본 논문은 흉부 엑스레이 영상에서 배경 제거 및 관심 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 일반적으로 화질 개선 기법을 적용할 때 영상의 밝기 정보나 주파수 정보를 이용하여 영상 선명도와 대비를 개선하는 방법을 사용한다. 이러한 기법을 엑스레이 영상 전체에 적용하는 경우 배경과 같은 영상의 불필요한 정보 때문에 좋은 성능을 얻기 어렵다. 그래서 본 논문은 사용자가 원하는 영역에만 화질 개선 기법을 적용할 수 있도록 배경 제거 및 관심 영역 (ROI)을 분할하는 방법을 제안한다. 배경 제거를 위해 먼저 원본 영상의 히스토그램 분포를 분석하고 문턱치 처리로 몸체와 배경을 일차적으로 분리한다. 다음으로 유도 필터 (guided filter)를 이용하여 몸체 경계 혹은 배경 경계를 보정한다. 관심 영역 분할을 위해서는 먼저 폐의 위치 정보를 이용하여 폐의 주 밝기 값을 찾는다. 이를 이용하여 문턱치 처리를 한 후 번호 매김과 상기 배경 정보를 이용하여 분류 이외의 것을 제거한다. 마지막으로 폐만 검출된 이진영상을 통해 경계 상자 영역을 생성한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법의 우수성을 검증하였다.
조간대의 지형은 연안의 동력학적 작용에 의하여 지속적으로 변화하고 있다. 이와 같은 조간대의 지형적인 변화를 정량적으로 관측하는 것은 퇴적학적 연구뿐만 아니라 연안역 통합관리 측면에서도 매우 중요하다. 이 연구의 목적은 측선을 따라 얻어진 측량자료와 비교적 단기간에 걸쳐 얻어진 광학 및 마이크로파 원격탐사 자료로부터 얻어진 수륙경계선을 이용하여 조간대 DEM을 구하는 것이다. 이 연구에서의 수륙경계선(혹은 해안선)은 해수와 노출된 조간대의 경계선으로 정의된다. 즉 수륙경계선은 특정한 상황의 조간대에서의 등고선을 의미하며, 따라서 이와 같은 방법으로 넓은 지역의 DEM을 구할 수 있다. SAR 자료의 경우는 스펙클의 영향뿐만 아니라 해수와 노출된 조간대에서 반사된 신호와의 강도가 매우 유사한 관계로 수륙경계선을 구하는 것은 매우 어렵다. 이에 따라 이 연구에서는 SAR 영상과 더불어 상관관계도(coherence map)에 MSP-RoA 경계면 추출기법을 적용하여 수륙경계선을 추출하였다. 여러 개의 영상자료로부터 얻어진 수륙경계선은 내삽과정을 거쳐 최종적인 DEM을 형성하게 된다. 이 연구에서는 곰소만 지역에 이 방법을 적용하여 정밀도가 비교적 높은 DEM을 얻을 수 있었다.
이 글은 포스트휴먼이 단순히 과학기술의 효과가 아니라 인문학의 이념에 의해 제약될 수밖에 없다는 관점에서 포스트휴먼시대의 인간다움을 성찰하는 한 가지 시도이다. 필자는 휴머니즘 또는 인간중심주의(anthropocentricism)의 시각에 갇힌 근대성을 넘어선 새로운 인간에 대한 물음이 두 가지 의미에서 비판적으로 제기되어야 한다고 본다. 첫째, 포스트휴먼은 근대의 계몽적 주체에 의해 억압된 타자인 신체, 감성, 자연, 여성의 목소리를 회복할 수 있는가? 둘째, 포스트휴먼은 인간의 본질이나 불변의 토대를 상정하지 않고 지금 이곳에서 비인간적인 것과 싸우면서 인간성을 보존할 수 있는가? 위 물음을 제기하는 과정에서 필자는 근대의 계몽적 휴머니즘의 파국을 각기 다른 경로를 따라 동시에 겪었던 하이데거(M. Heidegger, 1889-1976), 벤야민(W. Benjamin, 1892-1940), 아도르노(Th. W. Adorno, 1903-1969)와 대화를 시도한다. 세 철학자는 근대 휴머니즘과 기술문명이 초래한 비인간적 세계상황을 목도하면서 계몽적 주체의 타자인 예술과 예술작품으로부터 인간 이후의 인간의 가능성을 발견했다. 필자는 세 철학자가 주장한 새로운 인간상을 '끊임없이 탈존하는 인간'(하이데거/ 2장), '신경감응을 통해 타자와의 유사성을 회복한 인간'(벤야민/ 3장), '비인간적인 사회를 규정적으로 부정하는 인간'(아도르노, 4장)으로 특징짓고, 각각의 현재성을 검토할 것이다. 결론적으로 필자는 4차산업혁명 시대가 인간의 감각, 충동, 무의식에 이르기까지 세계 전체를 더욱더 촘촘히 관리하고 통제하는 디지털 자본주의의 시스템으로 전개되는 한, 포스트휴먼시대 인간다움의 필요조건이 '심미적 진정성'(${\ddot{a}}sthetische$$Authentizit{\ddot{a}t$)이라고 주장할 것이다.
스피노자는 인간의 생각과 태도, 행위를 규정하고 이끌어내는 힘을 언어가 가지고 있다고 생각했다. 인간의 의식과 행동을 결정하는 힘이 언어에 있는 한, 인간 공동체에서 언어는 매우 중요한 것이다. 그런데 스피노자에게 이 언어의 의미는 고정적인 것이 아니라 역동적으로 변화하는 것으로서 드러난다. 스피노자에게 언어를 이루는 기호와 그 의미는 서로 다른 것이다. 한 사회에서 널리 통용되는 기호로서의 언어는 숙고되지 못한 신체적 이미지들에 기반하여 성립하기 쉬운 까닭에 자주 부적합한 관념으로서의 상상지를 수반한다. 그러나 그렇다고 해서 언어가 참된 관념을 표현하지 못하는 도구인 것은 아니다. 의미의 질서는 이미지들의 연쇄, 관념의 연쇄를 통해서만 결정된다. 의미는 항존적인 것이 아니라, 이미지와 관념의 질서를 바꿈으로써 바뀐다. 단어가 함축하는 이미지들과 관념들의 질서를 재배치하는 과정을 통해 언어는 참되고 적합한 관념을 표현할 수 있게 된다. 물론 참된 관념을 언어로 표현하는 것만으로는 부족하다. 인간의 관념과 행위를 결정하는 언어의 힘은 그것이 참된 것을 표현하느냐 아니냐에 따라 결정되는 것이 아니라, 어떤 의미의 질서가 보다 큰 헤게모니를 가지는가에 따라 결정되기 때문이다. 이런 의미에서 이 세계는 서로 다른 의미의 질서들이 충돌하고 힘겨루기를 하는 장으로 보아도 무방할 것이다. 이성의 질서를 표현하는 언어의 의미를 수용하는 이들이 많아지면 많아질수록, 언어를 통해 매개되어 연대한 이들의 힘이 이 세계를 보다 더 이성적이며 합리적인 방향으로 바꾸게 될 것임을 의미한다. 그럼에도 불구하고 이 모든 변화는 바로 언어의 질서를 바꾸는 일, 다시 말해 기존의 관념이 옳지 않다는 것을 밝히고 널리 알리는 일에서 시작되는 것임에 틀림없다. 이것이 바로 스피노자가 "신학 정치론"에서 "성서"의 허구적 측면을 언어 분석을 통해 폭로하고, 사상의 자유를 역설한 까닭이다.
본 논문에서는 연속 촬영 이미지를 이용한 실험용 쥐의 운동 능력 평가 시스탬을 제안한다. 의학이나 수의학 분야에서는 인류의 양질의 삶을 위해 mouse를 이용한 동물실험을 실시하고 있다. 특히 실험용 쥐(mouse)를 이용한 실험 중에는 인위적인 부상(injury)을 만들고, 다양한 처치를 통하여 그 부상에서 회복되는 정도를 측정하는 실험을 많이 하고 있다. 이러한 실험에서 그 동안의 전통적인 운동량 측정 방법은 사람이 직접 관찰하는 방법으로 이루어지고 있었다. 제안한 시스템은 실험용 쥐에 대한 움직임을 정해진 단위 시간동안 연속 촬영을 실시하고, 이 연속 촬영된 이미지에서 mouse의 외곽선을 point cloud로 추출한다. 추출된 point cloud를 이용하여 mouse의 몸통에 대한 내부 외곽선(interior contour line)을 다시 추출한 후, 이를 이용하여 그 중심점을 구하고, 이들 중심점들을 연결하여 거리를 계산하여 누적함으로써 mouse가 단위 시간동안 이동한 총 거리를 자동 계산하도록 하는 시스템을 설계하고 구현한다.
본 연구는 성인의 스트레스 원인에 따른 우울의 영향요인을 확인하고자 시도되었다. 제7기 3차년도(2018) 국민건강영양조사 자료를 활용하였으며 총 대상자는 2,939명이었다. 자료 분석은 IBM SPSS 25.0 프로그램의 복합표본 빈도와 백분율, x2-test, 회귀분석을 이용하였다. 연구 결과 스트레스 원인 중 경제문제군에서는 성별, 직업, 건강관련 삶의 질, 체중 변화, 흡연, 주관적 건강과 주관적 체형인지가 우울의 유의한 영향요인으로 나타났으며 그 설명력은 28.7%이었다(F=8.23, p<.001). 부모, 자녀, 배우자 문제군에서는 나이, 건강관련 삶의 질, 체중 변화와 주관적 건강이 우울의 유의한 영향요인으로 나타났고 그 설명력은 33.1%(F=6.92, p<.001), 본인과 가족 건강문제군에서는 성별, 건강관련 삶의 질, 체중변화, 흡연, 주관적 건강이 우울의 유의한 영향요인으로 나타났고 그 설명력은 29.6%로 나타났다(F=5.74, p<.001). 본 연구 결과의 각 스트레스 원인에 따라 다르게 나타난 영향요인들은 스트레스 원인에 따른 개별화된 중재 전략을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 빅데이터 시대에 주목을 받고 있는 온라인 맞춤형 광고를 활성화시킬 목적으로 기존 연구들에서 분명하게 규명되지 않았던 '개인 정보'와 '행태정보'의 의미를 명확히 하기 위해 '개인 정보'에 대한 법적 개념을 분석하였다. 분석 대상으로는 '개인정보보호법' 및 동법 시행령에 근거하여 마련된 '개인 정보 침해 요인 평가 지침'과 '개인 정보 비식별 조치 가이드라인'을 선정하였다. 결과에 의하면, '개인 정보'란, (1)살아 있는 개인(단체, 법인, 사물 등은 해당되지 않음)에 관한 모든 종류의 정보로서, (2)개인을 알아볼 수 있는 정보(식별자)이며 개인을 알아보기 어려운 것은 해당되지 않으며, (3)해당 정보 자체로는 개인을 알아볼 수 없어도 다른 정보와 쉽게 결합(결합 대상 정보의 입수 가능성, 결합 가능성이 있어야 함)하여 알아볼 수 있는 정보(속성자)를 포함한다. 보다 구체적으로, 개인 정보에는 기본정보, 고유식별정보, 민감정보, 기타 개인정보 등이 포함된다. 그리고 향후의 연구 방향으로서 기술 발달에 따른 '개인 정보' 개념에 대한 지속적인 연구, '온라인 맞춤형 광고 개인 정보 보호 가이드라인'의 실효성에 대한 연구, 이용자는 물론 사업자의 시각에서 본 개인 정보 보호의 법리에 대한 연구 및 개인 정보와 행태 정보의 명확한 구분을 전제로 한 온라인 맞춤형 광고 연구의 필요성 등을 제안하였다.
Brain tumor surgery may be difficult, but it is also incredibly important. The technological improvements for traditional brain tumor surgeries have always been a focus to improve the precision of surgery and release the potential of the technology in this important area of the body. The need for precision during brain tumor surgery has led to an increase in Robotic-assisted surgeries (RAS). One of the challenges to the widespread acceptance of RAS in the neurosurgery is to recognize invisible tumor accurately. Therefore, it is important to detect brain tumor size and location because surgeon tries to remove as much tumor as possible. In this paper, we proposed brain tumor detection procedures for MRI (Magnetic Resonance Imaging) system. A method of automatic brain tumor detection is needed to accurately target the location of the lesion during brain tumor surgery and to report the location and size of the lesion. In the qualitative assessment, the proposed method showed better results than those obtained with other brain tumor detection methods. Comparisons among all assessment criteria indicated that the proposed method was significantly superior to the threshold method with respect to all assessment criteria. The proposed method was effective for detecting brain tumor.
Purpose: Robotic-associated minimally invasive surgery is a novel method for overcoming some limitations of laparoscopic surgery. This study aimed to evaluate the outcomes (postoperative pain, cosmesis, surgeon's workload) of single-incision robotic cholecystectomy (SIRC) vs. single-incision laparoscopic cholecystectomy (SILC) vs. conventional three-port laparoscopic cholecystectomy (3PLC). Methods: 134 patients who underwent laparoscopic or robotic cholecystectomy at a single center during 2016~2017 were enrolled. Prospectively collected data included demographics, operative outcomes, questionnaire regarding pain and cosmesis, and NASA-Task Load Index (NASA-TLX) scores for surgeon's workload. Results: 55 patients underwent SIRC, 29 SILC, and 50 3PLC during the same period. 3PLC patient group was older than the others (SIRC vs. SILC vs. 3PLC: 48.1 vs. 42.2 vs. 54.1 years, p<0.001). Operative time was shortest with 3PLC (44.1 vs. 38.8 vs. 25.4 min, p<0.001). Estimated blood loss, postoperative complications, and postoperative stay were similar among the groups. Pain control was lowest in the 3PLC group (98.2% vs. 100% vs. 84.0%, p=0.004), however, at 2 weeks postoperatively there were no differences among the groups (p=0.374). Cosmesis scores were also worst after 3PLC (17.5 vs. 18.4 vs. 13.3, p<0.001). NASA-TLX score was highest in the SILC group (21.9 vs. 44.3 vs. 25.2, p<0.001). Conclusion: Although SIRC and SILC take longer than 3PLC, they produce superior cosmetic outcomes. Compared with SILC, SIRC is more ergonomic, lowering the surgeon's workload. Despite of higher cost, SIRC could be an alternative for treating gallbladder disease in selected patients.
본 논문에서는 3D(dimensional) 스켈레톤을 이용하여 다시점 RGB-D 카메라를 캘리브레이션 하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위해서는 일관성 있는 특징점이 필요하다. 또한 높은 정확도의 캘리브레이션 결과를 얻기 위해서는 정확한 특징점의 획득이 필요하다. 우리는 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위한 특징점으로 사람의 스켈레톤을 사용한다. 사람의 스켈레톤은 최신의 자세 추정(pose estimation) 알고리즘들을 이용하여 쉽게 구할 수 있게 되었다. 우리는 자세 추정 알고리즘을 통해서 획득된 3D 스켈레톤의 관절 좌표를 특징점으로 사용하는 RGB-D 기반의 캘리브레이션 알고리즘을 제안한다. 다시점 카메라에 촬영된 인체 정보는 불완전할 수 있기 때문에, 이를 통해 획득된 영상 정보를 바탕으로 예측된 스켈레톤은 불완전할 수 있다. 불완전한 다수의 스켈레톤을 효율적으로 하나의 스켈레톤으로 통합한 후에, 통합된 스켈레톤을 이용하여 카메라 변환 행렬을 구함으로써 다시점 카메라들을 캘리브레이션 할 수 있다. 캘리브레이션의 정확도를 높이기 위해서 시간적인 반복을 통해서 다수의 스켈레톤을 최적화에 이용한다. 우리는 실험을 통해서 불완전한 다수의 스켈레톤을 이용하여 다시점 카메라를 캘리브레이션 할 수 있음을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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