• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제27권3호
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• pp.117-124
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• 2016

Intrafractional motion of patients, such as respiratory motion during radiation treatment, is an important issue in image-guided radiotherapy. The accuracy of the radiation treatment decreases as the motion range increases. We developed a control system for a robotic patient immobilization system that enables to reduce the range of tumor motion by compensating the tumor motion. Fusion technology, combining robotics and mechatronics, was developed and applied in this study. First, a small-sized prototype was established for use with an industrial miniature robot. The patient immobilization system consisted of an optical tracking system, a robotic couch, a robot controller, and a control program for managing the system components. A multi speed and position control mechanism with three degrees of freedom was designed. The parameters for operating the control system, such as the coordinate transformation parameters and calibration parameters, were measured and evaluated for a prototype device. After developing the control system using the prototype device, a feasibility test on a full-scale patient immobilization system was performed, using a large industrial robot and couch. The performances of both the prototype device and the realistic device were evaluated using a respiratory motion phantom, for several patterns of respiratory motion. For all patterns of motion, the root mean squared error of the corresponding detected motion trajectories were reduced by more than 40%. The proposed system improves the accuracy of the radiation dose delivered to the target and reduces the unwanted irradiation of normal tissue.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권5호
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• pp.567-585
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• 2019

In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권6호
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• pp.1706-1727
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• 2023

Under Water Sensor Networks (UWSN) has gained attraction among various communities for its potential applications like acoustic monitoring, 3D mapping, tsunami detection, oil spill monitoring, and target tracking. Unlike terrestrial sensor networks, it performs an acoustic mode of communication to carry out collaborative tasks. Typically, surface sink nodes are deployed for aggregating acoustic phenomena collected from the underwater sensors through the multi-hop path. In this context, UWSN is constrained by factors such as lower bandwidth, high propagation delay, and limited battery power. Also, the vulnerabilities to compromise the aquatic environment are in growing numbers. The paper proposes an Energy-Efficient standalone Intrusion Detection System (EEIDS) to entail the acoustic environment against malicious attacks and improve the network lifetime. In EEIDS, attributes such as node ID, residual energy, and depth value are verified for forwarding the data packets in a secured path and stabilizing the nodes' energy levels. Initially, for each node, three agents are modeled to perform the assigned responsibilities. For instance, ID agent verifies the node's authentication of the node, EN agent checks for the residual energy of the node, and D agent substantiates the depth value of each node. Next, the classification of normal and malevolent nodes is performed by determining the score for each node. Furthermore, the proposed system utilizes the sheep-flock heredity algorithm to validate the input attributes using the optimized probability values stored in the training dataset. This assists in finding out the best-fit motes in the UWSN. Significantly, the proposed system detects and isolates the malicious nodes with tampered credentials and nodes with lower residual energy in minimal time. The parameters such as the time taken for malicious node detection, network lifetime, energy consumption, and delivery ratio are investigated using simulation tools. Comparison results show that the proposed EEIDS outperforms the existing acoustic security systems.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.663-668
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• 2023

현대 전투에 있어서 적의 위치나 시설 등의 정보를 수집하는 것은 매우 필수적이다. 이를 위해 멀티콥터 등의 무인기의 개발이 활발하게 이루어져 왔으며 무인기에 장착되는 임무장비 또한 다양하게 개발되었다. 좌표지향 알고리즘이란, 임무장비가 원하는 좌표나 위치에 시선을 고정할 수 있도록 시선각을 계산하는 알고리즘을 의미한다. 비행데이터와 GPS 데이터를 수집하여, 좌표지향 알고리즘에 대하여 Matlab을 이용하여 시뮬레이션을 진행하였다. 좌표 데이터만을 이용한 시뮬레이션에서는 Pan축 각도는 평균 약 0.42°가 Tilt축은 0.003°~0.43° 상대적으로 넓은 오차와 평균적으론 약 0.15°의 오차가 나타났다. 이를 NE 방향의 거리로 환산한 결과는 N방향 오차거리는 평균 약 2.23m E방향 오차 거리는 평균 약 -1.22m의 결과를 나타났다. 실제 비행데이터를 적용한 시뮬레이션에서는 약 19m@CEP의 결과가 나타났다. 따라서 EOTS의 주 임무인 감시 및 정보수집에 있어 좌표지향 알고리즘의 자체적인 오차에 대하여 연구를 진행하였고 정량적 목표였던 500m에 30m@CEP를 만족하는 것을 확인하였고, 원하는 좌표를 지향할 수 있다는 것을 보였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.51-59
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• 2018

본 논문에서는 해상에서 수상감시정찰 및 수중탐색임무를 수행할 수 있는 복합임무 무인수상정을 설계하였으며, 설계된 복합임무 무인수상정의 선체부는 유리섬유강화플라스틱을 이용하여 제작하였다. 수상감시정찰 및 자율운항 임무를 수행하기 위해 레이더, 라이다, 카메라 등과 같은 다양한 항법센서를 마스트에 장착하였으며, 특수임무를 수행하기 위한 더미건 장비를 선수부 갑판에 장착하였다. 악천후의 해상상태에서 주어진 임무를 성공적으로 수행하기 위해서는 갑판에 탑재된 구조물들에 대한 강성확보가 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 정하중, 횡하중 및 수직방향 운동에 따른 마스트 구조물의 강도해석 및 더미건 장비의 충격량에 대한 선체부의 강도해석을 시뮬레이션 및 실험을 통해 수행하였다. 시뮬레이션 및 실험 결과에 따라 본 연구에서 설계된 마스트 구조물 및 더미건 장착부의 선체부는 충분한 강성을 확보하고 있음을 확인하였다.

• 시큐리티연구
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• 제19호
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• pp.225-244
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• 2009

기계경비시스템은 대부분 전자 정보 통신 기기로 구성되어 있기 때문에 정보통신환경의 변화는 기계경비시스템의 기술, 운영체계, 운영방법 등에 영향을 미치게 된다. 본 연구는 기계경비시스템의 기술개발 동향 및 실태를 분석하고 기술개발 전망을 제시하는데 있다. 본 연구는 문헌연구와 기계경비시스템을 사용하는 수요자와 공급자와의 면담을 통한 분석과, 기술개발업자와 시스템 설치 기술자를 대상으로 한 설문조사를 통해 분석결과에 대한 검증을 실시하였다. 국제적으로 경쟁력이 있는 DVR 기술은 본래의 기능인 영상녹화 기능을 위주로 Motion Detection 기능과 상황변화 인식 기능, 목표물 추적 기능 등과 같은 다양한 기능을 수행할 수 있는 하이브리드 DVR 기술개발 쪽으로 진행될 것이며, 상황변화를 인식할 수 있는 기술은 현장에 설치된 많은 카메라를 소수의 인원이 효과적으로 감시할 수 있게 하여 기존의 CCTV시스템의 기능을 보다 향상시킬 수 있을 것이다. 그리고 영상전송기능을 수행하는 인터넷 서버기술과 영상인식 소프트웨어가 카메라에 내장된 'Embedded IP카메라' 기술개발은 CCTV시스템의 구성체계를 보다 간소화 시킬 수 있을 것이다. 생체인식 중 지문인식기술과 얼굴인식기술은 국제적인 경쟁력을 가지고 기술개발이 진행되지만 얼굴인식기술은 인식기술에 있어서는 선진국과 비슷한 수준인 것으로 평가되고 있으나 인식거리를 확보하는 기술과 감시 기능, 3D인식 기술부분에 있어 다소 신뢰성이 떨어져 이를 보완하기 위한 지속적인 개발이 이루어질 것이다. RFID의 무선인식과 추적기능은 사람 또는 차량의 출입통제나 물품의 반입 반출의 감시 통제 등을 위해 유용하게 적용될 것으로 평가되고 있어 RFID의 하드웨어와 소프트웨어 기술개발이 활발하게 진행될 것으로 전망되지만 시장여건과 새로운 제품 도입을 꺼리고 수입 의존도가 높은 현상을 개선하기 위하여 개발된 제품을 사용할 수 있는 여건 조성 등 기술개발을 촉진하기 위한 적극적인 지원이 필요한 것으로 분석된다. 행동패턴을 인식하여 침입상황을 감지하는 센서기술은 기존의 오작동이 많은 공간감지 센서를 대신하여 경보신호의 신뢰도를 향상시켜 자신있는 현장대응을 가능하게 해줄 수 있는 기술로 적극적으로 개발이 이루어질 것으로 전망된다. 행동패턴인식기술과 영상변화를 탐지하고 분석하는 영상인식기술은 유사한 기술로 서로 연계될 수 있으며, 경보신호전송 기술, 영상추적기술, RFID의 무선인식 및 추적 기술, 그리고 이를 관리하기 위한 미들웨어 기술을 통합하여 이상상황에 보다 효과적으로 대응할 수 있는 통합관제시스템을 구축할 수 있을 것이다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권3호
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• pp.132-138
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• 2009

호흡으로 인한 방사선 치료 표적의 움직임을 고려함으로써 치료 성적 향상과 동시에 주변 장기 보호를 지향하는 4차원 방사선 치료의 구현, 성능 개선의 연구가 활발히 진행되고 있다. 환자가 자연스럽게 호흡하도록 하는 장점이 있는 호흡 동기방식이나 종양추적방식을 사용하는 경우, 방사선조사 표적의 움직임을 예측, 방사선조사 시 이를 보정하여 줌으로써 방사선치료 효과를 극대화할 수 있다. 신경회로망은 통계 수식에 의존하지 않고 주어진 자료를 표현하는 일종의 규칙을 찾아내므로, 방사선 치료 표적의 실시간 움직임과 같은 비선형성을 가진 시계열(Time Series)을 표현하는 데에 유리하다. 본 연구에서는 신경회로망 예측 알고리즘의 4차원 방사선치료에 적용 가능성을 평가하였다. Multi-layer Perceptron으로 신경회로망을 구성하였고 Scaled Conjugate Gradient 알고리즘을 신경회로망 학습 알고리즘으로 사용하였다. RPM 시스템을 이용하여 획득한 실제 임상 현장의 환자에 대한 호흡 자료를 기반으로 학습한 신경회로망 예측 결과를 RPM 시스템의 측정치와 상호 비교하였다. 10명의 환자에의 적용 결과, 신경회로망 학습에 사용된 자료가 환자의 호흡 범위 전체를 포함하지 않는 경우를 제외하고는, 최대절대오차 3 mm 미만의 우수한 예측 성능을 보였다. 학습 영역 이외의 호흡 자료 예측 시 발생하는 상당한 오차는 신경회로망의 외삽에 대한 학습능력 부족을 보이는 것으로, 오차의 원인을 제거하기 위한 일환으로, 호흡자료를 측정할 때 최대 호흡을 하도록 하여 충분한 학습 자료를 확보하는 방안을 고려해 볼 수있겠다. 4차원 방사선치료 시스템 성능 개선에의 직접 활용을 위하여, 다양한 시스템 대기시간에 따른 예측 성능 평가와 방사선 조사 장치와 연동, 실용 타당성 검증의 추가 연구가 진행될 것이다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.773-787
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• 2006

비행체 탑재 레이다는 민군 겸용으로 기상에 관계없이 전천후로 비행체의 안전 항행, 임무 감시, 사격 통제, 충돌 회피, 이착륙 등 비행에 필수적인 항공 전자 장치이다. 본 논문에서는 헬기 탑재 다중 모드 X-밴드 펄스 도플러 레이다 시험 모델의 설계, 제작 및 비행 시험 결과를 제시한다. 레이다 시스템은 안테나부, 송수신부, 신호처리부와 전시부의 4개의 LRU로 구성되며, 개발 기술은 평판 슬롯 배열 안테나, TWTA 송신기, coherent I/Q detector, 디지털 펄스 압축, MTI, DSP 기반 도플러 FFT 필터, 적응 CFAR, 도플러 추정보상 기법, 비행 안정화 및 TWS 추적 처리기를 포함한다. 개발된 레이다 시스템의 설계 성능은 다양한 지상 고정 및 이동 시험과 헬기 탑재 비행 시험을 통하여 이동 비행체 이동 클러터 보상과 MTD 성능을 확인하였다.