• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.1207-1212
• /
• 2018

초음파 영상은 초음파 펄스를 이용해 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우, 잡음이 발생하여 미세한 명암도 차이가 발생한다. 또한 초음파 영상의 특성인 호흡에 의한 흔들림 현상과 실시간으로 변화하는 움직임에서 영상의 밝기 변화가 발생한다. 이와 같은 노이즈로 인해 임상적 병변을 육안으로 판단하고 진단하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 초음파 획득한 이미지에 영상처리 기법을 이용하여 형태학적 특징을 자동 추출한다. 이 논문에서는 영상처리를 위해 클라우드 빅데이터 처리 플랫폼을 활용해 GPU기반의 빠른 필터를 구현하였다. GPU 기반의 고성능 필터의 적용시 CPU 기반보다 4.7배 빠른 성능으로 알고리즘이 동작되었고 PSNR이 37.2dB로 원본과 매우 유사함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제51권1호
• /
• pp.233-240
• /
• 2014

최근 노인인구의 증가하는 추세에 따라 만성질환자의 수도 증가하고 있으며 건강 관리문제가 중요하게 대두되고 있다. 본 논문에서는 만성질환자의 건강관리를 위한 유헬스케어 시스템을 구현하고자 한다. 제안한 만성 질환자 관리 시스템은 생체 계측 시스템과 모바일 게이트웨이 그리고 의료정보 관리 서버 그리고 클라이언트로 구성되면 생체 신호는 심전도, 혈압, 혈당, 산소포화도 등의 모듈로 구성하였다. 혈당체크는 이동성을 고려하여 생체계측 시스템으로 전송하는 방법과 게이트웨이로 전송하는 방법 중 선택할 수 있도록 구현하였다. 제안한 생체 계측 시스템과 모바일 게이트웨이는 블루투스 통신을 이용하여 전송한다. 전송된 생체 데이터는 모바일 게이트웨이에서 건강상태를 감시하거나 네트워크 서버로 전송하고 클라이언트을 이용하여 검색 할 수 있도록 하였다. 만성질환자의 생체신호 감시 시스템을 구현함으로서 측정되어진 생체 데이터를 모니터링하여 현재의 건강상태를 확인할 수 있었으며 모바일 환경에서 다양한 생체신호를 전송하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.86-98
• /
• 2020

인공지능(Artificial Intelligence, AI) 분야는 거의 모든 산업과 결합하여 미래 초연결 및 초지능 시대를 이끌어갈 기술로 주목받고 있다. 우리나라는 미국, 일본, 독일과 함께 인공지능 강국에 손꼽히지만, 인공지능 G2인 미국, 중국에 비해서는 특허 경쟁력이 낮은 것이 사실이다. 본 연구에서는 인공지능 산업의 기술 추이를 유추하고 인공지능 기술의 분야 별 수명주기와 발전 속도를 가늠해보고자 IPC 기술분류코드를 USPTO의 2008년부터 2018년까지 등록된 인공지능 관련특허를 수집하여 1차원 통계분석, 2차원 통계분석, 네트워크 분석을 통해 기술 혁신과 확산 패턴을 분석하였다. 연구결과 현재 인공지능 관련 기술은 디지털 컴퓨팅, 데이터 처리, 음성인식 등 분야에 집중된 것으로 나타났으며, 응용분야의 특허가 증가하고, 전기 통신, 의료, 운수/물류 등에 활발한 융·복합이 일어나고 있는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 분석된 인공지능 산업의 발전추이와 기술동향은 인공지능 기술과 관련한 기업의 전략과 국가의 정책 입안에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제27권1호
• /
• pp.125-145
• /
• 2020

We explore technology ecosystem of smart surgical medical system by analyzing patent data applied for in Korea and Japan. First, a review of trends of patent application by country/technological domain show that there exist a minority of technology domains focused on R&D, which represent their trends have been increasingly active. Also, while a number of Japanese firms mainly consist of the patent market of Japan, in case of the Korean market, a few universities, SMEs, and foreign firms are found to be the main applicants. As a result of the network analysis with the links as the relations of co-patenting, the relationships, which are active of convergence and knowledge spillover among the heterogeneous technology domains within each market, as well as the technology domains, which are the most active in international cooperation among each homogeneous domain, could get derived and visualized in the ecosystem. In addition, the technology domains in each patent market with leading locations, roles, and influence in the network can also be identified through the centrality analysis. In this study, the analysis for technology competitiveness are carried out focusing on patent activity and patent impact. The results denote that across all domains, the Japanese market may possess higher patent activity and patent impact compared to the Korean market. In consequence, we derive the position map for comparison by country and technology domain from a perspective considering comprehensively the multi-dimensional attributes based on the results of both network analysis and technology competitiveness.

• 지능정보연구
• /
• 제11권1호
• /
• pp.17-33
• /
• 2005

자기공명영상과 계층적 신경망을 이용하여 간경변증을 단계별로 분류하고자 하였다. 내원한 231명의 데이터를 분석하였으며, 각 단계별 분류는 정상,1, 2, 3단계로 분류하였다. TI강조 자기공명 간 영상으로부터 정상 간 실질과 간 경변 결절을 추출하고, 간 경화증의 단계를 객관적으로 해석 분류하였다. 간 경변 분류기 구현은 계층적 신경망을 이용하였고, 명암도 분석과 간 결절 특성을 통하여 정상간과 3단계의 간 경변으로 구분하였다. 제안한 신경망 분류기는 오류 역전파 알고리듬을 이용하였다. 분류결과 인식율이 정상군은 $100\%$, 1 단계는 $82.8\%$, 2 단계는 $87.1\%$, 3 단계는 $84.2\%$의 분류율을 나타내었다. 신경망 분류 결과와 전문의 판독 결과를 서로 비교한 결과 인식률은 매우 높게 나타났다. 만일 더욱더 충분한 데이터나 파라미터를 가지고 지속적으로 수행한다면 간 경변 환자들에게 임상적으로 지원하는 도구뿐만 아니라 의료전문 신경망으로도 기대된다.

• 대한기계학회논문집B
• /
• 제39권2호
• /
• pp.169-176
• /
• 2015

생체 조직에 대한 물리적 특성은 생체공학의 주된 관심사다. 특히 뇌 조직과 같은 매우 무른 생체 조직의 특성은 아직까지 정확히 밝혀지지 않고 있는 실정이다. 이는 윤리적, 사회적인 문제로 실험이 매우 제한적이고 어렵기 때문이다. 하지만 의료 응용분야에서의 로봇 수술이 발달함에 따라 이런 매우 무른 조직에 대한 정확한 특성이 요구되어지고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 뇌 조직과 유사한 거동을 보이는 젤라틴으로 시편을 제작하여 기존연구와 비교하고 유사한 거동을 보이는 시편 제작조건을 찾아내고 이 조건으로 만들어진 시편을 이용하여 반복적인 실험을 실시하였다. 이렇게 얻어진 실험 데이터를 이용하여 초탄성 모델에 적용시켜 재료 상수들을 찾고 이를 FE 해석에 적용시켜 실험데이터와 비교하여 일치함을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.242-246
• /
• 2005

RFID란(Radio Frequency Identi-ficationD)최근 사회 전반적으로 급속히 발전되고 있는 디지털 컨버젼스 패러다임 변화의 한 모습으로 등장한 유비쿼터스 네트워크(Ubiquitous network)의 근원이 되는 핵심기술이다. 즉 사물에 전자태그 부착하여 그 정보를 판독 할 수 있는 Reader(RFID Rader)기를 이용하여 사물의 정보를 판독하고 주변 상황정보를 인식하는 기술이다. 이러한 기술의 등장으로 기존의 바코드로 물품을 관리하던 구시대의 상품관리를 네트워크화, 지능화함으로써 유통 및 물품 관리뿐만 아니라 의료, 약품, 식품 둥 전자 태그를 붙일 숭 있는 모든 분야에서 보안, 안전, 환경관리 등 산업 전반에 걸쳐 혁명을 주도 할 것이다. 본 논문은 RFID Tag의 정보를 standalone방식의 임베디드 시스템으로 근거리 무선통신 기술인 블루투스를 이용하여 Reader기간의 네트워크인 피코넷 구성과 메인서버와의 데이터 통신을 구현해본다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.339-347
• /
• 2011

볼륨 가시화가 의료 데이터에 이용되면서 고화질 영상을 생성하고자 하는 요구가 계속되고 있다. 기존에 볼륨 가시화에 사용되던 선형 보간 필터는 상대적으로 빠른 속도로 좋은 화질의 영상을 생성하지만, 더 높은 화질의 영상을 생성하려면 고차 보간 필터가 필요하다. 고차 보간 필터를 사용하는 경우 성능 저하가 발생하는데, 재-샘플링의 연산 시간이 크게 증가하기 때문이다. 본 연구는 고차 보간 필터에 카디널 보간을 적용하여 고화질 볼륨 가시화를 수행한다. 그리고 빈공간 도약 기법을 적용 가능하게 하여 재 샘플링의 횟수를 감소시키고 효율적인 가시화를 수행한다. 구체적으로 볼륨 데이터를 일정 크기의 블록으로 나누고, 각 블록의 밀도값의 상계와 하계를 이용하여, 빈공간을 도약한다. 이 과정에서 본 연구는 각 블록의 밀도값의 상계와 하계를 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 그 결과로서 빈공간 도약이 효율적으로 수행되어 고화질 볼륨 가시화 수행속도를 크게 향상되었다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.67-72
• /
• 2020

위성통신은 이동통신처럼 많은 사람이 사용하지는 않으나 군사용, 재난용, 원격 교육용 및 의료용, 도서 지역, 인프라 취약 지역에서의 인터넷 제공 등 공공성, 통신서비스를 위하여 꼭 필요한 기술이다. 하지만 선박이나 항공기에서는 기지국이 필요한 휴대용 이동통신들은 사용 불가능하거나 사용에 제한을 받는다. 본 논문에서는 본 논문에서는 단말 장치의 제어기로 라즈베리 파이를 사용하여 위성 모뎀과 PPP 프로토콜을 통한 네트워크 통신을 하였으며 모뎀의 문자 메시지 기능을 이용하여 양방향 데이터 링크를 구현하여 Thraya 정지궤도위성 네트워크망에 접속하였다. 그리고 단말장치의 제어기에 I/O 장치들을 이에 연결하여 통신 시설이 갖춰지지 않은 곳에서 제어 대상 시스템에 원격으로 접속하여 I/O들을 제어하고 각종 센서를 통하여 계측한 데이터를 전송할 수 있는 선박용 IoT 단말 장치 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권10호
• /
• pp.9-17
• /
• 2017

이 연구는 클라우드 컴퓨팅과 인공지능의 융합기술을 적용하여 운동처방전문가시스템을 개발하고, 운동 건강관리 전문가들이 인터넷 환경에서 사용할 수 있도록 구현하고자 한다. 최근 우리사회는 의료기술의 발전으로 평균 수명이 늘어나고, 웰빙과 함께 근육질 몸매 가꾸기 붐이 일면서 사람들의 건강에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 사회적 현상에 따라 건강관리를 전문적으로 하는 퍼스널 트레이너 및 운동 건강관리 전문가의 수요가 증가하고 있다. 하지만, 현재 오프라인 위주의 운동 교육으로 인하여 전문가가 많이 부족한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 운동처방전문가 시스템을 개발하여 분산된 데이터를 모으고, 이를 바탕으로 인공지능 룰을 생성하여, 퍼스널 트레이너 및 운동건강관리 전문가들이 사용하는 시스템과 교육시스템을 구현하고자 한다. 또한 이 시스템은 오프라인 위주의 운동 교육시스템을 온라인에서 할 수 있도록 하여 많은 운동처방 전문가 육성에 기여 할 것이다. 향후 연구로는 다양한 IoT 기기의 연동을 통해 수집한 빅데이터를 바탕으로 현재 시스템의 기능을 더 발전시킬 것이다.