• 한국수자원학회논문집
• /
• 제47권4호
• /
• pp.371-384
• /
• 2014

본 논문에서는 천리안(Communication, Ocean and Meteorological Satellite; COMS)과 TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)을 통하여 관측한 위성영상자료를 이용한 극치강우(Extreme Rainfall) 추정 알고리즘을 개발하였으며, 2011년 7월 집중호우를 대상으로 그 적용성을 평가하였다. TRMM/PR(TRMM/Precipitation Radar)과 AWS(Automatic Weather System) 자료를 이용하여 고도에 따른 멱급수 회귀방정식으로 Z-R관계식을 추정한 결과 $Z=303R^{0.72}$를 산출하였으며, 지상관측 자료와 비교한 결과 상관계수가 0.57로 분석되었다. 이 값과 TRMM/VIRS(TRMM/Visible Infrared Scanner)와의 관계를 이용하여 극치강우알고리즘을 개발하였으며, 천리안 위성에 적용하여 10분강 우를 추정한 결과 강우강도가 큰 경우에는 과소 추정하는 경향이, 작은 경우에는 과대 추정하는 경향이 있는 것으로 분석되었으나, 전반적인 패턴은 관측과 유사한 경향이 있는 것으로 분석되었다. 또한 이 알고리즘을 같은 센서를 이용하는 천리안 위성에 적용하여 AWS의 상관관계를 분석한 결과, 10분 강우량의 경우 상관계수는 0.517로 평균제곱근 오차는 3.146으로 분석되었고, 공간 상관행렬 오차의 평균은 -0.530~-0.228의 음의 상관을 보이는 것으로 분석되었다. 위성자료를 이용한 극치강우량 추정의 오차 발생 원인은 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 지속적인 알고리즘 개선 및 오차보정을 통한 정확도 개선이 필요한 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 추후 다양한 정지궤도위성의 이용을통 한 다중 원격탐사자료의 활용으로 보다 정확한 미계측 유역 수문자료 확충 및 실시간 홍수 예 경보 시스템 구축에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제31권5호
• /
• pp.449-459
• /
• 2015

기존의 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)에 의한 산림탄소저장량 추정 방법은 국가 규모의 평균 탄소저장량 추정에는 충분하지만 표본점 개수가 부족한 시 군 단위의 세밀한 추정은 어렵다. 본 연구에서는 시 군별 산림탄소저장량 추정을 위해 공간 자료를 보조 자료로 이용하고 2가지 업스케일링 방법을 적용하여 격자별 산림탄소저장량 정보를 가진 산림탄소지도를 제작하였다. 대상지역은 충청남도로 2가지 방법 모두 제 5차 NFI(2006~2009) 자료를 활용하였다. 방법 1은 임상도를 보조 자료로 선택하고 NFI 기반 산림탄소저장량 회귀모델을 이용하였다. 방법 2는 위성영상을 보조 자료로 선택하고 k-NN을 이용하여 산림탄소저장량을 추정하였다. 불확실성을 고려하기 위해 200회 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 최종 AGB 탄소지도를 산출하였다. 방법 1에서는 충청남도의 총 산림탄소저장량이 22,948,151 tonC으로 기존의 현지조사표본 기반 추정치(21,136,911 tonC)에 비해 과대추정을, 방법 2에서는 19,750,315 tonC로 과소추정되는 경향을 나타내었다. 독립검증 지점(n=186)의 탄소저장량에 대한 대응표본 T-검정 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 있는 반면(p<0.01), 방법 1의 평균 추정치는 NFI 표본 기반 평균 추정치와 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 평가되었다(p>0.01). 특히, 방법 2의 경우 k-NN의 스무딩 효과 및 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위성영상과 표본점의 mis-registration 오차가 추정오차에 큰 영향을 미칠 수 있음이 발견되었다. 임상도를 활용한 방법 1이 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 탄소량 추정에 효과적일 수 있지만, 미조사 지점의 주기적인 갱신 및 대면적 추정에 유리한 위성영상의 활용은 여전히 필수적이다, 따라서 시공간적인 확장과 함께 보다 신뢰할 수 있는 산림탄소저장량 추정을 위해 다양한 위성영상 자료 및 활용 기법에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제15권4호
• /
• pp.202-209
• /
• 2004

현재 평판 디텍터를 이용한 디지털 방사선 촬영기술은 방사선 진단 기술 분야에 있어서 매우 중요하고 유용하게 사용되고 있다. 비정질 실리콘 광센서를 사용하는 디지털 방사선 촬영기에는 흡수되는 방사선 에너지를 가시광선으로 변환하는 신틸레이터로 보통 CsI(TI)를 사용한다. 신틸레이터에서 만들어진 가시광선은 이차원 평면으로 구성된 비정실 실리콘 광 다이오드에서 전기적 신호로 전환된다. 좋은 질의 영상을 얻기 위해서는 디지털 방사선 촬영기(Digital Radiography, DR) 디텍터의 방사선에 대한 세부적인 특성 연구가 필수적이다. 이러한 이유로 조사선량과 디지털 방사선 촬영기의 신호의 관계에 대해서 많은 연구가 이루어졌지만 현재까지의 연구에서는 고정된 관전압의 조건에서 두 변수의 관계에 대한 연구가 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 X선 스펙트럼 모델인 SPEC-78을 사용하여 조사선량 대신 디텍터에 흡수되는 에너지와 디지털 방사선 촬영기의 신호와의 관계를 규명하였다. SPEC-78의 주요 입력변수인 X-ray 튜브의 고유 필터 값을 구하기 위해 조사선량을 측정하여 계산한 조사선량과 비교하였다. 물질에 흡수되는 X-ray의 에너지를 계산하는 알고리즘을 상정하여 디텍터에 흡수되는 에너지를 계산하고 다양한 조건에서 실제 X선 영상의 화소값을 획득하였다. 두변수의 관계를 이용해 특성곡선을 얻었으며 이 결과를 검증하기 위해서 물과 알루미늄으로 제작된 팬텀을 이용하였다. 다양한 조건에서 팬텀 영상의 화소값을 측정하였고 특성곡선과 비교하였다 이러한 과정으로 진행된 연구의 결과로 디텍터에 흡수되는 에너지와 디지털 방사선 촬영기의 신호는 거의 선형적임을 알 수 있었다. 또한 팬텀을 이용한 실험에서도 산란된 광자의 영향으로 유발된 약간의 오차에도 불구하고 측정되어진 화소값은 특성곡선과 잘 일치하였다 본 연구를 통해 규명되어진 두 변수의 관계는 예상과 거의 일치하였지만 산란선에 대한 부분은 흡수에너지 계산 알고리즘에서 빠져있어 더 연구가 되어야 할 부분이다. 본 연구를 통해 얻어진 자료들은 디지털 방사선 촬영기의 전처리 과정에 있어서 중요한 정보를 제공할 수 있을 것이라 생각된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
• /
• 제40권4호
• /
• pp.567-573
• /
• 2017

본 연구의 목적은 흉 복부 다중검출기전산화단층촬영(multi-detector computed tomography; MDCT)에서 상지를 머리 위로 위치 잡이 할 수 없는 경우 흉 복부에서 거리에 따른 인공유무를 평가하고자 하였다. 128-채널 MDCT로 흉 복부 CT를 위한 인체대상과 흉부 팬텀을 현재 임상에서 검사하고 있는 조건(120 kVp, 110 mAs, standard algorithm)으로 검사하였다. 인체 검사 시 한번은 팔을 머리 쪽으로 올리고 검사하고, 팔을 내린 후 동일한 조건으로 한 번 더 검사하였다. 흉부 팬텀 실험은 환자와 동일한 조건으로 검사를 하고, 상지팬텀을 흉 복부에서 일정한 거리(0, 3, 7 cm)를 두고 검사하였다. 목적하는 부위에 관심영역을 설정하여 CT 값, 노이즈, 신호 대 잡음비, 대조도 대 잡음비를 측정하여 평가하였다. 인체를 대상으로 획득한 영상에서 노이즈는 팔을 올렸을 때와 비교하여 팔을 내렸을 때 지방, 갈비뼈, 근육 모두에서 증가하였다(0.79, 47.8, 27%). 팬텀 영상에서도 상지를 아래로 내렸을 경우 근육, 폐 실질에서 노이즈가 증가하였다(31.2, 9.4%). 또한 상지의 위치가 흉 복부에서 멀어질수록(0, 3, 7 cm) 노이즈가 감소하였다. 근육에서 노이즈는 상지가 흉부와 붙어있을 경우(0 cm)를 기준으로 3 cm, 7cm 떨어졌을 때 5, 25.12% 감소하였고, 폐실질에서 5.6, 15.35% 감소하였다. 흉 복부 CT 촬영 시 갠트리 내 검사 이외의 부위(상지 등)가 위치할 경우 흉 복부로부터 약 3 cm 이상 거리를 유지시킨 후 검사를 진행하면 발생할 수 있는 인공음영을 최소화시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한핵의학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.57-68
• /
• 2005

목적: PET 영상화를 위해 다양한 감쇠 보정 방법들이 $^{137}Cs$ 투과 점선원의 데이터를 처리하는데 있어서 개발되어 왔다. 본 연구의 목적은 뇌 PET 영상을 위해 $^{137}Cs$ 점선원에서 사용하는 감쇠보정 가법들을 평가하는 것이다. 대상 및 방법: 감쇠 보정 기법들을 시험하기 위해, 4가지 종류의 팬텀들이 사용되었다. $^{137}Cs$투과 점선원의 데이터는 팬텀 안에 방출 선원을 주입한 후 획득되었고, 그 뒤로 방출 선원 데이터가 3D 획득 방식으로 획득되었다. 산란 보정은 배후 방사능을 가감하는 방법 (background tail-fitting algorithm)으로 실행되었다. 그리고 나서, 방출 데이터는 각각 측정 감쇠 보정(MAC), 타원형 감쇠 보정(ELAC), 분할 감쇠보정(SAC), 재배치 감쇠보정(RAC)으로 반복적 재구성 방법을 사용하여 재구성되었다. 그런 다음, 재구성된 영상들이 정량적으로 그리고 정성적으로 평가가 되었다. 부가적으로, 정상인에 대해서 평가가 이루어졌는데, 정상인에 대한 재구성 영상은 핵의학 전문의들에 의해서 평가되었다. 또한 가감된 영상들이 비교되었다. 결과: ELAC, SAC, RAC은 원통형 팬텀에 대해 노이즈가 적은 균일한 팬텀 영상을 제공하였다. 반면에, MAC의 결과에서 감쇠맵의 중심 부분에서 세기가 떨어지는 것을 보여주었다. Jaszack과 Hoffman 팬텀들에 대한 재구성 영상은 RAC과 SAC을 각각 적용시 더 좋은 영상 질을 나타냈다. 정상인 대상자의 영상에 있어서 두개골의 감쇠가 두드러졌고, 두개골에 대한 감쇠를 고려하지 않은 감쇠 보정은 뇌 영상들상에서 인공적인 손상이 있는 것처럼 나타났다. 결론: 복잡하고 개선된 감쇠보정 기법들이 정량적 그리고 정성적으로 정확한 뇌 PET영상으로 개선시키는데 있어서 필요하다. 본 연구는 $^{137}Cs$ 투과 선원을 사용하여 이루어지는 감쇠보정법을 이용하는 뇌 PET 영상화 기기들을 개선시키는데 유용할 것으로 사료된다.

• 터널과지하공간
• /
• 제31권5호
• /
• pp.374-384
• /
• 2021

본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1463-1478
• /
• 2022

한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.167-181
• /
• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제22권1호
• /
• pp.42-51
• /
• 2011

전통적으로 심근 생존능을 식별하고 심근 관류를 정확히 평가하기 위한 도구로 핵의학영상이 이용되고 있으나 경색영역을 정의하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 극성지도의 분포를 분석하여 특성에 맞는 적응적 임계값을 이용하여 심근경색 모델을 정량적으로 평가하고자 하였다. 쥐 심근경색 모델은 왼쪽 관상동맥을 결찰시켜 제작하였다. 소동물PET 영상은 37 MBq $^{18}F$-FDG를 쥐의 꼬리정맥에 주사한 후 60분 섭취 후 Siemens Inveon SPECT/PET 스캐너를 이용하여 20분 동안 ECG 신호와 함께 획득하였고, OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. PET 영상의 심근 극성지도는 Siemens QGS 소프트웨어에 적합한 형식으로 변환 후 자동으로 심근 벽을 설정하여 작성하였다. 심근경색영역의 기준데이터는 TTC 염색으로 설정하였으며 전체 좌심실대비 염색된 영역의 백분율로 획득하였다. 최적의 임계값 설정을 위해 절대치 설정 방법, Otsu 알고리즘, 다중가우시안혼합모델(Multi Gaussian mixture model, MGMM)을 이용하여 평가하였다. 절대치 설정 방법은 10~90%까지 10%단위로 미리 정의 된 임계값을 이용하였고, Otsu 알고리즘은 영상 내에서 두 군집의 분산을 최대로 하는 임계값으로 설정하였다. MGMM 방법은 영상의 화소 강도를 분석하여 여러 개의 가우시안 분포함수(MGMM2, $\cdots$ MGMM4)로 반복 수행하여 최적의 가우시안 분포를 구하여 적응적 임계값을 설정하였다. 극성지도 평가지표는 각각의 알고리즘에서 측정된 임계값을 이용하여 이진화하고 전체 극성지도와 경색영역의 백분율로 획득한 후, TTC 염색으로 획득된 기준데이터와의 차이를 비교하였다. 그 차이는 절대치 방법의 20%에서 $7.04{\pm}3.44%$, 30%에서 $3.87{\pm}2.09%$, 40%에서 $2.15{\pm}2.07%$이었다. Otsu 방법은 $3.56{\pm}4.16%$이었으며 MGMM 방법은 $2.29{\pm}1.94%$이었다. 소동물 PET 극성지도에서는 30% 임계값이 조직학적 데이터와 비교하여 가장 작은 차이를 보였다. 그러나 TTC 염색으로 측정한 크기가 10% 이하에서는 MGMM 방법이 절대치 방법보다 작은 차이를 보였다(MGMM: 0.006%, 절대치방법: 0.59%). 이 연구에서는 심근경색 모델 평가를 위하여 생체영상 극성지도에서 다중가우시안혼합모델을 이용하여 평가하고자 하였다. MGMM은 사용자의 선택 없이도 자동적으로 영상 특성을 고려하여 적응적 임계값을 찾아주는 방법으로 극성지도에서 심근경색을 평가하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 핵의학기술
• /
• 제15권2호
• /
• pp.83-87
• /
• 2011

최근 진단분야에서 PET/CT는 종양학 분야뿐만 아니라 심장 신경 등 여러 가지 분야에서 널리 활용되고 있다. PET/CT의 중요성이 높아지면서 영상의 질과 관련된 재구성 방법에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 이 중 Siemens사의 TrueX 재구성 방법을 phantom 실험을 통해 Iterative 2D 재구성 방법과 비교 평가하여 임상적 유용성을 높이고자 하였다. 선량에 따른 영상을 비교 평가하기 위해 contrast ratio와 FWHM을 측정하였고 Biograph 40 True Point PET/CT (Siemens, Germany)를 사용하여 실험을 실시하였다. Contrast ratio를 구하기 위해 NEMA IEC PET body phantom (Data Spectrum Corp.)을 이용하였고, FWHM을 측정하기 위해 capillary tube를 사용하였다. 모든 영상은 10분씩 획득하였고, 영상 재구성은 현재 사용하고 있는 TrueX와 기존에 사용하던 Itertive 2D 알고리즘을 사용하였다. Iterative 2D는 임상에 적합한 parameter 조건을 적용하고 TrueX는 Siemens에서 권고하는 parameter를 적용하여 실험하였다. Capillary tube를 사용하여 FWHM을 측정한 결과, TrueX가 Iterative 2D 방식보다 낮게 나왔다. 저선량일수록 FWHM의 차이가 점점 커졌다. NEMA IEC PET body phantom을 사용하여 contrast ratio를 구한 결과, TrueX가 Itertive 2D보다 좋은 양상을 보였다. 그러나 선량에 따른 차이는 보이지 않았다. 본 연구에서는 영상 분석을 통해 TrueX가 Itertive 2D보다 contrast ratio와 spatial resolution이 높게 나타났다. 또한 TrueX를 통한 재구성 결과 저선량일수록 기존의 Iterative 2D보다 resolution은 좋은 양상을 보였고 contrast ratio는 큰 변화를 보이지 않았다. 즉 PET/CT에서 TrueX 재구성 기법이 환자의 피폭도 절감하고 질적으로 우수한 영상을 구현할 수 있어 임상적 이용가치가 높다고 생각된다.