간암은 우리나라에서 전체 암 사망자 중 17.2%로 3번째의 흔한 사망 원인이며, 간암에 의한 사망률은 인구 10만 명당 약 21명에 이른다. 본 논문에서는 간 내부에서 발생하는 간 세포암을 CT 영상에서 자동으로 추출하는 방법을 제안하여 간 세포암의 보조진단으로서의 유용성에 대해 알아보고자 한다. 간 내부의 종양을 추출하기 위해 흉부의 윗부분에서 시작하여 2.5mm의 간격으로 약 $45{\sim}50$장 정도를 촬영한 CT 영상들을 대상으로 간 영역을 추출한다. 간 영역 추출은 관심이 없는 외부 영역을 갈비뼈를 중심으로 제거한 후, 영상의 자기 정보를 이용하여 각 기관의 영역을 분할한다. 분할된 영역들은 위 아래로 인접한 영상에서의 분할 영역들과 자기 값을 비교하여 적절하게 병합하는 3차원적 접근방법을 적용한다. 간 영역은 여러 개의 영역들 중에서 간 영역의 구조 및 위치 등의 정보를 활용하여 추출한다. 추출된 간 영역에서 종양 판별과 추출을 위해 종양이 가지는 특징을 분석하여 종양을 추출한다. 전형적인 간 세포암은 과혈관성 종양이므로 조영증강 CT 영상에서는 주위보다 밝은 색으로 나타나며, 팽창형 성장을 보일 경우에는 구형으로 나타나는 특징이 있다. 이에, 주위 보다 밝은 색을 가지고 둥근 형태를 가지는 영역을 종양의 후보 영역으로 선정한 후, 그 영상의 위와 아래로 연결되는 영상에서도 같은 위치에서 같은 특징을 보이는 영역이 있으면 간 내부의 종양으로 판별하여 추출한다. 제안된 간 영역 및 간 종양 추출 방법의 정확성을 판별하기 위하여 CT 영상을 대상으로 실험하여 영상의학 전문의가 판단한 결과와 비교하였다. 간 영역 추출은 정확히 모두 추출되었으며, 간 종양 추출 및 판별은 전문의의 보조 진단 도구로 활용할 수 있는 가능성이 매우 높다는 것을 확인할 수 있었다.
현재 국내 VMS 운영은 대체로 소극적 정보제공에 머물고 있으며, 정보제공 우선순위. 조합 가능한 메시지 집합 등이 포함된 간단한 형태의 지식기반 추론엔진 방식에 의하고 있다. 또한 VMS 관련 연구도 해당도로의 상황을 정확히 검지하고 예측하는 방법론 개발에 집중되어 있다. 그러나 VMS도 적극적 운영을 통하여 교통관리의 수단으로 활용해야 하며, 이에 있는 그대로 상황을 전달하는 현 Practice에서 진일보한 전략적 정보제공 기술이 개발되어야 한다. 본 연구에서는 네트워크 차원의 교통관리를 목적으로 한 VMS 자동제어 알고리즘을 제안하였다. 외란의 불확실성과 모형의 정확도에 강한(robust) 피드백 제어방식을 채택하였고, 알고리즘은 시스템 최적 달성을 목표로 설정한 여유용량 균등화 Regulator와 VMS Display 모듈로 구성된다. 여유용량의 산정은 도로용량편람의 용량 개념과 차별화 되는 개념을 제안하였으며 이 부분에 대한 구체적 산정방식의 개발은 향후과제로 남겨두었다. 두 개의 대안경로로 구성된 실제 도로망에 대한 모의실험을 통하여. 여유용량균등화 Regulator에 의한 통행 재배분 효과를 제한적으로나마 살펴보았다. 그러나 VMS Display Strategy 모듈에 의한 실제 통행배분 행태는 모의실험의 한계성으로 인하여 검증하지 못하였으며 이를 향후과제로 남겨두었다.
The objective of this study was to determine potential contributing factors associated with biosecurity level of farrow-to-finish pig farms and to develop a classification tree model to explore how these factors related to each other based on prediction model. To this end, the author analyzed data (n = 193) extracted from a cross-sectional study of 344 farrow-to-finish farms which was conducted between March and September 2014 aimed to explore swine disease status at farm level. Standardized questionnaires with information about basic demographical data and management practices were collected in each farm by on-site visit of trained veterinarians. For the classification of the data sets regarding biosecurity level as a dependent variable and predictor variables, Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID) algorithm was applied for modeling classification tree. The statistics of misclassification risk was used to evaluate the fitness of the model in terms of prediction results. Categorical multivariate input data (40 variables) was used to construct a classification tree, and the target variable was biosecurity level dichotomized into low versus high. In general, the level of biosecurity was lower in the majority of farms studied, mainly due to the limited implementation of on-farm basic biosecurity measures aimed at controlling the potential introduction and transmission of swine diseases. The CHAID model illustrated the relative importance of significant predictors in explaining the level of biosecurity; maintenance of medical records of treatment and vaccination, use of dedicated clothing to enter the farm, installing fence surrounding the farm perimeter, and periodic monitoring of the herd using written biosecurity plan in place. The misclassification risk estimate of the prediction model was 0.145 with the standard error of 0.025, indicating that 85.5% of the cases could be classified correctly by using the decision rule based on the current tree. Although CHAID approach could provide detailed information and insight about interactions among factors associated with biosecurity level, further evaluation of potential bias intervened in the course of data collection should be included in future studies. In addition, there is still need to validate findings through the external dataset with larger sample size to improve the external validity of the current model.
본 논문은 분진 색상에 따른 광전식연기감지기 챔버의 응답특성에 관한 연구이다. 국내 자동화재탐지설비 및 경보설비의 화재안전기준의 개정으로 연기감지기의 실내 적용이 의무화되었으나, 아직까지 국내에서는 실내 환경에서 발생되는 실내먼지 및 환경조건 등에 의해 발생될 수 있는 부작동 및 비화재보에 대한 연구가 미비한 편이다. 이에 본 연구에서는 실내먼지 중 가장 많이 발생될 것으로 판단되는 다양한 색상의 섬유분진에 따른 연기감지기의 실내적응성을 연구하기 위해 국내에 가장 많이 보급화 되어 있는 격자형의 연기챔버를 가진 광전식 연기감지기를 실험대상으로 하고, 갈색, 백색, 회색, 흑색 4종류의 섬유분진을 실험분진으로 하여 분진시험 및 감도시험을 진행하였다. 또한, 연기챔버의 수광부 전압을 측정하여 챔버 내부의 산란현상을 관찰하였다. 실험결과 4종류의 분진 모두 오염도 A에서는 분진시험 및 감도시험에서 모두 적합한 것으로 나타났다. 반면, 오염도 B와 C에서는 갈색, 백색, 회색분진의 경우 작동시험 및 부작동시험에서 분진오염에 의한 오작동이 나타났고, 흑색분진의 경우 작동시험에서 부작동이 발생되는 것으로 확인되었다. 연기챔버의 수광부 전압측정 결과는 갈색 및 백색분진의 경우 오염도가 증가할수록 전압이 증가하였고, 회색 및 흑색분진의 경우 전압이 감소하는 것을 확인하였다.
위성의 발달에 따라 고해상영상이 등장하게 되었고 지표상태 분석에 매우 유용하게 되었다. GeoWatch는 지능형 영상처리 시스템으로서, 고해상도 영상을 이용하여 디지타이징, 지리보정, 강조, 여러 가지 연산, 식생지수 분석, 등을 하여 지표면 분석 등을 할 수 있는 시스템이다. 도한 지능형 분석 방법등 여러 가지 기법을 이용하여 변화지역분석, 토지 분류, 도시정보추출 등을 수행한다. 이 시스템의 강점은 full scene 영상같은 대용량 영상을 다룰 경우 역동적인 알고리즘 저장 방식을 채택하였고, 자동메뉴 생성, 사용자 편의를 위한 비쥬얼 프로그래밍 환경 등을 제공한다. 이 시스템은 또한 위성영상 위에 벡터를 중첩하여 분석하거나 수정 작업을 할 수 있고, 3차원 비행 시뮬레이션도 가능하다. 이 시스템은 영상 처리 모듈 외에도 영상 변환 및 수정 유틸리티 기능을 많이 제공한다. 본 논문에서는 또한 지능형 영상 분석 방법 뿐만 아니라, 대용량처리나, 비쥬얼 프로그램을 위한 디자인 개념을 제공한다.
강수는 기상학, 농업, 수문학, 자연재해, 토목 및 건설 등 분야에서 매우 중요한 기상 변수들 중 하나이다. 최근 이러한 강수를 탐지하고, 측정 및 예보를 하기 위해서 위성원격탐사기술은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 미국항공우주국(National Aeronautics and Space Administration, NASA)에서 발사한 전 지구 강수 관측 위성인 GPM 위성을 기반으로 다양한 자료와 합성된 강수 자료인 IMERG 자료의 정확도를 한반도, 특히 남한지역에 대해 지상관측자료와 비교분석 하였다. 기상자동관측 장비인 AWS의 관측 강수량을 검증 자료로 사용하여, 2016년 1월부터 12월까지 1년간의 기간 동안 한반도의 육상부분에 대하여 IMERG의 월 강수량 자료를 비교 검증하였다. 잘 알려진 대로 위성은 해안가와 섬 지역 같은 부분에서 단점이 있지만, 별도로 비교 분석하였다. 위성 자료인 IMERG와 지상 관측 자료인 AWS를 비교한 결과, 상관계수가 0.95로 높은 상관성을 보였으며, Bias, RMSE의 오차 비교에서도 각각 월 15.08 mm, 월 30.32 mm의 낮은 오차를 산출하였다. 해안지역에서도 육상지역과 마찬가지로 0.7 이상의 높은 상관계수를 산출하며, 강수 자료로서 IMERG의 신뢰도를 검증하였다.
캡슐 내시경은 식도부터 항문까지 소화기관 전체를 한 번에 촬영할 수 있는 의료기기로, 한 번의 검사에서 평균 8~12시간의 길이와 5만장 이상의 프레임으로 구성된 영상을 생성한다. 그러나 생성된 영상에 대한 분석은 전문가에 의해 수작업으로 진행되고 있어서, 질병 영상 진단을 돕기 위한 영상 분석 자동화에 대한 수요가 증가하고 있다. 그 중에서도 본 연구에서는 위장관 내에서 발견될 수 있는 융기성 병변인 폴립 영상 자동 검출에 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 멀티 스케일 분석을 통해 폴립 의심 영역을 추출하고, 이것을 원본 영상과 합성하여 폴립 학습을 강화시킬 수 있는 가중치 영상을 생성하는 기법을 제안한다. 수집한 452장의 데이터에 대해 머신 러닝 기법중 하나인 SVM과 RF로 실험한 결과, 원본 영상을 이용한 폴립 검출의 F1점수는 89.3%였지만, 생성된 가중치 영상을 통해 학습한 결과 F1점수가 93.1%로 향상된 것을 확인하였다.
매실은 생과로 섭취하기 보다는 가공하여 많이 섭취하는 대표적인 과실이다. 본 연구에서는 매실의 가공식품 중 하나인 장아찌를 제조하였는데 인력에 의존하던 씨 분리 및 과육 절단 작업을 기계화를 적용하여 자동으로 작업이 가능하게 하고 그 과정에서 제조 방법의 변형이 있었다. 이렇게 제조된 매실 장아찌의 미생물 검출 및 착색료와 보존료 검출 분석을 통해 품질과 안전성을 평가하였고 관능평가를 통해 외관, 향, 맛, 식감, 기호도를 알아보았다. 그 결과, 현재 시중에 판매되고 있는 매실 장아찌와 비교하였을 때 2.7±0.1 Log CFU/g으로 일반세균에서 평균보다 다소 높은 수치가 나왔으나 그 차이가 미미하였다. 나머지 대장균, 착색료, 보존료는 모두 불검출되어 품질 및 안전성은 양호하였다. 관능평가에서는 통계적으로 큰 차이가 없었고 외관에서는 시중에 판매되고 있는 제품들 보다 좋은 평가를 받았다. 본 연구결과를 통해 매실 가공식품의 기계화를 적용할 수 있는 기반을 마련하고 주산지의 지역 경제 활성화를 촉진하고 시장 경쟁력 측면에서도 충분하다고 판단된다.
용접은 선박 및 해양플랜트의 생산 및 건조에 있어 매우 높은 비중을 차지하는 작업이다. 용접부의 품질 검증을 위해 비파괴 검사를 수행하는데, 우리나라에서는 주로 방사선투과검사(RT)를 활용한다. 현재 대부분의 조선소에서는 용접부의 촬영을 통해 얻어진 필름을 인화하여 검사에 활용하는 아날로그 형태를 채택하고 있다. 이에 방사선 촬영에서부터 합부 판정까지 소요시간이 길고 복잡하며, 관련 분야의 자격을 보유한 검사자에 의해 수작업으로 진행되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 조선소에서 발생하고 있는 RT 필름을 고해상도로 스캔하여 디지털화한 후, 관리 서버에 축적하고, 인공지능 기술을 적용하여 용접 결함을 판독하기 위한 플랫폼에 관한 내용을 다룬다. 이를 위한 일련의 요소인 아날로그 RT 필름 스캔장비, 용접 검사 정보 통합 관리 플랫폼, 결함 판독 알고리즘, 시각화 소프트웨어 등을 설계 및 개발하고, 개발한 각 요소를 상호 연계하여 테스트 및 검증하는 과정에 관하여 기술한다.
본 연구는 MFOS라 명명한 다중센서 기반의 서리 관측 시스템의 고안 및 설치를 통해 서리의 자동 관측 가능성 및 실제 서리 발생 시 관련 영상 자료를 제시하였다. MFOS의 구성은 RGB 카메라, 열화상 카메라, LWS이며, 각 장비들은 서로 상보적인 역할을 수행한다. 서리 발생 전 장비의 시험 운영을 통해, 무강수 사례인 경우 높은 상대습도를 유지할 때 LWS의 전압값은 증가하였고, 특히 주변의 농수로로 인해 높은 상대습도가 유지되는 가평군 관측지에서 크게 증가하였다. RGB 카메라 이미지에서는 일출 전과 일몰 후에 LWS와 지표면을 관측할 수 없었으나 나머지 시간에 대해서는 가능하였다. 강수 사례의 경우 강수 기간 동안 LWS의 전압값은 급격하게 증가하였고, 강수 종료 후 감소하였다. RGB 카메라 이미지는 강수 현상과 상관없이 LWS와 지표면을 관측하였다. 반면, 열화상 카메라의 경우 강수 현상으로 인해 이미지 촬영은 되었지만 LWS와 지표면을 관측하지 못했다. 실제 서리가 발생한 사례의 자료를 통해, LWS의 전압값이 서리에 해당하는 범위보다 높더라도 RGB 카메라가 서리의 지표면 및 장비 표면 발생을 관측할 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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