• Korean Journal of Acupuncture
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• 제38권4호
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• pp.267-274
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• 2021

Objectives : Acupoints education is important in that it can determine the clinical competency of Korean Medicine Doctors (KMDs). Accordingly, we aimed to develop a practical simulator for acupoints education, acupoints training, acupoints practice, and acupoints evaluation. Methods : Korean Medicine (KM) SMART Table can be divided into hardware, server and components, and is organically linked. We develop KM SMART Table that combines the hardware of a human-sized table with a UHD display capable of multi-touch in two cases and software that can teach acupoints. We make Augmented Reality (AR) contents linked with KM SMART Table contents and develop applications that can use contents using mobile devices. By developing an AR image tracking module to react with KM SMART Table, it enables acupoint learning according to the mobile device platform and human anatomy. Results : The current system is a prototype where some 3D technology has been implemented, but the AR function will be produced later. New learning using 3D and AR will be required during acupoints education and acupoints practice. It will be used a lot in OSCE (Objective Structured Clinical Examination) practices for strengthening the competency of KMDs, and it will be of great help not only in KM education as a unique simulator of KM, but also in the practice of acupuncture and chuna for musculoskeletal diseases. Conclusions : The KM SMART Table is a technology that combines 3D and AR to learn acupoints, and to conduct acupoints OSCE practice, and we suggest that it can be usefully used for educational evaluation.

• Advances in nano research
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• 제10권5호
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• pp.461-470
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• 2021

Infection is one of the major mortality causes throughout the globe. Nuclear medicine plays an important role in diagnosis of deep infections such as osteomyelitis, arthritis infection, heart valve and heart prosthesis infections. Techniques such as labeled leukocytes are sensitive and selective for tracking the inflammations but they are not suitable for differentiating infection from inflammation. Anionic linear-globular dendrimer-G₂ was synthesized then conjugation to gemifloxacin antibiotic. The structures were identified by FT-IR, ¹H-NMR, C-NMR, LC-MS and DLS. The toxicity of gemifloxacin and dendrimer-gemifloxacin complex was compared by MTT test. Dendrimer-G₂-gemifloxacin was labeled by Technetium-99m and its in-vitro stability and radiochemical purity were investigated. In-vivo biodistribution and SPECT imaging were studied in a rabbit model. Identify and verify the structure of the each object was confirmed by FT-IR, ¹H-NMR, C-NMR and LC-MS, also, the size and charge of this compound were 128 nm and -3/68 mv respectively. MTT test showed less toxicity of the dendrimer-G₂-gemifloxacin than free gemifluxacin (P < 0.001). Radiochemical yield was > %98. Human serum stability was 84% up to 24 h. Biodistribution study at 50 min, 24 and 48 h showed that the complex is significantly absorbed by the intestine and accumulation in the lungs and affects them, finally excreted through the kidneys, biodistribution results are consistent with results from full image means of SPECT/CT technique.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.421-436
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• 2023

This paper presents a vibration displacement measurement and damage identification method for a space truss structure from its vibration videos. Features from Accelerated Segment Test (FAST) algorithm is combined with adaptive threshold strategy to detect the feature points of high quality within the Region of Interest (ROI), around each node of the truss structure. Then these points are tracked by Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm along the video frame sequences to obtain the vibration displacement time histories. For some cases with the image plane not parallel to the truss structural plane, the scale factors cannot be applied directly. Therefore, these videos are processed with homography transformation. After scale factor adaptation, tracking results are expressed in physical units and compared with ground truth data. The main operational frequencies and the corresponding mode shapes are identified by using Subspace Stochastic Identification (SSI) from the obtained vibration displacement responses and compared with ground truth data. Structural damages are quantified by elemental stiffness reductions. A Bayesian inference-based objective function is constructed based on natural frequencies to identify the damage by model updating. The Success-History based Adaptive Differential Evolution with Linear Population Size Reduction (L-SHADE) is applied to minimise the objective function by tuning the damage parameter of each element. The locations and severities of damage in each case are then identified. The accuracy and effectiveness are verified by comparison of the identified results with the ground truth data.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.393-407
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• 2023

To assess structural condition in a non-destructive manner, computer vision-based structural health monitoring (SHM) has become a focus. Compared to traditional contact-type sensors, the advantages of computer vision-based measurement systems include lower installation costs and broader measurement areas. In this study, we propose a novel computer vision-based vibration measurement and coarse-to-fine damage assessment method for truss bridges. First, a deep learning model FairMOT is introduced to track the regions of interest (ROIs) that include joints to enhance the automation performance compared with traditional target tracking algorithms. To calculate the displacement of the tracked ROIs accurately, a normalized cross-correlation method is adopted to fine-tune the offset, while the Harris corner matching is utilized to correct the vibration displacement errors caused by the non-parallel between the truss plane and the image plane. Then, based on the advantages of the stochastic damage locating vector (SDLV) and Bayesian inference-based stochastic model updating (BI-SMU), they are combined to achieve the coarse-to-fine localization of the truss bridge's damaged elements. Finally, the severity quantification of the damaged components is performed by the BI-SMU. The experiment results show that the proposed method can accurately recognize the vibration displacement and evaluate the structural damage.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.107-113
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• 2023

본 논문은 인공지능 기술을 활용하여 영상에서 흡연 행위를 검출하는 방법을 제안한다. 흡연은 정적 현상이 아니라 행위에 해당하기 때문에 객체 탐지 기술에 행위를 탐지할 수 있는 자세 추정 기술을 접목하였다. 이미지에서 흡연자를 검출하기 위하여 흡연자 검출 학습 모델을 개발하였으며, 영상에서 흡연행위를 검출하기 위하여 흡연행위의 특성을 자세 추정 기술에 적용하였다. 객체 탐지를 위하여 YOLOv8을 사용하였으며, 자세 추정을 위하여 OpenPose를 이용하였다. 또한, 영상에 흡연자 및 비흡연자가 포함되어 있는 경우 사람들만 분리하는 방법도 적용하였다. 제안된 방법은 파이선으로 Google Colab NVIDEA Tesla T4 GPU를 사용구현 하였고, 테스트 결과 주어진 영상에서 흡연 행위를 완벽하게 검출함을 알 수 있었다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권3호
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• pp.519-534
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• 2023

Rumination in cattle is closely related to their health, which makes the automatic monitoring of rumination an important part of smart pasture operations. However, manual monitoring of cattle rumination is laborious and wearable sensors are often harmful to animals. Thus, we propose a computer vision-based method to automatically identify multi-object cattle rumination, and to calculate the rumination time and number of chews for each cow. The heads of the cattle in the video were initially tracked with a multi-object tracking algorithm, which combined the You Only Look Once (YOLO) algorithm with the kernelized correlation filter (KCF). Images of the head of each cow were saved at a fixed size, and numbered. Then, a rumination recognition algorithm was constructed with parameters obtained using the frame difference method, and rumination time and number of chews were calculated. The rumination recognition algorithm was used to analyze the head image of each cow to automatically detect multi-object cattle rumination. To verify the feasibility of this method, the algorithm was tested on multi-object cattle rumination videos, and the results were compared with the results produced by human observation. The experimental results showed that the average error in rumination time was 5.902% and the average error in the number of chews was 8.126%. The rumination identification and calculation of rumination information only need to be performed by computers automatically with no manual intervention. It could provide a new contactless rumination identification method for multi-cattle, which provided technical support for smart pasture.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.474-477
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• 2021

최근 2020년부터 본격적으로 유행한 코로나19를 예방하기 위해 발열 체크, 마스크 착용 유무를 확인하는 곳이 많아졌다. 그러나 마스크 착용과 발열 체크는 일반적으로 사람이 직접 측정하거나 한명씩 기계 앞에 서서 측정하는 방식이 대부분이며 일반적으로 발열 체크시 피부의 최고 온도를 측정하므로 정확도가 떨어지고 대량의 인원 측정시 병목이 나타날 수 있다. 따라서 본 연구에서는 마스크 미착용자와 발열자를 일반 카메라와 열화상 카메라, 인공지능 알고리즘을 통하여 실시간으로 정확하게 자동 분류하고 표시하여 전염병 확산을 막는 방법에 대하여 제안하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.281-281
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• 2022

바닥에서 생성되는 난류는 순간적으로 강한 모멘텀을 바닥에 전달함과 동시에 바닥에 있는 입자를 움직이게 한다. 경계층 내 난류 운동에 대한 분석은 다양한 유사 이송 문제를 이해하기 위해 필수적이며 이에 따라 많은 선행 연구들은 실험실 실험을 통해 해당 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 선행 연구에서 사용하지 못했던 진보된 실험 방법을 활용하여 바닥 경계층 내의 난류 운동에 대해 확인하고 해당 운동에 의해 관성 입자의 움직임이 어떻게 발생하는지에 대하여 물리적으로 설명하고자 한다. 다양한 흐름 조건에서 3가지의 입경 크기를 가지는 모래 입자를 가지고 실험을 수행하였으며, 실험 조건별 고해상도 유속장 및 관성 입자의 움직임은 3차원 입자 영상 유속계 (Particle Image Velocimetry; 이하 PIV)와 입자 추적 유속계 (Particle Tracking Velocimetry; 이하 PTV)를 동시에 적용하여 파악하였다. 취득된 3차원 유속장과 입자 궤적을 기반으로 실험 조건별 흐름 및 입자 거동 특성에 대해 분석하였으며, 관성 입자의 움직임을 발생시키는 3차원 난류 운동은 측정된 유속장에서 산정한 Q-criterion 값을 기반으로 도식화하였다. 측정값 내에는 난류 운동에 대한 정보와 더불어 잡음이 포함되어 있으므로 이를 제거하고자 적합 직교 분해 (Proper Orthogonal Decomposition; 이하 POD) 방법을 적용하였다. 그리고 POD로 추출한 유속장을 통해 바닥면 부근에 존재하는 헤어핀 와류 운동 혹은 와류 묶음과 같은 난류 고유 구조를 파악하였다. 해당 와류 운동들의 3차원 난류 특성을 확인하고자 비등방성 불변 지도(anisotropy invariant map)를 활용하였으며 경계층 내부에서 난류의 형태가 흐름 방향으로 늘어진 럭비공 형태임을 확인하였다. 마지막으로, 입자의 움직임을 발생시키는 난류 이벤트를 결정하고자 사방구 분석 (Quadrant analysis) 기법을 적용하였으며 흐름 조건별로 입자를 움직이게 하는 난류 이벤트는 달라짐을 확인하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.25-41
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• 2024

노천 광산 채굴 시나리오와 관련하여 현재 중국에서는 주요 수동 및 정기 검사를 위한 비디오 모니터링을 사용하는 것으로 인건비를 지속적으로 투자해야 하며 적시성이 낮다. 이 조기경보 모니터링의 문제를 해결하기 위해 이 글에서는 공간화 알고리즘 모델을 개발하여 노천광산의 월경채굴 조기경보시스템을 설계하고 광산채굴장비의 지리적 정보를 산출하고 실시간으로 광산 승인 범위의 레이어 좌표와 비교하고, 자동으로 광산의 월경 채굴 행동을 예측한다. 장시 핑샹 지역을 연구 대상으로 하여 노천 광산 채굴 엔지니어링 기계 장비를 식별 및 추적 대상으로 선정하였으며, 현장 실험을 통해 시스템이 안정적이고 신뢰할 수 있으며 검증 시스템의 목표 추적 정확도가 높은 것으로 나타났으며, 광산 채굴 감독의 적시성과 정확성을 향상시킬 수 있고 감독의 인건비를 크게 절감할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.118-129
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• 2011

본 연구는 4대 강 전체에 대한 현황을 파악하고 행정적 관리체계 지원을 위하여 첨단 공간정보기술인 GIS(Geographic Information System), RS(Remote Sensing), GNSS(Global Navigation Satellite System), 항공레이저측량(LiDAR)과 실시간 네트워크 기술을 융합하여 3차원 영상 GIS기반 하천현장 정보시스템을 개발하였다. 3차원 영상 GIS기반 하천 현장 정보시스템은 25cm의 고해상 항공사진과 항공레이저측량 및 수심측량자료를 획득하여 4대강 중 선도 사업지역인 영산강(榮山江) 전체에 대한 정밀 공간정보를 표출하고 GNSS를 이용한 실시간 이동물체에 대한 위치좌표 트래킹기법과 연계하여 헬기, 배, 버스 등 이동수단 상에서 현장을 모니터링을 할 수 있는 기법을 개발하였다. 이를 통하여 4대강 현장에 대한 모든 정보를 한눈에 모니터링 할 수 있어 넓은 현장에 대한 사실적 설명과 국민적 신뢰성 확보 뿐만 아니라 4대 강 살리기 사업의 홍보 및 보고를 통하여 하천 현장업무상의 의사지원 체계 마련이 가능할 것으로 사료된다.