• 제목/요약/키워드: Error localization

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Clinical Features, Response to Treatment, Prognosis, and Molecular Characterization in Korean Patients with Inherited Urea Cycle Defects

  • Yoo, Han-Wook;Kim, Gu-Hwan;Seo, Eul-Ju
    • 대한유전성대사질환학회지
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    • 제2권1호
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    • pp.77-79
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    • 2002
  • The urea cycle, consisting of a series of six enzymatic reactions, plays key roles to prevent the accumulation of toxic nitrogenous compound and synthesize arginine de novo. Five well characterized diseases have been described, resulting from an enzymatic defect in the biosynthesis of one of the normally expressed enzyme. This presentation will focus on two representative diseases; ornithine transcarbamylase(OTC) deficiency and citrullinemia(argininosuccinate synthetase deficiency). OTC deficiency is one of the most common inborn error of urea cycle, which is inherited in X-linked manner. We identified 17 different mutations in 20 unrelated Korean patients with OTC deficiency; L9X, R26P, R26X, T44I, R92X, G100R, R141Q, G195R, M205T, H214Y, D249G, R277W, F281S, 853 del C, R320X, V323M and 10 bp del at nt. 796-805. These mutations occur at well conserved nucleotide sequences across species or CpG hot spot. The L9X and R26X lead to the disruption of leader sequences, required for directing mitochondrial localization of the OTC precursor. Their phenotypes are severe, and neonatal onset. The G100R, R277W and V323M mutations were uniquely identified in patients with late onset OTC deficiency. The other genotypes are associated with neonatal onset. Out of 20 patients with OTC deficiency, only 6 patients are alive; two were liver transplanted, and normal in growth and development at 2, 4 years after transplantation respectively. Citrullinemia is an autosomal recessive disease, caused by the mutations in the argininosuccinate synthetase(ASS) gene. We identified in 3 major mutations in 11 unrelated Korean patients with citrullinemia; G324S, $IVS6^{-2}$ A to G, and 67 bp ins at nt 1125-1126. Among these, the 67 base pair insertion mutation is novel. The allele frequency of each mutation is; G324S(45%), IVS6-2 A to G(32%), and 67 base pair insertion(14%). All patients are diagnosed at neonatal or infantile age. Interestingly, two patients presented with stroke like episode. Out of 11 patients, 5 patients died. Among 6 patients alive, one patient was successfully liver transplanted.

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Heave 추정 기반의 레이저 거리측정기를 이용한 선행지형예측시스템 (Land Preview System Using Laser Range Finder based on Heave Estimation)

  • 김태원;김진형;김성수;고윤호
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제49권1호
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    • pp.64-73
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    • 2012
  • 본 논문에서는 heave 추정 알고리즘 기반의 레이저 거리측정기를 이용한 새로운 선행지형예측시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 선행지형예측시스템은 자율주행 차량이 앞으로 주행할 지면의 형상 정보를 얻기 위한 시스템이다. 이러한 선행지형예측시스템을 구현하기 위하여 측정 범위가 넓고 다양한 환경 조건에서 강인한 레이저 거리 측정기가 일반적으로 이용된다. 이 때 전방 지형을 생성하기 위해 차량의 현재 위치를 알아야 하는데 기존 선행지형예측시스템에서는 heave 움직임을 측정하기 위해 IMU나 가속도계와 같은 가속도 기반 센서들이 주로 이용된다. 하지만 이들 센서는 이동 로봇과 같은 저비용 차량에 사용하기에 고가이며 급 가감속이 발생하는 모바일 로봇에서 측정 오차가 증가하는 문제를 가진다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 주행계와 이전 측정된 지형 정보를 이용한 heave 추정 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이터와 실제 시스템을 이용한 다양한 지형에서 실험을 수행하고 그 결과를 확인해 봄으로써 제안된 heave 추정 알고리즘에 기반한 선행지형예측시스템을 검증하였다.

작업자 안전관리를 위한 유비쿼터스-실시간 위치추적시스템 연구 (A study of ubiquitous-RTLS system for worker safety)

  • 김영백
    • 한국통신학회논문지
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    • 제37권1C호
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    • pp.1-7
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    • 2012
  • 산업현장에서는 작업 효율을 높이기 위해 공정 과정에 자동화를 진행하고 있지만 전 공정에 자동화를 구축하기 어려운 반자동화 공간에서 작업하는 작업자들은 항상 위험에 노출되어 있다. 이러한 위험으로부터 작업자를 보호하기 위해, 본 논문에서는 Ubiquitous-Wireless Sensor Network(이하 U-WSN) 기반 위치인식 시스템을 이용한 산업현장에서의 작업자 안전관리 시스템을 연구하였다. 무선 신호를 이용하여 두 디바이스 사이의 거리를 측청하고, 3차원 삼각측량으로 작업자의 위치를 계산 할 수 있지만 무선 신호는 철과 구조물이 많은 산업현장에서는 신호의 반사, 멀티패스 등에 따라 오차가 발생하여 정확한 위치를 찾는 것에 많은 어려움이 있는 것이 현실이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 첫째, 작업현장에 적합한 원형편파 패치 안테나를 적용한 Line Of Sight(이하 LOS)에서 안테나 방사 패턴에 의해 발생 할 수 있는 오차를 개선한다. 둘째, 3차원에서 위치를 계산 할 수 있는 3차원 위치계산 방법과 필터링 알고리즘을 활용한 위치 정확도를 개선한다. 개발된 시스템은 항만부두 크레인에 적용하여 정확성 및 실효성을 검증 하였고 본 시스템은 산업현장에서 작업자의 안전에 크게 기여 할 것으로 기대된다.

척추방사선수술시 실시간 추적검사에 의한 병소목표점 위치변이 평가 (Evaluation of Real-time Target Positioning Accuracy in Spinal Radiosurgery)

  • 이동준
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제24권4호
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    • pp.290-294
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    • 2013
  • 방사선수술은 고 용량의 방사선을 병소의 목표점에 정확하게 주위의 정상조직을 보호하면서 한 번에 혹은 수 차에 거쳐 전달하는 방법이므로 병소 국재에 대한 오차의 크기는 방사선수술에 직접적인 영향을 끼치게 된다. 본 연구에서는 영상유도 국재 장비인 ExacTrac (BrainLab, Germany)을 이용한 척추방사선수술에서 병소 목표점 국재의 오차를 평가하였다. 국재 오차를 최소화 하기위하여 방사선수술 전 '환자위치 확인장치(PPVT)'를 고안하여 부가적으로 사용하였다. 실시간 목표점오차 평가를 위하여 흉추에 전이된 종양에 대한 방사선수술 8례를 대상으로 평가하였다. 그 결과 isocenter 목표점 오차는 횡단면(lateral) 축 방향, 종단면(longitudinal) 축 방향, 수직면(vertical) 축 방향으로 각각 $0.07{\pm}0.17$ mm, $0.11{\pm}0.18$ mm, $0.13{\pm}0.26$ mm이었으며 평균 공간오차는 $0.20{\pm}0.37$ mm이었다. 병소 isocenter의 회전오차(body rotation)는 종단면(longitudinal) 축 방향 $0.14{\pm}0.07^{\circ}$, 횡단면(lateral) 축 방향 $0.11{\pm}0.07^{\circ}$, 환자테이블 각 이동 $0.03{\pm}0.04^{\circ}$로 평균오차는 $0.20{\pm}0.11^{\circ}$이었다. 본 연구결과 영상유도 국재방법을 이용한 척추방사선수술에서의 병소목표점 국재 평균오차는 임상적으로 허용할 수 있는 오차범위 이내 임을 확인하였다.

De-Interlace 기법을 이용한 내시경 영상의 화질 개선 (Improvement of Endoscopic Image using De-Interlacing Technique)

  • 신동익;조민수;허수진
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제19권5호
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    • pp.469-476
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    • 1998
  • 초음파, 내시경 등의 NTSC 영상을 PC를 통해 획득하고, 고해상도의 YGA 모니터에 표시할 경우 주사변환 과정을 거치면서 치명적인 영상의 왜곡(tear-drop)이 나타난다. 본 연구에서는 이러한 왜곡을 해소하는 여러 가찌 방법을 살펴보고 실시간으로 왜곡을 보정할 수 있는 하드웨어를 PC상에서 구현하였다. 하드웨어 시스템은 De-Interlace 전용의 소자와 PCI bridge 등을 이용함으로써 고화질의 영상표현과 실시간의 영상전송이 가능하다 구현된 시스템에서 영상의 질은 눈에 띄게 향상되었으며, PC 기반의 시스템으로 구성함으로써 영상의 저장, 전송 및 텍스트의 기록 등 다양한 기능을 쉽게 구현할 수 있었다.

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사진측량과 컴퓨터비전 간의 카메라 렌즈왜곡 변환 (Conversion of Camera Lens Distortions between Photogrammetry and Computer Vision)

  • 홍송표;최한승;김의명
    • 한국측량학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.267-277
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    • 2019
  • 사진측량과 컴퓨터비전 분야는 카메라에서 촬영된 영상에서 3차원 좌표를 결정하는 것은 동일하지만 두 분야는 카메라 렌즈왜곡 모델링 방법과 카메라 좌표계의 차이점으로 인하여 서로 간에 직접적인 호환이 어렵다. 일반적으로 드론 영상의 자료처리는 컴퓨터비전 기반의 소프트웨어를 이용하여 번들블록조정을 수행한 후 지도제작을 위해서 사진측량 기반의 소프트웨어로 도화를 수행하게 된다. 이때 카메라 렌즈왜곡의 모델을 사진측량에서 사용하는 수식으로 변환해야 하는 문제에 직면하게 된다. 이에 본 연구에서는 사진측량과 컴퓨터비전에서 사용되는 좌표계와 렌즈왜곡 모델식의 차이점에 대하여 기술하고 이를 변환하는 방법론을 제안하였다. 카메라 렌즈왜곡 모델의 변환식의 검증을 위해서 먼저 렌즈왜곡이 없는 가상의 좌표에 컴퓨터비전 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 렌즈왜곡을 부여하였다. 그리고 나서 렌즈왜곡이 부여된 사진좌표를 이용하여 사진측량 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 왜곡계수를 결정한 후 사진좌표에서 렌즈왜곡을 제거하여 원래의 왜곡이 없는 가상좌표와 비교하였다. 그 결과 평균제곱근거리가 0.5픽셀 이내로 양호한 것으로 나타났다. 또한 사진측량용 렌즈왜곡 계수를 적용하여 정밀도화 가능여부를 판단하기 위해서 에피폴라 영상을 생성하였다. 생성된 에피폴라 영상에서 y-시차의 평균제곱근오차가 계산한 결과 0.3픽셀 이내로 양호하게 나타났음을 알 수 있었다.

영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발 (Development of Deep Learning Structure for Defective Pixel Detection of Next-Generation Smart LED Display Board using Imaging Device)

  • 이선구;이태윤;이승호
    • 전기전자학회논문지
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    • 제27권3호
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    • pp.345-349
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    • 2023
  • 본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.

음향 인텐시티 기반 다채널 센서 모듈을 이용한 배관 누설 소음 탐지 (Leakage noise detection using a multi-channel sensor module based on acoustic intensity)

  • 유현빈;우정한;서윤호;김상렬
    • 한국음향학회지
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    • 제43권4호
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    • pp.414-421
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    • 2024
  • 본 논문에서는 누설에 의한 플랜트 대형사고 방지를 위한 기술로써, 다채널 음향 센서 모듈을 활용해 잔향 및 반향 영향이 큰 환경에서 배관 누설 소음을 탐지할 수 있는 시스템을 설계하고 검증한다. 정사면체 형태로 배열한 4채널 마이크로폰을 하나의 센서 모듈로 설계해, 3차원 음향 인텐시티 벡터를 측정한다. 잔향 및 반향 영향이 큰 환경에서는 센서 모듈 각각의 인텐시티 벡터 측정 오차가 평균적으로 증가하기 때문에, 다수의 센서 모듈을 현장에 배치하여 실제 음원 위치를 추정해야 한다. 따라서, 여러 쌍의 센서 모듈로부터 얻은 3차원 벡터 간 교점을 이용해 음원이 위치한 지점들을 추정해내고, 해당 지점들 중 이상치(예, 반사의 영향으로 현장 외부로 추정된 지점, 주변 구조물에 의한 회절 영향으로 평균 지점에서 먼 지점으로 추정된 지점 등)를 검출해 제외하는 알고리즘을 제안하였다. 현장의 도면상에 누설음 추정 위치 좌표를 1 s 이내에 가시화해 실시간으로 누설음이 발생한 위치를 발견해 즉각적인 대응이 가능한 시스템을 구성하고 검증한다. 본 연구는 대형 플랜트의 사고 대응 능력 향상 및 안전성 확보에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

인공신경회로망을 이용한 F-18-FDG 뇌 PET의 간질원인병소 자동해석 (Automatic Interpretation of Epileptogenic Zones in F-18-FDG Brain PET using Artificial Neural Network)

  • 이재성;김석기;이명철;박광석;이동수
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제19권5호
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    • pp.455-468
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    • 1998
  • 이 연구에서는 간질 환자의 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 공간정규화 기법으로 표준지도 위에 정규화한 후 표준지도의 해부학적 위치 정보를 이용하여 뇌기능영상의 영역을 자동적으로 분할하고 각 해부학적 위치의 F-18-FDG 섭취율을 추출하였다. 뇌 각 영역의 F-18-FDG 섭취율을 데이터베이스화한 것을 입력으로 하는 인공신경회로망을 구성하고 학습시켜 핵의학 전문의가 판독한 결과와 얼마나 일치되는지를 분석하였다. 핵의학 전문의 2명이 좌측측두엽간질(112명), 우측측두엽간질(81명) 혹은 정상(64명)으로 판독한 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 대상으로, 학습의 치우침을 줄이기 위해 각 질환 군에서 동일한 수(40명)를 선택하여 학습군을 구성하고 학습군을 제외한 정상 24명, 좌측측두엽간질 72명, 우측 측두엽간질 41명의 F-18-FDG PET을 시험군으로 하였다. 모든 영상을 SPM76을 이용하여 MNI 표준지도 위에 공간정규화하고 전체 뇌영역의 평균 계수를 100으로 정규화하였다. 영역 분할 프로그램을 개발하여 표준지도를 34개 영역으로 분할하고 모든 영상에서 각 뇌영역엔 대한 평균 계수를 추출하였다. 비선형 패턴분류에 효과적인 다층퍼셉트론 신경회로망 모델을 써서 오류역전파 알고리즘으로 학습시켰다. 한 층의 은닉층을 부여하고 은닉층의 뉴런 수를 5개부터 차츰 늘려가며 최적의 개수를 선택하였다. 초기 가중치와 바이어스 값은 무작위 값을 갖게 하였다. 출력단은 세 개의 뉴런을 갖고 각 뉴런은 입력이 정상이면 [1 0 0], 좌측측두엽간질이면 [0 1 0], 우측측두엽간질이면 [0 1 0]의 값을 탐 값으로 하였다. 뉴런의 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 입력단은 17개의 뉴런으로 구성하고 서로 마주보는 뇌영역의 계수 타이(오른쪽-왼쪽)를 입력으로 하였다 회로망의 학습 횟수를 10,000번으로 제한하여 오타의 허용치를 1로 설정하고 학습 횟수가 넘거나 오차가 허용치보다 작을 때 학습을 중단하게 하였다. 모멘텀과 적응형 학습율을 사용하여 신경회로망의 성능을 향상시키고 학습 속도를 빠르게 하였다. 모든 PET 영상에서 성공적으로 공간정규화 파라메터를 추출하여 표준지도에 정규화할 수 있었다 다층퍼셉트론 모델을 기반으로 한 인공신경회로망으로 27개의 은닉층 뉴런을 사용했을 때 최적의 결과를 얻을 수 있었다. 학습군에 대해서 1508번의 반복 학습을 시킨 결과 오차율 0%인 신경 회로망을 얻었으며 시험군에 대해 적용한 결과 전문가의 판독결과와 80.3%의 일치율을 보였다. 은닉층의 뉴런 수가 10개나 30개인 경우에도 학습군에 대해 오타율 0%인 신경회로망을 얻을 수 있었으며 이때의 시험군에 대한 일치율 역시 75∼80%의 값을 보였다.

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