본 논문에서는 U-Net 기반의 semantic segmentation 방법에서 정확도를 개선하기 위한 Atrous Residual U-Net (AR-UNet)을 제안하였다. U-Net은 의료 영상 분석, 자율주행 자동차, 원격 감지 영상 등의 분야에서 주로 사용된다. 기존 U-Net은 인코더 부분에서 컨볼루션 계층 수가 적어 추출되는 특징이 부족하다. 추출된 특징은 객체의 범주를 분류하는 데 필수적이며, 부족할 경우 분할 정확도를 저하시키는 문제를 초래한다. 따라서 이 문제를 개선하기 위해 인코더에 residual learning과 ASPP를 활용한 AR-UNet을 제안하였다. Residual learning은 특징 추출 능력을 개선하고, 연속적인 컨볼루션으로 발생하는 특징 손실과 기울기 소실 문제 방지에 효과적이다. 또한 ASPP는 특징맵의 해상도를 줄이지 않고 추가적인 특징 추출이 가능하다. 실험은 Cityscapes 데이터셋으로 AR-UNet의 효과를 검증하였다. 실험 결과는 AR-UNet이 기존 U-Net과 비교하여 향상된 분할 결과를 보였다. 이를 통해 AR-UNet은 정확도가 중요한 여러 응용 분야의 발전에 기여할 수 있다.
저자들은 다른 수지의 중수수지 관절에서 발견된 Stener 유사 병변 3예와 제2 수지에서 이와 유사한 임상 소견을 나타냈던 제1 배측 골간근 파열 1예를 보고하고자 한다. 제5 수지에서 발생한 2예는 Stener 병변이었고 제2 수지의 1예는 파열된 측부 인대가 전위되었으나 파열되지 않은 시상대가 아래에 위치하여 있었으며, 이는 수술 전 자기공명영상(magnetic resonance imaging, MRI) 검사에서도 관찰되었다. 수술 전 초음파에서 제2 수지의 Stener 병변으로 판단되었던 1예는 제1 골간근의 파열이었다. MRI는 수지의 중수수지 관절의 측부 인대 파열의 진단에서 필수적인 감별 진단 검사라고 판단된다.
모바일 통신 기술의 하나인 GPS 기술이 발달됨에 따라, 스마트폰, 테블릿PC와 같은 모바일 기기에 GPS기능이 필수적으로 탑재되고 있다. 이에 사용자들은 GPS 센서의 현재 위치를 기반으로 하는 앱 어플리케이션 서비스를 통해 길 찾기, 현재 자신의 속도 등 여러 정보를 주고받을 수 있게 되었다. 이에, 본 논문에서는 모바일 기기의 통신 모듈인 Wi-Fi 및 Mobile Network, GPS, 가속 센서를 이용하여 2차원적 위치 및 3차원적 고도에 따른 알고리즘을 분석 및 산출하여, 사용자가 현재 이용하고 있는 이동수단의 정보를 전달하는 시스템을 제안한다. 이는, 특정 이동수단을 이용하고 있는 사용자에게 불필요한 정보를 제공하지 않는 광고시스템이나 재난정보시스템, 의료분야 등 각종 분야에 적용 할 수 있을 것이라 사료된다.
인플루엔자는 인플루엔자 바이러스에 의해 발생하는 급성 호흡기 질환으로 고열, 두통 등을 유발하는 질병이다. 인플루엔자는 특히 변이를 통하여 다 종의 아형을 만들어, 스페인 독감과 같이 수천만 명의 사망자를 내는 등 인류에 심각한 위협을 미치고 있다. 이러한 인플루엔자는 감염 이후에 신속한 진단 검사를 통하여 항바이러스 사용이 필수적인데, 이를 위하여 일반적으로 응급 상황에서 신속하게 진단을 할 수 있는 면역크로마토그래피 기반의 인플루엔자 간이 진단 키트를 사용한다. 본 논문에서는 응급상황에서 준 의료인 등이 인플루엔자 감염이 의심되는 다수의 환자 검진을 가능하게 할 수 있도록 영상 기반의 인플루엔자 판독 기법을 개발한다. 특히 영상 기반의 인플루엔자 판독 시, 판독하는 광원 환경에 따라 발생하는 오류를 최소화하기 위하여 결합 누적 분포 함수 기반의 색상 변환을 통하여 광원의 영향을 최소화하는 알고리즘을 제안한다. 다양한 밝기 변환, 색 온도 등의 환경 조건을 가지는 90개의 실험군에 대하여 본 연구에서 제안하는 알고리즘이 다양한 광원 환경에서 강인함을 확인한다.
본 연구는 간호대학생들의 임종치료선호도에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위해 수행되었다. 이 조사 연구는 2017년 12월부터 2018년 2월까지 수행되었으며, 최종 217명의 간호대학생의 자료가 수집되었다. '자율적 의사결정' 선호도에 영향을 미치는 요인은 교육수준(학년), 생명의료윤리 교육 수강, 죽음에 대한 태도, 연명치료에 대한 태도였다. '의료인의 의사결정'에 대한 선호도는 종교를 가지는 것과 관련이 있었다. '영성'에 대한 선호도에 영향을 미치는 요인은 교육수준(학년), 종교를 가짐, 전공만족도였다. '통증 조절'에 대한 선호도는 교육수준(학년), 사망한 환자 관찰경험, 나쁜 주관적 건강상태, 죽음에 대한 태도, 연명치료에 대한 태도와 관련이 있었다. 본 연구 결과는 간호학 전공 커리큘럼에서 연명치료, 생애말기간호 및 생애말기 의사결정에 관한 교육이 필수적임을 시사한다.
IoT 기술 발전에 따라 영상처리는 영상 분석, 영상 인식, 의료산업, 공장자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 영상 데이터는 전송 라인의 결함 등의 원인으로 인하여 잡음이 발생하고, 영상잡음은 이미지 처리 응용 프로그램의 성능을 감소시키기 때문에 필수적으로 제거해야 한다. 영상잡음의 대표적인 유형으로 Salt and Pepper 잡음이 있으며, Salt and Pepper 잡음을 제거하기 위하여 다양한 연구가 진행되었다. 대표적인 방법으로는 A-TMF, AFMF, SDWF 등이 있지만 잡음의 밀도가 높아질수록 성능이 떨어지는 단점이 있으므로, 본 논문에서는 효과적인 잡음 제거를 위하여 잡음 판단을 진행한 후, 잡음일 경우에만 퍼지 논리 가중치 마스크를 이용하여 필터링을 진행하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 잡음 제거 성능을 증명하기 위하여 10%에서 90%의 잡음을 첨가한 영상에 대하여 실험하여 PSNR을 비교한 결과 기존 알고리즘보다 약 17.09[dB] 정도의 성능이 우수함을 보였다.
Kim, Ki-Hwan;Choi, Sung-Soo;Kim, Il-Hwan;Shin, Yong-Tae
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권7호
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pp.57-64
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2022
본 논문에서는 최근 대두되고 있는 디지털 헬스케어의 정의와 개요, 핵심기술, 그리고 디지털 헬스케어 기기 및 데이터를 사이버공격으로부터 보호할 수 있는 디지털 헬스케어 차세대 정보보안모델 수립 방안을 제안하고자 한다. 디지털 헬스케어기기와 데이터를 대상으로 다양한 취약점이 존재하고 있으며, 그 취약점에 대하여 사이버공격이 가능하다. 디지털 헬스케어 기기 및 정보통신망에 대한 공격을 통하여 직접적으로 사람의 생명 및 건강에 악영향을 끼칠 수 있으며, 디지털 헬스케어 데이터는 의료, 민감정보와 개인정보를 포함하고 있으므로, 필수적으로 사이버공격으로부터 안전하게 보호를 해야 한다. 본 제안의 경우 디지털헬스기기에 대한 장비 및 통신망에 대한 사이버공격과 데이터에 대한 지속적인 안전한 관리를 위해서는 차세대 정보보호체계 수립을 통하여 보다 효과적이며, 지속적으로 대응할 수 있을 것으로 전망된다.
한국은 고령화 사회에 접어들었으며, 노인의 일상생활에 직접적인 영향을 주는 근골격계는 근육운동과 유연성이 필수적이다. 특히 요가는 정신과 신체를 완화시키고 스트레스 대처 능력을 향상시킨다. 이에 요가와 관련된 키워드를 알아보기 위해 뉴스분석시스템인 빅카인즈(BIGKinds)에서 제공하는 신문기사를 활용하여 2019년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지의 기사를 수집하였으며, 월별 키워드 분석과 가중도에 따른 관계도 분석을 실시하였다. 결론적으로 첫째, 요가는 계절로 볼 때 봄과 가을에 관심이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 최근 요가는 비대면 방식을 통해서 실시되고 있으며, 다양한 SNS를 활용하여 운영되고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 요가를 지도하는 요가강사, 트레이너의 관련 기사가 높게 나타났으며, 이에 따라 온라인 지도의 중요성과 관심도를 알 수 있다. 향후 요가 관련 운동프로그램 개발과 국민 생활체육 발전을 위한 기초자료로 활용될 것을 기대한다.
마이크로 유체 시스템을 활용한 농축 기술은 저과다 분석물을 특정 위치에 모으거나 추출하는 기술로, 의료 및 바이오 분야를 포함한 다양한 분야에서 필수적인 기술로 각광받고 있다. 본 연구에서는 이온교환막을 활용한 전기막 시스템(electromembrane system)에서 전기영동(electrophoresis) 현상을 이용해 타겟 샘플을 농축할 때 고려해야 할 변수에 대한 광범위한 연구를 수행하였다. 가시화가 용이한 형광염료로 음전하를 띄는 Alexa Fluor 488과 양전하를 띄는 Rhodamine 6G을 샘플로 사용하여, 타겟 샘플이 포함된 메인 채널의 유속과 메인/버퍼 채널의 농도, 전압 등이 샘플 농축에 어떻게 영향을 끼치는지 알아보았다. 실험 결과, 메인/버퍼 채널 농도비가 같을 경우, 유속이 느릴수록, 샘플이 포함된 메인 채널의 농도가 높을수록, 타겟 샘플의 농축이 훨씬 더 잘 일어난다는 사실을 알 수 있었다. 또한 본 연구를 통해 Alexa Fluor 488과 Rhodamine 6G의 전기영동 이동도 값을 실험적으로 계산하여 비교하였다.
흉부 X-ray 영상은 폐와 심장을 검사하는 방사선 검사이며 특히, 폐 질환을 진단하는 데 널리 사용되고 있다. 이러한 흉부 X-ray의 품질은 의사의 진단에 영향을 줄 수 있으므로 품질을 평가하는 과정이 필수적으로 거쳐야 하는데, 이 과정은 영상의학과 전문의의 주관이 개입될 수 있고, 수작업으로 이루어지기 때문에 많은 시간과 비용이 소모된다. 또한, 이러한 품질평가는 X-ray 영상의 특징과 사용 목적에 따라 일반적인 품질평가와는 다른 평가 요소가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 X-ray 영상에서 검출되는 장기의 해상도, ,해부학적인 구조, 균형 등을 고려하여 임상 현장에서 사용되는 흉부 X-ray 영상 화질 평가 가이드라인을 적용하여 품질요소를 5가지(인공음영, 포함범위, 환자자세, 흡기정도, 그리고 투과상태)로 나누고 이를 자동화하는 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 수작업으로 품질평가를 진행하는 본래의 방식 대비 소요 시간과 비용을 줄여주고, 더 나아가 흉부 X-ray를 이용한 학습 모델 개발에 높은 품질의 학습데이터를 선별하는 과정에도 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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