• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제10권2호
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• pp.63-71
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• 1999

입체조형 치료와 전신 방사선 수술에의 이용을 목적으로 3차원 전신 정위 방사선 치료 장치를 개발하였다. Couch 위에 놓을 수 있는 전신 정위 치료판을 제작하여 방사선 비투과성 카테타 선을 이용하여 치료판 위에 좌표계를 설치하고, MeV-Green(전성 물산, 한국)으로 고정틀을 만들어 환자 자세를 고정시키고, 플라스틱 봉과 봉 지지판을 이용하여 고정틀을 고정하였다. 이러한 설계, 제작으로 입체 조형 치료 등에서 갠트리 회전에 의한 기하학적 제약을 최소화하고 방사선 조사 투과율 이 특정한 방향에서 영향을 받는 문제점을 해소하였다. CT 영상을 통해 치료 표적의 위치를 파악하고 치료판 기준점에 대하여 좌표화하여 모의 치료시와 방사선 치료시의 환자 자세 변화 오차를 줄였다. 3대의 CCTV 카메라를 사용하여 환자 자세 변화를 감지, 수정함으로써 체표변의 외곽선으로 부터 setup 오차를 최소화 할 수 있었다. 치료 효용성을 높이기 위해 이러한 과정을 모니터를 보면서 실시간으로 처리 할 수 있도록 하였고, IDL(Interactive Data Language, RSI, U.S.A.)을 사용하여 image subtraction 방식으로 환자 자세 변화를 가시화하여 오차를 줄이도록 하였다. 내부 장기 움직임에 따른 표적의 움직임을 추적할 목적으로 rotating X-ray 장치를 제작하였다. Landmark 나사를 표적주위 뼈나 표적중심에 삽입하여 이 rotating X-ray 장치를 이용해서 anterior, lateral 두 방향에서 얻은 영상 정보로부터 marker 에 대한 표적의 위치 변화를 가시화 하여 내부 표적의 움직임에 따른 setup 오차를 줄였다. CT 모의치료를 할 수 있도록 IDL 을 이용하여 PC용 모의치료 프로그램을 GUI 환경에서 구현하였고 이 프로그램을 통해서 치료 계획을 위해 CT 에서 수집된 영상정 보를 이용하여 표적을 포함한 장기들의 그래픽 처리, 편집, 전송 등의 작업을 수행하도록 하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제15권1호
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• pp.30-38
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• 2004

목적: 방사선 치료 시 환자의 움직임을 최대한 고정시켜 줄 수 있으며 환자 자세에 대한 Setup 오차를 감소시키고 환자 전신에 산재한 병소를 위치화하고 좌표화할 수 있는 전신 정위 고정장치 제작과 제작한 고정장치에 대한 고정효과 및 재현성을 나타내는 환자 자세의 Setup 오차를 평가하였다. 대상 및 방법: 자체 제작한 고정장치는 크게 기본판(base plate)과 고정틀(Immobilizer), Vacuum cushion, 벨트로 이루어진다. 기본판은 50${\times}$130${\times}$1 ㎤ 베크라이트로 고정틀은 견고한 아세탈 재질을 사용하여 제작하였다. 초기의 Lax frame의 경우, side panel에 부착되어 있는 좌표계(coordinates)를 기본판 바닥에 radiopaque catheter wire를 사용하여 N 타입으로 새겨서 넣어 위치측정이 가능한 좌표계로 적용할 수 있도록 하였다. 제작된 고정장치에 대한 성능실험으로 방사선 투과율 측정 실험과 가상표적을 부착한 지원 환자를 대상으로 표적에 대한 위치측정실험이 수행되었다. 그리고 CCTV 카메라와 Digital Video Recorder (DVR)를 이용하여 획득된 환자 영상을 Matlab 프로그램으로 환자 자세에 대한 Setup 오차를 분석하였다. 결과: 전신 정위 고정장치는 CT 촬영과 방사선치료 시 사용 가능성에 중점을 두고 제작되었다. 이 고정장치의 구조는 갠트리의 회전각의 변화에 따라 충돌하지 않게 제작되었고 측면으로 경사지게 입사되는 빔의 투과율을 최대화할 수 있게 제작되었다. 고정틀의 고정효과를 높여주는 고정벨트는 입사된 빔의 방향에 방해되지 않게 제작되었다. 고정장치에 대한 방사선 투과율은 10과 21 MV의 에너지에서 95, 95%로 측정되었고 지원 환자에 부착한 가상 표적의 위치는 CT 촬영으로 파악할 수 있었다. Matlab 프로그램으로 분석한 setup 오차는 흉부의 측면과 중심부위에서 3.69$\pm$1.60, 2.14$\pm$0.78 mm이고 복부의 측면과 중심부위에서 7.11$\pm$2.10, 6.54$\pm$2.22 mm이며 여자 환자 경우, 가슴 측면의 Setup 오차는 6.33$\pm$1.55 mm으로 측정되었다. 결론: 전신 정위 고정장치의 제작과 실험을 통해 extra-cranial 암에 대한 방사선수술에서 매우 실용적이고 유용하게 사용될 것으로 사료되며 표적 위치 결정과 환자 고정 도구로서 사용될 것이다. 더 많은 환자 치료자세의 Setup 오차 측정이 수행되면 정확한 환자의 Setup 오차의 결과를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.1161-1175
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• 2018

도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.7-13
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• 2019

일반적인 비디오 월 시스템과 달리 스마트 시티 환경에서 통합 모니터링에 사용하는 비디오 월 시스템은 다양하고 많은 영상과 이미지, 텍스트를 동시에 표시할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 동시에 모니터링 가능한 영상 개수에 제한이 없고 모니터 화면 배치를 제약 없이 구성할 수 있는 IP 기반 비디오 월 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 다수의 디스플레이 서버와 월 제어기, 영상 공급 장치로 구성되어 IP 네트워크를 통해 서로 통신한다. 디스플레이 서버는 영상 공급 장치로부터 직접 영상 스트림을 수신하고 디코딩한 후 장착된 모니터 화면에 표출하기 때문에 비디오 월 전체 화면에 더 많은 영상을 동시에 표시할 수 있다. 한 영상을 복수의 디스플레이 서버에 장착된 여러 화면에 걸쳐 표시할 때는 한 디스플레이 서버만 영상 스트림을 수신해서 IP 멀티캐스트 통신을 이용해 다른 디스플레이 서버에게 전달하는 방식을 이용해 네트워크 부하를 줄이고 영상 프레임을 동기화한다. 실험 결과, 영상 개수가 증가함에 따라 더 많은 수의 디스플레이 서버로 구성된 시스템이 더 나은 디코딩과 렌더링 성능을 보이고 디스플레이 서버를 계속 확장해도 성능 저하가 없음을 확인했다.