일반적으로 기존의 비상 대피용 유도 시스템은 비상등 또는 유도 LED와 같이 시각적인 부분에 의존하고 있다. 실제로 화재인 경우에는 연기 때문에 시야 확보가 힘든 경우가 많다. 본 논문에서는 이런 경우를 대비하여 방향성을 가진 음향을 사용하여 비상 대피 유도 시스템을 설계 및 구현하였다. 이 때 모든 스피커는 편리한 설치를 위해 오디오 직렬 전송 기법을 사용하였다. 대피 경로를 위한 최단 경로 알고리즘은 플로이드 알고리즘을 사용하였다. 오디오 직렬 전송 기법의 단점인 단선에 대한 대책으로 자동 고장 진단 기법을 제안하였다. 시스템 제어와 감시는 PC와 USB 프로토콜 연결을 통하여 이루어진다. 제안한 시스템은 가상의 비상 대피 환경에서 표본 집단의 대피 실험의 효율성을 검증했다. 결론적으로 제안된 시스템은 비상 상황에서 대피율의 증가를 확인하였고 오디오 직렬 전송 기법으로 쉽고 저가의 비용으로 설치 가능하다.
산업분야의 공장자동화와 자동 측정장비의 다중 프로세서 환경의 시스템 성능을 향상시키는 표준버스가 필요하다. VME 버스는 이러한 명세에 적합하지만, 소규모 패키지와 보드의 낮은 집적성 사양을 가지고 있다. 더욱이 보드와 반도체 집적성은 개발시간, 연구비용, 현장진단에 영향을 주는 중요한 문제로 대두되어 있다. 이러한 추세에 맞추어, 본 논문에서는 VME 버스와 제어기 모듈 사이의 주기능인 중재, 인터럽트, 인터페이스를 Revision C.1(IEEE std. P1014-1987)의 통합환경으로 구성하고, 설계된 VME 시스템 제어기를 Slot 1에 장착할 수 있도록 FPGA 상에 구현한다. 제어 및 기능 모듈의 동작은 VHDL의 mid-fixed 방식으로 코딩을 하고 검증하였다. 실험을 통하여 VME 시스템 제어기의 가장 중요한 동작인 버스 타이머의 버스 에러 신호가 $56{\mu}m$ 이내에 발생된 것과, 제어모듈과 기능모듈의 정확한 상호 동작도 확인하였다. 그러므로 구축된 VHDL 라이브러리는 VME 버스 기반시스템과 ASIC 설 계 에 응용할 수가 있다.
본 연구에서는 홍수조절 용 저수지의 예비방류 시행을 충분히 효과적으로 시행하고 강우종료 후에도 충분한 이수용량이 확보되도록 실시간 강우자료를 이용한 저수지 유입량 예측모형을 개발하였다. 사전예보(기상청 등)에 의한 총 예상강우량과 선행강우량, 현재 저수지 수위를 입력자료로 저수지 유입 총량과 수위변화량을 계산하여 홍수조절 응 저수지의 초기수위저하 및 하류 하도의 홍수방어를 사전에 대비할 수 있는 자료를 제시하였다. 또한, 유역을 하나의 통합시스템으로 구성하고 실제 강우가 시작되면 매시간 현시간 이후 강우가 중단된다는 가정 하에 현시점까지의 우량주상도를 통합시스템에 적용하여 이후 저수지 유입량을 예측하였다. 무한천 예당저수지에 적용하였으며 통합시스템의 구성은 저수지유역을 10개 소유역으로 분할하고 소유역별 홍수유출량은 Clark의 유역추적법, 하도구간은 Muskingum의 하도홍수추적 방법으로 계산되도록 하였다. 그리고 홍수유출시스템 내에는 강우관측소별 티센가중치에 따라 소유역별 평균강우량이 자동으로 입력되도록 하였으며, 예측정확도를 위해 현시간 이전까지 매시간마다 저수지의 수위변동과 실제 방류량으로부터 실측유입량을 산정하여 모형의 매개변수가 자동 보정되도록 하였다. 1995년 8월 23일$\~$8월 26일과 1999년 8월 2일$\~$8월 4일의 집중호우에 대하여 적용한 결과 모형의 예측정확도는 신뢰수준에 있었으며, 이와 같은 자료는 장수형 등(2005)이 제시한 효율적 저수지 운영관리 시스템과 하나로 통합되어 하류 하도의 통수능력을 고려한 홍수방어능력을 극대화한 예비방류의 시행과 강우종료 후에도 이수용량에는 손실이 없는 저수지의 관리방안의 지침이 되는데 효율적이라 판단되었다. 방법을 개발하여 개선시킬 필요성이 있다.>$4.3\%$로 가장 근접한 결과를 나타내었으며, 총 유출량에서도 각각 $7.8\%,\;13.2\%$의 오차율을 가지는 것으로 분석되어 타 모형에 비해 실유량과의 차가 가장 적은 것으로 모의되었다. 향후 도시유출을 모의하는 데 가장 근사한 유출량을 산정할 수 있는 근거가 될 것이며, 도시재해 저감대책을 수립하는데 기여할 수 있을 것이라 판단된다.로 판단되는 대안들을 제시하는 예비타당성(Prefeasibility) 계획을 수립하였다. 이렇게 제시된 계획은 향후 과학적인 분석(세부평가방법)을 통해 대안을 평가하고 구체적인 타당성(feasibility) 계획을 수립하는데 토대가 될 것이다.{0.11R(mm)}(r^2=0.69)$로 나타났다. 이는 토양의 투수특성에 따라 강우량 증가에 비례하여 점증하는 침투수와 구분되는 현상이었다. 경사와 토양이 같은 조건에서 나지의 경우 역시 $Ro_{B10}(mm)=20.3e^{0.08R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선천성 심질환이다. 그러나 진단 즉시 직접 좌
근감소증은 국내는 2021년 질병으로 분류되었을 만큼 잘 알려져 있지 않지만 고령화사회에 진입한 선진국에서는 사회적 문제로 인식하고 있다. 근감소증 진단은 유럽노인근감소증 진단그룹(EWGSOP)과 아시아근감소증진단그룹(AWGS)에서 제시하는 국제표준지침을 따른다. 최근 진단방법으로 절대적 근육량 이외에 신체수행평가로 보행속도 측정과 일어서기 검사 등을 통하여 근육 기능을 함께 측정할 것을 권고하고 있다. 근육량을 측정하기 위한 대표적인 방법으로 DEXA를 이용한 체성분 분석 방법이 임상에서 정식으로 실시하고 있다. 또한 MRI 또는 CT의 복부 영상을 이용하여 근육량을 측정하는 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 근감소증 진단을 위해서 비교적 짧은 촬영시간을 갖는 CT의 복부영상기반으로 AI 영상 분할 모델을 개발하고 다기관 검증한 내용을 기술한다. 우리는 CT 영상 중에 요추의 L3 영역을 분류하여 피하지방, 내장지방, 근육을 자동으로 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net 모델을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능평가를 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행했으며, 타 병원의 데이터를 활용하여 동일한 IOU 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 검증하고 보완하고자 했다.
농업에서 서리는 치명적인 피해를 가져오기 때문에 관측과 예측이 매우 중요하다. 기상청 서리관측자료를 분석한 최근 보고에 따르면 기후변화에 따른 지구온난화에도 불구하고 봄철 늦서리일이 빨라지지 않았고, 서리 빈도도 감소하지 않았다. 따라서 농업 서리피해에 대비하여 위험 예상 지역에서의 서리 관측 자동화와 지속적인 운영이 중요하다. 기존에 활용되고 있는 엽면습윤센서를 이용한 서리관측은 관측센서의 오염이나 주변 환경의 습도 변화에 따라 기준 전압값이 장기간에 걸쳐 변동하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 자동적으로 해결하도록 데이터로거 프로그램으로 구현하였다. 구축된 서리자동관측시스템은 안정적으로 장기간에 걸쳐 시간 고해상도 관측자료를 축적할 수 있다. 이 자료는 향후 기계학습 방법을 이용한 서리 진단모델의 개발과 주변 지역에 대한 서리발생 예측 정보 생산에 활용할 수 있을 것이다.
최근 4차 산업혁명으로 의료빅데이터 기반으로 한 AI 기술이 급속도로 발전하고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 병변을 탐색, 분활 및 정량화 그리고 자동진단 및 예측 관련된 기술이 AI 제품으로 출시되고 있다. AI 기술개발은 많은 학습데이터가 요구되며, 임상검증에 단일기관에서 2개 이상 기관의 검증이 요구되고 있다. 그러나 아직까지도 단일기관에서 학습용 데이터와 테스트, 검증용 데이터를 달리하여 기술개발에 활용하고 있다. 본 논문은 AI 기술개발에 필요한 영상데이터에 대한 표준화된 데이터셋 변환 및 관리를 위한 시스템에 대해 기술한다. 다기관 데이터를 수집하기 위해서는 각 기관의 의료영상 데이터 수집 및 저장하는 기준이 명확하지 않아 표준화 작업이 필요하다. 제안한 시스템은 기관 또는 다기관 연구 그룹의 의료영상데이터를 표준화하여 저장할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상 뷰어 및 의료영상 리스트를 통해 연구자가 원하는 의료영상 데이터 셋을 검색하여 다양한 데이터셋으로 제공할 수 있기 때문에 수집 및 변환 그리고 관리까지 지원할 수 있는 시스템으로 영상기반의 머신러닝 연구에 활력을 불어넣을 수 있을 것으로 기대하고 있다.
무인 감시설비의 고장과 오작동으로 인해 담당자가 무인 감시시설에 도착할 때까지 생기는 시간 지연과 침입자의 침입으로 인한 시설물 절도, 파손 그리고 정보유출 피해가 발생할 수 있다. 또한, 장비 고장과 오작동으로 인해 관리자의 상시점검으로 인한 추가비용이 발생한다. 본 논문에서는 무인 감시설비 오작동을 보완하기 위해 실시간으로 감시설비를 진단하여 문제 발생에 관한 내용을 표시하고 자동으로 설비 전원을 복구하며 담당자에게 문자메시지로 상황을 알리는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 영상장치(CCTV), 음향장비, 투광등 장치 등의 무인 감시설비 주요 시설물로 이루어진 감시설비, 이 감시설비 정보를 판단할 수 있는 통합형 네트워크 비디오 레코더 장치(NVR), 전원을 제어하는 장치, 그리고 실시간으로 문자메시지를 보낼 수 있는 SMS 서버로 구성되어있다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 유효성을 검증하였다.
안와 내에서 안구의 상대적 위치는 여러 병적인 상태를 짐작할 수 있는 하나의 기준이 될 수 있다. 특히 안와골절, 갑상선 안질환, 안와 종양 등의 진단과 이에 약물 및 수술적 치료의 결과를 판단하는데 유용하다. 현재 안구 돌출 값을 측정하기 위해 주로 사용되는 대표적 측정 기기인 Hertel과 Naugle 안구돌출계 등은 검사자가 다를 경우, 같은 검사자가 반복적으로 측정하더라도 검사할 때마다 안와의 고정부위가 달라지는 등 측정자에 의한 오차가 필연적이다. 또한 동일한 안구 돌출 계라고 하더라도 제조 회사가 다르다면 안와의 고정부위 디자인이 달라 검사자에의한 측정 오차가 발생한다. 본 논문에서는 안구돌출값의 측정을 3차원 영상 측정기술인 백색광 간섭계를 이용하여 검사 정밀도 및 반복 정도를 크게 올릴 수 있는 자동 측정 방법에 대한 연구를 제안하고자 한다.
목적: 내 외측 측두엽간질의 감별은 중요하고 F-18-FDG PET이 도움을 주나 성능이 아주 우수하지는 않다. 이 연구에서는 수술과 수술 후 추적 병리소견으로 확진한 내측성 또는 외측성 측두엽간질 환자의 F-18-FDG PET영상을 후향적으로 조사하여 내측 및 외측 측두엽 대사 감소 양상을 추출하고 내측성과 외측성 간질을 감별하기 위한 인공신경회로망을 이용한 감별시스템을 개발하였으며 판독 성능을 핵의학전문가와 비교하였다. 대상 및 방법 : 수술로 확진한 내측성 또는 외측성 측두엽간질 환자 113명(좌 우측 내측성 측두엽간질 각 41, 42명, 좌 우측 외측성 측두엽간질 각 14, 16명)의 뇌 FDG PET을 대상으로 하였다. 모든 PET 영상을 PET 표준지도에 공간정규화하였으며 표준지도에서 추출한 뇌실질 영역의 평균 화소 값이 100이 되도록 계수정규화를 하였다. 표준지도에 미리 정의한34개 영역에서 평균 계수 값을 추출하였으며 마주보는 17개 영역간의 비대칭계수와 내측 및 외측 측두엽간의 비대칭계수를 구하여 신경회로망 시스템의 입력으로 넣었다. 신경회로망 시스템은 세 개의 독립적인 다층 퍼셉트론으로 구성하였다. 첫 번째 퍼셉트론은 간질 원인병소의 편측화(우측 또는 좌측)를 판단하게 하였다. 다른 두개의 퍼셉트론은 우측 또는 좌측 측두엽간질로 나뉘어진 입력 패턴들을 각각 내측성 또는 외측성 측두엽간질로 구분하는 역할을 하게 하였다. 신경회로망 시스템의 감별 성능을 평가하기 위하여 각 환자군에서 무작위로 8명의 PET 영상을 학습군으로 선정하여 신경회로망을 학습시켰으며 나머지 총 81명의 영상으로 신경망 시스템의 진단 정확성을 평가하였다. 이러한 무작위 실험을 50번 시행하여 얻은 신경회로망 시스템의 출력과 진단명과의 일치도를 핵의학 의사의 판독결과와 비교하였다. 핵의학 의사의 판독은 신경회로망과 동일한 조건 하에서 시행되도록 하기 위하여 각 환자가 측두엽간질환자라는 정보이외에는 어떠한 다른 임상정보도 모르는 상태에서 각 환자를 좌측 또는 우측 내측성 측두엽간질이나 좌측 또는 우측 외측성 측두엽간질 중 하나로 감별하도록 하였다. 결과: 내측 또는 외측 측두엽에 대한 최종 국소화가 정확했는지 여부에 관계없이 간질병소가 속한 뇌반구가 좌측인지 우측인지를 맞게 판단하였으면 편측화에 성공한 것으로 보았을 때 신경회로망과 핵의학 전문가가 모두 평균 90% 정도의 높은 편측화 성공률을 보였다. 편측화는 물론 간질병소가 내측에 있는지 외측에 있는지 여부를 정확하게 판단한 국소화 성공률 또한 신경회로망(59%)과 핵의학 전문가(72%)의 진단 성적이 거의 다르지 않았다. 결론: 이 연구에서 개발한 간질병소 국소화를 위한 신경회로망 시스템은 측두엽간질 감별 진단에 도움이 될 것으로 기대된다.
레이저 스캐닝 기법은 새로운 위치정보 획득 수단으로 부각되고 있으며, 높은 위치정확도, 고밀도 자료 취득의 자동화 등으로 지오매틱스 분야를 비롯한 광범위한 분야에서 응용될 전망이다. 본 연구에서는 레이저 스캐닝 기법의 장점을 이용하여 도로의 기하정보를 정확히 해석하고, 이를 실무에 활용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 도로선형정보 추출 시스템 개발을 위해, 도로 평면선형을 직선, 완화곡선, 원곡선 구간으로 자동 분리할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며, 자동화되지 않은 이전의 방식에 비해 효율성을 높일 수 있었다. 그리고 도로의 평면 및 종단선형의 설계요소를 자동 추출하는 알고리즘을 개발하여 대상도로에 적용한 결과, 실용성이 높게 나타났으며, 도로선형 설계요소 추출에 관련한 기존 연구와 비교해 볼 때 더욱 정확한 값으로 결정되었다. 또한 추출된 설계요소를 이용하여 대상 도로에 대한 가상 주행 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 통해 지형과 구조물이 3차원적으로 조화되는 시각적 판단 자료를 제공할 수 있었고, 계절에 따른 결빙구간 판단 및 입체시거를 해석할 수 있는 자료 제공이 가능하다. 향후 도로에 관련한 다양한 자료의 체계적인 데이터베이스 구축과 웹기반의 운영프로그램을 개발함으로써, 효율적인 도로 유지 관리가 가능할 뿐만 아니라, 앞으로 있을 도로안전진단에 있어서 중요한 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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