영상 기반 반도체 검사 장비의 검사 고속화와 검사 정확도를 위해, 넓은 FOV와 고해상도를 동시에 가지는 2차원 영상을 획득하는 것은 검사 장비에 필수적이다. 본 논문에서는 정밀도와 FOV 측면에서 양질의 영상 획득을 위한 새로운 영상획득 시스템을 제안하였다. 제안시스템은 하나의 렌즈와 광분할기, 두 개의 카메라 센서, 스테레오 영상획득 보드로 구성되며, 하나의 렌즈를 통해 입력되는 영상을 두 개의 카메라 센서를 통해 동시에 영상 획득한다. 획득된 영상의 정합을 위해, 첫 번째로 Zhang의 카메라 교정 방법을 적용시켜 각각의 카메라를 교정한다. 두 번째로 다른 카메라에서 획득한 두 영상들 사이의 수학적인 정합 함수를 찾기 위해 각 영상의 호모그래피(homography)를 이용하여, 양측 카메라간의 정합 행렬을 계산한다. 영상 호모그래피를 통해서, 획득된 두 영상은 하나의 최종 검사 영상으로의 통합을 위해 최종적으로 정합될 수 있다. 다중 카메라로부터 입력되는 다중 영상들을 활용하는 제안 검사 시스템은 실시간 영상 정합을 위해 매우 빠른 프로세스 유닛의 도움이 필요하다. 이를 위해 CUDA (Compute Unified Device Architecture)기반 병렬 프로세싱 하드웨어 및 소프트웨어를 활용한다. 두 개의 분할된 영상으로부터 실시간으로 정합된 영상을 얻을 수 있었으며, 마지막으로 연속된 실험을 통해 획득한 호모그래피의 정확도를 확인할 수 있다. 실험으로 얻은 결과들은 제안된 시스템과 방법이 대영역 고해상도 검사영상 획득을 위해 효과적임을 보인다.
1. 난중(卵重) 및 진동량 계측 시스템은 로드셀 1개를 이용한 기존의 방법을 로드셀 배치 I, 계란의 이송방향과 평행하게 같은 방향으로 부착한 방법을 로드셀 배치 II 로 하였고 로드셀 2개를 이용하여 서로 마주보도록 부착한 방법을 로드셀 배치 III, 2 개의 로드셀이 계란의 이송방향과 평행하게 같은 방향으로 부착한 방법을 로드셀 배치 IV로 구성하여 난중(卵重) 및 진동량을 측정, 분석 하였다. 2. 4가지의 로드셀 배치에 따른 난중(卵重)측정결과 로드셀 배치 I, 로드셀 배치 II, 로드셀 배치 III, 로드셀 배치 IV에 의한 난중(卵重)평균 오차가 각각 1.2128g, 0.5953g, 0.7786g, 0.2793g으로 로드셀 2개를 계란 이송방향과 평행하게 부착한 방법이 난중(卵重) 평균 오차가 가장 낮게 나와 정밀도가 매우 높음을 알 수 있었다. 3 계란 자동 선별기를 이용하여 대란 등급의 계란 선별시 X, Y, Z축 방향에서 평균 진동량이 각각 $5.1937{\times}10^{-3}G$, $9.3604{\times}10^{-3}G$, $16.8657{\times}10^{-3}G$로서 Z축방향의 진동값이 X, Y방향보다 상대적으로 크다는 것을 알 수 있었다.
모바일 기기는 사물 인터넷으로 성장하여 지능형 건물과 관련된 많은 IoT 응용 프로그램으로 연계 된다. 예를 들어 주택 자동화 제어 시스템은 스마트 폰으로 제어 명령을 보냄으로써, 홈 서버에 액세스를 하는 클라이언트 구조의 웹 어플리케이션을 요구한다. 홈 서버는 광 통신 시스템으로 명령어를 수신 받고 컨트롤 한다. 게이트웨이 기반 REST 기술은 클라이언트에서 요청하는 명령어를 처리 및 증명해야 한다. 이러한 이유는 클라이언트 요청에 의해 다수의 게이트웨이 증가로 인한 인터넷이 지연 되기 때문이다. 본 논문에서는 동시성 이벤트를 처리하기 위한 IoT 게이트웨이 시스템 설계를 하고자 한다. 본 시스템을 통하여 동시성 최고의 다중 추상화 레벨을 확인 할 수 있다. 동시성을 확인하는 방법은 개체 간의 데이터 통신을 지원하는 객체 지향 시스템을 구축하는 것이다. 또한 IoT 게이트웨이 기반으로 양방향통신 방법 중 한쪽 통신 방향 프로토콜에 Node.js를 사용하여 이벤트 중심, 지능형 건물의 설계를 위한 아키텍쳐의 성능을 XMPP라는 미들웨어를 사용하여 확인하고자 한다. Node.js는 지능형 건물 제어장치가 중앙 집중화 형식의 허브를 통하여 통신이 될 수 있도록 하는 역할을 가지고 있다. Node.js는 스레드 기반의 접근 방식이 특징이며, 기존의 시스템보다 40% 이상 빠르다. Node.js를 서버 측에서 사용하기 위해 다수의 클라이언트 들로부터 요청을 한다. 따라서, IoT 환경에서 지능형 건축물의 작업수행 시간을 감소 시킨다.
본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.
Polymethyl methacrylate (PMMA), polycarbonate (PC), polyvinyl chloride (PVC), 그리고 polyacetal을 포함하는 일부 플라스틱류에 대한 연기특성을 조사하였다. 연기밀도는 ISO 5659-2의 기준에 의해 연기밀도시험기를 이용하여 정적인 연기 특성의 관련 값을 측정하였다. 또한 불꽃을 동반하는 연소와 불꽃을 동반하지 않는 연소를 구분하여 측정하였다. 불꽃방식의 복사열 50 kW/m2 의 조건하에서 연기의 최대비광학밀도(Dm) 측정값은 PMMA (401.26)가 최저로, PVC (1345.04)가 최대로 나타났다. 또한 비불꽃방식의 복사열 50 kW/m2 의 조건하에서 연기의 Dm 측정값은 PMMA (262.82) 가 최저로, PVC (1385.43)가 최대로 나타났다. 대상물의 연소 시 연기발생은 복사열 유속의 영향을 상당히 받으며, 탄화성 플라스틱은 연소 시 비탄화성 플라스틱보다 높은 연기 발생량을 나타내었다. 주 고분자 사슬에 방향족 그룹이 있는 폴리머는 열분해로 인해 다량의 숯이 생성되므로 다량의 연기를 발생시켰다.
농산물 선별 시스템은 작물의 형태를 보전하기 위하여 비파괴적인 선별이 주로 사용된다. 이러한 비파괴 선별 기술로는 가시광선, 근적외선, 엑스선, 감마선 등의 광학적 특성을 이용하고 있으며 본 논문에서는 엑스선을 이용한 선별을 이용한다. 엑스선 영상은 엑스선의 밀도에 따라 그레이 영상으로 생성되어 육안으로 시료의 결함을 감지하기가 어렵다. 미세한 결함을 발견하기 위해서는 영상을 확대하거나 픽셀의 범위를 수정하여 적정한 픽셀의 영역만을 표시하여 결함을 탐지해야 한다. 이런 작업은 비효율적이다. 따라서 본 논문은 엑스선의 광역적인 밀도와 지역적인 밀도에 대한 상대적인 밀도를 측정하여 색상화된 결함을 표시하는 새로운 방법을 제안한다. 하나의 픽셀에 대한 상대적인 밀도는 주위 픽셀과의 상대적인 차이를 나타내며, 이런 픽셀을 정상과 결함으로 나타내는 엑스선 영상의 색상화 방법도 제안한다. 실험에서는 육안으로 볼 수 없는 농작물의 병해충 또는 새싹 부분을 특정 색으로 색상화 하여 농산물 선별 시스템에 활용할 수 있게 하였다. 제안된 방법은 엑스선을 이용한 선별 시스템에 적용되어 농산물 선별 시스템뿐만 아니라 가공식품, 부품 제조와 같은 제조 공정에서 사용되어 불량품을 선별하는 방법에 적극적으로 이용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 모바일 통신 환경을 위한 자료동기화 서버를 구축하였으며, 구축된 서버의 적합성 및 성능 검증결과를 제시한다. 본 논문에서 구축한 자료동기화 서버는 클라이언트(모바일 단말기)가 최신의 자료를 유지할 수 있게 도와주며, 클라이언트와 서버 간 자료의 일치성을 보장하도록 한다. 또한 다양한 자료동기화 타입을 제공하며, 자료의 변경 및 충돌을 탐지하고 충돌 발생 시 이를 해결하기 위한 정책을 제공한다. 게다가, OMA(Open Mobile Alliance) DS(Data Synchronization) 프로토콜을 준수함으로써, 상호 호환성을 보장하도록 설계 구현되었다. 뿐만 아니라, 기존의 자료동기화 서버들이 사용하는 레코드 단위 전송방식의 단점을 보완하기 위해 필드 단위 전송 방식도 지원하도록 구현되었다. 구축된 자료동기화 서버의 기능 및 성능 적합성을 검증하기 위해 OMA에서 제공하는 적합성 검증 도구인 SCTS(SyncML Conformance Test Suit)와의 동기화를 수행하였으며, 다양한 상황에서 의 성능을 평가하였다. 검증 결과, SCTS 항목 중 대용량 오브젝트 기능을 제외한 모든 검증 항목을 만족함을 알 수 있었다. 대용량의 오브젝트를 분할하여 전송하는 기능은, 개인정보 동기화 목적의 본 연구에는 필요치 않아 구현하지 않았으며, 향후 구현할 예정이다. 서버의 성능을 평가하기 위한 동기화 소요시간 측정 결과, 본 논문의 자료동기화 서버는 동기화 자료 및 클라이언트 수의 증가에 따른 동기화 소요시간의 증가가 완만함을 확인할 수 있었으며, 확장성이 있다고 판단하였다. 또한, 제안된 서버와 동일한 프로토콜을 사용하는 SCTS 서버, Synthesis와 성능을 비교 한 결과, SCTS 서버에 비해 제안된 서버를 사용하였을 때가 동기화에 요구되는 시간이 더 짧음을 알 수 있었다. Synthesis 서버와 비교해보면, 제안된 서버가 더 많은 동기화 소요시간을 요구하지만, 동기화 할 자료의 수가 많고 동기화 대상 자료(레코드)의 일부 필드만 변경된 상황에서는 제안된 서버가 더 우수함을 알 수 있었다. 즉, 제안된 서버는 기존의 자료동기화 서버들과 비교해 동일하거나 추가된 기능을 제공하면서도, 동기화 자료의 수가 증가할수록 더 우수한 성능을 보여줌을 뜻한다. OMA DS를 준수하는 자료동기화 서버를 직접 구축해봄으로써, 향후 모바일 DS 기능을 개선하기 위한 다양한 연구의 기초 프레임이 될 것이라고 기대한다.
지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.
집중강우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 부정적인 영향을 주고 있으나 부유쓰레기 집적 구간 및 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 최근 인공지능 기술의 발달로 드론 영상과 딥러닝 기반 객체탐지 모델을 활용하여 수계 내 광범위한 지역을 신속하고 효율적인 연구의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 육상기인 부유쓰레기의 효율적인 탐지 기법을 제시하기 위해 드론 영상뿐만 아니라 다양한 이미지를 확보하여 You Only Look Once (YOLO)v5s와 최근에 개발된 YOLO7 및 YOLOv8s로 학습하여 모델별로 성능을 비교하였다. 각 모델의 정성적인 성능 평가 결과, 세 모델 모두 일반적인 상황에서 탐지성능이 우수한 것으로 나타났으나, 이미지의 노출이 심하거나 수면의 태양광 반사가 심한 경우 YOLOv8s 모델에서 대상물을 누락 또는 중복 탐지하는 사례가 나타났다. 정량적인 성능 평가 결과, YOLOv7의 mean Average Precision (intersection over union, IoU 0.5)이 0.940으로 YOLOv5s (0.922)와 YOLOvs8(0.922)보다 좋은 성능을 나타냈다. 데이터 품질에 따른 모델의 성능 비교하기 위해 색상 및 고주파 성분에 왜곡을 발생시킨 결과, YOLOv8s 모델의 성능 저하가 가장 뚜렷하게 나타났으며, YOLOv7 모델이 가장 낮은 성능 저하 폭을 보였다. 이를 통해 수면 위에 존재하는 부유쓰레기 탐지에 있어서 YOLOv7 모델이 YOLOv5s와 YOLOv8s 모델에 비해 강인한 모델임을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 딥러닝 기반 부유쓰레기 탐지 기법은 부유쓰레기의 성상별 분포 현황을 공간적으로 파악할 수 있어 향후 정화작업 계획수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
Medication is a kind of medical service and a therapeutic nursing function which takes large portion of nursing service and requires complicated procedures. So many different medical personnel should be involved and cooporate each other in order to accomplish medication. Medication is also a vital nursing service, So nurse feels heavy responsibi lity in that she gives medication to the patient finally, so she has much responsibility if medication error is happened. Therefore it seems very important to clarify the problem of medication system and method, and find the subculture of medication situation because it may promote nursing productivity. The study was conducted to 1. Describe and interpret medication situation. 2. Find out the problem of medication system and method and on alternatives. 3. Compare the medication system and method of hospitals which are located in Seoul with object hospital Ethnographic methodology was used to study medication situation by doing participant observation and interview of health care personnel. Ten nurses and three nurse aids were interviewed. Two residents and internists, two phamacists and two accountants were also interviewed. Data was obtained and analized according to Developmental Research Sequence introduced by Spradly. On the basis of this data the results were as follows. 1. The overall flow of medication system was devided into six stage : first, checking doctor's order : second writing doctor's order, : third, transfering slip into the related departments such as account department, pharmacy : fourth, distribution of medication from pharmacy to unit : fifth, identifing medication by nurses : and finally, medicating to the patient. Behaviorors have been under a lot of stress in that they have to do much works, especially paperworks, So too much time were needed. They also have been suffered interpersonal conflicts among health care personnel and role conflicts in the process of doing medication service. 2. In the process of checking order, the problem was that too much time was required for checking order and paperwork. The more the order changes the more the paperwork is. Nurses have been suffering difficulties in calling internist in order to get bill. Even if writing down slip for medication order is doctor's job, Sometimes nurse has been expected to write slip by doctors or nurse would write slip beacuse of two much complexities and efforts for calling doctors. If the slip were incorrect, much time complicated procedures were more required for correcting it. So delay of administering drug would be resulted consequently. Drugs were delivered from pharmacy to units by delivery agent and phamacist. But because drugs were delivered without arranging room number of patient. Nurse should rearrange drugs in order of the room number So it had made waste time and effort, and Even when emergency drugs were needed, Prompt delivery of drug was not easy because of many reasons. For nurses, it took too long in the identification of the right drug. Actually nurses have heavy burden when medication error happens because nurse is the final actor who gives medication to the patient, So every three shift nurse ought to check drugs as soon as every shift begins. That's why it took too much time due to repeated confirming procedure. When nurses had to go patient room in order to give medications, there were difficulties in watching patient until the patient take medicine correctly. So it was impossible to check every patient wheather he took medicine or not especially in hectic situation. 3. There were many hospitals in Seoul which have similar medication system and method as object hospital according to the results of questionaire. This means that many hospitals have been suffering srimilar problems which were identified in object hospital. 4. Recommendations for promoting simplification of medication system and method were the following : Redesigning of slip from two pieces of paper into one : early discharge announcement system, and slip confirming through computer and controlling of period of prescreption from one day to two or three days : designing personal drug storage box for each patient and using it. If nurses follow the recommendations, they will make medication short & simple, and also have enough time of direct nursing care 5. Even though there were many difficulties in medicating patients. Medication itself has been considered as a caring among nurses because it makes rapport between nurse and patient. So nurses had better accept medication as a portion of nusing service not a original portion of phamacist. There are some limits in this research in terms of confining to only one unit of one hospital, and treating it especially in view of nurses' aspects, So further researchs should be continnued from various kmds of viewpoints of doctors, phamacists and so on. ${\cdot\cdot\cdot}$. Especially esthnographic study of computerized medication system and method seems to be followed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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