결핵은 환자를 미리 발견하여 치료함으로서, 질병의 전파를 차단하여 새로운 감염자가 발생을 최소화하고, 결핵을 조기에 예방 및 진단하는 것이 중요하다. 그러므로 현재 의학에서는 디지털 의료영상을 활용하여 질병진단의 보조 수단으로서 컴퓨터자동진단시스템이 응용되고 있다. 본 연구에서 주성분 분석(PCA)과 질감분석(Texture features)의 알고리즘을 이용하여 결핵의 질병을 자동으로 판별 및 인식하였으며, 그 기준에 따라 디지털 흉부 방사선영상에서 컴퓨터자동진단의 실용화를 위한 선행연구를 하였다. 실험결과는 주성분분석을 이용한 병변 인식률은 전문의의 질병에 대한 판독률보다 낮게 나타났지만, 질감분석의 인식률은 전문의 판독결과보다 높은 병변 인식률을 나타내었다. 그러므로 제안하는 알고리즘을 활용한 컴퓨터자동진단시스템은 임상의사에게 부가적인 보조 수단으로서 예비판독 단계의 정보를 제공하여 질병의 조기진단 및 예방이 가능할 것으로 사료된다.
항공사진 원데이터의 변형을 방지하고 효율적인 관리를 위해서는 자동독취를 통한 수치화 방안이 마련되어야 한다. 항공사진 판독업무에 있어서 기존 판독자만 밀착항공사진과 입체경을 통하여 건축물의 형태와 변화 여부를 판단하던 것을 모니터 상에서 누구나 건물의 변동사항을 볼 수 있도록 효율적인 판독시스템을 구축하여 판독의 신뢰도를 높여야 한다. 판독시스템 구축은 디지털 영상의 다양한 활용과 업무의 효율성 확보 및 대민서비스 향상 차원에서 이루어져야 할 것이다. 또한 현재 외국의 항측사들이 실제로 활용하고 있으며 조만간 국내에서도 도입 예정인 디지털항공카메라는 항공사진의 수치화 단계를 거치치 않고 직접 수치항공영상을 취득 할 수 있으므로 수치화 과정에서 발생하는 많은 오류들을 제거할 수 있음은 물론 판독시스템을 활용한 데이터의 직접처리가 가능해 시간적, 경제적으로 많은 장점들을 가지고 있다. 그러므로 디지털항공카메라의 도입에 대비한 개발현황과 활용도 등에 관한 사전 연구가 수행되어야 한다. 본 연구에서는 사용자가 직접 입체 판독 및 분석을 수행할 수 있는 플랫폼을 구비함으로서 오류를 최소화 할 수 있도록 편광 모니터(Z-Screen)를 사용하여 수행하였다. 또한 환경은 Microsoft Window OS 환경 상에서 구동될 수 있도록 개발함으로서 시스템의 범용적 사용을 위한 기초 환경을 제공하도록 제안하였다.
현재 우편집중국에서는 우편불 자동처리를 위하여 광학문자판독기예 의하여 우편물의 우편번호 인식하고, 인식된 우편번 호에 의하여 형광바코드를 인쇄한다 그리고 이 형광바코드를 판독하여 우편물을 자동구분 처리하고 었다. 이 자동구분처리 과정에서 오류우편툴 중에서 대부분은 우편주소를 기반으로 하는 우편번호와 기재와 특정 글꼴 및 흘립체로 기재된 우편변 호의 인식율 저하, 인쇄 품질의 저하에 따른 판독 불능 등이 주요한 원인이다 이러한 문제점을 해결하기 위해 고객 바코드 인쇄 제도를 도입하고 정확한 우편주소에 의한 우편번호를 사용할 수 있도록 지원하여, 우편물 자동처리 향상을 위한 노력 이 요구되고 있다. 본 논문에서는 우편물 주소를 이용한 우편번호 검출, 우편번호 변경시 우편번호 관리, 고객바코드 인쇄 동을 지원할 수 있는 고객 바코드 지원 시스템을 개발한 것이다. 이 고객 바코드 지원 시스템을 우편 이용자들에게 배포하여 사용할 수 있 도록 함으로써 우편물 자동처리 촉진을 도모하기 위해 개발한 시스템이다.
본 논문은 저시력자를 위한 체외진단 의료기기 결과 판독 시스템을 제안한다. 이 시스템은 YOLOv8n 객체 탐지 모델을 기반으로 하며, 라즈베리파이4B+에서 홈 디바이스 형태로 구현하였다. 사용자는 음성 및 물리 버튼을 통해 명령을 입력하고, 동작 감지를 통해 자동으로 체외진단 의료기기를 촬영하여 학습된 모델로 결과를 판독하고 해당 결과를 사용자에게 출력한다. 또한, 판독 결과물과 함께 검사 일시 및 의료기기 종류를 데이터베이스에 저장하여 사용자에게 보다 높은 편의성을 제공한다.
우편물의 자동구분은 우편물을 OVIS(OCR-Video coding Integrated System)에 자동으로 공급하고 우편물의 수취인 주소영역을 카메라를 이용하여 획득한 다음 우편번호를 인식하여 바코드로 변환하여 인쇄하게 되고, 이 우편물은 LSM(Letter Sorting Machine)으로 보내져 BCR(Bar Code Reader)에 의해 인쇄된 바코드를 판독하여 행선지별로 구분하는 과정을 거친다. 주소의 번지 이하 부분은 배달원의 수작업에 의해 최종 배달지점 순서대로 정렬한 다음 배달하게 된다. 이 부분의 작업에 소요되는 시간은 배달원 일일 평균 4 시간에 달하며 원가절감 대상으로 지적되고 있다. 이 부분을 자동화하여 우편물 처리시간을 단축하고 생산성을 향상하는 방안이 대두되고 있으며, 이를 해결하기 위해 번지 부분까지 OCR을 이용, 인식하여 우편번호 및 순로 데이터 베이스에서 인식결과에 해당하는 코드를 추출하여 해당 구분 칸으로 우편물을 분류하는 방식을 택하면 집배원이 우편물을 배달하는 순로까지 자동으로 정렬할 수 있게 된다. 본 논문은 수취인 주소영역의 주소부분을 자동판독하기 위한 시스템을 개발한 내용을 다루고자 한다.
방사선 선량판독과 함께 열형광 현상의 연구가 가능한 다목적 TLD 판독장치를 제작하고 그 특성을 조사하였다. TLD에서 방출되는 열형광은 광전증배관과 전류-주파수 변환장치로 측정하였으며, 백금 열판을 사용하여 TLD를 가열하고 가온율을 선형적으로 변화시켰다. 개인용 컴퓨터와 interface board를 이용하여 전 장치를 제어하고 glow 곡선을 측정하였으며, 제어 소프트웨어로 자동이득조절이 가능하게 하였다. 제작한 TLD 판독장치는 선형적인 선량판독이 가능하였고 검출하한은 약 $10\;{\mu}Gy$였다.
4-state 바코드는 우편물 자동구분처리 및 우편물류의 정보표현, 전달, 처리가 효과적으로 지원되도록 개발하고 있다. 4-state 바코드에 표현 정보는 우편번호, 배달순서코드, 고객정보 등이 포함되며, 판독의 향상을 위한 오류정정 코드워드를 적용할 수 있다. 본 논문은 우편용 4-state 바코드를 raster beam에 의하여 판독하는 시스템의 개발과 판독오차 범위의 축소 방법을 다룬 것이다. Raster beam 주사에 의한 판독 오차는 단위 구간별 spot 분포의 동일하지 않은 분포로 인하여 발생된다. 이에 따라, 판독오차를 축소하기 위한 방법으로 각 구간 단위로 바의 두께 값을 측정하여 인접돈 바의 평균값 조정 방법을 제안하였으며, 시험결과 거의 99.8%까지 평균 판독오차가 축소됨을 보였다.
의료영상 처리시스템의 자동인식 결과 등과 함께 진단 중인 의죠 영상과 유사한 영상객체를 임의로 검색하여 부가정보로 활용할 수 있는 지능적 의료정보 시스템 구현에 대하여 논한다 의료 영상객체간 유사도 계산을 위하여 각 객체로부터 추출된 특징 정보를 객체 속성으로 이용하며, 이 들 특징 값들의 빈도와 관련 분포 속성 간 관련성 등을 고려한 유사객체 분류방식을 사용한다. 이와 같이 얻어진 영상객체 간 유사도 정보는 지식베이스로 관리되어 자동 영상 인식에 사용될 뿐 아니라 유사 영상 검색 및 진단의 근거자료로 사용된다. 즉 전문의나 병리학자들은 진단 과정에서 유사영상의 판독 결과 등을 참조함으로써 영상의 정확한 판독 및 진단 확증의 객관적 근거 자료를 학보하는데 도움을 받을 수 있다. 구현된 시스템의 적용 예로 자궁경부 세포진 영상인식 시스템을 이용하여 그 유용성을 보인다.
최근 후쿠시마 원전, 쓰나미, 홍수와 눈사태와 같은 자연 재난들의 발생으로 인해 엄청난 수의 사상자와 막대한 재산피해가 초래되었다. 이런 재난을 미연에 방지하고자 하는 자동화된 조기 경보 시스템의 연구, 지능형 영상감지 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 지능형 영상감시기술을 적용하여 재난유형별 위험상황을 감지, 판독, 분석, 표출할 수 있는 기능을 구현하고자 통합된 카메라 영상정보를 활용하여 영상변화를 감지하여 자동식별과 판독을 통해 기준 값 이상의 변화감지 시 경보알림 및 해당 영상 표출을 제공하였다. 본 논문은 기존의 수위상승 감지는 수위계나 교량에 표시된 수위표의 숫자를 읽어 자동적으로 위험을 알려주거나 사람이 수위감지를 위해 설치된 카메라를 모니터링 하여 위험을 감지하도록 되어있던 점을 개선하여 기존 수위감지 목적으로 설치된 카메라의 영상을 분석하여 수위상승 위험을 알려주는 알고리듬을 제안하였다.
본 연구에서는 의료 진단키트의 자동판독 시스템에서, 통제되지 않은 조명 환경에서도 정확한 색상 판별을 위한 ROI 영역 추출 기법과 조명 보정 기법을 고찰한다. 3단계로 세분된 ROI 추출 과정은 조명변화에 적응적인 배경영상 정보를 유지하고, 노이즈 제거와 에지 추출 과정을 포함한다. 진단 결과의 정량적 판별에 중요 지표가 되는 색상정보가 조명의 영향의 의해 왜곡되는 것을 보완하기 위하여 표본 추출된 학습데이터로부터 조명 보정 곡선을 생성한다. 20종류의 색상패턴을 대상으로 적용한 실험 결과를 통하여 제안된 이론의 유용성을 고찰한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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