• Title/Summary/Keyword: 초소형 저장기기

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Information Extraction Method for Labeling Learning Data from the Capsule Endoscopic Video Images (캡슐내시경 동영상으로부터 학습 데이터 레이블링을 위한 정보 추출 기법)

  • Jang, Hyeon-Woong;Lim, Chang-Nam;Park, Ye-Seul;Lee, Kwang-Jae;Lee, Jung-Won
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.375-378
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    • 2019
  • 최근 딥러닝과 머신러닝 기법이 소프트웨어의 성능 향상에 도움이 되는 것이 입증됨에 따라, 의료 영상 진단 보조 소프트웨어를 개발하기 위한 시도가 활발해 지고 있다. 그 중 캡슐내시경은 소장 소화기관을 관찰할 수 있는 초소형 의료기기로, 기존의 내시경 검사와 다르게 이물감이 느껴지지 않고 의료보험 적용으로 최근 들어 널리 이용되고 있다. 일반적으로 캡슐 내시경은 8 시간 동안 소화기간을 촬영하며, 한 번의 검사 결과로 생성된 동영상 데이터 셋은 수 만장의 이미지를 포함하기 때문에, 방대한 양의 이미지들을 효율적으로 관리하기 위한 체계가 필요하다. 특히, 방대한 양의 캡슐내시경 이미지를 학습하는 경우, 수 만장의 이미지 속에서 유의미한 특징(촬영정보, 의사소견, 환자정보, 병변의 위치 및 크기 등)을 추출해내야 하므로 학습 데이터 레이블링을 위한 정보를 정확히 추출해야 하는 작업이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 영상을 학습할 때, 학습 데이터 레이블 정보를 체계적으로 구축할 수 있게 하는 레이블 정보 추출 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 병원에서 14년간 수집된 총 340명의 캡슐내시경 데이터(약 1,700 만장의 이미지)를 토대로 영상데이터를 구조적으로 분석하여 유의미한 정보를 추출하고 노이즈 데이터를 제거한 뒤, 빅데이터 저장소에 적재할 수 있음을 보였다.

Development of Micro Thermal Image Acquisition System (마이크로 열화상 계측 시스템의 IOT 모듈화 개발)

  • Lee, Jun-Yeob;Oh, Jong-woo;Lee, DongHoon
    • Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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    • 2017.04a
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    • pp.169-169
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    • 2017
  • 스마트 돈사 내의 열환경 분석에 필수적으로 고려되어야 인자는 가축의 복사 에너지 변화로 볼 수 있다. 열환경 제어의 대상이기도 하지만 회귀적으로 열환경 변화의 인자이기도 하다. 이러한 가축의 복사 에너지 분석을 위하여 시설 내에 용이하게 배포가 가능한 열화상 계측 시스템을 개발하였다. 초소형 마이크로 열화상 계측 시스템에 부가적으로 IOT(Internet of Thing) 기반 기술을 이용한 모듈화 개발을 병행하였다. 열화상 계측 센서로 LWIR(Longwave infrared)영역에 해당하는 $8{\mu}m{\sim}4{\mu}m$의 영역에서 $0.05^{\circ}C$의 분해능을 보이는 $Lepton^{TM}$ (500-0690-00, FLIR, Goleta, CA)모델을 사용하였다. SPI(Serial Peripheral Interface) 속도 2 Mhz로 마이크로프로세서(NanoPi NEO Air, FrendlyArm, CA, USA)와 고속 통신을 수행하여 9 Hz의 계측이 가능하다. 열화상 센서와 마이컴으로 구성되는 단위 계측 시스템의 통신 기능 확장을 위하여 다음과 같이 세 단계의 정보 전달 시나리오를 설계하였다. 1) 단독적으로 열화상을 계측 하고 내장된 메모리에 저장하는 형식 2) 인접한 사용자 인터페이스에서 1번 단독 모듈에 접속하여 열화상을 실시간으로 전송하여 화면에 도시하는 형식 3) 2번 사용자 도시모듈과 병행적으로 Local WI-FI 통신을 이용한 모바일 기기에 화면을 도시하는 형식. 이와 같은 계층적이며 모듈화된 계측 시스템을 구성하기 위해서 1번 모듈에 공개 소프트웨어인 Hostapd 2.5(http://w1.fi/hostapd)버전을 설치하였다. 외부 인터넷 환경이 없는 상황에 1번 모듈 단독으로 AP(Access Point) 기능을 제공하여 지근 거리에 있는 2번 모듈과 3번 모바일 기기의 접속을 관리할 수 있다. 2번 모듈의 경우 화면 다수의 1번 모듈에 접속을 교차적으로 수행하는 방식과 2번 모듈 자체가 AP가 되어 1번 모듈의 접속을 허용하는 형태로 구성되어 있다. 계측 시스템의 계측 매트릭스 구성에 따라 선택적으로 결정할 수 있다. 1번 2번 모듈 공통적으로 TCP/IP Listener와 Client 서비스를 병렬적으로 수행할 수 있도록 개발을 하였다. 3번 모바일 기기에서 사용자 인터페이스 구현을 위하여 범용 Android 기반 GUI 프로그램과 Socket 통신을 연동시켰다. 1개의 열화상 Frame의 전송량은 9,600 Byte ($=80{\times}60{\times}2Byte$) 로 WI-FI 통신 전송 시 2회 ~ 6회 정도 내외로 가변적인 통신 수행 횟수를 나타내었다. 센서 계측 시스템과 정보 전송 시스템을 병렬적으로 구성한 모듈화 된 계측시스템의 전 요소에서 센서에서 제공하는 최대 계측 주기인 9 Hz 구현이 일반적으로 가능하였다. 이를 이용한 추후 연구를 통해 가축 객체의 열복사 정보와 돈사 내 열환경 간의 역학성을 연구할 것이다.

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