의료영상의 접근 용이성에 관한 대한 평가는 과거 영상의 조회 시 장기 저장장소에 있는 영상은 요청에 의해 기다렸으나, 쉽게 접근하여 자유롭게 조회 할 수 있다는 평가를 받았다. 임상적 유용성의 가치는 진료나 판독의 경우 더 많은 정보를 짧은 시간 내에 쉽게 제공받을 수 있고, 타과의 검사결과나, 진행상태, 검사주기를 파악하기에 편리하다는 평가였다. 외래 진료 시 편리성은 짧은 시간 내에 많은 환자를 대하는 진료환경에서 환자에게 제공해야 할 데이터의 긴 대기시간으로 충분히 설명하지 못하는 문제점을 해결하여, 환자와 같이 환자 본인의 의료영상을 조회하는 우수성을 인정했다. 영상관리의 용이성은 환자 개인 디지털 의료영상을 하나로 시간을 기준으로 통합 관리 할 수 있는 평가를 받았으며, 이는 과거 환자 개인의 Film 봉투와 같은 역할을 할 것이라는 결론을 얻었다. 또한 협진과 컨설팅에 있어서도 타 과의 도움을 받는데 큰 도움이 되리라는 평가이다. 마지막으로 전반적인 MIH의 선호도에 있어서도 타 프로그램과의 호환성과 조회시간 단축에 있어서 선호도를 나타내었다. 환자 개인의 의료영상을 시간별, 기간별로 나누어 조회가 가능하며, 환자의 검사 주기를 쉽게 볼 수 있어 진료에 도움이 될 것으로 사료된다.
금속성부품의 자동화 생산라인 상에서 결함검사는 통상 시스템 가격이 합리적이고 고속검사가 가능한 와전류검사(ECT, eddy current testing) 기법이 많이 사용된다. 이러한 금속성 피검사체 가운데 특별히 스플라인 샤프트(spline shaft)의 스플라인 기어부(spline gear)와 같이 표면이 고르지 못한 피검사 대상에 대하여 ECT검사를 적용할 경우 주파수 분포도가 유사하면서 동시에 상대적으로 큰 표면신호로 인해 센서로부터 획득한 원신호와 결함에 의해 발생한 신호를 분리해내기가 어렵다. 이러한 스플라인 기어부의 결함신호 검출을 용이하게 하기 위해서는 주변 잡음신호에서 결함신호만을 구분해낼 수 있는 고차필터의 구현이 필수적이고 동시에 각 생산라인과 피검사체의 상황에 따라 필터의 통과대역을 조절할 수 있어야 한다. 이러한 통과대역 조절이 가능한 고차필터 구현을 위해 디지털 방식 중 하나인 IIR (infinite impulse filter) 필터에 의한 구현방안을 검토하고, 신호검출을 위해 시스템 레벨에서 설계요소들의 최적화를 통해 결함신호검출을 시도하였다.
최근 디지털 트윈 관점의 3차원 지하공간 지도의 수요 및 유관분야의 연계 활용 요구가 증대되고 있다. 그러나 전국단위의 지반조사 자료의 방대함과 이를 활용함에 있어 공간적/추계학적 기법 적용의 불확실성으로 인해 신뢰도 높은 지역적 지반특성화 연구와 그에 따른 최적화 모델 제시에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울지역 3차원 지하공간의 공학적 지층분류를 위해 다층 퍼셉트론(MLP) 기반의 최적 학습모델을 구축하였다. 먼저, 서울지역에 분포하는 시추공별 층상구조 및 3차원 공간좌표를 표준화 서식에 따라 지반정보 데이터베이스로 구축하고 기계학습을 위한 결측치 보정, 정규화 등의 데이터 전처리를 하였다. MLP 모델의 파라미터 최적화와 정밀도 및 정확도 관련 모델 성능 평가를 통해 최적의 피팅 모델을 설계하였다. 이후 3차원 지반 공간레이어 구축을 위한 수치표고모델 기반 격자망을 구성하고, 단위격자별 MLP기반 예측모델 적용을 통한 층상구조를 결정하고 이를 가시화하였다. 구축된 3차원 지반모델은 범용적인 지구통계학적 공간보간 기법의 적용 결과 및 지질도의 표토층 성상과 비교하여 그 성능을 평가하였다.
영상 블러 제거(deblurring)는 피사체의 움직임, 카메라의 흔들림, 초점의 흐림 등으로 인해 촬영 도중 발생한 영상 블러(blur)를 제거하는 것을 목표로 한다. 최근 스마트폰이 보급되며 휴대용 디지털카메라를 들고 다니는 것이 일상인 시대가 오면서 영상 블러 제거 기술은 그 필요성을 점점 더해가고 있다. 기존의 영상 블러 제거 기술들은 전통적인 최적화 기법을 활용하여 연구되어 오다가 최근에는 딥러닝이 주목받으며 합성곱 신경망 기반의 블러 제거 방법들이 활발하게 제안되고 있다. 하지만 많은 방법들이 성능에 먼저 초점을 맞추어 개발되어 알고리즘의 속도로 인하여 현실에서 실시간 활용이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는여러 신경망 설계 기법을 활용하여 HD 영상에서도 30 FPS 이상의 실시간 구동이 가능한 딥러닝 기반 블러 제거 알고리즘을 설계하여 이를 제안한다. 또한 학습 및 추론 과정을 개선하여 속도에 별다른 영향 없이 신경망의 성능을 높이고 동시에 성능에 별다른 영향없이 신경망의 속도를 높였다. 이를 통해 최종적으로 1280×720 해상도에서 초당 33.74장의 프레임을 처리하며 실시간 동작이 가능함을 보여주었고 GoPro 데이터 세트를 기준으로 PSNR 29.79, SSIM 0.9287의 속도 대비 우수한 성능을 보여주었다.
데이터 3법과 데이터 산업법에 따라 가명정보 결합전문기관 및 데이터안심구역 시스템이 물리적으로 분리되어 운영 중이므로, 가명정보의 처리 및 활용을 원하는 중소기업 또는 스타트업 등의 사용자에게 복잡한 절차와 병목으로 인한 부담으로 작용한다. 또한, 개인정보의 유출 등을 우려한, 지나치게 엄격한 가명 처리 과정은 오히려 데이터의 품질을 훼손하는 역효과가 발생한다. 가명정보의 안전한 처리 및 활용을 위한 일련의 조치는 사용자의 편의와 데이터의 품질을 동시에 보장할 수 있도록 구성되어야 한다. 따라서 본 연구는 기존 가명정보 처리 및 활용의 문제점을 개선한 통합데이터안심구역의 프로토타입 시스템을 제시한다. 이를 위해 기존 BPR 가이드라인을 선택적으로 수정하여 새로운 워크플로우 재설계 가이드라인을 개발 및 적용하며, 핵심성능지표를 도출하여 개발된 프로토타입의 성능을 판단한다. 성능평가 결과 제시된 프로토타입은 기존의 시스템에 비해 시간적 측면에서는 약 6배, 비용적 측면에서는 1.28배, 품질적 측면에서는 1.3배의 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구는 일반 X선 검사에서 CR 시스템을 이용한 환자의 근사적 피폭 선량을 평가할 수 있는 실험적 모델을 제시하고 저선량 영역에서 의료 피폭에 대한 방어의 최적화 조건으로 환자의 선량 권고량(diagnostic reference level. DRL)을 비교하고자 하였다. 이를 위하여 기준선량계와 광자극발광선량계(optically stimulated luminescence dosimeters. OSLDs)를 이용하여 관전압(kVp) 및 관전류 노출시간의 곱(mAs)에 따른 입사표면선량(entrance surface dose. ESD)을 교차 측정하였으며 CR 시스템에서 각 노출 조건에 대한 Hounsfield unit (HU) scale을 측정하여 ESD와 HU 스케일에 대한 특성 관계를 이용하여 근사적 피폭 선량을 구하였다. 또한 임상적으로 적용 가능한지를 알기 위하여 두부, 경부, 흉부, 복부, 골반부 노출 조건으로 물 팬텀에 모사하여 피폭 선량을 구하였다. 결과적으로 두 선량계의 평균 ESD는 각각 2.10, 2.01, 1.13, 2.97, 1.95 mGy 이었으며 CR 영상에서 측정한 HU 스케일은 각각 $3,276{\pm}3.72$, $3,217{\pm}2.93$, $2,768{\pm}3.13$, $3,782{\pm}5.19$, $2,318{\pm}4.64$ 이었다. 이 때 ESD와 HU 스케일에 대한 특성 관계를 이용하여 근사적으로 구한 ESD는 각각 2.16, 2.06, 1.19, 3.05, 2.07 mGy이었으며 평균 측정값과 근사적으로 구한 ESD의 오차는 3% 미만으로 영상의학 분야의 측정 오차 5%를 감안한다면 신뢰할 수 있는 오차 범위라 할 수 있었다. 결론적으로 CR 시스템을 이용한 일반 X선 검사에서 환자의 피폭 선량을 근사적으로 평가할 수 있는 새로운 실험적 모델을 제시하였으며 CR 검사뿐 만 아니라 디지털 방사선촬영(digital radiography. DR) 시스템 및 필름-증감지 시스템에 적용 가능할 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 멜라닌과 헤모글로빈 등의 피부 색상을 구성하는 주요한 요소들을 카메라의 RGB 신호로부터 직접 계산하는 방법을 제안한다. 피부 색상의 주요한 요소들은 통상적으로 특정한 장비를 이용하여 분광 반사도를 측정하고, 측정된 빛의 일부 파장에서의 값들을 중심으로 재구성하는 방법을 사용한다. 이와 같은 방법으로 산출된 값들은 멜라닌 지수, 홍반 지수와 같은 것들이 있으며, 분광반사도 측정 장치나 다중스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 한다. 일반적인 디지털 카메라로부터 이와 같은 성분요소들에 대한 직접적인 계산방법은 찾아보기 어려우며, 독립성분 분석(Independent Component Analysis)을 이용하여 멜라닌과 헤모글로빈의 농도를 간접적으로 계산하는 방법은 제안되어 있다. 이 방법은 일정한 RGB 영상의 영역을 대상으로 하여, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 유사한 방식으로 멜라닌과 헤모글로빈의 특성벡터를 추출하고, 농도를 계산할 수 있다. 이 방법의 단점은 일정한 영역의 화소 그룹을 입력으로 이용하기 때문에 화소단위의 직접적인 계산이 어렵고, 추출된 특성벡터는 최적화 방식으로 구현하기 때문에 실행할 때마다 다른 값으로 계산되는 경향이 있다. 최종적인 계산은 특성벡터 자체를 활용하지 않고, RGB 좌표계로 다시 변환하여 멜라닌과 헤모글로빈의 성분을 나타내는 영상 형태로 결정된다. 이 방법의 단점을 개선하기 위하여 제안하는 방법은 특성벡터를 활용하여 RGB 좌표계가 아닌 특징 공간에서 멜라닌과 헤모글로빈의 성분 값을 계산하는 것과, 일반적인 디지털 카메라를 이용하여 피부색에 해당하는 분광 반사도를 계산하는 방법, 분광 반사도를 이용하여 멜라닌과 옥시헤모글로빈, 디옥시헤모글로빈, 카로티노이드 등의 피부색소를 구성하는 세부 성분들의 계산방법 등이다. 제안한 방법은 분광 반사도 측정 장치나 다중 스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 하지 않으며, 기존 방법과는 달리 화소단위의 직접적인 계산이 가능하고, 반복 실행에도 동일한 특성을 얻을 수 있다. 제안한 방법은 기존에 비하여 성능의 안정성을 나타내는 표준편차가 15% 수준으로 낮게 나타나 6배 정도의 안정적인 성능을 가진 것으로 추정된다.
준분포형 수문모형인 TOPMODEL은 산림유역의 유출량, 주 유출경로 및 수질을 공간적으로 예측하는데 많이 적용된다. TOPMODEL은 물리모형이 아니라 일종의 개념모형이며 주요 구성요소는 지형지수와 토양의 수평전달계수로 각각 지표면과 지표하 유출의 기여면적을 계산하는데 이용된다. 본 연구는 우리나라의 소규모 산림유역에서 TOPMODEL의 적용성을 검증하기 위하여 수행되었다. 시험지는 1979년부터 임업연구원에서 운용하고 있으며 서울 근교 경기도 광릉시험림에 위치해 있다. 활엽수림 유역은 임령이 약 80년, 유역면적이 22.0ha이고, 침엽수림 유역은 임령이 약 22년, 유역면적이 13.6ha이다. 관측자료는 활엽수 유역의 경우 1995년 7월과 2000년 6월에 발생한 2개 강우-유출사상이고 침엽수 유역의 경우 1995년과 1999년 7월 그리고 2000년 8월의 3개 강우-유출사상을 이용하였다. 지형지수는 $10m{\times}10m$의 수치지형도를 만들어 계산하였다. 지형지수 분포는 활엽수림 유역의 경우 2.6에서 11.1, 침엽수림 유역은 2.7에서 16.0으로 나타났다. 모형의 예측 효율성을 목적함수로 최적화한 결과 모형매개변수(m)와 유역의 평균 포화수평전달계수($lnT_0$)가 높은 민감도를 나타내었다. 매개변수의 최적값은 활엽수림 유역의 경우 m값은 0.034와 0.038 그리고 $lnT_0$값은 8.672와 9.475였으며, 침엽수 유역의 경우 m값은 0.031, 0.032, 0.033 그리고 $lnT_0$값은 5.969, 7.129, 7.575였다 이들 값을 이용하여 모의한 결과 모형의 예측 효율성은 활엽수림 0.958과 0.909 그리고 침엽수림 0.825, 0.922와 0.961로서 비교적 높게 나타났다. 강우-유출량 관측치와 모의치를 이용하여 강우-수문곡선을 작성한 결과 두 유역 모두 유출지연시간은 잘 일치하였다. 일부 강우-유출사상의 경우 총유출량과 첨두유량의 관측치와 모의치 간에 다소 차이를 보였지만 TOPMODEL은 전반적으로 10% 이하의 오차범위에서 총유출량과 첨두유량을 예측할 수 있었다. 결론적으로 TOPMODEL은 우리나라의 미계측 산림유역에서 유출량을 산정하는데 유용한 수문모형이다.
심지층 특성화 기술 확보에 필요한 자체 기기 개발의 일환으로 철재 케이싱이 설치된 시추공에도 적용가능한 공곡검층기 K-DEV를 설계하고 500 m 깊이 용 시작품을 개발하였다. K-DEV는 디지털 출력을 제공하고 이미 성능이 입증된 센서들을 장착하며, 기존에 국내에서 사용하는 윈치시스템과 호환성을 갖추도록 설계되었다. K-DEV 시작품은 외경 48.3 mm 비자성 스테인레스강 하우징을 채용했으며 실험실 내에서 20 MPa까지의 방수 시험, 그리고 1 km 깊이 시추공에 삽입하여 내구성 시험을 거쳤다. 시작품을 이용해 600 m 깊이까지의 하향 및 상향 연속 검층을 수행하여 작동의 안정성 및 자료의 반복성을 확인하였다. 철재 케이싱이 설치되어 있는 시추공내에서 방위각 결정에 필수적인 자이로 센서로 K-DEV 시작품에서는 고정밀도 MEMS 자이로스코프를 채택하였다. 여기에 가속도계 자료와 각속도 자료를 융합하고 무향 칼만 필터링(Unscented Kalman Filtering)을 통해 최적화 함으로써 정확한 궤적 추적을 수행하는 알고리듬을 고안하였다. 시험 시추공에서 K-DEV 시작품과 상업적 기기와의 비교 검층을 통해 서로 매우 근접한 결과를 얻었다. 특히, MEMS 자이로 센서의 시간에 따른 drift에 의한 오차 누적 문제는 검층 전 후에 정두에서 동일한 방향으로 위치한 정지 상태에서 측정한 자료로부터 각속도를 보정함으로써 해소될 수 있으며, 철재 케이싱이 설치된 시추공에서의 공곡검층이 나공 상태에서의 결과와 거의 동일한 궤적 추정 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 이러한 시작품 적용 결과로서 K-DEV 개발의 방법론, 시작품의 안정성 및 자료의 신뢰성을 확보하였다고 판단된다.
공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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