광산 탐지를 위한 컴퓨터 비전과 BCI의 결합

샌디에이고 캘리포니아대학교(University of California, San Diego)의 컴퓨터 과학자들은 세밀한 컴퓨터 비전 알고리즘과 BCI(brain-computer interface)를 결합하여 해저의 음파 탐지기 영상에서 광산을 찾을 수 있도록 하고 있다. 이 연구는 감지 속도를 상당히 증가시킬 수 있는 새로운 방법으로서 기존의 광산 탐지 전문가들이 주로 육안으로 검사하던 방법을 개선해주게 될 것이다.

컴퓨터 비전과 사람의 시각을 결합한 기술 개발
“컴퓨터 비전과 사람의 시각은 각각 특별한 장점을 가지고 있기 때문에 같이 결합을 하게 되면 매우 좋은 성능 개선을 기대할 수 있을 것”이라고 UC 샌디에이고 제이콥공과대학(Jacobs School of Engineering) 컴퓨터 과학과의 Ryan Kastner 교수가 말했다.
“예를 들어, 컴퓨터는 미세한 것을 잘 찾아내지만, 사람들은 큰 그림을 보기 위해서 더욱 전체적인 방법으로 추론할 수 있는 수학적으로 정확한 패턴을 보는 것을 잘 한다. 우리는 성능을 향상시키기 위해서 이러한 방법들을 결합한 큰 잠재성을 보여주려고 한다”고 Kastner 교수가 덧붙였다.

영상 데이터셋으로 컴퓨터 비전 알고리즘 훈련
샌디에이고의 미 해군 SSC 퍼시픽(U.S. Navy’s Space and Naval Warfare Systems Center Pacific (SSC Pacific))과 같이 연구하고 있는 연구원들은 샌디에이고 해변에 있는 현장 실험에서 불활성된, 밝은 오렌지색의 광산을 담고 있는 450개의 수중음파 탐지영상 데이터셋을 수집하였다. 영상 데이터셋은 수중음파 탐지기가 장착되어진 수중 차량을 가지고 수집되었다. 그리고 연구원들은 975개의 광산과 같은 물체의 영상 데이터셋을 가지고 컴퓨터 비전 알고리즘을 훈련시켰다.

인접한 영상 간 픽셀 강도 변화 캡처 해 디자인
이 연구에서 연구원들은 먼저 완벽한 데이터셋에서 6가지 실험 대상을 보여주었다. 이것은 컴퓨터 비전 알고리즘에 의해 보여지기 전이었다. 그들이 개발한 광산 감지 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해서 영상 데이터셋을 구동시켰다. 이것은 광산을 포함할 가능성이 가장 높은 영상을 표시해주는 것이다. 이것은 EEG(Electroencephalogram) 시스템에 맞추어진 실험대상에 대한 결과를 보여준 것으로서 가장 눈에 띄는 특징을 가지고 있는 광산을 포함하고 있기 때문에 영상에 반응하는 실험대상을 보여주었던 뇌활동을 감지하도록 프로그램된 것이다. 실험대상은 영상이 이미 알고리즘에 의해서 처리되어졌을 때 더 빠르게 광산을 감지하게 되었다. 컴퓨터 과학자들은 이 연구결과를 최근에 발행된 IEEE 해양공학저널(Journal of Oceanic Engineering)에 발표하였다.
알고리즘은 연속된 분류기로서 알려진 것으로서 속도와 정확도를 향상시키기 위해 연속적으로 동작하는 것이다. 이 분류기는 인접한 영상 부분들 간에 픽셀 강도의 변화를 캡처하도록 디자인되었다. 이 시스템의 목표는 99.5%의 트루 포지티브(true positives)를 감지하며, 분류기를 통과하는 동안에 50% 정도의 긍정오류를 만들어내는 것이다. 결과적으로 트루 포지티브는 높았지만, 긍정오류는 감소 되었다.

컴퓨터 비전 알로리즘에 의해 사전 스크리닝 없이 실험대상 실행
연구원들은 분류기에 의해서 발생된 몇 가지 버전의 데이터셋을 만들게 되었으며 EEG 기어에 적합화 된 6가지 실험대상을 구동시켰다. 이것은 먼저 각 실험대상을 위해 측정되었다. 실험 대상은 컴퓨터 비전 알고리즘에 의해서 발생된 가장 보수적인 결과를 포함하는 데이터셋에서 가장 잘 실행되어졌다는 것이 증명되었다.
그들은 100x50 픽셀 크기를 갖는 총 3,400개의 영상칩을 자세히 조사하였다. 각 칩은 단지 1/5초(0.2초) 동안에 EEG 관련 알고리즘이 실험대상의 뇌신호가 그들이 보고 있는 것에 관심을 갖고 있는지를 결정할 수 있다는 것을 보여주었다.
모든 실험대상은 컴퓨터 비전 알고리즘에 의해 사전 스크리닝 없이도 잘 실행되었다. 또한 어떤 실험대상에서는 그들 스스로가 컴퓨터 비전 알고리즘보다 더 잘 실행되었다.

Neuromatters는 C3Vision™ 시스템 보유 BCI 기술의 선구적 기업
“사람의 지각은 컴퓨터 비전을 가지고 할 수 없는 것을 할 수 있다. 그러나 컴퓨터 비전은 피곤해하거나 스트레스를 받지 않기 때문에 두 가지를 결합하는 것이 우리에게는 자연스러운 것이 될 수 있다”고 Chris Barngrover가 말했다. 그는 Kastner의 연구그룹에서 컴퓨터과학 박사학위를 받았으며, 현재 SSC 퍼시픽에서 일하고 있다.
이 연구논문의 공동저자는 Neuromatters LLC의 프로그램 매니저 Paul DeGuzman, UC 샌디에이고 제이콥공과대학교 컴퓨터과학과 박사과정 학생인 Alric Althoff가 있다. Neuromatters는 C3Vision™ 시스템을 보유하고 있는 BCI 기술의 선구적 기업이다.

자료출처 | KISTI 미리안 <글로벌동향브리핑>

비파괴적인 삼차원 영상 기술

Applied Physics Letters 표지논문에서, 태국 와라이락 대학(Walailak University)과 일본 훗카이도 대학(Hokkaido University)의 연구진은 피코초 초음파를 이용한 3-D 세포 영상을 처음으로 시연했다고 밝혔다.

이들의 연구는 두 종류의 포유류 생물학적 조직에 초점을 맞추었는데, 하나는 소의 대동맥 혈관을 잇는 세포 종류인 소과 대동맥 내피 세포(Bovine aortic endothelial cell)이고, 다른 하나는 쥐의 '지방질(Adipose)' 지방 세포이다. 내피 세포는 혈구의 생리학에 중요한 역할을 하며, 생체 역학 연구에 매우 유용하기 때문에 선택되었다. 다른 한편, 지방 세포는 다양한 세포 형상 및 내용물에 비교하여 흥미로운 결과를 제공하기 위하여 선택되었다.
연구진은 우선 세포를 티타늄으로 피복된 사파이어 기판 상의 용액에 넣고, 티타늄 막 위에 집속한 초단 레이저 펄스 빔을 통해서 생성된 고주파수 음의 점광원을 검사했다. 그리고 세포 조직을 통해서 이동하는 음이 생성하는 광학 반사의 작은 변화를 감지하기 위하여, 같은 지점에서 또 다른 레이저 펄스 빔을 집속하였다.
훗카이도 대학의 응용 물리학부 교수이자, 이 논문의 공동 저자인 Oliver B. Wright 교수는“이 두 빔을 모두 검사함으로써, 우리는 한 조각을 나타내는 세포의 음향 영상을 구축할 수 있었다. 우리는 두 레이저 펄스 빔 사이의 시기를 변화시킴으로써, 주어진 깊이에서 선택된 세포 조각을 볼 수 있었다”고 말했다.
이들의 연구는 기존의 음향 현미경을 이용한 세포 영상 작업이 너무나 많은 노력을 요함에도 불구하고, 이러한 3-D 영상을 실용화하기에는 아직도 많은 시간이 남아있다는 사실에 특히 주목하였다.
또한 Wright 교수는 “3-D 음향 영상을 구축하는 것은 원칙적으로 세포를 죽이지 않고도, 세포 소기관의 상대적인 위치를 삼차원으로 볼 수 있다는 점에서 잠재력이 있다. 체외에서 진행된 우리의 실험에서, 우리는 세포의 내용물을 분해하지는 않았지만(이는 아마도 우리가 관찰한 조각 내에 세포핵이 있지 않았기 때문일 수도 있다) 이 기술은 좀 더 향상될 것”이라고 덧붙였다. 지금까지, 연구진은 세포 내에서 음파를 생성하기 위하여 적외선을 사용하였다. 그는 “약 1미크론(100만 분의 1미터)의 측면 공간 해상도를 얻었다. 우리는 자외선 펄스 레이저를 사용하여, 측면 공간 해상도를 약 세 배 향상시켰다. 그리고 사파이어 대신 다이아몬드 기판을 사용함으로써, 관찰 영역으로부터 떨어진 열전도를 좀 더 잘 허용하였고, 이는 레이저 전력과 영상 화질을 향상시키는데 도움이 될 것”이라고 말했다.
레이저 전력을 낮추거나, 좀 더 높은 열 전도성을 가진 기판을 사용하는 것은 생체 내 새로운 영상 기술이며, 동·식물 세포 소기관의 기계적 속성 관찰에 중요 도구가 될 것이다.
자료출처 | KISTI 미리안 <글로벌동향브리핑>