• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.252-255
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• 2020

Unsupervised deep learning methods have shown impressive results for the challenging monocular depth estimation task, a field of study that has gained attention in recent years. A common approach for this task is to train a deep convolutional neural network (DCNN) via an image synthesis sub-task, where additional views are utilized during training to minimize a photometric reconstruction error. Previous unsupervised depth estimation networks are trained within a fixed depth estimation range, irrespective of its possible range for a given image, leading to suboptimal estimates. To overcome this suboptimal limitation, we first propose an unsupervised adaptive depth estimation method guided by minimum and maximum (min-max) depth priors for a given input image. The incorporation of min-max depth priors can drastically reduce the depth estimation complexity and produce depth estimates with higher accuracy. Moreover, we propose a novel network architecture for adaptive depth estimation, called the AdaMM-DepthNet, which adopts the min-max depth estimation in its front side. Intensive experimental results demonstrate that the adaptive depth estimation can significantly boost up the accuracy with a fewer number of parameters over the conventional approaches with a fixed minimum and maximum depth range.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제88권4호
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• pp.301-309
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• 2023

In this paper, a new modified conjugate gradient (MCG) method is presented which is based on a new gradient regularizer, and this method is used to identify the dynamic load on airfoil structure without and with considering random structure parameters. First of all, the newly proposed algorithm is proved to be efficient and convergent through the rigorous mathematics theory and the numerical results of determinate dynamic load identification. Secondly, using the perturbation method, we transform uncertain inverse problem about force reconstruction into determinate load identification problem. Lastly, the statistical characteristics of identified load are evaluated by statistical methods. Especially, this newly proposed approach has successfully solved determinate and uncertain inverse problems about dynamic load identification. Numerical simulations validate that the newly developed method in this paper is feasible and stable in solving load identification problems without and with considering random structure parameters. Additionally, it also shows that most of the observation error of the proposed algorithm in solving dynamic load identification of deterministic and random structure is respectively within 11.13%, 20%.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제45권3호
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• pp.118-127
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• 2024

Commonly deep learning methods for enhancing the quality of medical images use unpaired dataset due to the impracticality of acquiring paired dataset through commercial imaging system. In this paper, we propose a supervised learning method to enhance the quality of ultrasound images. The U-net model is designed by incorporating a divide-and-conquer approach that divides and processes an image into four parts to overcome data shortage and shorten the learning time. The proposed model is trained using paired dataset consisting of 828 pairs of low-quality and high-quality images with a resolution of 512x512 pixels obtained by varying the number of channels for the same subject. Out of a total of 828 pairs of images, 684 pairs are used as the training dataset, while the remaining 144 pairs served as the test dataset. In the test results, the average Mean Squared Error (MSE) was reduced from 87.6884 in the low-quality images to 45.5108 in the restored images. Additionally, the average Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) was improved from 28.7550 to 31.8063, and the average Structural Similarity Index (SSIM) was increased from 0.4755 to 0.8511, demonstrating significant enhancements in image quality.

• 한국산림과학회지
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• 제98권6호
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• pp.791-798
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• 2009

전 지구적인 기후변화에 따라 산림 및 토양탄소의 역할은 탄소 저장고로서 매우 중요하며, 이들의 동태를 연구하기 위해서는 기존의 현장연구뿐만 아니라 적용 가능한 산림모델 연구가 필요하다. 본 연구에서는 산림토양탄 소모델인 Yasso의 주요 입력자료인 과거의 연간 낙엽량 자료를 연륜연대학적 자료구축과정을 통해 생산하고, 위 모델을 이용하여 광릉지역 천연소나무림(Pinus densiflora)의 토양탄소동태를 모의하였다. 연륜연대학적 자료구축과정을 통해 계산된 임분 내 낙엽(침엽, 가지, 줄기, 세근)의 생산량은 1971년부터 2006년까지 지속적으로 증가해왔다. 또한 2006년 낙엽 생산량(침엽, 가지)의 실측값과 추정값을 비교한 결과 유의적인 오차는 없었다. 모의된 30 cm 깊이까지의 토양탄소 저장량의 임분 전체평균은 $46.30{\pm}4.28tCha^{-1}$로 산림의 임목 내 탄소 저장량의 약 53%를 차지했으며, 실측값과 비교하여 유의한 차이 및 오차가 없었다. IPCC A1B 시나리오에 따른 한반도 기후변화추세를 반영한 이 지역의 모의된 토양탄소 추정량은 1971년부터 2041년까지 지속적으로 증가한 후 2100년까지 감소되는 것으로 나타났다. 기후변화를 고려하지 않는 시나리오의 결과와 비교하면 2100년에 이르러 최고 7.58%까지 토양탄소량이 감소될 수 있다. 본 연륜연대학적 자료 구축방법과 Yasso 모델을 이용한 모의과정은 천연소나무림의 토양탄소동태를 추정하는데 유용한 것으로 판단되었다. 향후 더욱 신뢰성 있는 결과를 생산할 수 있도록 연륜연대학적 방법 및 Yasso 모델의 개선과 다양한 환경에서의 적용 및 타당성평가와 같은 후속연구가 필요한 것으로 사료된다.

• 핵의학기술
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• 제19권2호
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• pp.93-101
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• 2015

SPECT영상에서 산란계수는 정량적 계수오차와 영상품질 저하의 요인이다. 이에 다양한 산란보정(Scatter Correction, SC)방법이 연구되어 왔으며, 본 연구에서는 기존의 에너지창(Energy Window, EW) 기반 SC(EWSC)와의 비교로 SPECT/CT에서 사용되는 CT 기반 SC(CTSC)의 정확성을 평가하고자 한다. 중앙에 열소막대(hot rod, 74.0 MBq)를 설정한 Triple line insert 팬텀의 내부에 산란계수의 영향이 없는 기준영상의 획득을 위하여 공기를 채운 후 SPECT /CT영상을 획득하였고, 같은 조건에서 산란계수의 영향을 유도하기 위하여 공기대신 물을 채운 후 SPECT/CT영상을 각각 별도로 획득하였다. 두 조건 모두 Astonish(iterative : 4, subset : 16) 재구성 방법과 CT감쇠보정을 공통 적용하였고, 물을 채운 영상에 비산란보정(NSC), EWSC, CTSC 3가지 유형의 산란보정방법을 사용하였다. EWSC를 위하여 주(=peak) 에너지창(140 keV, 20%) 이외에 보조 에너지창 9개를 추가 설정한 후 영상을 동시 획득하였고, EWSC의 종류는 DPW(dual photopeak window) 10%, DEW (dual energy window)20%, TEW(triple energy window)10%, TEW5.0%, TEW2.5% 5가지를 사용하였다. 일차(primary)계수의 변동이 없는 조건하에, 두 조건의 영상에 VOI를 그려 총계수를 측정한 후 총계수 중 산란계수의 비를 %SF(percent scatter fraction)로 구하고, 공기를 채운 영상을 기준으로 물을 채운 영상과의 계수차이를 %NMSE (per cent normalized mean-square error)로 평가하였다. 공기를 채운 영상을 기준으로 각 산란보정방법이 적용된 물을 채운 영상의 %SF는 NSC 37.44, DPW 27.41, DEW 21.84, TEW10% 19.60, TEW5% 17.02, TEW2.5% 14.68, CTSC 5.57로 CTSC에서 제거된 산란계수가 가장 많았으며, %NMSE는 NSC 35.80, DPW 14.28, DEW 7.81, TEW10% 5.94, TEW5% 4.21, TEW2.5% 2.96, CTSC 0.35로 CTSC에서 가장 낮게 나타났다. SPECT/CT영상에서 실험에 사용된 각 산란보정 방법의 적용은 산란계수의 영향으로 발생된 정량적 계수오차를 개선시킬 수 있었다. 특히, CTSC의 경우 기존의 EWSC방법들과 비교하여 가장 낮은 %NMSE (=0.35)를 보여 비교적 정확한 산란보정이 가능하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제21권4호
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• pp.332-339
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• 2010

본 연구에서는 콘빔 단층촬영영상(cone beam CT; CBCT) 및 다엽 콜리메이터(multileaf collimator;MLC) 로그데이터를 이용한 적응형 방사선치료기법의 체계를 구축하고, 그 과정에서의 선량 계산 오차의 양상을 팬텀을 이용하여 분석하고자 하였다. Catphan-600 (The Phantom Laboratory, USA) 팬텀을 CT와 CBCT 촬영 후 CT 영상을 이용하여 간단한 단계별조사(step-and-shoot) 방식의 세기조절방사선치료(intensity-modulated radiation therapy; IMRT) 계획을 수립하였다. 이후 빔전달 시 생성된 MLC 로그데이터(Dynalog)를 이용하여 실제 전달된 세그먼트 별 모니터단위(MU) 가중치와 MLC 엽(leaf)의 위치를 구한 후 이를 다시 Pinnacle3에 넣고 선량을 재계산하였다. 초기 치료 계획은 치료 계획용 CT 영상($CT_{plan}$) 및 CBCT 영상($CBCT_{plan}$)에 대하여 계산되었으며, 재구성된 선량 역시 치료 계획용 CT 영상($CT_{recon}$) 및 CBCT 영상($CBCT_{recon}$)에 대하여 계산되었다. 각 선량 계산을 $CT_{plan}$을 기준으로 하여 2차원 선량분포, 감마 인덱스, 선량-부피 히스토그램(dose-volume histogram; DVH)을 이용하여 분석하였다. 2차원 선량분포 및 DVH 분석 모두에서 원래의 치료 계획보다 실제 전달된 선량이 다소 많은 것으로 나타났으나 임상적인 의미는 미미했다. 감마 인덱스의 경우 CBCT에 선량을 계산했을 때 치료 계획 정보나 재구성된 선량 정보를 이용한 경우 모두 오차가 크게 발생했다. 재구성된 선량은 빔의 경계 부분에서 오차가 크게 발생하였으나 그 영향은 CT 및 CBCT 영상 간 차이에 의한 것보다 작았다. CBCT 영상에 전달된 선량을 재구성하게 되면 두 영향이 복합적으로 작용하여 오차는 더 줄어들게 되지만 $CT_{plan}$과 $CBCT_{plan}$의 차이에 비하여 $CBCT_{plan}$과 $CBCT_{recon}$ 차이는 상대적으로 작아 전달된 선량의 오차를 평가할 때 불확실성이 커졌다. 그러므로 선량 계산 오차의 양상은 셋업 오차, CBCT 영상을 이용한 선량 계산 오차 및 재구성된 선량 계산의 오차로 나누어 분석될 필요가 있을 것이다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제30권6호
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• pp.598-606
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• 1997

1994년 9월부러 1995년 8월까지 일년동안 부천 세종병원에서 시행된 승모판막질환 수술은 총 136례였으 며 이중 인공판륜을 사용하여 판막성형술을 시행된 44례를 대상으로 평가하였다 이 44례의 평균 연령은 38.2세(범위: 5세~63세)였으며 남성이 18례 여성이 26례였다, 사용된 인공판륜은 Carpentier ring이 32례, Dmm ring 이 12례였다. 판막질환의 원인은 류마치스가 30례(68%), 퇴행성 질환에 기인한 것이 13례(30%)였으며, 1례는 선천성 승 모판 부전증이었다. 판막질환의 형태로 보면 승모판막부전증이 33례(76%),승모판 협착증이 2 례(5%), 승모판 협착부전증이 9례(19%) 있었다. Carpentier의 기능적 분류는 I형이 5례(11%), II형이 24례(55%), III형이 4례(9%) 있었으며, II형과 III형의 혼합형이 11례(25%)에서 관찰되었고, 매 환자당 평균 3.7가지의 병변이 있었다. 승모판에 시행한 수술 수기는 전례에서 인공판륜성형술을 시행하였으며 한 환자 당 평균 3.4가지의 수기 를 사용하였다. 수술 사망은 2례에서 발생하였으며, 수술 후 승모판 부전증이 진행되어 2주에 시행한 재수술이 일 례 있 었다. 12개월의 추적 관찰에서 수술 전후의 NYHA 기능적 鈞畢\ulcorner평균 3.0에서 1.3으로 개선되었다. 심장 초음파 검사에서 술후의 승모판 면적은 2.07$\pm$0.11 cm2(평균 $\pm$ 표준오차)이었으며, 좌심실 수축력의 호전을 보였고, 판막부전의 정도는 전혀 판막부전 소견이 없어진 경우가 23례(53%), 경미한 폐쇄부전이 있는 경우가 18례(42%)였고, II도 부전의 소견을 보인 례가 2례(5%) 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권7호
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• pp.573-577
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• 2010

영상 해상도 개선은 영상 복원이나 확대 같은 응용 분야에서 널리 사용되는 기술로서, 결과 영상에서의 블록 현상이나 인공물 발생과 같은 화질 열화를 제거하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 영상의 손실 정보를 이용하는 영상 해상도 개선 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 획득 저해상도를 하위 레벨 보간을 통해서 손실 정보를 계산 및 추정하고 이를 보간된 고해상도 영상에 적용함으로서 1차적인 보간을 수행하고 획득 저해상도 영상과의 에러를 계산한 후 다시 보간된 영상에 적용하는 과정을 반복하여 최종적인 보간 영상을 생성한다. 동일한 영상을 이용한 시험을 통해서 비교 방법들보다 평균 PSNR에서 3.2㏈ 이상 향상된 것을 확인하였고, 주관적 화질도 개선된 것을 알 수 있었다. 또한 계산복잡도를 85% 이상 감소시킬 수 있었다. 제안한 해상도 개선 방법은 영상 처리의 다양한 분야에서 기반 기술로 사용될 수 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제26권5호
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• pp.803-812
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• 2002

Reverse engineering has been widely used for the shape reconstruction of an object without CAD data and the measurement of clay or wood models for the development of new products. To generate a surface from measured points by a laser scanner, typical steps include the scanning of a clay or wood model and the generation of manufacturing data like STL file. A laser scanner has a great potential to get geometrical data of a model for its fast measuring speed and higher precision. The data from a laser scanner are composed of many line stripes of points. A new approach to remove point data with Delaunay triangulation is introduced to deal with problems during reverse engineering process. The selection of group of triangles to be triangulated based on the angle between triangles is used for robust and reliable implementation of Delaunay triangulation as preliminary steps. Developed software enables the user to specify the criteria for the selection of group of triangles either by the angle between triangles or the percentage of triangles reduced. The time and error for handling point data during modelling process can be reduced and thus RP models with accuracy will be helpful to automated process.

• 한국패류학회지
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• 제30권4호
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• pp.383-390
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• 2014

북방전복 선발육종에 필요한 친자확인 및 가계분석을 효율적으로 실험하기 위하여 microsatellite multiplex PCR 기술을 개발하였다. 개발한 mutiplex PCR 기술은 6개 microsatellite locus Hdh145, Hdh512, Hdh1321, Awb017, Awb083 및 Awb098을 한번의 PCR 증폭으로 다중분석이 가능하다. 이 기술은 높은 친자확인 성공률과 가계분석에 있어서도 모두 멘델의 분리법칙을 따르고 있다. 더욱이 대량의 시료처리를 필요로 하는 경우에 있어서도 시간절약 및 비용 절감뿐만 아니라 샘플 처리과정의 간소화가 가능하여 handling errors를 줄일 수 있다. 따라서 본 연구에서 개발된 multiplex PCR은 친자확인, 가계분석, 집단유전학 및 계통분류학 분석에 유용하게 사용할 수 있을 것이라 생각된다.