최근 몇 년간 기록적인 집중호우와 태풍으로 인해 홍수피해가 점점 증가하고 있다. 국내 대부분의 하천은 고수부지 또는 제방으로 정비되어있다. 국지적으로 발생되는 집중호우는 수위를 급격하게 증가시켜 하천의 고수부지 또는 제방범람을 야기한다. 집중호우로 인한 흐름이 고수부지 또는 제방을 지나면 흐름양상은 매우 복잡하게 변화한다. 그러나 급격히 증가하는 흐름에 의해 하천의 제방, 옹벽 또는 계단지형으로 형성된 고수부지 등을 지나는 흐름특성을 분석하는 것은 매우 어렵고 이러한 불연속 단면을 고려하여 예측하기는 불가능하다. 이와 같이 급변하는 흐름이 계단형 구조물을 지날 때 잠김/드러남 특성을 조사하기위해 수리 실험을 실시하였다. 수리실험은 길이 6 m, 폭 0.4 m로 제작된 직선수로에서 수행되었다. 급격히 증가하는 댐 붕괴 흐름을 재현하기위해 수로중간에 게이트를 설치하고 상류에 물을 채운 후 빠른 속도로 게이트를 개방하였다. 하류에는 수로를 따라 계단형 구조물을 설치하고 하류경계는 물이 빠져나갈 수 있게 하였다. 하류 초기수위는 첫 번째 계단보다 약간 낮게 설정하였다. 계단형 구조물과 그 주변에 파고계를 설치하여 시간에 따른 수위변화를 측정하였다. 다양한 수리조건을 적용하여 수리실험을 수행하였고 측정된 데이터를 이용하여 급변한 비정상흐름이 계단형 구조물을 지날 때 잠김/드러남 특성을 분석하였다. 차후 이 실험 결과는 하천의 제방 및 계단지형을 고려할 수 있는 고정확도 수치모형을 개발하는 검증자료로 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
도심지에는 상 하수관로, 가스관, 수소관 등 필요에 따라 여러 가지 배관이 매설된다. 매설된 배관은 시간이 경과됨에 따라 균열 등으로 노후화되면서 폭발, 누수 등의 사고 발생 위험을 가지게 된다. 이러한 위험을 방지하기 위해 많은 노후 배관 수리, 교체되지만, 배관의 위치 또한 변경될 수 있다. 변경된 배관의 위치를 확인하지 못하면 배관을 건드려서 사고가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 GPR을 사용하여 지하 단면 영상을 얻고, Faster R-CNN을 활용하여 지하 배관의 위치를 추정해보고, augmentation을 적용하여 부족한 데이터를 늘려서 실험을 진행하였다.
자연하천은 직선하천보다 만곡하천으로 존재하는 경우가 많다. 하천의 만곡부에서 2차류 흐름과 나선형 흐름, 원심력이 수충부와 외측제방에 작용하여 하상에 국부적인 세굴이 발생한다. 세굴이 발생하게 되면 수충부나 외측제방에 붕괴나 피해가 일어날 수 있다. 세굴의 피해를 줄이고 만곡부유로를 조정하기 위해 날개형 수제를 설치할 수 있다. 날개형 수제를 설치한 하상은 수제의 두께, 길이, 높이, 간격, 위치, 배열 등에 따라 다르게 반응한다. 본 연구에서는 만곡 개수로에 잠긴 날개형 수제를 설치할 때 만곡 외측에서 수제 열까지의 거리가 만곡부의 유심선 변화에 미치는 영향을 이동상 개수로 수리실험으로 조사하였다. 이동상 수리실험은 폭 1.16 m, 깊이 1 m, 길이 24 m인 90° 만곡 개수로에 d50이 3.3mm인 잔자갈을 깔아 하상경사 1/300로 정리한 후 수제를 설치하는 순서로 이루어졌다. 수제는 폭 20mm, 길이 70mm의 직사각형 단면 목재로 제작하여 설치하였고, 실험별 이격거리는 외측 제방으로부터 8.4 cm, 14 cm, 19.6 cm로 하였다. 실험유량은 140l/s로 3시간 동안 흘린 뒤 하상측정장치를 이용하여 주요 횡단면별 하상고를 측정하였다. 측정한 데이터를 이용하여 최심하상고의 크기와 위치, 유심선의 변화 등을 분석하였다.
본 논문에서는 복부 CT 의료영상에서 근감소증 진단을 위한 지표로 활용하는 요추 3번 슬라이스를 분류하기 위해서 CNN 기반의 EfficientNetV2를 사용하여 자동분류모델을 개발하였다. 이를 위해 먼저 전체 복부 CT 의료영상에서 Thoracic, L1, L2, L3, L4, L5, Sacral 7개의 슬라이스를 검출하도록 하였다. 자동분류모델의 정확성을 측정하기 위해서 Test 데이터셋을 사용하여 Confusion Matrix 결과를 통해 개발된 모델의 성능을 검증한 결과를 보였다. 본 연구결과는 복부 CT 영상에서 기존 L3 레벨의 특정 단면에서 근육량을 측정하는 것에서 다양한 부위에서 측정할 수 있는 장점을 갖게 된다. 그리고 의료영상기반의 근감소증 진단 연구에 도움을 줄 것으로 기대하고 있다.
컴퓨터 단층촬영(CT)을 활용한 골격근 단면적은 근감소증과 관련된 기능을 평가하는 데 사용된다. 일반적인 근감소증 연구는 요추 3번의 골격근량을 주로 보지만 암 또는 폐절제술과의 상관관계를 예측하기 위한 다양한 연구에서는 흉추 4번, 7번, 8번, 10번, 12번 다양한 수준의 골격근량으로 연구를 진행하고 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 흉부와 복부 CT 영상에서 근감소증 진단을 위해서 흉추와 요추의 영역별 슬라이스를 검출하기 위해서 CNN 구조의 EfficientNetV2를 전이학습하여 인공지능 모듈을 개발하였다. 인공지능 모듈은 전체 흉부 및 복부 CT 영상에서 Cervical, T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8, T9, T10, T11, T12, L1, L2, L3, L4, L5, Sacral 총 19 클래스를 검출하도록 하였다. Test 데이터셋을 사용하여 Confusion Matrix와 Grad-CAM으로 모델의 정확도를 시각화하여 보였으며 검증으로 인공지능 모듈의 정확성을 측정하였다. 끝으로 우리가 개발한 다기관 공동연구 지원플랫폼에 적용하여 시각화된 결과를 보였다.
본 논문에서는, 시뮬레이션 상에서 반도체 후단 공정의 프로세스를 구현하고 파이프 내부 상황을 모니터링하기 위해 전기 정전용량을 기반으로 한 U-net 모델을 적용하였다. 배관에 부착된 전극에서 측정한 정전용량 값은 U-net 네트워크 모델의 입력 데이터로 사용되며, 모델을 통해 추정한 유전율 분포를 가지고 파이프 단면을 이미지화하였다. 성능 평가를 위해 수치 시뮬레이션 얀에서 U-net 모델, FCNN(Fully-connected neural network) 모델, Newton-Raphson 방법으로 재구성한 이미지를 비교한 결과, U-net이 다른 이미지 복원 방식보다 좋은 복원 성능을 보였다.
수목의 내부 부후의 양상은 많은 원인에 의존한다. 이런 다양한 부후의 원인은 일반적인 방법으로는 탐지가 어렵기 때문에 장기간 부후 상태를 확인할 수 없다면 부후 부위의 확대로 인해 수목의 심각한 피해가 발생할 수 있다. 수목 단층 영상을 획득하는 방식은 센서를 고무망치로 두드려 수목을 통과하는 임펄스가 생성되어 이동하는 속도를 기록한다. 본 논문에서는 물리적 손상에 의한 균열, 공동, 부후를 측정할 수 있도록 Arbotom에서 획득한 수목 단면 영상을 이용하여 수목의 내부 상태를 알 수 있는 3D 뷰어를 개발하여 수목 내부의 부후가 진행된 정도를 파악하고 이를 바탕으로 수목의 외과적 수술이 필요한 경우 참고할 수 있는 데이터를 제시하고자 하였다. 수목의 단층 영상을 획득하기 위해 세 그루의 양버즘 나무와 단풍 나무에 6개의 센서를 부착하여 1m 길이의 나무를 Arbotom 프로그램을 이용하여 측정하였으며 MATLAB을 이용하여 제작한 3D Viewer를 통하여 3D 영상을 구현하였다. 단순히 영상의 획득 뿐만 아니라 수목의 단면 길이와 부피를 측정하였으며 실제로 제작한 3D Viewer에서 단풍 나무의 부후가 발생된 부분 길이는 33.12 cm, 양버즘 나무의 부후는 21.41 cm로 측정되었으며 단풍 나무의 부후의 부피는 78.832 ㎤로 측정되었다. Arbotom의 단면 영상과 3D 영상을 비교한 결과 수목의 실제 양상과 같은 결과를 획득하였기 때문에 제작된 소프트웨어 신뢰성 또한 확보된 것으로 판단할 수 있으며 제작된 Viewer를 통하여 외과적 수목 수술에 적용할 데이터를 제공해 수목의 피해를 최소화 할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 자기공명영상(MRI)에서 수소 원자핵의 공명주파수(PRF) 방법을 기반으로 인체 종아리 근육 외부의 열원에 의해 근육 내부로 열원이 전달되는 과정을 비침습적으로 관찰하는 방법을 제시한다. 열전달과정을 온도 변화로 측정하였는데 온도 영상의 안정성 및 보정 실험은 phantom을 이용하였고 온도의 변화는 phantom과 인체 모두에서 측정하였다. Phantom 실험은 agarose gel을 중탕하여 약 50℃까지 가열시킨 후 1시간의 냉각과정 동안 매 3분마다 데이터를 획득하였다. 인체 실험에서는 지원자의 종아리(the calf)에 hot pack을 이용하여 열을 전달하였다. Hot pack을 발열시키기 전에 기준 데이터를 1번 획득하고, 발열시킨 후부터 매 2분마다 30분 동안 데이터를 획득하였다. 획득된 영상 데이터는 위상차 영상으로 재구성된 다음 각 ROI에서의 평균 위상차를 관측하였다. 온도를 34.2∼50.2℃의 범위에서 변화시켰을 때 phantom의 위상차는 온도 변화에 대해 선형적으로 변하였다. 이 범위에서 측정된 온도의 해상도는 0.0457 radian/℃(0.0038 ppm/℃)였다. 인체 실험에서는 각 영상에서 hot pack과 가까운 위치의 평균 위상차가 hot pack과 먼 위치의 평균 위상차보다 작은 값을 나타냈다 이를 통해 같은 영상 단면에서도 열원(heat source)과의 거리에 따라서 온도 변화가 다르게 나타나는 것을 관찰할 수 있었다. 본 연구를 통해 PRF방법을 이용하여 MRI에서도 비침습적으로 인체 내부의 열전달과정을 관측하였고 이로서 온열치료 시 MRI가 임상적 이용 가능성이 있음을 확인하였다.
기존의 예인식으로 운용하는 사이드스캔소나의 경우 조사 시 사용자가 원하는 단면 조사에 어려움이 있어 수중구조물 전동 지그가 개발되었지만, 전동지그를 사용한 음파촬영방법의 경우 보트와 소나가 일체 거동하기 때문에 파랑에 의한 보트 롤링현상, 보트운전자의 운용미숙 등으로 인한 음파영상의 흔들림발생 등, 작업환경에 따른 여러 가지 문제로 인하여 데이터의 왜곡이 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 기존 사이드스캔소나의 수중조사를 위한 장비운용 시 발생하는 영상의 흔들림을 해결하기 위해, 흔들림 보정센서를 부착하고 흔들림 보정 알고리즘을 개발하여 흔들림보정이 가능하도록 프로그램을 보완하였다. 또한, 소나 데이터 해상도의 향상 정도를 검증하기 위하여, 현장조사를 통해 흔들림 보정 전 후 음파영상을 수집하고 손상 의심부에 잠수사를 투입하여 실제 손상길이 및 수심을 측정하여 취득한 음파영상 데이터의 분석을 수행하였다. 본 연구는 향후 사이드스캔소나를 활용한 구조물의 수중부 및 하상면 음파영상 촬영기법의 발전에 기여할 것으로 판단된다.
최근 시추공을 이용한 탄성파 토모그래피는 국내 토목분야지반조사에서 상당한 몫을 차지하고 있다. 비록, 발생원-수진기 배열 구간의 제한으로 인하여 기대된 탄성파속도 분포가 그만큼 왜곡된다고 하더라도 그의 분해능은 그래도 다른 지표 조사기법보다 우월하기 때문이다. 그런데, 국내 천부지질에서는 경암과 풍화암이 인접되고 있는 경우가 허다하며 더구나 일부 수진간격에서 굴절파의 도달이 초동으로 인식되어 토모그램의 분해능이 크게 저해될 수 있는 것이다. 이러한 문제에 근원적으로 대처하기 위해서는 초동주시 이외에도 측정데이터에 담겨있는 제반 탄성파 도달을 분석하고 또한 그에 대한 이해도를 높이는 것이 바람직하다고 하겠다. 예를 들면, 튜브파에 대한 분석은 절리의 존재 및 연장 상태 뿐만 아니라 물의 유동상태 판단에도 기여할 수 있는 것이다. 따라서 본 논문의 주요 내용은 지난 수년간의 현장응용 사례를 바탕으로 측정 데이터 자체를 이해할 수 있는 다양한 분석 및 해석 기법을 서술함으로써 지반 상태에 대한 판단력을 높일 뿐만 아니라 나아가서 불가피하게 발생되는 토모그램의 왜곡을 최소화할 수 있는 기본 자료를 제시할 수 있음을 보여주는데 있다. 튜브파 관찰에 의해 인식된 절리들은 텔레뷰어 이미지 및 수리측정 결과와 상호 비교하고 있으며 또한 발파점 및 수진점 기록을 활용하여 그들을 찾는 분석법을 제시하고 있다. 해성 실트질 점토에 대한 탄성파전달 연구는 그 지역의 토모그래피 응용을 위한 지침을 보여주고 있다. 한편, 측정데이터에서 관찰되는 주요 탄성파 도달을 수치모형실험과 상호 비교함으로써 초동 판단에 대한 이해도를 높이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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