• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.233-242
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• 2014

본 논문에서는 전산화 단층검사 시 방사선 투과 물질로 방사선량을 흡수하여 피폭 선량을 감소시키는 물질로 알려진 차폐용 Bismuth(비스무스)와 CARE kV(Automated Dose-Optimized Selection of X-ray Tube Voltage)을 사용하여 유용성을 평가하였다. 방사선 감수성이 높은 기관인 수정체(안와), 갑상선, 가슴(유방), 생식기의 선량 감소 효과와 각 기관의 심부선량 차폐 효과를 평가하기 위해 Rando Phantom과 유리 선량계를 이용하여 Bismuth 사용 전 후와, CARE kV의 적용에 따른 선량 감소 효과를 비교해 보았다. 그 결과, 뇌혈관 검사 시 CARE kV을 단독 설정한 검사 방법의 선량이 가장 적었으며, CARE kV 사용여부에 따라 63%의 선량 감소 효과가 있었다. 경동맥 검사 시 CARE kV+Bismuth의 설정 방법에서 선량이 13% 증가하였다. 심혈관 검사 시 CARE kV+Bismuth의 설정 방법이 31% 선량 감소 효과가 있었다. 하지 혈관 검사 시 Bismuth 전체의 설정 방법이 가장 선량이 적게 측정되었지만, 영상 평가 기준에 부적합 하였다. CARE kV을 설정한 검사 방법과는 약 9%의 선량 감소 효과가 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제31권4호
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• pp.331-339
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• 2013

LiDAR 측량은 고밀도로 정확하게 거리를 측정하는 장점 때문에 지표면과 지표면 위의 객체를 3D 모델링하는데 사용되는 주요기술 중의 하나이다. 본 연구의 목적은 고밀도 LiDAR 데이터와 RANSAC 알고리즘을 이용하여 자동으로 철도전력선을 탐지하고 모델링하는 방법을 개발하는데 있다. 철도전력선을 탐지하기 위하여 레이저 데이터의 다중반사 특성과 철도전력선에 대한 형상정보를 이용한다. 이를 위한 프로세스는 최초 단위라인을 찾기 위한 직육면체 분석과 라인 추적, 연결 그리고 색인 작업으로 구성되며, 반복 RANSAC과 라인 파라미터를 구하기 위한 최소제곱법이 모델링을 위하여 사용된다. 철도전력선의 경우에는 정확도 확인을 위한 실측자료를 구하는 것이 매우 힘들어서 정량적인 정확도 평가가 어려우나 모델에 대한 레이저점군의 표준편차는 x-y 및 z 좌표 각각 8cm와 5cm로 양호하였고, 육안 검사에 의한 완성도면에서도 원 데이터와 비교할 때 모든 철도전력선 라인이 탐지 및 모델링된 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 방법의 모든 과정은 완전히 자동화하였으며, 특히 다수의 전력선이 복잡하게 설치된 지역에서도 적용될 수 있도록 개발하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.65-77
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• 2009

본 논문에서는 SSE (Streaming SIMD Extensions) 명령어를 이용한 고속 영상처리 알고리즘을 제안한다. SSE 명령어를 지원하는 CPU는 128비트 크기의 XMM 레지스터를 보유하고 있으며 이에 속한 데이터는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 방식으로 한 번에 병렬로 처리 될 수 있다. 영상처리에서 폭넓게 활용되는 평균 필터, 소벨 수평방향 외곽선 검출, 이진 침식 알고리즘을 SIMD 방식으로 효과적으로 처리 할 수 있는 알고리즘을 제시하였고, 수행 시간을 측정하였다. 보다 객관적인 수행 속도 평가를 위해 현재 많이 사용되고 있는 영상처리 라이브러리와의 수행 속도를 비교하였다. 비교에 사용된 라이브러리는 SISD(Single Instruction Single Data)방식으로 동작하는 OpenCV 1.0, SIMD 방식을 지원하는 고속 영상처리 라이브러리인 IPP 5.2와 MIL 8.0에서 각각 수행 시간을 측정하고 제안하는 알고리즘의 처리 속도와 비교하였다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 SISD방식의 영상처리 라이브러리에 비해 평균 8배의 성능향상을 보였으며, SIMD 방식의 고속 영상처리 라이브러리와 비교 하였을 때 평균 1.4배의 성능향상을 보였다. 따라서 제안하는 알고리즘은 고가의 영상처리 라이브러리와 추가적인 하드웨어의 구입 없이도 고속으로 동작해야 하는 실제 영상 처리 어플리케이션에 효과적으로 적용될 수 있음을 보였다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제62권4호
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• pp.376-381
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• 2019

Objective : To define optimal method that calculate the safe direction of cervical pedicle screw placement using computed tomography (CT) image based three dimensional (3D) cortical shell model of human cervical spine. Methods : Cortical shell model of cervical spine from C3 to C6 was made after segmentation of in vivo CT image data of 44 volunteers. Three dimensional Cartesian coordinate of all points constituting surface of whole vertebra, bilateral pedicle and posterior wall were acquired. The ideal trajectory of pedicle screw insertion was defined as viewing direction at which the inner area of pedicle become largest when we see through the biconcave tubular pedicle. The ideal trajectory of 352 pedicles (eight pedicles for each of 44 subjects) were calculated using custom made program and were changed from global coordinate to local coordinate according to the three dimensional position of posterior wall of each vertebral body. The transverse and sagittal angle of trajectory were defined as the angle between ideal trajectory line and perpendicular line of posterior wall in the horizontal and sagittal plane. The averages and standard deviations of all measurements were calculated. Results : The average transverse angles were $50.60^{\circ}{\pm}6.22^{\circ}$ at C3, $51.42^{\circ}{\pm}7.44^{\circ}$ at C4, $47.79^{\circ}{\pm}7.61^{\circ}$ at C5, and $41.24^{\circ}{\pm}7.76^{\circ}$ at C6. The transverse angle becomes more steep from C3 to C6. The mean sagittal angles were $9.72^{\circ}{\pm}6.73^{\circ}$ downward at C3, $5.09^{\circ}{\pm}6.39^{\circ}$ downward at C4, $0.08^{\circ}{\pm}6.06^{\circ}$ downward at C5, and $1.67^{\circ}{\pm}6.06^{\circ}$ upward at C6. The sagittal angle changes from caudad to cephalad from C3 to C6. Conclusion : The absolute values of transverse and sagittal angle in our study were not same but the trend of changes were similar to previous studies. Because we know 3D address of all points constituting cortical shell of cervical vertebrae. we can easily reconstruct 3D model and manage it freely using computer program. More creative measurement of morphological characteristics could be carried out than direct inspection of raw bone. Furthermore this concept of measurement could be used for the computing program of automated robotic screw insertion.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.359-365
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• 2023

높은 초당 프레임 속도와 낮은 영상지연을 갖는 동영상 엑스레이 디텍터의 요구조건을 만족하기 위해서는 픽셀내 포토다이오드와 금속 배선간 중첩 영역의 기생정전용량을 최소화하여야 한다. 본 연구에서는 리드아웃 박막트랜지스터, 리셋 박막트랜지스터, 그리고 포토다이오드로 픽셀이 구성된 듀오픽스^TM(duoPIX^TM) 동영상 엑스레이 영상센서를 처음으로 제시하였다. 이후 150 × 150 mm² 영상영역, 73 ㎛ 픽셀 크기, 2048 × 2048 해상도(4.2 M pixels), 최대 초당 50 프레임의 특성을 갖는 duoPIX^TM 동영상 엑스레이 디텍터를 제작하여 초당 프레임 속도, 감도, 노이즈, MTF, 영상지연과 같은 엑스레이 영상 성능을 기존 엑스레이 영상센서를 적용한 동영상 엑스레이 디텍터와 비교 평가하였다. 평가 결과 이전 연구에서 기대했던 것과 같이 duoPIX^TM 동영상 엑스레이 디텍터가 기존 동영상 엑스레이 디텍터 대비 모든 특성에서 우위의 성능을 보여 주었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.689-693
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• 2023

국내 교량은 향후 10년 이내에 공용연수가 30년 이상인 교량이전체 교량의 약 54%를 차지하며 교량의 노후화가 급격하게 진행될 것으로 예상된다. 최근 국내외에서는 BIM을 활용하여 교량의 유지관리 단계의 정보를 디지털화함으로써 정보의 접근성 및 활용성을 증가시키기 위한 연구를 수행하는 추세이다. 이에 본 연구는 교량 바닥판에 대한 BIM-FEM 상호 연계 알고리즘을 개발하여 유지관리 정보를 데이터화 하고, 이력관리를 보다 효율적으로 수행하는 기술을 개발하였다. 외관조사망도 기반의 초기 균열 BIM을 생성한 후, 교량 제원 및 손상 정보를 수치해석과 연동하여 손상 시나리오와 설계하중을 고려한 손상 해석을 수행하였다. 해석 결과를 통해 균열의 확산을 분석하였으며, 확산된 균열은 다시 BIM 상에 업데이트하여 손상 확산 BIM을 생성하였다. 또한 BIM을 기반으로 바닥판의 현재 및 미래의 상태등급 평가 자동화 기술을 개발하였다. 이를 통해 교량의 점검 및 진단의 이력데이터 구축을 통한 바닥판의 효율적인 유지관리가 가능하며, 미래의 균열 및 결함을 조기발견 및 예방하여 교량의 수명과 안전성을 향상시킬 수 있을 것을 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.307-325
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• 2023

코로나19 팬데믹의 장기화로 인해 실내 생활에 지쳐가는 사람들이 우울감, 무기력증 등을 해소하기 위해 근거리의 산과 국립공원을 찾는 빈도가 폭발적으로 증가하였다. 자연으로 나온 수많은 사람들이 오가는 걸음을 멈추고 숨을 돌리며 쉬어가는 장소가 있는데 바로 약수터이다. 산이나 국립공원이 아니더라도 근린공원 또는 산책로에서도 간간이 찾아볼 수 있는 약수터는 수도권에만 약 6백여개가 위치해 있다. 하지만 불규칙적이고 수작업으로 수행되는 수질검사로 인해 사람들은 실시간으로 검사 결과를 알 수 없는 상태에서 약수를 음용하게 된다. 따라서 본 연구에서는 약수터 수질에 영향을 미치는 요인을 탐색하고 다양한 곳에 흩어져 있는 데이터를 수집하여 실시간으로 약수터 수질을 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 데이터 수집의 한계로 인해 서울과 경기로 지역을 한정한 후 데이터 관리가 잘 이루어지고 있는 18개 시의 약 300여개 약수터를 대상으로 2015~2020년의 수질 검사 데이터를 확보하였다. 약수터 수질 적합 여부에 영향을 미칠 것으로 여겨지는 다양한 요인들 중 두 차례의 검토를 거쳐 총 10개의 요인을 최종 선별하였다. 최근 주목받고 있는 자동화 머신러닝 기술인 AutoML 기법을 활용하여 20여가지의 머신러닝 기법들 중 예측 성능 기준 상위 5개의 모델을 도출하였으며 그 중 catboost 모델이 75.26%의 예측 분류 정확도로 가장 높은 성능을 가지고 있음을 확인하였다. 추가로 SHAP 기법을 통해 분석에 사용한 변인들이 예측에 미치는 절대적인 영향력을 살펴본 결과 직전 수질 검사에서 부적합 판정을 받았는지 여부가 가장 중요한 요인이었으며 그 외 평균 기온, 과거 연속 2번 수질 부적합 판정 기록 유무, 수질 검사 당일 기온, 약수터 고도 등이 수질 부적합 여부에 영향을 미치고 있음을 확인하였다.