쾌속조형기술은 설계형상의 확인, 시작품의 제작, 금속 및 세라믹 부품에의 응용, 동시공학, 의료, 마이크로 머신 둥 제조업 전반에 걸쳐서 많은 응용이 이루어지고 있다 여러 가지의 기술들이 개발되고 이를 응용한 장비들이 생산되어 보급됨으로써 이러한 적용분야들은 점차 확대되고 있다. 본 연구에서는 분말을 소결, 적층하여 원하는 형상을 만들어내는 SLS(Selective Laser Sintering) 장비를 개발하는데 있어서 레이저 경로의 제어를 통한 분말을 소결시키는 부분인 레이저 주사 시스템(laser scanning system)을 개발하고자 한다.(중략)
의료용 로봇은 크게 네 분야로 나눌 수 있는데, 수술을 보조하는 수술보조 로봇, 수술 로봇, 수술시뮬레이터, 재활 로봇이라 할 수 있다. 이와 같이 의료용 로봇은 주로 고 정밀도 및 신뢰성을 요구하는 작업을 위해 개발되고 있다. 의료용 서비스 로봇의 또 다른 분야로 수술이 아닌 진료를 위한 서비스 로봇이 있다. 진료 서비스 로봇은 병원의 접수 업무 및 진료 시 사용할 수 있는 환자의 생체 데이터 취득, 병원 내 위치 및 콘텐츠 정보 등을 환자에게 제공할 수 있는 로봇이다. 하지만 지금까지의 의료 서비스 로봇은 실제적인 접수 처리과정을 진행하는 역할을 하지는 못하였다. 본 논문에서는 의료 서비스 로봇 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 로봇 시스템은 의료정보 교환을 위한 표준 프로토콜을 사용해 직접 병원 정보 시스템과의 연동이 가능하고, 병원의 환자 접수 및 처리, 진료 대기자 수와 같은 정보를 제공할 수 있다.
의료용 헬스케어 데이터를 기반으로 혈당, 혈압, 온도와 같은 헬스케어 의료기기 개발에서 정확하고 정밀도가 높은 결과를 얻기 위해 다기능의 센서들이 집적화 되고 있다. 그러나 이러한 헬스케어용 의료기기들은 24 시간 구동하기 때문에 전력소모가 크므로 실시간 모니터링이 필요하다. 본 논문은 웨어러블 센서에 보조전력 구동을 위한 유연태양전지의 전기적 및 광학적 데이터 분석을 통해 향후 헬스케어 디바이스 장치 구동을 위한 고효율의 태양전지를 전원보조장치로 활용하고자 한다.
신기능효소를 이용한 연구결과는 초정밀화학제품 생산을 하는 화학공업, 신기능 의약품개발의 의료산업, 기능성식품 및 고부가가치 식품소재를 개발하는 식품산업, 난분해물질을 처리하는 환경산업, 그외 Biosensor 등의 특수산업을 창출하는 등 산업적 응용이 큰 과제로 차세대 산업을 선도하는 중요과제로 판단되지만, 선진국의 기술보호주의로 인하여 수입하기 어려운 분야이기 때문에 국내에서 우선적으로 개발되어야 한다.
To date, biomedical application of three-dimensional (3D) printing technology remains one of the most important research topics and business targets. A wide range of approaches have been attempted using various 3D printing systems with general materials and specific biomaterials. In this review, we provide a brief overview of the biomedical applications using 3D printing techniques, such as surgical tool, medical device, prosthesis, and tissue engineering scaffold. Compared to the other applications of 3D printed products, the scaffold fabrication should be performed with careful selection of bio-functional materials. In particular, we describe how the biomaterials can be processed into 3D printed scaffold and applied to tissue engineering area.
최근에 초전도 산업과 저온 작동 정밀 센서 기술의 발전으로 극저온 냉동기 또는 극저온 한제에 의해 냉각된 저온 용기의 저온 유지 기술이 필요하게 되었다. 또한 의료용 MRI, 야간 투시경용 적외선 센서, 이동통신무선기지국용 초전도 필터 등과 같이 일반인들도 극저온을 이용하게 되어 보다 사용하기 쉽고 안정적인 저온용기가 요구되고 있다. 저온용기의 저온 유지 기술은 진공 및 복사 단열 기술 뿐만 아니라 극저온 발생기술과 진공 발생 기술이 같이 고려되어야 하는 복합기술로서 앞으로 전자, 정보 통신, 나노, 바이오 산업 등에도 널리 활용될 수 있는 기반 기술로 자리 매김 할 것으로 보여 관련 연구자들의 많은 노력과 관심이 요구된다.
산업이 고도로 발달함에 따라 자기장의 정밀 측정 및 발생 등에 대한 관심이 증대되고 있다. 정밀 자기장 측정기를 이용하여 생체.의료공학, 지하광물 및 매설물 탐사, 지진 및 전파방해 예측, 지구물리탐사 및 우주 자기장 분포 측정, 항법장치, 국방 및 우주항공분야, 송유관 부식 연구 등에 활용되고 있다. KRISS에서는 첨단 자기분야의 표준/정밀측정 보급 지원을 위해 자기장 범위 $20\;{\mu}T$ ~ 1.2 mT에서 비자성 실험실, 지구자기장 상쇄장치 등을 이용하여 불확도 (4 ~ 21) ${\mu}T$/T, 자기장 범위 1 mT ~ 2.5 T에서는 헬름홀스 코일, 전자석, NMR 자기장 측정기 등을 사용하여 불확도 (10 ~ 80) ${\mu}T$/T의 표준을 유지하고 있다. 자기장는 자속(magnetic flux) 및 자속밀도(magnetic flux density)로 나눌수 있으며, 그 SI 단위는 웨버(Wb, weber)와 테슬러(T, tesla)이다. 그러나 아직까지 자성재료 등의 특성을 측정하는 전문가들은 SI 단위보다는 지금까지 널리 사용되어온 cgs 단위인 맥스웰(Mx, maxwell), 가우스(G, gauss), 외르스테드(Oe, oersted) 등에 익숙해져 있다. 앞으로 자기분야 전문가들도 기본 SI 단위로부터 소급이 유지되는 SI 자기단위의 사용을 기대해 본다.
대형병원에서 환자의 치료와 진단을 목적으로 하루에 생산되는 의료영상의 발생량은 보다 정확하고 정밀한 진단이 요구되는 촬영장비와 네트워크 인프라의 발달로 나날이 증가하고 있으며, 앞으로 그런 추세는 계속 될 것이다. 따라서 기존방식의 PACS보다 성능이 개선된 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 영상압축속도를 개선하기 위해, 계산그리드 기술을 이용하여, PACS의 부분시스템으로써, 의료영상압축 저장시스템을 설계 구현하였다. 제안된 시스템의 시작품을 사용한 실험을 통해, 처리기들이 추가됨에 따라 성능이 향상됨을 확인하였다.
인공지능 기술 발전으로, 의료영상 분야에서도 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 모델 개발 시, 학습 데이터 품질은 모델의 성능과 신뢰성에 매우 큰 영향을 미친다. 그러나 의료 분야의 경우 도메인 지식에 대한 진입 장벽이 높아 개발자가 학습에 사용되는 의료영상 데이터의 품질을 평가하기 어렵다. 이로 인해, 많은 의료영상 분야에서는 각 분야의 특성(질병의 종류, 관찰 아나토미 등)에 따른 영상 품질 평가 방법을 제시해왔다. 그러나 기존의 방법은 특정 질병에 초점이 맞춰져, 일반화된 품질 평가 기준을 제시하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 흉부 질환을 진단하기 위한 흉부 X선 영상의 품질을 평가할 수 있는 기준을 제안한다. 우선, 흉부 X선 영상을 대상으로 관찰된 영역인 심장, 횡격막, 견갑골, 폐 등을 분할하여, 3D 히스토그램을 기반으로 각 영역별 통계적인 정밀 품질 평가 기준을 제안한다. 본 연구에서는 JSRT, Chest 14의 오픈 데이터셋을 활용하여 적용 실험을 수행하였으며, 민감도는 97.6%, 특이도는 92.8%의 우수한 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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