질병과 관련된 인간의 노력은 병의 치료보다는 몸의 이상 유무를 빠르게 진단하는 것과 이를 통한 예방에 초점을 맞춰져 있다. 이를 위해 혈액과 소변 검사등과 같은 검사부터 시작해서 초음파와 CT등 다양한 진단 기기가 발전되어 왔다. 그러나 인체는 스스로 자신의 질병 유무에 대한 인체의 생체 신호를 몸밖에 나타내게 되어 있다. 이를 해독하여 질병을 진단하는 것이 한방에서 주로 사용하는 방법이다. 따라서 본 논문에서는 한의학에 있어서 생체 신호를 해석하는 4대 질환 진단 방법 중 가장 중요한 망진(望診)에 대해 기술하고자 한다. 특히, 인체의 중심 기관인 심장에 대해 망진을 IT기술로 구현하고자 한다. 심장은 오관중 혀와 관계가 되어 있으며 따라서 심장에 대한 인간 생체 신호 해석시 혀는 중요한 분석 기관이 된다. 이를 위해 혀를 통해 인간의 생체 신호에 대한 결과를 반영하여 심장의 질환 여부에 대한 정보를 제공하여 주는 설진 시스템을 구축하고자 하며 우선적으로 본 논문은 얼굴 영상에서 혀 영역을 추출하는 방법에 대해 제안하고자 하며 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
구강장치를 이용한 코골이와 수면무호흡증의 치료는 하악이나 혀를 전방으로 이동시켜 기도공간을 확보하는데, 하악전방이동장치(mandibular advancement appliance, MAA)와 혀견인장치(tongue retaining device, TRD)가 주로 이용된다. 이 중 혀견인장치는 전치의 순측에 위치되는 혀 유지구(tongue bulb) 속에 생기는 음압을 이용하여 혀가 뒤로 밀리지 않도록 하는 구강장치로서 단독 혹은 하악전방이동장치와 복합된 형태로 사용하여 코골이와 수면무호흡증의 치료에 효과를 보이는 것으로 보고되고 있다. 본 연구는 혀견인장치의 제작을 용이하게 하고 표준화하기 위해 개개인에 적합한 혀 유지구의 크기를 조사하여 분류하고 혀 유지구의 크기와 유지력의 관계 및 신체적 변수와의 관계를 조사해 보고자 하였다. 환자를 대상으로 하기에 앞서, 정상인 젊은 남성을 대상으로 시행하였다. 실험을 위해 투명 아크릴 레진 판을 이용하여 폭(27-36 mm)과 두께(8, 10 mm)를 달리한 20 가지 크기의 혀유지구를 제작하고 준비하였다. 코골이와 수면무호흡증이 없는 36명의 젊은 남성 지원자들(평균연령: $24.47{\pm}2.58$세)을 대상으로 다양한 크기의 혀 유지구를 장착하여 유지력을 측정하여 최대유지력을 보이는 혀 유지구를 그 환자에게 적합한 크기의 유지구로 결정하고 측정한 값들을 기록하였다. 측정은 앉은 자세와 누운 자세에서 각각 시행하였다. 실험 결과, 앉은 자세와 누운 자세 모두에서 혀 유지구 크기에 따라 분류한 네 군의 유지력 사이에는 통계적으로 유의한 차이가 있었다 (p<0.05). 즉, 피검자에게 가장 적합한 크기의 유지구로 조사한 결과 유지구의 크기가 증가할수록 유지력이 증가하는 양상을 보였다. 신체적 변수와 혀 유지구 크기 사이의 관련성은 뚜렷하게 관찰되지 않았으며, 측정 자세에 따른 유지력 간에도 유의한 차이는 없었다. 본 연구의 결과는 혀 유지구의 유지력은 유지구의 크기, 즉 혀의 부피와 관련이 있음을 보여준다.
본 논문은 기존의 디지털 설진 시스템이 아닌 임베디드 환경에서의 실시간 설진 진단 방법을 제안한다. 임의의 환경에서 얻어낸 이미지에서 혀 영역의 추출과 추출된 영역에서의 혀의 상태를 진단하는데는 많은 어려움이 있다. 다양한 조명환경에서의 영상으로부터 혀 영역을 추출해 내는 방법으로는 ASM을 이용하는 방법이 있는데 이는 검출률이 낮아 정확도가 떨어진다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 ASM과 물체 외곽 정보 복원에 기반을 둔 컬러 분산 스테이크 기법을 사용하여 정확도를 개선하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 재택형 한방 진단기기를 개발하기 위한 단계별 연구과정 중 혀의 영역 추출과 색상 분석을 통해 질환을 진단할 수 있는 설진 시스템 개발 기법에 대해 제안하고자 한다. 우리나라는 초고령화 사회를 맞아 의료비 증가로 인한 사회적 부담과 대체의학에 대한 의존도가 증가되고 있으며 이를 해결하기 위해 영상 처리 기술과 한방 진단 기법의 연계를 통한 설진 시스템을 구축하고자 한다. 통상 인체의 생체 신호를 반영하여 나타내어 주는 곳은 홍채나 혀, 오관 등이 있다. 본 논문에서는 이 중 혀를 통해 인간의 생체 신호에 대한 결과를 반영하여 건강 상태에 대한 정보를 제공해 주는 설진(舌診)을 네트워크 기반의 재택형 한방 진단 시스템으로 개발하고자 한다. 특히 본 논문은 한방 유비쿼터스 의료 시스템 개발을 위한 전체 시스템 중 혀 영역 추출과 색상으로부터 질환에 대한 정보를 제공하여 주는 방법에 대해 제안하고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
한의학의 증상을 파악하는 한의 변증 진단에서 혀의 형태와 색상을 파악하는 것에서 설질과 설태의 색상을 파악하는 것이 핵심이다. 혀 촬영 장치로 촬영하더라도 조명의 빛 종류와 빛 강도, 위치에 따라 컬러가 변환됨에 따라 혀 취득장치의 컬러교정이 필요하다. 컬러교정을 하지만, 오버피팅, 측정 오류와 노이즈 또는 색상 공간의 불균형으로 컬러의 왜곡이 발생할 수 있다. 이 연구에서는 24개의 patch 중에서 오류를 최소화할 수 있는 patch를 선정하는 최적화의 방법을 제시하려 하였다. 24개 patch 중 몇 개의 선택한 patch의 평균값을 구하여, 기준 값으로 변환시키는 변환 행렬을 구하고, 교정 값을 구하고, 교정된 24 patch 값의 평균과 기준 값과의 오차를 구하여 최소가 되는 변환 행렬을 구하였다. 이 방법은 컬러 챠트의 개수를 줄여 장치의 부피를 줄이는데 활용될 수 있다. 또한 이 방법은 외부의 빛이 차단된 촬영장치에서 활용되었지만, 조명조건이 안정된 개방된 공간에서도 스마트폰을 이용하여 촬영하는데 활용 가능할 것으로 예상된다.
폐쇄성 수면무호흡(이하 OSA)환자의 일반적 특징의 하나로 다소 비대한 Submental부위를 든다. 따라서 근간에는 경부 주위의 측정을 임상적 진단의 한 보조방법으로 채택하는 경우도 있다. 본 연구는 80명의 환자로 부터 직접위와 앙와위의 두 자세에서 각각 두 장의 측모두부방서선사진을 채득하여 OSA환자의 안면과 혀의 크기를 일반인의 그것과 비교 하였다. 채득된 실험자료는 각각 증상의 심한 정도에 따라 무증상군, 경미군 중증군 그리고 중중근으로 나누었다. 크기 측정의 방법으로는 각각의 두 계측점간의 거리를 측정하여 모든 계측치의 합으로 해부학적 크기를 대신하였다. 결과로서, 안면의 크기가 혀의 크기보다 체중과 더 높은 상관관계를 보였으나, 증상의 심한 정도와는 혀의 크기가 더 중요한 측정치 임을 알수 있었다. 혀의 크기가 증상의 정도에 비례함에 있어서 $1\%$의 유의차를 보였다.
한의학에서 혀의 상태는 인체의 건강 상태를 진단하는 중요한 지표로 활용된다. 이러한 혀의 상태를 진단하는 설진은 편리할 뿐 아니라 비침습적이므로, 한의학에서 널리 활용되고 있다. 그러나 설진은 객관화와 표준화라는 관점에서 문제가 있으며, 한의사의 의사결정에 도움을 줄 수 있는 도구도 부족한 실정이다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해, 설진 유효 분석을 위한 혀의 기하정보를 자동으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 개선된 스네이크(Snake) 방법을 통해 혀를 검출하고 컨벡스 헐(Convex Hull)과 인페인팅 방법을 이용하여 객관적인 기하 정보를 추출하였다. 제안 알고리즘의 성능평가로 치흔의 경우 7.2%, 균열의 경우 8.5%의 영역 차이 비율로 안정적인 결과가 도출되었다.
만약 혀 절제술로 인해 식괴의 형성 및 이동에 장애가 생기는 경우, 식괴가 기도를 막거나 기도로 흡인되는 연하장애가 발생할 수 있으며, 이런 경우에 구개 증대 보철물은 도움이 될 수 있다. 구강암으로 인해 부분 혀 절제술을 받은 후 음식물을 삼키기 어렵다는 주소로 내원한 환자에게 혀의 기능 운동을 인기한 상악의 연마면 인상채득을 통해 구개 증대 보철개념을 활용한 상악 총의치를 제작하여, 구개-혀 접촉 압력을 증가시켜서 연하 및 발음에 양호한 결과를 얻을 수 있었다.
많은 양의 데이터는 딥 러닝 모델의 견고성을 향상시키고 과적합 문제를 방지할 수 있게 해준다. 자동 혀 분할에서, 혀 영상 데이터 세트를 실제로 수집하고 라벨링하는 데에는 많은 어려움이 수반되므로 많은 양의 혀 영상 데이터를 사용하기 쉽지 않다. 데이터 증강은 새로운 데이터를 수집하지 않고 레이블 보존 변환을 사용하여 학습 데이터 세트를 확장하고 학습 데이터의 다양성을 증가시킬 수 있다. 이 논문에서는 이미지 자르기, 회전, 뒤집기, 색상 변환과 같은 7 가지 데이터 증강 방법을 사용하여 확장된 혀 영상 학습 데이터 세트를 생성하였다. 데이터 증강 방법의 성능을 확인하기 위하여 InceptionV3, EfficientNet, ResNet, DenseNet 등과 같은 전이 학습 모델을 사용하였다. 실험 결과 데이터 증강 방법을 적용함으로써 혀 분할의 정확도를 5~20% 향상시켰으며 기하학적 변환이 색상 변환보다 더 많은 성능 향상을 가져올 수 있음을 보여주었다. 또한 기하학적 변환 및 색상 변환을 임의로 선형 조합한 방법이 다른 데이터 증강 방법보다 우수한 분할 성능을 제공하여 InveptionV3 모델을 사용한 경우에 94.98 %의 정확도를 보였다.
본 연구는 한국 대학생들의 미국 영어 모음 발화를 자질적으로 분석하여 한국인의 영어 모음 발화의 특성을 알아보는 것을 목적으로 한다. 즉 영어 모음의 분절음 정확도 뿐만 아니라 혀의 전후설성, 혀높이, 원순성, 긴장성과 같은 모음의 자질적 특성들을 분석하여 한국인 학습자가 비교적 쉽게 습득할 수 있는 자질들과 어려워하는 영어모음의 자질들을 밝히고자 했다. 영어 비전공자 대학생들이 11개의 영어 모음 /i, ɪ, eɪ, ɛ, æ, ɑ, oʊ, ɔ, ʊ, u, ʌ/가 포함된 1음절 영어 단어를 발화한 음성자료를 통해, 분절음 정확도 뿐만 아니라 이를 4개의 모음 자질로 분석하였다. 자질 분석 결과, 모든 모음을 통해 전후설성이 가장 쉽게 발화한 자질로 확인된 반면 혀높이와 긴장성 자질은 발화에 어려움이 있는 자질로 확인되었다. 전반적으로 후설모음과 중저모음이 전설모음과 고모음 보다 혀높이와 원순성 자질에서 발화의 어려움을 나타냈다. 개별모음을 볼 때 이중모음 /eɪ/가 모든 자질에서 가장 높은 정확도를 보여 쉽게 습득되는 모음으로 확인되었다. 반면 /ɑ, ɔ, ʌ/는 혀높이와 원순성에서 공통적으로 발화의 어려움을 보였고 고모음 /i, ʊ, u/는 긴장성 자질에서 어려움을 보였다. 각 자질들 사이의 상관관계를 분석한 결과에서는 혀높이-원순성, 그리고 혀높이-긴장성 두 자질쌍이 강한 상관성을 나타냈다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 실제 교실 학습에 적용할 수 있는 교육적인 함축점도 논의되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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