정확하고 신뢰성 있는 실시간 교통자료의 수집은 다양한 교통운영관리 전략의 구현 및 교통정보제공을 위한 필수요소이다. 본 연구에서는 보다 seamless한 고급 교통정보가공을 위해 차량 간 무선통신기술(Vehicle-To-Vehicle Communication; V2V)을 활용한 새로운 교통정보수집체계를 제안하였다. GPS를 이용하여 개별차량의 주행궤적을 추출하고 V2V를 이용한 교통정보수집 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 교통정보수집체계의 기술적 요구사항분석을 위해 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 평가체계를 개발하였다. 미시적 교통시뮬레이터 AIMSUN으로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하고, 이를 이용한 구간통행시간 산출기법을 몬테카를로 시뮬레이션 기반 평가체계에 결합하여 기술적 요구사항을 도출하였다. 구간통행시간 정확도에 영향을 미치는 요인으로서 V2V 및 개별차량 주행궤적 추출이 가능한 equipped vehicle의 market penetration rate, V2V 통신반경, 통행시간 산출주기를 분석하였다. 또한, 제안된 시스템의 기술적 타당성 확인을 위해 prototypical implementation을 수행하였다. 본 연구의 결과물은 보다 seamless하고 정확한 교통정보가공을 위한 차세대 수집시스템 개발 및 구현을 위한 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 환자와 같은 특정 객체의 움직임을 감지하고 추적하기 위한 효율적인 영상처리 시스템을 제안한다. 이진화된 차 영상에서 객체의 윤곽선추출을 위하여 기존 알고리즘대비 대비 정밀한 감지가 가능하고 혼성모드설계에 용이한 세선화 알고리즘을 적용하여 영역을 추출한다. 연산량이 많은 이진화와 세선화 단계를 RTL(Register Transfer Level) 기반으로 설계하여 논리회로 합성을 거쳐 최적화된 하드웨어 블록으로 대체된다. 설계된 이진화 및 세선화 블록은 표준 180n CMOS 라이브러리를 이용하여 논리회로로 합성한 후 시뮬레이션을 통하여 동작을 검증하였다. 소프트웨어기반의 성능비교를 위해 32bit FPGA 임베디드시스템 환경에서 640 × 360 해상도의 샘플 영상을 적용하여 이진 및 세선화 연산에 대한 성능분석도 실시하였다. 검증결과 혼성모드 설계가 이전의 소프트웨어로만 이루어지는 처리속도에서 이진 및 세선화 단계에서 93.8% 향상될 수 있음을 확인하였다. 제안된 객체인식을 위한 혼성모드 시스템은 인공지능 네트워크가 적용되지 않는 엣지 컴퓨팅 환경에서도 환자의 움직임을 효율적으로 감시할 수 있을 것으로 기대된다.
목적: 호흡동기치료, 호흡조절 방사선치료 등 호흡에 관련된 치료법의 연구를 위해 열전쌍마스크(Respiration Monitoring Mask: ReMM)를 이용한 호흡모사팬톰을 개발하였다. 대상 및 방법: 호흡신호에 따라 실시간으로 움직이는 호흡모사팬톰을 제작하였다. 열전쌍으로 환자의 호흡을 측정하고, 측정된 호흡 신호와 장기의 움직임을 비교 분석하여 팬톰의 성능을 평가하였다. 환자의 호흡 측정에는 본 원에서 개발한 ReMM을 사용하였으며, 호흡모사팬톰의 운동은 $RPM^{(R)}$(Real-time Position Management, Varian, USA)으로 측정하였다. 횡격막 부위의 장기 운동을 확인하기 위하여 X-선 투시기를 사용하였다. 결과: X-선 투시영상과 $RPM^{(R)}$으로 관찰한 장기의 움직임을 ReMM으로 측정한 호흡 신호와 비교했을 경우, 각각 표준편차 9.68% 및 8.53% 이내에서 일치하였다. 호흡 신호에 따른 팬톰 운동의 오차는 호흡진폭에 대하여 표준편차 8.52%이내에서 일치하였다. 결론: ReMM은 환자가 호흡을 하는데 불편함이 없었고, 열전쌍에서 발생되는 호흡 신호를 이용한 호흡모사 팬톰은 장기의 운동을 실시간으로 잘 모사하였다. 호흡모사전통은 호흡동기치료 등 다양한 치료법의 평가에 응용할 수 있을 것으로 기대한다.
인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.
최근 디지털 영상장비 개발 기술의 발전으로 인하여 중재 시술이 일반화되고 있다. 중재 영상시술은 미세한 카테터와 가이드와이어를 체내에 삽입하고 시술하는 기술적 특성으로 인하여, 시술의 효과와 안전성을 높이기위해서는 엑스선영상의 고화질이어야 한다. 이로인하여 방사선 피폭량이 증가하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 엑스선 디텍터의 성능을 개선하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 또한, 혈관 조영술을 기반으로 한 중재시술은 참조 영상 처리와 3D 의료 영상처리 기술이 요구된다. 본 논문에서는 중재시술을 지원하기 위한 가이드 시스템을 제안하고자 한다. 뇌혈관질환의 중재시술에 기존 혈관조형검사기반의 2D 의료영상이 갖고 있는 문제점을 해결하고, 중재시술 도구인 카테터와 가이드와이어의 목표 병변까지 실시간 위치 추적과 최적의 경로를 안내 해주고자 한다. 이를 위한 전체 시스템은 의료영상 획득부와 영상처리부 그리고 디스플레이 디바이스부로 구성하였다. 그리고 제안한 시스템에서 제공하는 가이드서비스의 실험환경은 브레인 팬텀(Complete intracranial model with aneurysms, ref H+N-S-A-010)을 엑스선으로 촬영하면서 실험하였다. 그리고 참조 영상을 생성하기 위해서 라프라시안 알고리즘 기반의 뇌혈관 모델링과 DICOM에서 추출한 이미지 처리를 위해 Volume ray casting 기법을 적용하였다. 그리고 카테터와 가이드와이어의 위치추적과 경로 제공을 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하였다. 끝으로 제안한 시스템에서 제공하는 카테터와 가이드와이어의 위치추적 수행결과를 보인다. 제안한 시스템은 향후 중재시술에 유용한 안내 서비스를 제공할 것으로 기대하고 있다.
미시교통류의 한 연구분야인 차량추종이론은 1950년대에 처음으로 제시되었고 1960년대에 활발히 진행되다가 자료수집의 한계로 인해 연구가 부진하다가 위성을 이용한 차량의 위치추적 기술의 발달과 컴퓨터의 이용이 보편화되면서 다시 활기를 띠고 있다. 최근에는 GPS(global positioning systems)의 수신자료를 이용한 연구가 많이 수행되고 있다. GPS 기술이 교통에 도입되면서 차량의 위치에 대한 실시간 추적이 가능하게 되었다. 위치정보는 시간상으로 연속적일 뿐만 아니라, 여러 대의 차량의 연속주행에 대해서도 동시 측정이 가능하다. 본 연구는 현실자료를 기반으로 한 국내 교통류에 적합한 차량추종모델 파리미터를 정산하기 위하여 수집장치로서 DGPS의 활용 가능성을 타진하는 실험을 반복 수행하였고, DGPS를 활용한 분석 프로세스를 정립하고, 오차에 관한 현장조사를 수행하며, DGPS 수신자료의 활용성을 판단하여 추가조사를 통하여 제한적이긴 하나 차량추종모델의 파라미터를 정산한 후 이 값을 기존 연구결과와 비교해 보는 과정으로 구성되었다. 또한 최근 미시적 시뮬레이션의 도입이 광범위하게 이루어지고 있고. 시뮬레이션에는 차량추종모델이 적용 되어있다. 파라미터 정산의 어려움으로 인해 외국의 Default 값을 수정 없이 사용하고 있는데 국내 운전행태가 외국의 경우와 다르므로 Default값을 사용하는 것은 분석의 문제 가능성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 현장실험을 통해 수집된 DGPS 수신자료를 이용하여 제한적이나마 PARAMICS의 차량추종모델의 파라미터를 정산하는 것으로 현실에 맞는 파라미터 정산치 가능성을 판단하였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 홈 네트워킹 환경에서 사용자의 위치 이동을 실시간 추적하고 가정 내 주거 활동의 편의를 제공하는 정보가전기기들을 제어할 수 있는 능동형 홈 서비스 시스템을 제안한다. 본 시스템은 다계층의 분산시스템 환경으로 구성된다. 즉, 물리 센서와 정보가전기기 등이 존재하는 물리층과 유/무선 지원 인터넷/인트라넷 통신 플랫폼을 포함하는 시스템층, 그리고 물리적 장치들로부터 시스템층을 통해 들어오는 정보를 처리하는 응용층으로 구성되며 실 생활 공간 및 시간을 응용 시뮬레이션 환경으로 반영시킨다. 능동형 홈 서비스 시스템의 개발 목적은 실버아파트에서 독거노인의 위치기반 건강관리 정보 서비스 및 아파트 내 정보가전기기들의 맞춤형 제어를 제공하기 위함이다. 이와 같은 시스템을 구축하기 위해서는 홈 네트워크 내에서 사용자의 이동 위치를 파악하는 실시간 위치추적 기술과 정보가전기기들의 동작을 실시간 제어하기 위한 기술이 요구된다. 제안한 시스템에서는 UC at Irine의 DREAM Lab.에서 개발한 TMO(Time-triggered Message -triggered Objecl) 스킴을 적용하여 각 물리 센서와 정보가전기기들을 응용의 구성요소로 개발했다. 이를 통해 가정 내에 이동하는 TMO로 매핑된 이동객체를 추적하고 또한 홍 네트워크로 연결된 정보가전기기들을 정보가전 TMO 동작객체로 매핑하여 이들 사이의 능동적인 상호동작을 통해 맞춤형 서비스 및 실시간 제어가 가능하도록 했다. 마지막으로, 실시간 위치추적 및 정보가전제어 응용 시뮬레이션을 통해 능동형 홈 서비스 시스템을 구성하는 개별 동작객체들의 기능성과 수행성을 검증했다.황에 대하여 소개한다.이스는 실험정보가 저장된 데이터베이스, 분석결과가 저장된 데이터베이스, 그리고 유전자 정보 탐색을 위한 데이터베이스로 분류해 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 하였다. 본 시스템은 LiNUX를 운영체계로 하고 데이터베이스는 MYSQL로 하여 JSP, Perl. 통계처리 언어인 R로 구현되었다.프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\
집단감시 디지털 시스템(Group Digital Surveillance System for Fishery Safety and Security, GDSS-F2S)은 대단위 양식장에 침입하는 도적을 방어하기 위하여 물체 식별정보와 물체 추적정보를 제공하는 시스템이다. 그러나 GDSS-F2S에서 제공하는 이러한 두 가지 정보는 도적행위를 입증할 수 있는 법적 증거 자료로 미흡하다. 그래서 양식장의 지형을 고려한 도적행위의 유효한 대응책을 검토한 후, 하나의 해결방안으로 물체의 영상정보를 고려하였다. 앙식장을 침입하는 물체의 실시간 영상을 획득하기 위하여 0.0001 룩스(Lux)의 초저조도 CCD 카메라와 부가장치를 이용한 영상 획득 시스템을 구축하였다. 영상 획득 시스템을 부가한 GDSS-F2S의 현장실험 결과, 차량의 번호판과 외관, 사람의 행동과 특징 등을 주간은 물론 야간에도 선명하게 획득할 수 있었다. 따라서 영상획득 시스템을 부가하여 개선한 GDSS-F2S는 도적행위에 대한 충분한 법적 증거 제공이 가능하였다.
최근 각광받고 있는 공간정보 기술인 GIS와 위치정보를 실시간으로 서비스하는 범세계 위치결정시스템인 GPS(global positioning system)를 활용함으로써 지표의 지형지물 및 정확한 현장 상황 파악뿐 만아니라 실시간 물체 이동상황과 이들의 위치정보 파악이 신속하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이런 최신의 GIS와 GPS 기술을 바탕으로 신속하고 효과적으로 대형 산불을 진화할 수 있는 클라이언트/서버 중심의 산불진화 헬리콥터 관리시스템을 구축하였다. 특히 GIS를 이용하여 산불진화 환경을 손쉽게 파악할 수 있도록 123여 정도의 주제도를 공간 DB로 구축하고 여러가지 속성자료와 관련 데이터를 DB화하였다. 아울러 GPS와 기존의 무선통신시스템을 통합하여 원거리에 위치한 산불진화업무 관리자에게 진화헬기나 차량 및 인력의 이동상황이 실시간으로 파악 가능되도록 하여 효과적으로 산불진화장비를 배치하고 관리하도록 하였다. 본 시스템을 통하여 산불진화 환경정보를 신속하고 정확하게 획득하고 산불진화 장비를 과학적이고 효과적으로 전진배치 및 관리함으로써 향후 대형산불에 적극적으로 대처할 수 있을 뿐만 아니라 피해상황을 최소화하고 진화업무의 효율성을 극대화할 수 있으리라 사료된다.
방사선치료 중 내부 장기의 움직임을 확인하고 이를 보정하는 것은 움직이는 종양에 정확히 방사선을 조사하는데 매우 중요한 역할을 한다. 실제 치료 중 획득한 연속촬영 전자조사 문(cine EPID) 영상을 이용해 치료 중 내부 장기 움직임을 추적하는 오프라인 기반 분석 시스템(IMVS, Internal-organ Motion Verification System using cine EPID)을 개발하였고 모형을 이용하여 개발된 시스템의 정확도와 유용성을 평가했다. IMVS는 cine EPID영상을 이용한 내부 장기 움직임 추적을 위해 내부 표지자를 이용한 유형 정합 알고리즘을 이용했다. 시스템의 성능평가를 위해 폐와 폐 종양을 묘사한 인체 모형과 이를 상하(SI, superior-inferior)방향으로 직선 운동시키는 구동 장치와 제어 프로그램을 고안했다. 모형을 4초 주기로 2 cm 직선 운동 시키면서 10 MV X선으로 3.3 fps, 6.6 fps속도로 cine EPID 영상($1,024{\times}768$ 해상도)를 획득했다. 획득된 cine EPID 영상은 IMVS를 이용하여 표적의 움직임을 추적하고 기존 외부 표지자를 이용한 비디오 영상 기반 추적시스템(RPM, Real-time Position Management, Varian, USA)으로부터 얻은 결과와 비교했다. 정량적 평가를 위해 두 시스템으로부터 움직임의 평균 주기(Peak-To-Peak), 진폭과 패턴(RMS, Root Mean Square)을 측정하여 비교했다. RPM과 IMVS로 측정한 폐 종양 모형의 움직임 주기는 각각 $3.95{\pm}0.02$ (RPM), $3.98{\pm}0.11$ (IMVS 3.3 fps), $4.005{\pm}0.001$ (IMVS 6.6 fps) 초로 실제움직임 주기인 4초와 잘 일치했다. IMVS로 획득한 모형 내부장기의 평균 움직임 진폭은 3.3 fps에서 $1.85{\pm}0.02$ cm, 6.6 fps에서 $1.94{\pm}0.02$ cm으로 실제 진폭 2 cm에 비해 각각 0.15 cm (오차 7.5%) 및 0.06 cm (오차 3%)의 차를 보였다. 움직임 신호의 일치성 평가를 위해 측정한 RMS는 0.1044 (IMVS 3.3 fps), 0.0480 (IMVS 6.6 fps)로 계획된 신호와 잘 일치 했다. cine EPID 영상을 이용하여 내부 표지자의 움직임을 추적하는 IMVS는 모형 실험에서 내부 장기의 움직임을 3% 오차 내에서 확인 가능했다. IMVS는 치료 중 내부장기 움직임을 측정하고 이를 사차원 방사선 치료계획과 비교하여 오차를 보정하는데 기여할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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