이미지 분석을 통한 재료의 상 구분은 재료의 미세구조 분석을 위해 필수적이다. 이미지 분석에 주로 사용되는 마이크로-CT 이미지는 대체로 재료를 구성하고 있는 상에 따라 회색조 값이 다르게 나타나므로 이미지의 회색조 값 비교를 통해 상을 구분한다. 순환골재의 고체상은 수화된 시멘트풀과 천연골재로 구분되는데, 시멘트풀과 천연골재는 CT이미지 상에서 유사한 회색조 분포를 보여 상을 구분하기 어렵다. 본 연구에서는 Unet-VGG16 네트워크를 활용하여 순환골재 CT 이미지로부터 천연골재를 분할하는 자동화 방법을 제안하였다. 딥러닝 네트워크를 활용하여 2차원 순환골재 CT 이미지로부터 천연골재 영역을 분할하는 방법과 이를 3차원으로 적층하여 3차원 천연골재 이미지를 얻는 방법을 제시하였다. 선별된 3차원 천연골재 이미지에서 각각의 골재 입자를 분할하기 위해 이미지 필터링을 사용하였다. 골재 영역 분할 성능을 정확도, 정밀도, 재현율 F1 스코어를 통해 검증하였다.
X-ray micro-CT를 이용한 지반재료 내부 미세구조 및 공극구조의 정밀한 이미지 처리는 종종 이미지 내에 원천적으로 포함되는 화상결함으로 인해 제약된다. 본 논문에서는 X-ray micro-CT 이미지에 가장 일반적으로 나타나는 화상결함인 패임(영상 외곽과 중심부의 명암 차이) 및 동심원상(영상 중심으로부터 방사방향으로 연속적으로 나타나는 원)을 제거할 수 있는 이미지 보정 기법을 제시한다. 결함 제거는 좌표 변환법, 정규화 및 2차원 푸리에 변환에 의한 저역 통과 필터링 기법의 순차적 적용을 통해 이루어진다. 이미지 처리 기법의 효과를 다공성 현무암의 CT 이미지에서 화상결함들을 제거하고 이진화 후 적층하여 3차원 공극 구조를 추출하는 과정을 통해 설명하였다. 패임 및 동심원상 결함을 제거한 이미지와 원본 이미지의 비교 결과 결함 제거는 대상 재료 공극률의 과대평가를 방지할 수 있으며, 따라서 화상결함의 적절한 보정은 X-ray CT의 지반재료 적용 시 필수적인 과정으로 판단된다.
본 논문에서는 컴퓨터 단층촬영(CT) 이미지를 이용한 합성곱 신경망(CNN)을 기반의 골감소증 및 골다공증 예측 모델을 제안한다. 기존의 CNN은 단일 CT 이미지에서 예측에 중요한 지역정보를 활용하지 못하다는 문제가 있다. 본 논문에서 이를 해결하고자 CT 이미지를 정규화하여 질감 정보가 다른 두 개의 이미지로 변환하고, 해당 이미지를 활용한 한 쌍의 신경망 네트워크를 제안한다. 동일한 구조를 가진 네트워크 각각의 신경망은 질감 정보가 다른 이미지를 입력으로 사용하고 비유사성 손실함수를 통해 다른 정보를 학습한다. 최종적으로 제안 모델은 중요한 지역정보를 포함한 단일 CT 이미지의 다양한 특징 정보를 학습하며, 이를 앙상블하여 골감소증 및 골다공증 예측 정확도를 높인다. 실험 결과를 통해 제안 모델의 정확도 77.11%를 확인할 수 있으며 Grad-CAM을 이용하여 모델이 바라보는 특징을 확인할 수 있다.
무질서하고 불균질한 형상을 갖는 지반 재료 내 간극 구조는 하중에 의한 재료의 변형 및 간극 내 유체의 흐름 등 물리 역학적 거동에 중요한 영향 인자이다. 최근 들어 X-ray CT에 의한 비파괴 검사를 통해 지반 재료의 내부 구조를 마이크로미터 단위의 높은 해상도를 통해 평가하는 기법이 사용되고 있다. CT 이미지는 재료의 많은 정보를 포함하고 있음에도 그에 따른 이미지 해석 기법의 개발이 다소 미흡하여 2, 3차원 이미지의 정성적 관찰 및 간극비와 같은 거시적인 물성치 획득만이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 연속적으로 획득된 글라스 비드의 2차원 CT 이미지에 기반하여 3차원 입자 및 간극 구조를 형성하고, 복잡한 간극구조를 간극셀과 간극채널로 정량적 분리를 실시하였다. 이를 위해 좌표 변환법, 이진화, 들로네 삼각망, 그리고 유클리디안 거리변환법과 같은 이미지 프로세싱 기법을 3차원 CT 이미지에 적용하였고 불균질한 글라스 비드의 간극구조에 대해 정량적으로 간극셀의 분포 및 간극간의 연결도 평가가 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 치핑작업중에 콘크리트에 발생할 수 있는 손상균열을 정량분석하기 위해 X-ray CT 이미지를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 치핑작업을 수행한 후, 균열이 발생한 콘크리트 블록을 코어링하여 직경 50 mm, 길이 100 mm의 시편을 준비하였다. 그 후 마이크로 포커스 X-ray CT 촬영을 하여 얻은 이미지를 3D 이미지로 재구성(reconstruction)하였다. 이렇게 얻어진 3D CT 이미지에 3DMA (3 Dimensional Medial axis Analysis)법을 적용하여, 손상 평가 파라메타로 시편의 위치에 따라 균열의 성질을 평가하여 손상을 분석하였다. 분석결과 치핑에 의한 손상은 치핑 표면으로부터 3 cm 깊이까지 발생한 것으로 나타났다. 또한 CT이미지 공간분석법에서 사용되는 여러 파라메타 중 공극률 지표(Porosity index), Burn number 그리고 Medial axis 의 파라메타를 이용해 치핑표면 근처의 손상 분석이 가능하다는 것이 확인되었다. 이 방법은 내부구조에 변화가 발생한 암석을 대상으로 한 연구에서도 비파괴 상태로 내부의 균열 평가, 가시화에 적용가능하다.
대표적인 다상 재료인 콘크리트는 구성 성분의 공간적 분포에 의해 재료 특성이 큰 영향을 받는다. 특히 공극(void)은 콘크리트의 특성에 큰 영향을 주는 요인으로서, 콘크리트 내부에 분포하는 공극의 공간적 분포를 파악하는 것은 재료의 특성을 이해하는데 매우 중요하다. 본 연구에서는 콘크리트 내부에 존재하는 경량 골재의 공극 분포 분석을 위해서, CT(computed tomography)로부터 얻은 단면 이미지를 활용하여 생성된 3차원 경량 골재 이미지를 활용하여 공극 분포를 시각화(visualization)하였다. 방향에 따른 3차원 경량 골재 내부의 공극 분포 상태를 정성적으로 묘사하기 위해서 확률 분포 함수인 두점 상관함수(two-point correlation function)를 사용하여 공극의 공간적 분포 경향을 구(sphere)에 표현하였다. 또한 방향에 대한 골재의 강성도(stiffness)를 계산하여 각 방향에 따른 골재의 역학적 물성치 분포 변화를 확인하였다. 각 방향으로의 확률 분포 함수로 표현된 공극 분포와 강성도 분석함으로서 CT 이미지를 통한 공극 분포 특성 분석 및 경량 골재의 역학적 특성을 효과적으로 예측할 수 있음을 확인하였다.
콘크리트 내부에 존재하는 공극(void)의 공간적 분포는 콘크리트의 역학적, 물리적 거동에 큰 영향을 미친다. 따라서 콘크리트 재료 물성의 파악과 건정성 평가를 위해 내부에 존재하는 공극의 분포 상태를 파악하는 것은 매우 중요하다. 콘크리트에는 육안으로 보이는 재료 표면의 공극 이외에도 내부 공극이 존재한다. 본 연구에서는 경량골재 콘크리트의 공극 분포를 파악하기 위하여 micro CT(X-ray microtomography)를 활용하여 생성된 3차원 콘크리트 디지털 시편을 사용하였다. 흑백처리된 단면 이미지를 중첩하여 공극을 묘사할 수 있는 3차원 시편을 생성하였다. 공극의 분포 상태를 확률적으로 묘사하기 위하여 확률 분포 함수 two-point correlation function과 lineal-path function으로 분석하였다. 또한, 이미지 분석을 통해서 콘크리트 시편의 공극의 밀도 분포를 파악하였다. 콘크리트 내부에 있는 개별 경량 골재의 공극도 이미지 처리와 확률 분포함수를 사용하여 분석하였다. Micro CT와 3차원 이미지 분석 방법을 통하여 콘크리트 내부에 존재하는 공극의 분포 상태를 효과적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.
암석의 성인과 변성에 따른 내부구조의 마이크로 특성은 암반의 거동 특성에 영향을 미친다. 본 연구에서는 암석 내부의 구성물질의 분포 특성을 반영하는 엑스레이 단층(X-ray CT) 이미지에 기초한 새로운 암석특성의 평가방안을 고찰하였다. 암석의 불균질 특성 및 이방성 특성의 정량화, 암석의 구성광물 입자의 크기분포 및 형상특성, 공극이미지를 이용한 유동해석, 암석내부의 노출되지 않은 절리면 거칠기 평가 등 전통적인 암석의 시험법으로 측정하기 어려웠던 중요한 암석의 특성들이 X-ray CT 이미지의 분석을 통하여 평가될 수 있다.
콘크리트는 대표적인 다상 재료로서, 재료를 구성하는 각 성분의 공간적 분포는 콘크리트의 특성에 큰 영향을 미친다. 콘크리트에 존재하는 공극(void)은 콘크리트의 강도 및 투수성에 큰 영향을 주는 요인으로서, 콘크리트의 재료 물성의 파악을 위해 내부 공극의 분포를 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 투수 콘크리트의 공극 분포 분석을 위해서 CT(computed tomography)로부터 얻은 단면 이미지를 중첩하여 3차원 콘크리트 디지털 시편을 생성, 공극 분포를 시각화(visualization)하였다. 공극 분포 상태를 확률적으로 묘사하기 위하여 확률 분포 함수들(two-point correlation function, lineal-path function과 two-point cluster function)을 사용하여 투수 콘크리트 디지털 시편의 공극 분포를 분석하였다. 그 결과, CT와 확률 분포 함수를 이용한 3차원 이미지 분석 방법을 통하여 투수 콘크리트 내부에 존재하는 공극의 공간적 분포에 대한 연속성, 투수성 및 이방성을 효과적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.
지난 2년 동안 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스-2(SARS-CoV-2)는 점점 더 많은 사람들에게 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 COVID-19 폐 CT 이미지를 분할하고 분류하기 위해서 서브코딩블록(SCB), 확장공간파라미드풀링(ASSP)와 어텐션게이트(AG)로 구성된 혼합 모드 특징 추출 방식의 새로운 U-Net 컨볼루션 신경망을 제안한다. 그리고 제안된 모델과 비교하기 위하여 FCN, U-Net, U-Net-SCB 모델을 설계한다. 제안된 U-Net-MMFE 는 COVID-19 CT 스캔 디지털 이미지 데이터에 대하여 atrous rate가 12이고, Adam 최적화 알고리즘을 사용할 때 다른 분할 모델에 비하여 94.79%의 우수한 주사위 분할 점수를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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