• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.925-938
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• 2022

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권1호
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• pp.17-27
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• 2023

포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제21권1호
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• pp.54-65
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• 2003

목적 : 동시에 대량으로 유전자발현 양상을 검사할 수 있는 cDNA microarray 기법을 이용하여 자궁경부암에서 특징적으로 나타나는 유전자발현 양상을 알아보고, 방사선치료 및 방사선 항암화학요법 병용치료시의 유전자발현 변화양상을 파악하고자 하였다. 대상 및 방법 :자궁경부 편평상피암으로 확진된 후 근치목적 방사선치료를 단독으로 시행한 8명과 항암화학요법을 병행한 8명에서 채취한 종양조직을 대상으로 하고, 정상 자궁경부 3례를 대조군으로 하였다 조직 생검은 치료 전과 외부 방사선치료 16.2$\~$27 Gy에 두 번하였다. 항암화학요법을 병용한 경우, 5-FU 1,000 mg/m$^{2}$을 제 1일부터 5일까지 정주하고, clsplatin 60 mg/m$^{2}$을 제 1일에 정주하였다. cDNA microarray는 종양조직에서 추출한 total RNA를 역전사(reverse transcription)방법을 이용하여 (P-33)을 표지한 cDNAS를 제작, nylon membrane에 hybridization하였다. 이후 membrane을 phosphor-imager screens에 옮겨 1$\~$5일 동안 노출시킨 후 이미지를 스캔하였다. 유전자의 발현정도는 각 스팟(spot)들의 방사능 강도로 나타나는데, 각 스팟의 픽셀(pixel)을 Arrayguage를 사용하여 산출한 후 엑셀파일로 저장하였다. 유전자의 발현정도 비교는 원 자료(original data)를 Z-변환을 통해 보정(normalized)한 후 Z-ratio값을 산출하여 시행하였다. 결과 : 대조군에 비해 자궁경부암에서 Z-ratio 2.0 이상으로 유의한 발현증가를 보인 유전자들은 integrin-linked kinase, CDC28 protein kinase 2, Spry 2, ERK 3 등 15개로 주로 세포성장과 증식, 세포주기, 신호전달 등에 관련된 유전자들이었으며, Z-ratio -2.0 이하의 유의한 발현감소는 G protein-coupled receptor kinase 6외 6개였다. 방사선 단독치료를 시행한 후 Z-ratio 2.0 이상 발현이 증가한 것은 cyclic nucleotlde gated channel외 3개의 Expressed sequence tags (EST)들이었고, Z-ratio -2.0 이하의 발현감소를 보인 것들에는 치료전 종양세포에서 발현이 증가되었던 세포성장과 증식, 세포주기, 신호전달 등에 관련된 유전자들이 포함되었다 방사선치료와 항암화학요법을 병용했을 때는 방사선 단독치료에 비하여 세포성장과 증식 및 신호전달 관련 유전자들이 상대적으로 높게 발현되었으며, 이외에도 혈관형성(angiopoietin-2), 면역반응(formyl peptide receptor-like 1), DNA 손상회복에 관련된 유전자(CAMP phosphodiesterase)의 발현은 증가되고 세포고사(death associated protein kinase)에 관련된 유전자는 발현 감소를 보였다. 결론 : 자궁경부암에서분열과 증식 및 신호전달에 관여하는 여러 종류의 유전자들 발현이 동시다발적으로 증가되어 있다는 것과 방사선치료를 시행하면 이들 유전자의 발현이 감소하여 종양세포의 분열과 증식이 저해된다는 것을 확인하였다. 방사선 단독치료와 항암화학요법 병용치료를 비교하면 그 유전자 발현양상이 다르므로 향후 이번연구에서 나타난 유전자들에 대한 추가 연구가 필요하며, 이는 개별화된 맞춤형 치료법을 개발하는데 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제26권3호
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• pp.160-167
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• 2015

의료용 x선 촬영 장치에 있어서 환자에게 피폭되는 선량이 가장 중요한 관심사 중의 하나이다. 본 연구팀에서는 전 세계 최초로 입안에 삽입이 가능한 초소형 x-선 영상 장치가 개발되었는데 이러한 영상장치를 임상에서 사용하기 위해서는 피폭 선량의 평가가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 신개념 치과용 영상장치의 선량을 평가하기 위하여 1) 돼지 턱뼈 팬텀을 직접 제작하여 영상의 질을 평가 하였고, 2) 실제 임상에서 사용가능한 촬영 조건을 결정하였으며, 3) 결정된 촬영 조건에서의 선량을 평가 하였다. 한국 식약처에서 제시하는 치근단 촬영에 대한 환자 선량 권고량(DRLs) 기준에 근거하여 새 개발 장비의 입사표면선량(ESD)와 면적선량(DAP) 측정 방법을 고안하고 각각의 선량 값을 측정하였다. 관전압이 45~55 kV, 관전류가 300 mA 까지 사용 가능한 xoft 사의 초소형 x선 튜브를 사용하였다. 사용된 검출기는 active area가 $72{\times}72mm$ 이고 픽셀 사이즈는 $48{\mu}m$ 이다. 제작된 돼지턱뼈 팬텀은 1 frame/sec의 조건하에 영상을 획득 하였으며, 촬영 조건 최적화를 위하여 관전류를 $20{\sim}80{\mu}A$로 변화시키면서 50 frame씩 영상을 획득하였다. 또한, 상용화 치과용 영상시스템(모델명: CS 2100, 제조사: Carestream Dental LLC 및 모델명: EXARO, 제조사: HIOSSEN)을 이용하여 돼지턱뼈 팬텀의 비교영상 평가를 시행하였다. CS 2100는 60 kV, 7 mA (노출시간:0.125 s)로 하였으며, EXARO는 60 kV, 2 mA로 설정하였다. 선량 평가는 광자극 형광 선량계를 이용하여 입사표면선량을 측정하였으며, 팬텀은 PMMA 재질의 제작된 원통형 팬텀을 이용하였다. 선량계는 팬텀 표면상의 조사야 내부에 2개 및 소스와의 5 cm 거리상에 1개를 위치하여 측정하였다. 빔 조사 조건은 51, 101, 141, $196{\mu}As$로 설정하였다. 면적선량은 소스와 검출기간의 거리가 5 cm 위치에 배치하여 측정하였으며, 이 때 촬영조건은, 관전류 41, 99, 144, 207, $276{\mu}As$의 조건하에서 측정하였다. 임상에서 적용 가능한 관전압과 관전류는 X-선 세기 8000~9000인 지점에서의 관전류 값인 0.051 mAs 이다. 상용화 장비와 영상비교를 한 결과, 개발 장비의 조사야가 훨씬 작음에도 불구하고 치아 및 치아 주위 조직의 영상이 더 우수함을 확인하였다. 또한, 영상 최적화 조사조건인 $51{\mu}As$에서 입사표면선량(ESD)은 식약처 및 IAEA의 권고치보다 훨씬 낮은 1.369 mGy 이다. 조사야 내부의 선량 분포는 표준편차 5~10% 내외로 균일성이 우수 하였다. 측정된 면적선량(DAP)은 $82.4mGy*cm^2$으로 상용화 장비보다 조사야가 훨씬 작음에도 불구하고 식약처의 권고치보다 낮은 값을 보였다. 이러한 연구를 통해서 새 개발 장비의 영상의 우수성과 기존 장비 대비 방사선량에 대한 저감 효과를 확인 할 수 있었으며 치과 장비 개발에 있어서 X선 특성 연구에 대한 기술과 노하우를 축적할 수 있었다.