본 논문에서는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 다음과 같은 독창성을 갖는다. 첫 번째는 특징점을 추출하고 이를 이용하여 지역 패치를 생성하여 전체 이미지를 학습하지 않고 주변보다 더 유용한 지역 패치만을 학습하고 사용함으로써 더 빠른 연산이 가능하도록 한다. 두 번째는 Convolution Neural Network 구조를 사용한 딥러닝을 통해 학습을 진행하여 오차율을 줄여 정확도를 향상시킨다. 세 번째는 기존의 특징점 매칭 기법과는 다르게 좌우 이동을 포함한 실내 위치 측정이 가능하도록 한다. 네 번째는 매 프레임마다 새롭게 실내 위치를 측정하기 때문에 이동 중 앞쪽에서 발생한 오차가 누적되어 발생되는 것을 방지한다. 따라서 이동 거리가 길어져도 최종 도착점과 예측 실내 위치 간의 오차가 증가하지 않는다는 장점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법의 소요시간과 정확도를 평가하기 위해 시행한 실험결과, 실제 실내 위치와 측정된 실내 위치의 차이가 평균 12.8cm, 최대 21.2cm로 측정되어서, 기존 IEEE 논문의 결과보다 우수한 실내 위치 측정 정확도를 나타내었다. 또한, 초당 20프레임으로 측정된 결과를 나타내어서 실시간으로 사용자의 실내 위치를 측정하는 것이 가능하다고 판단되었다.
본 논문에서는 초소형 드론에 탑재가 가능하도록 소형화한 GPS 대역(L1 대역 중심 주파수 : 1.575 GHz) 안테나를 제안하였다. 소형화는 λ/4 마이크로스트립 안테나를 기저로 섭동법을 적용시키고, 패치 가장자리의 전류 길이를 길게 하는 개념으로 실현시켰다. 제안된 안테나는 10 mm × 9 mm × 10 mm(0.05 λ × 0.05 λ × 0.05 λ) 크기의 스티로폼(εr=1.06, 두께=10 mm) 표면에 장착 가능한 인쇄형으로 제작하였다. 임피던스 매칭을 위해 급전 선로의 두께 및 길이, 단락 스터브 간의 간격을 조절하였으며, 그 결과, 제작된 안테나는 중심주파수 1.575 GHz에서 S11은 -38.6 dB를 얻었으며, 방사 패턴 측정 결과, 0° 방향에서 xz-plane의 Eθ 성분 이득 1.87 dBi, yz-plane의 Eθ 성분 이득 -1.7 dBi의 특성을 얻었다. 결과적으로, λ/2 마이크로스트립 패치 안테나와 비교하여 98.8 %의 체적 축소율을 확보함으로써, 초소형 드론에 탑재가 가능한 GPS 안테나로써 활용이 가능함을 제시하였다.
목적: 본 연구의 목적은 전악 고정성 보철치료 조건에서 임시 보철물로 확립된 상하악의 관계를 구강스캐너를 통하여 교합스캔을 채득하고 디지털 방식으로 마운팅할 때 교합면간기록의 정확성을 조사하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 덴티폼 모형을 사용하여 교합기에서 최대 교두간 접촉위로 부착한 후 상악 전체 치아를 삭제하였다. 임시 보철물을 제작하고 교합 조정을 시행하였다. 삭제한 악궁을 스캔한 뒤, 전치부 혹은 구치부 교합스캔을 통해 디지털 마운팅을 시행하였다. 위치된 교합면간기록의 정확성을 3차원적인 위치 편차와 교합평면의 각도 오차를 통해 평가하였다. 이후 부분 무치악 모델에서도 동일한 절차를 반복하여 디지털 교합면간기록의 정확성을 평가하였다. 통계에는 Kruskal-Wallis 검정과 Mann-Whitney U 검정이 이용되었고, 유의수준은 0.05로 설정하였다. 결과: 디지털 방식으로 설정된 교합면간기록에서 치아 정중부의 위치 오차는 스캔 영역과 잔존 치아 조건에 따라 유의한 차이가 없었다(P = 0.53). 교합평면의 각도 오차는 전치부를 중첩 영역으로 사용했을 때 크게 나타났으며, 양측 구치부를 중첩 영역으로 사용한 경우 작은 오차값을 보였다(P < 0.001). 결론: 전악 고정성 보철 치료 시 임시 보철물로 확립된 상하악 관계를 디지털 방식으로 마운팅을 할 때 양측 구치부 교합 스캔 자료를 사용하는 것이 추천된다.
목적 : 정위방사선치료에서 디지털화재구성사진(Digitally Reconstructed Radiograph, DRR)과 조사문사진을 비교함으로써 환자의 치료위치를 직접 확인할 수 있는 방법을 개발킨 1명의 하고자 한다. 대상 및 방법 : 분할정위방사선치료를 위해 thermoplastic mask 틀에 고정시환자를 대상으로 4회 촬영한 전후 방향(AP) 및 측면 방향(lateral)에 대한 조사문사진과 DRR을 비교하였다. 치료위치 setup 후에, 혈관조영용 표적조준기와 같은 fiducial marker가 부착된 표적조준기를 정위수술용 틀에 부착한 후 치료용 원형 콜리메이터의 설치 전과 후에 겹조사 방식으로 촬영하여 전후방향 및 측면 방향의 조사문사진을 얻었다. 병변 및 중요 장기와 fiducial marker의 위치를 합성시킨 DRR 영상을 만들어 조사문사진과 동일한 확대율 및 크기로 투명 필름에 인쇄하여 비교하였다. 이로부터 DRR과 조사문사진상에 표시된 해부학적 구조와 치료중심점의 거리 오차(전체 치료 오차), 해부학적 구조와 fiducial marker간의 오차(환자고정 오차), 그리고 치료중심점과 fiducial marker간의 오차(치료조준 오차)를 각각 구하였다. 결과 : 치료조준 오차는 각각 1.5$\pm$0.3mm(AP), 0.9$\pm$0.3mm(lateral) 이었고, 환자고정 오차는 1.9$\pm$0.5mm(AP), 1.9$\pm$0.4mm(lateral), 그리고 전체 치료 오차는 AP 상에서 1.6$\pm$0.9mm, lateral 상에서 1.3$\pm$0.4mm 이었다. 또한 AP와 lateral 오차로 인해 발생될 수 있는 3차원 공간상의 최대 가능 오차($\sqrt{(\DeltaAP)^{2}+ (\Delta$Lat)^{2}$)는 치료조준 오차가 1.7$\pm$0.4mm, 환자고정 오차가 2.6$\pm$0.6mm, 그리고 전체 치료 오차는 $2.3\pm0.7mm$로 나타났다. 결론 : DRR 영상을 재구성하는 프로그램을 개발하였으며, DRR 영상을 조사문사진과 비교함으로써 정위방사선치료에서 직접적인 치료위치 확인이 가능하였다.
호흡동조 방사선치료 및 체부정위방사선치료시 치료계획과 치료시 치료대상장기가 동일하게 움직이는 것을 확인하는 것은 매우 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 호흡의 상태를 모니터하는 RPM 자료와, OBI 영상을 이용하여, 치료 중 치료장기의 움직임을 유추하고 분석하는 프로그램을 개발하였다. 기개발된 호흡연습/유도장치를 사용하여 환자호흡의 규칙성을 확보하였다. 호흡의 상태는 RPM 자료를 실시간 모니터하고 또 치료 후에 저장된 RPM 자료를 이용하였고, 호흡 변위를 내부장기의 움직임으로 환산하기 위하여 호흡의 0%, 50% 호흡동조 OBI 영상을 촬영하였다. OBI 영상촬영 시각을 기록하여, 해당시각의 RPM 자료를 읽고, RPM의 변위와 OBI에서 관찰한 종양의 움직임의 상호비례계수를 구하였다. 치료 후 RPM 자료를 읽어 RPM 자료의 최대값, 최소값, 평균값과 표준편차를 자동으로 계산하는 프로그램을 Labview로 제작하였고, 계산된 결과는 excel 파일로 출력되도록 고안하였다. 분석된 RPM 자료에 비례계수를 적용하여 치료시행중 대상장기의 움직임을 유추하도록 하였다. 이와 같이 개발한 방법은 구동팬텀을 이용하여 정확성을 시험하였고, 간의 체부정위방사선치료를 받는 10명의 환자에 대하여 개발한 방법을 적용하여 유용성을 평가하였다. 본 연구에서 개발한 호흡분석 방법은 구동팬텀을 이용하여 정확성을 확인하였다. 4 sec 주기의 2 cm의 sine 함수형태의 규칙적인 움직임에서 주기는 0.052 sec (1.3%) 크게, 움직임의 크기는 1.952 cm로 0.048 cm 작게 측정되었다. 환자에게 시험적용에서는 1명의 환자는 치료 전 연습을 위한 가치료시간의 자료분석에서 체부정위방사선치료에 적합하지 않은 것으로 판명되었고, 1명의 환자는 치료계획시보다 장기의 움직임이 크게 분석되어 호흡동조 방사선치료로 전환하였다. 본 연구에서 개발한 호흡분석프로그램은 복부부위의 방사선을 받는 모든 환자들의 내부장기의 움직임을 유추하는 데 유용한 것으로 평가되며, 체부정위방사선치료 대상환자들에 대하여, 치료계획시와 동일하게 움직임이 유지되는지 모니터하는 데 유용하였다.
국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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