The capability of real-time observation in TEM is quite useful to study dynamic phenomena of materials in a certain variable ambience. In performing the experiment, the choice of video recording program is an important factor to obtain high quality of movie streaming. Window Movie Maker (WMM) is generally recommended as a default video recording program if one uses "DV Capture" function in DigitalMicrograph$^{TM}$ (DM) software. However, the image quality does not often satisfy the condition for high-resolution microscopic analysis since the severe information loss in the final result occurs during the conversion process. As a good candidate to overcome this problem, Virtual-Dub is highly recommended since the information loss can be minimized through the streaming process. In this report, we demonstrated how useful VirtualDub works in a high-resolution movie recording. Quantitative comparison of the information quality between the images recorded by each software, WMM and VirtualDub, was carried out based on histogram analysis. As a result, the image recorded by VirtualDub was improved ~13% in brightness and ~122% in contrast compared with the image obtained by WMM at the same imaging condition. Remarkably, the gray gradation (meaning an amount of information) becomes wider up to ~115% than that of the WMM result.
CVD를 이용하여 다결정 및 단결정 Cu 시편에 대한 그래핀의 합성 실험을 수행하였으며, 광학현미경 조직사진과 이미지 분석을 통하여 그래핀의 성장거동과 합성에 대한 특성평가 결과를 제시 하였다. 다결정 Cu 시편의 결정성에 따른 그래핀의 성장에 대한 분석의 결과 그래핀의 성장이 다결정 Cu 시편의 결정에 따라 일정한 방향성을 갖고 성장한다는 것을 알 수 있었으며, 다결정 Cu 시편의 이웃하는 단일 결정 내에서 성장하는 그래핀 형성에 대한 이미지 분석의 결과 단층, 복층, 그리고 3층의 그래핀에 대한 특성 분석이 가능하였다. 또한, (111) 방향을 갖는 단결정 Cu 시편을 이용하여 약 $3mm^2$ 정도의 비교적 넓은 면적을 갖는 고품질의 단일층 단결정 그래핀 합성과 이에 대한 특성평가 결과를 나타내고 있다.
이 논문은 망막 질병을 인지하기 위한 의사결정 지원 시스템을 제안한다. 이 논문은 시스템의 기초로써 스마트 폰 플랫폼과 클라우드 컴퓨팅을 사용한다. 마이크로 렌즈는 사용자의 망막 상태를 인지하기 위해 사용자 망막 이미지를 캡쳐 할 수 있도록 스마트 폰 카메라에 부착되어 있다. 어플리케이션은 컴퓨터에서 생성된 후에 스마트 폰에 설치된다. 이 어플리케이션의 역할은 스마트 폰에 있는 시스템과 클라우드에 있는 시스템 사이를 연결시키는 것으로, 어플리케이션은 분류하기 위해 클라우드 시스템에 망막 이미지를 전송하는 것이다. 이 논문은 분류기로써 OCFE 알고리즘을 사용한다. 망막 이미지는 두 개의 안과학 데이터베이스 DIARETDB1 v2.1과 STARE의 조합을 사용하여 실험하였다. 그리하여 평균 에러율을 12%인 반면에, 이 시스템 평균 정확도는 88%로 나타났다.
요검사는 물리적 성상 검사, 화학적 검사, 현미경 검사 세 가지가 있다. 이 중에서 화학적 요검사는 일반인이 쉽게 접근하는 방법으로 요검사지의 화학반응을 눈으로 표준비색표와 비교하거나 휴대용 요검사기를 별도로 구매하여 검사를 진행한다. 현재는 스마트폰의 보급이 대중화되어 스마트폰을 활용한 요검사 서비스 연구가 높아지고 있다. 요검사 스크리닝 애플리케이션은 스마트폰을 활용한 요검사 서비스 중 하나이다. 그러나 요검사 스크리닝 애플리케이션으로 촬영한 요검사 패드 RGB 값은 조명영향으로 인해 큰 편차가 발생한다. 요검사 패드 RGB 값의 편차는 요검사 판별의 정확도를 떨어뜨린다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰 기반 요검사 스크리닝 애플리케이션으로 촬영한 요검사지를 검사 항목별 요검사 패드로 분류한 후 CNN을 통해 요검사 패드 이미지 판별의 정확도를 높인다. 요검사지는 다양한 배경에서 촬영하여 CNN 이미지를 생성하였으며 ResNet-50 CNN 모델을 사용하여 요검사 판별을 분석하였다.
인공지능 알고리즘을 이용한 유방암의 조기진단에 관련된 연구는 최근들어 활발하게 진행되고 있다. 이는 연구용으로 공개된 초음파 유방 이미지를 활용하여 다양하게 개발되고 있으나, 사용자의 목적에 맞는 처리 속도 및 정확도 등에 다양한 한계점을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 ImageNet에서 학습된 ResNet 모델을 현미경 기반 암세포 이미지에서 활용이 가능한 다단계 전이 학습을 제안하고, 이를 다시 전이 학습하여 초음파 유방암 영상을 양성 및 악성으로 분류하는 실험을 진행하였다. 실험을 위한 영상은 양성과 악성이 포함된 250장의 유방암 초음파 영상과 27,200장의 암 세포주 영상으로 구성되었다. 제안된 다단계 전이 학습 알고리즘은 초음파 유방암 영상을 분류하였을 때 96% 이상의 정확도를 보였으며, 향후 암 세포주 및 실시간 영상처리 등의 추가를 통해 보다 높은 활용도와 정확도를 보일 것으로 기대한다.
암세포와 정상세포를 구분하기 위해서는 H&E(Hematoxylin&Eosin) 염색이 필요하다. 병리 염색은 많은 비용과 시간이 필요하다. 최근 이러한 비용과 시간을 줄이고자 디지털 염색 방법이 소개되고 있다. 본 연구에서는 병리 H&E 염색의 디지털 변환 방법에 대한 새로운 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 알고리즘은 Pair방법이다. 본 방법은 FPM(Fourier Ptychographic Microscopy)으로 촬영된 염색된 Phase 영상과 염색되지 않은 Amplitude 영상을 학습하여 염색된 Amplitude 영상으로 변환한다. 두 번째 알고리즘은 Unpair방법이다. 본 방법은 염색된 형광현미경 영상과 염색되지 않은 형광현미경 영상을 학습하여 모델링하여 디지털 염색을 수행한다. 본 연구에서는 GAN(generative Adversarial Network)를 활용하여 디지털 염색을 진행하였다. 연구 결과 Pair방법과 Unpair방법 모두 우수한 성능의 디지털 염색 결과를 확보하였다.
본 논문에서는 플라이애쉬를 폐기물 매립장 차수재의 건설재료로 활용하기 위한 방안으로 실행한 일련의 실내실험연구결과를 보고한다. 폐기물 매립장 차수재의 투수계수 기준을 만족하기 위한 플라이애쉬와 벤토나이트의 적정 혼합비를 구하였다. 혼합차수재의 투수 메카니즘과 CaO가 차수층의 투수계수에 미치는 영향을 다양한 조건에 대한 투수시험과 X선 회절분석, 전자주사현미경분석, 헬릅 간극측정 법, 확대영상분석기법 등의 미세구조적 접근을 통하여 연구하였다. 벤토나이트의 첨가에 따라 플라이애쉬 혼합차수재의 투수계수는 감소하였다. 이는 주로 벤토나이트의 팽창에 의해 간극이 충진되었기 때문이며, 플라이애쉬-벤토나이트 간 포졸란 반응 및 그 에 따른 투수계수 저감효과는 시험에 사용된 국내 플라이애쉬의 CaO성분이 적고 $SiO_2$ 반응성이 낮아 크지 않은 것으로 나타났다. 혼합차수재에서 구성물질간 화학반응의 효과를 높이려 인위적으로 석회를 첨가하고 시행한 실험결과에 의하면 혼합차수재에서 구성성분간 화학반응성 및 그에 따른 투수계수에 미치는 영향은 구성성분의 외형적 총량보다는 구성성분의 형태와 활성도에 따라 크게 좌우되는 것으로 나타났다.
최근 인공지능 (Artificial Intelligence: AI) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서에 AI 기술을 도입하여 특정 돌발상황을 검지하고 있으나 대부분 고정식 장비 기반으로 돌발상황 검지가 진행되어왔다. 따라서 모든 도로 공간에 대한 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 그러나 영상 센서와 edge-computing 기술 등의 발전으로 이동식 영상정보수집 및 분석 기술이 확산되고 있다. 본 연구는 이러한 이동식 영상 수집 및 분석 장비(커넥티드 차량)의 도입 수준에 따른 돌발상황 검지시간 감소효과를 추정하는 것이 목적이다. 이를 위해 2021년 경부고속도로 수원지사에서 수집된 돌발상황 발생 건수 자료를 활용하였다. 분석 결과 편도 2차로 고속도로는 커넥티드 차량의 보급률(Market Penetration Rate: MPR)이 4% 이상, 편도 3차로 고속도로는 3% 이상이면 돌발상황 검지 시간이 1분 이하로 나타났고, 편도 2차로와 편도 3차로 고속도로에서 MPR이 각각 0.4% 이상, 0.2% 이상이면 한국도로공사에서 발표한 평균 돌발상황 검지시간 보다 감소하는 것으로 나타났다.
광학적 입자열 측정법을 사용하여 공칭크기가 1, 2, 3, 5, 그리고 10$\mu$m인 플로스티렌 표준구의 평균지름을 측정하고 불확도를 분석하였다. 광학적 입자열 측정법이란, 슬라이드 글라스 위에 표준입자를 6각형 구조로 배열시킨 후, 입자열의 길이를 측정하고 이를 입자의 개수로 나누어 평균지름을 구하는 평균지름을 구하는 방법을 말하는데, 본 연구에서는 CCD 카메라와 화상처리를 도입함으로써 기존의 목측에 의한 측정방법보다 정확하고 편리하게 측정할 수 있도록 하였다. 입자열의 현미경 상을 CCD카메아로 얻은 후 소프트웨어 필터를 적용시켜 입자열의 길이를 화면의 픽셀단위로 측정하였으며, 이를 실제 길이로 환산하기 위해, 스템이지 마이크로미터의 현미경 상에 역시 필터를 적용시켜 구한 길이환산계수응 곱하였다. 이 길이를 입자열을 이루는 입자의 개수로 나누고, 공기층에 의한 입자의 찌그러짐 효과를 보정한 결과, 각 입자의 평균지름은 제조 회사의 인증값과 0.7% 이내로 일치하였며, 측정불확도는 1.5% 이내로 얻어졌다.
Purpose: This study evaluated the diagnostic accuracy of the reverse contrast mode in intraoral digital radiography for the detection of proximal dentinal caries, in comparison with the original digital radiographs. Materials and Methods: Eighty extracted premolars with no clinically apparent caries were selected, and digital radiographs of them were taken separately in standard conditions. Four observers examined the original radiographs and the same radiographs in the reverse contrast mode with the goal of identifying proximal dentinal caries. Microscopic sections $5{\mu}m$ in thickness were prepared from the teeth in the mesiodistal direction. Four slides prepared from each sample used as the diagnostic gold standard. The data were analyzed using SPSS (${\alpha}=0.05$). Results: Our results showed that the original radiographs in order to identify proximal dentinal caries had the following values for sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and accuracy, respectively: 72.5%, 90%, 87.2%, 76.5%, and 80.9%. For the reverse contrast mode, however, the corresponding values were 63.1%, 89.4%, 87.1%, 73.5%, and 78.8%, respectively. The sensitivity of original digital radiograph for detecting proximal dentinal caries was significantly higher than that of reverse contrast mode (p<0.05). However, no statistically significant differences were found regarding specificity, positive predictive value, negative predictive value, or accuracy (p>0.05). Conclusion: The sensitivity of the original digital radiograph for detecting proximal dentinal caries was significantly higher than that of the reversed contrast images. However, no statistically significant differences were found between these techniques regarding specificity, positive predictive value, negative predictive value, or accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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