척추 골격 세그먼테이션 모델은 척추 환자들의 X 선 영상에서 척추 부분 영상만을 추출하여 척추 배열 형태를파악하기 위해 제작한 인공지능 모델입니다.
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인공지능 모델을 제작하기 위해 학습용 데이터를 확보하고, 영상의 대조를 개선하는 전처리 과정과 라벨링, ground truth mask를 제작하여 인공지능 학습 데이터를 확보하였습니다.
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준비한 학습데이터를 사용하여 TransUNet 알고리즘으로 인공지능 모델을 제작하였고, 이를 이용하여 척추 패턴을 추출하여 사용하였습니다.

• 콘크리트 구조물을 드론으로 촬영하고, 콘크리트구조물 전체 정사영상 제작
• 인공지능 학습 데이터를 생성하고, 균열식별 인공지능 모델 제작
• 정사영상에서균열을 식별하고,균열위치를 표시하는 정사영상에 표시

산업용 인공지능 분야에서 저희가 개발한 콘크리트 균열 탐지 인공지능 모델은 드론을 사용하여 작성한 정사영상을 사용하여 진행하였다는 부분이 특징적입니다.콘크리트 균열 탐지는 영상에서 균열을 찾아내는 비교적 많은 시도가 있던 인공지능 분야입니다.

당사는 건물, 다리, 축대, 댐 등의 콘크리트 구조물을 대상으로 드론으로 영상을 촬영하고, 이를 정사영상으로 만들고, 이 정사영상에서 균열을 찾아, 구조물에서 균열이 발생한 부분을 특정하는 것을 목적으로 하여 인공지능 모델을 개발했습니다.

인공지능 모델 개발에 필요한 학습 데이터는 인공지능 모델 품질에 큰 영향을 줍니다.
당사는 다양한 분야의 인공지능 모델 학습을 위한 데이터세트를제작하고 있습니다.
데이터 품질을 유지하기 위한 전처리 과정에서부터, 어노테이션 표식을 통한 데이터 라벨링, 라벨링을 진행하기 위한 인원 교육, 저작 도구 준비, 라벨링 작업 시스템 구축, 라벨링 결과 검수 등 품질관리 작업을 수행합니다.

• 인공지능모델 개발을 위한 학습 데이터 구축 체계 확보
• 학습 데이터 가공 및 전처리 기술
• 학습 데이터 저작 시스템 구축을 통한 라벨링 작업 지원
• 학습 데이터 품질 관리 및 품질 평가를 위한 학습 모델 설계

• 자체 제작AI모델 사용 -> 척추배열  영상 추출
  - TransUNet알고리즘사용
• 다양한 머신러닝 알고리즘 사용, Cobb angle 계산
     - 다각형 넓이 구하기,
    - 무게 중심 찾기,
  ‍   - curve fitting 등 사용

자체제작한 AI 모델을 사용하여 척추 배열 패턴 영상을 제작하고, 머신러닝 알고리즘으로 이 영상을 분석 패턴의 특성을 파악, 척추의 만곡을 표현하는 Cobb’sangle 값을 계산하는 소프트웨어를 제작하였습니다.본소프트웨어는 X선 촬영 사진을 입력하면 자동으로 cobbangle 값을 출력합니다.

자세자동 측정 소프트웨어는 사람의 앞,뒤, 옆면 사진을 촬영하여 어깨선, 허리선 기울기를 사용하여 척추 휨을 측정합니다.
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또한 어깨와 귀를 이어주는 선이 신체와 이루는 각을 측정하여 거북목을 측정하는데 사용합니다.

자세 자동 측정 소프트웨어는 인공지능 자세 추정(HAR)모델을 사용합니다

자세추정(HumanActivity Recognition) 기술

• 자세측정 application
• 자세교정 application
• 운동자세 안내, 자세 유도
• 제스쳐 인터페이스
• 긴급안전 서비스(낙상 등 사고 탐지)

인공지능 자세 추정 모델을 사용하여 제작한 Web기반 application 입니다. PC와 노트북, 휴대폰에서 모두 사용 가능합니다.
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사진을 찍어 자세를 측정하는 기능과 신체 상태에 알맞은 운동 유도 기능을 갖추고 있습니다.
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자세교정앱은 자세인식 기술을 이용하여 자세를 평가하고,올바른 자세를 유지하기 위해 필요한 운동을 권장하는 소프트웨어입니다.
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웹기반으로 제작되어 노트북과 휴대폰등 다양한 하드웨어에서 사용할 수 있습니다.
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실시간으로영상신호를 획득할 수 있는 카메라가 달린 장비의 경우 영상으로 운동하는 사람의 자세를 평가하여, 바른 자세로 운동할 수 있도록 안내하는 기능을 갖추고 있습니다.