Whole body bone scan is the most frequently performed nuclear medicine imaging to evaluate bone metastasis in cancer patients. We evaluated the performance of a VGG16-based transfer learning classifier for bone scan images in which metastatic bone lesion was present. A total of 1,000 bone scans in 1,000 cancer patients (500 patients with bone metastasis, 500 patients without bone metastasis) were evaluated. Bone scans were labeled with abnormal/normal for bone metastasis using medical reports and image review. Subsequently, gradient-weighted class activation maps (Grad-CAMs) were generated for explainable AI. The proposed model showed AUROC 0.96 and F1-Score 0.90, indicating that it outperforms to VGG16, ResNet50, Xception, DenseNet121 and InceptionV3. Grad-CAM visualized that the proposed model focuses on hot uptakes, which are indicating active bone lesions, for classification of whole body bone scan images with bone metastases.
본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.
There are many discourses about 'religion and women,' but it is no exaggeration to say that there is none about 'religion and men.' This is because the existing religions have been male-centric and have produced legions of male-dominated cultures. In Catholic Church, even today, only men can become the Pope, and women are not allowed to enter priesthood. Meanwhile, in the Islamic cultural areas, the reality is that women are being victimized by men who do not recognize the bad habits such as honor killings, or honor crimes. It is certain that gender discrimination in religious and cultural areas cannot be overlooked. This study focuses on the understanding of women in the thought of Daesoonjinrihoe(大巡眞理會), that is, the Daesoon Thought, which claims to advocate world peace. Daesoonjinrihoe is understood as a thought which tries to overcome gender discrimination prevalent in the existing religions and presents the vision of a new religion which aims to realize a new world of peace by drawing a distinction between the Former Heaven and the Latter Heaven. This study examines the understanding of women by looking at the tenet of Daesoonjinrihoe that consists of 'YeumYangHapDeok(陰陽合德), SinInJoHwa(神人調化), HaeWon-SangSaeng(解冤相生), DoTongJinGyeong(道通眞境).' The tenet is thought of as the basis of creed on which the understanding of women by the Daesoon Thought can be grasped as it basically contains the essence of teaching of the order. In the Daesoon Thought, women have the same status as men; women can become holy and dignified beings by engaging in independent, active, and autonomous spiritual exercises, and serve as a driving force for the realization of the ideal world. This understanding of women by the Daesoon Thought contains the idea of peace which can turn 'the culture of discrimination' into 'the culture of equality,' and 'the culture of life destruction' into 'the culture of life care.'
롯데쇼핑은 롯데백화점에서 출발하였다. 롯데쇼핑주식회사를 출범하면서 1979년 국내 최대 백화점을 개점하였고, 지속적인 점포 개설 및 타 기업 인수합병을 통하여 규모를 확대하였다. 현재 백화점, 마트, 영화관, 쇼핑몰, 슈퍼마켓을 비롯하여 롯데홈쇼핑, 롯데닷컴 등 TV 홈쇼핑, 온라인 쇼핑 등 다양한 오프라인 및 온라인 소매업 분야에서 사업을 운영하고 있다. 롯데쇼핑이 소속되어 있는 롯데그룹은 글로벌그룹 도약의 목표를 가지고 있다. 2009년 2018 아시아 TOP 10 글로벌 그룹이라는 비전을 선포하고 이를 실천하기 위하여 노력하고 있다. 롯데쇼핑은 글로벌 그룹 도약이라는 비전 달성을 위한 그룹 전체의 성장전략을 실천하기 위하여 적극적인 기업 인수합병 및 다양한 마케팅전략을 수립하여 실행에 옮기고 있다. 다음에서는 롯데쇼핑 현황을 간략하게 살펴본 후에 롯데쇼핑의 핵심적인 마케팅 전략인 "복합화 및 다채널화"와 "해외시장 진출 전략", 그리고 이를 뒷받침하기 위한 기본적 인프라 구축과 인재양성을 위한 "교육시스템"에 대하여 분석하기로 한다.
This paper proposes a fusion imaging-based coating-defect classification method for steel structures that uses zero-shot learning. In the proposed method, a halogen lamp generates heat energy on the coating surface of a steel structure, and the resulting heat responses are measured by an infrared (IR) camera, while photos of the coating surface are captured by a charge-coupled device (CCD) camera. The measured heat responses and visual images are then analyzed using zero-shot learning to classify the coating defects, and the estimated coating defects are visualized throughout the inspection surface of the steel structure. In contrast to older approaches to coating-defect classification that relied on visual inspection and were limited to surface defects, and older artificial neural network (ANN)-based methods that required large amounts of data for training and validation, the proposed method accurately classifies both internal and external defects and can classify coating defects for unobserved classes that are not included in the training. Additionally, the proposed model easily learns about additional classifying conditions, making it simple to add classes for problems of interest and field application. Based on the results of validation via field testing, the defect-type classification performance is improved 22.7% of accuracy by fusing visual and thermal imaging compared to using only a visual dataset. Furthermore, the classification accuracy of the proposed method on a test dataset with only trained classes is validated to be 100%. With word-embedding vectors for the labels of untrained classes, the classification accuracy of the proposed method is 86.4%.
목적 : 환자의 치료에 있어서 정확한 장비의 설치와 성능 평가는 치료의 질을 향상시키는데 중요한 요소라고 할 수 있으며 사용자가 장비의 특성과 사용 방법을 숙달하고 업무를 수행하는 것이 매우 중요하다고 생각한다. 그러므로 방사선 치료기를 설치하고 방사선 치료를 하기 전에 사용자가 직접 장비의 설치와 성능 평가에 참여하고 특성을 파악하여 이해하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 CAP의 과정과 성능 평가결과를 소개하고자 한다. 대상 및 방법 : 선형가속기 21EX(varian, USA)를 대상으로 설치 시부터 성능 검사까지 전 과정을 평가하였고 성능평가는 크게 radiation survey, mechanical test, radiation isocenter test, beam performance, dosimetry, enhanced dynamic wedge로 구분하여 X-omat film(kodark), 선량 측정 장비(multidata, densitometer, electrometa)를 이용하여 실시하였다. 또한 선형가속기에 부착된 MLC(millenium, 120leaf)와 EPID(portal vision)의 성능 평가는 별도로 실시하였다. 결과 : Survey meter를 이용하여 측정한 leakage는 허용 범위 이하의 선량이 검출되었고 mechanical test에서 collimator, gantey, couch rotation은 1mm 이하였고 육안으로 평가한 angle은 digital이 ${\pm}1^{\circ}$이내에 mechanical은 ${\pm}5^{\circ}$이내였다. 또한 light field와 cross-hair의 직선성 검사도 1mm이내로 평가되었다. (A)symmetrical jaw field는 upper/lower 모두 ${\pm}0.5mm$이내였다. X-omat film을 이용한 radiation isocenter test는 1mm 이하였고 light field와 radiation field 의 일치성 검사는 ${\pm}1mm$ 이내였으며 선량 측정 장비를 이용하여 측정한 $\%DD$는 photon energy는 모두 ${\pm}1\%$ 이내로 electron energy는 $90\%,\;80\%,\;50\%,\;30\%$를 측정한 결과 허용 범위 내에서 평가되었다. photon 과 electron energy의 flateness는 각각 $2.3\%$(기준 $3\%$)이내, $3\%$(기준 $4.5\%$)이내이고 symmetry는 $0.45\%$(기준 $2\%$), $0.3\%$(기준 $2\%$)이내에서 평가 할 수 있었다. 그리고 dosimetry test는 sort term, MU setting, rep rate, dose rate accuracy를 photon과 electron energy 별로 MU와 gantry angle을 바꿔가면서 측정한 결과 허용범위 오차이내에 포함되는 것을 확인 할 수 있었다. EPID(portal vision)의 Exact-Arm의 기계적인 검사는 vertical, lateral, longitudinal은 허용범위 내에서 동작했으며 명암과 해상도 검사도 05.mm의 니크롬선이 선명하게 나타났으며 phantom의 음영도 뚜렷하게 나타났다. Multileaf collimator(MLC)검사는 leaf이 isocenter의 중심에 정확하게 배열되었으며 재현성 검사도 정상적으로 동작하였다. 결론 : Clinac 21EX 장치의 customer acceptance를 통해서 향후의 환자의 치료를 하는데 있어 장치의 안정성을 확인 할 수 있었으며 치료 전의 선형가속기와 주변장치의 특성을 파악 할 수 있어서 장비 사용에 있어서 어려움을 감소시킬 수 있으리라고 생각된다. 또한 사용자가 적극적으로 참여함으로써 앞으로 환자를 치료하는데 있어서도 많은 도움이 되리라 생각한다.
영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 하나의 영상을 통해 다른 영상으로 재구성하거나 새로운 영상을 생성하는 문제는 하드웨어의 발전에 따라 꾸준히 주목받고 있다. 그러나 컴퓨터를 통해 생성한 이미지를 사람의 눈으로 바라봤을 때 자연스럽지 않다는 문제 또한 계속해서 대두되고 있다. 최근 딥러닝 분야에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라 이를 활용한 영상 생성 및 개선 문제 또한 활발히 연구되고 있으며 그 중에서도 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network)이라는 네트워크가 영상 생성 분야에 있어 좋은 결과를 보이고 있다. 적대적 생성 신경망이 제안된 이후 이를 기반으로 하는 다양한 네트워크가 제시됨에 따라 영상 생성 분야에서 더 자연스러운 영상을 생성하는 것이 가능해졌다. 그 중 pix2pix은 조건 적대적 생성 신경망 모델로 다양한 데이터셋에서도 좋은 성능을 보이는 범용적인 네트워크이다. pix2pix는 U-Net을 기반으로 두고 있으나 U-Net을 기반으로 하는 네트워크 중에서는 더 좋은 성능을 보이는 네트워크가 다수 존재한다. 때문에 본 연구에서는 pix2pix의 U-Net에 다양한 네트워크를 적용해 영상을 생성하고 그 결과를 상호 비교 평가한다. 각 네트워크를 통해 생성된 영상을 통해 기존의 U-Net을 사용한 pix2pix 모델보다 어텐션, R2, 어텐션-R2 네트워크를 적용한 pix2pix 모델이 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인하고 그 중 가장 성능이 뛰어난 네트워크의 한계점을 향후 연구로 제시한다.
대학의 게임제작교육은 게임교육 과정의 완성단계이며 게임 산업의 미래를 결정하기 때문에 매우 중요하다. 그러므로 다양한 제작 경험과 창작학습을 수행하기 위해서 현재 게임 산업의 진행 방향과 정보통신의 나아갈 방향을 미리 예단하여 게임제작에 필요한 정보를 습득 재가공하는 것이 필요하다. 본 연구는 게임 그래픽 디자이너 지망생을 위한 게임엔진 교육의 효율적 방안에 초점을 맞추었다. 이들을 대상으로 게임 엔진 기반의 제작 수업을 진행하여 실무 중심의 게임 제작 능력을 가능하게 하는 방법론을 제시하는 것이다. 게임제작 수업 시간에 그래픽 지향의 학생이 가상의 게임을 기획하고 결과물을 그래픽 작업만으로 제한하는 것이 아니라 그래픽 데이터를 검증하고 보완점을 찾아 완성도 높은 기획과 그래픽 능력을 갖추는 것을 말한다. 그러나 게임 프로그래머의 도움 없이는 불가능한 작업이기에 게임 엔진 교육의 중요성이 대두된다. 연구 내용에는 국내 게임 교육기관의 애로사항을 파악하고 그래픽 디자이너 중심의 편한 환경을 제공하는 게임엔진인 유니티3D(Unity3D)와 프로그래머 중심의 토크(Torque) 엔진을 기반으로 게임엔진을 활용한 제작 사례를 제시한다. 또한 본 연구의 목적과 학습 효율을 알아보기 위해 제작 이후 설문방식을 통해 게임 엔진의 활용이 게임 그래픽 교육에 효율성이 있는지 알아본다. 이를 통해 게임프로그래밍 비전공자들의 경우 기획서 작성에만 머물고 실제의 게임제작 구현이 불가능했던 수업을 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
임의의 물체 영상에서 정확한 윤곽선을 찾아내는 것은 영상 처리 관련 시스템을 구축하는데 있어 필수적인 요소이다. 특히, 자동화된 생산 공정에서 생산품의 검사를 위한 비전시스템을 구축하다면 직선, 원 등의 정형화된 모형에 대한 윤곽선의 검출이 매우 중요하다. 본 논문에서는 원형(prototype) 에너지를 추가하여 개선된 윤곽선 추출 알고리즘으로 원형적응 동적윤곽선 모델, p-Snake를 제안한다. 제안 방법은 원형분석을 위하여 물체 영상에 소벨 연산을 수행한 후, 기존 스네이크 알고리즘을 적용하여 초기 윤곽선을 찾는다. 이후 초기 윤곽선 정보에 근거하여 직선, 원 등의 원형(prototype)을 분석하고, 원형 에너지를 정의하여 기존의 스네이크 함수에 추가적인 에너지 항목으로 사용함으로써 물체의 최종 윤곽선을 검출하였다. 산업현장의 배경을 가정한 환경에서 취득된 340장의 영상에 대하여 실험한 결과, 잡음이나 조명 등의 이유로 물체와 배경의 구분이 선명하지 않거나 영상에서 에지가 충분히 존재하지 않는 경우에도 윤곽선을 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 원형(prototype)과 얼마나 일치하는 가를 나타내는 척도인 유사도의 경우, 제안한 p-ACM으로 추출한 윤곽선의 원형 유사도가 ACM의 처리 결과에 비해 9.85%가량 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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