 영역분할의 실패율을 높게 한다. 퍼지기반의 영역분할 알고리듬은 불분명한 경계를 이루는 장기의 영역분할에 강하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 자기공명영상이 강하게 나타내는 잡음에도 안정적인 퍼지기반의 영역분할 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 이웃화소들을 군집시킬 때에 평균과 분산의 정보를 이용하여 최소한의 계산을 추가함으로써, 기존의 퍼지기반 영역분할 방법에 비하여 실패율이 대략 30% 이하로 낮은 것을 확인하였다.
최근 치과 분야의 정보화는 환자자료와 진단영상의 취득과 관리 등을 포함하는 통합 정보화시스템으로써 급속히 발전되었다. 이러한 시스템이 성공하기 위해선 의사가 정확하게 질환을 진단하고 치료하도록 양질의 정보를 제공하며 환자들에게 필요한 고가의 치료를 효과적으로 설득할 수 있는 기능이 확보되어야 한다. 이러한 측면에서 치과분야 시뮬레이션이 가능한 3차원 재구성된 치아모델이 필요하다 치과분야의 치아조작은 대부분 개별 치아 단위로 이루어진다. 따라서 3차원 치아 재구성 시스템은 개변치아의 영역분할과 치아에 맞는 재구성기술이 요구된다. 본 논문에서 적응 최적 임계화를 사용한 치아단위 영역분할 방안과 분할된 경계를 사용한 윤곽선 기반방식의 치아 재구성방안을 제안한다. 즉, 연속된 CT영상에서 개별치아 영역을 정확히 분할하기 위해 슬라이스마다 적응적으로 결정된 최적의 임계치를 사용하여 각 치아를 인접한 이웃 치아와 치조골로부터 분리한다. 분할결과는 3차원 재구성되어 개별 치아를 조작하는 사용자의 입력에 따라 3차원 공간상에서 치아의 이동, 발거 동작을 바탕으로 치과 진료의 시뮬레이션을 가능하게 한다.
최근 방사선치료영역에 있어 CT의 역할은 매우 중요시되고 있다. 종래의 병기결정 등 진단적가치 이외에도 방사선치료분야에 있어서는 환자신체의 윤곽 종양침습 범위, 인접 정상구조물의 위치, 조직불균질성의 정도 등을 정확하게 파악할 수 있고 입체적영상의 재구성도 가능하여 주위 정상조직의 손상 없이 충분한 종양치료선량을 조사하는데 있어 거의 필수이라고 까지 할 수 있다. 이와 같은 진단용 CT상은 모두 실물크기를 일정 비율로 축소시킨 영상으로 기록 및 보관되고 있는 바 방사선치료계획시 이 축소된 CT상을 치료계획용 콤퓨터에 입력할 경우 같은 CT영상일지라도 치료의사에 따라서 또 입력할 때마다 조금씩 차이가 생길 수 있음으로 이와 같은 오차를 줄이기 위하여는 실물크기의 영상이 필요하게 된다. 저자들은 축소된 CT영상을 실물크기로 확대하기 위하여 overhead projector(3M사제)와 평면거울을 부착시킨 정맥주사용 Pole을 이용하여 값싸고 간단한 장치를 고안하였으며, 이를 사용하여 쉽게 실물크기영상을 치료계획용콤퓨터 (Thenac 2000, NEC제)의 입력판위에 얻을 수 있었기에 보고하는 바이다.
파의 에너지 감쇠기구의 관점에서 볼 때 분류손실방식인 유공벽식 방파제 중에서 원형공이 벽 전체에 균일하게 분포되어 있고 구멍 직경에 비해 벽 두께가 얇은 삼중 유공벽형 Caisson의 각 벽에 작용하는 파력에 고나해 이론적 접근과 실험을 통한 실증을 시도해 보았다. 이론적인 방법으로는 토굴구효남의 이론을 응용하였으며 주어진 파랑조건에 대해 각 유공벽 전 후면에 연속방정식과 Bernoulli 방정식을 이용하여, 각 영역별 연속 Potential의 진폭과 위상각에 대한 비선형 12원 연립방정식을 만들었고 Computer를 이용하여 반복법으로 각 속도 Potential을 확정하였다. 이렇게 구한 속도 Potential을 압력방정식에 대입하여 각 벽별 파력을 계산하였으며 동일한 파랑조건하의 실험에서 각 벽별 파력을 측정하여 양자를 서로 비교검토하였다. Bernoulli의 방정식중 에너지 손실항은 의사비선형으로 처리하였다. 유공율조합 0.25-0.3-0.2이고, 판두께가 1cm인 모형의 실험결과, 각 벽별 최대파력치의 특성으로서는 첫때, S-2, S-3등 간벽에 작용하는 파력이 전벽 및 후벽에 비해 두드러지게 작다는 사실과, 둘째 작용파력의 크기 순이 파형경사가 작을 때는 대략 S-4, S-1, S-2, S-3순이고 파형경사가 클 때에는 대략 S-1, S-4, S-2, S-3순이라는 점 등을 들 수 있겠다. 굴구효남이 가정한 f의 치 1.5를 사용하여 계산한 각 벽별 최대파력을 실험치와 비교해 본 결과, 파가 각 유공벽을 통과할 때의 손실수두를 실험에서의 양만큼 fr=1.5를 가정한 수학적 model이 설명해 주지 못한다고 볼 수 있으므로 두가지 방법에 의하여 본 실험에서 사용한 유공판의 손실계수를 근사적으로 추정하여 보았다. 추정한 f를 사용하여 다시금 각 벽별 최대파력을 계산하고 실험치와 비교해 보면 훨씬 서로 근접함을 알 수 있었다. 결국 본 논문의 이론을 사용하면 유공Caisson문제의 전체적인 윤곽 및 각 변수들의 파력에 대한 영향을 파악할 수 있겠다.
방사선과 의사들은 CT 및 MRI 스캐너로부터 얻어진 인체의 단면 영상을 연속적으로 보고 실제 3차원적으로 인체가 어떻게 구성되어 있는지를 상상하여 병변을 구별하는데, 의학영상을 이용한 인체 장기의 3차원 시각화는 2차원 형태의 인체 단면 영상들을 복잡한 알고리즘이나 고성능의 컴퓨팅 파워를 사용하여 실제 인체와 같이 3차원으로 재구성하여 보여준다. 단면 영상의 추적, 관심영역의 표시 및 추출등과 같은 2차원 영상분석은 시간이 많이 소모되고, 주관적일 수가 있으며, 수작업인 관계로 빈번한 에러가 발생하는 단점을 가지는데, 이와 같은 2차원 의료 영상 분석의 단점을 보완하기 위해 의학영상처리 기술과 접목한 3차원 의료 영상의 시각화는 필수적이라 할 수 있다. 명암값 임계치 방법, 영역확장(region growing) 방법, 윤곽선(contour) 추출 방법 및 변형모델(deformable model) 방법을 사용하여 인체의 각 장기를 분리하였으며, 텍스쳐분석(texture analysis)을 통하여 고안된 특징자를 이용하여 암 부분을 인식하는데 사용하였고, 원근투영(perspective projection) 및 볼륨 데이터의 표면을 렌더링하기 위해 마칭큐브(marching cube) 알고리즘을 사용하였다. 인체 및 분리된 장기에 대한 3차원 시각화는 방사선치료계획(radiation treatment planning), 외과 수술계획, 모의수술, 중재적(interventional)시술 및 영상유도수술(image guided surgery)에 효과적으로 사용될 수 있다.
본 연구팀이 개발한 신개념 강내형 치과 진단 장치에서 촬영한 X선 치아영상으로부터 치아 우식증을 조기 단계에서 판별하고 치과의사의 정확한 진단을 돕기 위해서 병변진단 보조시스템인 치아 와동 자동 검출 프로그램을 개발하고자 하였다. 치아 와동 자동 검출 시스템을 구성하고 있는 기본 알고리즘은 치아 와동과 정상 치아를 구분 할 수 있는 영상분별 알고리즘과 치아 영상의 고유 특성 정보를 분석하고 이를 병변 검출에 적용할 수 있는 알고리즘으로 나눌 수가 있는데, 본 연구에서는 먼저, DRLSE 방법을 적용하여 병변과 정상치아 사이의 윤곽선 분할 성능을 테스트 하였다. 개발된 알고리즘의 와식 판별 성능을 테스트하기 위해서 다양한 형태의 와식을 포함하는 전치, 견치, 소구치 등의 7개의 치아팬텀을 제작하고 치아 와식 분별을 실시하였다. 총 14 개의 와식 중에 와식의 경계를 부분적으로 식별한 2개를 제외하고는 12개 와식의 경계를 정확하게 구별하여 개발된 자동 치아 병변 알고리즘의 가능성을 입증하였다. 그러나 실제 치아 와식의 형태는 개개인마다 다르고 복잡하기 때문에 무작위로 선택된 실제 치아에 적용하기 위해서는 보강된 알고리즘이 필요하다. 향후에는 치아에 대한 사전정보를 처리하고 적용하는 패턴 인식 혹은 기계학습 알고리즘을 추가하여 보다 효과적이고 정확한 병변 알고리즘으로 개선할 예정이다.
데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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