태양전지는 온실 가스 감축에 효과가 큰 기후 변화 대응 기술이다. 현재 상업화에 성공한 실리콘 태양전지의 뒤를 이어 박막 태양전지, 페로브스카이트 태양전지 등 차세대 태양전지가 가격과 효율 등을 극복하기 위하여 매우 많이 연구되고 있다. CZT(S,Se) 박막 태양전지는 차세대 태양전지의 유력 후보군인 CIGS, CdTe, 페로브스카이트 태양전지 등에 비해 범용 무독성 원소를 광흡수층으로 사용한다는 장점을 가지고 있지만 아직까지는 이들보다 효율이 낮아 상용화하기에는 많은 문제를 가지고 있다. CZT(S,Se) 박막태양전지의 기본적인 물성, 공정 등을 알아보고 고효율을 달성하는 방법에 대하여 알아보고자 한다.
최근 의료시장에 상용화된 모바일 수술 중 CT(intra-operative computed tomography, iCT)는 수술실 내 이동이 자유로울 뿐만 아니라 수술 후 즉각적인 환자 모니터링이 실시간으로 이루어져 수술 후 환자의 예후 향상과 재수술 확률을 낮출 수 있다. 이동성을 갖춘 iCT 는 편의성과 유용성이 검증되었지만, 이동시 발생될 수 있는 충돌사고의 단점이 존재한다. 따라서, iCT 의 이동시 발생할 수 있는 위험을 최소화 할 수 있는 안전장치가 요구된다. 본 연구에서는 모바일 iCT 의 구동 제어의 편의성과 안전성을 확보 할 수 있는 CT 촬영을 제어하기 위한 리모트 컨트롤러, 이동시 전방 시야를 확보하기 위한 전방 모니터링 카메라 출력, 충돌 위험을 알릴 수 있는 초음파 센서를 통합하는 임베디드 컨트롤러를 개발하고자 한다.
본 논문에서는 경량화 설계가 반영된 차량의 내구성 및 안전성을 증가시키기 위해 사용되는 구조용 접착제의 비균일적, 미도포 된 부분을 검사하기 위한 방법에 대해 제안한다. 이 방법은 차량이 조립되기 전 구조용 접착체가 균일하게 도포되지 않은 부분을 사전에 알려줌으로써 차량의 전체적인 강성을 높일 수 있어, 차량의 조립에 있어 의무화되어 가는 추세이다. 이 방법은 머신전용 카메라와 보드 기반으로 간단하게 구성이 가능하다.
간 질환은 다양한 원인에 의해서 이환되며 초기에는 이상증세가 나타나지 않아 조기 진단이 어려운 질병이다. 특히, 간 질환이 진행될수록 이상증세가 빈번히 나타날 뿐만 아니라 다양한 합병증을 동반할 수 있어 조기진단이 반드시 필요하다. 간 질환이 진행이 될수록 중증도가 높아지며 간조직 내에서는 결절(nodule) 생성 빈도가 높아진다. 간 질환을 비침습적으로 진단하기 위한 검사 방법 중 하나인 의료영상 진단에서도 간 결절과 간질환 중증도에 따라 판별이 어려운 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 본 연구에서는 간 결절에 대한 점수를 산출하여 간 질환에 대한 중증도를 판단할 수 있는 정량분석 소프트웨어를 개발하였으며 임상 간 질환 환자의 의료 영상을 분석하여 임상적 의의를 찾고자 한다.
근감소증은 영양부족, 운동량 감소 그리고 노화 등으로 정상적인 근육의 양과 근력 및 근 기능이 감소하는 질환을 말한다. 근감소증은 보편적으로 유럽 근감소증 실무그룹분석(EWGSOP)에서 정의한 측정 방법을 따른다. 본 논문에서는 근감소증 진단을 위한 영상 분할 모델을 개발하고 외부검증하는 방법에 대해서 제안한다. 우리는 CT 영상에서 L3 영역을 선별하여 자동으로 근육, 피하지방, 내장지방을 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능을 평가하기 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행하였으며, 타 병원의 데이터를 이용하여 같은 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 고찰하고 보완하고자 했다.
장신구 산업은 인건비의 비중이 높고 노동자의 역량에 따라 제품의 제작 작업 시간 및 품질의 편차가 심하다. 이에 산업계의 수요에 맞추어 실리콘 금형 표면 지름 0.75mm 홀에 이어핀을 삽입하는 공정을 자동화하기 위하여 삽입 자동화 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 이어핀 삽입 자동화시스템에서 적용할 수 있는 템플릿 매칭 방법과 관심 영역 레이블링을 통한 홀 판별 방법을 제안한다. 제안한 방법의 안정성을 확보하기 위하여 실험을 통해 최적의 매칭 방법과 이진화 기법을 적용하였으며 이어핀 홀의 좌표를 확보하여 X-Y 정밀 이송 시스템에 적용할 수 있다.
의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 인공지능 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데 국내외에서 오픈 데이터셋을 제공하고 있어 기술개발이 가속화되고 있다. 데이터셋은 지도학습을 위한 학습데이터로 라벨링 데이터를 포함하고 있어 다양한 라벨링 기능이 적용된 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 웹 애플리케이션에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, Grabcut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 이와 관련하여 라벨링 기능별 수행 결과를 근감소증 진단을 위한 영상 라벨링 수행결과와 정량분석 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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