• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제11권1호
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• pp.10-19
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• 2007

기존 MRI, 즉 T1 강조-, T2 강조-, 확산-, 관류-, 기능적-, 등의 영상법은 조직의 물리적 파라미터 그리고 기능적 특성을 알려주는 역할을 한다. 본 종설에서는 최근 관심이 높아지고 있는 영상기법의 하나로 MRE (Magnetic Resonance Elastography, 자기공명탄성법)를 소개하고자 한다. MRE는 기존의 물리적, 기능적 측정을 벗어나 조직의 기계적 특성에 관한 정보를 제공해준다는 면에서 MRI를 이용한 새로운 modality로서의 가능성을 시사해 준다. 예로부터 진단의 가장 기초적인 방법중 하나로서 촉진을 이용하여 조직의 경도를 가늠하여 왔다. MRE는 조직의 경도를 MRI를 이용하여 객관적으로 수치화해준다. MRE 임상실험을 성공적으로 수행하기 위해서는 몇 가지 하드웨어와 소프트웨어(트랜스듀서, 펄스대열, 영상처리 알고리즘)가 구비되어야 한다. 트랜스듀서는 인체에 진동을 전달해주는 부분으로서 MRE 응용을 가능하게 하는 핵심적인 역할을 한다. 따라서 MRI 시스템의 자기장과 인체의 골격, 피부와 트랜스듀서 접촉면의 압력, 마찰을 고려하여 제작하여야 한다. 트랜스듀서를 통해서 인체 내부에 진동이 전달되고 있으면 최적의 영상을 얻기 위하여 고려되어야 할 사항이 펄스대열을 조정하는 것이다. 마지막으로 여러 가지 물질에 대한 가정(등방성, 균질성, 비압축성)하에서 영상처리 알고리즘은 파동방정식(Helmholtz equation)으로 표현되며 이로부터 탄성도(Elasticity or Modulus)를 구할 수 있다. 본 종설에서는 이에 대한 리뷰 및 MRE를 이용한 응용분야에 대하여 살펴본다.

• 정보교육학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.291-300
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• 2010

협동 학습은 학습자들을 소그룹으로 나누어 상호 협력하여 학습하게 함으로써 학습자의 학업 성취감을 향상시키는 것을 그 목적으로 한다. 그러므로 효과적인 소그룹 생성을 위한 몇몇 기존 연구들이 존재하며, 대부분 연구에서는 교과목, 교수자, 그리고 학습자의 정보로부터 변인 요소들을 추출하고 이를 기반으로 소그룹을 생성한다. 그러나 아직까지 많은 연구들은 특정 교과목에 의존적인 그룹 생성 방법을 제안하고 있을 뿐 다양한 교과목을 대상으로 그룹을 생성하기위한 방법을 제안한 연구는 많지 않다. 더욱이 그룹 생성을 위해 자동화된 시스템을 제안한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 다양한 교과목 상황에 따라 그에 맞는 소그룹을 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 교과목의 기본 정보만을 입력받아 자동으로 그룹을 생성하거나 사용자가 필요하다고 판단되면 추가로 변인 요소를 입력받아 자동으로 소그룹을 생성한다. 본 논문에서는 다양한 변인 요소를 반영하기 위하여 규칙(Rule)을 정의하고 규칙을 기반으로 소그룹을 생성하는 방법을 제안한다. 또한 본 논문은 제안한 그룹 생성 시스템의 사용성을 평가하여 다양한 교과목이 존재하는 대학교육을 대상으로 실제 응용에서 활용 가능함을 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.751-762
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• 1998

본 연구의 목적은 멀티캐스트 통신에서 송신자가 멀티미디어 데이터를 한 그룹의 구성원들에게 전송할 때, 그룹내의 수신자들이 전송된 데이터를 잘 수신하고 있는 가에 대한 상황을 정기적으로 확인하여 이질적인 단말 및 통신망 환경에서 효율적인 멀티미디어 서비스를 제공하고자 하는 데 있다. 특히, 연구에서는 송신자의 전송 데이터를 수신자가 어떻게 수신하고 있는 가에 대한 상태를 파악하는 과정에서, 수신자들의 전송 정보를 절감시킴으로써 송신자 측에서 상태 정보의 폭주로 인한 성능 저하를 개선하는데 초점을 두고 있다. 본 연구의 기본 아이디어는 그룹의 행위를 어떻게 보는 가의 관점에서 출발하는 데, 제안된 방식에서는 그룹의 구성원 중 가장 열악한 상황에 있는 수신자 즉, 대표 수신자가 그룹의 상황을 대표하는 것으로 가정한다. 다시 말해, 이 대표 수신자의 성능이 저하되면 전체 그룹의 성능이 저하된 것으로 간주하고, 반대로 대표수신자의 성능이 향상되면 전체 그룹의 성능이 향상되는 것으로 간주하게 된다. 제안 알고리즘에서는 대표 수신자가 다른 수신자 보다 먼저 상태 정보를 송신자에게 통보하도록 하며, 다른 수신자들은 이 대표 수신자의 상태정보를 수신할 때 장신의 상태와 비교하여, 자신이 더욱 열악한 경우에만 추가적인 응답을 수행하도록 함으로써 불필요한 응답을 제거하고자 하는 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.67-73
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• 2016

최근 들어 전 세계적으로 무선전력전송이 많이 연구되고 있다. 무선 전력전송이란 전기기기가 전선이 없어도 무선으로 전력을 공급하는 기술이다. 본 논문에서는 ICT 기반의 무선전력전송 시스템을 설계, 제작하였다. 제안된 시스템은 기존 시스템보다 픽업코일에 접촉는 면적을 증대하여 같은 L값과 C값을 사용해도 효율이 높아질 수 있도록 설계하였다. 무선 전송의 송 수신부와 고효율의 코일부로 구성되어 있으며, 시스템의 전송 효율을 높이는 방법을 제안하였다. 특히 무선 송 수신부는 ICT 기술과 연동이 가능하도록 설계하여 실시간 원격 모니터링이 가능하도록 제작하였고, 대기전력을 절감하는 효과를 연구하였다. 이를 위하여 기업에서 무선전력전송 시스템에 사용된 IGBT소자의 최대 주파수 20[KHz]를 사용하여 이에 가장 적절한 L, C값을 찾기 위해 많은 필드실험을 통하여 가장 효율적인 L값 $23.9[{\mu}H]$, C값 $2.64[{\mu}F]$을 선정하여 시스템을 구성하였다. 또한 대기전력을 감소하기 위해 출력전류를 제어하는 알고리즘을 설계하여 적용하였다. 이 결과 기존의 장비보다 무선전력전송용량과 효율이 75[%]에서 80[%]로 전력전송 유효거리를 10[%] 증가하여 대기전력의 감소 및 유지보수 비용이 절감하였고, ICT 기술을 이용한 무선 송수신부 와 프로그램을 개발하여 사용자가 취득된 데이터로 시스템의 고장 검출을 쉽게 할 수 있게 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.65-75
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• 2013

본 논문에서는 깊이 영상만을 이용하여 손 영역 추적 및 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 조명 조건의 영향을 제거하고 빠르고 안정적인 정보 획득을 위해 깊이 정보만을 이용하는 추적 방법을 제안하고, 영역 확장 방법을 통해 추적 과정 중에 발생할 수 있는 오류에 대한 판단 방법과 다양한 제스처 인식에 응용이 가능한 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 먼저 추적점을 찾기 위해 중심점 전이 과정을 통해 최근접점을 찾고 그 점으로부터 영역 확장을 통해 손 영역과 경계선을 검출한다. 그리고 영역 확장을 통해 획득한 무효경계선의 비율을 이용하여 추적영역에 대한 신뢰도를 계산함으로써 정상 추적 여부를 판단한다. 정상적인 추적인 경우, 검출된 손 영역으로부터 윤곽선을 추출하고 곡률 및 RANSAC, 컨벡스 헐(Convex-Hull)을 이용하여 손 끝점을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 상황에 따른 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 추적 및 손 끝점 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제26권2호
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• pp.313-320
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• 2014

목 적 : Spine SBRT 치료 시 보편적인 치료방법인 콜리메이터 각도 $30^{\circ}$와 $330^{\circ}$를 각각 사용한 2회전 치료계획 (이하 Universal MLC VMAT)과 MLC 운동 방향과 척수 또는 마미 (이하 OAR)의 장축을 일치시킨 콜리메이터 각도 $273^{\circ}$와 $350^{\circ}$를 사용한 2회전 치료계획 (이하 Coaxial MLC VMAT) 유용성을 비교, 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 Varian TBX을 이용하여, Coaxial MLC VMAT 치료 계획으로 치료 받은 spine SBRT환자 10명을 대상으로 하였다. 전산화치료계획은 Eclipse (ver 10.0.42, Varian, USA), PRO3 (Progressive Resolution Optimizer 10.0.28), AAA (Anisotropic Analytic Algorithm Ver 10.0.28) 알고리즘을 이용하였다. 치료계획은 VMAT로 겐트리 회전반경이 각각 $360^{\circ}$인 두 개의 ARC, 10MV FFF (Flattening Filter Free)를 이용하여 수립하였고, 각 ARC는 콜리메이터 각도 $273^{\circ}$, $350^{\circ}$로 설정하였다. 기존 치료계획을 바탕으로 실험군인 Universal MLC VMAT 치료계획을 수립하였다. 콜리메이터 각도를 제외한 모든 조건은 동일하게 설정하였으며, 특히 최적화 (VMAT optimization) 과정에서 무작위하게 나타나는 선량차이를 최소화하기 위해 각각 2회의 최적화, 선량 계산 과정을 거쳤다. 계산 grid 는 0.2 cm, normalization은 타겟 $V_{100%}=90%$로 설정하였다. OAR의 선량 $V_{10Gy}$, $D_{0.03cc}$, Dmean, 타겟의 H.I (Homogeneity index) 그리고 각 치료 계획의 Total MU를 평가 지표로 설정하였고, Mapcheck2 (Sun Nuclear Co., USA) 와 Mapphan (Sun Nuclear Co., USA) 그리고 SNC patient (Sun Nuclear Co., USA Ver 6.1.2.18513) 를 이용하여 Coaxial MLC VMAT 계획의 임상 적용 가능 여부 확인을 위한 IMRT verification QA (gamma test)를 실시하였다. 결 과 : 두 치료계획을 비교한 결과 OAR의 $V_{10Gy}$차이는 최대 4.1%, 최소 0.4%, 평균 1.9%로, $D_{0.03cc}$ 는 최대 83.5 cGy, 최소 2.2 cGy, 평균 33.3 cGy로 Coaxial MLC VMAT plan 이 더 낮은 것으로 나타났다. Dmean 또한 최대 34.8 cGy, 최소 -13.0 cGy, 평균 9.6 cGy로 Coaxial MLC VMAT plan 이 낮은 것으로 나타났다. H.I. 는 최대 0.04, 최소 0.01로 Coaxial MLC VMAT plan 이 평균 0.02 낮은 것으로 나타났으며, Total MU의 평균값을 비교한 결과 Coaxial MLC VMAT plan 이 평균 74.1 MU 더 낮게 나타났다. Coaxial MLC VMAT plan에 대한 IMRT verification gamma test 결과는 1 mm / 2%, pass rate 90.0% 기준을 모두 통과하였다. 결 론 : Coaxial MLC VMAT 치료계획은 Universal MLC VMAT 치료계획에 비해 대부분의 평가지표에서 유리한 것으로 나타냈으며 특히 OAR의 선량 $V_{10Gy}$을 낮추는데 있어 탁월한 것으로 사료된다. 실험결과를 바탕으로 두 치료 계획을 비교해 볼 때, 같은 MU를 사용한다면 Coaxial MLC VMAT 치료계획이 Universal MLC VMAT 치료계획에 비해 효율적이라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.47-67
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• 2017

강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권4호
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• pp.317-325
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• 2012

Varian의 전자표탈영상장치(EPID, electronic portal imaging device) 검출기로 측정된 선량값은 PDIP알고리즘으로 예측된 선량 값과 비교하여 빔 중심으로부터 EPID 검출기 모서리로 갈수록 측정된 선량 값이 커지는 경향을 가지고 있다. 이를 손쉽게 임상에서 보정할 수 있는 축이탈보정(off-axis correction)알고리즘이 제안되어 본원에 설치된 Varian 선형가속기를 대상으로 적용하였다. $38{\times}28cm$의 조샤야를 열고 SSD 100 cm에서 6 MV, 15 MV 광자빔을 100 MU 조사하여 선량을 측정하고 이를 PDIP 알고리즘을 적용한 예측 선량과 비교하였다. 측정된 선량과 예측된 선량값의 비율을 축이탈거리의 4차 다항함수로 근사하여 가로선량분포 보정에 사용되는 $40{\times}40cm$ 주대각 빔 측정 데이터에 가중치로 두어 축이탈 보정을 실시했다. 보정전 $38{\times}28cm$ 조사면에서 계산된 선량값과 측정된 선량사이에는 6 MV 빔의 경우 $4.17{\pm}2.76$ CU, 15 MV 빔은 $3.23{\pm}2.59$ CU의 차이가 있었으나 보정 후 두 선량값의 차이는 각각 $0.18{\pm}0.8$ CU, $04{\pm}0.85$ CU로 1% 이내로 줄였다. PDIP 알고리즘 사용준비에 사용되는 피라미드 형태 유동량(fluence)의 감마 성공률(gamma pass rate)은 절대 선량 측정값을 기준으로 허용기준 4%, 4 mm에서 6 MV는 98.7%, 15 MV는 99.1%로 나타났으며 보정 후 각각 99.8%와 99.9%로 향상되었다. 축이탈 보정을 실시하고 임의로 두경부암과 전립선암의 세기조절방사선치료계획을 선정하여 세기조절방사선 치료의 정도관리를 진행했으며 보정 전과 비교하여 허용기준 3%, 3 mm에서 감마 성공률이 보정 전, 후 각각 두경부암: $94.7{\pm}3.2%$, $98.2{\pm}1.4%$ 및 전립선암: $95.5{\pm}2.6%$, $98.4{\pm}1.8%$로 평균적으로 3% 향상되었다. 축이탈보정은 EPID를 사용하는 세기조절 방사선치료의 정도관리에 있어 축이탈거리에 따른 계산된 선량값과 측정된 선량값의 차이를 효과적 보정하는 방법으로 임상에서 쉽게 적용하여 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.21-35
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• 2018

본 논문에서는 스테레오 음악에 오디오 워터마크를 삽입하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 음악은 2개의 채널을 갖고 있기 때문에 기존 워터마킹 기술은 일반적으로 각 채널을 독립적으로 생각하고 처리하는 경우가 많다. 그러나 스테레오를 모노로 변환하는 과정에서 워터마크의 손실이 발생하는 경우가 많이 발생할 수 있다. 제안한 알고리즘은 스테레오를 모노로 변환하더라도 워터마크의 손실이 발생하지 않도록 워터마크를 삽입할 때 스테레오와 모노변환의 특성을 이용하였다. 제안된 알고리즘에 사용된 오디오 워터마크는 "Copyright"와 "Copy_free"라는 두 가지 정보를 터보코드를 이용하여 생성하였다. 두 워터마크는 9바이트(72비트)로 이루어져 있으며, 오류정정을 위하여 터보코드를 적용하면 222비트로 삽입해야 하는 정보량이 늘어난다. 222비트의 워터마크는 추가적인 오류에 강인하도록 1024비트로 확장하여 최종적으로 스테레오 음악에 삽입할 워터마크로 사용하였다. 평균적으로 SNR은 40dB를 넘어서서 전통적인 양자화 방식보다 10dB 이상의 음질 개선을 가져왔다. 이는 상대적으로 10배의 음질 개선도를 의미하는 것으로 매우 유의미한 결과이다. 또한 워터마크의 추출에 필요한 샘플길이는 1초 이내의 길이면 충분히 추출이 가능하고, 128Kbps의 비트레이트를 갖는 MP3 압축에 대해서도 모두 1초 이내 길이의 음악 샘플로부터 워터마크의 완전한 추출이 가능하였다. 전통적인 양자화 방식이 10초 길이의 샘플을 이용해도 대부분 워터마크의 추출에 실패한 것에 비하면 1/10에 불과한 길이로 워터마크의 추출이 가능하다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.127-142
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• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.