• 대한토목학회논문집
• /
• 제28권2D호
• /
• pp.277-285
• /
• 2008

엑스선 영상은 의료분야에서 많이 활용되고 있으며 특히 인간의 골격형성 과정에서 발생할 수 있는 척추만곡의 변형을 파악하는 데 아주 효율적이다. 본 연구에서는 엑스선 영상의 사진기 검정과 엑스선 영상을 이용한 대상물의 3차원 좌표 결정에 중점을 두었다. 엑스선 사진기를 이용한 대상물의 좌표결정 과정은 엑스선 사진기 검정을 위해서 방사선이 투과되지 않게 제작된 쇠볼이 배치된 1차 검정대상물을 이용하여 엑스선 영상의 내부표정요소와 외부표정요소를 결정하고 이로 부터 엑스선에 교차하게 아크릴로 제작된 두 면을 가지고 있는 엑스선 검정장의 3차원 좌표를 결정하는 2단계 과정을 거쳤다. 사진측량기법에 의해 결정된 엑스선 검정장의 3차원 좌표값은 정밀하게 관측된 CMM과의 비교를 통하여 그 정확도를 평가하였으며 엑스선의 진행방향(X축)에 대한 오차가 Y축과 Z축에 비해 상대적으로 높게 나타났으나 Y축과 Z축에 대한 위치오차는 수 mm의 정확도를 나타내었다. 본 연구를 통해서 사진측량기법은 환자의 3차원 위치결정이나 의료용 교정기기를 제작하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 응용통계연구
• /
• 제37권2호
• /
• pp.191-207
• /
• 2024

자기상관 공정에서 이상상태를 빠르게 탐지하는 절차에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 가장 전통적인 절차는 관측된 데이터에 대해 적합한 시계열 모형에서 계산된 잔차를 이용하는 잔차 관리도이다. 그러나 최근에는 통계적 학습 방법을 이용하여 자기상관 공정을 모니터링하는 절차가 많이 제안되었다. 이 논문에서는 딥러닝에 기반한 비지도 학습 방법인 LSTM Autoencoder의 잠재 벡터를 이용한 모니터링 절차를 제안하고, 이를 모의실험을 통해 LSTM Autoencoder의 복원 오차를 이용한 절차, RNN 분류 모니터링 절차, 그리고 잔차 관리도 절차의 성능과 비교하였다. 모의실험 결과, 제안된 절차와 RNN 분류 모니터링 절차의 성능은 유사하지만, 제안된 절차는 학습에 이상상태의 데이터가 필요하지 않기 때문에 이상상태의 데이터를 충분하게 확보할 수 없는 공정에 유용하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.

• 정보처리학회 논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.130-139
• /
• 2024

제조 분야 설비 예지보전을 위해서 진동, 전류, 온도 등 물리 데이터를 기반으로 설비 이상을 탐지하는 인공지능 학습 모델이 활용되고 있다. 설비 결함, 고장 등 설비 이상 유형은 매우 다양하므로, 주로 오토인코더 기반 비지도 학습 모델을 이용한 이상 탐지 방법이 적용되고 있다. 설비 상태의 정상, 비정상 여부는 오토인코더의 재구성 오차를 이용해 효과적으로 분류할 수 있지만, 설비 이상의 구체적인 상태를 식별하는 데 한계가 있다. 설비 불균형, 정렬 불량, 고정 불량 등 설비 이상 상황 발생 시, 설비 진동 주파수는 특정 영역에서 정상 상태와 다른 패턴을 나타낸다. 본 논문에서는 전체 진동 주파수 범위를 N개 영역으로 나누어 이상 탐지를 수행하는 N 분할 이상 탐지 방법을 제시하였다. 압축기의 진동 데이터를 이용해 주파수와 강도를 달리한 9종의 이상 데이터를 대상으로 실험한 결과, N 분할을 적용하였을 때 더 높은 이상 탐지 성능을 나타냈다. 제안 방법은 설비 이상 탐지 이후, 설비 이상 구체화에 활용될 수 있다.

• 항공우주시스템공학회지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.41-47
• /
• 2024

최근에 무인항공기의 실용화 및 사업화가 추진됨에 따라 무인항공기의 안전성 확보에 관한 관심이 증가하고 있다. 무인항공기의 사고는 재산 및 인명 피해를 발생시키기 때문에 사고를 예방할 수 있는 기술의 개발은 중요하다. 이러한 이유로 AutoEncoder 모델을 이용한 비정상 비행 상태 탐지 기법이 개발되었다. 그러나 기존 탐지 기법은 성능과 실시간 처리 측면에서 한계를 지닌다. 본 논문에서는 U-Net 기반 비정상 비행 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 U-Net 모델에서 얻어지는 재구성 오차에 대한 마할라노비스 거리 증가량에 기반하여 비정상 비행이 탐지된다. 모의실험을 통해 제안 탐지 기법이 기존 탐지 기법에 비해 탐지 성능이 우수하며 온보드 환경에서 실시간으로 구동될 수 있음을 알 수 있다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제1권2호
• /
• pp.176-187
• /
• 1996

본고는 로보트 팔의 선단에 부착된 카메라에 의하여 촬영된 일련의 스테레오 영상을 이용하여 운동물체의 3차원 자세 (위치와 방향)를 정확히 추정하는 방법을 다룬다. 본고는 이미 발표된 바 있는 연구결과를 확장한 것으로서[1], 2차원 영상의 측정잡음 뿐만아니라[1], 또한 로보트 팔의 죠인트 각도의 랜덤잡음이 함께 존재할 경우 world 좌표계 (또는 로보트 기지좌표계)를 기준으로 한 운동물체의 3차원 자세의 추정에 중점을 둔다. 이를 위하여, 다음 사항에 근거하여 선형 Kalman 필터를 유도한다. (1) 2차원 영상의 측정잡음이 3차원 공간으로 전파되는 것을 분석함으로써, 이에 기인한 물체좌표계의 방향오차를 카메라 좌표계를 기준으로 하여 모델링한다; (2) 죠인트 각도 오차에 의한 로보트 선단좌표계의 방향오차를 (1)의 결과와 결합하여 extended Jacobian matrix를 유도한다; 그리고 (3) 본질적으로 비선형인 물체의 회전운동을 quaternion을 도입함으로써 선형화 한다. 운동 파라메터는 추정된 quaternion으로부터 반복 최소자승 방법을 이용하여 계산된다. 모의실험 결과, 추정오차가 상당히 감소되고, 실제의 운동 파라메터가 참 값으로 정확히 수렴함을 알 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.269-275
• /
• 2004

인체내부의 각 조직은 서로 다른 저항률(resistivity)분포를 가지며, 조직의 생리학적, 기능적 변화에 따라 임피던스가 변화한다. 본 논문에서는 주로 기능적 영상을 위한 임피던스 단층촬영 (EIT, electrical impedance tomography) 시스템의 설계와 구현 결과를 기술한다. EIT 시스템은 인체의 표면에 부착한 전극을 통해 전류를 주입하고 이로 인해 유기되는 전압을 측정하여, 내부 임피던스의 단층영상을 복원하는 기술이다. EIT 시스템의 개발에 있어서는 영상복원의 난해함과 아울러 측정시스템의 낮은 정확도가 기술적인 문제가 되고 있다. 본 논문은 기존 EIT 시스템의 문제점을 파악하고 디지털 기술을 이용하여 보다 정확도가 높고 안정된 시스템을 설계 및 제작하였다. 크기와 주파수 및 파형의 변화 가능한 50KHz의 정현파 전류를 인체에 주입하기 위해 필요한 정밀 정전류원을 설계하여 제작한 결과, 출력 파형의 고조파 왜곡(THD, total harmonic distortion)이 0.0029%이고 진폭 안정도가 0.022%인 전류를 출력 할 수 있었다. 또한, 여러개의 정전류원을 사용함으로써 채 널간 오차를 유발하던 기존의 시스템을 변경하여, 하나의 전류원에서 만들어진 전류를 각 채널로 스위칭하여 공급함으로써 이로 인한 오차를 줄였다. 주입전류에 의해 유기된 전압의 정밀한 측정을 위해 높은 정밀도를 갖는 전압측정기가 필요하므로 차동증폭기, 고속 ADC및 FPGA(field programmable gate array)를 사용한 디지털 위상감응복조기 (phase-sensitive demodulator )를 제작하였다. 이때 병렬 처리를 가능하게 하여 모든 전극 채널에서 동시에 측정을 수행 할 수 있도록 하였으며, 제작된 전압측정기의 SNR(signal-to-noise ratio)은 90dB 이다. 이러한 EIT 시스템을 사용하여 배경의 전해질 용액에 비해 두 배의 저항률을 가지는 물체(바나나)에 대한 기초적인 영상복원 실험을 수행하였다. 본 시스템은 16채널로 제작되었으나 전체를 모듈형으로 설계하여 쉽게 채널의 수를 늘릴 수 있는 장점을 가지고 있어서 향후 64채널 이상의 디지털 EIT시스템을 제작할 계획이며, 인체 내부의 임피던스 분포를 3차원적 으로 영상화하는 연구를 수행 할 예정이다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제10권3호
• /
• pp.159-168
• /
• 1999

Cardiac disease is one of the leading causes of death in Korea. In quantitative analysis of cardiac function and morphological information by three-dimensional reconstruction of magnetic resonance images, left ventricle provides an important role functionally and physiologically. However, existing procedures mostly rely on the extensive human interaction and are seldom evaluated on clinical applications. In this study, we developed a system which could perform automatic extraction of enpicardial and endocardial contour and analysis of cardiac function to evaluate reliability and stability of each system comparing with the result of ARGUS system offered 1.5T Siemens MRI system and manual method performed by clinicians. For various aspects, we investigated reliability of each system by compared with left ventricular contour, end-diastolic volume (EDV), end-systolic volume (ESV), stock volume (SV), ejection fraction (EF), cardiac output (CO) and wall thickness (WT). When comparing with manual method, extracted results of developed process using minimum error threshold (MET) method that automatically extracts contour from cardiac MR images and ARGUS system were demonstrated as successful rate 90% of the contour extraction. When calculating cardiac function parameters using MET and comparing with using correlation coefficients analysis method, the process extracts endocardial and epicardial contour using MET, values from automatic and ARGUS method agreed with manual values within :t 3% average error. It was successfully demonstrated that automatic method using threshold technique could provide high potential for assessing of each parameters with relatively high reliability compared with manual method. In this study, the method developed in this study could reduce processing time compared with ARGUS and manual method due to a simple threshold technique. This method is useful for diagnosis of cardiac disease, simulating physiological function and amount of blood flow of left ventricle. In addition, this method could be valuable in developing automatic systems in order to apply to other deformable image models.

• 한국해양학회지:바다
• /
• 제22권2호
• /
• pp.45-55
• /
• 2017

Long chain alkyl diols (LCDs)은 다양한 해양 환경 퇴적물에서 관측되고 있다. Rampen et al. (2012)은 해양 표층 퇴적물에서 분석된 LCDs 중 $C_{30}$ 1,15-diol, $C_{28}$ 1,13-diol, $C_{30}$ 1,13-diol를 이용하여 Long chain Diol Index (LDI)라는 고수온 프록시를 제시하였다. 일반적으로 LCDs의 정성 및 정량 분석은 CP-Sil5CB와 DB-5ms 컬럼을 사용해 GC-MS를 주 기반으로 한다. 본 연구에서는 서로 다른 해양환경(동해 및 서북극해)에서 획득한 해양퇴적물을 활용하여 특성이 다른 세가지 GC 컬럼(CP-Sil5CB, HP-5ms, DB-5)이 LCDs의 정량 분석에 미치는 영향을 검토하였다. 본 연구를 통해 일반적으로 CP-Sil5CB로 분석된 농도 결과가 HP-5ms와 DB-5로 분석된 농도 결과와 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 확인되었다. 하지만 LDI로 복원된 표층수온의 컬럼 간 편차는 동해 퇴적물의 경우 $0.1-0.2^{\circ}C$, 서북극해 퇴적물의 경우 $0.2-0.7^{\circ}C$로 LDI의 calibration error 범위(${\pm}1{\sigma}$) 보다 작았다. 결론적으로 본 연구는 컬럼에 따라 LCDs의 정량 결과는 현저한 차이를 보일 수 있지만, LDI 프록시 값에 미치는 영향은 상대적으로 미비함을 보여 주었다. 따라서 LDI 프록시를 활용한 동해 및 서북극 해양 퇴적물의 고수온 복원에 특성이 다른 컬럼을 사용 할 수 있음을 시사하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1245-1254
• /
• 2023

77 GHz frequency modulation continuous wave radar를 이용한 W-band synthetic aperture radar (SAR) system에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 고해상도의 W-band SAR 영상을 복원하기 위해서는 스테레오 카메라 또는 라이다(LiDAR)에서 획득한 point cloud를 6 degrees of freedom (DOF)의 방향에서 변환하여 SAR 영상 신호처리에 적용하는 것이 필요하다. 하지만 서로 다른 센서로부터 획득한 영상의 기하구조가 달라 정합하는데 어려움을 가진다. 본 연구에서 SAR 영상의 엔트로피(entropy)에 따른 경사 하강법을 이용하여 point cloud의 6 DOF를 구하고 최적의 depth map을 추출하는 기법을 제시한다. 구축한 W-band SAR system으로 주요 도로 환경 객체인 나무를 복원하는 실험을 수행하였다. 엔트로피에 따른 경사 하강법을 이용하여 복원한 SAR 영상이 기존의 레이더 좌표에서 복원한 SAR 영상보다 mean square error는 53.2828 감소했고, structural similarity index는 0.5529 증가한 것을 보였다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
• /
• 제43권5호
• /
• pp.459-467
• /
• 2009

목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.