The current companion animal registration system is based on implanting microchip into animal body. Thus, the maintenance cost is high, and it may cause dangerous effect on the animal health. Moreover, it is very inconvenient in utilizing the information. This paper presents a pet registration and information providing system based on QR code for low cost and convenience in field application. The owner can simply register pet information on the web server, print the QR code and attach it to the pet. Any person can scan the QR code by smart phone, identify the information, and call the owner directly.
동물의 체계적인 관리를 위해 동물등록제가 제정되었다. 애완동물을 키우는 주인은 동물등록을 통해 더 큰 책임감을 가지며 공식적인 복지도 제공받게 되었다. 동물등록제가 제공하는 이점 중 하나는 유실 동물 발생 시, 정보 조회를 통해 빠르고 안전하게 주인에게 돌려보내는 시스템을 마련했다는 것이다. 하지만 주인을 찾아주기 위한 정보 조회 과정에서 현행 법령과 상충하는 부분이 발생한다. 이로 인해 제도가 원활하게 동작하지 않게 되었다. 본 논문에서는 스마트 컨트랙트를 통해 등록된 정보를 일부만 배포 및 조회하는 것으로 유실 동물을 찾는 기능을 원활하게 동작할 것을 제안한다. 제안 기법은 정보를 일부만 공개하는 것으로 법령과 상충되는 부분을 제거하며, 정보 접근성을 높여 정보 조회의 가용 인력을 증원한다. 또한 기존 동물등록제와 호환이 되도록 RFID 값을 통해 조회하는 부분은 그대로 사용하며, 스마트 컨트랙트 쿼리를 통해 정보 조회를 하는 것으로 정확한 정보를 빠르게 획득할 수 있도록 한다. 마지막으로 기존 기법이 개선하지 못한 부분과 제안 기법을 비교하여 개선점을 확인한다.
본 연구는 반려견을 양육하는 소비자를 대상으로 동물등록제에 대한 인식을 구체적으로 확인하고, 반려견에 대한 애착양상에 따라 동물등록제에 대한 인식이나 선호가 달라지는지를 분석하였다. 온라인 설문조사를 통해 250부의 자료를 수집하였고, SPSS 24.0을 이용하여 분석을 실시하였다. 연구결과, 소비자가 반려견과의 관계에서 형성하는 애착의 형태는 동반자적 애착과 정서교감 애착으로 확인되었다. 반려견에 대한 애착양상에 따라 소비자는 단순동거형(25.6%), 친밀동반형(30.4%), 강한유대형(44.0%)의 3개 유형으로 분류되었다. 소비자 유형별로 동물등록제 인지여부 및 등록여부와의 관계에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 그리고 소비자 유형에 따라 동물등록제에 대한 인식 및 선호도에 있어 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 본 연구는 실효성 있는 동물등록제 개선 방안에 대한 소비자의 인식 및 선호를 실증하여 소비자 지향적인 동물등록제 발전 방향을 제언한다는 점에서 의의를 가진다.
본 논문에서는 소동물 생체내 실험시 서로 다른 장비에서 획득된 영상의 융합 및 정합을 위한 방법을 제안한다. 마우스의 꼬리 정맥에 $[[^{18}F]FDG$를 주사하여 60분 섭취후 서로 다른 장비에서 동일한 위치의 영상을 획득하기 위하여 아크릴 재질의 소동물 가이드에 기준마크를 설정하고 microPET과 CT 영상을 획득하였다. MicroPET으로 획득된 리스트모드(list-mode) 데이터는 Fourier Rebinning(FRB) 방법을 사용하여 사이노그램(Sinogram)으로 변환 후 4 번의 반복횟수를 가지는 Ordered Subset Expectation Maximization(OSEM) 알고리즘으로 재구성하였다. MicroPET 영상획득후 PET/CT의 CT를 이용하여 CT영상을 획득하였다. MicroPET 영상에서 폐영역을 정확히 찾아내는 어려움이 있어. 해부학적 정보를 제공하는 CT 영상을 이용하여 폐 영역을 구분하였다. 영상 융합을 위한 불일치 부분을 해결하기 위하여 기준마크의 정보와 폐 영역의 정보를 이용하여 회전과 이동정보를 가지는 어파인 (affine) 변환 행렬 구하여 영상 정합에 사용하였다. 이 방법은 정량적 정확성과 영상 해석의 정확성을 개선할 것으로 기대된다.
이동 환경에 적합한 RFID 응용 프로그램들을 실시간으로 운영하기 위해서는 수집 데이터를 실시간으로 가공하여 유용한 정보만을 응용 클라이언트로 전달하는 모바일 단말 전용 RFID 미들웨어가 요구된다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 실시간 데이터 처리 환경을 지원하도록 최적화된 모바일 RFID 미들웨어 응용으로 Pet(애완동물) 관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안된 Pet 관리 시스템은 등록기능, 검색기능, 통신기능, 표출기능을 갖는 모듈들로 구성되었으며, 서버로부터의 정보를 읽어와 표출할 수 있는 기능을 갖는다. 또한 PDA 단말에 캡춰된 Pet 관리시스템의 데이터는SOAP(Simple Object Access Protocol) 응용접근프로토콜을지원하는모바일응용인터페이스를 통해 서버와 다른 클라이언트로 전송할 수 있다.
PET/CT 검사 시 호흡에 따른 움직임은 영상의 인공물과 PET과 CT영상의 정합 오차를 발생시키는 요인으로 작용된다. 크기가 작거나 폐의 기저 부위에 위치한 종양일수록 호흡으로 인한 위치 변위와 왜곡의 정도가 크며 SUV(Standard Uptake Value)와 병소의 부피 측정에 영향을 미치게 된다. 본 연구는 PET/CT 검사 시 엎드린 자세가 호흡에 따른 영상 왜곡의 보정에 유용성이 있는지 알아보고자 한다. 장비는 PET/CT Discovery 600 (GE Healthcare, MI, USA)를 사용하였고, 2018년 5월부터 8월까지 폐 중엽과 하엽에 병소가 확인된 20명을 대상으로 하였다. 바로 누운 자세에서 전신 영상을 획득한 후 동일한 조건으로 엎드린 자세에서 병소 부위의 추가 영상을 획득하였다. 각 영상에서 병소의 SUVmax, SUVmean, 부피를 측정하고 PET과 CT영상에서 병소의 위치 변위를 측정하여 비교 분석하였다. 바로 누운 자세 영상에서 병소의 SUVmax는 $4.72{\pm}2.04$, SUVmean은 $3.10{\pm}1.38$, 부피는 $4.68{\pm}3.20$, 위치 변위는 $4.64{\pm}1.88$로 측정되었고, 엎드린 자세 영상에서 SUVmax는 $5.89{\pm}2.42$, SUVmean은 $3.97{\pm}1.65$, 부피는 $2.13{\pm}1.09$, 위치 변위는 $2.24{\pm}0.84$로 측정되었다. 엎드린 자세 영상의 모든 병소에서 SUVmax, SUVmean이 높게 나타났고, 병소의 부피와 위치 변위는 낮게 측정되었다(p<0.05). 본 연구에서 엎드린 자세의 PET/CT 촬영이 병소의 SUV를 증가시키고 PET과 CT영상의 불일치로 인한 호흡 인공물을 감소 시켜 영상의 질을 향상시킨다는 것을 알 수 있었다. 임상에서 폐 기저부 병소의 불일치를 보정하고 인공물을 줄이기 위한 여러가지 방법 중 경제적이고 효율적인 방법으로 진단에 도움을 줄 것이라 사료된다.
This paper presents the development of specialized software for annotating volume-of-interest on 18F-FDG PET/CT images with the goal of facilitating the studies and diagnosis of head and neck cancer (HNC). To achieve an efficient annotation process, we employed the SE-Norm-Residual Layer-based U-Net model. This model exhibited outstanding proficiency to segment cancerous regions within 18F-FDG PET/CT scans of HNC cases. Manual annotation function was also integrated, allowing researchers and clinicians to validate and refine annotations based on dataset characteristics. Workspace has a display with fusion of both PET and CT images, providing enhance user convenience through simultaneous visualization. The performance of deeplearning model was validated using a Hecktor 2021 dataset, and subsequently developed semi-automatic annotation functionalities. We began by performing image preprocessing including resampling, normalization, and co-registration, followed by an evaluation of the deep learning model performance. This model was integrated into the software, serving as an initial automatic segmentation step. Users can manually refine pre-segmented regions to correct false positives and false negatives. Annotation images are subsequently saved along with their corresponding 18F-FDG PET/CT fusion images, enabling their application across various domains. In this study, we developed a semi-automatic annotation software designed for efficiently generating annotated lesion images, with applications in HNC research and diagnosis. The findings indicated that this software surpasses conventional tools, particularly in the context of HNC-specific annotation with 18F-FDG PET/CT data. Consequently, developed software offers a robust solution for producing annotated datasets, driving advances in the studies and diagnosis of HNC.
최초의 암호화폐인 비트코인과 동시에 등장한 블록체인 기술은 시대를 지나며 발전을 거듭하여 현재는 많은 사람들의 관심을 이끄는 기술이 되었다. 블록체인은 내용을 손쉽게 변경할 수 없는 특징을 지니며 그에 따라 강한 신뢰도를 지니게 된다. 이러한 특징으로 인해 블록체인은 암호화폐 뿐만 아니라 다양한 분야에서 사용되기 시작했다. 우리는 본 특징을 활용하여 블록체인 기반의 애완동물 등록제를 제안한다. 현재 애완동물 산업은 규모가 상당히 거대하며 애완동물은 주인에게 강한 책임이 주어진다. 국내에서는 동물등록제를 통해 동물을 관리하지만 다른 법령과 상충되는 부분 때문에 의미가 퇴색하며 실효성에 이의가 제기되고 있다. 블록체인을 활용한 동물등록제는 부분적으로 공개된 환경에서 정보를 공유하며 분양 등의 사유로 주인이 변경되었을 경우 이를 손쉽게 추적할 수 있는 기반을 제공한다. 따라서 현재 동물등록제의 단점을 크게 해소할 수 있을 것으로 예상되며 다양한 장점을 지니기에 제안하는 바이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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