이 논문에서는 한방 치료에서 피부에 직침된 침의 제거를 위한 침 검출 방법을 제안한다. 명암도 영상에서 형태학적 열기 연산을 이용하여 침 후보 영역이 검출되고 크기 정보 등을 이용하여 거짓 침 후보 영역이 제거된다. 각 후보영역에서 canny 에지 검출기를 사용하여 에지 점들을 찾고 이들 점들을 선분으로 근사화한다. 선분들의 방향과 선분간의 거리를 기반으로 하는 형태학적 분석을 통해 두 개의 주요 선분을 찾고 침 머리 부분을 검출한다. 119개의 침이 직침된 16개의 영상에 대한 실험 결과 97.5 %의 검출율을 얻었다.
$SF_6$ 가스로 절연되는 GIS (Gas Insulated Switchgear)는 매우 우수한 신뢰성을 확보하고 있지만 사고 발생 시 파급효과가 매우 크므로 상시 감시할 수 있는 진단기술이 요구된다. 본 논문에서는 GIS 내부에서 발생하는 신호를 검출하기 위해서 전기적인 방법과 비전기적인 측정 법을 통해 전자파. 초음파, 전류펄스를 측정하고 비교하였다. GIS 내부알루미늄도체에 침 결함을 고정시켜 전원전압 인가 시 발생되는 부분방전신호를 UHF, AE, CT센서로 검출하였다. 측정 결과 UHF센서와 CT센서로 검출되어진 신호는 매우 유사하게 측정되었고 초음파와 전자파를 검출한 결과 진행속도 차이로 발생되는 시간지연현상이 발생되었다. GIS내 부분방전발생 시 발생되는 전자파 스펙트럼 분석결과도 650MHz에서부터 935MHz까지의 주파수대역이 측정되었다. 이후에는 현장에서 운전중인 GIS내부에서 발생되는 결함들을 실제와 가깝게 모델링하여 발생되는 부분방전신호를 스펙트럼 분석하여 대역에 맞는 UHF센서 개발에 노력하고자 한다. 또한 결함의 종류와 형태에 따라 다르게 발생되는 부분방전신호를 검출하여 측정하고 이를 진단하는 연구가 계속 진행되어야 할 것으로 사료된다.
루푸스 신염을 정확히 진단하기 위해서는 신장의 침 생검을 통한 조직검사를 통해 사구체들을 찾아내고, 각각의 염증 정도를 분류해야 한다. 하지만 이에는 의료진의 많은 시간과 노력이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망 (Convolutional neural network, CNN)에 기반한 검출 및 분할에 딥 러닝 접근법을 적용하는 YOLOv5 알고리즘을 통해 검체 이미지 내에서 사구체를 자동으로 검출해 내도록 하였다. 그리고 루푸스 신염 환자의 슬라이드 이미지에 대한 태깅 작업을 거쳐 학습을 위한 데이터와 테스트를 위한 데이터를 생성하여 학습 및 테스트에 활용하였다. 그 결과 고화질의 검체 이미지 내에서 대부분의 사구체를 0.9 이상의 높은 precision과 recall로 검출해 낼 수 있었다. 이를 통해 신장 내부의 사구체 검출을 자동화하고 추후 연구를 통해 사구체 염증 정도를 단계화 할 수 있는 발판을 마련하였다.
건강한 미래, 건강 사회 구현과 함께 질병 진단, 치료, 예방에 대한 관심이 급증하고 있다. 이에 따라 적시적기에 질병을 치료하고 예방하기 위한 건강 검진용 바이오센서 수요가 증가하였고 이에 따라 바이오센서 시장은 전세계적으로 급격히 확장되고 있다. 혈액 샘플을 기반으로 한 검진 방법이 보편적이지만 최근에는 고감도 센서 개발에 따라 소변, 침, 눈물 등과 같은 체액으로도 검진이 가능한 환자 친화적 비침습 센싱 방법도 활발하게 연구되고 있다. 이러한 센서 시장 패러다임의 변화 및 급속한 발전은 마이크로, 나노 재료 제작과 분석 기술 발전으로 체액 내 존재하는 나노 크기의 바이오 마커(단백질, 유전자, 펩타이드, 사이토카인)를 검출하는 소형화된 고감도의 센서를 개발할 수 있게 되었고 그 결과 화학, 물리, 재료, 의약 등 다양한 학문 분야에서 다양한 형태의 센서가 활발히 보고되었다. 본 기고문에서는 바이오센서용 소재 중에서 나노입자에 집중하여 첨단 센서 구현을 위해 사용된 입자의 종류, 센서 내에서의 입자의 역할을 소개하고 나노입자의 광학적, 물리적 특성에 따른 타겟 물질 검출 방법 및 동향에 대해 논의하고자 한다.
Hugot(1983) 및 Hugot and Tourte-Schaefer(1985) 등은 인체기생 Enterebius속(속)에서 유사한 2종에 대하여 교접침이 짧은 종(short-spicule type)을 신종 Enterobiusgregerii Hugot, 1983 이라 새로이 명명하고 교접침이 긴 것(long-spicule type)은 E. vermicuzaris라 하였다. 저자 등은 강원도 원주지방에서 요충 감염학동 17명에게 구충제를 투여하고 채집한 성충 중 요충 숫놈에서 교접침의 2 type이 있음을 관찰하였다. 그리고 E. vermicularis와 E. gregorii male worm의 특징적으로 차이를 나타내는 spicule의 길이, 형태 등을 비교 관찰하고 E. gregorii이 존재를 확인하였다. 그 비율은 male 112마리 중 E. vermicularis 86마리 (70.8%), E. gregerii 26마리 (23,2%)이었다.
본 논문은 기존의 지중배전케이블의 준공시험으로 사용되고 있는 DC시험을 대체 하기 위한 초저주파 전원의 적용결과로서, 실험실에서 제작한 5m 길이의 실제 케이블의 칼흠집 결함과 침결함에 대해 초저주파 전원의 결함검출 능력을 평가하였다. 이 시험에서 초저주파 시험은 케이블 절연체 내부에 존재하는 결함부위에서 전기트리 개시는 어렵지만, 일단 전기트리가 개시되면 트리의 진전이 매우 빠르고 내부결함이 검출되지 않는 경우, 시험으로 인한 새로운 결함이 형성되거나 결함이 더 확대되지 않는 것으로 나타났다. 따라서 초저주파전원은 지중배전선로의 현장시험용으로 적용되기보다는 제조업체의 품질검사 확인용으로 사용하는 것이 효과적이라 판단된다.
본 논문에서는 유입변압기 진단을 목적으로 부분방전시 발생하는 여러 가지 물리적 화학적 현상중 초음파를 검출하기 위하여 광섬유 Mach-Zehnder 간섭계를 구성하였다. 구성된 광섬유 센서의 초음파 검출 평가 실험을 실시하고, 절연유 중에 배치한 침-평판전극에 교류 고전압을 인가하여 방전시 발생하는 초음파를 측정하고 퓨리에 변환 및 wavelet 변환을 이용한 데이터 분석 결과를 나타냈다.
서보광산의 폐광석에 대한 황화광물의 산화작용과 용해된 금속이온들의 이동을 제한하는 메카니즘을 밝히고자 광물학적 연구를 수행하였다. 광물학적 연구를 위해서 반사현미경 관찰, XRD 분석, SEM/EDS 분석을 실시하였다. 폐광석에 대한 광물학적 연구를 통해 앵글레사이트(anglesite), 코벨라이트(covellite), 침철석(goethite), 자연황(native sulfur), 엔소타이트(nsutite) 등의 2차광물을 확인하였으며, 이들 2차광물은 용해된 비소, 구리, 철, 망간, 납, 아연의 확산을 제어한다. 용해된 비소, 구리, 철, 망간, 납, 아연은 철수산화광물과 망간수산화광물에 흡착되거나 공침되기도 한다. 철수산화광물은 결정도가 낮은 것과 높은 것(침철석)으로 분류된다. 비소는 결정도가 낮은 철수산화광물에서 9∼24 wt.%가 검출되며, 결정도가 더 높은 철수산화광물(침철석 등)에서는 상대적으로 낮은 함량(0.6∼7.7wt.%)이 검출되었다. 이것은 결정도가 낮은 철수산화광물에 흡착되었던 비소가 철수산화광물의 결정도가 높아지면서 비소를 방출하기 때문이거나 비표면적의 차이에 기인한 것으로 해석된다. 폐광석으로부터 용해된 중금속과 미량금속원소들은 침전(Fe, Mn, Cu, Pb), 공침(Fe, Mn) 및 흡착(As, Cu, Pb, Zn) 등의 화학반응을 통하여 다시 고정화됨으로써, 현장에서 자연적으로 정화되고 있다. 이러한 광물학적 연구결과들은 광산 폐기물의 지화학적 환경 영향평가에 이용할 수 있고, 가능한 광산복원 계획을 세우는 데 유용한 자료로 사용될 수 있다.
본 연구에서는 Texas Instruments 사의 저가형 부동소수점 디지털 신호 처리기 (Digital Singnal Processor, DSP)인 TMS320C32를 이용하여 실시간 화자종속 음성인식 하 드웨어 모듈(VR32)을 개발하였다. 하드웨어 모듈의 구성은 40MHz의 TMS320C32 DSP, 14bit 코덱인 TLC32044(또는 8bit μ-law PCM 코덱), EPROM과 SRAM 등의 메모리와 호 스트 인터페이스를 위한 로직 회로로 이루어졌다. 뿐만 아니라 이 하드웨어 모듈을 PC사에 서 평가해보기 위한 PC 인터페이스용 보드 및 소프트웨어도 개발하였다. 음성인식 알고리 즘의 구성은 에너지와 ZCR을 기반으로 한 끝점검출(Endpoint Detection) 침 10차 가중 LPC 켑스터럼(Weighted LPC Cepstrum) 분석이 실시간으로 이루어지며 이후 Dynamic Time Warping(DTW)를 통하여 최고 유사 단어를 결정하고 다시 검증과정을 거쳐 최종 인식을 수행한다. 끝점검출의 경우 적응 문턱값(Adaptive threshold)을 이용하여 잡음에 강인한 끝 점검출이 가능하며 DTW 알고리즘의 경우 C 및 어셈블리를 이용한 최적화를 통하여 계산 속도를 대폭 개선하였다. 현재 인식률은 일반 사무실 환경에서 통상 단축다이얼 용도로 사 용할 수 있는 30 단어에 대하여 95% 이상으로 매우 높은 편이며, 특히 배경음악이나 자동 차 소음과 같은 잡음환경에서도 잘 동작한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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