• 전산구조공학
• /
• 제9권3호
• /
• pp.145-155
• /
• 1996

이 논문은 평면 상의 영역 경계와 조절선(control curve)에 맞추어서 요소망을 자동 생성하는 알고리즘을 제시하는데 목적이 있다. 여기서 제안하는 알고리즘은 요소망 생성 영역의 경계와 조절선들을 하나의 수퍼 루프(super loop)로 연결하고, 루프(loop)위에 있는 두 절점을 연결하는 최소벌점(minimum penalty)의 경로를 따라서 순환적으로 분할하여 요소를 생성하는 기법에 바탕을 두고 있다. 이 방법은 요소망 생성영역의 형상에 제한이 없으며, 모든 과정을 쉽게 자동화 할 수 있기 때문에 복잡한 영역의 요소망을 최소한의 사용자 개입을 통해서 간편하게 처리할 수 있는 프로그램으로 쉽게 이행할 수 있다. 이 알고리즘은 곡면 요소망 생성이나, 적응적 요소망 생성등에 쉽게 확장하여 적용할 수 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제16권2호
• /
• pp.50-58
• /
• 2024

Body temperature plays an important role in medicine, some diseases are characterized by changes in human body temperature. Monitoring body temperature also allows doctors to monitor the effectiveness of medical treatments. Accurate body temperature measurement is key to detecting fevers, especially fevers related to infection with the SARS-CoV-2 virus that caused the recent Covid-19 pandemic in the world. The solution of measuring body temperature using a thermal camera is fast but has a high cost and is not suitable for some organizations with difficult economic conditions today. Use a medical thermometer to measure body temperature directly for a slow rate, making it easier to spread disease from person to person. In this paper, we propose a completely automatic body temperature measurement system that can adjust the height according to the person taking the measurement, has a measurement logging system and is monitored via the internet. Experimental results show that the proposed method has successfully created a fully automatic human body measurement system. Furthermore, this research also helps the school's scientists and students gain more knowledge and experience to apply Internet of Things technology in real life.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.114-116
• /
• 1989

A method has been proposed for the fully automatic detection of left ventricular endocardial boundary in 2D short axis echocardiogram using geometric model. The procedure has the following three distinct stages. First, the initial center is estimated by the initial center estimation algorithm which is applied to decimated image. Second, the center estimation algorithm is applied to original image and then best-fit elliptic model estimation is processed. Third, best-fit boundary is detected by the cost function which is based on the best-fit elliptic model. The proposed method shows effective result without manual intervention by a human operator.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
• /
• 대한의용생체공학회 1996년도 추계학술대회
• /
• pp.155-156
• /
• 1996

The intercommissural(AC-PC) line is automatically detected for HR and PET images. With the detected AC-PC lines from MR and PET images, fully non-iterative automatic co- registration is accomplished. It provides a new automated method for image co-registration.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.542-551
• /
• 2000

본 논문에서는 MR 영상의 3차원 가시화 및 분석을 위한 단일 채널 MR 영상의 자동 뇌영역 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 4단계의 2차원 및 3차원 처리에 의하여 뇌윤곽을 찾아낸다. 1,2단계에서는 곡선 적합을 이용한 자동 문턱치화에 의하여 머리마스크와 초기 뇌마스크를 생성한다. 3단계에서 입방보간으로 초기 뇌마스크의 3차원 볼륨을 생성하여 형태학적 연산, 연결부위 레이블링에 의하여 중기 뇌마스크를 생성한다. 최종적으로 곡선 적합에 의한 자동 문턱치화를 이용하여 뇌마스크를 정련한다. 제안한 알고리즘은 영상의 슬라이스 방향을 고려할 필요가 없고 영상이 뇌 전체를 포함하지 않아도 되며, T1, T2, PD, SPGR등 다양한 종류의 MR 영상의 자동적인 뇌영역의 분할에 유용하다. 실험에서 20세트 MR 영상에 대하여 수동분할을 기준으로 0.97 이상의 유지도를 보였다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제44권1호
• /
• pp.79-84
• /
• 2007

본 논문에서는 자동 크기 조절 회로 (Automatic Level Controller_ALC)와 switched LC tank를 이용한 집적화된 저위상 잡음 다중 대역 CMOS 전압 제어 발진기를 제안하였다. 제안된 전압 제어 발진기는 0.13-um CMOS 공정으로 설계되었다. Switched LC tank는 MOS 스위치를 이용하여 스위칭되는 한 쌍의 캐패시터와 두 쌍의 인덕터로 설계되었다. 이 구조를 이용하여 4개의 대역 (2.986 ${\sim}$ 3.161, 3.488 ${\sim}$ 3.763, 4.736 ${\sim}$ 5.093, 그리고 5.35 ${\sim}$ 5.887 GHz) 동작이 하나의 전압 제어 발진기를 통하여 이루어졌다. 1.2 V의 공급 전압을 갖는 전압 제어 발진기는 각각 2.986 GHz에서 -118.105 dBc/Hz @ 1 MHz, 5.887 GHz에서 -113.777 dBc/Hz @ 1 MHz의 위상 잡음을 갖는다. 줄어든 위상 잡음은 가장 넓은 주파수 조절 범위인 2.986 ${\sim}$ 5.887 GHz에서 대략 -1 ${\sim}$ -3 dBc/Hz @ 1 MHz이다. 전압 제어 발진기는 전체 주파수 대역에서 4.2 mW ${\sim}$ 5.4 mW의 전력을 소모한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제9권2호
• /
• pp.37-44
• /
• 2020

본 논문에서는 딥 러닝 기반의 전-자동 심장 분할 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 딥 러닝 모델은 기존 U-Net에 residual recurrent convolutional block과 residual multi-dilated convolutional block을 삽입하여 성능을 개선한 모델이다. 모델의 성능은 테스트 데이터 세트를 전-자동 분할한 결과와 영상의학 전문가의 수동 분할 결과를 비교하여 분석하였다. CT 영상에서 평균 96.88%의 DSC, 95.60%의 precision과 97.00%의 recall 결과를 얻었다. 분할된 영상은 3차원 볼륨 렌더링 기법을 적용하여 시각화한 후 관찰하여 분석할 수 있었다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다양한 심장 하부 구조를 분할하기에 효과적인 것을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 전문의 또는 방사선사의 임상적 보조역할을 수행할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제39권3호
• /
• pp.399-407
• /
• 2019

대한민국에서 건설업은 타 업종들과 비교하여 안전사고의 위험성이 가장 높게 나타난다. 따라서 건설업 내 안전성 향상을 도모하기 위해 여러 연구가 예전부터 진행이 되어 왔고, 본 연구에선 건설현장 영상 데이터를 기반으로 물체 탐지 및 분류 알고리즘을 이용해서 효과적인 안전모 자동탐지 시스템을 구축하여 건설현장 노동자들의 안전성 향상에 기여하고자 한다. 본 연구에서 사용된 알고리즘은 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 물체 탐지 및 분류 알고리즘인 Region-based Fully Convolutional Networks (R-FCN)이고 이를 Transfer Learning 기법을 사용하여 딥러닝을 실시하였다. ImageNet에서 수집한 1089장의 사람과 안전모가 포함된 영상으로 학습을 시행하였고 그 결과, 사람과 안전모의 mean Average Precision (mAP)은 각각 0.86, 0.83로 측정되었다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
• /
• 제17권1호
• /
• pp.37-43
• /
• 2020

An intelligent excavator can be divided into Machine Guidance (MG), semi-automatic, and unmanned by technology. The MG technology excavator is equipped with a tilt sensor on each link of the excavator and a GPS is installed on the excavator body to inform the user of the position of the excavator bucket end. Machine control (MC) technology that assists the user's work can be divided into semi-automatic and fully automatic technology. The semi-automatic MC equipment has already been commercialized by Komatsu and Caterpillar. The MC excavator is equipped with an electro-hydraulic system, sensors and controllers to control the excavator bucket end according to the user's needs. In this study, the semi-automated excavator modified based on manual excavator, is equipped with an electro-hydraulic system, a controller system, multi-sensors and a control algorithm is developed to assist in excavation work such as leveling and grading. By applying the developed technology, it was possible to confirm productivity improvement compared to manual digging and leveling work. In the future, further research to improve the accuracy of the hydraulic precision control and collaborative work with heterogeneous construction equipment such as dump truck and automated collaboration tasks technology could be developed.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.115-122
• /
• 2013

최근 의료영상을 이용한 질병 진단법에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 관절경화증은 경동맥의 동맥을 좁게 하여 뇌로 들어가는 혈류의 일부 또는 전체를 차단하는 원인이 된다. 뇌로 흘러가는 혈류가 차단되는 경우 심각한 뇌졸중을 야기하기도 한다. 만일 초기에 경동맥 플라크를 발견하고 이를 치료하면 심각한 뇌졸중을 예방할 수 있다. 본 논문에서는 경동맥의 동맥 초음파 영상에서 경동맥 플라크를 쉽게 발견하기 위한 능동적 윤곽선 추출기법에 기반을 둔 자동 분할기법을 제안한다. 실험에서 사용되는 초음파 영상은 자동 분할기법을 적용하기 전에 적절히 정렬되어있다고 가정한다. 경동맥의 동맥 초음파 영상에 대하여 스네이크 모델을 이용하여 자동분할 방법과 수동분할 방법을 질적 비교한 결과 제안된 방법이 성공적으로 적용되었음을 보여준다. 실험결과 제안된 방법은 방사선사들이 플라크를 쉽게 찾는데 도움을 줄 수 있는 자동화 방법이 될 것으로 예상된다.