Yeong-Gwan Im;Seul Kee Kim;Chung Man Sung;Jae-Hyung Kim
Journal of Oral Medicine and Pain
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제48권4호
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pp.181-185
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2023
We present a case report of a 52-year-old male patient who suffered head trauma in a car accident and subsequently experienced taste and smell disorders. Following the accident, the patient reported difficulty detecting salty and sour tastes and diminished olfactory perception. Neurosurgical evaluation revealed subarachnoid and subdural hemorrhages, while otolaryngology investigations revealed hyposmia-a decreased sense of smell. Upon referral to the Department of Oral Medicine, a comprehensive assessment revealed a general bilateral reduction in taste sensation, particularly ageusia for salty taste. Electric taste-detection thresholds significantly exceeded the normal ranges. Integrating our findings from neurosurgery, otolaryngology, and oral medicine resulted in a diagnosis of mixed chemosensory disorder attributed to head trauma. This case highlights the intricate interplay of alterations in taste and smell following head injury, emphasizing the significance of multidisciplinary evaluations in diagnosing mixed chemosensory disorders resulting from traumatic brain injury.
국가정책 및 사회적 여건의 변화에 따라 도시부의 교통혼잡 완화를 위한 물리적 도로 확대가 한계에 다다른 지금 혼잡 완화를 위해서는 기존 도로의 효율성을 재고하는 방안이 간구되어야한다. 또한 지능형교통체계(ITS)는 과거 루프 및 영상검지기 등을 통한 도로기반 지점검지 중심의 교통정보 수집체계에서 도로, 자동차 및 보행자간의 다양한 수집 체계를 통한 실시간 구간검지 체계 중심의 차세대 지능형교통체계(C-ITS :Co-operative ITS)로 빠르게 진화하고 있으나 현재 교차로의 운영 및 제어를 위한 교통정보의 수집방법은 지점검지체계에 국한되어 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 Hi-pass에 적용된 DSRC기술을 통해 수집이 가능한 구간정보를 이용하여 접근로의 대기행렬 길이를 산정하고 이를 활용하는 독립교차로의 실시간 신호제어모형의 개발 및 평가를 목적으로 하였다. 대기행렬길이 추정을 위해 구간검지기를 통해 수집된 개별차량의 통행시간을 이용하여 시공도 상에 4개의 좌표값을 추정하였으며 한 주기동안 추정된 좌표값들을 통해 대기행렬이 생성되는 충격파의 속도 및 대기행렬길이를 추정하였다. 실시간 신호제어를 위해 각 방향별 추정된 대기행렬길이를 통해 전체 교차로의 대기행렬길이의 합이 최소가 되는 신호시간을 산정하였으며 API 기능을 제공하는 미시적 시뮬레이션 프로그램인 VISSIM을 활용하여 총 3개의 시나리오를 평가하여 알고리즘에 의해 교차로의 대기행렬 길이의 합이 최소가 되는 신호시간의 산정이 가능함을 확인하였다.
차량 번호판 검출의 기존 연구들은 대부분 높은 성능을 얻기 위해 영상 획득 환경을 제한한다. 본 논문은 제약사항이 적은 환경에서 다양한 종류의 차량 번호판을 검출하기 위해 SIFT와 신경망을 이용한 새로운 방법을 제안한다. SIFT는 영상의 크기, 회전 변화에 불변하는 지역특징으로서 처리해야 할 환경이 고정되지 않은 경우에도 분별력이 뛰어나다. 영상에서 추출한 SIFT를 번호판 내부의 것(내부 부류)과 외부의 것(외부 부류)으로 나누어 2부류 분류기를 학습한다. 분류기는 신경망을 사용하며, 찾고자 하는 번호판의 종류를 학습 집합에 포함하는 것으로 다양한 종류의 번호판을 동일한 알고리즘으로 검출할 수 있다. 제안하는 방법은 입력 영상에서 지역특징을 추출하고 미리 학습한 분류기로 번호판 내부 부류를 가려낸다. 분류기의 성능이 높지 않더라도 분류 결과 내부 부류는 번호판 내부에 밀집하여 나타나고 번호판 외부에서는 흩어져 나타난다. 이러한 특성을 이용해 지역특징 맵을 만들고, 이 맵에서 임계값 이상인 전역 최댓값을 번호판 영역으로 검출한다. 다양한 환경에서 데이터 베이스를 수집하고 지역특징 분류와 번호판 검출 알고리즘을 실험한다. 지역특징을 분류기로 분류한 결과 정인식률은 97.1%, 정확률은 62.0%, 재현율은 50.2%를 보였다. 정인식률에 비해 정확률과 재현율은 낮았지만, 번호판 검출 결과 98.6%의 높은 검출 성능을 보였다.
선행 차량과의 상대속도에 따른 차두거리 분포에 관한 연구를 위해 연속류 도로 중 국도에 설치된 차량검지기(VDS, Vehicle Detection System)의 교통정보 수집자료를 분석하였다. 수집자료를 차선별, 방향별로 정렬하여 선행 차량과 후행 차량 사이의 속도차이인 상대속도와 검지기 통과시간 및 차량의 속도를 이용하여 차두거리를 산출하였다. 모든 시간대를 대상으로 산출된 상대속도와 차두거리의 분석을 통해 두 변수간의 관계를 분석한 결과 고르게 분포하고 있는 것으로 나타났고 동일차량군 주행에서 차두거리의 중간값은 약 40m이며, 이는 자료구축 및 분석부분에서 언급한 A~D영역을 분류함에 있어 기준이 될 수 있었다. 시간대에 따른 차두거리 분포에 대한 분석을 위해 수집된 모든 자료의 교통량을 통해 첨두교통량을 산정하고 이를 기준으로 첨두시간과 비첨두시간을 분류하여 차두거리 분포의 차이를 분석하였다. 첨두시간은 비첨두시간에 비해 상대적으로 앞 차량과의 속도 차이가 적고 차두거리가 좁은 것으로 나타났기 때문에 선행차량과 같은 주행 패턴으로 추종한다고 할 수 있고 비첨두시간는 차두거리가 상대적으로 넓은 것으로 나타났다. 이는 운전자의 행태를 나타낼 수도 있는 것으로 차두거리가 좁을수록 공격적인 운전을 하며 본인의 총 통행시간을 줄이고자 하는 욕구가 크다고 미루어 짐작할 수 있겠다. 하지만 여가통행과 비첨두시간의 경우는 첨두시간에 비해 차두거리가 넓은 것으로 미루어보아 시간적 압박이 적어 상대적으로 여유로운 운전행태를 보인다고 할 수 있겠다.
각각의 황 함유 화합물의 표준곡선을 그렸을 때, linear range의 범위는 $10^2$부터 $10^4$까지의 범위를 보였다. Dimethyl trisulfide가 가장 작은 limit of detection(LOD) 값과 가장 넓은 linear range $(10^4)$를 보이는 반면, methional은 가장 큰 LOD 값과 가장 좁은 linear range$(10^2)$를 가졌다. 각 황 함유 화학물의 분자구조와 PFPD의 황 함유 화합물 분석 원칙에 영향을 받는 것으로 사료된다. 서로 다른 세 종류의 fiber를 사용시, 미세 고체상 추출법(SPME)을 사용했을 때, CAR/PDMS fiber는 가장 좋은 추출 효율을 보였고, 반대로 PDMS/DVB fiber는 가장 낮은 효율을 나타내었다. SPME 방법을 사용하면, 시료에 포함되어 있는 6개의 황 함유 화합물들 중, 최대 5개까지 분석이 가능하였다. 그러나 본 실험에서 사용하지 않은 황 함유 화합물들도 다수 동정 되었는데, 이렇게 추출과정 중 artifacts로 생성된 황 함유 화합물들은 분석 시 오차를 작용할 수 있다. 고정상 기체추출법(SH)은 SPME와 비교했을 때 더 적은 수의 황 함유 화합물을 감지해냈다. SPME와 비교 시 SH의 추출 효율은 낮았지만, artifact로 생성되는 화합물의 수는 적었다.
고속도로에서 발생된 교통사고 지속시간은 교통혼잡에 심각한 영향을 미친다. 일반적으로, 교통사고 지속시간은 사고의 검지시간, 대응시간, 처리시간으로 구성되며, 이 중 사고의 검지 및 대응시간은 최근 스마트폰 보급률 증가로 인해 매우 감소된 것으로 추정된다. 따라서 교통사고 처리팀에 의해 수행되는 사고 처리시간의 관리는 교통사고로 인한 교통혼잡 관리에 매우 중요한 요인이 된다. 본 연구는 고속도로 교통사고 처리에 영향을 미치는 주요 인자를 파악하는 것이 목적이다. 분석을 위해 2013년 전국 30개 주요 고속도로에서 발생한 총 6,870건의 자료를 이용하였다. 고속도로 사고 처리시간에 영향을 주는 인자 분석을 위해 Cox 모형을 활용하였다. 분석결과, 13개의 변수가 교통사고 처리시간에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사고 처리시간을 증가시키는 요인은 터널에서 발생한 사고, 사망자가 발생한 사고, 사고차량수, 사고 후 상태의 상태가 전도 혹은 화재로 이어진 사고, 차량이 완파된 사고, 화물(대형) 및 트레일러 사고, 야간에 발생한 사고인 것으로 나타났다. 반면, 톨게이트에서 발생한 사고, 차-시설 사고, 승용차 사고, 종단구배가 평탄한 구간에서 발생한 사고는 다른 환경에서 발생한 사고보다 사고 처리시간을 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 고속도로에서 사고 발생 시 혼잡에 영향을 줄 수 있는 사고 처리시간의 감소 전략 수립을 위한 기반정보로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
철도차량의 대차는 열차 주행을 위한 핵심적인 장치이다. 철도차량의 대차에서 피로결함은 운행 중 기대되지 않거나 과도한 하중, 용접결함, 재료 결함 등의 다양한 요인에 의해 발생할 수 있다. 철도차량의 사고를 방지하기 위해서 차체-대차연결부의 손상을 검출하고 발생 결함에 대한 정확한 평가가 요구된다. 이러한 철도차량의 차체-대차 연결부는 초음파 비파괴 검사를 통하여 건전성을 확보하고 있으나 결함 발생에 대한 학습기법을 이용한 판정방법이 필요하다. 최근 미세한 결함이나 유사한 결함을 높은 인식율로 검출하기 위하여 딥러닝 기법에 관한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 철도차량의 차체-대차 연결부의 결함 검출능력을 위하여 용접부의 인공결함 시편에 대하여 데이터베이스 구축하였으며. 웨지형 초음파 센서를 이용하여 차체-대차 연결부에 대한 비파괴 검사를 수행하였다. 부가적으로 인적오류를 최소화하기 위하여 결함판단 학습기법인 합성곱 신경망기법(Convolutional Neural Network)을 적용하였다. 그 결과 합성곱 신경망기법 기법을 이용하여 철도차량의 차체-대차 연결 용접부의 균열을 99.98%이상 균열성 결함으로 판별할 수 있었으며 철도차량 차체-대차 연결부의 비파괴검사시 본 연구의 기술이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 동시 형광분광법과 GC/FID법을 이용하여 폐윤활유 시료 중의 PAHs를 acetonitrile 용매로 추출하여 정량분석 하였다. 동시 형광분광법을 이용하여 7종의 PAHs, 즉 acenaphthene (Ace), anthracene (Anth), benzo(a)pyrene (BaP), chrysene (Chry), phenanthrene (Phen), fluoranthrene (Fl) 및 perlyrene (Per)을 분석하였다. 이들 성분의 검정선은 모두 0.4~166 ppb(상관계수; 0.9985~0.9999)의 범위에서 직선을 보였다. 다른 8종의 PAHs를 GC법으로 분석하기 위한 검량선은 10.0 ppm 표준용액을 사용하였고, split ratio를 10에서부터 100까지 변화시킬 때에 발생되는 peak 면적을 이용하여 작성하였다. 검출감도는 동시 형광분광법이 GC법보다 적어도 100배 이상 우수하였다. 폐윤활유 시료 중의 총 PAHs 함량은 LNG(버스)와 LPG(택시)의 폐윤활유에서 각각 5.5 ng/g과 10.5 ng/g의 수준으로 검출되었으며, 가솔린을 사용하는 일반승용차, 경유를 사용하는 승합차 및 트레일러의 폐윤활에서 각각 92.2 ng/g, 92.6 ng/g 및 130.3 ng/g 등이 측정되어 경유를 사용하는 대형트레일러에서 가장 많은 양이 발생됨을 알 수 있었다.
본 연구는 영상처리 알고리즘을 활용하여 영상 기반의 카툰을 제작하는 저작 시스템인 IMToon(IMage-based carToon)을 제안한다. 제안하는 IMToon은 영상을 기반으로 하여 일반 사용자들도 쉽고 효율적으로 카툰을 구성하는 프레임들을 제작할 수 있도록 한다. 이를 위해 저작시스템을 크게 카툰 이펙터와 대화형 이야기 편집기의 두 기능으로 나누어 설계한다. 카툰 이펙터는 입력 영상을 카툰 형식의 영상으로 자동 변환하는 기능으로 영상기반 카툰 쉐이딩과 윤곽 드로잉의 단계로 진행된다. 영상기반 카툰 쉐이딩은 사용자로부터 원하는 장면의 사진을 입력으로 받아 입력 사진의 컬러 모델에서 명암 정보를 분리하고, 원하는 단계의 음영대로 단순화하여 카툰 형식의 영상으로 생성하는 방법이다. 그리고 테두리 검출을 통해 쉐이딩된 영상에 윤곽선을 적용시키는 윤곽 드로잉 단계를 거쳐 최종적으로 카툰 형식의 영상을 생성한다. 대화형 이야기 편집기는 웹툰이나 만화책과 같이 이야기를 전달하는 완성된 카툰의 한 장면을 생성하기 위하여 말풍선과 자막 등을 대화형 구조로 입력하는 기능이다. 여기에 단일 영상을 카툰방식으로 변환하는 카툰 이펙터를 비디오로 확장시켜 정지 영상 뿐 아니라 동영상에도 응용할 수 있도록 설계한다. 마지막으로 제안한 IMToon 시스템을 통해 사용자가 원하는 카툰을 영상을 기반으로 보다 쉽고 효율적으로 제작할 수 있는지 여부를 다양한 실험을 통해 확인한다.
오늘날 자동차 시장에는 다양한 IT기술이 포함된 모델들이 출시되고 있다. 대표적으로 테슬라 사의 테슬라 모델S, 구글의 무인자동차 등이 속속 등장 하고 있다. 이렇게 IT 기술이 포함된 자동차는 운전자에게 다양한 편의성을 제공하고 제공되는 편의만큼 운전자들은 다양한 혜택을 누리고 있다. 하지만 이와 반대로 전자부품의 결함이나 오류로 인해 운전자들의 안전을 위협하는 사고의 발생이 일어나고 있는 것 또한 사실이다. 이러한 사고들 가운데 자동차 급발진 사고가 존재한다. 아직까지 자동차 급발진 사고의 원인은 뚜렷하지 않으나 자기장에 의한 ECU장치가 오류를 일으켜 자동차 급발진 사고가 발생한다는 주장이 가장 신뢰 받고 있다. 하지만 한국의 경우 자동차 급발진 사고가 일어날시 자동차 제조사 측에서는 단순히 운전자의 페달 조작 미스로 인해 사고가 일어났다고 주장하는 경우가 많으며, 운전자 측에서는 그에 대해 반박할 근거가 부족해 대부분의 운전자들이 책임을 지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자동차 급발진 사고가 운전자의 페달 조작 실수인지 자동차의 장치 결함인지를 판별할 수 있도록 운전자의 페달 조작 영상을 획득하고 엑셀, 브레이크 등 제어부에 센서를 부착하여 정밀한 데이터를 획득, 저장하고 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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