• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.63-70
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• 2022

2D 객체 감지 시스템은 최근 몇 년 동안 심층 신경망과 대규모 이미지 데이터세트의 사용으로 크게 개선되었지만, 아직도 범주 내에서 데이터 부족, 다양한 외관 및 객체 형상 때문에 자율 탐색 등과 같은 로봇 공학과 관련된 응용에서 2D 물체 감지 시스템은 적절하지 않다. 최근에 소개되고 있는 구글 Objectron 또한 증강 현실 세션 데이터를 사용하는 새로운 데이터 파이프라인이라는 점에서 도약이라 할 수 있지만, 3D 공간에서 2D 객체 이해라는 측면에서 마찬가지로 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 더 성숙한 2D 물체 감지 방법을 Objectron에 도입하는 3D 물체 감지 시스템을 나타낸다. 대부분의 객체 감지 방법은 경계 상자를 사용하여 객체 모양과 위치를 인코딩한다. 본 작업에서는 가우스 분포를 사용하여 객체 영역의 확률적 표현을 탐색하는데, 일종의 확률적 IoU라 할 수 있는 Hellinger 거리를 기반으로 하는 가우스 분포에 대한 유사성 측도를 제시한다. 이러한 2D 표현은 모든 객체 감지기에 원활하게 통합할 수 있으며, 실험 결과 데이터 집합에서 주석이 달린 분할 영역에 더 가까워서 Objectron의 단점이라 할 수 있는 3D 감지 정확도를 높일 수 있다.

• 보존과학회지
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• 제38권3호
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• pp.217-233
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• 2022

경주 금척리 유적은 5세기 후반에서 6세기 전반에 조성된 금척리고분군(사적 제43호)과 매우 연접하며, 유적이 위치한 지역은 그 일대의 유력 지배세력의 무덤으로 알려져 있다. 신라성장에 일익을 담당했던 인근 유적과도 밀접한 관련성이 있을 것으로 추정되는 경주 금척리 유적에서 출토된 철기를 대상으로 금속학적 방법론을 도입한 연구를 진행하였다. 철기의 용도에 따른 제작기법 차이를 확인하기 위해 용도별로 분류하여 8점을 선정하고, 미세조직 및 비금속개재물을 연구하였다. 분석 결과 제작 공정은 탄소함량이 높은 소재를 사용하여 형상을 단조하는 방법과 탄소함량이 낮은 소재를 사용하여 형상 단조만을 하는 기법, 형상 단조 후 필요에 따라 강도를 높이기 위한 침탄작업을 실시하는 기법이 적용된 것으로 확인된다. 이후 부위별 기능을 고려한 제강법과 열처리기술을 선택적으로 적용하여 기계적 성질을 향상시켰으며 제련공정에는 저온환원법이 적용되었을 가능성이 크다. 또한 경주 중심부와 외곽에 위치한 유적에서 출토된 철기 유물과 비교해본 결과 제련 및 제작기술에서 상호 유사한 것이 확인된다.

• 대한본초학회지
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• 제24권3호
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• pp.59-68
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• 2009

Objectives : Bupleuri Radix (Siho) is prescribed as the root of different Bupleurum species on the pharmarcopoeia in Korea and China. Moreover, other species and varieties of the genus Bupleurum have been also distributed on the herbal market as Bupleuri Radix. However, due to the morphological similarity and frequent occurrence of intermediate forms, the correct identification of this radix is very difficult. To develop a reliable method for correct identification and improving the quality standards of official Bupleuri Radix, we analyzed sequences of the ribosomal RNA gene and internal transcribed spacer (rDNA-ITS) region. Methods : PCR amplification of rDNA-ITS region was performed using ITS1 and ITS4 primer from 6 Bupleurum species and 1 variety, B. falcatum L. (Siho), an improved breed of B. falcatum L. (Samdo-Siho), B. chinense DC. (Buk-Siho), B. scorzonerifolium Willd. (Nam-Siho), B. longiadiatum Turcz. (Gae-Siho), B. euphorbiodes Nakai (Deungdae-Siho) and B. latissimum Nakai (Seom-Siho), and nucleotide sequence was determined after sub-cloning into the pGEM-Teasy vector. Authentic marker nucleotides were estimated by the analysis of ClastalW using entire rDNA-ITS sequence of three samples per species. Results : In comparative analysis of the rDNA-ITS sequences, we found specific nucleotides to distinguish Korean (B. falcatum L. and its variety) and Chinese official species (B. chinense DC. and B. scorzonerifolium Willd.) from others at positions 411 and 447, and positions 89, 101, 415 and 599, respectively. Futhermore, we also found nucleotide indels (insertion and/or deletion) and substitutions to identify each of different Bupleurum species, 2 positions for B. falcatum L. and its variety, 6 positions for B. chinense DC., 49 positions for B. scorzonerifolium Willd., 8 positions for B. euphorbioides Nakai, 7 positions for B. longiradiatum Nakai and 9 positions for B. latissimum Nakai. These sequence differences at corresponding positions are avaliable nucleotide markers to determine the botanical origins of Bupleuri Radix. Moreover, we confirmed the phylogenetic relationship of B. latissimum Nakai, a Korean endemic speices, among Bupleurum species based on the rDNA-ITS sequence. Conclusions : These marker nucleotides would be useful to identify the official herbal medicines by the providing of definitive information that can identify each plant species and distinguish it from unauthentic adulterant Bupleurum species.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.21-30
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• 2023

부분신장절제술 전 수술 계획을 세우기 위해서는 신장 종양의 위치, 형태 및 수술 시 안전 마진 파악이 중요하므로 신장 종양을 정확히 분할하는 것이 필요하다. 그러나 신장 종양은 환자마다 위치 및 크기가 다양하며 소장과 비장 같은 주변 장기와 형태와 밝기값이 유사하여 신장 종양을 분할하는 것에 어려움이 있다. 본 논문에서는 레이블이 있는 데이터와 없는 데이터를 함께 사용하는 준지도학습 방법 중 하나인 평균-교사모델을 활용하여 신장의 여러 위치에서 발생하는 작은 크기의 신장 종양을 분할하기 위해 신장 위치 정보를 가지는 신장 로컬 가이드 맵을 이용해 신장 종양에 집중하는 평균-교사 네트워크를 제안하고, 신장 종양의 크기에 따른 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안 방법은 신장 주변에 존재하는 종양의 위치를 찾기 위해 신장 로컬 가이드 맵을 사용하여 신장의 국소 정보를 고려함으로써 75.24%의 F1-score를 보였다. 특히 분할이 어려운 작은 크기의 종양에 대한 과소분할을 개선하였으며 nnU-Net보다 적은 양의 레이블 데이터를 사용하여도 13.9% 높은 F1-score를 보였다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제28권6호
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• pp.71-89
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• 2023

A groundwater potential map (GPM) was built for the Nakdonggang River Basin based on ten variables, including hydrogeologic unit, fault-line density, depth to groundwater, distance to surface water, lineament density, slope, stream drainage density, soil drainage, land cover, and annual rainfall. To integrate the thematic layers for GPM, the criteria were first weighted using the Analytic Hierarchical Process (AHP) and then overlaid using the Technique for Ordering Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) model. Finally, the groundwater potential was categorized into five classes (very high (VH), high (H), moderate (M), low (L), very low (VL)) and verified by examining the specific capacity of individual wells on each class. The wells in the area categorized as VH showed the highest median specific capacity (5.2 m³/day/m), while the wells with specific capacity < 1.39 m³/day/m were distributed in the areas categorized as L or VL. The accuracy of GPM generated in the work looked acceptable, although the specific capacity data were not enough to verify GPM in the studied large watershed. To create GPMs for the determination of high-yield well locations, the resolution and reliability of thematic maps should be improved. Criterion values for groundwater potential should be established when machine learning or statistical models are used in the GPM evaluation process.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.455-460
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• 2023

텍스트 증강은 자연어처리 모델의 성능 향상을 목적으로 원본 텍스트의 변환, 생성을 통하여 새로운 증강 텍스트를 생성하는 방법론이다. 기존 연구된 기법들은 표현적 다양성 부족, 의미 왜곡 , 한정적인 양의 증강 텍스트와 같은 한계점이 존재한다. 거대언어모델과 few-shot learning을 활용한 텍스트 증강은 이러한 한계점의 극복이 가능하지만, 잘못된 생성으로 인한 노이즈 발생의 위험성이 존재한다. 본 논문에서는 여러 후보 텍스트를 생성하고 적합한 텍스트를 증강 텍스트로 선정하는 TAGS를 제안한다. TAGS는 기존 텍스트 few shot learning을 통해 다양한 표현을 생성하면서 대조 학습과 유사도 비교를 통해 원본 텍스트가 적더라도 적합한 데이터를 효과적으로 선정한다. 이를 텍스트 증강이 필수적인 업무용 챗봇 데이터에 적용하여 60배 이상의 양적 향상을 달성하였다. 또한 증강 텍스트의 질적 향상을 확인하기 위해 실제 생성된 텍스트를 분석하여 원본 텍스트에 비해 의미론적, 표현적으로 다양한 텍스트를 생성함을 확인하였으며, 증강 텍스트로 실제 분류 모델을 학습하고 실험하여 실질적으로 자연어처리 모델 성능 향상에 도움이 되는 것을 확인하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권6호
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• pp.983-993
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• 2021

Objective: To investigate the image quality of ultralow-dose CT (ULDCT) of the chest reconstructed using a cycle-consistent generative adversarial network (CycleGAN)-based deep learning method in the evaluation of pulmonary tuberculosis. Materials and Methods: Between June 2019 and November 2019, 103 patients (mean age, 40.8 ± 13.6 years; 61 men and 42 women) with pulmonary tuberculosis were prospectively enrolled to undergo standard-dose CT (120 kVp with automated exposure control), followed immediately by ULDCT (80 kVp and 10 mAs). The images of the two successive scans were used to train the CycleGAN framework for image-to-image translation. The denoising efficacy of the CycleGAN algorithm was compared with that of hybrid and model-based iterative reconstruction. Repeated-measures analysis of variance and Wilcoxon signed-rank test were performed to compare the objective measurements and the subjective image quality scores, respectively. Results: With the optimized CycleGAN denoising model, using the ULDCT images as input, the peak signal-to-noise ratio and structural similarity index improved by 2.0 dB and 0.21, respectively. The CycleGAN-generated denoised ULDCT images typically provided satisfactory image quality for optimal visibility of anatomic structures and pathological findings, with a lower level of image noise (mean ± standard deviation [SD], 19.5 ± 3.0 Hounsfield unit [HU]) than that of the hybrid (66.3 ± 10.5 HU, p < 0.001) and a similar noise level to model-based iterative reconstruction (19.6 ± 2.6 HU, p > 0.908). The CycleGAN-generated images showed the highest contrast-to-noise ratios for the pulmonary lesions, followed by the model-based and hybrid iterative reconstruction. The mean effective radiation dose of ULDCT was 0.12 mSv with a mean 93.9% reduction compared to standard-dose CT. Conclusion: The optimized CycleGAN technique may allow the synthesis of diagnostically acceptable images from ULDCT of the chest for the evaluation of pulmonary tuberculosis.

• 생명과학회지
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• 제34권6호
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• pp.434-441
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• 2024

유선 종양은 중성화되지 않은 암컷 반려견에서 가장 빈번하게 발견되는 종양으로, 중요한 임상 문제로 대두되고 있다. 반려견 유선 종양(CMT)과 인간 유방암(HBC)의 강한 유사성으로 인해, 인간 유방암에서 확인된 바이오 마커는 반려견 유선종양에서도 검출될 수 있다. 이러한 바이오 마커는 조기 진단, 예후 및 치료 전략에 유용한 통찰력을 제공하는 것으로 나타났다. 본 논문은 연구되어진 반려견 유선종양 바이오 마커에 대한 간략한 개요를 제공하고자 한다. 반려견 유선 종양의 전통적인 치료는 외과적 수술로 시작하여 화학요법, 방사선 요법, 또는 호르몬 요법이 뒤따르지만, 이러한 치료법만으로는 항상 충분하지 않을 수 있다. 반려견 유선 종양 특이적 발암 기전 이해의 바탕으로 개발된 바이오 마커는 환견에게 더 나은 결과를 제공할 희망을 준다. 단일 세포 RNA 시퀀싱 분석은 종양 내 및 종양 간 이질성에 대한 유익한 정보를 제공할 수 있다. 본 리뷰 논문은 반려견 유선 종양 바이오 마커에 대한 현재 연구를 탐구하고 그 발전 방향을 제안한다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권4호
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• pp.294-304
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• 2023

Objective: We aimed to investigate whether image standardization using deep learning-based computed tomography (CT) image conversion would improve the performance of deep learning-based automated hepatic segmentation across various reconstruction methods. Materials and Methods: We collected contrast-enhanced dual-energy CT of the abdomen that was obtained using various reconstruction methods, including filtered back projection, iterative reconstruction, optimum contrast, and monoenergetic images with 40, 60, and 80 keV. A deep learning based image conversion algorithm was developed to standardize the CT images using 142 CT examinations (128 for training and 14 for tuning). A separate set of 43 CT examinations from 42 patients (mean age, 10.1 years) was used as the test data. A commercial software program (MEDIP PRO v2.0.0.0, MEDICALIP Co. Ltd.) based on 2D U-NET was used to create liver segmentation masks with liver volume. The original 80 keV images were used as the ground truth. We used the paired t-test to compare the segmentation performance in the Dice similarity coefficient (DSC) and difference ratio of the liver volume relative to the ground truth volume before and after image standardization. The concordance correlation coefficient (CCC) was used to assess the agreement between the segmented liver volume and ground-truth volume. Results: The original CT images showed variable and poor segmentation performances. The standardized images achieved significantly higher DSCs for liver segmentation than the original images (DSC [original, 5.40%-91.27%] vs. [standardized, 93.16%-96.74%], all P < 0.001). The difference ratio of liver volume also decreased significantly after image conversion (original, 9.84%-91.37% vs. standardized, 1.99%-4.41%). In all protocols, CCCs improved after image conversion (original, -0.006-0.964 vs. standardized, 0.990-0.998). Conclusion: Deep learning-based CT image standardization can improve the performance of automated hepatic segmentation using CT images reconstructed using various methods. Deep learning-based CT image conversion may have the potential to improve the generalizability of the segmentation network.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제57권1호
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• pp.82-108
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• 2024

고고 자료의 기록방식이 아날로그 기록에서 디지털로 전환되면서 3D 스캐닝 기술의 도입은 본격화되었다. 현재 3D스캔과 사진측량을 이용한 고고 자료의 디지털 기록에 대한 연구와 도입은 지속적으로 이루어지고 있다. 하지만 비용, 인력 문제 등으로 인해 대부분의 매장문화재 기관에서는 적극적인 디지털 기술의 도입을 주저하고 있다. 본고는 3D 스캔 방식 중 효율성이 가장 높다고 평가되는 사진측량 기술을 이용하여 오픈소스 소프트웨어를 활용한 유물의 디지털 실측 방법을 제시하고자 한다. 유물의 디지털 실측 절차는 크게 3D 모델 획득, 3D 모델 편집 및 입단면도 제작, 전자도면 작성의 세 단계로 이루어진다. 디지털 기술 적용의 접근성을 살펴보기 위해 전 과정은 오픈소스 소프트웨어만을 이용하였다. 연구 결과 정량적 평가에서 실제 유물과 3D 모델의 수치 데이터 간 계측의 편차가 크지 않았다. 또한, 오픈소스 소프트웨어와 상용 소프트웨어 간 정량적 품질 비교분석 결과 유사도가 높았다. 다만 데이터 처리시간은 상용 소프트웨어의 성능이 우위에 있었다. 이는 지속적인 알고리즘 개선으로 인한 연산속도 향상의 결과로 판단된다. 정성적 평가에서는 메시 및 텍스처 품질의 차이가 일부 발생하였다. 오픈소스 소프트웨어로 생성된 3D 모델은 메시표면에 노이즈가 다수 발생하거나 메시의 표면이 부드럽지 않고 유물의 제작흔, 문양의 표현을 확인하기 어려웠다. 하지만 일부 프로그램에서 정량적·정성적 평가에서 상용 소프트웨어에 견줄 만한 품질을 획득할 수 있었다. 3D 모델 편집을 위한 오픈소스 소프트웨어에서는 사진실측 결과물의 후처리, 정합, 병합뿐만 아니라 유물 실측에 필요한 스케일 조정, 입단면도 제작 및 이미지 렌더링까지 가능하였다. 이후 오픈소스 캐드 프로그램에서 트레이싱하여 최종 도면을 완성하였다. 고고학 연구에서 사진실측의 적용은 발굴과정부터 보고서 작성 그리고 3D 모델 데이터의 수치정보를 이용한 연구 등 활용 가능성이 매우 높다. 컴퓨터 비전의 획기적인 발전으로 오픈소스 소프트웨어의 종류도 다양해졌고 성능도 상당부분 개선된 것으로 확인되었다. 누구나 쉽게 디지털 기술의 적용이 가능한 현재 고고 자료의 3D 모델 데이터의 획득은 문화유산의 보존과 연구 활성화를 위한 기초자료로 활용될 수 있다.