강구조물의 내부를 영상화 하여 비파괴 평가를 할 수 있는 위상배열 초음파 탐상 시스템을 의료용 영상진단기를 개조함으로 개발하였다. 선택된 의료용 시스템은 64개의 독립된 송수신채널로 이루어져있으며 최고 128개의 배열초음파 탐촉자를 구동하여 초음파영상을 획득할 수 있도록 되어있다. 개조를 위해 주되게 고려된 사항은 속도의 변화로 인한 시스템의 개조와 강구조물에 적합한 탐촉자의 제작 그리고 비파괴 탐상에서 필요한 A-scan 신호를 획득하는 것이었다. 강구조물에 적합한 배열탐촉자를 설계하고 제작하기위해 경계회절파모델(Boundary Diffraction Wave Model)을 이용하여 초음파의 방사되는 음장을 시뮬레이션 하였다. 그리고 A-scan신호를 획득하기위한 장치를 제작하여 주어진 영상에서 선택된 주사선(scan line)의 RF신호를 획득하도록 하였다. 또한 강구조물에서 적절하게 송수신집속이 될 수 있도록 지연시간을 조절하였다. 개발된 시스템과 제작된 배열 탐촉자의 성능평가를 위해 인위결함 시험편에서 실험한 결과, 시험편의 내부의 영상과 선택한 주사선에 대한 A-scan신호를 실시간으로 획득할 수 있었다.
방사선 의료영상의 잡음은 화질을 떨어트리며, 진단의 정확성을 낮추는 원인이 된다. 특별히 환자보호를 목적으로 방사선 피폭량을 줄인 저선량 의료영상은 잡음 수준이 높아 잡음 제거 기술이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 다양한 해상도에서 경계선 특징을 보존하며 잡음을 효과적으로 제거하는 잡음제거 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상을 여러 개의 해상도의 피라미드 영상으로 분해하고, 각각의 분해된 영상으로 부터 퍼지 규칙기반 경계선 검출기를 통하여 안정된 경계 신뢰도 맵을 얻는다. 이들 다해상도 영상의 경계 신뢰도 맵은 유도 필터의 파라메터를 적응적으로 결정하며, 이를 이용하여 해당 영상의 경계를 보전하며 잡음을 제거한다. 이렇게 잡음이 제거된 다해상도 영상은 보간법을 통하여 확장되고 합성되어 결과영상을 얻는다. 제안된 방법은 미디언 필터, 양방향 필터, 유도 필터 등과 비교하여 경계선을 잘 보존하며, 잡음제거 능력이 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
최근 생체 정보를 이용한 다양한 방식의 인증 시스템에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 홍체 인식을 위한 홍채 영역 검출을 위하여 임계값의 변경 없이 원둘레의 일부 정보를 이용하여 만들어진 원의 연립방정식을 이용하여 전안부 영상에서의 홍채 영역을 효과적으로 검출할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 외곽정보를 통해 계산된 원의 중점 좌표가 가장 많이 누적된 영역을 검출될 원의 중점으로 인식하여 검출하게 된다. 이를 위하여 50명의 사람의 전안부 이미지에서 테스트를 통해 알고리즘을 circular hough transform, Daugman의 방법과 비교한 결과, 두 방법에 비하여 속도는 각각 5배, 75배가 향상되었으며, 제안한 방법의 중심위치 정확도는 95.36%로 circular hough transform 방법의 92.43%에 비하여 더 우수한 성능을 나타내었다. 본 연구는 홍채인식을 통한 신분 인증 시스템이나, 전안부 영상을 이용한 질병진단 시스템에서의 유용하게 활용이 될 것이라 예상된다.
사상의학은 개인별 맞춤의학에 최적화된 한국 고유의 전통의학으로 유효한 임상 효능에도 불구하고 체질진단의 부정확도는 한계로 지적받아 왔다. 체질 진단의 정확도를 개선하기 위해 정량 데이터에 기반한 체질 분석 알고리즘이 개발되었으며, 본 연구에서는 개발된 알고리즘을 적용한 체질 분석 체험 시스템을 개발하고 반복성을 평가하였다. 체질분석 체험 시스템은 정면과 측면 안면 영상, 음성, 설문 정보를 수집하고 통합 체질 확률 값을 계산하여 체험자의 체질을 분석한다. 개발한 시스템의 체질 확률 값에 대한 반복도 평가를 위해 3명을 대상으로 각 5회 반복 측정하였으며, 변동계수가 4.778%로 나와 충분한 반복도를 보이는 것을 확인하였다. 개발한 시스템은 사상의학의 인식 제고를 위한 홍보에 기여할 수 있을 것이다.
현재 배뇨 장애를 진단할 수 있는 대표적인 임상 방법들은 침습적이고 고가이며, 장시간 연속적인 모니터링을 수행하기에는 한계가 있다. EIT는 비침습적 방법으로 외부 전극을 통하여 전류를 주입하고 유기된 전압을 측정하여 내부 전기적(임피던스) 특성을 영상화 하는 기술로써, 저렴한 비용으로 방광의 상태를 모니터링 할 수 있는 유용한 기법이 될 수 있다. 전극을 통하여 주입된 전류 패턴에 따라 측정전압 데이터의 신호특성이 달라지고 영상 복원 성능에 영향을 미친다. 본 논문에서는 인체 하복부 부근에 위치한 방광의 크기 변화에 대한 민감도가 극대화될 수 있는 모델링을 위해 입력전류 패턴에 따른 영상 복원 성능을 분석하였다.
행어케이블의 장력은 현수교의 건전성과 안전성을 확인할 수 있는 주요 응답 중 하나이다. 일반적으로 공용 중인 현수교에서 행어케이블의 장력을 추정하기 위해 진동법이 주로 사용되고 있다. 진동법은 행어케이블에서 고유진동수들을 측정하고 행어케이블의 형상 조건을 이용하여 간접적으로 장력을 추정하는 방법이다. 이 연구에서는 영상계측시스템을 이용하여 팔영대교의 행어케이블에 대하여 장력을 추정하였다. 영상계측시스템은 측정의 편의성과 경제성을 고려하여 디지털 캠코더와 삼각대를 사용하였다. 영상계측시스템을 이용하여 측정된 행어케이블의 응답은 변위 기반이므로 진동법을 적용하기 위한 고차모드의 고유진동수는 측정하기 어려울 수 있다. 이 연구에서는 저차모드의 고유 진동수를 이용하여 장력을 추정할 수 있는 역해석 기법을 적용하였다. 역해석 기법은 현장에서 측정된 행어케이블의 고유진동수들과 유한요소해석을 이용하여 산정된 고유진동수들의 오차를 목적함수로 정의하여 최적화를 수행하였다. 최적화 방법은 목적함수의 편미분이 필요 없는 직접탐색법을 적용하였다. 역해석 기법을 이용하여 산정된 장력과 진동법을 이용하여 추정된 장력을 비교 분석하여 역해석 기법에 대한 신뢰도와 정확도를 확인하였다. 그 결과 역해석 기법을 적용하면 저차모드의 고유진동수를 이용하여도 신뢰성 있는 장력의 추정이 가능하였다.
본 논문에서는 웹 기반의 의료 정보를 제공하기 위한 한방 진단 시스템 중 얼굴형 및 혀 영역 추출, 설색 분석 방법에 대해 제안한다. 이는 초 고령화 사회를 맞아 의료 혜택의 대중화와 보편화가 사회적 요구 사항으로 대두되고 있으며 이를 IT 기술로 구현하기 위해 웹 기반의 망진 및 설진을 이용한 의료 정보를 제공하는 시스템을 구축하고자 한다. 통상 인체의 생체 신호를 반영하여 나타내어 주는 곳은 홍채나 혀, 오관 등이 있다. 이 중 본 논문은 개발하고자 하는 웹 기반의 질병 진단 중 관형과 찰색을 위한 얼굴형의 분류, 오관 영역의 주출과 영양분할 그리고 인간의 생체 신호가 집약적으로 나타나 있는 혀에 대해 설색을 추출하는 방법 등에 대해 제안하고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
콘크리트 구조물 내부 결함이나 철근 위치를 탐지하기 위하여 초단파를 이용하는 비파괴 시험방법이 구조물 안전진단 분야에서도 최근 관심을 불러일으키고 있다. 본 연구의 목적은 기 개발된 2차원 영상화 방법을 확장하여 3차원 영상처리방법을 개발하는 것이다. 그 방법으로 콘크리트 구조물 내의 결함을 탐지하기 위한 안테나를 구성, 수치적 초점조절시스템을 이용하여 송신부와 수신부의 초점을 동시 조절하여 구조물 내부의 모든 부분을 검색하였다. 또한 다중주파수 방식을 이용, 데이터의 오류를 제거하고 해상도를 향상시켜 구조물 내부의 결함이나 내부모습을 탐지할 수 있는 3차원 영상장치를 개발하고자 하였다. 실험 결과, 데이터 오류를 줄이는 다중주파수방식에 의하여 재현된 영상의 정확성을 검증하고, 주파수 조절방법에 의하여 $4{\times}4$ 안테나배열을 설계함으로써 5.2 GHz에서 주파수대역의 우수한 투과성능을 입증하였다. 즉 본 연구에서 개발된 슬롯안테나는 파동의 방사기능과 주파수대역의 넓이 등에서 구조부재의 결함탐지에 이용될 수 있음을 검증하였다.
본 논문에서는 딥러닝 기법의 하나인 Mask R-CNN과 랜덤포레스트 분류기를 이용해 당뇨병성 망막병증의 병리학적인 특징을 검출하고 분석하여 자동 진단하는 시스템을 연구하였다. 당뇨병성 망막병증은 특수장비로 촬영한 안저영상을 통해 진단할 수 있는데 밝기, 색조 및 명암은 장치에 따라 다를 수 있으며 안과 전문의의 의료적 판단을 도울 인공지능을 이용한 자동진단 시스템 연구와 개발이 가능하다. 이 시스템은 미세혈관류와 망막출혈을 Mask R-CNN 기법으로 검출하고, 후처리 과정을 거쳐 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 안구의 정상과 비정상 상태를 진단한다. Mask R-CNN 알고리즘의 검출 성능 향상을 위해 이미지 증강 작업을 실시하여 학습을 진행하였으며 검출 정확도 측정을 위한 평가지표로는 다이스 유사계수와 Mean Accuracy를 사용하였다. 비교군으로는 Faster R-CNN 기법을 사용하였고 본 연구를 통한 검출 성능은 평균 90%의 다이스 계수를 통한 정확도를 나타내었으며 Mean Accuracy의 경우 91% 정확도의 검출 성능을 보였다. 검출된 병리증상을 토대로 랜덤포레스트 분류기를 학습하여 당뇨병성 망막 병증을 진단한 경우 99%의 정확도를 보였다.
선박운항 시뮬레이터 시스템은 체험자가 실제 선박을 운항하는 것과 유사한 경험을 할 수 있도록 설계된 시스템으로 선원의 교육 및 해상교통 안전진단 등에 활용된다. 이러한 활용 목적에 따른 효과를 극대화하기 위해 시뮬레이션 통제 및 운용 공간을 비롯해 하드웨어 및 소프트웨어, 데이터베이스 등 여러 요소가 유기적으로 연동되어 구성되는데, 공간 및 하드웨어. G.UI 기반의 소프트웨어 등은 실선박과 거의 흡사하게 제작되고 있는 반면 3차원 영상 소프트웨어 및 데이터베이스는 몰입감을 형성하는 가장 중요한 요소임에도 불구하고 사실적으로 묘사되지 못하고 있다. 특히 선박운항 시뮬레이터의 가장 중요한 요소 중 하나인 해양파 묘사에 있어서는 더욱 취약한 모습을 보여주고 있다. 본 발표를 통해 선박운항 시뮬레이터를 위한 여러 해양파 가시화 요소들을 분석해 보고 몰입감 있는 해양파 가시화를 위한 방안을 모색하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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