의료정보는 의료기기뿐만 아니라 카메라 등의 기기로부터 다양하게 생성된다. 최근 의료빅데이터 수집 및 관리에서부터 환자의 상태분석을 위한 의료인공지능 제품 및 관련 융합기술들이 급격히 증가하고 있지만, 실용화까지의 절차들이 산재되어 있어 실적용에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 의료인공지능 기술 연구, 개발 및 실용화 절차를 간소화하고, 관련 산업 발전 가속화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 의료기관에서 (1)다양한 기기로부터 환자 데이터의 실시간 관리, (2)의료인공지능 기술 개발에 특화된 데이터 정제 및 관리, (3)개발된 의료인공지능 기술의 실시간 적용을 통합 지원한다. 이를 이용하여 환자모니터링기기로부터 실시간 생체데이터 수집 및 의료인공지능 특화 데이터 생성 사례와 기 개발된 카메라 기반 환자 보행분석 및 뇌MRA 기반 뇌혈관질환분석 기술의 구체적 적용사례를 소개한다. 제안한 모델을 기반으로 인공지능 개발에 필요한 데이터의 보안성 증대 및 일관된 인터페이스의 플랫폼화를 통한 실용화 증대로 병원정보시스템 개선에 활용되기를 기대한다.
본 연구는 2019년 5월부터 2021년 5월까지 무인센서카메라를 이용하여 설악산과 지리산 국립공원에 서식하는 다람쥐(Tamias sibiricus)의 연중 관찰 양상과 행동 패턴을 파악하기 위해 실시하였다. 주차별 관찰빈도를 지표로 하여 관찰빈도의 연중 변화를 파악하였고 봄과 여름, 가을의 시간별 관찰빈도를 이용하여 계절별 일일 행동 패턴을 분석하였다. 다람쥐의 일일 행동 패턴은 지역 및 계절에 따른 차이 없이 주행성인 것으로 나타났다. 두 지역에 서식하는 다람쥐는 연중 관찰 기간에 차이가 있었다. 설악산에서 18~45주차에, 지리산에서는 7~48주차에 다람쥐가 관찰되었으며, 이는 동면시기에 영향을 받은 것으로 판단된다. 두 지역에서 다람쥐는 가을에 가장 많이 관찰되었다. 계절에 따른 다람쥐의 개체군 동태 및 활동량 변화가 무인센서카메라 관찰빈도에 반영되는 것으로 판단된다. 무인센서카메라의 관찰빈도는 간접적인 지표로서 대상종의 서식 밀도와 활동량을 구분해낼 수 없다는 한계점이 존재하지만, 방법이 쉽고 조사자에 따른 편차가 적어 효율적인 모니터링 방법으로 제시될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 교통감시시스템은 실시간의 영상검지시스템(VIPS)을 가장 선호하고 있으며, 그 수요는 매년 증가하고 있는 추세이다. 일반적으로 영상검지시스템은 공간기반의 검지알고리즘을 사용하고 있으며, 교통량, 속도, 점유율 등의 교통정보를 제공하고 있다. 현재 전 세계적으로 이미 상용화되어 있는 대부분의 영상검지시스템들은 Tripwire기반의 검지영역 내 차량의 존재유무를 판단하여 교통정보를 수집하는 알고리즘으로 구성되어 있으나, 개별차량에 대한 걸지는 불가능한 한계를 갖고 있다. 반면 개벽차량의 추적시스템은 보다 구체적인 공간적 교통정보를 제공할 수 있어 사고검지, 급차선 변경 등 교통정보를 보다 다양화 할 수 있다는 장점이 있으나 추적길이가 불과 100미터이내이면, 그 이상 관측하기 위해서는 운영자가 카메라를 줌인을 하여 영상을 확대하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 차량 추적의 효과를 높이기 위해서 기존의 100미터 이내 추적거리를 여러 대의 CCTV시스템을 이용하더라도 200미터이상으로 확대함으로써 사고 또는 비정상적 차량흐름을 검지할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 지능적인 보안 시스템 구현의 새로운 접근 방식으로, 인공지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용한 능동형 물체 추적 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 먼저, 스테레오 카메라에서 입력된 영상으로 부터 YCbCr 컬러 모델과 위상형 상관 기법을 사용하여 표적 얼굴영역의 중심좌표를 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어각도 산출을 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 3차원 좌표를 실시간적으로 검출하고, 이를 통한 표적 대상의 적응적인 신체 크기 추정을 수행하였다. 각기 다른 신장을 가진 3사람의 다양한 이동경로를 가진 480 프레임의 테스트용 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 표적의 추정된 신체 크기값 역시 계산치 및 측정치 사이의 표준편차가 평균 1.03의 작은 값으로 유지됨은 물론, 제안된 시스템에서 계산된 좌표값과 실제 실험대상으로 참여한 사람의 정확한 실제 위치와의 차이 역시 평균 1.2cm 미만의 오차와 전체적으로 1.18 %의 오차를 보임으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
본 연구는 해수담수화 부산물인 고염해수에 대한 어류의 단기적인 영향을 평가하기 위하여 해양생태독성평가용 표준시험종인 송사리(Oryzias latipes)를 이용하여 급성독성평가 및 행동패턴의 변화를 관찰하였다. 30.0 psu 해수에 순치된 송사리를 7일 동안 고염수에 노출하여 급성독성평가를 수행한 결과, 40.0~80.0 psu에 노출된 송사리의 사망률은 농도-반응의 선형관계가 뚜렷하였다. 반면 40.0 psu 이하의 염분에서는 송사리의 독성반응이 관찰되지 않았으나 50.0 psu 보다 높은 농도에서는 뚜렷한 독성 반응이 나타났다(7-day $LC_{50}$=514 psu). 송사리의 행동 변화 분석은 카메라를 통해 투시된 실시간 배정 영상을 추출하여 현재의 프레임과 차영상을 추출하는 기법을 이용하였다. 고염수 노출에 따른 송사리의 행동변화를 분석한 결과, 40.0 psu와 50.0 psu에 노출되고, 각각 3.1시간과 4.6시간 동안 초기 염분 스트레스를 받은 후에는 안정된 활동패턴을 보였다. 그러나 60.0 psu 보다 높은 농도에 노출된 송사리의 활동량은 염분노출 초기에 급격히 증가하였으며, 50% 가량 사망하였다. 70.0 psu 보다 높은 농도에서 실험생물의 활동량은 노출 후 급격히 증가하였으며, 행동패턴은 심각하게 교란되었고, 12시간 이내에 모든 개체가 사망하였다. 본 연구 결과, 고염해수에 대한 급성독성평가와 행동변화 모니터링 결과는 유의한 연관성이 나타났으며, 따라서 해수담수화에 따른 고염해수의 해양배출은 확산후 최종농도가 50.0 psu 이하로 배출될 수 있도록 조절하여야한다. 또한 카메라 관찰을 통한 영상 분석 기법은 시험생물의 행동변화에 따른 영향을 실시간으로 모니터링할 수 있으므로 조기 경보시스템으로 활용 가지가 높은 것으로 판단된다.
인터넷의 기술의 발전과 다양한 스마트 기기의 보급은 많은 사람들에게 편리성을 제공해 주며, 이는 IoT라는 이름의 기술로 보편화 되고 있다. 그러나 이러한 상황을 악용하는 해커들의 공격으로 인해 개인 정보 유출이나 사생활 침해를 받는 등의 다양한 문제를 야기 시키고 있다. IoT 환경에서는 다양한 스마트 디바이스들이 네트워크에 연결되고 있으며, 이로 인해 기존 PC 환경에서 악용되던 네트워크 공격이 IoT 환경에서 빈번하게 발생하고 있다. 실제로 IoT 디바이스인 IP 카메라에 불법적인 접근을 통해 DDoS 공격을 시도하거나, 개인정보 유출, 동의 없는 모니터링 등의 보안 사고가 발생하고 있다. 기존 인터넷 환경에서의 공격이 PC 위주였다면, 이제는 IP카메라나 태블릿 등의 스마트 기기들이 네트워크 공격에 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 IoT환경에서 발생할 수 있는 문제를 방지하기 위해 디바이스들에 대한 보안 솔루션 적용을 해야 하지만 PC와 다르게 메모리나 파워 등이 제한되어 있어 기존에 사용하던 보안 솔루션 설치 및 실행에 어려움을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 환경에서 IP 카메라의 특징 및 보안 위협들에 대해 살펴보고 이를 방지할 수 있는 보안 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 성능평가를 통해 RSA 보다 서버기준 11%, Kerberos 보다 클라이언트 기준 8배 이상 에너지 효율성을 보였으며, 디바이스의 개수가 늘어남에 따라 효율이 높아짐을 확인하였다. 또한, 네트워크에서 발생할 수 있는 다양한 보안 위협에 대응 가능함을 확인할 수 있어 IoT 환경에 적용한다면 효율적인 운영이 가능할 것으로 기대 된다.
목적: 광학영상기술은 소동물이나 임상연구에서 분자영상법으로 알려진 첨단연구 분야이다. 광학영상기기는 소동물영상연구 및 추적연구에 중요한 역할을 수행하고 있다. 발광영상에서 소동물을 영상화 하기 위해서는 피부조직을 뚫고 나오는 광자를 검출하기 위한 고민감도 CCD카메라가 필요하다. 이 연구에서는 소동물에서 발생하는 발광신호를 검출하기 위해 개발한 광학영상기기를 소개하고자 한다. 대상 및 방법: 냉각형 CCD카메라와 집광렌즈, 8개의 백색광 LED광원을 암실상자 안에 장치하였다. 팬텀 및 튜브를 이용한 영상을 얻은 후 발광 박테리아를 이용하여 CT26 암모델 누드마우스에서 영상을 획득하였다. 결과: 발광영상을 얻기 위한 광학영상기기를 설계하고 개발하였다. 영상획득이 성공적으로 수행되었고, 시스템을 완성하였다. 개발된 장비는 분자영상연구에 사용되고 있다. 결론 개발된 광학영상장비는 다양한 실험적 조건을 만족하는 연구에 최적화하여 유용한 도구로 자리잡을 것으로 기대한다.
The speed of vehicles has remained a significant factor that influences the severity of accidents and traffic accident rate in many parts of the world including South Korea. This behavior where drivers drive at speeds which exceed a posted safe threshold is known as 'speeding'. Over the past twenty years, the Korean National Police Agency (NPA) has become aware of an increased frequency of drivers who are speeding. Therefore, fixed-type ASE systems [1] have been installed on hazardous road sections of many highways. These system monitor vehicle speeds using a camera. However, the use of ASE systems has changed the behavior of the drivers. Specifically, drivers reduce speed or avoid the route where the cameras are mounted. It is not practical to install cameras at every possible location. Therefore, it is challenging to thoroughly explore the location where speeding occurs. In view of these problems, the author of this paper designed and implemented a prototype visualization system in which point and color are used to show vehicle location and associated over-speed information. All of this information was used to create a comprehensive visualization application to show information about vehicle driving. In this paper, we present an approach detecting vehicles moving at speeds which exceed a threshold and visualizing the points those violations occur on a map. This was done using vehicle trajectory data collected in Daegu city. We propose steps for exploring the data collected from those sensors. The resulting mapping has two layers. The first layer contains the dynamic vehicle trajectory data. The second underlying layer contains the static road networks. This allows comparing the speed of vehicles on roads with the known maximum safe speed of those roads, and presents the results with a visualization tool. We also compared data about people who drive over threshold safe speeds on each road on days and weekends based on vehicle trajectories. Finally, our study suggests improved times and locations where law enforcement should use monitoring with speed cameras, and where they should be stricter with traffic law enforcement. We learned that people will drive over the speed limit at midnight more than 1.9 times as often when compared with rush hour traffic at 8 o'clock in the morning, and 4.5 times as often when compared with traffic at 7 o'clock in the evening. Our study can benefit the government by helping them select better locations for installation of speed cameras. This would ultimately reduce police labor in traffic speed enforcement, and also has the potential to improve traffic safety in Daegu city.
우리 농촌은 시장개방화와 생산 비용 상승으로 수익성 악화에 직면하고 있다. 최근, 정부는 농업 및 농촌의 보유자원과 정보통신기술을 결합한 6차산업의 활성화를 독려하고 있다. 이에 따라 시설 원예 작물의 생육 환경을 원격 모니터하고 제어할 수 있는 '스마트 그린하우스' 보급에 투자를 하고 있다. 본 과제의 목표는 하우스를 이동하는 작물 생장 모니터링 시스템을 개발하는 것이다. 이 시스템은 이동형 센싱 모듈, 제어 모듈, 서버 PC로 구성된다. 이동체는 고해상도 IP 카메라, 온습도 센서, 아이파이 중계기를 포함하고 있다. 이 장치는 그린 하우스 천정에 매달린 레일에 걸려 굴러간다. 제어 모듈은 임베디드 PC, PLC, 와이파이 라우터, 그리고 이동체를 끌기위한 BLDC 모터를 포함한다. 그리고 서버 PC는 통합 농장관리 소프트웨어, 홈페이지, 그리고 작물의 영상과 환경정보가 저장된 데이터베이스를 포함한다. 이동체는 하우스 내에서 넓게 이동하며 여러 정보를 수집한다. 서버는 이 정보들을 저장하고 직거래 장터 웹 페이지를 통해 고객에게 제공한다. 이 시스템은 농부들이 하우스의 환경을 제어하고 온라인 시장에 그들의 작물을 판매하는데 도움을 줄 것이다. 궁극적으로 농가 소득증대에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문은 광패턴 조사를 통한 능동형 수위 및 거리 측정 기법을 제안한다. 기존 압력식, 부자식, 초음파식, 레이더식 등의 수위측정기법과 달리 최근에는 수위측정의 정확성과 모니터링 편리성을 강조한 영상기반 수위측정기법이 활용되고 있다. 본 논문에서는 참조용 광패턴을 교각이나 제방 등에 동적으로 조사(照射)하고, 카메라 장치로부터 조사된 광패턴 영상을 실시간 분석 처리하여 자동 수위측정 및 조사(照射) 대상물까지의 거리측정을 위한 새로운 방법을 제시한다. 기존 방법이 교각에 기(旣) 부착된 수위표나 마커 인식을 위해 수동적으로 영상데이터를 분석하는 것이었다면, 본 기법은 교각 설치 환경에 대응하여 능동적으로 참조 광패턴을 생성하여 사용함으로써, 난시야(難視野) 환경 및 잡음 대응에 효과적이고, 포터블 형태로 주야간 이용이 가능하며, 별도 조명 설치를 요구하지 않는 등의 강건한 수위 측정을 지원한다. 본 실험은 실내 시험 환경을 구성하여 시뮬레이션 하였으며, 0.4-1.4m 거리 13.5-32.5cm 높이에서 수위 및 거리 측정을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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