본 논문에서는 대학교와 같이 다품종 소량의 자산을 보유하고 있는 환경에 적용 가능한 자산 관리 시스템의 설계 방법과 그를 구현하는 과정을 설명한다. 대학교는 매우 많은 학과로 구성 되어 있고 각 학과들은 고유한 다양한 실험 실습 기자재들 갖고 있다. 따라서 이들을 일일이 수기로 기록하고 관리하는 것은 매우 어렵다. 한편, 대학에서의 기자재들은 경우에 따라서 이곳 저곳으로 이동이 빈번하기 때문에 이를 효과적으로 관리하는 것이 중요하다. 그러나 현재 많은 학교들에서 이들의 효과적인 관리가 안 되어 도난 및 분실의 위험이 높다. 따라서 본 논문은 이와 같은 대학의 특수성을 고려하여 자산 관리 시스템을 설계하였기 때문에 운용비용 및 효율성을 높일 수 있으리라고 생각한다. 본 시스템은 다수의 리더기를 활용한 경로추적기반 위치인식을 구현하였기 때문에 고가 자산의 도난을 감지할 수 있으며 시스템의 입고, 반 출입, 대여 등을 효과적으로 관리할 수 잇게 하였다. 또한, 자산 관리에 전반에서 관리자의 개입을 최소화하도록 구성하여서 자산담당자의 업무부하를 최소화할 수 있다. 또한, 본 시스템 모델과 그 구현방법은 학내뿐 아니라, 대학과 유사한 중소기업 등의 운영환경에 효율적으로 적용 가능한 것으로 물품의 자산관리, 경로 추적, 이력관리 등에 유용하게 사용될 수 있다.
Purpose: This study was conducted in order to evaluate the quantitative effectiveness of region of interest (ROI) setting in MR-DTI analysis with and without fMRI activation results. Methods: Ten right-handed normal volunteers participated in this study. DTI and fMRI datasets for each subject were obtained using a 1.5T MRI system. For neural fiber tracking, ROIs were drawn using two methods: The drawing points were located in the fMRI activation areas or areas randomly selected by users. In this study, the neural fiber tract targeted the corticospinal tract (CST) Quantitative analyses were performed and compared. The pixel numbers passing through the fiber tract in the individual brain volume were counted. The ratios between the ROI pixel numbers and the extracted fiber pixel numbers, and the ratios between the fiber pixel numbers and the whole-brain pixel numbers were also calculated. Results: According to our results, extracted CST fiber tract in which the ROI was drawn with fMRI activation areas showed higher distribution than drawing the ROI by users' hands. In addition, the quantitatively measured values represented higher pixel distribution: The counted average pixel numbers were 4553.8 and 1943.3. The average ratios of the ROI areas were 33.87 and 22.52. The average percentages of the individual whole-brain volume numbers were 2.06 and 0.87. Conclusion: Results of this study appear to indicate that use of this method can allow for more objectives and significant for study of the recovery of neural fiber mechanisms and brain rehabilitation.
딥러닝 기술의 발전으로 가상 현실이나 증강 현실 응용에서 사용하기 적절한 사용자 친화적 인터페이스에 관한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 본 논문은 사용자의 손을 이용한 인터페이스를 지원하기 위하여 손 끝 좌표를 추적하여 가상의 객체를 선택하거나, 공중에 글씨나 그림을 작성하는 행위가 가능하도록 딥러닝 기반 손 끝 객체 탐지 방법을 제안한다. 입력 영상에서 Grad-CAM으로 해당 손 끝 객체의 대략적인 부분을 잘라낸 후, 잘라낸 영상에 대하여 Atrous Convolution을 이용한 합성곱 신경망을 수행하여 손 끝의 위치를 찾는다. 본 방법은 객체의 주석 전처리 과정을 별도로 요구하지 않으면서 기존 객체 탐지 알고리즘 보다 간단하고 구현하기에 쉽다. 본 방법을 검증하기 위하여 Air-Writing 응용을 구현한 결과 평균 81%의 인식률과 76 ms 속도로 허공에서 지연 시간 없이 부드럽게 글씨 작성이 가능하여 실시간으로 활용 가능함을 알 수 있었다.
Since the beginning of the 21st century, emergence of innovative technologies in robotic and telepresence surgery has revolutionized minimally access surgery and continually has advanced them till recent years. One of such surgeries is endoscopic surgery, in which endoscope and endoscopic instruments are inserted into the body through small incision or natural openings, surgical operations being carried out by a laparoscopic procedure. Due to a vast amount of developments in this technology, this review article describes only a technological state-of-the arts and trend of endoscopic robots, being further limited to the aspects of key components, their functional requirements and operational procedure in surgery. In particular, it first describes technological limitations in developments of key components and then focuses on the description of the performance required for their functions, which include position control, tracking, navigation, and manipulation of the flexible endoscope body and its end effector as well, and so on. In spite of these rapid developments in functional components, endoscopic surgical robots should be much smaller, less expensive, easier to operate, and should seamlessly integrate emerging technologies for their intelligent vision and dexterous hands not only from the points of the view of surgical, ergonomic but also from safety. We believe that in these respects a medical robotic technology related to endoscopic surgery continues to be revolutionized in the near future, sufficient enough to replace almost all kinds of current endoscopic surgery. This issue remains to be addressed elsewhere in some other review articles.
Introduction: Surgical robot is the alternative instrument that substitutes the difficult and precise surgical operation; should have intuitiveness operationally to transfer natural motions. There are limitations of hand motion derived from contacting mechanical handle in the surgical robot master interface such as mechanical singularity, isotropy, coupling problems. In this paper, we will confirm and verify the feasibility of intuitive Non-restraint master interface which tracking the hand motion using infra-red camera and only 3 reflective markers without the hardware handle for the surgical robot master interface. Materials & methods: We configured S/W and H/W system; arranged 6 infra-red cameras and attached 3 reflective markers on hands for measuring 3 dimensional coordinate then we find the 7 motions of grasp, yaw, pitch, roll, px, py, pz. And we connected Virtual-Master to the slave surgical robot(Laparobot) and observed the feasibility. To verify the result of motion, we compare the result of Non-restraint master and that of clinometer (and protractor) through measuring 0~180 degree, 10degree interval, 1000 samples and recorded standard deviation stands for error rate of the value. Results: We confirmed that the average angle values of Non-restraint master interface is accurately corresponds to the result of clinometer (and protractor) and have low error rates during motion. Investigation & Conclusion: In this paper, we confirmed the feasibility and accuracy of 3D Non-restraint master interface that can offer the intuitive motion of non-contact hardware handle. As a result, we can expect the high intuitiveness, dexterousness of surgical robot.
본 논문에서는 사용자의 편의성을 향상시킨 새로운 인 핸드 3D 모델링 시스템을 제안한다. 기존의 시스템은 사용자의 편의성이 낮은 문제점이 존재하여 물체를 손으로 들고 모델링을 진행하는 인 핸드 모델링 시스템이 연구되어 왔으나 손 제거를 위한 추가적인 장비가 필요하거나 특정 조건에서만 모델링이 가능한 문제가 발생하였다. 이에 본 논문에서는 자동 손 제거를 위한 접촉 상태 변화 감지 알고리즘과 정확한 정합을 위한 이상점 제어가 가능하고 색상정보를 추가적으로 이용하는 개선된 ICP 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하면 추가적 장비나 어떠한 제한조건 없이 정확한 모델링이 가능하다. 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 시스템을 활용하면 어떠한 제한 조건도 없는 일반적인 상황에서 정확한 모델링을 수행할 수 있음을 보였다.
청각장애인들은 건청인에 비해 의사소통의 기회가 적어 원만한 상호관계를 유지하는데 어려움이 있다. 이러한 문제는 청각장애인들이 구화를 대신해 몸짓이나 손짓을 이용하여 의사를 전달하는 수화를 건청 인들이 대부분 습득하고 있지 않아 청각장애 인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것에서 초래된다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 가능하게 하기 위한 전단계로 FCM 알고리즘을 이용한 지화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법 은 화상 카메라를 통해 얻어진 영상에서 YCbCr 컬러 공간과 HSI 컬러 공간을 이용하여 피부영역을 검출한 후, 추출된 피부영역에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 두 손의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 두손의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 FCM 알고리즘을 적용하여 지화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상 카메라에서 획득한 지화 영상을 대상으로 실험한 결과, 두 손 영역의 추출과 지화 인식에 있어서 효과적인 것을 확인하였다.
본 논문에서 혼합현실에서 공동 작업을 위한 환경 구축에 대한 연구와 웨어러블 IOT 디바이스와 연동하기 위한 방법을 제안한다. 혼합현실은 가상현실과 증강현실의 혼합되어진 형태로서 실세계와 가상세계의 물체가 동시에 보이고, 가상현실과 달리 멀미 현상이 일어나지 않고 무선 방식이라 산업현장에서 적용될 기술로 주목 받고 있다. 마이오 웨어러블 디바이스는 삼축 센서, 근전도 센서, 가속도 센서를 이용하여 팔의 회전 트래킹과 손 제스처 인식을 가능하게 하는 디바이스이다. 혼합현실 관련 다양한 연구가 진행되고 있지만 여러 사람이 함께 혼합 현실 참여할 수 있는 환경 구축, 가상 객체를 직접 손으로 조작하는 것에 대한 논의는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 실제 산업 현장에서 혼합 현실을 적용하기 위해 공동 작업이 가능한 환경 구축 방법에 대해 연구하였고, 상호작용이 원활하게 이루어지기 위한 인터랙션 방법에 대해 논의하였다. 그 결과 2인이 동시에 혼합현실 환경에 참여하여 객체에 대한 일원화된 객체를 공유할 수 있었고, 마이오 웨어러블 인터페이스 장비를 가지고 각자 인터랙션 할 수 있는 환경을 조성하였다.
최근 인간의 자세와 행동을 추적하는 행동 분석 연구가 활발해지고 있다. 특히 2017년 CMU에서 개발한 오픈소스인 오픈포즈(OpenPose)는 사람의 외모와 행동을 추정하는 대표적인 방법이다. 오픈포즈는 사람의 키, 얼굴, 손 등의 신체부위를 실시간으로 감지하고 추정할 수 있어 스마트 헬스케어, 운 동 트레이닝, 보안시스템, 의료 등 다양한 분야에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 헬스장에서 사용자들이 가장 많이 운동하는 Squat, Walk, Wave, Fall-down 4개 동작을 오픈포즈기반 딥러닝인 DNN과 CNN을 이용하여 운동 동작 분류 방법을 제안한다. 학습데이터는 녹화영상 및 실시간으로 카메라를 통해 사용자의 동작을 캡처해서 데이터 셋을 수집한다. 수집된 데이터 셋은 OpenPose을 이용하여 전처리과정을 진행하고, 전처리과정이 완료된 데이터 셋은 본 논문에서 제안한 DNN 및 CNN 모델 이용하여 운동 동작 분류를 학습한다. 제안한 모델에 대한 성능 오차는 MSE, RMSE, MAE를 사용한다. 성능 평가 결과, 제안한 DNN 모델 성능이 제안한 CNN 모델보다 우수한 것으로 나타났다.
목 적 : 일상생활에서 하루 밤의 수면박탈은 흔히 있을 수 있다. 저자들은 전산화 신경인지검사를 통하여 38시간의 수면 박탈이 상지의 미세 운동수행능력에 어떠한 변화를 주는지를 연구하고자 하였다. 방 법 : 고려대학교 의과대학에 재학중인 학생중 정신적, 신체적으로 건강한 지원자 24명(M:F=21:3, mean age : $24.67{\pm}1.37$)을 대상으로 하였으며 모두 오른 손잡이었다. 또한 수면일지를 작성하게 하여 평소에 수면부족을 보이는 군은 배제하였다. Vienna Test System에서 나타날 수 있는 학습효과를 최소화하기 위하여 검사 하루 전에 미리 같은 검사를 시행하였다. 검사 전날 밤에 피험자들은 충분한 수면을 취하였으며, 검사 당일 오전 6시경에 기상하였다. 실험 첫날 오전 6시부터 다음날 오후 8시까지 38시간동안 수면을 박탈하였으며, 검사 첫날과 둘째 날의 오전 7시와 오후 7시, 총 4차례 Vienna Test System중 Motor Performance Series를 시행하였다. 실험기간 중에 모든 피험자에게 수면에 영향을 줄 수 있는 약물의 복용은 금지되었으며, 과도한 운동도 금지되었다. 자료는 SPSS를 이용하여 피험자당 4회 시행한 검사 결과를 Repeated ANOVA를 시행하였으며, 일중리듬을 고려하여 각 아침, 저녁 session끼리의 검사 결과를 paired t-test를 시행하여서 비교하였다. 결 과 : Motor Performance Series에서 수면박탈에 따라서 상지의 오른손의 운동 기능에 있어 수행능력의 저하가 나타났다. 각 소검사를 보면 tapping의 total number(p<.005), line tracking의 number of misses(p<.05), length of misses (p<.05), inserting short pin의 total length(p<.01), inserting long pin의 total length(p<.05), aiming의 number of misses (p<.05)에서 통계적으로 유의미한 기능의 저하가 나타났다. 결 론 : 이상의 결과는 38시간의 수면박탈만으로도 유의미한 운동기능의 저하가 나타난다는 것을 보여준 것이며, 특히 가장 예민하게 미세 운동기능을 발휘할 수 있는 우세한 오른손에서 기능저하가 나타났다. Inserting long pin보다는 inserting short pin 검사에서 기능이 저하되었고, line tracking, aiming에서 검사 결과의 수행 저하가 두드러진 것으로 보아서, 미세한 운동기능일수록 영향을 많이 받는다고 할 수 있겠으며, line tracking에서 전체 검사 시간은 감소되며, 수행에서 실수가 늘어난 것으로 보아, 수면박탈에 따라서 조급한 수행이 이루어진다고 보여진다. 또한 주어진 32초간의 시간 안에 최대한의 속도로 펜을 두드리는 tapping 검사에서 두드러진 저하를 보인 점에서, 수면박탈에 의하여 근육의 피로가 쉽게 나타난다고 생각 할 수 있겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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