현대에도 일부 소외된 지역에서는 의료 인력의 부족으로 인해 위·중증 환자에 대한 치료가 지연되는 경우가 많다. 의료 데이터에 대한 분석을 자동화하여 의료 서비스의 접근성 문제 및 의료 인력 부족을 해소하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 컴퓨터 비전 기반의 진료 자동화는 훈련 목적에 대한 데이터 수집 및 라벨링 작업에서 많은 비용이 요구된다. 이러한 점은 희귀질환이나 시각적으로 뚜렷하게 정의하기 어려운 병리적 특징 및 기전을 구분하는 작업에서 두드러진다. 이상 탐지는 비지도 학습 전략을 채택함으로써 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있는 방법으로 주목된다. 본 논문에서는 기존의 이상 탐지 기법들을 기반으로, 흉부 X-RAY 영상에 대해 이상 탐지를 수행하는 방법을 다음과 같이 제안한다. (1) 최적 해상도로 샘플링된 의료 영상의 색상 범위를 정규화한다. (2) 무병변 영상으로부터 패치 단위로 구분된 중간 수준 특징 집합을 추출하여 그 중 높은 표현력을 가진 일부 특징 벡터들을 선정한다. (3) 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 기반으로 미리 선정된 무병변(정상) 특징 벡터들과의 차이를 측정한다. 본 논문에서는 PA 방식으로 촬영된 흉부 X-RAY 영상들에 대한 제안 시스템의 이상 탐지 성능을 세부 조건에 따라 상세히 측정하여 제시한다. PadChest 데이터세트로부터 추출한 서브세트에 대해 0.705 분류 AUROC를 보임으로써 의료 영상에 대한 이상 탐지 적용의 효과를 입증하였다. 제안 시스템은 의료 기관의 임상 진단 워크플로우를 개선하는 데에 유용하게 사용될 수 있으며, 의료 서비스 접근성이 낮은 지역에서의 조기 진단을 효율적으로 지원할 수 있다.
다층 방어 시스템은 표적의 장거리 조기탐지를 위해 조기 경보 레이다를 활용하고, 정밀 요격 통제를 위해 대공 레이다를 활용하는 방식을 취한다. 그러므로 레이다들 사이에 표적 인계 과정을 필요로 하게 되는데, 추적의 안정화 및 교전 통제를 고려하여 적절한 시점에 표적 인계가 이루어져야 한다. 본 논문에서는 다층 레이다 시스템의 운용 특성을 분석하고, 고속표적에 효과적으로 대응하기 위한 추적 성능 예측 기반의 표적 인계 시점 결정기법을 제안하였다. 또한, 탄도탄 방어 시나리오를 포함하는 통합 시뮬레이터 환경에서 제안 기법을 검증하였다.
본 논문은 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(PVC)을 자동 탐지하는 방법으로 이산 웨이블릿 변환과 퍼지 신경망을 이용하는 방안을 제시하고 있다. 심전도 신호를 이산 웨이블릿 변환(DWT)으로 특징을 추출한 후, 퍼지 신경망으로 학습하여 정상 비트와 PVC 비트를 분류한다. 윈도우 크기는 R파를 기준으로 $-31/360{\sim}+32/360$초를 사용하며, 웨이블릿 변환은 d3, d4, d5의 웨이블릿 계수 14개를 사용한다. 퍼지 신경망은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망을 사용한다. 본 논문은 벤치마킹 데이터로 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 Shyu 실험군(7개 레코드)에서는 전체 분류율에서 97.04% 보다 높은 99.91%의 신뢰성 있는 결과를 나타내었고, Inan 실험군(40개 레코드)에서는 각각 SE는 82.57% 보다 높은 84.67%, SP는 98.33% 보다 높은 99.39%, 전체 분류율은 96.85% 보다 높은 98.01%의 신뢰성 있는 결과를 나타내었다.
가까운 거리에서 상대선과의 마주치는 상황 또는 교차된 상황에서 상호 피항동작을 취하게 되는데, 상대선박의 변침의도를 정확히 파악하지 못해 서로 같은 방향으로 피항동작을 취함으로써 충돌위험에 처하게 되기도 한다. 항해사는 피항동작을 취함에 있어 시각에 의한 판단, 레이더 또는 AIS 벡터를 이용한 판단, 또는 VHF 통신을 활용하여 피항동작을 취하고 있으나, 레이더 및 AIS를 이용한 기존의 방식은 선박이 선회 후 선수방위가 표시되기 때문에 선회를 탐지하기까지는 상당한 시간이 요구된다. 따라서 조타기 작동 신호를 상대선박에 신속하게 전달하여 상대선의 선회의도를 보다 신속히 판단할 수 있는 선회조기감지 방안을 제안하였다. 이러한 방법은 상대선의 변침의도를 보다 신속하게 파악함으로써 선박 상호간 충돌예방에 효과적이며, VTS 시스템 및 해양사고 분석에서 활용이 가능하다.
화재감지기는 화재를 조기에 감지하여 관계인에 통보함으로써 자산보호 및 인명안전에 중요한 역할을 한다. 따라서 화재를 조기에 탐지할 수 있는 성능과 비화재보를 발생하지 않는 신뢰성이 중요하다. 최근 공동주택 오피스텔 숙박시설 노유자시설 의료시설 등과 같이 취침, 숙박, 입원 등 이와 유사한 용도로 사용되는 거실에는 조기화재 감지를 위한 연기감지기를 설치하도록 국가 화재안전기준이 개정되어 연기감지기의 적용이 증가되고 있다. 반면 현재 비화재보를 예방하기 위한 연구가 부족하다. 본 연구는 아날로그 광전식 연기감지기의 순간적으로 발생되는 먼지 등으로 인해 발생되는 비화재보를 예방하기 위한 알고리즘 개선과 감지기의 자기보상기능을 통해 감지기의 오염과 화재신호를 구분할 수 있도록 개선하였다. 본 연구를 통해 최근 수요가 증가하는 아날로그 광전식 연기감지기의 비화재보 개선으로 제품의 신뢰성을 확보하여 비화재보로 인한 경제적 손실을 예방할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 우선순위와 문턱치를 가지고 최적 후보의 조기 탐지를 이용한 움직임 추정의 고속 블록 매칭 알고리즘을 제안한다. 전 영역 탐색(full search) 알고리즘의 계산량을 줄이기 위해 많은 고속 움직임 추정 알고리즘이 발표되었지만, 여전히 움직임 추정 성능을 향상시키기 위한 많은 연구가 보고되고 있다. 제안된 알고리즘은 이전 부분 매칭 오류에서 우선순위가 높은 각 후보에 대한 블록 매칭 오류를 계산한다. 제안된 알고리즘은 대부분의 기존 고속 블록 매칭 알고리즘에 추가적으로 적용하여 속도를 높일 수 있다. 그렇게 함으로써 최소 오류 지점을 조기에 찾고 불가능한 후보에 대한 불필요한 계산을 줄임으로써 속도를 높일 수 있다. 제안된 알고리즘은 전 영역 탐색 알고리즘과 동일한 예측 화질을 가지면서 기존의 고속 무손실 탐색 알고리즘보다 적은 계산을 사용한다. 실험결과로서, 제안된 알고리즘은 예측 화질 저하 없이 PDE 및 전 영역 탐색 방법의 계산에 비해 30 ~ 70%까지 줄일 수 있으며, 다른 고속 손실 알고리즘을 사용하면 더욱 감소시키는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 sonificator를 장착하여 세포막을 파쇄하고 현장에서 형광을 이용하여 조작이 간편하고 단시간에 DNA를 측정할 수 있는 자동화된 형광기를 개발하기 위하여 그람 양성균으로 간균인 Bacillus globigii와 구균인 Streptococcus epidermidis를 대상으로 최적의 세포 파쇄조건을 확립하고자 하였다. Sonificator probe 직경에 따라 세포의 파쇄 효과가 큰 차이를 보였으며 13 mm probe로 20초동안 sonification시키는 것이 가장 효율적인 것으로 나타났으며 간균인 Bacillus globigii가 구균인 Streptococcus epidermidis보다 더 파쇄가 잘 되는 것으로 나타났다. 시료에 잠긴 Sonificator probe tip 깊이에 따라서도 세포의 파쇄 효과가 크게 나타났는데 시료에 잠긴 probe tip의 깊이가 깊을수록 큰 파쇄 효과를 발휘하였다. 선정된 최적의 파쇄 조건에서 최저 탐지농도는 Bacillus globigii, Streptococcus epidermidis 모두 $5{\times}10^5CFU/m{\ell}$의 농도를 탐지 가능한 것으로 나타났다.
기존 비파괴평가 기술의 결함 탐지 한계를 극복하기 위하여 비선형 초음파공명 특성을 이용한 미세 균열 진단 기술을 개발하였다. 가진 전압에 따른 초음파공명 주파수의 천이현상과 정규화 공명 진폭 감소 현상을 비선형 초음파공명 특성 파라미터로 제안하였으며 이를 실험적으로 확인하였다. CT 시편에 피로시험을 통하여 미세한 자연 균열을 생성하였으며 피로 사이클 단계마다 초음파공명주파수와 정규화 공명진폭의 변화를 측정하였다. 무결함 또는 10 ${\mu}m$ 정도의 매우 미세한 균열이 존재하는 시편에서는 초음파공명 주파수 천이현상이나 정규화 공명 진폭의 변화가 나타나지 않는 반면에 30 ${\mu}m$급 이상의 미세 균열 시편에서는 균열 크기가 증가함에 따라 초음파공명주파수의 천이 현상이나 정규화 공명 진폭의 감소량이 증가함을 확인하였다.
말벌류는 국내 양봉 산업에 가장 큰 피해를 입히는 생물군이다. 다양한 트랩 개발 및 포획 방법이 제시되고 있으나 아직까지 뚜렷한 해결책을 제시하지 못하고 있다. 본 연구팀은 장수말벌 특이 날갯짓 파동 프로파일 분석을 통하여, 장수말벌이 양봉장으로 공격해 들어올 때 이를 자동으로 탐지하고 그 정보를 사용자에게 전달할 수 있는 시스템을 개발하고 실험실 현장에서 검증하였다. 장수말벌 파동 프로파일은 명확하게 설정되었으며, 앉아서 날갯짓을 할 때와 실재 비행할 때의 파동 프로파일은 명확히 구분되었다. 이정보를 활용하여, 시스템을 구성하고 그 시스템은 장수말벌을 탐지하면 바로 트위터를 통하여 사용자에게 말벌 경보를 전송하는 방식으로 설계하였다. 시스템의 검증은 야외 온실 내 케이지에서 수행하였다. 수행결과 시스템은 성공적으로 말벌의 비행활동을 탐지하여 그 결과를 사용자에게 전달하였다. 비록 이 시스템은 실내 제한된 조건에서 검증되었지만, 향후 시스템의 개선 및 정확도가 향상된다면 양봉산업 현장에서 활용 가능성이 높다.
블랙아이스는 눈에 쉽게 구분되지 않아 많은 교통사고를 초래하고 있다. 한국교통연구원 교통사고분석시스템에 따르면, 2017년부터 2021년까지 5년간의 서리/결빙으로 인한 교통사고 사망자는 122명, 적설로 인한 교통사고 사망자는 40명으로, 블랙아이스는 적설에 비해 위험성이 높은 것으로 나타난다. 과거의 다양한 연구에서 블랙아이스 생성조건을 기압과 한기 축적등의 조건에서 예측해왔지만, 이러한 기상학적 모델은 봄철 해빙기의 일교차로 인한 눈의 해동과 재냉각과 같은 다양한 기상 조건에서의 블랙아이스 탐지가 어렵다는 한계가 있어 최근에는 이미지 판별과 딥러닝모델(YOLO 등)을 기반으로 한 센서가 제시되고 있다. 그러나, 이러한 방법은 충분한 컴퓨팅 자원이 뒷받침되어야 하며, 블랙아이스 탐지까지 걸리는 속도가 빠르지 못한 편으로, 블랙아이스 초입 구간에서의 제동에 취약하다는 잠재적인 약점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구에서는 블랙아이스의 주 원인인 서리나 어는비가 발생하기 위해서 주변 공기가 이슬점 온도 이하, 노면온도와 이슬점이 어는점보다 낮아야 함을 이용, IoT 센서 모듈을 통해 Magnus 방정식으로 계산한 이슬점 온도와 노면 온도를 사용하는 이동식 블랙아이스 추정 장치를 제시한다. 본 장치는 대기압, 온도, 습도로부터 계산된 이슬점 온도와 노면 온도를 통한 서리발생 가능성과 대기 온도, 노면 온도를 통해 어는비의 발생환경 여부를 계산한다. 본 연구 결과를 통해 블랙아이스 추정과 기상정보 생산을 동시에 가능케 하며, 추정 결과를 통합 수집서버에 전송함으로서 운전자에게 전방 블랙아이스 위험 구간을 조기에 전달하는 시스템과 이를 관리하기 위한 인프라를 구축하여 운전 시 결빙 미끄러짐 사고를 저감하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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