• 국제초고층학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.225-234
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• 2023

Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.237-250
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• 2023

본 연구에서는 UAV기반 항공사진측량에 의해 정사사진 및 DEM을 생성하고 이를 침수흔적도 제작을 위한 정밀조사에 적용하고자 하였다. 2012년 9월 제6호 태풍 산바(Sanba)의 영향으로 제방붕괴 및 내수침수 피해가 발생한 구미시 고아읍 농경지를 연구대상지역으로 선정하였다. UAV사진측량 성과의 최적 정확도를 얻기 위해 연구지역에 19점의 GCP 최적 배치상태에서 Pix4Dmapper 소프트웨어를 이용한 영상처리를 통하여 점군 데이터, DEM 및 정사영상을 생성하였다. loudCompare의 CSF Filtering를 적용하여 지면요소와 비지면요소로 point cloud를 분리한 후 GRASS GIS 소프트웨어에서 비지면요소만을 사용하여 최종적으로 보정된 DEM을 생성하였다. 최종 생성된 DEM으로부터 추출한 침수위 및 침수심 데이터와 한국국토정보공사(LX)의 공공데이터 포털사이트를 통하여 제공된 2012년 당시 같은 지역에 대한 기존 자료의 침수위 및 침수심 데이터를 비교하여 제시하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권3호
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• pp.425-434
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• 2021

Objective: To investigate the potential value of ¹⁸F-fluorodeoxyglucose (FDG) PET/CT in predicting the survival of patients with primary tracheal malignant tumors. Materials and Methods: An analysis of FDG PET/CT findings in 37 primary tracheal malignant tumor patients with a median follow-up period of 43.2 months (range, 10.8-143.2 months) was performed. Cox proportional hazards regression analyses were used to assess the associations between quantitative ¹⁸F-FDG PET/CT parameters, other clinic-pathological factors, and overall survival (OS). A risk prognosis model was established according to the independent prognostic factors identified on multivariate analysis. A survival curve determined by the Kaplan-Meier method was used to assess whether the prognosis prediction model could effectively stratify patients with different risks factors. Results: The median survival time of the 37 patients with tracheal tumors was 38.0 months, with a 95% confidence interval of 10.8 to 65.2 months. The 3-year, 5-year and 10-year survival rate were 54.1%, 43.2%, and 16.2%, respectively. The metabolic tumor volume (MTV), total lesion glycolysis (TLG), maximum standardized uptake value, age, pathological type, extension categories, and lymph node stage were included in multivariate analyses. Multivariate analysis showed MTV (p = 0.011), TLG (p = 0.020), pathological type (p = 0.037), and extension categories (p = 0.038) were independent prognostic factors for OS. Additionally, assessment of the survival curve using the Kaplan-Meier method showed that our prognosis prediction model can effectively stratify patients with different risks factors (p < 0.001). Conclusion: This study shows that ¹⁸F-FDG PET/CT can predict the survival of patients with primary tracheal malignant tumors. Patients with an MTV > 5.19, a TLG > 16.94 on PET/CT scans, squamous cell carcinoma, and non-E1 were more likely to have a reduced OS.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권3호
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• pp.173-178
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• 2024

본 논문에서는 스테레오 비전 센서를 이용한 프리팹 강구조물(PSS: Prefabricated Steel Structures)의 조립부 형상 품질 평가 기법을 소개한다. 스테레오 비전 센서를 통해 모형의 조립부 영상과 포인트 클라우드 데이터를 수집하였으며, 퍼지 기반 엣지 검출, 허프 변환 기반 원형의 볼트 홀 검출 등의 영상처리 알고리즘을 적용하여 조립부 영역의 볼트홀을 검출하였다. 영상 내 추출된 볼트홀 외곽선 위 세 점의 위치 정보에 대응되는 3차원 실세계 위치 정보를 깊이 영상으로부터 획득하였으며, 이를 기반으로 각 볼트홀의 3차원 중심 위치를 계산하였다. 통계적 기법 중 하나인 주성분 분석 알고리즘(PCA: Principal component analysis) 알고리즘을 적용함으로써 3차원 위치 정보를 대표하는 최적의 좌표축을 계산하였다. 이를 통해 센서의 설치 방향 및 위치에 따라 센서와 부재 간 평행이 아니더라도 안정적으로 볼트홀 간의 거리를 계측하도록 하였다. 각 볼트홀의 2차원 위치 정보를 기반으로 볼트홀의 순서를 정렬하였으며, 정렬된 볼트홀의 위치 정보를 바탕으로 인접한 볼트홀 간의 각 축의 거리 정보를 계산하여 조립부 볼트홀 위치 중심의 형상 품질을 분석하였다. 측정된 볼트홀 간의 거리 정보는 실제 도면의 거리 정보와의 절대오차와 상대오차를 계산하여 성능 비교를 진행하였으며, 중앙값 기준 1mm 내의 절대오차와 4% 이내의 상대오차의 계측 성능을 확인하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권1호
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• pp.77-88
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• 2022

Objective: Our study aimed to evaluate the quality of radiomics studies on brain metastases based on the radiomics quality score (RQS), Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis (TRIPOD) checklist, and the Image Biomarker Standardization Initiative (IBSI) guidelines. Materials and Methods: PubMed MEDLINE, and EMBASE were searched for articles on radiomics for evaluating brain metastases, published until February 2021. Of the 572 articles, 29 relevant original research articles were included and evaluated according to the RQS, TRIPOD checklist, and IBSI guidelines. Results: External validation was performed in only three studies (10.3%). The median RQS was 3.0 (range, -6 to 12), with a low basic adherence rate of 50.0%. The adherence rate was low in comparison to the "gold standard" (10.3%), stating the potential clinical utility (10.3%), performing the cut-off analysis (3.4%), reporting calibration statistics (6.9%), and providing open science and data (3.4%). None of the studies involved test-retest or phantom studies, prospective studies, or cost-effectiveness analyses. The overall rate of adherence to the TRIPOD checklist was 60.3% and low for reporting title (3.4%), blind assessment of outcome (0%), description of the handling of missing data (0%), and presentation of the full prediction model (0%). The majority of studies lacked pre-processing steps, with bias-field correction, isovoxel resampling, skull stripping, and gray-level discretization performed in only six (20.7%), nine (31.0%), four (3.8%), and four (13.8%) studies, respectively. Conclusion: The overall scientific and reporting quality of radiomics studies on brain metastases published during the study period was insufficient. Radiomics studies should adhere to the RQS, TRIPOD, and IBSI guidelines to facilitate the translation of radiomics into the clinical field.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권11호
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• pp.3940-3955
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• 2023

A new method of numerical simulating prediction and decontamination effect evaluation for abrasive jet decontamination to radioactively contaminated metal is proposed. Based on the Computational Fluid Dynamics and Discrete Element Model (CFD-DEM) coupled simulation model, the motion patterns and distribution of abrasives can be predicted, and the decontamination effect can be evaluated by image processing and recognition technology. The impact of three key parameters (impact distance, inlet pressure, abrasive mass flow rate) on the decontamination effect is revealed. Moreover, here are experiments of reliability verification to decontamination effect and numerical simulation methods that has been conducted. The results show that: ⁶⁰Co and other homogeneous solid solution radioactive pollutants can be removed by abrasive jet, and the average removal rate of Co exceeds 80%. It is reliable for the proposed numerical simulation and evaluation method because of the well goodness of fit between predicted value and actual values: The predicted values and actual values of the abrasive distribution diameter are Ф57 and Ф55; the total coverage rate is 26.42% and 23.50%; the average impact velocity is 81.73 m/s and 78.00 m/s. Further analysis shows that the impact distance has a significant impact on the distribution of abrasive particles on the target surface, the coverage rate of the core area increases at first, and then decreases with the increase of the impact distance of the nozzle, which reach a maximum of 14.44% at 300 mm. It is recommended to set the impact distance around 300 mm, because at this time the core area coverage of the abrasive is the largest and the impact velocity is stable at the highest speed of 81.94 m/s. The impact of the nozzle inlet pressure on the decontamination effect mainly affects the impact kinetic energy of the abrasive and has little impact on the distribution. The greater the inlet pressure, the greater the impact kinetic energy, and the stronger the decontamination ability of the abrasive. But in return, the energy consumption is higher, too. For the decontamination of radioactively contaminated metals, it is recommended to set the inlet pressure of the nozzle at around 0.6 MPa. Because most of the Co elements can be removed under this pressure. Increasing the mass and flow of abrasives appropriately can enhance the decontamination effectiveness. The total mass of abrasives per unit decontamination area is suggested to be 50 g because the core area coverage rate of the abrasive is relatively large under this condition; and the nozzle wear extent is acceptable.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.261-282
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• 2024

본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제30권2호
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• pp.147-156
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• 2024

수산자원의 지속 가능한 관리와 증대는 전 세계적으로 중요한 이슈로 부상하고 있으며, 본 연구는 이에 대응하는 한국수산자원공단의 수산자원 현존량 추정을 위한 딥러닝 기반 수산자원 증대사업 효과조사 기법 개발을 위해 구성 기술 중 하나인 어류 탐지 및 분류 모델 구축과 성능 비교를 수행하였다. 다양한 크기의 YOLOv8-Seg 모델에 어류 이미지 데이터셋을 학습한 후 각 성능평가 지표를 비교 분석하여 적용 가능한 최적의 모델을 선정하고자 하였다. 모델 구축에 사용된 자료는 총 12종의 어류로 이루어진 36,749장의 이미지와 라벨 파일로 이루어지며, 학습에는 증강을 적용하여 데이터의 다양성을 증가시켰다. 동일한 환경 및 조건에서 총 다섯 개의 YOLOv8-Seg 모델을 학습 및 검증한 결과 중간 크기의 YOLOv8m-Seg 모델이 가장 짧은 13시간 12분의 학습 시간과 mAP_50:95 0.933, 추론 속도 9.6 ms로 높은 학습 효율성과 우수한 탐지 및 분류 성능을 보였으며, 각 지표 간의 균형을 고려할 때 실시간 처리 요구사항을 충족하는 가장 효율적인 모델로 평가되었다. 이와 같은 실시간 어류 탐지 및 분류 모델을 활용하여 효율적인 수산자원 증대사업의 효과조사가 가능할 것으로 보이며, 지속적인 성능 개선 및 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권2호
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• pp.34-44
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• 2024

본 논문은 모바일 장치에 장착된 충전식 배터리의 사용 시간을 연장하기 위하여 모바일 장치에서 전력 소모 비율을 가장 많이 차지하는 센싱 시스템의 전력 소모를 최소화하는 동적 클럭 공급 제어 알고리즘과 시스템 부하 전력 안정화 알고리즘을 제안하였다. 동적 클럭 공급 제어알고리즘은 센싱 시스템의 전력을 차단할 수 있도록 회로를 구성하여 센싱하지 않는 시간에는 전력을 차단하고 센서 변화율이 낮은 상태를 인지하여 측정 주기를 조정하는 방법으로 센싱 시스템에 소모되는 전력을 감소시킬 수 있다. 시스템 부하 전력 안정화 알고리즘은 전력 소모 상태에 따라 주변 모듈의 전력을 제어하는 알고리즘으로 많은 전력을 요구하는 상황일 경우 클럭 공급을 제어하여 동작 안정화 작업을 수행한다. 실험 결과, 동적 클럭 공급 제어 알고리즘만을 적용하는 경우 센싱 시스템에서 소모되는 전력을 17% 감소시키는 효과를 확인하였고, 시스템 부하 전력 안정화 알고리즘만을 적용하는 경우 9.3%의 전력 소모를 감소시켜 영상 처리와 같은 많은 전력을 요구하는 상황에서 안정적으로 동작할 수 있었다. 두 가지 알고리즘을 모두 적용하는 경우 배터리의 전력 소모가 알고리즘을 적용하기 전보다 67% 감소하였다. 이를 통해 제안한 방법의 신뢰성을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권4호
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• pp.270-279
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• 2005

일본 문부과학성의 연구 지원하에 지뢰 탐지를 위한 GPR 시스템 개발에 관한 연구를 수행하였다. 2005 년도까지 두 종류의 새로운 지뢰탈지 GPR 시스템 원형의 개발을 완성하였으며 이를 ALIS (Advanced Landmine Imaging System)와 SAR-GPR (Synthetic Aperture Radar-Ground Penetrating Radar)이라고 명명하였다. ALIS는 금속탐지기와 GPR을 결합한 새로운 형태의 휴대용 지뢰탐지 시스템이다. 센서의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템을 장착하여 센서에 감지된 신호를 실시간으로 영상화할 수 있도록 하였으며, 센서 위치의 추적은 센서의 손잡이에 장착한 CCD 카메라만을 이용하여 가능하도록 고안하였다. 그리고 GPR과 금속탐지기 신호를 CCD 카메라에 포착된 영상에 중첩하여 동시에 영상화하도록 설계하였기 때문에 매설된 탐지 목적물을 용이하게 그리고 신뢰할 만한 수준으로 탐지하고 구별할 수 있다. 2004년 12월에 아프가니스탄에서 ALIS의 현장 검증 실험을 수행하였으며, 이를 통해 이 연구에서 개발한 시스템을 이용하여 매설된 대인지뢰를 탐지할 수 있을 뿐만 아니라 대인지뢰와 금속 파편의 구분 또한 가능함을 보였다. SAR-GPR은 이동 로보트에 장착한 지뢰탐지 시스템으로 GPR과 금속탐지기 센서로 구성된다. 다수의 송, 수신 안테나로 구성된 안테나 배열을 채택하여 개선된 신호처리 기법의 적용을 가능하며, 이를 통해 좀 더 나은 지하 영상의 획득이 가능하다. SAR-GPR에 합성개구 레이다 알고리듬을 채용함으로써 원하지 않는 클러터(clutter)신호를 억제하고 불균질도가 높은 매질 내부에 매설된 목적물을 영상화할 수 있다. SAR-GPR은 새로이 개발한 휴대용 벡터 네트워크 분석기를 이용한 스텝 주파수 레이다 시스템(stepped frequency radar system)으로 6 개의 Vivaldi 안테나와 3 개의 벡터 네트워크 분석기로 구성된다. SAR-GPR의 크기는 $30cm{\times}30cm{\times}30cm$, 중량은 17 kg 정도이며 소형 무인 차량의 로보트 팔에 장착된다. 이 시스템의 현장 적용 실험은 2005 년 3 월 일본에서 성공적으로 실시된 바 있다.