큰 병변에 대한 기존 감마나이프 방사선수술은 종종 체적 또는 선량 분할 단계들로 수행된다. 체적 분할의 경우, 병변은 처방된 선량 하에서 하루 또는 이틀, 3 ~ 6개월로 분할된 다중 세션에서 조사되는 하위 체적들로 분할되곤 한다. 치료의 전체 과정 동안, 이전 단계의 치료 정보는 세션 사이의 좌표 변환을 통해 새로 장착된 정위 프레임 상의 후속 세션에 반영될 필요가 있다. 그러나 동일한 정위 공간을 제외하고 기존 감마나이프 시스템으로는 이전 선량 분포를 구현하는 것은 실제로 어렵다. 최신 감마나이프 플랫폼을 사용하여 다단계 치료를 수행할 수 있기 때문에 치료 영역이 확장되고 있다. 이 연구의 목적은 정위적 공간에 기초한 영상 정합과 새로운 감마나이프 플랫폼을 사용하여 각 단계에서 처방 선량 결정과 같은 다단계 감마나이프 방사선수술 전략을 소개하는 것이다. 일반적으로 영상 정합에서 수술적으로 내장된 기준점 또는 내부 해부학적 랜드마크들이 변환 관계를 결정하는데 사용된다. 저자는 내부 해부학적 랜드마크들을 사용하는 예로서 4개 또는 6개의 해부학적 랜드마크를 사용하는 다중 세션 간의 좌표 변환 정확도를 비교하였다. 측정된 좌표들과 계산된 좌표들 사이의 불일치를 최소화하기 위해서 PseudoInverse 또는 Singular Value Decomposition을 사용하여 두 정위 공간 사이의 변환 행렬이 결정되었다. 변환 정확도를 평가하기 위해 측정된 좌표와 변환된 좌표들 사이의 차이, 즉 ${\Delta}r$이 10개의 랜드마크들을 사용하여 계산되었다. 10개의 랜드마크들 중 4개 또는 6개의 점들을 사용하여 좌표 변환을 결정하고 나머지는 접근 방법을 평가하는데 사용되었다. 두 가지 접근 방법에서 각각의 ${\Delta}r$ 값은 0.6 ~ 2.4 mm, 0.17 ~ 0.57 mm 범위이었다. 게다가 병변 분할의 경우 한 번에 전체 병변의 치료와 동일한 효과를 제공하는 처방 선량을 결정하는 방법이 제안되었다. 동일한 정위 공간에서의 다단계 치료 전략은 전체 병변에 대한 치료를 먼저 디자인하는 것이며, 전체 치료 디자인 샷들은 각 단계 치료의 샷들로 나누어 각 단계별 샷들을 구성하고 각 단계에서 적절한 처방 선량을 결정한다. 결론적으로 저자는 다단계 치료 전략으로서 처방 선량 결정의 정확성을 확인하였고, 다중 세션 간의 좌표 변환을 결정하기 위해 적은 랜드마크들을 사용하는 것보다 가능한 많은 내부 랜드마크들을 사용하는 것이 더 나은 결과를 산출함을 보았다. 향후 제안된 다단계 치료 전략은 여러 감마나이프 센터들의 틀 없는 분할 치료에 크게 기여할 것이라 사료된다.
우리는 도래각 (DoA; direction of arrival) 추정 방법 중 하나인 서로소 배열 기반의 프로퍼게이터 방법을 개선시키는 알고리즘을 제안한다. 서로소 배열 기반의 프로퍼게이터 방법은 특이값 분해없이 도래각을 추정하는 방법으로 서로소 배열 기반의 MUSIC에 비하여 현저히 낮은 복잡도를 지녔으나, 다소 저하된 도래각 추정 성능을 보인다. 우리는 이러한 성능 저하의 원인 중 하나로 잡음의 파워 스펙트럼 밀도를 포함하고 있는 신호의 자기상관행렬의 대각 성분이 사용되고 있지 않음에 있음을 파악하고, 잡음의 파워 스펙트럼 밀도가 장기간에 걸쳐 추정이 가능하다는 사실에 착안하여 신호의 자기상관행렬의 대각 성분을 사용하는 도래각 추정 방법을 제안한다. 우리는 시뮬레이션을 통해 우리가 제안한 방법이 기존의 서로소 배열 기반의 프로퍼게이터 방법보다 연산량을 4배정도 증가시키지만 탐지확률 95% 기준 하에 신호대 잡음비를 1.5dB, 도래각 분해능을 $0.7^{\circ}$ 만큼 개선시켜 그 성능이 서로소 배열 기반의 MUSIC에 보다 근접함을 관찰한다.
동해 울릉분지에서 해양내부 수온구조를 파악하기 위하여 폭발성 수중음원(signal underwater sound, SUS)을 이용하여 해양음향 토모그래피 실험을 1997년 6월에 실시하였다. 토모그래피 실험은 $120{\times}120$ km 격자 바깥쪽 경계선에 SUS 21개를 항공기에서 단시간에 투하하였고 그 신호는 관측해역 남쪽에서 수직선배열 수선기로 수신하였다. 수평단면 역산모텔로 얻어진 수온 분포는 150-200 m 수심에서 난수성 소용돌이가 존재함을 보여주어 AXBT에 의한 실측 수온분포와 유사하게 나타났다. 수직모델 역산결과 수직 음속구조 형태는 AXBT 관측결과와 유사하나 250 m 보다 얕은 수심에서는 실제 관측값보다 높은 값을 나타내었다. SUS가 폭발한 수심과 시간이 갖는 불확실성을 고려하여 임의 오류값을 입력한 역산 실험결과는 150-200 m 수심에서 난수성 소용돌이 형태를 보여주나 절대 수온값이 $2^{\circ}C$ 정도 낮게 나타났다. 이러한 결과는 SUS를 음원으로 이용할 때 폭발 위치 및 폭발 시간 측정에 오류가 있음에도 불구하고 잘 발달된 중규모 해양현상을 추적하는데 SUS를 이용한 해양음향 토모그래피 적용 가능성이 매우 높음을 보여준다.
양전자방출단영상(Positron Emission Tomography, PET)은 여러 화합물과 방사성 동위원소를 결합하여 인체 내에 주입하여 인체 내의 대사율을 정량적으로 측정할 수 있는 핵의학적 검사이다. 특히, 암 조직에서 포도당 대사가 증가되는 현상을 $^{18}F$-FDG(Fluorodeoxyglucose)를 사용하여 널리 암 진단에 활용하며, 현대에서 발병 빈도가 높은 뇌질환 중 치매 및 파킨슨 진단에도 높은 유용성을 보인다는 연구가 다수 진행되었다. 이러한 현재의 정적 정보에 시간의 동적 정보를 포함하는 동적 양전자방출단층영상(dynamic PET, dPET)을 이용할 경우, 진단을 위한 추가적인 정보가 제공되므로 진단의 정확도 향상에 기여할 수 있다. 이러한 이유로 임상 연구자 및 방사선사의 큰 관심을 받고 있으나 연구를 진행하기 위해 손쉽게 사용 가능한 도구가 부족한 실정이며, 다양하고 복잡한 수학적 알고리즘(algorithm)이나 프로그래밍(programming) 기술이 부족할 경우 연구의 활성화를 방해하는 높은 진입장벽으로 존재하게 되므로, 본 연구에서는 dPET 연구의 활성화와 손쉬운 사용을 위해서 MATLAB을 이용하여 그래픽 유저(GUI) 기반으로 하여 무료 소프트웨어를 개발하였으며, 개발된 소프트웨어인 DIA-Tool(Dynamic Image analysis-Tool)은 복잡한 수학적 영상 분석 알고리즘을 누구나 손쉽게 사용할 수 있도록 설계되었다. 향후, 많은 임상 연구자들이 DIA-Tool을 이용하여 국내의 dPET 연구 발전에 큰 도움이 될 것이라 기대된다.
본 논문에서는 화재 비디오 영상의 저작권 보호를 위해 효과적인 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 워터마킹 기법은 명암도 동시발생 행렬과 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 화재의 색상과 텍스처의 특징을 효율적으로 이용한다. 명암도 동시발생 행렬은 각 후보 화재 영상의 블록에 대한 에너지와 동질성을 계산하여 텍스처 데이터 셋을 만드는데 사용하며, 퍼지 클러스터링은 화재 비디오 영상의 색상 분할과 워터마커 삽입을 위한 텍스처 블록을 결정하기 위해 사용된다. 선택된 텍스처 블록은 이산 웨이블릿 변환을 통해 네 가지 서브밴드 (LL, LH, HL, HH)를 가지는 1차 레벨 웨이블릿 구조로 분해되고, 워터마커는 사람의 시각에 영향을 주지 않는 LH 영역에 삽입된다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 약 48 데시벨의 높은 첨부 신호 대 잡음 비와 1.6-2.0의 낮은 M-특이치 분해 값을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, 크로핑, JPEG 압축과 같은 영상처리 공격에서도 기존 이미지 워터마킹 알고리즘보다 정규화된 상관 값에서 높은 성능을 보였다.
The aim of this study is to investigate the feasibility of ex vivo MR diffusion tensor imaging technique in order to observe the diffusion-contrast characteristics of human gastric tissues. On normal and pathologic gastric tissues, which have been fixed in a polycarbonate plastic tube filled with 10% formalin solution, laboratory made 3D diffusion tensor Turbo FLASH pulse sequence was used to obtain high resolution MR images with voxel size of $0.5{\times}0.5{\times}0.5mm^3\;using\;64{\times}32{\times}32mm^3$ field of view in conjunction with an acquisition matrix of $128{\times}64{\times}64$. Diffusion weighted- gradient pulses were employed with b values of 0 and $600s/mm^2$ in 6 orientations. The sequence was implemented on a clinical 3.0-T MRI scanner(Siemens, Erlangen, Germany) with a home-made quadrature-typed birdcage Tx/Rx rf coil for small specimen. Diffusion tensor values in each pixel were calculated using linear algebra and singular value decomposition(SVD) algorithm. Apparent diffusion coefficient(ADC) and fractional anisotropy(FA) map were also obtained from diffusion tensor data to compare pixel intensities between normal and abnormal gastric tissues. The processing software was developed by authors using Visual C++(Microsoft, WA, U.S.A.) and mathematical/statistical library of GNUwin32(Free Software Foundation). This study shows that 3D diffusion tensor Turbo FLASH sequence is useful to resolve fine micro-structures of gastric tissue and both ADC and FA values in normal gastric tissue are higher than those in abnormal tissue. Authors expect that this study also represents another possibility of gastric carcinoma detection by visualizing diffusion characteristics of proton spins in the gastric tissues.
제조업 현장에서 제작 공정 수행 전 품질 불량 위험 공정을 예측하여 사전품질관리를 수행하는 것은 매우 중요한 일이다. 하지만 기존 엔지니어의 역량에 의존하는 방법은 그 제작공정의 종류와 수가 다양할수록 인적, 물리적 한계에 부딪힌다. 특히 원자력 주요기기 제작과 같이 제작공정이 매우 광범위한 도메인 영역에서는 그 한계가 더욱 명확하다. 본 논문은 제조업 현장에서 자연어 처리 및 기계학습을 활용하여 품질 불량 위험 공정을 예측하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 실제 원자력발전소에 설치되는 주기기를 제작하는 공장에서 6년 동안 수집된 제작 기록의 텍스트 데이터를 활용하였다. 텍스트 데이터의 전처리 단계에서는 도메인 지식이 잘 반영될 수 있도록 단어사전에 Mapping 하는 방식을 적용하였고, 문장 벡터화 과정에서는 N-gram, TF-IDF, SVD를 결합한 하이브리드 알고리즘을 구성하였다. 다음으로 품질 불량 위험 공정을 분류해내는 실험에서는 k-fold 교차 검증을 적용하고 Unigram에서 누적 Trigram까지 여러 케이스로 나누어 데이터셋에 대한 객관성을 확보하였다. 또한, 분류 알고리즘으로 나이브 베이즈(NB)와 서포트 벡터 머신(SVM)을 사용하여 유의미한 결과를 확보하였다. 실험결과 최대 accuracy와 F1-score가 각각 0.7685와 0.8641로서 상당히 유효한 수준으로 나타났다. 또한, 수행해본 적이 없는 새로운 공정을 예측하여 현장 엔지니어들의 투표와의 비교를 통해서 실제 현장에 자연스럽게 적용할 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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