• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.141-148
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• 2021

일부 네거리나 혼잡도로에서 특정 시간대에 행인이 많고 도로가 막혀서 발생하는 교통사고가 적지 않다. 특히 인근에 학교교차로가 있어 바쁜 시간에 학생들의 교통안전을 지키는 것이 중요하다. 과거에는 교통 신호등을 설 계 했을 때 행인의 안전성을 고려하지 않고 자동차 인식과 교통 최적화에 대하여 연구 했다. 행인, 특히 학생들의 안전을 확보하는 전제에서 가능한 한 도로의 소통을 유지하는 것이 본 연구의 중점적인 연구 방향이다. 본 연구는 사람, 오토바이, 자전거, 자동차, 버스의 식별문제를 중점적으로 연구할 것이다. 조사와 비교를 통해 본 연구는 YOLO v4 네트워크로 목표물의 위치와 수량을 식별하는 것을 제시한다. YOLO v4는 작은 목표물의 식별 능력이 강하고 정밀도가 높으며 처리속도가 빠르다는 특징을 가지고 있으며, 데이터 수집 대상을 설정하여 이미지 집합을 훈련하고 테스트 한다. 움직이는 영상에서 목표물의 정확도, 실수율과 누락율에 대한 통계를 사용하여, 본 연구에서 훈련된 네트워크는 움직이는 이미지 속의 사람, 오토바이, 자전거, 자동차와 버스를 정확하게 식별 할 수 있다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권4호
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• pp.67-74
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• 2023

최근 미래의 운송시스템으로 도심교통항공(Urban Aircraft Mobility)이 주목받고 있으며 소형 드론도 다양한 산업에서 역할을 하고 있다. 다양한 종류의 항공 시스템 고장은 추락으로 막대한 재산 및 인명 피해로 이어질 수 있다. 항공 시스템이 많이 활용되는 무기체계에서도 고장은 임무 실패의 결과를 유발한다. 본 논문에서는 항공 시스템의 이상(Anomaly)을 탐지하여 개발 및 생산 간 시스템의 신뢰도를 높이고 운용 중 사고를 예방할 수 있도록 딥러닝 기술을 활용한 이상 탐지 모델을 연구했다. 모델 훈련 및 평가 데이터로 극저온 환경에서 시스템의 전류 데이터를 활용하였으며 이미지 인식에 많이 활용되는 딥러닝 기법 합성곱 신경망(CNN; Convolutional Neural Network)을 활용하여 딥러닝 네트워크를 구현했다. 시험 대상 시스템은 극저온 환경에서 다양한 형태의 고장이 유발되었고 전륫값의 특이점이 나타났다. 시스템 정상 및 고장 데이터를 활용하여 모델을 훈련 시키고 평가한 결과 98% 이상의 재현율(Recall)로 이상 탐지하는 것을 확인했다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.835-841
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• 2023

팬텀모델에서 이중에너지 전산화단츨촬영(DECT)를 이용한 요로결석의 성분분석을 통해 임상적 유용성에 대해 알아보고자 한다. 17명의 환자로부터 요로결석을 추출하여, 작은 플라스틱 병(Plastic Bottle) 안에 각각의 요로결석을 삽입한 후, 인체와 비슷한 돈육을 이용하여 실험팬텀을 제작하였다. 640-Slice MSCT(Auquilion ONE, Toshiba Medical Center, Japan)의 이중에너지 방식에서 Volume scan 방식을 사용하여 촬영하였고, 얻어진 두 가지의 영상을 Dual-energy software("DE stone Analysis" software version 4.3, Toshiba)에서 요산석과 비요산석의 성분분석하고 HU값을 각각 측정하였다. 요로결석의 성분은 전체 17개의 요로결석 중에서 요산석은 6개(35.29%)였고, 비요산석은 11개(64.71%)로 나타났다. 요산석의 경우 135kV는 348.87±166.37, 100kV는 345.33±151.18, 80kV는 337.94±172.77로 나타났고, 비요산석의 경우 135kV는 551.93±297.09, 100kV는 747.04±351.31, 80kV는 958.19±424.72로 나타났다. 80kV에서는 요산석과 비요산석의 HU값의 차이가 통계적으로 유의한 차이를 보였고(P<0.05), 비요산석의 경우에 80kV와 135kV의 HU값은 통계적의 유의한 차이를 보였다(P<0.05). 시술 후 적출된 요로결석을 이용한 팬텀실험연구에서는 DECT를 이용하여 에너지에 따라 서로 다르게 변화하는 HU값의 차이로 요산석과 비요산석을 구분할 수 있었다. 향후, 이중에너지에 대한 연구와 재구성방법의 연구가 진행된다면, 요로결석의 치료에 DECT가 유용할 것으로 기대된다.

• 대한치과교정학회지
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• 제54권1호
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• pp.48-58
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• 2024

Objective: To quantify the effects of midline-related landmark identification on midline deviation measurements in posteroanterior (PA) cephalograms using a cascaded convolutional neural network (CNN). Methods: A total of 2,903 PA cephalogram images obtained from 9 university hospitals were divided into training, internal validation, and test sets (n = 2,150, 376, and 377). As the gold standard, 2 orthodontic professors marked the bilateral landmarks, including the frontozygomatic suture point and latero-orbitale (LO), and the midline landmarks, including the crista galli, anterior nasal spine (ANS), upper dental midpoint (UDM), lower dental midpoint (LDM), and menton (Me). For the test, Examiner-1 and Examiner-2 (3-year and 1-year orthodontic residents) and the Cascaded-CNN models marked the landmarks. After point-to-point errors of landmark identification, the successful detection rate (SDR) and distance and direction of the midline landmark deviation from the midsagittal line (ANS-mid, UDM-mid, LDM-mid, and Me-mid) were measured, and statistical analysis was performed. Results: The cascaded-CNN algorithm showed a clinically acceptable level of point-to-point error (1.26 mm vs. 1.57 mm in Examiner-1 and 1.75 mm in Examiner-2). The average SDR within the 2 mm range was 83.2%, with high accuracy at the LO (right, 96.9%; left, 97.1%), and UDM (96.9%). The absolute measurement errors were less than 1 mm for ANS-mid, UDM-mid, and LDM-mid compared with the gold standard. Conclusions: The cascaded-CNN model may be considered an effective tool for the auto-identification of midline landmarks and quantification of midline deviation in PA cephalograms of adult patients, regardless of variations in the image acquisition method.

• 대한방사선치료학회지
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• 제28권2호
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• pp.161-169
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• 2016

목 적 : 전립선암 방사선치료에서 방광과 직장의 체적변화에 따른 전립선의 위치 및 모양변화를 파악하여 이들 변화가 표적체적에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 대상 및 방법 : 본원 전립선암 protocol에 따라 방사선치료를 시행한 환자 6명을 대상으로 후향적 영상자료분석 및 윤곽설정을 시행하였다. 설계용 computed tomography (pCT)와 분할치료 시 획득된 cone-beam CT (CBCT)를 이용하여 전립선, 방광, 그리고 직장의 윤곽을 설정(contouring)하였다. 두 영상자료의 골격구조 기반 조사영역맞춤을 통해 전립선의 위치변화를 관찰하였으며, 전립선의 위치변화, 모양변형, 그리고 크기변화를 종합적으로 분석하기 위해 Dice similarity coefficient(DSC)를 이용하였다. 결 과 : 전립선의 체적은 pCT에서 평균 37.2cm3 로 측정되었으며 약 5% 이내의 크기변화를 나타내었고, 전립선의 DSC는 평균 89.9%로 환자마다 다양한 분포양상이 관측되었다. 방광의 체적변화에 따른 전립선의 DSC 변화를 상관분석한 결과 관련성을 찾을 수 없었지만(r=-0.084,p=0.268), 방광체적의 증감에 따른 층화분석 시 방광의 체적이 증가한 경우에서 DSC 와 방광변화량 간에 통계적으로 유의한 음의 상관관계를 관찰할 수 있었다(r=-0.230,p=0.049). 직장의 체적변화에 따른 전립선의 DSC 변화를 분석한 결과 직장의 체적변화가 증가함에 따라 DSC가 감소하는 것으로 나타났다(r=-0.162,p=0.032). 직장체적에 대한 층화분석에서는 체적이 pCT보다 증가한 경우에 강한 상관관계를 나타내었다 (r=-0.240,p=0.020). 결 론 : 방광과 직장의 체적을 일정하게 유지하는 것이 치료의 정확도를 보장하는 것은 아닌 것으로 나타났다. 따라서 전립선암의 방사선치료 시 CBCT를 이용한 연조직 기반의 조사영역맞춤이 중요하며, 직장풍선(rectal balloon) 등을 이용한 체적관리가 치료정확도를 유지하는데 역할을 할 것으로 사료된다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제12권1호
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• pp.27-31
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• 1994

종양의 조직학적 형태에 따라 또 같은 조직의 종양에서도 각 환자에 따라 방사선 치료에 대한 반응 정도에는 많은 차이가 관찰된다. 이러한 방사선 감수성을 예측하는 한 방법으로 각 환자에서 떼어낸 종양조직을 일차 배양하여 방사선 조사에 의한 세포 생존 곡선을 구한뒤 2Gy에서의 생존(SF2)을 얻었다. 방사선 치료가 계획된 두경부 종양과 자궁경부암 환자의 종양 조직을 얻어 기계적인 방법으로 미세절편으로 만든 후 collagenase type IV와 2시간 배양하여 단일 종양세포 혼탁액을 얻었다. Cell adhesive matix로 전처리된 24 well plate에 각 well당 일정수의 세포를 넣어 24시간 배양한뒤 각 열에 0, 1, 2, 3, 4. 6Gy의 방사선을 조사하였다. 13일간 배양후 crystal violet으로 염색한뒤 image analysis system을 이용하여 각 well의 광학밀도를 측정하여 세포 생존을 구한다. Linear quadratic model에 의한 생존 곡선을 얻은 뒤 2Gy에서의 생존율을 구하였다. 배양된 세포가 편평상 피암세포임을 확인하기 위하여 cytokeratin과 epithelial monoclonal 항체를 이용한 Immunocytochemical 염색을 하여 형광 현미경으로 관찰하였다. 5명의 두경부종양 환자와 20명의 자궁경부암 환자의 종양조직을 얻어 실험하여 15명(60$ \% $) 종양의 2Gy 생존을 얻는데 성공하였다. 10명의 일차 배양 실패의 원인은 단일 종양세포 혼탁액에 종양세포가 너무 적었거나 세포 이식후 배양이 잘 자라지 않은 것으로 판정되었다. 15편평 상피암 세포의 SF2의 평균은 0.55$\pm$0.17이었으며 범위는 0.20에서 0.79까지로 같은 편평상피암이라도 각 환자에 따라 SF2 간에 큰 차이를 보이는 것을 알 수 있었다. 이상에서 같은 부위에 생긴 같은 조직 유형의 종양이라도 각 환자마다 SF2 값의 차이가 큰 것으로 보아 방사선 치료의 효과를 예측할 수 있는 한 인자로 SF2 값을 이용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한핵의학회지
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• 제32권4호
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• pp.382-390
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• 1998

목적 : 이 연구의 목적은 SPECT 영상의 감쇠와 산란 현상을 보정하고 실제 임상 환경에서 상용하는 영상과 비교하여 그 효과를 평가하는 것이다. 그리고, 정확도가 개선된 영상에서 방사능양을 도출하여 SPECT 영상의 절대적인 정량화를 검증하는 것이다. 대상 및 방법: 직경이 20.0 cm인 원통형 팬톰에 삽입물로써 체적 25 ml의 폴리에틸렌 병을 6개 배치하고 배후와 다양한 비율을 이루도록 Tc-99m을 주입하였다. SPECT 기기로는 Trionix Triad xlt 20을 사용하였고 광피크 윈도 $126{\sim}154keV$, 산란 윈도 $101{\sim}123keV$에서 데이터를 얻었다. 이중에너지윈도(DEW) 방법과 Chang 방법을 사용하여 산란 및 감쇠 효과를 보정한 영상(SC+AC), 임상적으로 통용되고 있는 Chang 방법만을 사용하여 감쇠 효과를 보정한 영상(AC), 보정을 거치지 않은 영상(NONE)을 얻었다. SPECT 영상을 정량적으로 분석하기 위해 삽입물 대 배후의 방사능비(T/B), 영상대비, 절대방사능을 구하여 참값과 비교하였다. 결과: 관심영역 분석을 통한 T/B는 참값에 대하여 SC+AC 영상은 $1{\sim}20%$의 차이를 보였고 AC의 $24{\sim}37%$와 NONE의 $12{\sim}32%$에 비하여 개선되었다. 또한 SC+AC에서 영상 대비는 참값 1에 대하여 0.92로써 AC의 0.77, NONE의 0,80에 비하여 향상되었다. SPECT 영상에서 얻은 절대방사능 값은 SC+AC 영상이 참값에 대하여 $1{\sim}11%$의 오차를 나타냈으나, AC의 $22{\sim}47%$, NONE의 $2{\sim}16%$에 비하여 정확하였다. 그리고 대상물이 10.0 cm의 심부에 있을 때 절대방사능 값은 SC+AC에서 24%의 감소, AC에서 10%의 증가, NONE에서 40%의 감소를 보였다. 결론: 이 연구에서 사용한 DEW와 Chang방법에 의한 산란 및 감쇠 보정은 임상에 쉽게 적용할 수 있으며, 삽입물 대 배후의 방사능비와 영상 대비를 개선하였고 절대방사능을 정확하게 산출할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.518-528
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• 2014

본 논문에서는 4차원 시공간 (4D-ST, [x,y,z,t]) 특징을 이용하여 행동 방향을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 4차원 시공간 특징점 (4D-STIPs, [x,y,z,t])을 제안하였고, 이는 여러 다른 뷰에서 촬영한 이미지들로부터 복원된 3차원 공간 (3D-S, [x,y,z]) 볼륨으로부터 계산된다. 3차원 공간정보를 갖고 있는 3D-S 볼륨과 4D-STIPs는 2차원 공간 (2D-S, [x,y]) 뷰로 사영을 하여 임의의 2D-S 뷰에서의 특징을 생성해 낼 수 있다. 이 때, 사영 방향을 결정 할 수 있으므로, 학습 시 방향에 대한 정보를 포함하여 행동 방향을 인식 할 수 있다. 행동 방향을 인식하는 과정은 두 단계로 나눌 수 있는데, 우선 어떤 행동인지를 인식하고 그 후, 방향 정보를 이용하여 최종적으로 행동 방향을 인식한다. 행동 인식과 방향 인식을 위해, 사영된 3D-S 볼륨과 4D-STIPs은 각각 움직이는 부분과 움직이지 않는 부분에 대한 정보를 담고 있는 motion history images (MHIs)와 non-motion history images (NMHIs)로 구성된다. 이러한 특징들은 행동 인식을 위해, 방향 정보에 상관없이 같은 행동이면 같은 클래스로 분류되어 support vector data description (SVDD) 분류기로 학습되고, support vector domain density description (SVDDD)을 이용하여 인식된다. 인식된 행동에서 최종적으로 방향을 인식하기 위해 각 행동을 방향 클래스로 분류하여 SVDD 분류기로 학습하고 SVDDD로 인식한다. 제안된 방법의 성능을 보이기 위해서 INRIA Xmas Motion Acquisition Sequences (IXMAS) 데이터셋에서 제공하는 3D-S 볼륨을 사용하여 학습을 하고, 행동 방향 인식 실험이 가능한 SNU 데이터셋을 구축하여 인식 실험을 하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권2호
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• pp.91-98
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• 2012

방사선치료 중 내부 장기의 움직임을 확인하고 이를 보정하는 것은 움직이는 종양에 정확히 방사선을 조사하는데 매우 중요한 역할을 한다. 실제 치료 중 획득한 연속촬영 전자조사 문(cine EPID) 영상을 이용해 치료 중 내부 장기 움직임을 추적하는 오프라인 기반 분석 시스템(IMVS, Internal-organ Motion Verification System using cine EPID)을 개발하였고 모형을 이용하여 개발된 시스템의 정확도와 유용성을 평가했다. IMVS는 cine EPID영상을 이용한 내부 장기 움직임 추적을 위해 내부 표지자를 이용한 유형 정합 알고리즘을 이용했다. 시스템의 성능평가를 위해 폐와 폐 종양을 묘사한 인체 모형과 이를 상하(SI, superior-inferior)방향으로 직선 운동시키는 구동 장치와 제어 프로그램을 고안했다. 모형을 4초 주기로 2 cm 직선 운동 시키면서 10 MV X선으로 3.3 fps, 6.6 fps속도로 cine EPID 영상($1,024{\times}768$ 해상도)를 획득했다. 획득된 cine EPID 영상은 IMVS를 이용하여 표적의 움직임을 추적하고 기존 외부 표지자를 이용한 비디오 영상 기반 추적시스템(RPM, Real-time Position Management, Varian, USA)으로부터 얻은 결과와 비교했다. 정량적 평가를 위해 두 시스템으로부터 움직임의 평균 주기(Peak-To-Peak), 진폭과 패턴(RMS, Root Mean Square)을 측정하여 비교했다. RPM과 IMVS로 측정한 폐 종양 모형의 움직임 주기는 각각 $3.95{\pm}0.02$ (RPM), $3.98{\pm}0.11$ (IMVS 3.3 fps), $4.005{\pm}0.001$ (IMVS 6.6 fps) 초로 실제움직임 주기인 4초와 잘 일치했다. IMVS로 획득한 모형 내부장기의 평균 움직임 진폭은 3.3 fps에서 $1.85{\pm}0.02$ cm, 6.6 fps에서 $1.94{\pm}0.02$ cm으로 실제 진폭 2 cm에 비해 각각 0.15 cm (오차 7.5%) 및 0.06 cm (오차 3%)의 차를 보였다. 움직임 신호의 일치성 평가를 위해 측정한 RMS는 0.1044 (IMVS 3.3 fps), 0.0480 (IMVS 6.6 fps)로 계획된 신호와 잘 일치 했다. cine EPID 영상을 이용하여 내부 표지자의 움직임을 추적하는 IMVS는 모형 실험에서 내부 장기의 움직임을 3% 오차 내에서 확인 가능했다. IMVS는 치료 중 내부장기 움직임을 측정하고 이를 사차원 방사선 치료계획과 비교하여 오차를 보정하는데 기여할 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.45-58
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• 2014

몰입은 관람객이 콘텐츠를 관람할 때 관람객들이 콘텐츠에 몰두하고 있는 심리적 상태를 의미하는 것으로, 관람객의 몰입경험은 콘텐츠의 만족도에 긍정적인 영향을 미친다. 따라서 공연 같은 콘텐츠를 제공하는 기업들은 콘텐츠의 흥행을 위해 관람객의 몰입도를 측정하는 것은 매우 중요하다. 설문 등의 표본조사 방법을 통해 관람객의 몰입도를 측정 연구는 방송분야 등 에서 널리 사용되고 있다. 이러한 몰입도 측정방법은 콘텐츠 관람 이후 설문을 실시하기 때문에 몰입도를 실시간으로 측정할 수 없을 뿐만 아니라 몰입도 측정의 정확성이 저하되는 문제 등이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 생리적 반응이나 얼굴 표정 분석, 그리고 움직임 관찰 방법 등을 이용하여 몰입도를 측정하는 연구가 수행되고 있다. 생체 신호를 이용하여 몰입도를 측정하는 연구의 경우, 1인을 대상으로 생체신호를 측정할 뿐만 아니라, 많은 데이터 처리 시간과 비용이 소모되는 단점이 있어 많은 관람객이 관람하는 공연장에 적용하기에는 한계가 있다. 얼굴 표정인식 통해 몰입도를 측정하는 경우도 1인을 대상으로 하고 있으며, 밝은 조명의 실험실 환경에서만 가능하다는 단점이 존재한다. 또한 관람객들의 움직인 동기화를 이용하여 몰입도를 특정한 연구는 다중관객을 대상으로 하였지만, 이는 실험실 환경에 한정하여 적용된 사례이다. 따라서 본 연구에서는 공연장, 시사회관 등 많은 관람객들이 콘텐츠를 관람하는 실제 환경에서 다중관람객이 다중몰입도의 정량적 평가를 위한 시스템을 설계하고 개발하였다. 제안된 시스템은 외부장치, 서버, 내부장치 등의 3부분으로 구성되어 있다. 서울시 마포구 상암동에 위치한 DMC 홍보관에 상설 전시장으로 운영하고 있으며, 관람객들을 대상으로 데이터를 획득하고 있다. 제안하고 있는 시스템을 활용하면 콘텐츠의 어느 구간에서 관객들이 몰입을 하고 있는지, 어느 구간에서 몰입을 하고 있지 못한지 분석가능하기 때문에, 향후 콘텐츠 제작 및 마케팅에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.