관상동맥 질환을 평가하고 치료하기 위해 사용하는 혈관조영장비는 방사선을 사용한다는 공통점이 존재하여 회사별 선량 저감화를 위한 기능 개발 등이 지속적으로 이루어지고 있다. 따라서 단일 혈관 중재술 중 혈관조영장비에 탑재되어 있는 동적 관상동맥 로드맵 기능 유무의 차이에 따른 방사선학적 관계를 평가하여 로드맵을 이용한 피폭 절감 효과를 입증하고자 한다. 2021년 03월부터 2023년 02월까지 관상동맥 중재술을 시행한 431명 중 후향적 데이터가 확보된 250명을 대상으로 진행하였다. 확보한 250명의 대상 중 단일 혈관 중재술 시 심혈관 로드맵 기능을 이용한 환자는 91명이었고, 로드맵을 이용하지 않고 시술한 환자는 159명이었다. 동적 심혈관 로드맵 기능을 이용한 군이 이용하지 않은 군보다 총 흡수선량 (34.57 uGy/m2 : 69.15 uGy/m2), 총 공기 중 선량 (688.47 mGy : 1640.4 mGy), 투시 조영 선량 (23.87 uGy/m2 : 49.91 uGy/m2), 투시 조영 시간 (723.55 s : 366.03 s), 촬영된 총 시리즈 수 (17 : 26)에서 더 낮은 값들을 나타냈으며 통계적으로 유의했다. 동적 심혈관 로드맵을 사용한 단일 혈관 관상동맥 중재술이 로드맵을 사용하지 않고 진행한 시술보다 더 적은 투시 시간 및 투시 선량 등을 나타냈다. 따라서 단일 혈관 관상동맥 중재술에서 는 심혈관 로드맵 기능사용이 시술자와 환자 모두에게 피폭 저감화 효과를 나타낼 수 있으므로 심혈관 로드맵 사용에 대해 적극적으로 권장할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 U-시차맵과 조감도를 이용한 스테레오 비전 기반의 장애물체 검출 및 차량 검증 방법을 제안한다. 먼저 최대 빈도 값을 이용하여 V-시차맵 상에서 도로 특징 정보를 추출하고, 추출된 도로 정보를 이용하여 대략적인 도로상의 장애물체 영역을 추출한다. 좀 더 정확한 장애물체 영역 추출을 위하여 U-시차맵을 생성하는데, 이때 시차값과 카메라 파라미터를 이용하여 계산된 문턱치를 이용하여 높이 제한된 U-시차맵을 생성함으로써, 일정한 높이의 장애물체만을 검출 할 수 있다. 그러나 검출된 장애물체 영역 내에는 여전히 다수의 장애물체와 배경이 존재하므로, 세그먼테이션 과정을 수행한다. 전 단계에서 추출된 장애물체 영역을 카메라 모델링과 파라미터를 이용하여 조감도 맵핑을 수행한다. 조감도는 시차맵과 카메라 정보를 기반으로 계산된 장애물체들의 위치를 평면상에 표시함으로써 장애물체들을 좀 더 쉽게 분리할 수 있다. 마지막으로 각각 분리된 장애물체들 별로 차량 특징 기반의 차량 검증 과정을 수행한다. 도로 접점 여부, 일정한 수평크기, 가로 세로 비율 및 텍스쳐 정보를 이용하여 최종적으로 도로상의 차량만을 검출한다. 그리고 실제 도로에서 획득한 영상에 제안한 알고리즘을 적용함으로써 장애물체 검출 및 차량 검증 성능을 검증한다.
오늘날 IT 환경의 변화는 내부 네트워크에서 새로운 보안위협이 발생하면서, 네트워크에 접근하는 접속단말기의 보안성을 강제화 할 수 있는 보안 인프라로서, NAC(Network Access Control)의 필요성이 증대고 있다. 최근 u-Campus 네트워크에서 다양한 보안위협에 대한 문제점을 해결하기 위해 NAC 도입 및 구축의 필요성이 높아지고 있지만, 기존 보안 솔루션과의 복잡한 연계관계 및 운영체제에 대한 유연성 결여 등 여러 문제가 도출되고 있다. 따라서 본 논문에서는 u-Campus 내 네트워크 신뢰성 확보를 위해 NAC 도입 및 구축 시 필요한 로드맵을 제시함으로서, 각 대학에서는 효율적인 NAC 솔루션 선택에 필요한 지침이 되며, 다양한 보안 위협을 사전에 방어하여 네트워크의 신뢰성 증진과 무결성을 유지할 수 있는 방안을 제시한다.
본 논문에서는 u-Korea를 구축하기 위한 유비쿼터스 서비스의 단계별 진화모델을 개발하고자 한다. u-Korea 서비스의 단계별 모델을 개발하기 위하여 우선 유비쿼터스 소요 기술을 분류하여야 하고 이것은 네트워크, 미들웨어, 단말 및 응용으로 구성된 각 계층 유비쿼터스 기술구조로 구분될 수 있다. 그리고 각 기술의 발전 방향 등을 토대로 각 계층에 대한 로드맵을 작성 한다. 다음 단계에서는 소요 기술의 개발 수준과 구성 요소를 기반으로 유비쿼터스 서비스를 위한 참조모델을 제안하고, 각 서비스의 지능화 수준과 서비스 기술 로드맵에 따라 첫번째 P-to-M 커뮤니케이션, 두 번째 상황인지, 세 번째 자율성 단계로 유비쿼터스 서비스의 점진적 3단계 발전 방안을 제시한다. 그 후 제시된 진화 방법에 따라서 보건 복지 분야의 국내외 유비쿼터스 서비스 사례를 분석하고, 점진적으로 개발되어지는 유비쿼터스 모형을 적용하여 보도록 한다.
최근 산업경쟁이 심화되면서 지식은 기업 가치에서 점점 더 많은 비중을 차지하고 있다. 이러한 지식을 기업의 자산으로서 체계적으로 관리하고 확산시키기 위하여 지식관리 시스템이 등장하였다. 본 논문은 문서 검색을 이용하는 지식관리 시스템의 설계를 대상으로 한다. 특히, 지식관리 시스템의 효과적인 문서 검색을 위하여 온톨로지 맵을 구성하고, 지식 검색에 이용하고자 한다. 온톨로지 맵의 구축과 수정 및 확장 방안을 제안하고, 질의에 대해 적합한 문서를 추출하기 위하여 질의어와 온톨로지 맵 간, 온톨로지 맵과 문서간의 유사성을 측정하고 이를 결합하는 방법을 설명한다. 이러한 온톨로지 맵을 이용한 지식관리에 관한 연구는 지식의 체계적인 유지 및 확장성뿐 아니라, 지식 검색의 정확성과 유연성을 배가할 수 있을 것이다.
IPTV란 Internet Protocol TeleVision의 머릿글자의 조합이며, IP 네트워크상의 서버들이 제공하는 콘텐츠(contents)를 시청할 모니터이다. 먼저, 미국의 홈 쇼핑 네트워크, 일본의 액트빌라, MS Mediaroom 솔류션, MS Mediaroom 적용 사례 U-verse를 통한 IPTV 활용 사례를 살펴보고 이어, IPTV 양방향 서비스 기술로 PC나 핸드폰에 이어 새로운 콘텐츠 채널로서 기대되는 TV용 위젯에 대한 동향을 살펴본 후 관련 기술의 로드맵을 정리하고자 한다. 한편, 적기(time to market)에 시장이 요구하는 제품이나 차세대 기술을 파악하는 데 필요한 기술 로드맵이 관련 분야의 전문 종사자들을 통하여 확인, 검증, 개선 및 수정을 거치면서 공론화되는 구조가 형성되기를 제안하기 위하여 일상적 기술 사례 조사 기술동향 파악 상세 기술 분석을 통한 로드맵 도출의 한 사례 혹은 템플릿으로 본 고를 작성하였다.
최근 딥러닝 기술이 급속히 발전하며 현대 사회의 다양한 응용분야에서 빠르게 적용되고 있다. 특히 영상 기반의 딥러닝 기술은 자연어 처리와 함께 인공지능 기술의 핵심 연구 분야로 많은 연구가 진행되고 있다. 논문에서는 최근 많은 연구가 진행되고 있는 영상의 의미적 분할 (Semantic Segmentation) 성능을 향상하기 위한 연구를 진행한다. 특히 모델에서 고정밀의 의미적 분할을 수행할 수 있도록 추가적인 정보로써 의사 깊이맵 (Pseudo Depth-Map)을 활용하는 방법을 제안하였다. 더불어, 의사 깊이맵을 모델 상에서 효과적으로 학습시키기 위하여 다중 디코더 모델과 학습 효율을 높이는 학습 스케줄링 전략을 제안한다. 의사 깊이맵과 다중 디코더 모델 기반의 제안 모델은 기존 의미적 분할 모델과 비교하여 iIoU 기준 2%의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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