본 연구는 수직 벽체형 콘크리트 구조물의 정밀안전진단을 위한 외관조사시 고품질 정밀영상을 자동화된 방식으로 획득하여 균열손상을 탐지하고 시설물의 상태를 평가하기 위하여 개발된 등벽드론 탑재형 균열진단 시스템에 대한 것이다. 본 논문에서는 영상기반 균열진단 시스템을 이용한 정밀영상 획득기술, 자동화된 영상처리 알고리즘을 이용한 데이터 처리 기법을 제시하였으며, 실험적으로 도출된 지상표본거리를 기반으로 영상처리 자동화 알고리즘을 이용하여 생성된 균열모사 시험벽체의 평면전개 이미지 상 균열손상의 위치 정확도를 평가 분석하였다. 평가분석 결과, 가로축 길이 대비 최대 1.1%, 세로축 길이 대 비 최대 1.4%의 오차율을 보이는 것으로 나타났다. 제안된 영상 내 픽셀 좌표와 지상표본거리를 기반으로 균열손상의 위치를 추정하는 기법은 실측 좌표 대비 평균 1.0% 이하의 위치 오차를 가지는 것으로 평가되었다. 최종적으로 영상기반 진단과 긴급 보수와 같은 일반적인 시설물의 유지관리에 요구되는 위치 정확도를 확보하고 있는 것으로 분석되었다.

In this paper, we introduce a robot-assisted medical diagnostic system that enables remote ultrasound (US) imaging to be applied to the conventional telemedicine, which has been possible only with interviewing or a visual exam. In particular, a master-slave robot system is developed that ultrasonic diagnosis specialist can control the position and orientation of US probe in the remote place. The slave robot is designed to be compact, lightweight, and hand-held so that it can easily transfer to the remote healthcare center. Moreover, 6-degree-of-freedom (DOF) probe motion is possible by the robot design based on Stewart platform. The master device is also based on a similar structure of the slave robot. To connect master and slave system in the wide area network (WAN) environment, a hardware CODEC was developed. In this paper, we introduce the detail of each component and the results of the recent experiments conducted in the remote sites by the developed robotic ultrasound imaging system.

선량 크리프는 임상적 오류 중 하나로 검사자의 미숙 또는 부주의에 기인하여 발생하는 현상으로 AAPM Task Group #116에 의하면 디지털 방식의 시스템에서 지속적인 발생이 보고되고 있다. 이러한 현시점에서 선량 크리프 현상을 최소화할 뿐만 아니라 재현성 향상이 가능한 자동노출제어장치의 요구가 증가하고 있 다. 이에 본 연구에서는 제작이 쉬울 뿐만 아니라 고효율 반도체 센서에 대한 연구를 수행함으로써 선량 크리프 현상을 저감할 수 있는 자동노출제어장치의 센서에 대하여 고찰하고자 하였다. 연구 수행 결과, 제 작된 I형 센서 및 PIN형 센서의 경우 Ref 센서와 비교하면 광학적 특성이 우수하여 음영효과가 적게 나타 날 것으로 사료되고, 대체로 낮은 민감도 특성이 나타나지만, 조사 조건 변화에 따른 일정한 추세를 가짐으 로써 정확한 피드백 신호를 자동노출제어장치에 제공할 수 있을 것으로 사료된다.