이동의 불편을 겪는 사람을 위한 휠체어 등 이동 보조 장치들이 전동화, 자동화되고 있다. 이러한 이동 보조 장치는 평지 이동에 적합하도록 설계, 제작되어 있어 바닥 면의 높이가 다른 계단 구간의 이동에 적합하지 않다. 전동화, 자동화된 이동 보조 장치는 전방에 계단이 있는 경우 이동 방향을 변경하거나 정지해야 한다. 만약 사용자 또는 자동 제어 시스템이 적절한 시간 내 방향 전환 또는 정지하지 않으면 계단과 충돌 또는 구르는 등의 사고가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 한 개의 거리 측정 센서를 이용하여 바닥 면까지의 사거리를 측정하여 계단을 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사거리 측정을 위해 센서를 기울이는 각도와 센서가 이동 보조 장치 등의 이동체에 설치되는 높이 등의 매개변수를 고려하여 평지일 때 사거리의 예측 값과 측정값 사이의 차이를 이용하여 상향 계단 또는 하향 계단을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 검출된 계단에 대한 정보가 정보를 전동화, 자동화된 이동 보조 장치의 제어기에 제공되면 제어기가 적절한 제어 동작을 수행할 수 있어 이동 보조 장치가 계단 구역 진입으로 인해 발생할 수 있는 사고를 방지할 수 있다.
본 논문에서는 딥러닝 기법의 하나인 Mask R-CNN과 랜덤포레스트 분류기를 이용해 당뇨병성 망막병증의 병리학적인 특징을 검출하고 분석하여 자동 진단하는 시스템을 연구하였다. 당뇨병성 망막병증은 특수장비로 촬영한 안저영상을 통해 진단할 수 있는데 밝기, 색조 및 명암은 장치에 따라 다를 수 있으며 안과 전문의의 의료적 판단을 도울 인공지능을 이용한 자동진단 시스템 연구와 개발이 가능하다. 이 시스템은 미세혈관류와 망막출혈을 Mask R-CNN 기법으로 검출하고, 후처리 과정을 거쳐 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 안구의 정상과 비정상 상태를 진단한다. Mask R-CNN 알고리즘의 검출 성능 향상을 위해 이미지 증강 작업을 실시하여 학습을 진행하였으며 검출 정확도 측정을 위한 평가지표로는 다이스 유사계수와 Mean Accuracy를 사용하였다. 비교군으로는 Faster R-CNN 기법을 사용하였고 본 연구를 통한 검출 성능은 평균 90%의 다이스 계수를 통한 정확도를 나타내었으며 Mean Accuracy의 경우 91% 정확도의 검출 성능을 보였다. 검출된 병리증상을 토대로 랜덤포레스트 분류기를 학습하여 당뇨병성 망막 병증을 진단한 경우 99%의 정확도를 보였다.
현재 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)는 인력에 의한 수목정보를 수집하고 있어 조사 범위와 시간의 한계가 따른다. 항공 Light Detection And Ranging (LiDAR) 및 항공 사진 등을 이용하여 넓은 지역의 수목 정보를 추출하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 수목의 간격이 넓은 지역이거나 수목의 간격이 일정하게 배치된 지역을 대상으로 이루어지고 있어 우리나라 산림지역 특성을 반영하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 항공 LiDAR를 이용하여 수치표면모델(Digital Surface Model, DSM), 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM), 수목높이모델(Canopy Height Model, CHM) 영상을 생성한 후 local maxima 기법을 통해 수고를 추출하고 산정식을 통해 흉고직경(Diameter at Breast Height, DBH)을 산정하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 추출한 수목의 검출 정확도는 매목지구별 각 88.46%, 86.14%, 84.31%로 나타났으며, 수고 값을 기반으로 산정한 DBH의 평균제곱근오차(Root Mean Squared Error, RMSE)가 5 cm 내외로 나타나 제안한 방법론의 활용 가능성을 확인하였다. 향후 다양한 유형의 산림에 대한 표준화 연구를 진행한다면 수작업으로 이루어지는 국가산림자원조사의 자동화 적용 범위를 확대할 수 있을 것으로 사료된다.
이 연구는 사회 기반 구조물의 노후화에 대한 안전점검 기술분야에서 구조물 외관점검 기술의 효율적 대안에 관한 연구이다. 기존 육안점검 및 조사를 대신하여 산업용 드론과 딥 러닝기반의 이미지 분석 기법을 접목함으로써 막대한 인력과 시간소요 및 비용을 절감하고 높은 구역 및 돔 구조물의 접근 한계를 극복하고자 하였다. 구조물의 0.3mm 이상의 균열 손상을 검지할 수 있는 고 해상도 카메라와 라이다 센서, 임베디드 이미지 프로세서 모듈로 구성된 탑재체를 제작하여 산업용 드론에 탑재하였다. 이를 현장 시험에 적용하여 자동비행항법을 통해 시편의 손상 이미지를 촬영하였다. 또한 균열경을 이용하여 기존 육안 점검 방법으로 백태, 박리박락과 같은 면적형 손상과 선형 손상인 균열의 폭과 길이를 측정하여 최종 이미지 분석 검출 결과와 비교하고자 하였다. 촬영된 이미지 중 80장의 샘플을 골라 이미지 분석 기법을 적용하여 사전처리작업(pre-processing)-분리작업(segmentation)-특징점 추출작업(feature extraction)-분류 작업(Classification)-지도학습작업(supervised learning) 등의 과정을 거쳐 손상을 분리하고, 이를 딥러닝 기반 플랫폼으로 지도학습하여 분석 파라미터를 추출하였다. 지도학습을 수행하지 않은 임의의 이미지 샘플 60장을 신규로 추가하여 추출된 파라미터를 기반으로 이미지 분석을 수행한 결과, 손상 검출율의 90.5%로 나타났다.
오래된 영화 필름이나 비디오 테이프 등의 영상물에서 나타나는 대표적인 손상으로는 긁힘과 얼룩무늬 손상이 있으며, 본 논문은 긁힘 손상을 자동 탐지하고, 자기상관 (AR: autoregressive) 이미지 생성모델 (PAST-PRESENT 모델) 기반의 영상 인페인팅 모델을 사용하여 손상을 복원하는 시스템을 설계하고 구현하였다. AR 이미지 모델 생성을 위해, 지역성을 최대화할 수 있도록 인접 화소를 모으는 Sampling Pattern을 사용하였으며, 추출된 화소들을 필터링 (filtering)하는 단계, AR 모델 파라미터 계산 (model fitting)을 위한 Durbin-Levinson 알고리즘, 최종 파라미터를 통한 훼손된 화소의 예측 및 보간 단계로 구성된다. 구현된 시스템은(1) VHS 테이프를 통한 아날로그 영상물의 디지털화, (2) 긁힘 손상의 자동탐지와 자동손상복원, (3) 얼룩무늬의 수동탐지와 자동복원의 3단계 복원절차를 지원하도록 설계하였다. 단계 1과 단계 2는 영상복원 고속화를 위해 TIDSP 보드 (TMS320DM642 EVM)을 이용하여 구현하였으며, 단계 3은 사용자의 수동탐지를위해, PC 를 사용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안된 기법을 고전 한국영화 2편 (자유만세와 로보트 태권 V)에 대하여 실험하였으며, 본 논문에서 제안한 자기상관 기반의 복원 시스템은 Bertalmio 인페인팅 기법과 비교하였으며, 주관적 화질 (MOS 테스트) 및 객관적 화질 (PSNR), 특히, 숙련된 복원기술자에 의한 복원과의 차이를 정의하는 복구품질 (RR)에서 향상된 결과를 보임을 확인하였다.
심장 CT 혈관 조영 영상은 심혈관의 전체 해부학 구조를 3D 로 보여줄 뿐 아니라 병변의 정보를 제공하기 때문에 관상동맥 질환 진단 및 치료에 많이 사용되고 있다. 하지만 영상의 방대한 크기로 인해 수동으로 정보를 추출하는 데는 한계가 있어 자동으로 심혈관을 정확하게 추출하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 심혈관 자동 추출 알고리즘을 개발하는데 있어 심혈관의 시작점인 상행대동맥의 심문을 검출하는 방법은 필수적인 부분이다. 본 논문에서는 심혈관의 시작점인 심문을 분할하는 방법을 제안한다. 첫째, 상행대동맥의 크기와 위치를 고려한 허프변환으로 대동맥 초기영역을 검출한다. 둘째, 초기영역을 기반으로 탐색범위를 줄일 수 있도록 관심 볼륨 영역을 설정한다. 셋째, 지오데식 활성외곽선 모델을 기반으로 정제된 대동맥 영역을 검출한다. 마지막으로 검출된 대동맥 영역에서 심문을 분할한다. 제안방법의 평가를 위해 20 개의 심장 CT 혈관 조영 영상에서 전문가가 수동으로 표기한 시작점과 비교 분석하였다. 실험 결과 제안방법을 통해 시작점이 제대로 추출 됨을 확인할 수 있었다.
현재, 컨베이어 벨트 시스템에 소포를 적재하고, 우편번호를 입력하여 구분한다. 구분된 소포 중에서 기록관리 대상의 경우에는 바코드를 판독하여 처리하고 있다. 본 논문에서는 2m/sec 이내로 이송되는 소포를 라인 CCD(Charged Coupled Device) 카메라를 통해 이미지를 획득(4,096$\times$4,096)한 후, 바코드 ROI(Region of Interest)의 추출을 위해 32$\times$32 크기의 미세블록의 검사방법을 적용하였다. ROI 추출 단계는 미세블록(128$\times$128)들의 최대 및 최소값의 차이 분포를 이용하여 컨베이어 벨트 영역과 소포의 바탕면은 제거하였다. 그리고 문자열과 바코드 영역을 검출하기 위해 대각선(diagonal) 검사방법을 사용하였으며, 바코드 ROI 만을 분리하기 위해 미세블록의 중앙에 5개의 수평라인으로 스캔하여 에지 수와 크기에 대한 변화량을 검사하였다. 검출된 영역 중에서 잘못 검출된 영역을 그룹의 라벨링 과정에서 그룹의 크기를 비교하여 제거하였다. 미세블록 검사과정에서 누락된 바코드 영역을 보정하고 바코드의 정보 해석을 위해 추출된 ROI의 외곽좌표들과 기울기 분포를 이용하여 중심 축 라인과 ROI 영역의 기울기에 따라 중심축을 보정하는 방법 등을 적용하였다. 이와 같은 방법에 의해 바코드의 ROI 추출과 중심축 생성은 60~180msec이내에 가능하게 되었으며, ROI 추출의 정확도는 99.44% 이상이 달성되었다.
국내 철도 신호시스템은 전자화로 발전하고 있으며 이 중 연동장치의 전자화는 57%에 이르고 있고, 선로변장치 중 건널목 보안장치는 통합시스템으로 개발이 완료되어 있다. 그러나 기존선 전 구간의 폐색장치는 전자화 및 통합화가 되어있지 않아 건설과 유지보수 측면에서 많은 보완점을 가지고 있다. 현재 국내 기존선에 사용되고 있는 ABS와 경부 및 호남선에 설치중인 LEU는 동일한 장소에서 동일한 열차의 신호정보에 의해 열차를 제어하고 있음에도 불구하고 각각 별개의 시스템으로 분리되어 설치되어 있기 때문에 동일한 정보를 각각 별개로 나누어 송수신하여 열차를 제어하고 있다. 따라서 종래의 ABS와 LEU에서는 램프검지부나 전원부 등과 같이 중복 설치된 부품이 많기 때문에 전체적인 제품의 제조 원가가 높아질 뿐만 아니라, 시공비 역시 2중으로 소요되고 유지보수에도 많은 인력과 비용을 투자해야 하는 등의 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 현재 사용 중인 ABS에 통신 및 전자기술을 접목시켜서 집중형 전자폐색제어장치를 개발하기 위한 내용을 제시하고 있으며, 해당역 관내 폐색장치를 집중감시 및 관리를 하고 ATP 시스템의 지상장치인 LEU와 연계하여 정보 전송이 가능하도록 하고자 한다.
간경변 및간암 환자의 증가로 간이식술의 필요성이 점점 증가되고 있고, 특히 공여자의 생체 간이식은 간이식술의 주된 분야를 차지하고 있으며 간이식 수술 전 공여자에서 간체적의 정확한 측정은 수술 후 공여자와 수여자의 간기능을 예측하는데 있어 중요한 자료가 되며, 성공적인 수술과 환자의 예후에 밀접한 영향을 미친다. 그러나 현재 환자의 간체적을 구하는 과정은 환자의 모든 CT 영상위의 간을 수작업을 통해 영상분할한 후에 3차원 간체적을 구하고 있으며 많은 시간과 노력이 필요한 작업이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 자동으로 간과 비장을 문턱값처리, 형태학적 영상처리, 3차원 영역확장법등의 기법을 이용하여 분할하는 알고리즘을 개발하여 체적을 구하는 시간을 단축하였다. 이러한 알고리즘의 정확성을 평가하기 위해서 동물의 실제 간과 비장을 팬텀으로 제작하여 실제 측정한 체적과 알고리즘으로 분할된 영상의 결과를 비교 평가하였다. 문턱치값의 설정에 따라 다른 결과를 보이는 특성이 있지만 자동으로 문턱치를 결정했을 때 비장과 간의 체적측정 오차는 9.27%, -4.52%이었으며, 수동으로 문턱치를 결정했을 때 최소 오차가 각각 0.2%, 0.17%의 결과를 보였다. 이러한 팬텀 연구를 통해 자동 분할 알고리즘으로 얻은 체적의 결과가 정확성과 재현성을 보여주어 추후 간체적을 구하는 보조수단으로 활용될 수 있을 것이라 예상된다.
클럭 펄스에 동기 되어 동작하는 임베디드 마이크로컨트롤러는 미션 크리티컬한 응용환경에서 입력 클럭에 가해지는 급격한 전기적 왜란의 영향에 의해 오동작이 발생되기 쉽다. 다양한 외부 전기적 노이즈에 대한 내성 있는 시스템 동작이 요구되며 시스템 클럭 관점에서 견고한 회로 디자인 기술이 점차 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 시스템의 비이상적인 상황을 방지하기 위해 자동 클럭 에러 검출을 위한 온 칩클럭 컨트롤러 구조를 제안한다. 이를 위해 에지 검출기, 노이즈 제거기와 글리치 프리 클럭 스위칭 회로를 적용하였고, 에지 검출기는 입력 클럭의 비이상적인 저주파수 상태를 검출하는데 사용 되었으며, 딜레이 체인 회로를 이용한 클럭 펄스의 노이즈 제거기는 글리치 성분을 검출 할 수 있도록 하였다. 이렇게 검출된 입력 클럭의 비이상적인 상황은 글리치 프리 클럭 변환기에 의해 백업 클럭으로 스위칭하게 된다. 회로 시뮬레이션을 통해 제안된 백업 클럭 변환기의 동작을 검증하였고 테스트환경에서 방사노이즈를 인가하였을 때 시스템 클럭의 내성에 대한 주파수 특성을 평가하였다. 본 기법을 범용 MCMCU 구조에 추가적으로 적용하여 작은 하드웨어의 추가만으로도 시스템 클럭의 안전성을 확보하는 하나의 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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