• 핵의학기술
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• 제14권2호
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• pp.133-137
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• 2010

유방암은 다른 장기에 비하여 뼈 전이와 임파절 전이가 잘 일어나는 질환으로 알려져 있으며, 유방암 수술 전, 후로 핵의학 검사인 전신 뼈 검사와 감시림프절 검사가 많이 시행되고 있다. 감시림프절 위치 파악 검사는 감시림프절에 정확 위치를 파악을 위해 시행되며, 유방암 수술 시 감시림프절을 파악 하는데 중요한 정보를 제공해 주게 된다. 본 연구에서는 감시림프절 위치 파악 검사 시 해부학적인 위치정보를 좀 더 명확하게 하기 위해 감시림프절 위치 파악 검사 전날 전신 뼈 검사를 시행하여 기존에 Flood 선원을 이용한 방법과 비교 평가하여 영상의 유용성에대해 알아보고자 하였다. 2009년 1월부터 12월까지 본원에서 전신 뼈 검사와 감시 림프절 검사를 2일에 걸쳐 시행한 환자 22명(평균나이 $52{\pm}7.2$세)을 대상으로 하였고, 대조군으로는 $^{57}Co$ flood phantom을 이용하여 감시림프절에 위치를 파악한 환자 22명(평균나이 $57{\pm}6.5$세)을 대상으로 하였다. 정량적인 분석 방법으로 전신 뼈 검사 후에 감시림프절 검사를 시행한 영상에 감시림프절과 배후방사능에 관심영역을 그려 상대적 비율을 측정하였으며, 육안적인 분석 방법으로 전신 뼈 검사 후 감시림프절 검사를 진행한 영상과 $^{57}Co$ flood phantom을 이용한 영상을 핵의학과 전문의와 5년 이상의 실무경험을 가진 방사선사가 각각 5점 척도로 하여, Blind test하였다. 정량적인 분석 결과 감시림프절에 대해 배후방사능이 미치는 영향은 전면상에서 최대 14.2:1, 평균 8:1(SD${\pm}$3.48), 측면상에서 최대 14.7:1, 평균 8.5:1(SD${\pm}$3.42)값으로 감시림프절에 대해 배후방사능에 차이가 크게 나타났고, 전면상과 측면상에서도 큰 차이가 없었다. 육안적인 분석 결과 $^{57}Co$ flood phantom 영상과 뼈가 포함된 영상을 비교한 결과 $^{57}Co$ flood phantom 영상 $3.86{\pm}0.35$점, 뼈 영상이 $4.09{\pm}0.42$점으로 $^{57}Co$ flood phantom 영상 보다 높은 점수를 나타내었다. 감시림프절 위치 파악 검사에 경우 검사 전날 전신 뼈 검사를 진행하였을 때에 뼈의 배후방사능과 감시 림프절에 비율차이가 평균 8:1 이상으로 림프절에 위치를 파악 하는데 문제가 없었다. 또한 전신 뼈 영상을 체표윤곽도로 이용하게 되면, 다른 선원을 이용하지 않고도 감시림프절에 위치정보를 나타낼 수 있어서 술자와 환자의 불필요한 피폭을 방지하며, 영상의 질적 향상을 기대할 수 있을 것으로 사료 된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1099-1110
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• 2023

자율주행 및 robot navigation의 인식 시스템은 성능 향상을 위해 다중 센서를 융합(Multi-Sensor Fusion)을 한 후, 객체 인식 및 추적, 차선 감지 등의 비전 작업을 한다. 현재 카메라와 라이다 센서의 융합을 기반으로 한 딥러닝 모델에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 입력 데이터의 변조를 통한 적대적 공격에 취약하다. 기존의 다중 센서 기반 자율주행 인식 시스템에 대한 공격은 객체 인식 모델의 신뢰 점수를 낮춰 장애물 오검출을 유도하는 데에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 타겟 모델에만 공격이 가능하다는 한계가 있다. 센서 융합단계에 대한 공격의 경우 융합 이후의 비전 작업에 대한 오류를 연쇄적으로 유발할 수 있으며, 이러한 위험성에 대한 고려가 필요하다. 또한 시각적으로 판단하기 어려운 라이다의 포인트 클라우드 데이터에 대한 공격을 진행하여 공격 여부를 판단하기 어렵도록 한다. 본 연구에서는 이미지 스케일링 기반 카메라-라이다 융합 모델(camera-LiDAR calibration model)인 LCCNet 의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트에 스케일링 공격을 하고자 한다. 스케일링 알고리즘과 크기별 공격 성능 실험을 진행한 결과 평균 77% 이상의 융합 오류를 유발하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제26권3호
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• pp.322-332
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• 2012

본 연구는 원격무선추적 자료를 바탕으로 우리나라의 농촌지역에 서식하는 삵의 행동권, 서식지 선택, 개체군 위협요인을 파악하고자 하였으며 3개체(수컷 2, 암컷 1)를 대상으로 한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 행동권은 평균 $2.64{\pm}1.99km^2$(K 95)와 $3.69{\pm}1.34km^2$(MCP 100)이었으며, 핵심공간은 평균 $0.64{\pm}0.47km^2$(K 50)를 나타냈고, 겨울철에 추적된 수컷의 행동권이 가장 넓었다($5.19km^2$, MCP 100). 둘째, Jacobs index에 기반을 둔 Johnson의 서식지 선택모형을 분석한 결과 삵은 2단계 선택(경관 내에서의 서식지 선택)에서 초지와 논을 선호하고 산림은 회피하는 반면에, 3단계 선택(행동권 내에서의 서식지 선택)에서는 하천변의 초지를 매우 선호하고 논을 회피하였다. 셋째, 로드킬은 삵의 심각한 개체군 위협요인으로 판단되며, 논의 토지피복 비율이 높고, 하천변에 도로가 존재하며, 산림이 마을 주위에만 소규모로 존재하는 지역에서는 삵의 개체군 유지가 매우 불안정할 수 있어 이러한 지역에 로드킬 대책과 하천변 초지보호 등의 노력이 보다 집중되어야 할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.685-691
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• 2020

본 논문에서는 77GHz를 사용하는 밀리미터파 레이더 센서의 반향 신호를 이용하여 손동작의 움직임을 추적한 후 얻어진 데이터로 0부터 9까지의 숫자들을 인식하는 알고리즘을 개발하였다. 손동작을 감지하여 레이더 센서로부터 얻어진 반향 신호들은 산란 단면적의 차이 등에 의해 불규칙한 점들의 군집형태를 보인다. 이들로부터 유효한 중심점을 얻기 위해 3차원 좌푯값들을 이용해 K-Means 알고리즘을 적용하였다. 그리고 얻어진 중심점들을 연결하여 숫자 형태의 이미지를 생성하였다. 얻어진 이미지와 스무딩 기법을 적용해 사람의 손글씨 형태와 유사하게 만든 이미지를 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database)로 훈련된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에 입력하여 인식률을 비교하였다. 실험은 두 가지 방법으로 진행되었다. 먼저 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서는 각각 평균 77.0%와 81.0%의 인식률을 얻었다. 그리고 학습데이터를 확장(augmentation)한 CNN 모델의 실험에서는 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서 각각 평균 97.5%와 평균 99.0%의 인식률을 얻었다. 본 연구는 레이더 센서를 이용한 다양한 비접촉 인식기술에 응용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제29권1호
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• pp.8-15
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• 2018

This work reports the acceptance testing and commissioning experience of the Robotic Intensity-Modulated Radiation Therapy (IMRT) M6 system with a newly released $InCise^{TM}2$ Multileaf Collimator (MLC) installed at the Yonsei Cancer Center. Acceptance testing included a mechanical interdigitation test, leaf positional accuracy, leakage check, and End-to-End (E2E) tests. Beam data measurements included tissue-phantom ratios (TPRs), off-center ratios (OCRs), output factors collected at 11 field sizes (the smallest field size was $7.6mm{\times}7.7mm$ and largest field size was $115.0mm{\times}100.1mm$ at 800 mm source-to-axis distance), and open beam profiles. The beam model was verified by checking patient-specific quality assurance (QA) in four fiducial-inserted phantoms, using 10 intracranial and extracranial patient plans. All measurements for acceptance testing satisfied manufacturing specifications. Mean leaf position offsets using the Garden Fence test were found to be $0.01{\pm}0.06mm$ and $0.07{\pm}0.05mm$ for X1 and X2 leaf banks, respectively. Maximum and average leaf leakages were 0.20% and 0.18%, respectively. E2E tests for five tracking modes showed 0.26 mm (6D Skull), 0.3 mm (Fiducial), 0.26 mm (Xsight Spine), 0.62 mm (Xsight Lung), and 0.6 mm (Synchrony). TPRs, OCRs, output factors, and open beams measured under various conditions agreed with composite data provided from the manufacturer to within 2%. Patient-specific QA results were evaluated in two ways. Point dose measurements with an ion chamber were all within the 5% absolute-dose agreement, and relative-dose measurements using an array ion chamber detector all satisfied the 3%/3 mm gamma criterion for more than 90% of the measurement points. The Robotic IMRT M6 system equipped with the $InCise^{TM}2$ MLC was proven to be accurate and reliable.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제25권4호
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• pp.33-47
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• 2022

Wild boars(Sus scrofa) are expanding their range of behavior as their habitats change. Appearing in urban centers and private houses, it caused various social problems, including damage to crops. In order to prevent damage and effectively manage wild boars, there is a need for ecological research considering the characteristics and movement characteristics of wild boars. The purpose of this study is to analyze home range and identify land cover types in key areas through tracking wild boars, and to predict the movement connectivity of wild boars in consideration of previous studies and their preferred land use characteristics. In this study, from January to June 2021, four wild boars were captured and tracked in Jinju city, Gyeongsangnam-do, and the preferred land cover type of wild boars was identified based on the MCP 100%, KDE 95%, and KDE 50% results. As a result of the analysis of the home range for each individual, it was found that 100% of MCP was about 0.68km², 2.77km², 2.42km², and 0.16km², and the three individuals overlapped the home range, refraining from habitat movement and staying in the preferred area. The core areas were analyzed as about 0.55km², 2.05km², 0.82km², and 0.14km² with KDE 95%., and about 0.011km², 0.033km², 0.004km², and 0.003km² with KDE 50%. When the preferred land cover type of wild boar was confirmed based on the results of analysis of the total home range area and core area that combined all individuals, forests were 55.49% (MCP 100%), 54.00% (KDE 95%), 77.69% (KDE 50%), respectively, with the highest ratio, and the urbanization area, grassland, and agricultural area were relatively high. A connectivity scenario was constructed in which the ratio of the land cover type preferred by the analyzed wild boar was reflected as a weight for the resistance value of the connectivity analysis, and this was compared with the connectivity evaluation results analyzed based on previous studies and wild boar characteristics. When the current density values for the wild boar movement data were compared, the average value of the existing scenario was 2.76, the minimum 1.12, and the maximum 4.36, and the weighted scenario had an average value of 2.84, the minimum 0.96, and the maximum 4.65. It was confirmed that, on average, the probability of movement predictability was about 2.90% better even though the weighted scenario had movement restrictions due to large resistance values. It is expected that the identification of the movement route through the movement connectivity analysis of wild boars can be suggested as an alternative to prevent damage by predicting the point of appearance. In the future, when analyzing the connectivity of species including wild boar, it is judged that it will be effective to use movement data on actual species.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2012

최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.

• 핵의학기술
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• 제17권2호
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• pp.37-43
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• 2013

PET/CT검사는 목적장기 및 조직에 집적된 방사성의약품의 표준섭취계수(SUV, standardized uptake value)를 객관적 지표로 이용하여, 인체 내 각 장기의 생리화학반응에 대한 정성 및 정량분석이 가능하다. 본 연구는 PET/CT검사를 하는 환자에게 $^{18}F-FDG$ (fluororodeoxyglucose) 투여 후 안정 상태 유지 중 음악 청취 여부에 따른 SUV의 변화를 분석하고, 음악 청취가 안정을 취하는 환자의 주관적 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 평가하였다. 2011년 4월부터 2013년 2월까지 서울성모병원과 부천성모 병원을 내원한 원발성 암 환자 중 $^{18}F-FDG$ PET/CT를 시행 하고, 추적검사를 통해 진료 받는 108명(평균연령 $55.61{\pm}12.41$세, 남자 48명, 여자 60명)을 대상으로 하였다. $^{18}F-FDG$ 투여 후, 1시간 안정 시 환자의 음악 청취 여부에 따라-최초 검사 시 음악 청취 없이 안정을 유지(A:최초 검사), 추적 검사 시 음악 청취를 하면서 안정을 유지(B: 추적 검사)-두 가지 그룹으로 분류하였다. 검사 종료 후 간 우엽의 중앙과 뇌의 3곳(전두엽, 후두엽, 측두엽)에 관심영역을 설정하여 SUV를 측정 후 SPSS software version 12.0K for window (SPSS Inc., Chicago, IL)를 이용해 paired t-test를 실시하여 통계적 유의성을 검증하였다(P>0.05). 또한 음악 청취 여부에 따른 고객만족도를 평가하기 위하여 1:1 설문지 조사법을 시행하였고 설문지는 Likert 5점 척도를 이용해 작성하여 단순빈도, 백분율, 평균값, 표준편차를 분석하였다. 음악 청취 여부에 따른 SUV의 변화는 관심영역 4곳 모두 유의하지 않은(전두엽 P=0.611, 후두엽 P=0.499, 측두엽 P=0.717, 간 P=0.334: P>0.05) 것으로 나타났으며, 고객만족도는 실험 A는 3.95점, 실험 B는 4.37점(5점 만점 기준)으로 실험 A에 비해 실험 B의 경우 0.42점 높게 나타나 실험 B에서 환자들이 더욱 만족하는 것으로 나타났다. $^{18}F-FDG$를 이용한 PET/CT 검사 시 방사성의약품 투여 후 음악청취는 SUV에 영향을 미치지 않고 심리적으로 편안 한 상태를 주어 환자의 만족도를 향상 시킬 수 있는 것으로 사료된다.