최근 전 지구적, 혹은 대규모 지역의 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위해 빠르고 편리한 '영상좌표 상호등록'방법이 요구되고 있다. 이러한 '영상좌표 상호등록'은 위성의 센서모델 및 천체력 자료를 이용하는 엄밀 모델식을 이용하는 방법과 기 존재하는 기준 영상(Reference image)을 사용하거나 혹은 수치지도를 사용하는 경험적 방법의 두 가지로 분류할 수 있다. '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해서 저자는 '사전검수 영역기반정합법'(Pre-qualified area matching)을 사용하였다. 이는 Canny 연산자를 이용한 경계추출법, 교차상관계수를 사용한 영역기반정합법(Area based matching), t-분포를 이용하여 95%의 신뢰구간 내에서 과대오차 소거법을 적용한 방법이다. 이러한 사전검수(Pre-qualification) 과정을 통해 연산시간을 현저히 단축시켰고, '영상좌표 상호등록'의 정확도 역시 향상됨을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 사용하여 프로그램을 작성하고, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.435 영상소, 정합점은 평균 25,573개로 나타났다. 연산 시간은 3.0GHz 1Gb RAM 사양의 컴퓨터에서 평균 약 4.2분으로 나타났다.
선박의 안전운항을 도모하기 위한 필수적 요소 중 하나인 복원성 확보에 대한 항해사의 해기지식은 선박의 대형화 및 자율운항선박 출현 등 선박 기술의 진보와 더불어 향상되고 개선되어야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 항해사를 대상으로 복원성에 관한 설문조사를 수행하였고, 일반적 특성을 이용하여 경험적 인지도를 통계분석하였다. 분석 결과, 복원성 기준의 이해도에서 상위직급에서는 높은 이해도를 갖고 있었으며, 특정 선종에 대한 특별 기준에 대한 이해는 부족한 것으로 나타났다. 전체 응답자의 87.6%가 복원성 평가의 수단으로 Loading computer를 활용하고 있었다. 현장에서 복원성 평가 방법으로 GM 활용이 평균 3.891/5.000점으로 가장 높았으며, 주로 GM과 복원성 기준으로 복원성 확보여부를 판단하였다. 복원성 부족 시, 항해사는 주로 평형수 보충을 통하여 개선하였으며, 소각도 타각 사용으로 안전을 확보하는 운항적 경향도 있었다. 본 연구 결과는 선박 복원성에 대한 항해사의 경험적 인지도를 평가함으로써, 향후 운항자 중심의 복원성에 관한 교육 개선 및 연구에 중요한 자료로 활용하고자 한다.
전파자원은 4차 산업혁명 시대의 기술혁신을 선도하는 ICT의 핵심기반으로 경제적 가치와 활용도는 급속히 증가하고 있다. 본 연구에서는 국가의 유한자원인 전파를 이용하여 정보를 전달하는 무선국의 확산추세를 인식하고 변화하는 전파기술과 이용환경의 변화에 맞는 무선국 관리제도 개선방안 도출을 목적으로 한다. 특히, 무선국 주파수면허제 도입과 함께 무선국 준공검사를 자기적합성선언으로의 개편을 검토하는 정부계획에 기반하여 제도의 세부시행 절차와 방법을 제안하였다. 자기적합확인제도는 무선국 운용능력을 보유한 것으로 인정되는 이동통신 사업자에게 전파 혼간섭 관리의 자율성과 책임을 부여하는 정책으로 기술규제인 무선국검사 기능을 정부와 민간과 효율적으로 분산한 점에 의미가 크다. 본 연구는 전파관리제도상 사업자에 대한 자율권 부여와 책임의 명확화를 위한 규제개선 정책을 제공하는데 의의를 가진다.
최근 디지털 치의학이 발달함에 따라 진료실 기반의 구내스캔과 computer-aided design/computer-aided manufacturing (CAD-CAM)을 이용한 완전 디지털 방식의 의치 제작이 증가하는 추세이다. 디지털 방식의 제작은 진료실과 기공실에서의 과정을 간소화하고 디지털 데이터를 보완할 수 있는 장점이 있다. 본 증례는 임플란트 식립이 불가하거나 지연되는 전치부 결손 환자에서 완전 디지털 제작 방식을 이용한 임시 가철성 의치의 수복 증례이다. 인공치와 의치상을 각각 디자인하고 프린팅하여 접착하는 방법과 인공치와 의치상을 일체형으로 디자인하고 프린팅하여 제작하는 두 가지 방법으로 임시 가철성 의치를 제작하고 구강 내 시적하였다. 발치 된 상태의 구내스캔, 임시 가철성 보철물을 구강 내에 장착 후의 구내 스캔과 보철물 자체의 스캔을 이용하는 삼중 스캔 기법으로 의치 적합도를 비교하였고, 두 가지 방법 모두에서 양호한 적합도를 보였다. 진료실 기반의 완전 디지털 방식을 이용하여 간소화된 과정으로 환자와 술자 모두 만족하는 결과를 얻었기에 본 증례를 보고하는 바이다.
본 논문에서는 장편의 드라마나 영화에서 스토리 기반의 축약된 요약본을 자동으로 제작하기 위한 방법을 제안한다. 촬영 단계에서 황금분할을 고려한 공간감 있는 프레임 구성과 내용 전달 차원에서 시청자들의 시선을 집중시키기 위한 관심 대상에 대한 초점을 기본 전제로 했다. 이에 적정한 프레임들을 추출하기 위한 방법을 고려하기 위해서 기존의 씬(scene) 및 숏(shot) 검출에 대한 연구, 초점과 관련된 블러 정도를 파악하는 연구들에서 활용되었던 요소 기술들을 활용했다. 유튜브에서 공유되는 영상을 프레임 단위로 변환한 후 프레임별로 특징을 추출하기 위한 영역으로 프레임 전체 영역과 3개의 부분 영역으로 구분했고, 해당 영역별로 각각 라플라시안 연산자와 FFT를 적용한 결과들을 비교하여 상대적으로 일관성 있고 강건한 FFT를 선택했다. 프레임 전체에 대한 계산값과 3개 영역의 계산값들을 비교하여 상대적으로 선명한 영역을 확인할 수 있는 조건을 기반으로 대상 프레임을 선별했다. 이렇게 선별된 결과를 토대로 숏 내에서 프레임들의 연속성을 확보하기 위해 오프라인 변화점 탐지기법을 적용한 결과와 접목시켜 최종 프레임들을 추출했고, 이를 기반으로 편집결정리스트를 구성하였으며, F1-스코어 75.9%를 갖는 62.77%로 축약된 요약본을 제작했다.
국제항로표지협회(IALA)는 선박의 안전하고 효율적인 운항을 위해 2016년에 선박교통관제서비스(VTS) 운영을 위한 VTS 매뉴얼 권고지침을 제시하였으며, 한국해양경찰청(KCG)은 IALA VTS 매뉴얼 및 VTS 관제사의 교육훈련 지침에 근거하여 2022년까지 전국 항만 및 연안 수역에 총 19개의 VTS 센터를 설치·운영하고 있다. 또한, IALA는 효율적인 e-Navigation 시스템 서비스와 관제 당국의 안전하고 효율적인 VTS 서비스 지원을 위해 2011년에 VTS 간 데이터 교환 표준인 Inter-VTS Exchange Format(IVEF) 서비스권고안(V-145)을 제시했다. IVEF 서비스는 선박 정보교환을 위한 공통 프레임워크로 일곱 개의 기본 IVEF 서비스(BISs) 모델을 제시하고 있으며, VTS 서비스 제공자는 IVEF 표준을 이용하여 공동 운항구역에 대한 VTS 정보공유를 통해 보다 안전하고 효율적인 VTS 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 KCG에서 수행하고 있는 클라우드 기반 VTS 통합 플랫폼 및 개발 서비스를 BISs의 데이터 모델, 상호작용 모델, 인터페이스 모델에 근거하여 제시했다. 또한, IVEF 서비스 구현을 위한 클라우드 VTS 통합 플랫폼 테스트 베드를 구축하고, IVEF 서비스의 주요 기능을 구현한 결과를 보였다.
지역난방사업자가 운영하는 열수송관의 효율적인 유지관리를 위해 사업자가 구축한 설비이력 및 파손이력 데이터를 활용하여 파손발생과 연관성을 가지는 주요 독립변수를 확인한 후, 파손빈도와의 상관관계를 분석하고, 파손빈도 추정을 위한 기본모델을 도출하였다. 국내외 지역난방사업자가 기존에 활용 중인 사용기간 기반의 추정 모델과의 연관성을 고려하여 사용기간 뿐만 아니라 관경, 매설깊이, 감시시스템 절연레벨 등 연속형 변수와 파손빈도의 상관성이 가장 높은 독립변수로 단순회귀분석 기본모델을 제시하였으며, 나머지 독립변수는 기본모델을 수정, 보완하는 인자로 반영하였다. 분석 결과 기존 연구사례와 마찬가지로 사용기간과 파손빈도간 분석 모델의 적합성과 두 변수간 상관성이 가장 높은 것으로 확인되어 기본모델로 활용 가능하다. 관경, 매설깊이, 감시시스템 절연레벨 정보 역시 파손빈도와의 상관성이 확인되어 기본모델을 보완하기 위한 인자로 활용 가능하다.
조절성 교합기에 모형을 부착하기 위하여 안궁이전이 필요하다. 아날로그 안궁이전에서는 장비의 정확도와 작업자의 숙련도가 모형 부착 결과에 영향을 미칠 가능성이 있다. 더불어 편차가 큰 방법으로 부착된 작업 모형에서는 정확한 치과 보철물의 제작이 어려우므로, 아날로그 안궁이전으로 부착된 작업 모형의 위치 편차를 파악하는 것이 중요하다. 본 증례에서는 아날로그 안궁이전으로 부착된 상악 모형의 위치와 cone beam computed tomography 데이터를 기반으로 위치된 상악 모형의 위치를 거리 편차와 교합 평면의 각도 편차를 평가하였다. 이를 토대로 아날로그 안궁이전으로 부착된 상악 모형의 편차를 보고하였다. 아날로그 안궁이전 방법은 3 - 16 mm의 선형 편차와 5 - 7도의 교합평면 각도 편차를 가지는 상악 모형의 부착 결과를 나타내었다. 아날로그 안궁이전은 환자별로 위치 편차가 다를 수 있음을 확인했으며, 치과 보철물 제작에서의 부정확성을 초래할 가능성이 있다. 이러한 결과는 임상에서 아날로그 안궁이전 방법이 상악 모형을 부착하는 과정에서 큰 편차가 있을 수 있음을 나타내었기에 이를 보고하는 바이다.
본 논문에서는 초음파 신호의 2차원 역추적 방법을 제안한다. 초음파 센서는 송수신 장치를 서로 쌍으로 이용하여 거리 측정 및 실내 위치 추적에 많은 연구가 되어 산업 분야에 쓰이고 있는 보편적인 기술이다. 본 논문에서는 초음파 신호를 수신기만 활용하여 임의의 초음파 송신 장치들의 신호원을 2차원 평면상으로 추적하는 방법을 제안한다. 초음파 신호를 추적하기 위해 수신기는 최소 3개를 이루어 신호를 수신한다. 3개의 수신기는 각각의 초음파 수신음의 도달 시간차를(Time Difference of Arrival, TDOA) 이용하여 방향 및 거리를 연산할 수 있다. 기존 초음파를 이용한 신호원 추적 방법은 송수신기가 쌍으로 이루어지거나 센서마다 독립적으로 설치가 되어야 하기 때문에 장치들의 시간 동기화가 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 초음파 수신기의 거리를 최소화하여 설치고 하나의 장치로 구성한다. 하나의 장치로 설치된 센서는 하나의 연산기로 처리하기에 시간 동기화 문제를 해결할 수 있다. 시간차 정확도를 올리기 위해 시간 분해능이 높은 고속 32비트 타이머를 사용하여 거리 및 방향을 빠르게 연산 및 추적할 수 있다.
Nam gyu Kang;Young Joo Suh;Kyunghwa Han;Young Jin Kim;Byoung Wook Choi
Korean Journal of Radiology
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제22권3호
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pp.334-343
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2021
Objective: We aimed to develop a prediction model for diagnosing severe aortic stenosis (AS) using computed tomography (CT) radiomics features of aortic valve calcium (AVC) and machine learning (ML) algorithms. Materials and Methods: We retrospectively enrolled 408 patients who underwent cardiac CT between March 2010 and August 2017 and had echocardiographic examinations (240 patients with severe AS on echocardiography [the severe AS group] and 168 patients without severe AS [the non-severe AS group]). Data were divided into a training set (312 patients) and a validation set (96 patients). Using non-contrast-enhanced cardiac CT scans, AVC was segmented, and 128 radiomics features for AVC were extracted. After feature selection was performed with three ML algorithms (least absolute shrinkage and selection operator [LASSO], random forests [RFs], and eXtreme Gradient Boosting [XGBoost]), model classifiers for diagnosing severe AS on echocardiography were developed in combination with three different model classifier methods (logistic regression, RF, and XGBoost). The performance (c-index) of each radiomics prediction model was compared with predictions based on AVC volume and score. Results: The radiomics scores derived from LASSO were significantly different between the severe AS and non-severe AS groups in the validation set (median, 1.563 vs. 0.197, respectively, p < 0.001). A radiomics prediction model based on feature selection by LASSO + model classifier by XGBoost showed the highest c-index of 0.921 (95% confidence interval [CI], 0.869-0.973) in the validation set. Compared to prediction models based on AVC volume and score (c-indexes of 0.894 [95% CI, 0.815-0.948] and 0.899 [95% CI, 0.820-0.951], respectively), eight and three of the nine radiomics prediction models showed higher discrimination abilities for severe AS. However, the differences were not statistically significant (p > 0.05 for all). Conclusion: Models based on the radiomics features of AVC and ML algorithms may perform well for diagnosing severe AS, but the added value compared to AVC volume and score should be investigated further.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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