손상 사고 중독과 관련해 환자의 의료비 증가는 국가건강보장체계의 지속가능성을 제고하기 위한 중대한 과제이며, 제도의 개선이나 건강보험의 관리 운영 효율화를 통한 의료비 증가를 억제할 필요가 있다. 따라서 손상 발생과 사망률이 높은 우리나라에서 손상 문제를 사회적으로 강조하기 위해서는 손상의 사회경제적 비용을 추계하는 것이 필요하다. 본 연구는 2008년도 한국의료패널 조사 중 외래 손상 사고 중독 환자를 대상으로 이용실태와 의료비지출을 전반적으로 파악하여, 손상으로 외래 서비스 이용 시 환자의 직접비용과 생산차질 등으로 인한 생산손실비용을 추계하였고, 궁극적으로 손상의 사회경제적 손상 비용을 추계하였다.
fiducial mark는 PCB 정밀조립/검사 장비에서 위치보정을 위해 필수적으로 사용되는데, 실제 생산현장에서의 fiducial mark의 품질은 완전하지 않고, 손상된 상태인 경우가 많이 발생한다. 기존에 주로 사용되는 blob centroid 방법에 의한 mark의 위치추출은 mark의 상태가 손상되었을 경우, 큰 오차를 수반하게 된다. 본 논문에서는 Generalized Hough Transform을 이용한 fiducial mark의 중심위치 기법을 개발하여, 적용한 결과 손상된 mark에 대해서도 매우 강건한 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 사장교와 같은 장대형 구조물의 손상위치를 판단할 수 있는 손상평가 기법을 개발하고, 개발한 기법의 성능을 실험을 통하여 검증하고자 하였다. 손상평가 기법은 무손상 데이터가 확보되지 않은 상태에서 구조물의 손상평가가 가능하고, 구조물의 응답 데이터의 분석만으로 손상위치를 판단할 수 있는 데이터를 추출하는 것을 목표로 하였다. 이러한 목표를 완성하기 위하여, 손상 위치 판별을 위하여 통계적 패턴인식 기술인 개선된 마할라노비스 거리(IMD : Improved Mahalanobis Distance) 이론에 기반하여 변동성이 고려된 손상평가 기법을 개발하였다. 개발한 손상평가 기법에는 구조물의 고유한 정보에 기반한 Simulation 프로그램을 반영하여 다양한 외력에 따른 구조물의 무손상 응답을 출력하도록 하였다. 개발한 기법의 성능을 실험적으로 평가하기 위하여 모형 사장교를 대상으로 케이블 손상실험을 수행하였다. 그 결과, 변동성이 고려된 손상평가 기법은 외력에 따른 무손상 데이터를 자동으로 출력하고, 출력된 무손상 데이터와 계측된 손상 데이터의 분석을 통하여 케이블의 손상 위치를 판단할 수 있는 정보를 추출하는 성능을 보이는 것을 확인하였다.
오래된 필름이나 영상들은 물리적 또는 화학적으로 많은 손상을 받기 때문에 손상부분에 대한 특별한 처리가 요구된다. 영상 손상은 손상의 범위에 따라, 영상 전체에 걸쳐 나타나는 전역 손상과, 영상 일부분이 손상되어 나타나는 지역손상으로 구분할 수 있으며, 오래된 영상은 지역 손상 부분의 복구만으로도 상당한 화질 향상이 가능하다. 기존의 연구는 긁힘으로 인한 line scratch 검출 알고리즘의 연구와 얼룩, 긁힘, 또는 의도적인 손상으로 인해 손상된 영역을 복원하는 복원 알고리즘이 연구되고 있다. 오래된 영상 복원 연구의 대표적인 방법은 편미분방정식을 적용한 인페인팅 기법이며, 영상의 형태를 편미분방정식으로 모델링하기 때문에, 편미분 차수의 제한에 의해 복잡한 형태의 영상 복원 화질이 좋지 못하고, 계산복잡도가 높은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 오래된 영상에서 주로 나타나는 필름의 긁힘으로 인해 생기는 line scratch를 검출하고, 영상의 특성을 반영하는 에지검출연산자의 일종인 Sobel 연산자를 이용하는 인페인팅 기법을 제안한다. 실제 영상 복원실험을 위해 오래된 한국영화인 1945년 작 "자유만세" 와 1976년 작 "로보트 태권V" 영상을 사용하였으며, 기존의 연구결과와 비교하여 화질개선 뿐만이 아니라, 개선된 복원 속도를 얻을 수 있었다.
본 연구는 광주지역 권역응급의료센터에 내원한 환자의 의료정보를 기초로 외상의 중등도별 특성 분석을 통한 손상발생의 위험요소를 파악하여 손상예방대책을 위한 보건예방정책 제언 및 기초 자료를 마련하는데 목적이 있다. 2019년 9월 1일부터12월 31일까지 4개월간 응급의료센터에 내원한 2585명의 환자를 대상으로 손상외인 관련성을 연구의 통계학적 분석을 위하여 SPSS-Window(ver. 20.1)프로그램을 이용하였다. 연구 분석결과는 다음과 같다. 응급의료센터에 내원한 손상 환자 중 전체 2585명 환자에서 성별은 남성(61.3%)이 여성(38.7%)보다 더 많았으며, 20대에서 50대까지의 연령층에서 발생률이 높았으며 중증도를 감안하면 50대(16.8%)의 연령층이 가장 많았다(P<.001). 둘째, 중등도에 따른 손상외인의 발생장소로는 도로 및 교통지역(35.1%)이 가장 높았다(P<.001). 셋째, 중등도에 따른 손상발생의 시간은 12-18시(35.8%)로 높았다(P<.001). 넷째, 중등도에 따른 손상부위는 두부 및 안면부(55.4%)에서 가장 높았다(P<.001). 다섯째, 중등도에 따른 손상 유형은 열린상처(31.2%)에서 높았다(P<.001). 향후 손상에 대한 지속적인 관심과 연구로 외상환자 등 중증도별 특성에 따라 구체적인 보건예방정책 수립이 요구된다.
본 보고는 금년 1원 11일부터 15일까지 영국 런던에서 개최된 SLF 37차 회의 결과를 중심으로 선박의 손상 복원성과 관련된 최근의 IMo의 동향을 소개하여 국내 관련업계에 최신정보를 제공하고 향후의 대처방향을 논의하기 위함이다. 앞으로의 국제협약에서의 손상 복원성 규칙은 점차 확률론적인 방법으로 바뀌어 가는 추세이며 이러한 IMO의 의도를 구체적으로 반영한 실례가 SOLAS 92이다.
구조물에 대한 비파괴 손상평가는 손상 전과 손상 후의 동적 특성으로부터 손상의 위치와 그 크기에 대한 정보를 제공한다. 기존 구조물의 시스템 신뢰도를 추정하기 위해서는 이러한 비파괴 손상평가의 결과가 부재요소의 파괴확률에 반영되어야 한다. 구조 부재의 파괴확률은 각 부재의 파괴함수로부터 신뢰성 이론을 이용하여 구할 수 있다. 본 논문에서는 각 부재의 파괴확률로부터 직접 구조 시스템의 파괴확률을 구할 수 있는 식을 제안하였다. 손상평가와 신뢰성평가 분야의 연계는 철골조 단층 프레임의 수치해석 모델에 인위적인 손상을 가하여 손상 전과 손상 후의 모달 변수를 이용하여 그 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 어깨 부위를 분석하여 어깨 힘줄(Tendon) 영역에서 인대 손상영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI(Region of Interest)을 추출하고 샤프닝 기법을 적용하여 ROI 영역을 뚜렷한 후에 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 높인 후, 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화 한다. 이진화된 ROI 영역에 침식, 팽창기법과 라벨링 기법을 적용하여 전체 ROI의 면적 영역에서 0.4%이하인 객체 영역들을 잡음으로 간주하여 제거한 후, ROI 영역에서 수평 너비가 가장 큰 영역의 상단 경계에 스플라인 곡선을 적용한다. 스플라인 곡선이 적용된 영역에서 곡선이 가장 높은 지점을 구한 후, 구한 지점으로부터 ROI 영역의 세로 길이의 1/5를 갖는 상단부분을 제거한 후에 양자화할 영역을 추출하고 FCM을 적용하여 양자화를 한다. 양자화된 영역에서 어깨 힘줄 영역 안에 있는 인대 손상의 후보 영역을 추출하고 면적의 크기가 0.14%이상이거나 3%이하인 영역을 어깨 힘줄의 인대 손상 영역으로 추출한다. 제안된 방법을 어깨 힘줄이 있는 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 어깨 힘줄의 인대 손상 영역이 비교적 정확히 추출되었다.
우리나라에서는 손상 질환에 대한 발생률 및 인구사회학적 특성에 관한 연구는 찾기 어려운 실정이어서 본 연구는 한국의료패널(2008)의 설문조사 자료와 사회 경제적비용을 추계하여 분석하였다. 특히, 사고 손상 중독 유형별 사회적 비용과 의료이용 형태에 따른 사회적 비용을 추계하였다. 향후, 손상 발생률 감소와 의료비 감소를 위한 연령, 교육, 경제소득. 사고 발생장소 등에 맞는 구체적인 예방프로그램을 개발하고 또한 지속적인 손상예방 교육이 필요하고, 우리나라 손상의 사회경제적비용을 줄이기 위한 건강보험의 효율적 운영과 개인의 참여와 사회적, 국가적 노력이 필요하다.
연구목적: 본 연구에서는 무인이동체를 활용한 철도교량의 외관조사 점검을 보다 효율적이고 신뢰성 있게 점검을 위하여 무인이동체를 통해 촬영된 이미지를 바탕으로 다양한 방식의 딥러닝 기반 자동 손상 분석기술을 검토하였다. 연구방법: 취득된 이미지를 바탕으로 손상항목을 정의하고 학습데이터로 추출하여 딥러닝 분석 모델을 생성하였다. 그리고 철도교량의 외관 손상 중 균열, 콘크리트 박리·박락, 누수, 철근노출에 대한 손상 이미지를 학습한 모델을 적용하여 자동 손상 분석 결과로 테스트하였다. 연구결과: 분석 결과 평균 95%이상 검측 재현율을 도출하는 분석 기법을 검토할 수 있었다. 이와 같은 분석 기술은 기존 육안점검 결과 대비 보다 객관적이고 정밀한 손상 검측이 가능하다. 결론: 본 연구를 통해 개발된 기술을 통해 철도 유지관리 분야에서 무인이동체를 활용한 정기점검 시 자동손상분석을 통한 객관적인 결과도출과 기존 대비 소요시간, 비용저감이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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