Through the study on judgment of Body form and settle Energy flow(立形定氣) before diagnose the patients, the results are as follows. The observation of the body form is to determine prosperity and deficiency of each internal organ. It is necessary to distinguish Body form loss(形脫) and Body form fullness(形充). Fat man(肥人), Thin man(瘦人), Creamy man(膏人), Muscular man(肉人), Small Fat man(脂人) are discriminated by fat distribution, fat content, and muscle mass. The observation of the body form means the observation of structure disorder, color change, develop part at body, head and face. The observation of the body form that is to determine prosperity and deficiency of each internal organ is from the limited knowledge of the anatomy. The observation of face color is considered by blood perfusion, blood oxygenation and accumulation of carotinoid, bilirubin and change of melanin in the facial skin. The prosperity and the deficiency of energy flow is considered by symptom combined with growth (<40 years) and aging (>40 years). The prosperity of energy flow includes the anger, anxious emotion and the deficiency of energy flow includes the fear, depressive emotion. The breathing type is expiratory exhalation like asthma patients in the prosperity of energy flow. The deficiency of energy flow is weakness to overcome the disease. The prosperity and the deficiency of energy flow are considered by body metabolic ratios (Basal metabolic Rate: BMR, Resting metabolic rate: RMR, Physical activity ratios: PASs). Development of subcutaneous fat is good in the person of prosperous energy flow. The person of prosperous energy flow is hard to overcome to heat weather than cold weather. The person of deficiency of energy flow has tendencies of low blood pressure, insufficiency of blood flow in the peripheral and being shocked. The person of deficiency of energy flow has tendencies of chronic fatigue syndrome or automatic nerve disorder. If the patient who has deficiency of energy flow has severe weight loss should be checked for the presence of disease. The observation of small and large of bone is to check the development and disorder of bone growth and aging. The observation of thickness and weakness of muscle is to check the development of muscle, particularly biceps, gastrocnemius, and rectus abdominal muscle. The observation of thickness and weakness of skin is to check the ability of regulating body temperature by sweating.
OF 케이블의 예상 설계 수명인 30년이 도달하면서 고장 위험성이 증가하고 있다. 따라서 정확한 진단을 통한 열화 판정으로 장기 운용 OF 케이블을 적기에 진단함으로써 고장을 예방해야 한다. 또한 최적의 진단기준을 제시하여 잔류 수명을 예측하고 적절한 시기에 교체하는 조치가 요구되고 있다. 현재 한국전력공사에서는 OF 케이블을 진단하기 위해서 주기적으로 케이블 유중 가스분석을 실시하여 C2H2, TCG 등 일부 가스만 활용하고 있다. 하지만 이러한 유중 가스분석에서 확인되는 가스는 절연지뿐만 아니라 오일의 열화에 의해서도 발생된다. OF 케이블은 해체점검이 불가하기 때문에 절연지의 수명이 OF 케이블의 수명으로 간주되고 있다. 따라서 절연지를 직접적으로 분석하는 절연지 중합도 평가와 절연유중 퓨란화합물을 분석이 필요하며, 유중 가스분석에서 확인되는 CO, H2, CH4, C2H4, C2H6, C2H2 가스와 상관관계를 확인할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 절연유중 가스를 분석하기 위해 headspace sampler가 장착된 GC를 사용하였고, 절연지 중합도는 자동점도계를 활용하였으며, 절연유중 퓨란화합물은 HPLC를 이용하여 측정하였다. 또한 OF 케이블의 종합적인 판정을 위하여 국내 OF 케이블 중 15개소를 선정하여 해체점검을 수행하였다. 또한 이렇게 얻어진 결과는 최근 전력설비 이상판정에 도입되고 있는 SVM 기법에 적용하여 정확하고 신뢰성 있는 열화판정을 도출하고자 하였다. 그 결과 절연지 중합도 잔률은 CO와 CO2 농도의 합에 따라 음의 2차 함수 관계로 감소하는 것으로 확인되었다. 또한 본 연구에서 얻어진 한전 OF 케이블 진단결과를 SVM 기법에 적용함으로써 한전 OF 케이블 진단결과를 기존 일본 동경전력의 SVM에 적용한 진단결과보다 향상되었고, 그 정확도는 약 87.9% 인 것으로 확인되었다.
진단방사선 분야에서는 진단 최적화를 위하여 자동노출제어장치의 활용이 국제적으로 권고되고 있다. 하지만, 기존의 상용화된 광도전체 센서는 제작 공정의 복잡하고 장시간 방사선에 노출될 경우 다양한 성능 저하가 발생하는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 X-ray 흡수율이 높으면서도 제작이 용이한 장점을 가진 광도전체 기반 센서의 AEC 적용 가능성을 평가하고자 한다. 실험결과, SNR 증가를 통하여 우수한 검출 효율을 가지는 센서의 제작가능성을 확인하였고, 정확한 턴-오프가 가능할 것으로 사료된다. 또한 잠상 영상 및 투과율 실험 결과, 광도전체에 의한 Ghost effect가 나타나지 않음을 확인하였으며, PbO를 제외한 광도전체의 경우 80% - 90%의 우수한 투과율을 확인하였다. 그러므로 상용화된 기존 상품에 대비하여 도핑농도 변화에 따른 성능 저하 및 기계적 안정성이 뛰어나며 제작이 용이한 광도전체 기반의 센서는 AEC 센서로 적용이 가능할 것으로 기대된다.
석유화학 공정의 증류탑은 공정유체를 분리, 정제하는 중요한 장치 중의 하나로 가동효율은 설비의 생산성에 큰 영향을 미친다. 본 연구는 밀봉 감마선원을 이용하여 투과 감마선의 세기를 높이별로 측정함으로써 내부 밀도의 변화를 분석하여 공정의 가동 중 내부 상황에 대한 정보를 얻고자 하였다. 이를 위하여 한국원자력연구원에서 개발된 자동 증류탑 검사장치를 이용하여 증류탑 상부 양쪽에 밀봉 감마선원과 방사선검출기를 매달아 수직으로 내리면서 실험을 수행하였으며, 이때 감마선원으로는 Co-60 150 mCi과 방사선검출기로 BGO detector를 각각 사용하였다. 진단결과 설비 내부의 tray에는 구조적 결함이 관찰되지 않았으나, 유체분포를 고려할 때 상부는 기포층(vapor)의 밀도분포가 지배적인 반면에, 하단부에는 기포에 비해 유체가 상대적으로 많이 분포하는 것으로 계측되었다. 본 실험으로부터 밀봉 감마선원을 이용한 가동 중에 있는 대형 증류탑의 tray에 대한 구조적 건전성 및 내부 유체분포에 대한 정보를 성공적으로 제시하였다.
핵의학 검사에 있어서 심근 관류스캔은 관상동맥질환의 혈역학적 중요성을 평가하는 좋은 방법이다. 그러나 판독효율을 높이기 위해서 자동화된 정량적 계측 방법이 추가적으로 제시되어야한다. 본 연구에서는 판독에 필요한 심근의 3차원 기능모델과 심근 두께 계산 모델을 제시한다. 개발을 위해서 SPECT로 부터 심장의 단축단면상을 얻었고 전처리를 방정식을 적용하여 좌심근 두께의 모델링을 구현하였다. 실험결과 슬라이스 단축방향 영상으로부터 내벽과 외벽을 계측하는데 성공하였고, 계산된 좌표를 이용해서 3차원 모델링을 구현하였다. 다음 라플라스 식을 사용하여 심벽 두께의 3차원 모델을 완성하였다. 3차원 모델을 통해서 결절 부위가 쉽게 관찰할 수 있고, 3차원 모델의 회전을 통해서 병변의 위치를 빨리 파악할 수 있는 특징을 가진다. 판독 보조지표로서의 개발된 제안된 모델은 보조적 판독정보를 제공하고 오진의 확률을 낮추는데 기여할 것으로 예상한다. 허혈성 심장질환 환자의 조기 진단에도 큰 역할을 할 것이다.
봉와양폐(Honeycomb)는 직경 2~10mm 정도의 크기가 같지 않은 낭포(Cyst)가 경계가 명확한 섬유질(Fibrosis)로 이루어진 벽에 둘러싸여 밀집된 형태로 이루어져 있다. 봉와양폐가 발견될 경우 급성악화의 발생 빈도가 높으며 따라서 봉와양폐의 관찰 여부와 측정은 임상에서 중요한 지표가 된다. 따라서 본 논문에서는 봉와양폐 영역의 정량적 측정을 위하여 봉와양폐의 특징을 이용한 형태학적 기법과 군집성 평가 기법을 통해 자동 구획 방법을 제안하였다. 첫 번째로 영상의 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 필터링을 적용하고, 모폴로지 기법 중 팽창 기법을 이용하여 폐 영역을 구획하였다. 두번째로, 주변 8방향 검사를 통해 봉와양폐를 구성하는 낭포의 후보군을 찾고, 영역 확장과 외곽선 검사를 통해 비 낭포들을 제거하였다. 마지막으로 군집화 검사를 통해 최종적으로 봉와양폐를 구획하였다. 제안한 방법은 80장의 고해상도 컴퓨터 단층촬영 영상에서 실험한 결과, 89.4%의 민감도와, 72.2%의 양성 예측도를 보였다.
본 논문은 독거노인들의 움직임을 감지하여 주기적 활동 패턴을 원격으로 모니터링 하는 시스템에 대해 기술한다. 제안하는 모니터링 시스템은 1차 시스템[2] 개발 과정에서 도출된 모니터링 시스템에 대한 요구 기능을 보다 편리하고 안정적으로 제공하도록 설계, 구현되었다. 개발된 시스템은 개별 노인 주택에 설치되는 댁내 센싱 시스템과 중앙 서버 시스템으로 구성된다. 댁내 센싱 시스템은 초전도 적외선(PIR) 센서를 장착한 무선 센싱 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크 형태로 구현되었고, 각 센서가 감지한 노인들의 움직임은 홈 게이트웨이를 거쳐 중앙 데이터베이스 서버로 저장된다. 서버 시스템은 데이터베이스 서버와 웹 서버로 구성되어 있으며, 이를 통해 웹 기반 모니터링 시스템이 구현되었다. 시스템은 저장된 움직임 데이터를 가공하여 독거노인들의 수발제공자(가족, 친구 및 사회복지 사 등)들에게 각 노인들의 외출 여부와 주기적 활동 패턴 정보를 제공한다. 보완 개선된 2차 시스템은 신뢰도 성능 개선과 함께 1차 시스템에서 구현되지 못했던 '자동 진단 기능', '외출 감지 기능' 및 향상된 웹 기반 사용자 인터페이스를 제공한다. 개발된 시스템의 성능 평가는 1차와 2차 시스템 각자 춘천 권역에 거주하는 9명/15명의 노인들의 실제 주택에 시스템을 설치하고, 약 3/4개월의 연속 운영 실험을 통해 수행하였다. 실험 결과는 제안된 모니터링 시스템이 독거노인 관련 복지 서비스의 효율성을 높일 수 있다는 가능성을 보여주었다.
캡슐 내시경은 식도부터 항문까지 소화기관 전체를 한 번에 촬영할 수 있는 의료기기로, 한 번의 검사에서 평균 8~12시간의 길이와 5만장 이상의 프레임으로 구성된 영상을 생성한다. 그러나 생성된 영상에 대한 분석은 전문가에 의해 수작업으로 진행되고 있어서, 질병 영상 진단을 돕기 위한 영상 분석 자동화에 대한 수요가 증가하고 있다. 그 중에서도 본 연구에서는 위장관 내에서 발견될 수 있는 융기성 병변인 폴립 영상 자동 검출에 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 멀티 스케일 분석을 통해 폴립 의심 영역을 추출하고, 이것을 원본 영상과 합성하여 폴립 학습을 강화시킬 수 있는 가중치 영상을 생성하는 기법을 제안한다. 수집한 452장의 데이터에 대해 머신 러닝 기법중 하나인 SVM과 RF로 실험한 결과, 원본 영상을 이용한 폴립 검출의 F1점수는 89.3%였지만, 생성된 가중치 영상을 통해 학습한 결과 F1점수가 93.1%로 향상된 것을 확인하였다.
임상검사실에서의 혈소판 수 계산은 지혈이상의 진단과 치료에 필수적이며, 혈소판 수가 적은 경우 혈소판 수혈이 필요하고 항암치료 후 혈소판 수 경과를 모니터링하는데 매우 중요하다. 정도관리는 환자결과를 내보내기 전에 검사실에서 오류를 줄이고 교정하는 과정이며 분절된 적혈구는 혈소판과 크기가 비슷하여 혈소판 수 계산에 영향을 미친다. 검사실에서 내부정도관리low QC물질이 2SD를 벗어난 것을 경험하였고, 지금까지 용혈과 혈소판 지표들과의 관계에 대해 밝혀진 것이 충분하지 않아 연구를 시작하였다. 이에 본 연구에서는 XN CHECK low level QC물질을 이용해 PLT-I, PLT-O, PLT-F 방법간의 혈소판 수치를 비교하였으며, 용혈검체를 만들어 5가지 혈소판지표들에 대해 비교분석 하였다. 그 결과PLT-F방법에서 CV값이 가장 적게 나타났으며, 용혈검체에서 P-LCR 수치가 18.4%에서 31.9%로 증가함을 보였다. 이 연구를 통해 혈소판 수치가 낮은 경우는 PLT-F방법으로 하는 것이 더 정확하며, 검체가 용혈이나 변질이 의심되는 경우 이를 평가할 때 P-LCR을 새로운 지표로 제시하고 있으며, 사람 혈액검체를 이용한 추후 연구가 더 필요할 것이라고 사료된다.
과거 양식장에서 어류 질병은 세균성이었던 반면 최근은 바이러스성 및 혼합된 형태가 되면서 어류 질병의 빈도가 높아졌다. 양식장이라는 밀폐된 공간에서 바이러성 질병은 확산속도가 높으므로 집단 폐사로 이어질 확률이 매우 높다. 집단 폐사를 방지하기 위해서는 어류 질병의 빠른 식별이 중요하다. 그러나 어류의 질병 진단은 고도의 전문지식이 필요하고 매번 어류의 상태를 눈으로 확인하기 어렵다. 질병의 확산을 막기 위해서는 병이든 어류의 자동식별 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 넙치의 질병 식별 시스템의 성능을 높이기 위해서 기존 전처리 방법을 비교 실험한다. 대상 질병은 넙치에서 가장 빈번히 발생하는 3가지 질병 스쿠티카병, 비브리오증, 림포시스티스를 선정하였고 이미지 전처리 방법으로 RGB, HLS, HSV, LAB, LUV, XYZ, YCRCV를 사용하였다. 실험결과 일반적인 RGB를 사용하는 것보다 HLS가 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 간단한 방법으로 질병의 인식률을 향상해 어류 질병 식별 시스템을 고도화 할 수 있을 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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