• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.707-723
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• 2022

위성기반 해수면온도는 광역 모니터링이 가능한 장점이 있지만, 다양한 환경적 그리고 기계적 이유로 인한 시공간적 자료공백이 발생한다. 자료공백으로 인한 활용성의 한계가 있으므로, 공백이 없는 자료 생산이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변 해역에 대해 극궤도와 정지궤도 위성에서 생산되는 해수면온도 자료를 두 단계의 기계학습을 통해 융합하여 4 km의 공간해상도를 가지는 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 첫번째 복원 단계에서는 Data INterpolate Convolutional AutoEncoder (DINCAE) 모델을 이용하여 다종 위성기반 해수면온도 자료를 합성하여 복원하였고, 두번째 보정 단계에서는 복원된 해수면온도 자료를 현장관측자료에 맞춰 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 모델로 학습시켜 최종적인 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 개발된 모델의 검증을 위해 복원 단계에서 무작위 50일의 자료 중 일부분을 제거하여 복원한 뒤 제거된 영역에 대해 검증하였으며, 보정 단계에서는 Leave One Year Out Cross Validation (LOYOCV) 기법을 이용하여 현장자료와의 정확도를 검증하였다. DINCAE 모델의 해수면온도 복원 결과는 상당히 높은 정확도(R²=0.98, bias=0.27℃, RMSE=0.97℃, MAE=0.73℃)를 보였다. 두번째 단계의 LGBM 보정 모델의 정확도 개선은 표층 뜰개 부이와 계류형 부이 현장자료와의 비교에서 모두 상당한 향상(RMSE=∆0.21-0.29℃, rRMSE=∆0.91-1.65%, MAE=∆0.17-0.24℃)을 보여주었다. 특히, 모든 현장 자료를 이용한 보정 모델의 표층 뜰개 부이와의 정확도는 동일한 현장 자료가 동화된 기존 해수면온도 합성장보다 나은 정확도를 보였다. 또한 LGBM 보정 모델은 랜덤포레스트(random forest)를 사용한 선행연구에서 보고된 과적합의 문제를 상당부분 해결하였다. 보정된 해수면온도는 기존의 초고해상도 해수면온도 합성장들과 유사한 수준으로 수온 전선과 와동 등의 중규모 해양현상을 뚜렷하게 모의하였다. 본 연구는 다종위성 자료와 기계학습 기법을 사용해 시공간적 공백 없는 고해상도 해수면온도 합성장 제작 방법을 제시하였다는 점에서 가치가 있다.

• 핵의학기술
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• 제17권1호
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• pp.67-70
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• 2013

급증하는 간세포암 환자에게 간동맥 화학 색전술은 효과적인 중재적 시술 방법 중 하나이다. 이때 PET/CT 검사는 색전 후 잔존 암세포의 존재 및 전이여부와 예후를 판단하는데 중요한 역할을 한다. 한편 간동맥 화학 색전술에 사용되는 색전물질인 Lipiodol은 PET/CT 검사에서 인공물을 생성하고 정량평가에 영향을 준다. 이에 본 연구는 Lipiodol이 영상에 미치는 영향의 정도를 방사능 값과 백분율 오차로 평가하고자 하였다. 1994 NEMA Phantom에 Lipiodol과 Teflon, 물을 세 개의 삽입물에 넣고 나머지 부분을 배후 방사능 $20{\pm}10MBq$를 주입하고 충분히 섞은 후 2분 30초/bed data를 획득 하였다. 재구성 방법은 반복 영상 재구성법으로 반복횟수 2회, 부분 집합 수 20을 적용하였으며, Lipiodol과 Teflon, 물, 인공물 발생부위, 배후 방사능에 관심영역을 설정하고 방사능 값과 백분율 오차를 산출 하여 비교하였다. 방사능 값은 Teflon, 물, Lipiodol, 삽입물 사이 인공물 발생 부위, 배후 방사능 부위에서 각 영역 중 방사능 값은 $0.09{\pm}0.04$, $0.40{\pm}0.17$, $1.55{\pm}0.75$, $2.5{\pm}1.09$, $2.65{\pm}1.16 kBq/ml$(P<0.05)으로 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 백분율 오차가 Lipiodol에서 물에 비해 118%, 배후 방사능에 비해서 52%, Teflon에 비해 180%의 차이가 있었다. Lipiodol을 주입한 후 검사에서 감약 보정의 영향을 받아 오차로 인한 방사능 농도 값이 다른 삽입물에 비해 현저히 높고 배후 방사능보다는 작다는 것을 알 수 있었다. 따라서 Lipiodol과 같은 조영 물질을 사용한 검사에서는 인공물에 대한 영향을 고려해야 하며 임상에서는 감약 보정을 적용하지 않은 영상을 참고해서 검사가 이루어 질 수 있도록 해야 한다.

• 핵의학기술
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• 제21권2호
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• pp.55-64
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• 2017

최근 SPECT/CT의 보급과 함께 다양한 영상보정 방법들을 빠르고 정확하게 적용할 수 있게 되면서, 영상품질 향상과 더불어 정량적 정확성까지 기대할 수 있게 되었다. 그중 Collimator Detector Response (CDR) 회복(recovery)은 검출기면의 거리로부터 발생된 blurring 효과를 보상하여 분해능 회복을 목적으로 하는 보정방법이다. 본 연구에서는 SPECT/CT 영상에서 CDR recovery 가 적용되었을 때 검출거리 변화에 따른 정량적 변화를 알아보고자 하였다. 검출거리의 변화에 따른 획득 계수의 차이를 알아보고자 검출거리를 궤도방식(obit type)에 따라 Circular는 X, Y축 반경 30 cm, Non-Circular는 X, Y축 반경 21 cm, 10 cm, Non-Circular Auto(=Auto Body Contouring_ ABC, spacing limit 1 cm)로 설정하였고, 재구성 방법은 CDR recovery(CDRr)의 사용 유/무에 따른 계수 회복 차이를 알아보고자 OSEM (w/o CDRr)와 Astonish(3D-OSEM with CDRr)로 구분하여 적용하였다. 이 때 감쇠, 산란, 붕괴 보정은 모든 영상에 공통 적용하였다. 정량적 평가를 위해 교정인자(calibration factor_CF) 산출을 목적으로 교정영상(cylindrical phantom, $^{99m}TcO_4$ 123.3 MBq, 물 9293 ml)을 획득하였고, 팬텀 실험을 위하여 50 cc 주사기에 물 31 ml를 채우고 $^{99m}TcO_4$ 123.3 MBq를 설정하여 팬텀영상을 획득하였다. 팬텀 영상에서 주사기 전체 체적에 VOI(volume of interest)를 설정하여 각 조건별로 총 계수 값을 측정하였고, CF를 적용시켜 설정된 참값 대비 추정값의 오차를 구하여 보정에 따른 정량적 정확성을 확인하였다. 산출된 CF는 154.27 (Bq/ml/cps/ml)이며, 각 조건별 영상에서 참값 대비 추정값은 OSEM에서 Circular 86.5%, Non-Circular 90.1%, ABC 91.3% Astonish에서 Circular 93.6%, Non-Circular 93.6%, ABC 93.9%으로 분석되었다. OSEM은 검출거리가 가까울수록 정확성이 높아졌으며, Astonish의 경우에는 거리와 상관없이 거의 유사한 값을 나타내었다. 오차는 OSEM Circular(-13.5%)에서 가장 크고, Astonish ABC(-6.1%)에서 가장 적었다. SPECT/CT영상에서 CDR recovery 적용을 통한 거리보상이 이루어 졌을 때 검출거리가 먼 조건에서도 근접검출과 거의 동일한 정량적 정확성을 보였고, 검출거리의 변화에 영향을 받지 않고 정확한 보정이 가능한 것을 확인 할 수 있었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제32권
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• pp.93-109
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• 2020

목 적: 나선형 토모테라피 방사선치료를 위한 환자별 품질관리용 라디오크로믹 필름 및 3차원 분석시스템인 Dosimetry CheckTM (DC, MathResolutions, USA)의 성능평가를 시행하였다. 대상 및 방법: 인체모형팬톰(Anderson Rando Phantom, USA)을 이용하여 위치 변이가 있는 3가지 형태의 복부 종양(130.6㎤), 복막 후면 종양(849.0㎤) 및 전 복부 전이 종양(3131.0㎤)을 모델링하였다. 조사면 고정너비(field width, FW)를 2.5-cm, 5.0-cm, 피치(pitch) 0.287, 0.43으로 하여 부위별 4개씩(plan01-plan04), 총 12개의 비교용 치료계획을 수립하였다. 이온전리함(1D)과 라디오크로믹 필름(Gafchromic EBT3, Ashland Advanced Materials, USA)을 치즈팬톰 내 삽입하는 방법(2D)과 빔 플루언스 로그정보를 이용하여 CT영상 위에 선량을 3차원으로 재구성하는 방식의 DC측정을 진행하였다. 스레드효과(thread effect)를 분석을 위해 리플(ripple) 진폭(%)를 계산하였고, 선량 분포의 패턴 분석을 위해 감마인덱스 분석(DD: 3%/DTA: 3mm, 합격 문턱 값: 95%)을 수행하였다. 결 과: 리플 진폭 측정 결과 복막 후면 종양이 평균 23.1%로 가장 높았다. 라디오크로믹 필름의 분석결과, 절대 선량 평균 1.0±0.9%, 감마인덱스분석 평균 96.4±2.2%로 95% 이상 통과하였으나 전 복부 전이 종양과 같이 넓은 부위 평가에 범위의 제한적이었다. 인체모형팬톰에 적용한 DC 분석결과 FW가 5.0-cm인 세 부위의 2D 및 3D 플랜 평균이 91.8±6.4%였다. 세 단면 및 선량 프로파일 분석을 통해 복막 후면 및 전 복부 종양 표적 전체 영역에 분석이 가능하였고, 선량-용적 히스토그램을 통한 계획 선량 대 측정의 선량 오차가 FW 및 pitch에 따라 커지는 것을 확인하였다. 결 론: DC측정방법은 별도의 측정기 없이 조사 중 측정된 빔 플루언스 로그정보만으로 3차원 환자 영상 데이터 위에 선량 오류를 구현할 수 있고 종양의 위치나 크기에 제한이 없어 크고 불규칙한 종양의 나선형 토모테라피의 치료 시 환자별 품질관리 성능이 매우 우수하며 활용도가 높을 것으로 생각한다.

• 박물관보존과학
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• 제21권
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• pp.41-52
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• 2019

2017년 실시한 경주 고선사지 삼층석탑의 정밀안전진단 과정에서 1975년 석탑 이전 시 2층 탑신석이 회전되었을 가능성이 제기되었다. 이에 일제강점기와 1975년 해체 전후의 관련정보와 사진자료 등을 수집하여 석탑부재에 대한 정밀조사를 진행하였다. 분석결과 1943년 개건 전·후에는 부재의 변동이 없었으나 1975년 이전과정에서 2층 탑신석이 오른쪽 방향으로 90도씩 회전하였고, 1층과 2층의 옥개석 1매가 서로 바뀌었음이 확인되었다. 이러한 석탑부재의 변동이 오류인지를 확인하기 위해 3차원 스캐닝 정보를 토대로 정밀계측과 옥개석 부재의 재구성 등을 통해 검증해 보았다. 검증결과 현재 1층 옥개석 4매의 두께는 75~76cm, 2층은 78~79cm로 특이점이 발견되지 않았고, 옥개석 간 연접선의 형상 역시 자연스러웠다. 이에 고선사탑은 조성이후부터 1943년 사이에 중수(重修)된 숨은 연혁이 존재하며, 고대에 발생한 오류를 1975년 바로잡은 것이라고 결론지었다. 아울러, 2층 탑신석의 회전은 옥개석 위치변동에 따른 부수적 조치일 가능성을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.375-382
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• 2002

필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식과 오프라인 필기체 문자 인식으로 나누어진다. 온라인 필기체 문자 인식은 타블렛과 같은 펜 기반의 전자식 입력 장치를 이용하여 필기의 순서와 획의 위치와 같은 동적인 필기 정보를 문자의 입력 시 획득할 수 있어 오프라인 필기체 문자 인식에 비해 큰 연구 성과를 이루었다. 그러나 오프라인 필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식에서와 같이 동적인 정보를 입력받을 수 없고, 다양한 필기와 자소의 겹침이 심하며 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 인식의 전처리 결과에 따라 인식 성능이 크게 달라진다. 본 논문에서는 오프라인 필기체 한글 문자 인식을 위해 문자의 동적인 정보를 포함하는 획을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전처리 과정으로 먼저 Watershed 알고리즘을 이용하여 입력된 필기체 문자 영상의 향상 및 이진화를 수행한다. 이진화된 문자부를 변형된 Lu와 Wang의 세선화 알고리즘을 사용하여 세선화를 수행한 후 문자에서의 특징점을 추출하여 세그먼트 화소열을 추출하고, 최대 허용 오차법을 이용하여 벡터화한다. 벡터화의 수행으로 몇 개의 획이 하나의 세그먼트로 묶인 경우, 하나의 세그먼트 화소열은 2 또는 그 이상의 세그먼트 벡터로 분리된다. 추출된 세그먼트 벡터들을 완전한 획으로 재구성하기 위해서 오른손 필기 좌표계 시스템을 이용하여 벡터의 방향적인 성분을 인간의 필기 획의 방향에 알맞게 수정하고, 수정된 세그먼트 벡터의 방향성과 분기 정보를 이용하여 인접한 결합 가능한 세그먼트 벡터를 결합함으로써 문자 인식에 적합한 완전한 획으로 재구성한다. 실험 결과 제안된 방법이 필기체 한글 문자 인식에 적합함을 알 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.617-629
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• 2020

인터넷 컴퓨팅 환경의 변화, 새로운 서비스 출현, 그리고 지능화되어 가는 해커들의 다양한 공격으로 인한 규칙 기반 침입탐지시스템의 한계점을 극복하기 위해 기계학습 및 딥러닝 기술을 활용한 네트워크 이상 검출(NAD: Network Anomaly Detection)에 대한 관심이 집중되고 있다. NAD를 위한 대부분의 기존 기계학습 및 딥러닝 기술은 '정상'과 '공격'으로 레이블링된 훈련용 데이터 셋을 학습하는 지도학습 방법을 사용한다. 본 논문에서는 공격의 징후가 없는 일상의 네트워크에서 수집할 수 있는 레이블링이 필요 없는 데이터 셋을 이용하는 비지도학습 오토 엔코더(AE: AutoEncoder)를 활용한 NAD 적용 가능성을 제시한다. AE 성능을 검증하기 위해 NSL-KDD 훈련 및 시험 데이터 셋을 사용해 정확도, 정밀도, 재현율, f1-점수, 그리고 ROC AUC (Receiver Operating Characteristic Area Under Curve) 값을 보인다. 특히 이들 성능지표를 대상으로 AE의 층수, 규제 강도, 그리고 디노이징 효과 등을 분석하여 레퍼런스 모델을 제시하였다. AE의 훈련 데이터 셋에 대한 재생오류 82-th 백분위수를 기준 값으로 KDDTest+와 KDDTest-21 시험 데이터 셋에 대해 90.4%와 89% f1-점수를 각각 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.411-421
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• 2012

3D 입체영상 콘텐츠 부족현상에 따른 3D 산업시장의 성장정체는 콘텐츠 제작비용 절감을 위한 관련기술 개발의 촉진을 야기하고 있다. 3D 입체영상 제작에서 가장 많은 시간과 노력을 요구하는 부분은 촬영 과정에서 발생된 수직시차의 제거라 할 수 있으며, 이는 시장 경쟁력과 직접적으로 관계되는 사안이라 매우 중요한 작업으로 다루어지고 있다. 비 정렬된 스테레오 영상의 수직시차 보정 즉, 편위수정(Rectification)은 사진측량분야에서 오랫동안 다루어 오던 문제로 컴퓨터 비전방식이 빠른 처리속도와 자동화에 초점이 맞추어져 있다면, 사진측량방식에서는 정확도와 정밀도 확보에 목적을 두고 있다. 허나 입체영화 제작에 있어 사진측량학적 관점으로 문제를 해결하려 한 시도는 그 사례를 찾아보기가 매우 힘들다. 이에 본 논문에서는 사진측량방식의 기술을 도입하여 촬영 당시의 기하학적 관계를 복원하고 이를 통해 수직시차를 제거할 수 있는 정밀 편위수정 알고리즘을 제안하고자한다 알고리즘의 성능평가는 기존 컴퓨터비전 알고리즘 두 가지와 성능비교를 통해 수행되었으며, 에피폴라 제약조건 만족도와 에피폴라 라인의 추정정확도, 그리고 정합점 간의 수직시차 측정을 통한 에피폴라 리샘플링의 정확도 등이 분석되었다. 실험결과, 제안 알고리즘은 정확도 및 정밀도 측면에서 비교 알고리즘들 보다 우수한 성능을 나타내었으며, 정합점 위치오차에 대해서도 강인함을 보여주었다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.503-518
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• 2012

본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 인-루프 필터 기술인 Sample Adaptive Offset (SAO)에 대하여 복잡도 분석기반의 병렬화 방법을 제안한다. HEVC의 SAO는 쿼드트리 기반으로 영상을 다수의 SAO영역으로 분할하고, 각 영역 단위로 에러 보정을 위한 오프셋 값을 전송함으로써 복호화된 화소의 에러를 보정한다. HEVC의 SAO는 데이터 레벨의 병렬화를 통하여 고속화할 수 있는데, SAO영역 단위의 데이터 레벨 병렬화는 영역의 크기가 일정하지 않아 멀티 코어를 사용한 병렬화시 작업량 불균형(Workload imbalance)이 발생한다. 또한, SAO는 영역 단위로 필터링 적용 여부가 결정되므로 균둥하게 SAO영역을 각 코어에 할당하더라도, 작업량 불균형이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 SAO영역의 최소 단위인 Largest Coding Unit (LCU)를 SAO 수행의 기본단위로 하여, 각 단위에서의 SAO 파라미터 정보를 이용하여 복잡도를 미리 예측 하였다. 예측된 복잡도를 기반으로 각 코어에 균일하게 작업량이 할당될 수 있도록 영역을 코어에 적응적으로 할당하여 병렬화를 수행한 결과 순차 수행 기반 SAO에 비하여 2.38배, 영역 균등 SAO 병렬화 대비 21% 속도 향상되었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제18권2호
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• pp.75-80
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• 2006

목 적: 방사선치료에 있어 종양조직이나 정상조직의 정확한 선량계산은 치료의 성패를 좌우하는 가장 큰 요인이다. 이로 인해 방사선치료계획은 컴퓨터 단층 영상의 재구성을 통한 불균질 조직에 선흡수계수를 밀도로 변환하여 CT 번호에 의한 선량 보정이 유효하게 이루어지고 있다. 대상 및 방법: 이에 본 연구는 불균질 조직등가 팬톰을 제작하여 현재 사용 중인 방사선 치료 계획시스템을 이용한 CT 번호의 측정과 질량밀도를 계산하여 물을 기준으로 상대값을 구하였다. 또한 실제 방사선 조사 시 측정된 선량(nC)과 CT영상을 이용한 치료계획 시 선량(PDD)을 상대적으로 비교함으로써 실제 CT 번호를 이용한 불균질 조직의 보정에 대한 유용성과 정확성을 평가하고자 한다. 결 과: 측정결과 CT 번호를 이용하여 계산된 조직등가물질의 질량밀도와 실제 질량밀도는 $0.005{\sim}0.069g/cm^3$의 차이를 보였으며, 방사선 치료계획 시 심부선량(PDD)과 방사선 치료 장치로 조사하여 측정된 선량의 상대오차는 $-2.8{\sim}+1.06%$로 3% 이내의 유효범위이내의 결과를 얻었다. 결 론: 본 실험은 CT 영상을 이용한 불균질 조직의 보정에 대한 유용성을 확인할 수 있었고, 방사선 치료 계획 장치의 정도 관리(Quality Assurance; QA)의 기본 틀을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.