• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 V
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• pp.2697-2700
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• 2003

이 논문에서는 3 차원 CT/CTA 영상 데이터에 대하여 고속 자동 정합 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다해상도 (multi-resolution) 구조의 정규 상호 정보량(normalized mutual information) 을 최대화하는 정합 방식에서, 정합 유사도를 계산하는 볼륨 영역을 효율적으로 줄여 정합 속도를 증가시키는 방법이다. 제안된 정합방식을 CT/CTA (CT angiography) 팬텀 데이터와 7 세트의 실제 CT/CTA 임상 데이터에 적용하여 테스트하였다. 이로부터 제안하는 방식이, 정합 정확도를 유지하는 동시에 정합 속도를 10 ∼ 60％ 로 감소시킴을 확인 할 수 있었다. 또한 제안된 정합 방식을 DS-CTA (digital subtraction CT angiography) 에 적용하여, CT/CTA 영상으로부터 혈관 영상을 성공적으로 추출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.921-924
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• 2014

본 논문에서는 다시점 파노라마 동영상의 효율적인 재생을 위해서 분할 및 선택적 재생 기법을 통해 데이터의 전송 및 재생을 제한하는 방법을 제안한다. 큐브 파노라마로 제작된 다시점 파노라마 동영상을 분할전송을 통해 사용자가 필요로 하는 부분만 전송하는 방법으로 콘텐츠 전송의 효율을 높일 수 있도록 하며, 데이터를 해상도 및 화질에 따라 다른 레이어로 구성하여 디바이스 및 전송속도에 따라 차등적으로 서비스 될 수 있도록 한다. 콘텐츠의 분할 재생 시 발생하는 동기화 문제를 해결하고 이러한 과정을 안드로이드 디바이스를 통해 직접 테스트를 진행해서, 원할한 서비스가 제공 될 수 있도록 하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.389-395
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• 2013

본 연구에서는 일반 촬영 검사 부위 중 조사 조건이 가장 높은 요추 검사에서, 최적의 조사 조건에 대하여 알아보고자 하였다. 이를 위해 통계적으로 많이 이용하고 있는 조사 조건을 기준으로 선정하였고, 선량 변화 인자를 적용한 실험군을 선정하였으며, 환자선량 권고량을 활용하여 임상에 적합한 실험군을 선별하였다. 블라인드 테스트는 전문의 및 방사선사 10명에 의해 수행되었고, 결과 최적화된 조사 조건에서, 전후 방향 검사의 경우 2.09 mGy, 측방향 검사의 경우 4.42 mGy, 사방향 검사의 경우 3.65 mGy 만큼의 선량 저감화가 가능할 것으로 사료된다. 차후에는 환자의 상태에 따른 조사 조건의 최적화 연구가 수행되어야 할 것으로 사료된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권2호
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• pp.211-218
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• 2021

본 연구의 목적은 편백심재로부터 정유를 추출하는 방법을 개발하고, 이를 활용한 친환경 기능성 제품을 상품화하는 것이다. 제조단계는 분쇄, 투입, 전처리, 추출(수증기증류법), 수증기배출, 냉각, 분리, 숙성의 8단계로 이루어졌다. 본 연구에서 개발된 제조법에 의하면, 항균 효과가 우수한 고품질의 편백심재오일을 높은 생산성으로 추출할 수 있었다. 추출된 오일과 증유액으로 만든 편백심재수 제품 역시 우수한 항균 효과를 나타내었고, 피부자극도 임상 테스트에서도 비자극 판정을 받았다. 편백심재수를 상품화하기 위해 판매용 웹사이트를 제작하고, 이에 대한 소비자 반응 테스트를 실시하였다. 분석 결과, 판매 사이트에서 보여주는 디자인과 광고 메시지들은 소비자들에게 긍정적인 것으로 나타났고, 제품 구매의도도 높게 나타났다. 편백심재오일 추출법의 품질관리기준을 표준화하고, 상품별 오일 조성 비율을 최적화한다면, 본 연구 결과는 다양한 의약외품 및 화장품 사업화에 기여할 것으로 기대된다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제43권5호
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• pp.443-450
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• 2009

목적: 기존의 영상 재구성은 간소화된 투사 물리 모델을 사용하고 있다. 하지만 3D 재구성과 같은 실제적인 물리 모델은 시간이 많이 걸려서 임상에서 모든 데이터에 적용하기 힘들고, 복잡한 물리모델을 설명하기 위해 큰 메모리를 사용하면 한대의 일반적인 재구성 머신으로는 불가능하다. 개인 컴퓨터들에서도 큰 규모의 기술을 가능하게 하기위해, 병렬 연산을 이용한 빠른 재구성의 현실적인 분산메모리 모델을 제시한다. 대상 및 방법: 실제로 구현하는 가능성을 보기 위해 가상 컴퓨터들을 이용하여 선행 연구를 진행하였고, 다양한 가능성을 테스트하기 위해 상용서비스를 하고 있는 슈퍼컴퓨터(Tachyon)에서 성능 테스트를 하였다. 가장 많이 사용되는 2D 투사 영상과 실제적인 물리 모델인 3D 응답라인을 이용한 기댓값 최대화 알고리즘을 테스트하였다. 스터디 중 특정 반복횟수 이후에 속도가 최대 6배까지 느려지는 현상이 발견되어 컴파일러 최적화를 통해 병렬 효율의 극대화를 꾀하였다. 결과: Linux에서 MPICH와 NFS를 이용하여, 여러 컴퓨터에서 하나의 프로그램으로 분산 연산이 가능하였다. 병렬 연산을 했을 때 동일한 반복 연산에서 재구성된 영상간의 차이가 실수의 유효숫자(6bit) 정도임을 확인하였다. 2배의 연상장치를 사용했을 때 1.96배의 좋은 병렬화 효율을 보여주었다. 반복 연산 횟수가 증가함에 따라 느려지는 현상은 SSE를 이용한 Vectorization 방법을 사용했을 때 해결할 수 있었다. 결론: 이번 연구를 통해 일반 컴퓨터들을 이용한 현실적인 병렬 컴퓨터 시스템을 구성하여, 작은 메모리의 단일 일반 컴퓨터로는 불가능한 간단화 할 수 없는 복잡한 물리 과정도 영상 재구성 방법에 사용 가능하게 되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.805-813
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• 2012

본 연구에서는 기존에 개발된 뇌 질환 임상연구를 위한 시스템에 데이터베이스 효율적인 접근을 위한 미들웨어를 설계 및 개발 하였다. 뇌 질환 임상연구를 위한 시스템이란, 정합기와 분석기로 나누어져 있는 것으로 정합기에서 만든 정합 데이터들을 모아 분석기에서 다양한 변수를 바탕으로 통계적 자료를 산출하는 시스템이다. 미들웨어는 데이터베이스 관리 및 다수의 클라이언트의 데이터 요청 처리를 위해 설계 되었으며, 각각의 기능을 모듈로 구분하여 기능 간에 연결성을 약화시켜 모듈 재사용을 구현하였다. 그리고 영상데이터 모듈은 영상 데이터를 효율적으로 관리 및 저장하기 위하여 데이터베이스에 영상을 텍스트 기반으로 압축한 후에 저장하는 방법을 사용하였다. 700장의 실제 의료 임상 데이터를 이용한 테스트 결과, 데이터의 전송시간이 기존 시스템에 비해 최고 115 배까지 단축되었으며, 개선된 모듈 구조를 통해 안정적인 시스템 운용과 향상된 보안기능을 제공하게 되었다. 향후 대규모 의료 데이터베이스 구축에 있어서 이러한 미들웨어의 중요성은 더욱 증대될 것이라 생각된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권2호
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• pp.37-44
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• 2020

본 논문에서는 딥 러닝 기반의 전-자동 심장 분할 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 딥 러닝 모델은 기존 U-Net에 residual recurrent convolutional block과 residual multi-dilated convolutional block을 삽입하여 성능을 개선한 모델이다. 모델의 성능은 테스트 데이터 세트를 전-자동 분할한 결과와 영상의학 전문가의 수동 분할 결과를 비교하여 분석하였다. CT 영상에서 평균 96.88%의 DSC, 95.60%의 precision과 97.00%의 recall 결과를 얻었다. 분할된 영상은 3차원 볼륨 렌더링 기법을 적용하여 시각화한 후 관찰하여 분석할 수 있었다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다양한 심장 하부 구조를 분할하기에 효과적인 것을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 전문의 또는 방사선사의 임상적 보조역할을 수행할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한수의사회지
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• 제38권4호
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• pp.376-382
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• 2002

호주의 많은 소동물 임상수의사들이 최근에 관심을 갖고 있는 부분은 개의 아토피(Canine Atopy)에서의 알러지-특이성(Allergen-specific)IgE에 쓰이는 혈청 ELISA (Enzyme-Linked Immuno-Sorbent Assay, 효소결합면역흡착검사)테스트의 활용 가능성에 관한 것이다. 희망사항은 개 아토피의 진단과 치료에 있어서 도움이 되도록 접근할 수 있는 시험(Accessible test)일 것이다. 아토피(Atopy)는 진단과 치료를 실패시키는 질병이며, 새로운 ELISA라도 이 문제를 쉽게 해결하여 주지 못한다. 개의 아토피에서 알려진(Allergens)들을 분석하는 데 쓰이는 혈청 ELISA처럼 아주 정확하게 특성화되어져야 한다. 해당 개는 아토피성(Atopic)으로서 진단되어져야만 되고 그 다음에 치료에 지침이 되도록 개별 알러진 동정(Individual allergen identification)용 ELISA로 개의 혈액을 스크린하는데 적합하여야 한다. ELISA와 피내접종시험(Internal testing)방법은 상관도가 낮고 그렇기 때문에 어떤 시험이 더 신뢰할 수 있는 것일까? 이러한 사실은 논쟁의 여지가 있으며 이상의 2가지 시험들이 옳다면 각각의 상응하는 각각 다른 아형(Subtypes)의 아토피라고 볼 수있다. 아마도 알러진들은 경피적으로 흡수되어 아토피성피부염으로 되어진다. 그것은 인체에서 건초열(Hay fever)이나 천식(Asthma)과 같이 흡입에 의해 일으키는 유사한 증후군동종 (Syndrome akin)과 같은 접근의 초기양식(Primary mode of access)으로부터 생기는 다른 유사한 질병과정이 되어질 수도 있다. 이러한 2가지 증후군은 함께 병발하는 경우가 있다. 의학에서는 피부 반점시험방법의 예비조사연구(Preliminary research with skin patch testing in medicine)는 아토피성 피부염을 야기하는 알러진들의 경피흡수경로의 개념을 지지해준다. 흡인 알러진들을 사용한 개들에서의 도전 시험(Challenge tests)들은 거의 대부분이 비-피부학적 임상증상들을 발현하였다. 모든 증거가 분명히 나타나도록 미래의 조사연구를 인도해 주는 게 필요하며 개 아토피의 정의와 진단을 둘러싼 수수께끼를 해결하는데 도움이 될 것이다.

• 한국임상수의학회지
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• 제26권3호
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• pp.238-245
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• 2009

This study was performed to develop ethogram of the Jindo dog's temperament categories under various conditions. A set of 12 behavioral tests were developed to investigate temperament categories expressed by the dogs. Fourty-three adult Jindo dogs(24 males, 19 females) from three different farms located in Jindo island were tested in 12 different behavioral tests. All test procedures and dog's behaviors responded to the tests were recorded using two digital video cameras and one digital still camera. A single observer reviewed all of the videotapes focused on dog's vocalization, movement, head, ears, eyes, mouth, and tail-positions. After all of the behavioral variables expressed throughout the testing period were described in detail, an ethogram of four temperament categories of 'sociability', 'aggression', 'fearfulness', and 'submission' revealed by 12 behavioral tests was developed.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.267-273
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• 2024

본 연구에서는 코딩없이 인공지능 학습 모델을 개발할 수 있는 클라우드 기반의 버텍스 AI 플렛폼을 이용하여 비전문가인 일반인들이 손쉽게 인공지능 학습 모델을 개발하였고 임상적 적용가능성을 확인하였다. 학습용 데이터는 캐글 사이트에 공개된 총9개 치과 질환, 2,999장 치근병 X선 영상을 사용하였고, 무작위로 학습, 검증 및 테스트 데이터 이미지를 분류하였다. 버텍스 AI의 기본 학습모델 워크플로우에서 학습 파이프라인을 사용하여 하이퍼 파라미터 조정작업을 통해 영상분류, 멀티레이블 학습을 수행하였다. Auto ML을 수행한 결과 AUC가 0.967, 정밀도는 95.6%, 재현율은 95.2%로 나타났으며, 학습된 인공지능 모델이 임상적 진단에 충분한 의미가 있음을 확인하였다.