전자해도는 종이해도를 전자화한 공식 디지털 해도로서 선박의 안전항해를 위한 필수 데이터이나 전자해도의 특수한 엔코딩 포맷으로 접근이나 조작이 용이하지 못하다. 본 연구에서는 전자해도의 접근과 서비스를 보다 용이하게 하기 위한 전자해도 SVG(Scalar Vector Graphic) 변환 연구를 수행하였다. SVG는 인터넷 브라우징 환경에서 지도의 서비스를 위한 벡터 그래픽 포맷으로서 복잡한 GIS 매핑 시스템 및 클라이언트의 특별 시스템이 요구되지 않는다. 전자해도를 SVG를 변환함으로서 활용 방안은 다음과 같다. 첫째, SVG는 벡터 그래픽의 장점으로 인해 공간 검색이 용이하며, 둘째로 특정 GIS 시스템 없이 고 품질의 벡터 그래픽 및 주제도 작성이 가능하다. 셋째로 해상교통 정보와 연계된 SVG 정보 서비스는 템플릿으로 활용될 수 있으며 다양한 해상교통 정보와 결합된 새로운 정보 서비스가 가능해진다. 전자해도의 SVG 변환 기술 개발로 해양지리정보 표현에 많은 활용이 예상된다.
선박 안전항해를 위한 필수 데이터인 전자해도는 종이해도를 전자화한 공인 디지털 해도로서 IEC 8211이라는 특정 엔코딩 방식을 취하기 때문에 사용자의 조작이 어려운 특징이 있다. 본 연구에서는 전자해도의 조작과 응용서비스를 용이하게 하기 위한 전자해도 SVG(Scalar Vector Graphic) 변환연구를 수행하였다. SVG는 웹 환경에서 지도 서비스를 위 한 벡터 그래픽으로서 GIS 매핑시스템이나 고도의 기술이 요구되지 않는다. 전자해도를 SVG로 변환함으로서 첫째, 공간 검색이 용이하며, 둘째로 특정 GIS 시스템 없이 고 품질의 벡터 그래픽 및 주제도 작성이 가능하며, 셋째로 해상교통 정 보와 연계된 SVG 정보 서비스는 템플릿으로 활용되어 다양한 해상교통 정보와 결합된 새로운 정보 서비스가 가능해진다. 전자해도의 SVG 변환 기술 개발로 해양지리정보 표현에 많은 활용이 예상된다.
영상 블러 제거(deblurring)는 피사체의 움직임, 카메라의 흔들림, 초점의 흐림 등으로 인해 촬영 도중 발생한 영상 블러(blur)를 제거하는 것을 목표로 한다. 최근 스마트폰이 보급되며 휴대용 디지털카메라를 들고 다니는 것이 일상인 시대가 오면서 영상 블러 제거 기술은 그 필요성을 점점 더해가고 있다. 기존의 영상 블러 제거 기술들은 전통적인 최적화 기법을 활용하여 연구되어 오다가 최근에는 딥러닝이 주목받으며 합성곱 신경망 기반의 블러 제거 방법들이 활발하게 제안되고 있다. 하지만 많은 방법들이 성능에 먼저 초점을 맞추어 개발되어 알고리즘의 속도로 인하여 현실에서 실시간 활용이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는여러 신경망 설계 기법을 활용하여 HD 영상에서도 30 FPS 이상의 실시간 구동이 가능한 딥러닝 기반 블러 제거 알고리즘을 설계하여 이를 제안한다. 또한 학습 및 추론 과정을 개선하여 속도에 별다른 영향 없이 신경망의 성능을 높이고 동시에 성능에 별다른 영향없이 신경망의 속도를 높였다. 이를 통해 최종적으로 1280×720 해상도에서 초당 33.74장의 프레임을 처리하며 실시간 동작이 가능함을 보여주었고 GoPro 데이터 세트를 기준으로 PSNR 29.79, SSIM 0.9287의 속도 대비 우수한 성능을 보여주었다.
판되고 있는 어군탐지기는 칼라 모니터를 사용하든 기록지를 사용하든 현장에서 관측한 에코 데이터의 저장과 재생하는 기능이 없는 경우가 대부분이고, 어군탐지기의 기능은 제조회사에 의해 정하여져 있어 확장성이 약하다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하는 하나의 방안으로 퍼스널 컴퓨터(386DX, 20 MHz), 디지털 I/O 보드, 동시 샘플링형 A/D 보드(12bit, 15 $\mu$sec/ch) 및 초음파 송수신 보드를 사용하여 어군탐지 정보의 저장과 재생이 자유롭고 확장성이 뛰어난 마스터형 칼라 어군탐지기를 개발하였고, 그 성능을 확인하는 실험을 행하였다. 또한, 퍼스널 컴퓨터와 A/D 보드를 이용하여 타 어군탐지기로부터의 신호를 입력하여 칼라 에코그램으로 재생할 수 있는 슬레이브형 칼라 어군탐지기를 개발하여 그 성능을 확인하는 실험도 행하였다. 에코신호의 샘플링 간격은 0.1m, A/D 변환속도는 30$\mu$sec로 하였다. 마스터형에서는 초음파 송수신 보드만 갖추면 사용자의 용도에 알맞은 칼라 어군탐지기를 구성할 수 있음을 공기중 실험 및 수조 실험에서 확인하였으며, 슬레이브형에서는 타 어군탐지기로 부터의 신호를 퍼스널 컴퓨터에 입력하여 재생할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이 실험 결과로부터 본 연구에서 개발한 마스터형 칼라 어군탐지기는 사용자의 용도에 적합하게 개량할 수 있어 다양한 분야에 응용할 수 있을 것으로 기대된다. 슬레이브형에서는 에코 시뮬레터를 연결한 기록식 어군탐지기의 기록과 이 어군탐지기의 수신부에서 출력되는 에코 신호 및 트리거 신호를 시험 제작한 어군탐지기에 입력시켜 신호 처리한 칼라 에코그램을 비교한 결과, 해저 수심, 어군 등의 에코 기록이 완전히 일치하면서 해상력이 뛰어났으며, 키보드의 기능키에 할당된 에코그램의 shift 기능, 화면상의 최대 표시 심도 조정 기능, gate 기능 등이 정상적으로 작동함을 획인할 수 있었다. 자원조사용 어군탐지기의 에코 신호를 데이터 로거에 기록한 후 이 데이터를 본 연구에서 개발한 어군탐지기로 재생하는 실험을 행한 결과, 양호하게 재생할 수 있었으며, 무선 송수신기를 이용하여 에코 시뮬레이터의 신호를 원격으로 수신 처리한 결과도 양호하였다. 따라서, 슬레이브형 어군 탐지기는 흑백 기록식 어군탐지기를 이용하여 칼라 에코그램을 나타내는 상업용으로 혹은 어류 자원을 조하고 관리하기 위한 학술 연구용으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
현재 핵의학 분야에서는 디지털 컴퓨터의 급속한 발전 및 응용으로 인해 FBP 법의 대용으로 OSEM 알고리즘과 같은 고속 영상 재구성 알고리즘이 널리 이용되고 있다. 그 동안 여러 연구에서 파라미터 변경에 따른 OSEM 재구성 영상 질 변화에 대한 평가가 이루어져 왔으나, 어떠한 파라미터를 적용할 지에 관해서는 명확하게 정해진 것은 없다. 본 연구에서는 3D beam modeling을 적용한 3D OSEM 재구성 법에서 iteration 횟수와 subset 개수 변경에 따른 영상의 질 변화를 팬텀 실험과 환자 데이터을 통해 확인하고자 한다. 환자 데이터는 2010년 8월부터 9월까지 본원 핵의학과에서 Brain SPECT를 시행한 환자 5명을 대상으로 연구 분석하였다. 영상은 물과 $^{99m}Tc$ (500 MBq)을 균등하게 혼합한 Jaszczak 팬텀을 이용하여 Siemens사의 이중 헤드 감마 카메라 Symbia T2에서 획득하였다. 환자 데이터는 영상 재구성 시 환자 데이터와 팬텀 데이터 모두 iteration 횟수는 1, 4, 8, 12, 24, 48회, subset 개수는 2, 4, 8, 16, 32개로 변화를 주며 각각의 영상을 재구성하였다. 재구성된 각각의 영상에서 대조도와 영상의 잡음 정도를 가늠하기 위한 변이계수, FWHM을 산출하여 비교하였다. 팬텀 데이터와 환자 데이터에서 영상의 대조도와 공간해상력은 iteration 횟수와 subset 개수의 증가에 따라 모두 선형적으로 증가하는 경향을 나타냈으나 변이계수는 두 파라미터의 증가에 따라 향상되는 경향을 보이지 않았다. Projection 시간에 따른 비교에서도 Projection 당 10초, 20초, 30초 영상에서 모두 영상 대조도와 FWHM은 iteration 횟수와 subset 개수 증가에 따라 선형적으로 향상되는 결과를 나타냈으나 변이계수는 향상되는 경향을 보이지 않았다. 본 실험을 통해 3D beam modeling을 적용한 3D OSEM 재구성 법 영상에서도 기존의 1D와 2D OSEM 재구성 법과 같이 iteration 횟수와 부분집합 개수 증가에 따라 향상하는 영상 대조도의 선형적 관계를 확인할 수 있었다. 하지만 이는 단순한 팬텀 실험과 일부 환자 데이터 만으로 얻은 결과이고, 실제 임상에서는 보다 구조적으로 복잡한 대상과 다양한 변수들이 존재 가능하기 때문에 본 실험의 데이터만을 바탕으로 이를 일반화하기에는 무리가 있으며 차후 실험들을 통해 3D OSEM 재구성 법에 대한 평가가 추가로 이루어져야 할 것이다.
HNS사고는 대규모 화재와 폭발을 수반하며, 다수의 인명사고와 주변지역에 극심한 환경오염을 야기함으로 신속한 의사결정을 통하여 광범위한 확산을 막아야 한다. 본 연구는 국내 HNS사고사례를 해상이라는 특수성이 반영된 표준코드를 바탕으로 고품질, 표준화, 디지털화된 HNS사고 데이터베이스를 구축하여 사고발생 시 신속하고 합리적인 의사결정을 지원하고, 체계적인 통합관리 및 공유가 가능한 HNS사고이력관리시스템(HATS)을 설계하고 구현하였다. 또한 개발된 시스템을 활용하여 23년간 수집된 국내 HNS사고데이터 76건에 대해 각 항목별로 통계분석을 수행하여, 국내에서는 매년 평균 3.3건의 사고가 일어나며, 주요 HNS사고요인은 춘계기간 (41%), 계류장 (51 %), 케미컬운반선 (49 %), 승무원에 의한 과실 (45 %), 자일렌류 (12 %)인 것으로 확인되었다. (괄호안 : 사고분류기준별 해당 사고요인의 퍼센트 비율임)
수질오염 중 유기물 오염은 가장 흔히 발생한다. 물환경보전법에 의해 유기물질을 측정하는 지표에는 BOD, COD, TOC가 있다. 그 중 BOD, COD의 분석은 노동집약적이다. 그리고 생물분해가 불가능하거나 유독물질이 존재하는 유기물질일 경우에는 낮은 정확도를 나타내 환경부에서는 TOC 중심의 관리로 전환되고 있다. 오늘날 센서기술의 발전으로 다양한 항목을 센서를 통해 모니터링 가능하다. 본 연구에서는 분광측정기인 Spectro::lyser V3를 이용한 하천 TOC 디지털 모니터링을 진행했다. 우선 측정 장비에 대한 적용성 평가를 위해 안동하천실험센터에서 실험을 진행했다. 그리고 낙동강 합류부에서 측정한 데이터를 Kriging 기법을 활용하여 하천의 TOC 공간분포를 분석했다. 본 연구에서는 센서를 활용한 하천 TOC 모니터링 및 공간분포에 대한 연구를 제안했다. 실시간으로 하천 TOC 농도 변화를 모니터링 할 수 있으며, 이는 오염원 감시 및 대응에 있어 기초자료로 활용할 수 있다. 이러한 센서 기반 하천 모니터링은 시간적 해상도 및 실시간 데이터 취득에 있어 장점이 있는데, 다양한 공간 정보 해석 방법을 적용한다면 추후 수생태 건강성, 하천 취수원 선정, 성층 분석 등 다양한 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
흉부 디지털 단층영상합성장치는 기존 DR의 낮은 깊이 해상도, CT의 높은 피폭선량 문제를 해결할 수 있는 획기적인 영상장치로 대두되고 있다. 그러나 제한된 스캔 각도로 인해 프로젝션이 X 선 소스 동작 방향으로 흉부를 완전히 포함 할 수 없어 재구성 된 슬라이스의 위, 아래 방향 경계를 따라 강도의 불연속성이 발생하게 되는데 이러한 현상을 잘림 아티팩트 (Truncation artifact)라고 한다. 이 연구의 목적은 가중 정규화 접근법을 사용하여 잘림 아티팩트를 줄이고 리스템에서 개발한 프로토 타입 흉부 디지털 단층영상합성장치 시스템에 대한 이 접근법의 성능을 평가하는 것이다. 이 시스템의 source-to-image distance는 1100 mm 이고 X 선원의 회전 중심은 검출기 표면에서 100mm 위로 설정되었다. LUNGMAN 팬텀을 사용하여 ${\pm}20^{\circ}$의 투영 뷰를 $1^{\circ}$ 간격으로 41장을 얻은 후, filtered back projection 알고리즘으로 재구성했다. 정량적 평가를 위하여 시뮬레이션을 이용하여 기준영상을 재구성 후 peak signal to noise ratio와 structure similarity index 값을 평가하였으며 실제 실험 데이터를 이용하여 mean value of specific direction 값을 평가하였다. 시뮬레이션 결과로 아티팩트 보정 전 일반적인 filtered back projection 알고리즘으로 재구성 한 영상과 비교하여 peak signal to noise ratio값과 structure similarity index값 모두 각각 증가하였으며, 실제 실험 재구성 영상의 mean value of specific direction 결과는 아티팩트의 영향이 감소됨을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 가중 정규화 방법은 잘림 아티팩트를 줄임으로써 진단의 어려움을 발생시키는 가능성을 개선시킬 수 있는 방법으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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