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.
현재 고속도로 도로표지의 글자 세로규격은 22~60cm로서 다양한 크기로 규정되어 있으나 글자 크기에 대한 산정근거를 찾을 수가 없고 운전자가 도로표지 정보를 정확하게 판독할 수 있는지 확인할 수가 없다. 운전면허시험에서 운전자가 갖추어야 할 시력은 0.5이상으로서 도로표지 글자크기도 운전자 최소시력인 0.5를 기준으로 설계되어져야 한다. 따라서, 최소시력 0.5의 운전자가 현행 도로표지 글자를 아무 문제없이 판독할 수 있는 지 검토가 필요하고 도로표지 글자크기를 결정할 수 있는 방법론 연구가 필요하다. 본 연구는 도로표지 글자 크기를 결정하는 방법론에 관한 연구로서 운전자 시각(시력), 제한속도, 행동판단시간, 편도차로수를 고려하여 시나리오를 설정하고 각 시나리오별 도로표지 글자크기를 결정하여 제시하였다. 고속도로 4차로 및 6차로 고속도로에서 행동판단시간 2.0초와 2.5초를 기준으로 시력 0.5인 운전자가 도로표지 글자를 효율적으로 판독하기 위해서는 글자크기 47 ~ 89cm 정도가 필요한 것으로 분석되었다. 고속도로 도로표지의 기존 글자크기는 운전자 최소시력을 기준으로 볼 때 작아서 판독하기가 어려운 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 방법론은 운전자 시력을 고려함으로써 도로표지 설계시 인적요인을 고려하였다는 점과 도로표지 글자 크기산정에 대한 근거를 제시하였다는데 그 의의가 있다.
본 연구는 PET/CT의 이미지 추가 정보를 통해 이미지 재형성과 합성기능을 바탕으로 TPS 임상 적용과 기초 자료 활용 및 지속적인 연구 개발을 위하여 True-D 기법과 MIM 소프트웨어를 접목하여 각각의 영상 간 합성 작업을 기반으로 이미지의 폭 넓은 활용으로 임상에서 판독에 소용되는 시간 및 비용을 줄이고 효율적 진단 및 방사선치료 시 종양 표적 결정에 유효한 도구로 사용하고자 함이며 정밀한 치료효과 판정에 활용하여 임상에서 판독에 소요되는 시간과 불필요한 추가 검사를 줄일 수 있을 것으로 기대하며 종양환자 판독 보고서 작성 및 PACS 등 타 소프트웨어와의 호환성 개발로 PET/CT 기기의 성능평가에 활용 될 것으로 기대한다.
RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서는 태그의 궤적을 모델링하고 색인으로 구성해야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두 개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않는 경우에 태그의 궤적은 인식영역에 들어올 때만 보고된 점으로 표현된다. 따라서 태그가 판독기에 머물고 있다는 정보를 표현할 수가 없으므로 질의 처리 시 이러한 태그를 찾기 위해 질의영역을 확장해야하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 RFID 태그의 궤적을 위한 구간 데이터 모텔을 정의한다. 이 모델에서는 태그의 궤적을 시간에 종속적인 선분인 동적 구간과 시간에 고정적인 선분인 정적 구간으로 표현하여 태그의 궤적을 효율적으로 찾을 수 있게 한다. 또한 수학적 모델링을 통해 구간 데이터 모텔의 질의 처리 비용이 우수하다는 것을 증명한다.
목적: 점구분-분광술을 이용한 여기법과 나선형 판독경사를 이용하여 삼차원 화학적변위영상을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법: 상수 밀도를 갖는 나선형 판독경사를 디자인하는 분석식을 이용하여 스캐너에서 실시간으로 각종 지표들을 바꿀수 있도록 개발하였다 ($32{\times}32$ 행렬, $24{\times}24\;cm$ FOV). 생체내 뇌 데이터를 수집하였고 그리딩 알고리즘을 이용하여 분광학 영상을 재구성하였다. 결과: 본 연구에서 개발한 영상 기법을 이용하면, 점구분 분광술의 이점인 뇌 표면의 지방의 신호를 제거하면서 나선형 패턴이 갖는 장점들을 이용할 수 있다. 나선형 샘플링은 영상을 얻는데 걸리는 시간과 영상의 해상도를 자유로이 조절할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 삼차원 고해상도 점구분-분광술 영상을 $5760\;cm^3$의 공간에서 얻는데 걸리는 총 시간이 12.5 분이었다. 결론: 점구분 분광술과 나선형 샘플링을 결합하여 삼차원 화학적 변위 영상을 얻는 새로운 방법을 개발하였다. 이를 통해 넓은 공간을 확보하며 동시에 지방 신호를 제거하는 기법을 사용할수 있게 되었다.
RFID 시스템의 태그를 추적하기 위해서는 태그의 궤적을 모델링하고 색인으로 구성해야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두 개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않는 경우에 태그의 시공간 위치는 인식영역에 들어올 때만 보고된 점으로 표현된다. 따라서 판독기에 머물고 있는 태그는 궤적을 표현할 수가 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 태그의 궤적을 시간 매개변수 간격으로 정의하고 새로운 색인인 TPIR-tree(Time Parameterized Interval R-tree)를 제안한다. 또한 효율적인 질의처리를 위한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안하여 노드가 차지하는 영역을 최소화한다. 마지막으로 제안된 색인을 구현하여 다양한 데이타에서 기존 색인과 성능을 비교한다.
본 연구는 영상의학 분야에서 인공지능(AI) 기술 기반의 판독 보조 시스템의 'Time Behavior(시간반응성)' 속성을 측정하여 '성능 효율성'을 분석하였다. 의료 영상의 증가와 영상의학 전문의 수의 한계로 인해 인공지능(AI) 기술 기반의 솔루션이 증가하고 있으며, 관련된 연구가 많이 수행되고 있다. 하지만 대부분의 선행 연구가 인공지능의 진단 정확도에 초점을 맞췄다면, 본 연구는 Time Behavior의 중요성을 강조하여 수행하였다. 50개의 흉부 엑스레이 PA 이미지를 사용하여 측정한 결과, 평균 15.24초 만에 영상을 처리하여 높은 일관성과 안정성을 보여주었고, 이 처리 속도는 유명 글로벌 AI 플랫폼과 동등한 수준으로 영상의학과 워크플로우 효율성 부분에 크게 개선될 수 있는 가능성을 제시하였다. 앞으로 인공지능 기술이 영상의학 분야에서 큰 역할을 담당하여, 전반적인 의료 품질 향상과 효율성을 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
최근에 적용빈도가 점점 높아지고 있는 Huff의 4분위법에 의한 강우의 시간분포 및 유출량 산정은 도시화지역 등에서 유출량의 대한 관측기록이 거의 없어서 Huff의 의한 강우분포가 적절한지를 판단하기 어려운 실정이다. Huff 법에 의한 강우분포는 관측된 실 강우자료의 분석으로 작성되어 대체적으로 실 강우의 시간분포가 반영된 모형이라 볼 수 있으나 시간 강우기록을 이용하였고 강우지속시간도 3시간 이하는 분석에서 제외되어 임계 강우지속시간이 작은 도시화유역에서는 적용이 적절하지 못하다는 문제가 있다. 본 연구에서는 최근 29개년의 년 최대 시간강우자료의 강우기록지를 10분 간격으로 판독하여 작성된 실 시간분포와 Huff 분포에 의한 10분 간격의 시간분포에 대하여 도시유출해석 모형인 SWMM을 이용하여 각각 유출량을 해석하였다. 분석결과 실 강우 분포에 의한 첨두 유출량이 Huff 분포의 유출량 보다 전반적으로 작게 산정되었으나 일부는 크게 나타났으며 첨두량의 빌생위치도 다소 다르게 나타났다.
결핵의 시작과 끝에 도말 배양검사를 빼놓고 이야기할 수 없다. X-ray로 판독이 불가능한 결핵균도 정확하게 판정해낸다. 그렇기에 한번 배양에 들어가면 8주간의 세심한 관찰아래 계속된 판정과 그에 따른 시약을 일일이 만들어내야 하는 어렵고도 힘든 시간의 연속이다. 이 어렵고도 고된 과정을 11년간 오직 한 분야에서 묵묵히 해내는 사람이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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