기존의 영상처리 및 컴퓨터 비전 기술은 X-ray, 군사용 사진, CCTV 영상과 같은 제한적인 상황에서 주로 사용되었다. 스마트폰이 보급되면서 고해상도의 사진을 어디서든 촬영할 수 있게 되었고, 고성능 디바이스를 이용하여 촬영된 영상을 즉시 가공 및 처리가 가능하게 되었다. 그 결과 영상처리 기술이 이전보다 다양하고 좀 더 일반적인 분야에서도 쓰이게 되었다. 그러나 영상처리 기술은 조건이 제한될수록 처리가 용이하며, 일반적인 이미지들을 처리하기 위해서는 고려해야 할 사항이 많다. 특히 두피 영상 분석의 경우 머리카락이 겹치는 부분이나 그림자, 머리카락이 밀집하여 상대적으로 어두워지는 부분 등을 고려해야 하는 어려움이 있으며 현재까지 영상처리를 이용한 두피영상 분석에 대한 연구는 많지 않은 것이 현실이다. 본 논문에서는 스마트폰에 부착하는 포터블 카메라로 촬영된 두피영상을 분석하여 모발의 두께를 측정하는 기법을 제시한다. 먼저 영상에 대한 전처리로 Contrast stretching과 이 진화 과정을 수행한다. 얻어진 이진화 영상에 대해 머리카락의 Skeleton을 추출하고 각 pixel의 각도(angle)를 이용하여 법선을 구한다. 계산된 법선과 머리카락 사이의 교점을 구한 후 두 점사이의 거리를 통해 모발의 두께를 계산한다. 계산된 두께와 현미경을 이용하여 측정한 모발의 실제 두께와 비교하여 제안된 기법의 정확도를 평가한다.
미국, 일본 등 해외 선진국에서는 교통사고를 과학적으로 분석하기 위해서 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 교통사고가 발생하면 어느 차량이 가해차량 이고 피해 차량인지 판단하기가 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서. 교통사고 발생 전후 일정 시간 동안 진행차량의 주변 상황을 자동 녹화하고, 특히 충돌방향으로 카메라의 방향을 이동시켜서 충돌 시에 차체의 방향이 변경되더라도 그에 따라 카메라의 촬영 각도를 변경시켜 충돌전후의 상황을 정확하게 녹화할 수 있는 시스템을 제안하였다.
사회 인구학적 특성을 보정 하였을 때 대사 증후군의 예측에 가장 높은 연관이 남녀 모두에서 비만-복부 비만군이라고 보고되고 있으며, 의료기기의 발전과 더불어 방사선에 대한 피폭선량이 증가하고 있는 추세이다. 이에 흉부 X선 검사에서 복부의 비만정도를 가정하여 흉부팬텀에서 앞쪽방향(forward)으로 각도를 부여한 후 기준영상과 비교하여 입사표면선량과 영상의 왜곡 정도를 평가하였다. 흉부팬텀의 각도가 앞쪽방향으로 $5^{\circ}$ 증가할 때 마다 폐의 가로직경은 1.22%, 세로직경은 0.44% 증가하였다. 심장직경은 앞쪽방향으로 $5^{\circ}$ 증가할 때 마다 1.01% 증가, CTR은 0.27% 감소가 관찰되었다. 그 중 폐의 가로직경이 가장 큰 증가, 폐의 세로직경이 가장 작은 증가를 보였고 CTR은 작은 감소를 보였다. 그러나 팬텀에 입사하는 표면선량 측정의 경우, 흉부팬텀의 각도가 앞쪽방향으로 $5^{\circ}$ 증가할 때 마다 6.12%의 비교적 큰 증가를 보였다. 임상에서 흉부 X-선 후전방향촬영을 시행하는 경우, 복부비만 등으로 인해 흉부의 각도가 기울어짐에 따라 영상의 왜곡뿐만 아니라 환자에게 노출되는 선량이 증가되고 재촬영으로 추가적인 방사선 피폭이 발생될 수 있으므로 올바른 위치잡이에 주의를 기울여 환자의 방사선피폭 감소에 노력을 해야 할 것이다.
목 적 : "Yaw방향의 보정이 가능한 Tomotherapy couch device"를 자체 제작하였고, 그 유용성을 평가하였다. 대상 및 방법 : 휨 강도가 $200kg/cm^2$의 경질 섬유판 재질로 Yaw방향의 회전 가능한 Tomotherapy couch device를 제작하고, 제작된 device의 물리적 정확성을 판단하기 위해 Varian사의 Novalis Tx의 CBCT Image와 MED-TEC사의 Iso-Align Phantom을 사용하여 device의 Yaw방향의 보정각도의 정확성을 측정하였고, Tomotherapy HDA에서의 치료를 위해 치료계획은 Accuray PrecisionTM를 이용하여 In House Head and Phantom 위에 치료계획을 설계하였고 제작한 device의 보정각도마다 치료 전 후의 MVCT의 adaptive plan을 Accuray PrecisionARTTM and PrecisionTM을 사용하여 선량을 평가하였다. 결 과 : Yaw방향의 보정이 가능한 Tomotherapy couch device를 자체 제작하였으며, 물리적 정확성의 측면에서 모든 각도별 vertical, lateral, longitudinal의 보정값은 약 1 mm 내외였고, 최대 보정값이 1.5 mm를 넘지 않았으며 Yaw방향의 보정은 최대 0.12도 오차 이내의 범위 안에 들어왔다. 치료후의 MVCT촬영 영상을 이용한 adaptive plan을 이용한 선량 평가에서도 모든 각도실험에서 target은 D95=Prescription dose를 만족하고, target내 선량이 95 %~107 % 이내에 들어왔으며, OAR 또한 본원에서 평가한 SMC Head and Neck tolerance dose 영역 내에 모두 들어왔다. 결 론 : 자체 제작한 "Yaw방향의 보정이 가능한 Tomotherapy couch device는 Tomotherapy의 치료에서 Yaw방향의 set-up 오차를 정확히 보정해준다. 비용적인 측면에서도 효과대비 저비용으로 장치를 만들 수 있을 뿐만 아니라 재촬영에 대한 환자가 받는 MVCT image dose를 방지하고 시간적으로도 환자의 회전율을 상승시킬 수 있으며, Yaw방향의 set up 오차를 보정하므로 더 정확한 방사선치료를 시행할 수 있다고 판단된다.
GPIR(GPS Position Information Revision) 시스템은 기존 GPS의 사진촬영 위치와 사진기와 피사체 사이의 각도 데이터, 건물의 위치정보를 포함하고 있는 DB를 활용하여 GPS의 고유 오차범위를 최소화 시켜, GPS를 통한 위치안내 서비스, 내비게이션을 통한 길안내 서비스를 기존 보다 정확한 위치정보를 아려주는 신개념 GPS 시스템이다. GPIR 시스템은 G-File에 저장되어 있는 GPS 정보를 통해 사진 촬영 위치를 파악하게 되며, 위치 정보와 사진 촬영 방향각을 통해 사진 촬영 위치에서 사진 촬영 방향으로 DB를 검색하게 되고, 이렇게 검색된 피사체 위치로의 GPS정보를 보정하여 다시 G-File에 저장하여 보다 정확한 피사체의 위치를 서비스 받을 수 있게 된다. 본 논문에서는 GPIR 사용자가 시스템을 이용할 수 있는 수신기의 설계와 개발 및 시제품 디자인 등에 대하여 논한다.
최근 편리성과 경제성 등의 이유로 개인형 이동장치인 전동 킥보드의 사용이 증가하고 있다. 사용자들은 앱으로 주변의 전동 킥보드 위치를 확인한 뒤, 가까운 기기를 찾아 이용한다. 하지만 전동 킥보드의 위치는 GPS로 표시되기 때문에 10 m 이상의 오차가 날 수 있다. 이를 보완하기 위해 (주)올룰로의 킥고잉은 사용자가 전동 킥보드 반납 시 촬영한 전동 킥보드 사진을 GPS 위치 정보와 함께 제공한다. 이 사진을 통해 다음 사용자는 더욱 정확히 전동 킥보드를 찾을 수 있다. 하지만 일부 사용자들은 전동 킥보드가 존재하지 않는 사진을 올리기도 하며, 따라서 사용자들이 촬영한 사진 중 실제 전동 킥보드가 존재하는 사진들만 제공하는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 논문은 사용자들이 촬영한 사진 중 실제 전동 킥보드가 존재하는 사진들만 정확히 인식하는 YOLO 기반 시스템을 개발한다. 제안 방법은 (1) 전동 킥보드를 부분별로 탐지하는 기법과 (2) 전동 킥보드를 촬영된 각도에 따라 세분화하여 인식하는 기법을 사용한다. 실제 사용자들이 촬영한 사진을 사용한 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법에 비해 더욱 정확히 전동 킥보드 사진을 인식하는 것을 확인하였다.
횡방향으로 유입되는 공기유동에서 연료 제트의 액주 및 액적영역의 궤적에 관한 연구를 수행하였다. 실험방법으로는 직접사진촬영방법과 평면레이저유도형광 기법을 사용하여 분석하였다. 본 연구의 목적은 공기유동 방향에 수직으로 분사되는 분무와 분사각도의 분무에서 궤적에 대한 경험식을 도출하여 기존 연구결과와 비교분석하고, 대향분사에서의 궤적에 대한 경험식을 도출하는데 있다. 실험을 통하여 액주 및 액적 영역의 궤적은 연료분사차압, 공기의 유속, 분사기 지름 크기, 분사각도에 의하여 결정되며, 정방향의 분무와 대향분사 결과에 있어서는 실험식 상수의 차이가 있음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 디지털 혈관 조영 촬영장치를 이용한 검사 시 X선관, 환자 테이블, 검출기 또는 환자 등의 기하학적 특성에 따라 실무자가 수시로 변화시켜 적용할 수 있는 매개변수에 대해 알아보고 이에 따른 환자 및 의료진의 방사선 피폭선량을 감소시키는 방안에 대해 알아보고자 하였다. 기하학적 특성들에 따라 각각 fluoroscopy mode와 Digital subtraction angiography로 촬영하고 유효 선량으로 환산한 값을 비교하였다. 연구결과 FPS mode에 따른 선량은 FPS mode를 낮게 설정할수록 선량이 30-40%까지 감소하였다. X선관 각도에 따른 선량은 AP View에서 가장 높게 측정되었고 머리 방향으로 각도가 들어갈수록 선량이 낮게 측정되었다. FOV가 확대될수록 선량이 1.2-1.6배 증가하였고 X선관과 테이블의 거리가 가까워질수록 약 10% 증가하였다. X선관과 평판형 검출기의 거리가 100 mm 멀어질수록 선량이 20-30% 증가하였다. 결론적으로 혈관 조영검사 시 다양한 기하학적 특성들은 실무자가 수시로 변화시켜 적용할 수 있는 매개변수이며 다양한 상황에서 적합한 기하학적 특성들을 고려하여 적용함으로써 적절한 선량 감소 효과를 기대할 수 있다.
교정치료에서 고정원의 조절은 치료목적을 달성하기 위한 중요한 고려사항이다. 최근 골에서 쉽게 지지를 얻을 수 있는 미니스크류가 개발되고 발전되어 많은 치료에서 사용되고 있는데, 이러한 미니스크류는 해부학적 구조물들의 손상을 최소화 하면서 안전하게 식립하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구는 전산화단층촬영 사진을 이용하여 임상적으로 미니스크류를 흔하게 심는 부위이면서 초기 고정이 약한 상악 구치부 협측 부위의 안전성을 평가하고, 식립 각도에 따른 인접치아에 대한 손상가능성을 평가 하고자 하였다. 상악 구치부 협측에서 $1.2{\times}6.0mm$의 미니스크류를 식립하게 되면 일반적으로 CEJ에서 5~8mm 상방에 그리고 피질골 표면에서 3~5mm 내측에 미니스크류의 끝이 위치하게 된다. 이 경우 각 치근 사이의 면적을 측정하였다. 또한 식립각도를 30도, 45도, 60도로 나누어 식립 각도별 치근 사이의 길이를 측정하였다. 대구치와 대구치 사이, 대구치와 소구치 사이, 소구치와 소구치 사이의 3그룹으로 나누어 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 식립부위에 따른 비교에서 제1대구치와 제2대구치 사이에서 치간골의 면적이 유의하게 작았다. 2) 각도에 따른 비교에서 대구치 사이와 소구치와 대구치 사이에서는 더 기울여 식립 하는 것이 안전함을 보였으나, 소구치 사이에서는 식립 각도가 안전성에 크게 영향을 주지 못했다. 이상의 결과를 바탕으로 미니스크류를 식립 할 경우 대구치 사이보다는 대구치와 소구치 사이 또는 소구치 사이가 상대적으로 안전한 부위라는 것을 알 수 있었다. 그리고 대구치 사이와 대구치와 소구치 사이에 식립 할 경우에는 식립 각도가 증가 할수록 안전하다는 것을 알 수 있었다.
섬유 강화 복합재료는 방향성을 가지고 있기 때문에 적층 순서에 따라서 구조물의 기계적인 특성은 매우 달라질 수 있다. 따라서, 상황과 용도에 따른 복합재료 구조물의 적층 설계는 필수적이다. 그러나 제작된 복합재료 구조물의 적층 각도는 제작 환경이나 구조물 형상에 따라 설계 값과 편차를 가지는 경우가 많으며, 이는 구조적 성능에 영향을 끼칠 수 있다. 따라서 구조물의 신뢰성 확보를 위해서는 적층 설계 뿐만 아니라 제작된 복합재료의 적층각에 대한 분석 또한 매우 중요하다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(Convolutional neural network; CNN) 기반의 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 섬유 강화 복합재료의 실제 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측하였다. 여러 적층 각도를 가지는 탄소 섬유 강화 복합재료 시편을 제작하고, 광학 현미경을 이용하여 Micro-scale로 실제 단면을 촬영하였다. 다양한 적층 각도에 따른 복합재료 시편의 단면 이미지 데이터를 이용하여 합성곱 신경망 기반의 딥러닝 모델에 대하여 학습을 수행하였다. 그 결과 높은 정확도로 실제 섬유 강화 복합재료 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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