CT 스캔 데이터를 이용하여 호흡기의 컴퓨터 모델을 얻고, RP 를 이용하여 고형 모형으로 정교한 호흡기 유로 모형을 제작하였고, 호흡을 정확하게 모사하는 펌프를 만들었다. 사람의 호흡에 관한 생리적 테이터를 이용하여 캠을 제작하고 대형 피스톤 펌프를 만들어 사람의 호흡을 정확하게 모사하였다. 이를 이용하여 생리적 주기를 갖는 호흡기 내 유동에 대항 PIV 결과를 획득하였다. 최초로 정확한 기하학적 형상 및 입구와 출구 조건 하에서 인후부와 기관 내의 공기 유동장의 테이터베이스를 확보하였으므로, 향후 기존의 단순화된 모델을 이용한 실험적 수치해석적 결과들을 검정하는데 활용될 것이며 호흡기 질환의 진단과 치료에 기여할 수 있는 생리학적 병리학적 데이터를 제공할 수 있으리라 생각된다. 또한 공해 물질, 유독 물질, 흡입 약품 등의 호흡기 내 흡착 현상 규명 등에도 활용될 수 있을 것으로 보인다.
Airflow in the nasal cavity of a normal Korean adult is investigated experimentally by tomographic PIV measurement. Knowledge of airflow characteristics in nasal cavities is essential to understand the physiology and pathology aspects of nasal breathing. Several studies have utilized physical models of the healthy nasal cavity to investigate the relationship between nasal anatomy and airflow. All of these researches on nasal airflow are under the condition of constant flow-rate. In this study, nasal cavity flow with the physiological period is investigated by tomographic PIV, for the first time. A pumping system that can produce the periodic flow is created. Thanks to a new method for the model casting by a combination of the rapid prototyping and curing of clear silicone, a transparent rectangular box containing the complex nasal cavity can be made for PIV, The CBC PIV algorithm is used for analysis. Phase-averaged mean and RMS velocity distributions are obtained for inspirational and expiration nasal airflows. The comparison with the constant flow case is appreciated. There exist many flow patterns depending on each phase.
본 논문에서는 일상생활에 편리한 무구속 센서를 활용하여 호흡을 측정하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Piezoelectric 센서를 내장한 센서 패드, 센서 패드로부터 출력된 호흡 신호를 증폭 필터링한 후 디지털로 변환하는 호흡 측정 기기, 센서 데이터 시각화 및 호흡 측정 알고리즘을 구현한 뷰어로 구성된다. 제안된 알고리즘은 센서 데이터의 임계값을 통해 추출된 최고점을 기준으로 한 호흡 주기에 기반하고 있다. 3명의 피실험자에 대하여 이동 평균 개수와 임계값을 변경해 가면서 호흡 측정 실험이 수행되었으며, 실험 결과에 의하면, 제안 시스템은 이동 평균 개수 50~60을 중심으로 임계값 800~1300 범위에서 약 5% 이내의 오류율이라는 양호한 성능을 나타내었다. 향후 본 시스템은 영 유아나 독거노인의 수면 중 질식사를 예방하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 자전거 운동 시 소비되는 에너지량 계산을 위한 알고리즘을 개발하고자 하는 목적으로 수행되었다. 대학에 재학 중인 60명(남자 30명, 여자 30명)을 대상으로 자전거 운동 시 10초 간격으로 배출하는 호흡가스를 분석하고 에너지소비량을 측정하였으며, 시판 유선속도계로 측정된 결과 및 선행연구에서의 추론식과 비교 검증하였다. 남자의 자전거운동 시 시간에 따른 소비되는 에너지량을 추정하는 알고리즘은 '에너지소비량(Kcal)=5.048×(시간(분))-2.258(r2=0.998)'로 계산되었다. 여자의 자전거 운동 중 시간에 따른 에너지소비량 추정 회귀식은 '에너지소비량(Kcal)=4.466×(시간(분))-1.605(r2=.999)'로 계산되었다. 남자의 자전거운동 시 시간과 속도에 따른 에너지소비량 추정 회귀식은 '에너지소비량(Kcal)=(0.05×속도(kph))×(4.750×시간(분)+0.091)'로 계산되었다. 여자의 자전거 운동 시 시간과 속도에 따른 소비되는 에너지량 추정 회귀식은 속도 20kph 이하 조건에서는 '에너지소비량(Kcal)=(0.05×속도(kph))×(4.151×시간(분)-0.736)'으로 계산되었고, 속도 20kph 초과 조건에서는 '에너지소비량(Kcal)=(0.04×속도(kph))×(4.151×시간(분)-0.736)'으로 계산되었다. 결론적으로 자전거 운동 시 소비되는 에너지량을 계산하기 위한 알고리즘개발에는 시간 및 속도에 따른 에너지소비량 추론식 적용이 적절한 것으로 제언된다.
CT 사진을 이용하여 살아있는 사람의 비강 형상을 얻고 RP 를 이용하여 모형을 만들고 이 모형 으로 정교한 비강 유로 모형을 제작하였고, 호흡을 정확하게 모사하는 펌프를 만들었다. 사람의 호흡 데이터를 이용하여 캠을 제작하고 대형 피스 톤 펌프를 만들어 사람의 호흡을 정확 하게 모사 하였다. 이를 이용하여 생리적 주기를 갖는 비강 내 유동에 대한 결과를 획득하고 기존의 일정유량 하의 실험결과와 비교 분석하였다.
코로나바이러스감염증-19와 같은 호흡기 감염병은 주로 밀집/밀폐/밀접 공간인 실내에서 일어난다. 호흡기 감염병 이상징후의 존재 여부는 발열, 기침, 재채기 및 호흡곤란 등의 초기 증상을 통해 판단되고 있으며, 이러한 초기 증상에 대한 상시 모니터링이 요구된다. 열화상 온도 스크리닝 시스템은 개인의 피부 온도 상승의 징후가 있는지 초기에 선별하는 빠르고 쉬운 비접촉 스크리닝 방법을 제공하지만, 측정 타겟, 주변 온도 등의 측정 환경과 피 측정대상과의 측정 거리에 따른 오차로 인해 정확한 온도측정이 어렵다. 그리고 국제표준 IEC 80601-2-59 에서는 내안각(Inner Canthus) 인접한 영역에 대한 안면 열화상 촬영을 권고하고 있다. 본 논문에서는 가시광 카메라 모듈과 열화상 카메라 모듈에 대해서 이미지 일치화 보정을 수행하였으며, 흑체(Blackbody)를 이용해 측정 환경에 대한 열화상 카메라 모듈 온도를 보정하였다. 표준에서 권고하는 측정 타겟을 인식하기 위해 딥러닝 기반 객체 인식 알고리즘과 내안각 인식 모델을 개발하였으며, 100명의 실험자군에 대한 데이터셋을 적용하여 인식 모델 정확도를 도출하였다. 또한 라이다 모듈을 이용한 객체 거리 측정과 선형회귀 보정 모듈을 통해 측정 거리에 따른 오차를 보정하였다. 제안한 모델의 성능 측정을 위해 모터 스테이지, 열화상 온도 스크리닝 시스템, 흑체로 구성된 실험환경을 구축하였으며, 1m에서 3.5m 사이 가변 거리에 따른 온도측정 결과 0.28℃ 이내의 오차 정확도를 확인하였다.
본 연구에서는 주기적인 심장 박동과 호흡으로 인해 발생하는 인체의 미세한 변위를 기반으로 심폐활동을 모니터링 하는 방법을 제안하였다. 제안한 시스템은 에어쿠션과 센싱 하드웨어 및 신호처리 알고리즘으로 구성되어 있다. 에어쿠션은 피부의 표면에 센서의 부착없이 무구속적으로 심박과 호흡을 측정하는데 사용되며 에어쿠션 위에 피험자가 앉았을 때 쿠션내부에 작은 압력변화를 일으킨다. 에어쿠션 내부의 미세한 압력변화는 압력센서에 의해 전기적인 신호로 변환되고 아날로그 하드웨어에 의해 증폭되고 필터링 되어 출력된다. 압력센서에서 발생한 신호는 주파수 영역필터에 의해 심박과 호흡으로 분리되어 추출된다. 에어쿠션의 계측 성능을 평가하기 위해 기존의 계측방법인 심전도와 호흡신호를 동시에 측정 후 비교하였다. 에어쿠션을 이용한 호흡 및 심박 검출률의 평균 민감도는 각각 98.67%, 99.24% 이다. 이 결과를 통해 에어쿠션을 이용한 심폐 활동 측정 방법은 설치 과정이 간단하고 쉬우며 일상생활에서 무구속적으로 호흡 및 심박을 모니터링 하는데 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
호흡으로 인한 방사선 치료 표적의 움직임을 고려함으로써 치료 성적 향상과 동시에 주변 장기 보호를 지향하는 4차원 방사선 치료의 구현, 성능 개선의 연구가 활발히 진행되고 있다. 환자가 자연스럽게 호흡하도록 하는 장점이 있는 호흡 동기방식이나 종양추적방식을 사용하는 경우, 방사선조사 표적의 움직임을 예측, 방사선조사 시 이를 보정하여 줌으로써 방사선치료 효과를 극대화할 수 있다. 신경회로망은 통계 수식에 의존하지 않고 주어진 자료를 표현하는 일종의 규칙을 찾아내므로, 방사선 치료 표적의 실시간 움직임과 같은 비선형성을 가진 시계열(Time Series)을 표현하는 데에 유리하다. 본 연구에서는 신경회로망 예측 알고리즘의 4차원 방사선치료에 적용 가능성을 평가하였다. Multi-layer Perceptron으로 신경회로망을 구성하였고 Scaled Conjugate Gradient 알고리즘을 신경회로망 학습 알고리즘으로 사용하였다. RPM 시스템을 이용하여 획득한 실제 임상 현장의 환자에 대한 호흡 자료를 기반으로 학습한 신경회로망 예측 결과를 RPM 시스템의 측정치와 상호 비교하였다. 10명의 환자에의 적용 결과, 신경회로망 학습에 사용된 자료가 환자의 호흡 범위 전체를 포함하지 않는 경우를 제외하고는, 최대절대오차 3 mm 미만의 우수한 예측 성능을 보였다. 학습 영역 이외의 호흡 자료 예측 시 발생하는 상당한 오차는 신경회로망의 외삽에 대한 학습능력 부족을 보이는 것으로, 오차의 원인을 제거하기 위한 일환으로, 호흡자료를 측정할 때 최대 호흡을 하도록 하여 충분한 학습 자료를 확보하는 방안을 고려해 볼 수있겠다. 4차원 방사선치료 시스템 성능 개선에의 직접 활용을 위하여, 다양한 시스템 대기시간에 따른 예측 성능 평가와 방사선 조사 장치와 연동, 실용 타당성 검증의 추가 연구가 진행될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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