CT 촬영 시 방사선량을 줄이면 피폭 위험성을 낮출 수 있으나, 영상 해상도가 크게 저하 될 뿐아니라 잡음(noise) 발생으로 인해 진단의 효용성이 떨어진다. 따라서, CT 영상에서의 잡음제거는 영상복원 분야에 있어 매우 중요하고 필수적인 처리 과정이다. 영상 영역에서 잡음과 원래 신호를 분리하여 잡음만을 제거하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반 GAN 모델 즉, WT-GAN(wavelet transform-based GAN) 모델을 이용하여 CT 영상에서 효과적으로 잡음 제거하고자 한다. 여기서 사용된 GAN 모델은 U-Net 구조의 생성자와 PatchGAN 구조의 판별자를 통해 잡음제거 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안된 WT-GAN 모델의 성능 평가를 위해 다양한 잡음, 즉, 가우시안 잡음(Gaussian noise), 포아송 잡음 (Poisson noise) 그리고 스펙클 잡음 (speckle noise)에 의해 훼손된 CT 영상을 대상으로 실험하였다. 성능 실험 결과, WT-GAN 모델은 전통적인 필터 즉, BM3D 필터뿐만 아니라 기존의 딥러닝 모델인 DnCNN, CDAE 모형 그리고 U-Net GAN 모형보다 정성적이고, 정량적인 척도 즉, PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 그리고 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 면에서 우수한 결과를 보였다.
본 연구에서는 현재 도시철도 레일의 노후화로 인한 레일표면결함이 증가하고 있으나 국가에서 제정된 궤도성능평가에 관한 세부지침에서 레일표면손상을 기술자의 육안, 간단한 측정 도구로 점검을 수행하는 실정이다. 최근 궤도진단법 제정에 따라 대규모 예산이 투입되고 레일진단물량이 급증되고 있으나 노동집약적인 육안조사기법으로는 진단결과에 대한 신뢰성확보가 어려운 실정이다. 주기적인 선로순회작업 및 육안점검을 통해 레일표면의 결함을 발견하는 것은 매우 중요하다. 그러나 점검자의 주관적 판단에 의해 레일표면의 결함의 경중을 평가하는 것은 레일 내부의 손상을 예측하기에 상당한 제약이 따른다. 본 연구에서는 레일표면손상에 따른 레일내부 균열특성 관한 연구로서 현장측정에서는 레일표면 손상개소를 선정하여 다양한 손상유형의 시료를 채취하여 레일표면손상 상태를 평가하고 실내시험에서 전자주사현미경(SEM)을 이용하여 레일표면결함 및 내부결함의 상관관계를 분석하고자 한다. 또한 실내시험의 결과와 수치해석 결과를 비교를 통하여 레일표면손상을 분석하였다. 현재 공용중인 도시철도 레일의 균열성장율을 파악하고자 가우시안 확률밀도 함수를 적용하여 분석하였다.
목적: 본 연구의 목적은 자화감수성 영상 (SWI)에 나타난 정상 노인의 뇌조직을 픽셀 별로 분석하기 위해 사용되는 다듬질 (smoothing)의 핵심 크기 효과를 보는 것이다. 대상과 방법: 이십 명의 정상 지원군 (평균 나이${\pm}$ 표준 편차 = $67.8{\pm}6.09$세, 여 14명, 남 6명) 이 실험에 대한 동의와 함께 본 연구에 참여하였다. 이 지원군 각각의 자화감수성 영상을 만들기 위해 일차원 혈류흐름 보상 삼차원 경사자장 에코 시퀀스를 이용해 크기과 위상 영상을 얻었고, 영상 처리와 영상 내 조직 분할에 사용되는 자화준비 급속획득 경사자장 에코 (MPRAGE) 시퀀스를 이용한 삼차원 시상면 T1 강조영상을 얻었다. 자화감수성 영상은 다시 위상영상을 이용하여 상자성 (paramagnetic) 물질의 존재 여부를 강조하는 PSWI (위상 영상에서 양수 값을 강조한 자화감수성 영상)과 반자성 (diamagnetic) 물질의 존재 여부를 강조하는 NSWI (위상 영상의 음수 값을 강조한 자화감수성 영상) 영상을 만들었다. 오직 뇌조직 부분만 나타나도록 조직이 아닌 부분을 차폐 (masking) 하는 과정을 거쳤다. 마지막으로 뇌조직 PSWI와 NSWI는 등방성의 0, 2, 4, 8 mm의 다듬질 핵심 크기를 이용하여 다듬질 되었다. 또한 각각의 다듬질 핵심 크기로 다듬질된 PSWI와 NSWI를 쌍 비교 t검정을 실행하여 각 픽셀 별로 비교하였다. 결과: 통계 분석의 중요도는 다듬질의 핵심 크기가 커질수록 증가하였고, 영상의 시그널 세기는 NSWI가 PSWI보다 컸다. 또한 영상의 픽셀 별 비교 분석에 가장 최적화 된 다듬질의 핵심 크기는 4였으며 쌍 비교 t검정 결과 뇌의 양쪽에서 차이가 난 뇌 조직의 위치와 범위는 뇌의 여러 지역에서 발견되었다. 결론: 상자성 물질을 강조한 PSWI는 자화감수성이 높은 뇌 여러 영역의 시그널 크기를 감소시켰다. 부분적인 부피효과와 큰 혈관의 기여도를 최소화 하기 위해서는 뇌 조직만 뽑아낸 자화감수성 영상의 복셀 별 분석이 사용되어야 하겠다.
납(lead; Pb)은 지구 형성 초기의 원시 맨틀(primitive mantle)에서부터 현재 지구로의 진화 과정 이해에 중요한 정보를 제공하는 미량 원소 중 하나이다. 납은 지구 내부 및 지각에서 다양한 화성 과정에 수반하는 규산염 광물과 용융체 내에 차별적으로 분배된다. 원소 분배 계수 변화는 규산염 용융체 구조와 밀접한 관련이 있을 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구의 목적은 납이 포함된 규산염 용융체의 자세한 구조를 밝히고, 조성에 따라 변화하는 구조와 특성, 특히 규산염 광물과 용융체 간의 원소 분배 계수와의 관계를 제시하는 것이다. 본 연구에서는 고상 NMR 분광분석을 수행하여 비정질 Pb-Na 규산염의 자세한 원자 구조를 확인하였다. 자연계 마그마 용융체의 모델 시스템으로 납이 포함된 비정질 유리 시료[(PbO)x(Na2O)1-x]·SiO2를 소듐과 납의 단종 Na2SiO3에서 PbSiO3까지 다양한 조성의 비정질을 합성하였으며(x=0, 0.25, 0.33, 0.50, 0.67, 0.86, 1) 납의 함량에 따른 규소 주변 원자 환경의 변화를 확인할 수 있는 29Si MAS NMR 분광분석을 수행하였다. 29Si MAS NMR 결과 납 함량에 따라 피크의 폭이 넓어지고 피크 최대값의 위치는 -76.2, -77.8, -80.3, -81.5, -84.6, -87.7 ppm으로 이동하였다. 규소와 결합된 연결 산소의 양인 Qn 환경 변화를 정량적으로 분리하기 위하여 29Si NMR 스펙트럼에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션은 조성에 따라 NBO/T로 나타낸 중합도가 일정하면서 Qn 환경의 화학적 차폐 이동을 가정한 경우 가우시안 함수의 조합으로 진행하였다. 그 결과 규소 주변 원자 환경 변화에 기인한 화학적 차폐의 이동이 시사된다. Na2SiO3의 경우 Q2가 지배적으로 존재하며 Q1 및 Q3가 비슷한 비율로 존재하였으나 소듐 대신 납이 포함되면서 Q2가 감소하고 Q1 및 Q3가 증가하면서 Qn 환경의 불균화가 증가하였다. 29Si NMR 스펙트럼에 대한 시뮬레이션 결과는 납을 포함한 비정질 규산염에서 조성에 따른 배열 무질서도 및 위상 무질서도 증가를 지시한다. 본 결과로부터 평균 양이온 세기(average cation field strengths)에 따른 불균화 상수(disproportionation factor)의 변화를 정량화하였다. 무질서도의 증가와 비정질의 구조 변화가 납을 포함한 미량 원소의 분배 계수를 감소시킬 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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