선형 로봇은 자동화 시스템에서 부품의 이송이나 위치 결정에 널리 사용되며 보통 높은 정밀도가 요구된다. 선형 로봇을 응용한 시스템의 제작회사에서는 로봇의 이상 유무를 작업자가 판단하는데, 작업자의 숙련도에 따라 이상 상태를 판단하는 정확도가 달라진다. 최근에는 인공지능 등의 기술을 사용하여 로봇 스스로 이상을 검출하는 방법에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전이 학습을 이용하여 선형 로봇의 볼 스크류 정렬 이상과 선형 레일 정렬 이상을 검출하는 시스템을 제안하고 가속도 센서와 토크 센서 정보를 이용한 별개의 실험을 통해 제안한 시스템의 이상 검출 성능을 검증 및 비교한다. 센서로부터 얻어진 신호를 스펙트로그램 이미지로 변환한 후, 영상 인식 인공지능 분류기를 사용하여 이상의 종류를 진단하였다. 제안한 방법은 선형 로봇뿐만 아니라 일반적인 산업용 로봇에도 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 미각영역별 색상분석에 의한 새로운 한의학적 설진 시스템을 제안한다. 시스템의 전체 구성은 혀 모양의 영상입력 탬플릿 범위 설정 및 영상획득, 미각영역별 분할, 분할된 영역에 대하여 H-S 히스토그램을 이용한 색상분석 및 이상 유무 판별, 모바일 앱과의 연동으로 구성된다. 혀 영역으로부터 짠맛, 신맛, 단맛, 쓴맛의 네 가지 영역으로 나누어 분할하고, RGB 컬러영상을 HSI 컬러영상으로 변환하였다. 색상분석은 HSI 모델을 이용하였는데, 주변 조도의 영향을 최소화하기 위하여 I(Intensity)값을 제외한 H(Hue)와 S(Saturation) 성분의 히스토그램을 이용하여 색상을 분석하였다. 분석된 결과를 이용하여 정상태 히스토그램의 범위를 기준으로 이상 유무를 판별한다. 마지막으로 제안한 알고리즘을 모바일 앱과 연동하여, 시간과 장소에 구애받지 않고 사용할 수 있는 설진 자가진단 시스템을 제안하였다.
사상의학은 개인별 체질의 분류에 따른 맞춤형 의학으로 우리나라 고유의 독특한 전통 의학이다. 이와 같은 사상의학에서 가장 중요하게 여겨지는 것이 사상체질의 정확한 분류이다. 따라서 사상체질 분류에 대한 객관적 요소의 확보 및 진단 지표 마련이 시급하게 해결되어야 할 과제이다. 이를 위해 본 논문에서는 사상체질 분류의 객관화, 정량화 및 시각화를 위해 얼굴 영상 신호와 음성 신호를 분석하여 결과값을 추출하고 체질별 집단군간의 차이점을 비교하여 사상체질 분류 시스템을 구현하고자 한다. 특히 영상 및 음성 신호는 성별, 연령별, 지역별 등의 구분에 따라 달라지기 때문에 본 논문에서는 40에서 50대 사이의 장년 여성을 대상으로 서울지역 거주자에 한해 사상체질 집단군을 구성하고 이들의 영상 및 음성 신호를 추출하여 체질간 비교, 분석을 수행하고자 한다. 최종적으로 실험을 통한 연구 결과의 유의성을 입증하고자 한다.
본 논문에서는 귀의 형태와 색을 통해서 질병을 자가진단 후 귀의 특정 부위를 자극하는 이침요법을 위한 시술 보조 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 피시술자의 귀의 이미지 정보와 질병에 대한 정보를 처리하여 이침을 위한 혈자리를 귀 이미지에 표시해 주는 시스템을 구현하였다. 특히 귀를 인식하는 부분에 있어서, Haar-like feature와 Adaboost알고리즘을 사용하는 OpenCV내의 함수를 사용하였고 인식된 귀영역을 그리드 영역으로 나누고 질병에 대한 사전 정보에 따라서 그리드 영역내의 이침혈자리 시스템을 표시하는 시스템으로 구성하였다.
의료용 초음파 영상 장비는 안전하면서도 사용이 편리할 뿐 아니라, 인체 내부의 구조적 영상을 포함하여 혈류나 내부 장기의 움직임에 이르기까지 진단을 위한 다양한 정보를 제공한다. 뿐만 아니라 조직 특성화 영상에서는 반사된 초음파 신호로부터 생체 조직의 물리적인 특성을 파악하여 진단에 활용하기도 한다. 하지만 영상의 획득을 위해 사용하는 탐침용 초음파 펄스 신호는 인체내부를 거쳐 그 흔적이 반사신호에 남게 되고, 이는 영상의 화질 저하로 이어져 미세한 조직이나 인접한 부분의 세밀한 관찰이 어려운 단점이 있다. 이를 해결하기 위한 다양한 연구가 시도 되었으나, 한정된 반사 신호로부터 탐침 펄스의 영향을 제거하고 매질의 특성을 복원하는 데에는 어려움이 있었다. 본 연구에서는 wavelet 과 subband filter bank 에 기반한 새로운 탐침용 초음파 펄스 및 그에 따른 영상획득 방법을 제안하였다. Perfect reconstruction (PR) 조건을 만족하는 일련의 wavelet filter 세트를 초음파 펄스로 구현하여 탐침에 사용하고, 반사되어온 신호를 적절히 재조합 하면 탐침 펄스의 영향이 배제되어, 매질의 세밀한 특성을 복원한 영상을 얻게 된다. 이는 조직 특성화 영상등을 위해 중요한 정보가 된다. 검증을 위해 2종류 (A-mode 와 B-mode) 의 초음파 영상 시뮬레이션에서, 제안된 방법으로 영상을 획득하였다. 그 결과, 탐침 대상의 주파수 특성을 복원할 수 있었으며, 기존의 방법에 비해 향상된 화질의 초음파 영상을 얻을 수 있었다.
홍채에서 자율신경환이 형성된 위치와 모양으로 환자들의 건강 상태를 파악할 수 있다는 특성 때문에 한의학에서 건강 진단의 한 방법으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 홍채에 존재하는 자율신경환을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 원형 에지 검출기를 이용하여 홍채 영역을 검출한 후 방사조사법 및 문턱치 설정을 통해 경계 후보점을 결정한다. 그리고 각 경계 후보점의 최단거리를 계산하여 경계 후보선을 생성하고 최종적으로 선형보간을 통해 자율신경환을 추출한다. 홍채 영상들에 대해 실험한 결과, 인체의 소화기관의 상태를 추정할 수 있는 진단 시스템의 도구로서 활용될 수 있는 수준의 추출 결과를 얻을 수 있었다.
한의학의 대중화와 세계화를 위해서는 타 의학과의 차별화와 진단의 객관성 확보가 매우 중요하며 이를 위해서는 한의학의 독창적인 의료체계인 사상의학을 통해 차별화를 이루고 또한 객관성 확보를 위해 IT 공학기술과 연계하여 진단기술을 개발한다면 효율적일 것으로 예상한다. 본 논문에서는 사상의학의 체질 분류를 목적으로 하여 체질 분류법 중 용모사기론을 기반으로 한 안면 영상을 통한 사상체질 분류시스템을 개발하기위해 20대 여성을 대상으로 안면 영상을 수집하고 피실험자에 대한 체질분류 작업을 진행하여 안면 요소와 체질 간의 상관관계를 분석하여 체질별 차이를 나타내는 항목을 설정하고 이에 대한 분석을 실험을 통해 수행하고자 한다.
우리나라만의 독창적인 의료체계인 사상체질은 의학적 본질의 우수성에도 불구하고 크게 대중화 되지 않았으며 인지도 또한 높지 못하다. 이는 사상체질에서 가장 중요한 부분이 사상체질의 정확한 분류인데 현재 임상현장에서 행해지고 있는 사상체질 분류 방식은 임상의의 경험과 주관적 소견에 의해 분류되고 있기 때문에 진단 결과에 객관성이 없고 정확도가 낮게 평가되고 있는 실정이다. 이를 위해 사상체질 진단 방법 중 하나인 용모사기론을 IT공학의 영상처리에 적용하여 안면 영상 분석을 통해 사상체질 분류를 수행하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 사상의학적 원전과 기존의 방법들을 조사, 연구하여 사상체질 분류의 중요한 요소를 결정하고 시스템 구현을 목표로 실험을 통해 사상체질 분류의 유의성을 갖는 측정 요소에 대해 검증해 보고자 한다.
태어나면서부터 건강에 대한 욕구는 현대 사회에서 많은 부분을 차지하게 된다. 물론 어려서부터의 건강관리가 건강 수명 연장은 물론 가장 기본적인 행복한 삶의 추구까지도 보장되고 있는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 한의학에서 환자의 질병을 진단하기 위해 사용되고 있는 망진(望診)과 청진(聽診)의 이론적 근거를 바탕으로 소아 감기 질환에 대한 진단 시스템을 개발하고자 한다. 특히 소아감기는 일반적으로 제일 발병률이 높은 질환으로 얼굴 부위에 열을 동반한다는 것과 울음소리가 인체의 모든 조음기관과 연관되어 있다는 한의학적 이론을 기반으로 소아의 생체신호를 분석하여 소아 감기와의 상관성을 분석하고자 한다. 이를 위해 소아 감기 환자에 대한 1차 실험으로 얼굴 영상에서의 열 관련 여부에 대한 색상 분석을 행하였으며 2차 실험으로는 조음기관에 대한 성분음을 추출하는 스펙트럼 분석을 수행하였다. 이를 통해 정상 소아와 감기 질환을 앓고 있는 소아 환자간의 차이점을 추출하고자 한다.
나노의약품(Nanomedicine)은 나노기술이 접목된 신기능성 의약품을 의미하며 빠르게 발전하고 있는 신생 분야이다. 아직 상용화된 나노의약품은 많지 않지만 최근 나노기술이 접목된 진단 및 치료제제가 속속 개발되면서 기존 의약품을 대체하는 추세에 있다. 나노의약품 연구는 지난 10여년 동안 미국과 유럽을 중심으로 활발히 진행되었으며, 그 결과로 2000년대에 접어서면서 나노의약품 관련 특허 및 논문의 수가 급속히 증가하고 있다. 본 총설에서는 탄소 나노소재, 고분자 약물전달 시스템, 진단영상 소재 등과 같은 대표적인 나노의약품의 연구개발 동향을 소개하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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