연안에는 많은 배들이 운항을 하고 있어 사고의 위험에 노출되어 있다. 특히 안전 장비를 구비하지 않은 소형 선박은 다양한 원인에 의한 선박 상태에 따른 사고, 그리고 주변 선박 및 물체와의 충돌과 같은 해양사고에 무방비 상태에 놓여있다. 따라서 이와 같은 상황을 저렴한 장비를 통하여 해결하는 것이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 선박 자체 움직임을 감지할 수 있는 기능을 구현하였다. 움직임이 정해진 임계값을 넘어선 경우, 이 기능은 현재 상황이 이 선박에 위험하다고 판단하고, 이 상황을 선박에 있는 스마프폰 소유자 및 제어 센터로 이상황을 알린다. 이를 통하여 안전 장비가 거의 장착되어 있지 않은 어선, 여객선, 그리고 레저선박과 같은 소형 선박에 적용되어 선박의 안전 항해를 향상시킬 수 있다.
Although tracking methods are efficient and popular for vessel segmentation, they require a seed to initiate an instance of tracking. In this paper, a new method to detect new seeds for tracking of arterial segments from CT angiography (CTA) and to construct a vascular structure is proposed. The proposed algorithm is based on shape analysis of connected components in a volume of interest around a vessel segment which was already extracted by tracking. The eigenvalues of the covariance matrix are used as the shape features for detection. The experimental results on actual clinical data showed that the results totally revealed the arterial tree not hindered by bone or veins. In visual comparison to a method which combines registration and subtraction of both pre-contrast and post-contrast CT volumes, the proposed method produced comparable results to the reference method and were confirmed of its feasibility for clinical use of reducing the cost and burden of patients.
본 논문에서는 양식어장을 보호하기 위한 어장 탐지 시스템의 개발에 대해 논의한다. 어장탐지시스템(FDS)은 어장에 침입하는 도적선박을 실시간으로 식별하고 어장의 위치변동 둥을 파악하는 기능을 갖는다. 본 연구에서는 어장에 접근하는 물체탐지 및 적아식별을 위해 저가이면서 대역의 레이더 응답기능을 갖는 어장작업선용 AIS(F-AIS)를 개발하여 소형어선 등의 식별기능에 이용하고자 한다.
신경계 영상 해석의 목적은 움직이는 미토콘드리아들을 추적하여 그 속도와 이동 방향 등을 추출하는 것인데, 미토콘드리아의 움직임은 축삭돌기 상에서만 이루어지는 특징이 있다. 축삭돌기 추출 작업은 일반적으로 수작업을 동반한 처리 과정을 통해 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 자동화된 축삭돌기 추출 기법을 제안한다. 우선 전체 비디오 프레임 영상에서 각 픽셀의 최대값을 취해 통합영상을 구한다. 통합 영상에서 축삭돌기는 능선 구조를 보이는데, 능선을 검출하기 위해 본 연구에서는 능선 강화 필터링과 피크 검출 과정을 적용하였다. 또한 검출된 능선점에서 나타난 오류를 제거하기 위해 대해 각 능선점 주위에서 신뢰도 함수를 사용한 필터링을 적용한다. 실제 영상을 이용한 실험을 통해 제안된 방식은 높은 검출률과 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.
관상동맥 조영술은 관상동맥 협착을 검사하거나 치료를 하는데 널리 사용되고 있다. 특히, 카테터를 혈관에 삽입 시, 시술자는 혈관에 손상을 주지 말아야 하는 어려움을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 최근 여러 연구자들이 혈관 영상의 에지 추출 기반 방법과 최적의 쓰레쉬홀드 기법 등에 관하여 많은 연구를 진행하고 있다. 그러나 이러한 방법들은 영상의 선명도와 화질에 따라서 그 성능의 차이가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다중 샘플링과 보간법, 쓰레쉬홀드, 오검출 제거 등으로 구성되어 있다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 다양한 혈관 조영 영상을 사용하였으며, 그 결과, 제안된 기법이 카테터의 삽입 경로를 추출하는데 효과적이었다.
This paper describes the application method of bumper area defined in the ship domain theory and it is to identify risky sectors in VTS(Vessel Traffic Services) area. The final goal of this work is to develop early warning system providing the location information with high traffic risks in Mokpo VTS area and to prevent the human errors of VTS Officer(VTSO). The current goal of this paper is to find evaluation and detection method of risky sectors. The ratio between overlapped bumper area of each vessels and the summing area of a designated sector, Ratio to Evaluate Risk(RER) ${\gamma}$ is used as one of evaluation and detection parameter. The usability of overlapped bumper area is testified through three kinds of scenarios for various traffic situations. The marine traffic data used in the experiments is collected by AIS(Automatic Identification System) receiver and then compiled in the SQL(Structured Query Language) Server. Through the analysis of passing vessel's tracks within the boundary of Mokpo VTS area, the total of 11 sectors are identified as evaluation unit sector. As experiment results from risk evaluation for the 11 sectors, it is clearly known that the proposed method with RER ${\gamma}$ can provide the location information of high risky sectors which are need to keep traffic tracks of vessel movements and to maintain traffic monitoring by VTSO.
한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
휴식 Tl-201/부하 Tc-99m MIBI 심근관류 SPECT를 흉통을 주소로 내원한 24명의 환자를 대상으로 시행하고, 관상동맥조영술에서 관상동액의 내경이 50%이상 협착이 있는 경우를 유의한 것으로 보고 SPECT결과와 관상동맥조영술의 결과를 비교하였다. 관상동맥질환 진단의 민감도와 특이도는 모두 91.7%였고, 협착이 있는 관상동맥 분지수에 따른 민감도는 단일혈관질환이 75%, 다중혈관질환이 100% 였다. 관상동맥분지 각각에 대한 전단의 민감도는 좌전하행동맥 78%, 좌회선동맥 80%, 우관상동맥 86%였다. 이 연구의 절과와 기존의 Tl-201 이나 Tc-99m MIBI를 단독으로 사용한 경우와 비교했을 때 관상동맥질환 진단의 민감도와 특이도는 비슷하거나 오히려 더 좋은 결과를 보였다. 또한 이 방법은 진정한 의미의 휴식기영상을 얻을 수 있고 휴식기와 부하기 영상 사이에 남아있는 방사능으로 인한 오차에서 벗어날 수 있으며, 휴식기 촬영 후 바로 부하기 촬영을 하므로 전체 검사시간이 줄어 환자에게 편리하고 효율이 높은 검사법이라 생각된다.
원전 해체 작업장의 요구에 따라 드론 기반 무인 원격 방사선 검출 모듈을 개발하였다. 사람이 접근해서 방사선을 측정할 수 없는 원자력 발전소 격납용기 내부 상공 및 외부로 누설되는 방사선 측정을 위한 목적으로 저준위에 민감한 GM-tube를 사용하여 제작하였다. 드론 기반 방사선 검출 모듈의 무게는 200g 미만으로 원자력 발전소 격납용기 내부의 상공과 외부 공중에서도 운용이 가능하다. 설계된 장비의 성능 확인을 위해 국제 기준 (IEC60864)을 참고하여 성능평가 실험을 시행하였다. 현장의 요구에 맞게 설계된 방사선 검출 모듈의 안정성은 측정 정확도를 평가하기 위한 변동률 실험에서 반복 측정에 의한 통계적 변동률은 ±4.6%. 선량률 의존성을 평가하기 위한 선형성 실험에서 정확도 ± 7.3%, 전체 선형도는 ± 3.5%이며 성능평가를 위한 국제기준을 만족하였다. 본 연구에서 개발한 무인 원격 방사선 검출 모듈은 원전 해체 작업장 맞춤형 장비로, 방사선 분진이 많은 현장에서 정확한 공간선량률의 측정과 방사선 작업장 안전관리에 도움을 줄 수 있을 것으로 확신한다.
Two different sensors (here, KOMPSAT and RADARSAT) are considered for ship detection, and are used to delineate the detection performance for their data. The experiments are set for coastal regions of Mokpo Port and Ulsan Port and field experiments on board pilot boat are conducted to collect in situ ship validation information such as ship type and length. This paper introduce mainly the experiment result of ship detection by both RADARSAT SAR imagery and landbased RADAR data, operated by the local Authority of South Korea, so called vessel traffic system (VTS) radar. Fine imagery of Ulsan Port was acquired on June 19, 2004 and in-situ data such as wind speed and direction, taking pictures of ships and natural features were obtained aboard a pilot ship. North winds, with a maximum speed of 3.1 m/s were recorded. Ship's position, size and shape and natural features of breakwaters, oil pipeline and alongside ship were compared using SAR and VTS. It is shown that KOMPSAT/EOC has a good performance in the detection of a moving ship at a speed of 7 kts or more an hour that ship and its wake can be imaged. The detection capability of RADARSAT doesn't matter how fast ship is running and depends on a ship itself, e.g. its material, length and type. Our results indicate that SAR can be applicable to automated ship detection for a VTS and SAR combination service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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