본 연구는 간 자기공명영상 검사 시 프리모비스트(Gd-EOB-DTPA) 조영제를 사용한 동적 동맥기(dynamic arterial phase)에서 호흡기 운동인공물을 최소화하기 위한 최적의 방법을 연구하였다. 연구는 총 세 집단으로 나누 어 진행되었으며, 첫 번째 집단은 별도의 사전 교육(pre-scan preparation, PSPP) 없이 촬영한 집단, 두 번째 집단은 사전 교육만 시행하고 촬영한 집단, 세 번째 집단은 사전 교육과 검사 중 숨 참기 보조 신호(breath-holding assistance signal, BHAS)를 제공한 집단으로 구성되었다. 각 집단의 촬영 결과를 비교한 결과, 사전 교육과 검사 시 숨 참기 보조 신호를 함께 시행한 집단에서 동적 동맥기 영상의 호흡기 운동인공물이 가장 적었으며, 영상의 품질 도 더 높게 평가되었다. 이러한 결과는 간 MRI 촬영의 동적 동맥 단계 검사에서 사전 교육과 검사 중 숨 참기 보조 신호가 결합한 접근법이 환자의 숨 참기 협조를 강화하여 영상 품질을 개선하고, 정확한 진단에 기여할 수 있음을 시사한다.

본 연구에서는 3D 프린팅 기술과 인체공학 순설계를 이용하여 턱관절 자기공명영상 동적 턱관절 검사 보조기구를 개발하고자 하였다. 3D 프린팅 기술 재료는 3D 프린터(Sindo, 3DWOX1, Korea), 3D 모델러 프로그램(Fusion 360, autodesk, USA), PLA(polylactic Acid) 필라멘트 소재를 이용하였고, 영상 검사는 3.0T 자기공명영상 장비 (Magnetom Vida, Siemens, Germany)를 사용하였다. 개발 방법은 성인 30명(남:13명, 여:17명, 평균나이 22.9±2.0세)의 안면뼈 CT(computed tomography) 검사의 단면 영상을 역학적으로 실측하여 상/하악궁의 형상을 모델링하였다. 모델링된 파일은 FDM(fused deposition modeling) 방식으로 3D 프린팅하였다. 출력된 보조기구는 자화 감수성 인공물 실험, 동적 영상 비교, 만족도 평가로 성능을 평가하였다. 그 결과, 자화감수성 인공물 발생은 개발된 개구 보조 장비와 비교하여 모든 영상에서 유의한 차이가 없었다. 동적 비교 영상에서는 TSE 기법이 모든 평가 법에서 가장 우수한 영상 품질을 보였다. 만족도 평가에서는 피검자는 평균 4.3점, 방사선사는 평균 4.4점으로 높은 만족도를 보였다. 결론적으로 인공물 발생이 없는 환자 맞춤형 보조기구에 개구의 동적 기능이 탑재된 보조기구 를 개발하였다.

본 연구에서는 무인항공기인 드론을 활용한 VDMS(Vision-based Displacement Measurement System)를 통해 동적변위계측 정 확도와 동특성 추정 신뢰성 검증을 위한 동적실험을 실시하였다. 비행하는 드론의 이동 및 회전진동을 보정하기 위해 영상 내부의 변 위가 발생하지 않는 고정점을 활용한 보정밥법을 사용하였으며, 검증을 위해 설치한 범용 센서인 LVDT와 LDS의 변위계측 결과와 비 교하여 그 오차를 시간영역과 진동수영역에서 분석하였다. 3가지 타입의 장비 모두 최대 변위 도달 및 주기 운동 계측에 있어서 대체 적으로 유사한 결과를 나타내었다. LDS 기준의 오차 분석 결과, 드론과 LVDT는 가진 진동수 변화에 의한 오차 값은 미비하나, 최대 발생 변위가 작을수록 오차 값은 증가하였다.

본 연구에서는 보다 넓은 범위에서 영상기반 변위계측 시스템의 동특성 추정 신뢰성을 확보하기 위해 Shaking Table을 이용해 넓은 대역의 진동수와 진동수별 다양한 진폭에 대한 Sine Wave 동적실험을 실시하였다. 영상기반 변위계측을 위해 DDVS(Dynamic Displacement Vision System) 기법을 활용하였으며, DDVS 기법을 통해 구한 동적변위는 기존의 접촉·비접촉식 센서인 LVDT(Wire Type, Pole Type)과 LDS의 변위계측 결과와 비교하여 그 오차를 분석하였다. 구해진 동적변위를 FFT하여 진동수 영역에서의 정확도 비교도 함께 수행하였다. 4가지 타입의 계측센서 모두 동적변위계측 결과 최대 변위 도달 및 주기 운동 계측에 있어 대체적으로 유사한 결과를 나타냈으며, 특히 영상기반의 DDVS 기법과 LDS를 통한 계측 결과는 높은 상호 일치성을 보였다. LDS와의 비교를 통한 오차분석 결과, DDVS 기법에 의한 동적변위 계측의 정확도는 계측 대상의 진동수에 영향을 받는다고 판단되었다. 동일 가진 진동수 내에서 가해준 변위 변화에 의한 오차는 미미하였으나, 동일 발생 변위에서는 가진 진동수가 커질수록 오차 값이 증가하였다. 기존 센서인 LVDT 경우, 발생 변위가 작을 때 상대적으로 큰 오차를 나타냈으며, 이를 통해 진동계측과 같은 작은 동적변위의 계측에 한계가 존재한다고 판단된다.

Visual odometry is a popular approach to estimating robot motion using a monocular or stereo camera. This paper proposes a novel visual odometry scheme using a stereo camera for robust estimation of a 6 DOF motion in the dynamic environment. The false results of feature matching and the uncertainty of depth information provided by the camera can generate the outliers which deteriorate the estimation. The outliers are removed by analyzing the magnitude histogram of the motion vector of the corresponding features and the RANSAC algorithm. The features extracted from a dynamic object such as a human also makes the motion estimation inaccurate. To eliminate the effect of a dynamic object, several candidates of dynamic objects are generated by clustering the 3D position of features and each candidate is checked based on the standard deviation of features on whether it is a real dynamic object or not. The accuracy and practicality of the proposed scheme are verified by several experiments and comparisons with both IMU and wheel-based odometry. It is shown that the proposed scheme works well when wheel slip occurs or dynamic objects exist.