• 한국임상수의학회지
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• 제30권4호
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• pp.264-267
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• 2013

Stroke volume (SV) is an important parameter for monitoring of a critically ill animal and is echocardiographically measured using the modified Simpson's method, automated contour tracking (ACT) method and left ventricular outflow method. The purpose of this study was to evaluate the effect of anesthesia (isoflurane) on the SV during echocardiographic examination and to evaluate the feasibility of ACT method for measuring the stroke volume without anesthesia (conscious state). Ten clinically healthy adult Beagle dogs (3 male and 7 female, weighing 6.6-10.8 kg, aged 2-3 years old) were enrolled. Our study found that the dogs anesthetized have a significantly lower SV, compared to the SV of dogs unanesthetized, regardless of methods measuring SV. In addition, in the dogs without anesthesia, the SV measured by ACT method was significantly lower than the other two methods. This result implies that the anesthesia may significantly lower the SV. Thus, the measurement of SV under anesthesia may not be adequate in veterinary field. Furthermore because the ACT method measured SV significantly lower than other two methods, this method may be inappropriate for measuring SV in even conscious dogs.

• 한국지반공학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.27-40
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• 1999

사면안정해석을 수행하기 위하여 많이 사용하는 한계평형방법은 일정한 가정을 하여 안전율을 평형에 필요한 응력과 흙의 전단강도의 비로 정의하여 대상사면의 안전율을 구한다. 유한요소법을 이용한 사면안정해석방법은 응력상태를 유한요소법으로 구한 후 원호나 대수나선형등의 일정한 모양의 사면 파괴선을 가정하여 반복적으로 최소안전율을 구한다. 본 연구에서는 유한요소법을 이용한 사면안정해석방법을 개발하여 사면의 가장 취약한 부분을 따라 파괴선이 발생하도록 하였다. 이것은 요소내의 국부안전율과 파괴각을 고려하여 사면파괴선을 자동적으로 구할 수 있도록 함으로써 가능한데 이 방법은 임의의 파괴선을 가정할 필요가 없으며 절편에 작용하는 힘에 대하여 가정을 할 필요가 없고 임의의 모양의 파괴선을 구할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 개발된 해석방법을 검증하기 위하여 가상의 사면, 자연사면, 그리고 댐사면에 적용하여 실무에서 많이 사용하는 한계평형방법 프로그램인 STABL5M과 SLOPE/W과 비교 평가하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.304-308
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• 2010

본 논문에서는 컬러 공간 및 형태학적 특징과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 번호판의 후보영역 중에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에서 번호판 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 각각 100장의 이미지를 대상으로 실험한 결과, 제시된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.1153-1158
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• 2006

자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 자궁 경부 세포진 영상은 배경과 세포의 영역이 확실히 구분되지 않는 경우가 많기 때문에 이들을 확실히 구분하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자궁 경부 세포진 영상에서 Region growing 기법을 적용하여 세포 영상을 분할한다. Region growing 기법은 화소간의 유사도를 측정하여 영역을 확장하여 분할하는 방법이다. 세포와 배경이 분할된 영상을 일정 임계값을 이용하여 영상을 이진화 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용해 세포 영역을 추출한다. 추출된 세포 영역을 원 영상인 RGB 컬러로 변환한 후에 K-means 알고리즘을 적용하여 각 세포 영역의 RGB 화소를 R, G, B 채널로 각각 분리하여 클러스터링 한다. 클러스터링된 각 각의 R, G, B 채널의 클러스터 값을 이용하여 HSI 모델로 변환시킨 후에 세포핵 영역의 Hue 정보를 추출한다. 추출된 세포핵의 특징을 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 정상 세포와 비정상 세포를 분류하고 인식한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.225-231
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• 2009

본 논문에서는 시간이 변하는 볼륨 데이터로부터 등위면 콤포넌트를 계산하고 그 움직임을 추적하는 새로운 시각화 알고리즘을 기술한다. 등위면 시각화는 볼륨 데이터를 효과적으로 보여주기 위한 가장 흔한 방법 중 하나이다. 그러나 대부분의 기존 등위면 시각화 알고리즘들은 시간이 정지되어 있는 정적 볼륨 데이터에 국한하여 적용되어왔다. 이미징 기술과 시뮬레이션 기술이 발전함에 따라 대용량의 시변 볼륨 데이터들이 생성되고 있어 이러한 시변볼륨 데이터의 동적인 특성을 이용할 수 있는 효과적인 시변 등위면 시각화 알고리즘이 필요하게 되었다. 우리는 우선 두 연속되는 시변 볼륨 데이터에서 정의되는 등위면 컴포넌트들간의 시간적 일치성을 정의한다. 이 정의에 기반하여 컨투어 트리를 이용하여 얻어진 등위면 컴포넌트로부터 그것과 일치되는 그 다음 시간단계에서의 컴포넌트들을 추적하는 알고리즘을 수행한다. 이러한 과정을 매 시간단계에서 반복하면, 선택된 등위면 컴포넌트의 동적인 변형 모습을 보여주어 효과적인 시각화를 이룰수 있다.

• 핵의학기술
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• 제14권2호
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• pp.133-137
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• 2010

유방암은 다른 장기에 비하여 뼈 전이와 임파절 전이가 잘 일어나는 질환으로 알려져 있으며, 유방암 수술 전, 후로 핵의학 검사인 전신 뼈 검사와 감시림프절 검사가 많이 시행되고 있다. 감시림프절 위치 파악 검사는 감시림프절에 정확 위치를 파악을 위해 시행되며, 유방암 수술 시 감시림프절을 파악 하는데 중요한 정보를 제공해 주게 된다. 본 연구에서는 감시림프절 위치 파악 검사 시 해부학적인 위치정보를 좀 더 명확하게 하기 위해 감시림프절 위치 파악 검사 전날 전신 뼈 검사를 시행하여 기존에 Flood 선원을 이용한 방법과 비교 평가하여 영상의 유용성에대해 알아보고자 하였다. 2009년 1월부터 12월까지 본원에서 전신 뼈 검사와 감시 림프절 검사를 2일에 걸쳐 시행한 환자 22명(평균나이 $52{\pm}7.2$세)을 대상으로 하였고, 대조군으로는 $^{57}Co$ flood phantom을 이용하여 감시림프절에 위치를 파악한 환자 22명(평균나이 $57{\pm}6.5$세)을 대상으로 하였다. 정량적인 분석 방법으로 전신 뼈 검사 후에 감시림프절 검사를 시행한 영상에 감시림프절과 배후방사능에 관심영역을 그려 상대적 비율을 측정하였으며, 육안적인 분석 방법으로 전신 뼈 검사 후 감시림프절 검사를 진행한 영상과 $^{57}Co$ flood phantom을 이용한 영상을 핵의학과 전문의와 5년 이상의 실무경험을 가진 방사선사가 각각 5점 척도로 하여, Blind test하였다. 정량적인 분석 결과 감시림프절에 대해 배후방사능이 미치는 영향은 전면상에서 최대 14.2:1, 평균 8:1(SD${\pm}$3.48), 측면상에서 최대 14.7:1, 평균 8.5:1(SD${\pm}$3.42)값으로 감시림프절에 대해 배후방사능에 차이가 크게 나타났고, 전면상과 측면상에서도 큰 차이가 없었다. 육안적인 분석 결과 $^{57}Co$ flood phantom 영상과 뼈가 포함된 영상을 비교한 결과 $^{57}Co$ flood phantom 영상 $3.86{\pm}0.35$점, 뼈 영상이 $4.09{\pm}0.42$점으로 $^{57}Co$ flood phantom 영상 보다 높은 점수를 나타내었다. 감시림프절 위치 파악 검사에 경우 검사 전날 전신 뼈 검사를 진행하였을 때에 뼈의 배후방사능과 감시 림프절에 비율차이가 평균 8:1 이상으로 림프절에 위치를 파악 하는데 문제가 없었다. 또한 전신 뼈 영상을 체표윤곽도로 이용하게 되면, 다른 선원을 이용하지 않고도 감시림프절에 위치정보를 나타낼 수 있어서 술자와 환자의 불필요한 피폭을 방지하며, 영상의 질적 향상을 기대할 수 있을 것으로 사료 된다.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.1-15
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• 2006

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다