• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제14권3호
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• pp.151-160
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• 2003

삼차원 입체조형방사선치료나 세기조절방사선치료와 같은 다엽시준기(Multileaf Collmator, MLC)를 이용하는 보다 복잡한 방사선 치료 기술은 다엽시준기의 위치 및 운동의 검증의 중요성을 증가시키고 있다. 이러한 다엽시준기의 검증은 신뢰성과 그동안 축척된 경험적 검증능력으로 인하여 주로 필름을 가지고 수행되어왔다. 그러나 전자포탈영상장치(Electornic Portal Imaging Device, EPID)의 사용의 편이성과 디지털 영상 제공 능력은 낮은 임상편이성, 효율성, 비용대 수익률에도 불구하고 정기적인 정도확립(Quality Assurance, QA)에 현실적인 필름의 대체재로 관심을 모아왔다. 본 연구에서는 EPI를 활용한 다엽시준기의 정기적인, 특히 일간 정도확립법을 개발하였다. 정기적 정도확립을 위한 전자포탈영상(Electronic Portal Imaing, EPI)의 적용가능성에 대한 검증은 방사선 조사시 동시에 획득된 필름과 다엽시준기의 제어장치에 입력한 다엽시준기의 처방과의 비교를 통해 수행되었다. 특별히 설계된 두가지 형태의 시험형(test pattern)이 영상 획득 및 비교에 적용되었다. 정성적인 온라인 육안 검증과 함께 윤곽 검출 알고리듬을 이용한 정량적인 오프라인 분석이 검증 절차에 이용되었다. 결론적으로, 본 연구에서 개발된 EPI를 이용한 다엽시준기의 일간 정도확립법은 필름의 정확도를 가지고 편리하게 수행될 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.427-433
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• 2018

비침습적 치료 효과에 대한 기대로 집속 초음파를 이용한 하지정맥류 치료에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 초음파 정맥류 정맥 치료 효과 평가에 적용할 수 있는 생체 조직 팬텀과 조직 등가 팬텀을 제시 하였다. 제작된 팬텀은 음향학적 특징과 초음파 조사에 따른 수축률을 평가함으로써 유용성을 평가하였다. 하지정맥류가 발생하는 조직의 구조를 고려하여 피부, 지방, 근육의 세 층으로 된 다층 구조 팬텀을 제작하였으며, 각 층을 구성하는 물질은 인체와 유사한 특성을 갖도록 제작하였다. 또한 혈관 유사물질을 매식한 다층 구조 팬텀과 동물 혈관을 이용한 다층 구조 팬텀, 동물 조직을 이용한 다층 구조 팬텀을 제작하였으며, 초음파 조사에 따른 혈관 유사 물질 및 혈관 조직의 수축 정도를 B-mode 영상을 이용하여 평가하였다. 본 연구의 결과를 통하여 제시된 팬텀이 초음파 하지정맥류 치료 평가에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 판단되었다. 또한, 집속 초음파를 이용한 하지정맥류 치료 장비 개발 및 치료 효과 검증에 중요한 역할을 할 것으로 판단된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.149-155
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• 2021

본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권10호
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• pp.845-859
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• 2020

최근 기후변화와 여름철 고온 등으로 인한 녹조현상, 사고발생으로 인한 화학물질 및 유류 유출 등 수질오염과 관련된 사회적 관심이 높아지고 있다. 수질오염 사례 중 화학사고로 인한 유해화학물질 유출은 인체에 접촉시 인체에 악영향을 끼치며, 대기·수질·토양을 오염시키고 주변 농작물의 변색이나 괴사를 유발하는 등 생태환경에 직접적인 피해가 발생한다. 하천으로 유출가능성이 있는 화학물질은 무색의 수용성인 경우가 많아 육안으로 유출 사실을 확인하기가 어렵다. 화학사고 발생시 화학물질의 탐지는 간이접촉식탐지장비를 이용하거나 화학물질의 유출이 우려되는 곳에 검출센서를 설치해 사고를 감시하고 있다. 이러한 접촉식 센서는 현장인력에 의존적이고, 설치식 검출센서 또한 제한적으로 설치되어 미설치 지역에 대한 능동적 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 한편 최근 초분광 영상을 활용하여 물질 고유의 분광특성을 분석함으로써 토지피복, 식생, 수질 등의 식별에 활용되고 있다. 따라서 초분광 센서를 활용한 화학물질 감지 가능성도 보여주고 있지만 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 수계로 유출되는 유해화학물질을 식별하기 위하여 접촉식 탐지 기술의 한계를 극복할 수 있는 원격탐사기법과 최신 센서기술을 활용하였다. 유해화학물질 18종을 대상으로 초분광 영상을 이용한 상호 구분이 가능한 지 확인하고자 해당 유해화학물질의 초분광 영상을 촬영하여 분광라이브러리를 구축하였다. 향후 연구를 통해 유해화학물질 분광라이브러리 데이터베이스를 확대하고, 하천 적용에 대한 검증을 실시한 후 실시간 모니터링에 적용할 경우 신속한 화학사고 발생여부 감지 및 대응에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.