종래에 헬스케어 영역에서 주로 사용해왔던 기계학습 기법을 U-health 서비스 분석단계에 적용하기에는 여러 가지 문제점들이 있다. 첫째, 아직 U-health 분야의 연구가 초기단계에 불과하여 기존의 기법들을 U-health 환경에 적용한 사례가 매우 부족하다. 둘째, 기계학습 기법은 학습시간이 많이 소요되기 때문에 실시간으로 질환을 관리해야만 하는 U-health 서비스 환경에는 적용하기 어렵다. 셋째, 그동안 다양한 기계 학습 기법들이 제시되었으나 질환 연관변수에 가중치를 부여할 수 있는 방법이 없어, 개인 맞춤형 질병예측 시스템으로 구축할 수 없는 한계를 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하고, U-health 서비스 시스템의 바이오 데이터 분석 과정을 프로세스로 해석하기 위하여, 개인 맞춤형 질병예측 기법인 PCADP를 제안하였다. 또한 이러한 PCADP를 바탕으로 U-health 데이터 및 서비스 명세의 의미 있는 표현을 위하여 U-health 온톨로지 프레임워크를 시멘틱스형으로 모델링하였다. 또한 PCADP 예측 기법은 U-health 환경에서 판별 기법이 갖추어야 할 조건인 유연성과 실시간성이 기존의 방식에 비하여 향상되었고, 판별과정의 모니터링 및 시스템의 지속적인 개선측면에서도 효율적으로 작용함을 확인하였다.
기후변화는 지구환경 시스템을 구성하는 모든 권역에 영향을 미치며 각 권역은 서로 비선형적인 상호작용을 통해 다시 기후변화에 영향을 미친다. 따라서 기후와 지구환경 시스템 사이의 피드백 과정을 종합적으로 분석하고, 변화특성을 진단하여 예측할 수 있는 통합적인 연구가 필요하다. 그러나 현재까지는 기후변화에 따른 지구환경 시스템의 특정 권역의 변화에 대해서만 연구를 진행하고 있어 기후 환경 상호간의 연계 연구 지원이 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기후 환경 변화를 종합적으로 분석하고 예측하기 위해 자료 저장, 관리 및 배포를 지원하는 GIS기반의 통합DB 관리시스템을 개발하였다. 통합DB 관리시스템은 VB.NET 2005와 지도 기반의 공간 표현을 위한 ArcObjects 컴포넌트를 이용하여 개발하였다. 먼저 기후 환경 전문가의 요구사항을 고려한 연구 대상 및 자료를 선정하였고, 자료 관리 및 활용 방법을 정의하였다. 또한 연구 자료의 효율적인 검색을 위하여 데이터를 표준화하였으며, 이를 적용한 데이터 모델링을 통하여 기후 환경 DB와 자료의 이해도를 높이고, 공간적 상관관계 분석을 위한 GIS DB를 구축하였다. 구축된 DB를 기반으로 사용자에게 DB의 다양한 검색 및 접근을 통해 자료에 대한 세부적인 정보를 제공하고 자료의 배포가 가능한 프로토 타입의 통합DB 관리시스템을 개발하였다. 이러한 GIS기반의 기후 환경 통합DB 관리시스템은 효율적인 자료 관리는 물론 자료를 배포하는 환경을 제공 할 수 있으며, 미래의 기후변화를 종합적으로 진단 및 예측 하는데 기여가 클 것으로 판단된다.
본 논문은 얼굴 인식에 있어 안정적인 인식률을 얻기 위해 입력 영상에 대한 좌우 회전정보를 사용하여 보다 안정적이며 높은 인식률을 내기위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웹 카메라 환경에서 얼굴 영상을 입력정보로 사용하여 향상된 인식률을 얻기 위해 영상의 사이즈 축소 및 밝기와 컬러에 대한 정보를 정규화한 후 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할 검출한다. 검출된 후보 영역에 대해 주성분분석(PCA)을 적용하여 특징벡터를 구하여 얼굴을 분류한다. 또한 인식률의 오차 범위를 줄이기 위해 입력되는 얼굴 영상에 대한 방향성을 고려하여 좌 우 $45^{\circ}$ 회전 정보를 가진 영상을 대상으로 데이터 셋을 구성하여 PCA로 각각의 특징벡터를 구하였다. 구해진 특징벡터로 안정된 인식률을 얻기 위해 고유공간에 뿌린 후 각각의 특징들을 대상으로 유클리디안(euclidean distant) 거리를 비교하여 최종 얼굴을 인식한다. PCA에 의한 특징벡터는 저차원의 데이터이지만 얼굴을 표현하는데 있어 아무런 문제가 없으며 계산량이 적어 인식 속도도 빠를 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 다른 알고리즘에 비해 빠른 인식과 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있고 실시간 인식 시스템에도 사용할 수 있다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술과 영상 처리 기술의 발달로 현실의 공간 및 물체 정보를 3차원 데이터로 표현하는 포인트 클라우드 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 특히, 포인트 클라우드 기술은 공간 정보를 정밀하게 제공할 수 있어 AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality), 자율 주행 자동차 분야 등 높은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터가 필요로 되는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 다양한 기술 개발이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 효율적인 압축 및 전송 방안에 대해 논의를 진행 중이다. 본 논문에서는 기존의 MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)-SRD (Spatial Relationship Description) 기술의 확장을 통해 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 분할 전송 방안을 제안하고, 네트워크 상황뿐 아니라 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 MPEG-DASH 표준에서 정의한 시그널링 메시지에 품질 파라미터를 추가로 정의한다. 또한, ROUTE (Real time Object delivery Over Unidirectional Transport)/DASH 기반 이종망 환경의 검증플랫폼을 설계하고, 결과를 통해 제안한 기술의 타당성을 확인한다.
가시광 통신은 LED의 빠른 점멸을 통해 데이터를 보내는 통신 방법이며, 조명이 영향을 미치는 범위가 넓어 도청에 취약하다. IEEE 표준 802.15.7에서는 가시광 통신을 위해 OOK(On-Off Keying), VPPM(Variable Pulse Position Modulation), CSK(Color Shift Keying)를 모듈레이션을 정의한다. 이 논문에서는 VPPM을 사용한 통신에서 보안을 위한 물리계층 암호화를 제안한다. VPPM은 4B6B를 사용하여 메시지를 인코딩하는데 16개의 출력을 6-bit를 사용해 표현한다. 제안하는 인코딩은 4B6B의 생성조건을 위배하지 않으며 복잡도를 높이기 위해 20개의 출력으로 확장한다. 그리고 확장된 4B6B 테이블의 각 출력을 vigenère cipher를 이용하여 암호화한다. 도청자가 암호화된 각 6-bit 데이터를 복호화할 확률은 $\frac{1}{20}$ 이다. 따라서 키의 개수가 n일 때 도청자는 메시지를 복호화하기 위해 최대 $\sum\limits_{k=1}^{n}20^k$ 만큼 전수조사해야 한다. PHY II의 OOK와 PHYIII의 CSK에서도 입력과 출력을 관리하는 테이블을 사용하기 때문에 제안하는 방식을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 OOK와 CSK방식에서도 성능 저하 없이 사용할 수 있는 보안 인코딩에 대해 논의한다.
본 논문에서는 X-ray 영상에서 의료 진단지표를 자동으로 추출하기 위한 조직분할 기법을 제안한다. 척추질환이나 심장질환에 대한 진단지표로서, 흉추-심장 비율이나 콥 각도 등의 지표를 산출하기 위해서는 흉부 X-ray 영상으로부터 흉추, 용골 및 심장의 영역을 정확하게 분할하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위하여 계층별로 영상의 고해상도의 표현과 저해상도의 특징지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층신경망 모델을 채택하였다. 이러한 구조는 영상에서 세부 조직의 상대적인 위치정보가 분할 과정에 효과적으로 반영될 수 있게 한다. 또한 픽셀 정보와 객체 정보가 다단계의 과정으로 상호 작용되는 OCR 모듈과, 네트워크의 각 채널이 서로 다른 가중치 값으로 반영되도록 하는 채널 어텐션 모듈을 결합하여 학습 성능을 개선할 수 있음을 보인다. 부수적으로 X-ray 영상에서 피사체의 위치 변화, 형태의 변형 및 크기 변이 등에도 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습데이터를 증강하는 방법을 제시하였다. 총 145개의 인체 흉부 X-ray 영상과, 총 118개의 동물 X-ray 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.
음성 변환(Voice Conversion)은 개인의 음성 데이터를 다른 사람의 음향적 특성(음조, 리듬, 성별 등)으로 재생성할 수 있는 기술로, 교육, 의사소통, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문은 StarGAN-VC 모델을 기반으로 한 접근 방식을 제안하여, 병렬 발화(Utterance) 없이도 현실적인 음성을 생성할 수 있다. 고정된 원본(source) 및 목표(target)화자 정보의 원핫 벡터(One-hot vector)를 이용하는 기존 StarGAN-VC 모델의 제약을 극복하기 위해, 본 논문에서는 사전 훈련된 Rawnet3를 사용하여 목표화자의 특징 벡터를 추출한다. 이를 통해 음성 변환은 직접적인 화자 간 매핑 없이 잠재 공간(latent space)에서 이루어져 many-to-many를 넘어서 any-to-any 구조가 가능하다. 기존 StarGAN-VC 모델에서 사용된 손실함수 외에도, Wasserstein-1 거리를 사용하여 생성된 음성 세그먼트가 목표 음성의 음향적 특성과 일치하도록 보장했다. 또한, 안정적인 훈련을 위해 Two Time-Scale Update Rule (TTUR)을 사용한다. 본 논문에서 제시한 평가 지표들을 적용한 실험 결과에 따르면, 제한된 목소리 변환만이 가능한 기존 StarGAN-VC 기법 대비, 본 논문의 제안 방법을 통해 다양한 발화자에 대한 성능이 개선된 음성 변환을 제공할 수 있음을 정량적으로 확인하였다.
해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.
주어진 이진영상 안에 존재하는 객체를 인식하기 위해서는 영상분할과 패턴정합 과정을 거친다. 영상 내의 이진 객체들이 서로 분리되었다는 조건 하에서는 면적, 경계선의 길이, 또는 그들 사이의 비례 등과 같은 대상 전체의 특징을 기술하는 전역적 특징을 이용해서 객체를 인식할 수 있지만 객체들이 서로에 의해 부분적으로 가리어져 있으면 전역적 특징은 사용될 수 없고 점, 선분 등 객체의 부분을 기술하는 국지적 특징들을 이용해서 인식해야 한다. 본 논문에서는 모델의 경계선상의 곡률이 큰 점들을 추출하여 특징점으로 삼고, 그 가운데 두 점을 택하여 하나의 국지적 특징으로 사용한다. 또한 모델과 입력영상에서 각기 추출된 국지적 특징들을 비교하여 정합함으로써 부분적으로 가려진 객체를 인식하는 방법을 제안하고 있다. 특징점의 쌍으로 표현되는 국지적 특징을 서로 비교함에 있어서 두 점간의 거리와 양 특징점에서의 그래디언트 벡터의 사이 각을 일치시키는데 필요한 탄성변형 에너지를 이용하여 국지적 특징 사이의 유사도를 정의한다. 인식대상 객체 상의 한 특징점의 레이블을 다른 특징점의 레이블들이 얼마나 지지하는 지를 계산함으로써 부분적으로 가려진 객체를 안정적으로 인식하는 방법을 제안한다. Kimia-25 데이터에 대한 실험 결과 최대 클리크 알고리즘의 4.5배의 속도로 동일한 인식률을 얻음을 보였다.
목적 : 고감도 형광판과 필름을 이용하여 실시간으로 선량을 측정하여 IMRT 선량분포를 검증하는데 사용하는 가능성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 본 연구에서 개발한 물팬텀은 지름 25cm 아크릴 원통과 원통의 중앙부분에 삽입되는 고감도 형광판으로 구성되어 있다. 이를 사용하여 dose linearity correction factor를 구하기 위해 dmax 지점에서 6MV x-ray를 고감도형광판에 조사하여 blurring correction factor를 구하였다. CCD를 이용하여 고감도 형광판에서 나오는 영상을 수집하였다. 고감도 형광판에서 수집한 영상의 x축 profile은 RTP에서 얻은 profile과 비교하였고, 이온전리함으로 scanning한 데이터를 이용하여 고감도 형광판과 물에서 빛에 의한 산란선 때문에 발생하는 blurring effect를 교정하였다. 여기서 계산된 blurring effect factor를 고감도 형광판에서 수집된 영상에 적용하였다. 결과 : CCD 카메라는 형광판의 전 영역을 감지할 수 있고, 조사시간은 형광판의 중첩된 영상의 선량에 비례하였다. 물팬텀에서 형광판의 blurring effect 는 가우시안 분포로 표현할 수 있었다. 또한 Deconvolution kernel은 원통 팬텀에서 지름 $\pm$5cm 이내의 범위에 위치하였고, 따라서 형광판 영상으로부터의 실제 선량분 포를 뽑아낼 수 있었다. RTP 에서 계산된 선량분포와 blurring correction factor로 교정한 후 중첩시켜 얻은 고감도 형광판 영상의 선량분포는 일치하였다. 결론 : 정기적인 IMRT 선량 검증에 대한 실시간 선량측정 방법이 개발되었다. 고감도 형광판 영상과 CCD 카메라를 사용한 물팬텀으로, IMRT 치료계획에 대한 선량분포를 검증할 수 있는 가능성을 보였다.비의 회전에 의한 오차 보정, 필름의 광학적 밀도에 관한 보정 등 여러 가지 계통적 오차들에 대한 보정들이 선량분포 확인과정의 이해와 그 기준마련에 도움이 되겠지만 우리가 다룬 원점 불일치에 비해서 상대적으로 무시할 수 있었다. 마지막으로 선량분포 확인의 최종목표인 3 차원 선량분포 확인의 실제 적용을 위한 연구가 최적화 알고리듬을 이용하여 실험 중에 있다.\times$5cm, 10$\times$10cm, 15$\times$l5cm, 20$\times$20cm인 경우, 측정하여 얻은 PSF가 0.8%, 0.2%, 0.4%, 0.2%로 약간 높지만, 두 값은 매우 유사한 것으로 나타났다. 그리고, 기존의 BSF를 이용해 구한 TAR과 BJR 25에서 권고하는 PSF를 이용해 구한 TAR을 비교한 결과 field size 에 따라 약 1%-1.5% 정도로 BSF를 이용하여 구한 TAR보다 PSF를 이용하여 구한 TAR이 1.3% 정도 높게 나타났지만, 이것은 두 값의 절대적인 차이일 뿐, 실제로는 PSF를 이용하여 구한 TAR이 측정해서 구한 TAR과는 매우 유사한 값을 보여주고 있다. 결론 : 기존의 BSF를 이용해 구한 TAR과 PSF를 이용해 구한 TAR을 비교하였을 때, 약 1.3% 정도 높게 내고 있지만, 기존의 TAR보다는 PSF를 이용해 구한 TAR이 BJR 25와 잘 일치하고 있으므로 Co-60 원격치료용 방사선 조사장치를 사용할 경우 BSF보다는 PSF를 사용하는 것이 타당한 것으로 사료된다.tokines의 변화는 비록 통계학적인 차이는 없지만 비타민 C를 사용한 환자의 cytokines이 모두 사용하지 않은 환자에 비해 감소하였음을 보였다. 비타민 C는 부작용이 거의 없는 안전한 약으로서 말기 암 환자에서 비타민 C사용은 임상 증상을 호전시키는 데 도움
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[게시일 2004년 10월 1일]
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