도시의 지하 공간에서 안전사고를 예방하기 위해 통합 지하 공간 지도가 생성되고 있다. 지도의 갱신 시간을 단축하기 위해, 새로 입력된 지도에서 갱신된 객체만을 선택하는 변경 객체 탐지 및 추출 기술이 적용된다. 갱신된 객체는 새로운 객체, 삭제된 객체, 속성 변경 객체로 분류된다. 그러나 굴착 작업의 대상인 매설 시설만을 포함하는 부분 지도가 입력되는 경우 삭제된 객체를 찾지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 부분 지도에서 삭제된 객체를 찾기 위한 세 가지 방법을 논의하였다. 삭제된 객체를 탐지하기 위해서는, 원래 객체 중 일부만이 변경된 경우에 해당하는 갱신 객체가 존재하는지 여부를 판단해야 한다. DE-9IM, Relate 함수, Intersection 함수는 부분적으로 변경된 객체를 추출하는 데 사용되었으며, 선형 객체를 활용하여 각 방법의 성능을 비교하였다. 세 가지 방법 모두 중첩되는 형상을 포함하는 객체를 오류 없이 동일한 객체로 판단하였고, Relate 함수가 가장 빠른 성능을 보였다.

뉴로모픽 비전 센서는 효율적인 실시간 패턴 인식을 요구하지만, 기존 아키텍처는 에너지 및 지연 시간 제약을 충족하는 데 어려움을 겪는다. 본 연구에서는 수직 NAND 저장소를 활용하여 대규모 병렬 패턴 검출을 달성하는 새로운 in-situ 시공간 서열 검출기를 제시한다. 각 셀을 단일 트랜지스터 기반 멀티-레벨 셀(MLC) 메모리 소자 두 개로 인코딩하고(예: 강유전체 전계효과 트랜지스터, FeFET), 픽셀의 시간적 서열을 연속된 워드 라인(WL)들에 매핑함으로써 NAND 스트링 내부에서 직접적인 시간 패턴 검출이 가능해진다. 각 NAND 스트링은 단일 픽셀을 위한 전용 기준(reference) 역할을 하는 한편, 서로 다른 블록은 서로 다른 픽셀에 대한 패턴을 저장하여, 수직 NAND 저장에서 잘 확립된 동작인 단순 direct 비트-라인(BL) 감지로 대규모 시공간 패턴 인식을 수행할 수 있게 한다. 우리는 셀 수준과 어레이 수준 모두에서 본 접근법을 실험적으로 검증하였으며, 수직 NAND 기반 검출기가 기존 CPU 기반 방법에 비해 에너지 효율에서 6자릿수 이상(>10^6) 향상, 지연 시간에서 3자릿수 이상(>10^3) 감소함을 보여주었다. 이러한 결과는 수직 NAND 저장소가 차세대 뉴로모픽 비전 처리를 위한 확장 가능하고 에너지 효율적인 해결책임을 입증한다.

테라헤르츠(THz) 파 이미징은 암 검출과 같은 의학 분야에서 잠재적 특징을 지닌다. 그럼에도 불구하고, 기존의 렌즈는 무겁고 부피가 크며 공간 해상도가 낮고, 통합하기 어렵다. 최근에는 메타표면이 가볍고 초박막이며 쉽게 통합할 수 있는 구조를 구현하기 위한 설득력 있는 접근법으로 부상하였다. 파 집속 응용을 위한 많은 THz 메타표면 렌즈가 제안되었으나, THz 이미징을 위해 편광에 무감하고 높은 공간 해상도를 갖는 소수의 THz 메탈렌스만이 보고되어 있다. 본 논문에서는 고해상도 THz 파 집속을 위해 이중 분할 링 공진기(double split-ring resonator, DSRR) 구조를 사용하여 초박막의 평면형, 편광 비의존, 고수치개구(high numerical aperture) 메탈렌스를 제안한다. 전파 위상(DSRR의 바깥 링 직경을 조정)과 기하 위상(DSRR의 슬릿을 변화) 조합 방법을 적용하여 8개의 DSRR을 포함하는 단위 셀 라이브러리를 구축하였으며, 이는 0부터 2π까지의 위상 전체를 커버하고 입사파의 편광과 무관하다. DSRR을 얇은 기판 위의 동심원 고리(concentric rings)로 배열함으로써, 두께 0.55λ, 초점거리 660 μm(4λ), 반경 4.678 mm(28.35λ), 수치개구 0.99로 1.82 THz(파장(λ) 165 μm)에서 동작하는 초박막의 편광 비민감 및 고수치개구 메탈렌스가 설계되었다. 수치개구가 1에 근접하는 설계는 89 μm(0.54λ)의 높은 공간 해상도를 달성하여 고품질 영상을 생성할 수 있다. 이는 제안된 메탈렌스가 파장 이하의 거리(< 90 μm)로 분리된 마이크로스케일 특징을 해상할 수 있음을 의미한다. 따라서 제안된 메탈렌스는 소형화된 현미경의 대물렌즈로 사용될 수 있으며, 암 검출 응용을 위한 초소형 THz 이미징 시스템에서의 잠재적 활용 가능성을 보여주면서, 현미경적 THz 이미징을 위한 새로운 길을 열어줄 것으로 기대된다.

림프부종에서는 전염증성 사이토카인 매개의 진행성 연쇄반응이 항상 발생하여 거시적 섬유화로 이어진다. 그러나 섬유화가 악화되기 이전에 림프부종으로 인한 섬유화를 실제적으로 측정할 수 있는 방법은 현재까지 없다. 기술적으로 CT는 피상 및 심부 위치에서의 섬유화를 시각화할 수 있다. 표준화된 측정을 위해, 딥러닝(DL) 기반 인식의 검증을 수행하였다. 단면적, 관찰 코호트 시험을 실시하였다. CT 영상에서 흡수 값의 창 폭을 좁힌 후, 각 픽셀을 5개 클래스(공기, 피부, 근육/물, 지방, 섬유화)로 분류하는 SegNet 기반 의미론적 분할 모델을 훈련(65%), 검증(15%), 테스트(20%)하였다. 이후 4개의 지표를 산출하고 표준화 둘레 차이 비율(SCDR) 및 생체전기저항(BEI) 결과와 비교하였다. 총 27명의 만성 편측 림프부종 환자에서 2138장의 CT 영상을 분석하였다. 섬유화 분할과 관련하여, 평균 경계 F1 점수와 정확도는 각각 0.868 및 0.776이었다. 4개 지표의 19개 하위 지표 중 73.7%는 BEI와 상관되었으며(부분 상관계수: 0.420–0.875), 13.2%는 SCDR과 상관되었다(0.406–0.460). 지표 2[Formula: see text]의 평균 하위 지표가 가장 높은 상관을 보였다. DL은 CT 영상 기반의 림프부종 유발 섬유화 인식에 대한 잠재적 응용 가능성을 지닌다. 뺄셈형(subtraction-type) 공식은 가장 유망한 추정 방법일 수 있다.

목적: 본 연구의 목적은 뇌졸중 환자의 상지 운동 수행에 대해 증강현실(AR)을 이용한 재활 시스템이 미치는 영향을 조사하는 것이었다. 방법: 거울 치료(mirror therapy) 기전을 적용한 AR 기반 시스템은 뇌졸중 후 편마비 환자에게 적용되는 중재 프로토콜을 제공한다. 이 시스템은 환자 자세 고정 도구(의자), 흰색 표면의 테이블, 영상 획득 장치, 영상 처리 장치, 영상 표시 장치, 팔 지지대, 벨크로 스트랩(Velcro-strap), 그리고 두 개의 파란색 원형 스티커로 구성된다. 운동 기능 회복에서 본 시스템의 타당성을 평가하기 위해 뇌졸중 환자 1명을 모집하여 AR 중재를 받게 하였다. 치료는 설치, 보정 및 3분 휴식 시간을 제외하고, 2주 동안(치료 주 10일) 하루 2회, 매회 10분간 시행하였다. 운동 기능 회복의 효과를 평가하기 위해 주요 및 보조 결과 측정치로 각각 Jebsen Taylor 손 기능 검사와 Arm Motor Fugl-Meyer 평가를 사용하였다. 추가로 뇌졸중 영향 척도, 한국판 Modified Barthel Index(K-MBI), 손목 관절의 능동 가동범위(ROM), 그리고 뉴턴(N) 단위의 악력(파지력)을 측정하였다. 또한 참여자의 피드백과 이상반응도 기록하였다. 결과: Arm Motor Fugl-Meyer의 손목 및 손 소검사에서 운동 기능의 개선이 나타났으며(기준선: 19; 중재 후: 23), Fugl-Meyer의 근위 팔 소검사에서도 개선이 관찰되었다(기준선: 31; 중재 후: 34). ROM에서는(신전 ROM: 반복적으로 굴곡 및 신전 각각에 대해 10° 및 3°) 개선이 있었고, 뇌졸중 영향 척도(기준선: 46; 중재 후: 54), K-MBI(기준선: 92; 중재 후: 95), 9홀 페그보드(기준선: 30초; 중재 후: 25초), 그리고 악력의 뉴턴 단위 값(기준선: 12.7; 중재 후: 17.7)이 향상되었다. 그러나 중재 후 이상반응이 보고되었다. 결론: 거울 치료 기전을 적용한 AR 기반 시스템은 뇌졸중 환자의 운동 기능 회복에서 타당성을 보여주었다.

자동차 산업 종사자들과 많은 연구자들이 최근 몇 년간 보행자 보호 시스템의 개발에 관심을 갖게 되었다. 특히, 보행자 의도를 예측하기 위한 시각 기반 방법은 보행자 보호 시스템의 성능을 향상시키기 위해 현재 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 차량 내 대시보드 카메라(on-dash camera)를 이용하여 보행자를 감지하고, 이후 보행자의 움직임을 분석하여 충돌 가능성을 확률로 산정할 수 있는 시각 기반 시스템을 제안한다. 보행자에 관한 정보(위치, 거리, 이동 방향 및 크기)는 컴퓨터 비전 기술을 통해 추출되며, 이러한 정보를 바탕으로 퍼지 규칙 기반 시스템이 보행자의 위험 수준에 대해 판단한다. 제안된 시스템의 기능을 검증하기 위해, 차량과 보행자가 밀접하게 혼재하는 고밀도 지역에서 직접 수집한 여러 시험용 데이터셋을 구축하였다. 실험 결과의 정탐률(true positive rate)은 약 86%로, 제안된 시스템의 타당성을 보여준다.

목적: 퇴행성 망막에서 상피망막(에피레티널) 보철기를 이식하여 망막신경절세포(retinal ganglion cells)를 직접 자극하는 방법은 망막색소변성증 또는 연령관련 황반변성 환자에서 시각 지각을 회복시키기 위한 인식된 전략이다. 다중전극배열(multielectrode arrays, MEA)을 이용한 실험실에서 최적의 자극-반응 패러다임을 규명하는 일은, 직접 망막신경절세포(RGC) 자극에 의해 유발되는 짧은 잠복기 스파이크(10 ms 이내)가 전기 자극기(electrical stimulator)에 의해 생성되는 자극 인공물(stimulus artifact)에 의해 가려지는 사실로 인해 복잡하다. 접근: 우리는 위상적 두드러짐(topographic prominence) 판별에 기반한 인공물 제거 알고리즘을 개발하였다. 여기서 자극 인공물 내에서의 두드러짐(prominence) 지속시간을 사용하여 제거를 위한 인공물을 식별하는 전략을 적용하고, 이후 가려진 스파이크를 명료화한 다음 표준적 역치(thresholding)로 정량화하였다. 주요 결과: 우리는 두드러짐 판별 기반 필터가 시뮬레이션 조건에서 신용할 만한 성능을 보이며, 단순하고 심지어 복잡한 잔여 인공물이 존재하는 상황에서도 무작위로 삽입된 스파이크를 성공적으로 분리함을 확인하였다. 또한 이 알고리즘이 변성 마우스 망막에서의 MEA 기반 기록에서 짧은 잠복기 스파이크를 성공적으로 분리할 수 있음을 보였다. 이때 자극 전극과 기록 전극 간 거리(distance)에 따라 자극 인공물의 진폭 및 주파수 특성이 달라졌다. 4개의 망막 패치에서 추출한 108개의 RGC에 대한 데이터셋에서 첫 스파이크(first spike) 탐지의 오탐(false positive) 및 미탐(false negative) 비율을 ROC 분석한 결과, 본 알고리즘의 성능은 국소 다항식 근사(local polynomial approximation) 전략(SALPA)을 사용하는 일반적으로 사용되는 인공물 제거 필터 알고리즘과 비교 가능함을 확인하였다. 의의: 우리는 위상적 두드러짐 판별의 적용이 진폭과 형태가 가변적인 자극 인공물을 제거하는 데 유효하고 유용한 방법임을 결론내린다. 또한 본 알고리즘은 SALPA와 같은 다른 인공물 제거 알고리즘에 대한 단독 또는 보조 수단으로 사용될 수 있음을 제안한다.

양상성 전류 펄스(지속시간 500 µs, 강도 5, 10, 20, 30, 40, 50, 60 µA)를 매 1초마다 적용하였다. FB 필터와 TP-채택 FB 필터에서 거짓양성 오류 및 거짓음성 오류를 비교하였다. TP-채택 FB 필터를 구현함으로써, 자극의 강도와 자극 및 기록 전극 간 거리와 무관하게 스파이크를 검출할 때 짧은 잠복기의 스파이크를 민감도와 특이도 측면에서 더 잘 검출할 수 있었다.