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고분자 화합물 컬러링을 위한 기계학습 기반 컬러 염안료 배합 & 합성조건 후보 도출모델

▶ 기술명 : 고분자 화합물 컬러링을 위한 기계학습 기반 컬러 염안료 배합 & 합성조건 후보 도출모델 ▶ 기술이전 책임자 : 현윤경 ▶ 참여자 : 고태욱, 이종걸, 이승희 ▶ 기술이전 수 : 1 ▶ 이전연도 : 2020 ▶ 관련과제 :       - B19610000, 바이오 의료영상/컴퓨팅에 대한 수학적 모델링과 해석연구 ▶ 기술개요 : 특정한 색상과 성능을 가지는 플라스틱 제품의 원료를 생산하는 공정 중에 조색과 관련하여 최대 근접한 색상을 줄 수 있는 염안료 배합조건의 후보를 시스템적으로 빠르게 찾아 추천하는 기계학습 기반 모델 개발

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CT 빔경화 보정 알고리즘 기술

▶ 기술명 : CT 빔경화 보정 알고리즘 ▶ 기술이전 책임자 : 박형석 ▶ 참여자 : 박형석, 전기완 ▶ 기술이전 수 : 1 ▶ 이전연도 : 2017 ▶ 관련과제 :       - A21300000, 생체의료영상/컴퓨팅에 대한 수학적 모델링과 해석연구, 전기완        - A25600000, X-선 CT영상에서의 Metal Artifact Correction의 핵심이론 및 기반 기술 개발, 박형석 ▶ 기술개요 : 본 기술은 엑스레이 전산화 단층촬영에서 발생하는 빔 경화 인공물 보정 방법에 대한 것임.  ▶ 목적 및 필요성    : CT영상에서 나타나는 metal artifact는 영상을 심각하게 왜곡시켜 정확한 분석 및 이용에 상당한 지장을 초래하고 있음.    이는 기존 수학 이론과 미스매치로 인해 발생하며, 이에 따라 엄밀한 수학적 분석을 기반으로 하여 인공물 보정을 효과적으로 수행할 수 있는 보정 기술 개발이 필요함.  ▶ 기대효과   : 본 방식은 빔 경화 인공물을 효율적으로 줄일 수 있음. 기존의 모델 기반의 반복적 방식과 달리, 스캔하고자 하는 대상체의 사전정보 및 영역추출 과정 등을 포함하지 않으므로 알고리즘의 자동화, 실시간 보정이 가능함. 

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