환경성 질환은 본래 그 특성상 특이한 증상, 징후를 보이지 않고 일반적인 건강 이상상태를 보이는 것을 특징으로 하기 때문에 대기오염이 인체에 미치는 영향에 대한 생리학적 기전은 아직 완전히 밝혀지지 않았으며 개인수준의 건강영향을 정확히 파악하기란 매우 어려우므로 사망자료나 의료보험자료와 같은 인구집단의 건강관련자료를 이용하는 역학연구가 필수적이다. (중략)
현대사회는 정치, 경제, 행정, 문화 등 인류가 더불어 살아가면서 형성된 모든 영역이 정보통신 시스템을 통해 생성되고 유포되는 지식정보 기반의 사회구조로 급속히 진행되고 있고 정보화 시대가 현실화되면서 인터넷의 사용빈도도 급속히 증가하여 개인의 사생활이나 개인정보는 중요한 이슈가 되고 있는 실정이다. 네트워크와 인터넷의 발달로 많은 분야가 오프라인에서 온라인과 전자처리 방식으로 바뀌어 가고 있다. 이러한 정보통신의 변화와 개인정보의 중요성은 의료 환경에도 많은 변화를 가져오고 있다. 현재 의약분업이후 병원과 약국간의 종이 처방전 시스템에 대한 문제점이 발생되고 있다. 또한 전자처방전 시스템이 개발되어 있으나 아직 필수적인 인증 및 보안을 비롯한 각종 정보위협에 대한 대책 수립이 완전하지 않은 실정이다. 따라서 이러한 정보보호 서비스 유지 및 신뢰성을 보장해 줄 수 있는 PKI를 이용한 전자처방전 시스템을 연구하고자 한다.
말소리가 만들어지는 과정 중에서 성대에서 성대음이 만들어지는 과정이 가장 핵심적인 과정이라고 할 수 있다. 이때의 성대의 진동을 관찰할 수 있는 방법은 1) 초고속 영화 촬영(Ultra-speed cinematography), 2) 스트로보스코피(Stroboscopy), 3) 성문파형검사(Glottography) 등이 사용되어 왔다. 1)은 고가의 장비이며 분석도 어려워서 아주 극소수의 연구기관에서만 부분적으로 사용되어 왔고, 2)와 3)은 임상에서 그리고 연구실에서 널리 사용되어 왔다. 스트로보스코피의 영상을 비디오로 녹화하는 장비는 이제는 이비인후과 영역에서 웬만한 종합병원급 의료기관 이라면 거의 필수적인 장비로 자리잡고 있다 그만큼 성대의 미세한 병변에 대한 진단적 가치가 높다고 할 수 있겠다. 스트로보스코피는 끊어져서 발생되는 제논 광선이 내시경을 통하여 성대에 전해지고, 성대의 실제의 진동 보다. 아주 느리게 움직이는 것 같은 일종의 허상이 화면에 나타나고 이를 비디오시스템으로 저장하여 관찰하는 것이다(Fig. 1, 2). (중략)
마그네슘 합금은 지구상에 존재하는 가장 경량인 금속이며 비강도가 우수할 뿐만 아니라 진동 감쇠능과 절삭성 및 전자파 차폐성 등이 뛰어나 전자제품, 수송기기 부품, 주방제품 및 의료 분야 등 광범위한 분야에 이용이 크게 기대되고 있다. 그러나 마그네슘은 표준 전극 전위가 매우 낮은 활성 금속이기 때문에 쉽게 산화되며 표준 전극 전위가 높은 이종 금속과 접촉하면 먼저 부식되는 등 내식성이 현저히 낮아 그 사용범위에 제약을 받는다. 그러므로 마그네슘 금속을 사용하기 위해서는 내식성 및 기계적 특성을 향상시키는 표면처리가 필수적이다.
의료 영상에서 관심 있는 부위를 3차원으로 재구성하여 보는 것은, 정확한 진단을 위해서 매우 중요하다. 이러한 3차원 재구성을 위해서는 관심 있는 영역의 분할이 필수적인 선행작업이다. 본 논문에서는 관도계 기관의 분할을 위해서 슬라이스 영상의 정보를 이용한 3차원 영역 성장법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 슬라이스 영상에서 영역 성장법에 의해 영역을 확장시키고, 그 이웃한 슬라이스들에 씨앗점을 전달하여 재귀적으로 3차원 체적을 확장하여 영상을 분할한다. 이때, 이웃한 슬라이스간의 영역의 크기의 제약을 이용하여 새나감을 방지한다. 제안된 방법을 기관지의 분할에 적용한 결과, 새나감 없이 뾰족한 가지들까지도 성공적으로 분할했으며, 튜브의 중심 축이 고차원 곡선인 경우에도 성공적으로 분할했다.
본 논문에서는 카메라 파라메타의 하나로서 이미지 센터를 구하는 방법에 대해 소개한다. 3 차원 게임, 그래픽스, 의료, 측정, 형상 복원 등의 응용에 거리 정보를 포함하는 3 차원 정보는 필수적이며 이러한 정보를 추출하기 위해서는 카메라 캘리브레이션을 반드시 거쳐야 한다. 이미지 센터는 대부분의 경우에 카메라 파라메타를 구하기 위한 모델 추정 방법에서 하나의 값으로 취급되는 경우가 많아 이미지 센터 외의 카메라 파라메타의 정확도에 영향을 받을 수 있다. 본 연구에서는 카메라 회전을 이용하여 이미지 센터만을 독립적으로 구하는 방법을 제안하며 그 편이성과 반복성, 정확도를 카메라 회전 모델링 시뮬레이션과 실험을 통해 보인다.
전자의무기록 (EMR)과 같은 의료 현장에서 수집되는 대용량의 데이터는 임상 해석적으로 잠재가치가 크고 활용도가 다양하나 결측값이 많아 희소성이 크다는 한계점이 있어 분석이 어렵다. 특히 EMR의 정보수집과정에서 발생하는 결측값은 무작위적이고 임의적이어서 분석 정확도를 낮추고 예측 모델의 성능을 저하시키는 주된 요인으로 작용하기 때문에, 결측치 대체는 필수불가결하다. 최근 통상적으로 활용되어지던 통계기반 알고리즘기반의 결측치 대체 알고리즘보다는 딥러닝 기술을 활용한 알고리즘들이 새로이 등장하고 있다. 본 논문에서는 Generative Adversarial Network를 기반한 최신 결측값 대치 알고리즘인 Generative Adversarial Imputation Nets을 적용하여 EMR에서의 성능을 분석해보고자 하였다.
미래 군사력은 첨단 무기체계가 병력 위주의 군 구조를 대체할 것임은 자명하다. 이를 증명하듯 최근 국내 방위산업은 무기체계의 고도화 첨단화로 급속하게 성장하고 있으며 해외 수출도 성공적으로 진행 중이다. 그러나 컴퓨터 해킹 등 사이버 공격에 의한 방산 정보나 방위산업기술의 유출은 방위산업의 성장을 저해시킬 뿐 아니라 국가 안보까지 심대한 영향을 미친다. 국방부는 방산업체 사이버 보안을 위해 2010년부터 보안관제를 실시하고 있으나, 지능형 지속 위협(APT) 공격과 같은 최근의 공격 양상에 대응하기 위해서는 위협 정보를 다각적으로 수집 분석하는 노력이 필수적이다. 미국을 중심으로 한 선진국은 정보공유 분석센터(ISAC) 등 정보공유체계 구축을 통해 주요 기반시설의 사이버 보안을 강화하고 있으며 국내에서도 금융, 통신 분야 등을 시작으로 최근에는 의료 분야로 점차 확대되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 정보공유 분석센터 설립 사례와 국내 방산업체 보안관제 환경 분석을 통해 방산 정보공유 분석센터 설립 방안을 제안한다.
3D 영상 데이터 중 하나인, 포인트 클라우드는 3 차원 데이터를 정밀하게 획득 할 수 있다는 장점으로 인해 군사, 교육, 의료, 건축 등의 다양한 분야에서 사용되고 있다. 특히, 자율 주행 분야에서 사용되는 동적 획득 포인트 클라우드는 광범위한 영역을 표현하므로 방대한 양의 데이터를 갖고 있어, 효율적인 압축이 필수적이다. 비디오 코덱을 활용하여 3 차원 데이터 압축을 진행하는 V - PCC 의 경우, 신뢰성과 범용성이 높다는 장점이 있으나, 2D 비디오 영상을 활용하기 때문에 대용량 및 광범위한 데이터의 압축이 불가능하다는 한계를 지니고 있다. 따라서, 본 논문에서는 V- PCC 의 한계를 극복하고, 광범위한 영역의 정보를 표현하는 동적 획득 포인트를 압축하기 위해 포인트 클라우드를 분할 및 양자화하는 방안을 제시하였다.
최근 자동차 에어백 장치와 노트북 하드디스크에 사용되던 가속도센서가 크기가 작아지고 가격이 내려가면서 휴대폰 디지털 카메라, PMP, 네비게이션, 등 모바일 단말기 쪽으로 적용대상을 넓혀가고 있다. 휴대폰에 적용된 가속도센서는 주로 화면 자동회전, 셔터 손떨림 방지, 게임 등의 응용개발에 활용되고 있다. 본 논문에서는 휴대형 통신기기에 필수적으로 장착되는 베이스밴드 프로세서를 이용하여 보다 정밀하고 전력 소모 또한 줄일 수 있는 건강, 의료 응용에 사용이 가능한 기술을 제시 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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