항공수심라이다[airborne bathymetric LiDAR (Light Detection And Ranging)] 시스템의 웨이브폼(waveform) 데이터는 기존의 이산반환(discrete-return) 데이터에 비해 정확도, 해상도, 신뢰도가 향상된 데이터를 제공하며, 사용자의 데이터 처리 통제력을 강화하며 반환신호에 대한 추가적인 정보 추출을 가능하게 한다. 웨이브폼 분해(waveform decomposition)는 수면과 해저 반사, 수중산란 및 각종 노이즈가 혼재되어 수신된 웨이브폼으로부터 각각의 에코(echo)를 분리하는 기술로, 지형 포인트 추출을 위해 선행되어야 하는 처리 과정이자 측량 성과를 좌우하는 주요 기술이다. 본 연구에서는 항공수심라이다 원시 데이터로부터의 포인트 추출 성능을 향상시키 위해 새로운 웨이브폼 분해 기술을 개발하였다. 기존의 웨이브폼 분해 기술들이 웨이브폼 피크(peak)들을 가우시안(Gaussian) 분해의 초기값으로 사용하여 분해된 에코의 개수와 분해 성능이 피크 탐지 결과에 좌우되는데 반해, 제안한 기술은 최초 피크들 외에 잠재적인 피크 후보들을 추정하여 추가함으로써, 분해 모델의 근사 정확도를 향상시켰다. 국내 개발된 항공수심라이다 장비인 씨호크(Seahawk)로부터 동해안에서 취득된 웨이브폼 데이터를 이용한 실험 결과, 가우시안 분해 방법 대비 제안한 방법의 모델 근사 적합도(RMSE 기준)가 약 37% 향상된 결과를 얻었다.
최근 단상태 소나의 표적탐지에 대한 한계로 인해 양상태 소나의 사용이 늘어나고 있다. 또한 소나 시스템이 고해상도의 성능으로 발전하면서 잔향음의 확률분포가 다양한 형태로 나타나 이에 대한 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 본 연구에서는 2020년 7월, 동해 천해환경에서 수행된 양상태 소나의 잔향음을 분석하였다. 잔향음 센서 데이터는 Linear Frequency Modulated(LFM) 음원을 예인하는 연구선과 이로부터 1 km~ 5 km 떨어진 수평 선배열 수신기를 통해 수집되었으며 빔 형성 및 프리엠프 게인(Preamp-gain) 보상과정 등의 신호처리를 거친 후 Geo-plot을 비롯한 다양한 방법으로 분석되었다. 이를 통해 음원에서 산란체를 거쳐 수신기로 반향되는 각도가 잔향음의 분포에 지배적인 영향을 미친다는 점과 빔별로 잔향음 확률분포가 달라진다는 양상태 소나 잔향음의 특징을 확인할 수 있었다. 또한, 모멘트 추정 기법을 통해 샘플로부터 K 분포 및 레일리 분포의 모수 인자를 추정하였으며 Kolmogorov-Smirnov test(K-S test) 기법을 이용하여 유의수준 0.05에서 데이터가 어느 확률분포에 일치하는 지를 분석하였다. 결과적으로 잔향음이 레일리 확률분포를 따른다는 것을 관찰할 수 있었으며 이는 낮은 Reveration to Noise Ratio(RNR)의 영향임을 추정할 수 있었다.
탄성 영상과 미세 혈류 도플러 영상과 같은 기능성 초음파 영상은 조직의 기계적, 기능적 정보를 제공함으로써 진단 성능을 향상시킨다. 그러나 기능성 초음파 영상의 구현은 데이터 획득 및 처리 시 대용량 데이터 저장과 같은 한계를 야기한다. 본 논문에서는 효율적인 횡탄성 영상 기법을 위해 데이터 획득 양을 절감시키는 서브 나이퀴스트 접근법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 나이퀴스트 샘플링 속도보다 1/3배 낮은 샘플링 속도로 데이터를 획득하고, 주파수 스펙트럼의 주기성을 이용하여 대역 통과 필터링 기반의 보간을 통해 재구성된 Radio Frequency(RF) 신호를 사용하여 횡파 신호를 추적한다. 이때 RF 신호는 67 % 미만의 비대역폭으로 제한된다. 제안하는 접근법을 검증하기 위해 기존 샘플링 속도로 획득한 횡파 추적 데이터를 이용하여 서브 나이퀴스트 샘플링된 RF 신호를 재현하고, 기존 접근법과 횡파 속도 영상을 재구성한다. 정량적 평가를 위해 재구성한 횡파 속도 영상의 군속도, 대조도 잡음 비, 그리고 구조적 유사성 지수를 비교하였다. 우리는 서브 나이퀴스트 샘플링 기반 횡탄성 영상의 가능성을 정성적, 정량적으로 입증하였고, 향후 실시간 3차원 횡탄성 영상 기술에 유용하게 적용 가능할 것으로 기대된다.
본 논문은 모바일 단말기, Digital Video Recorder (DVR) 등에 적용할 수 있는 뮤직비디오 브라우징 시스템을 위한 실시간 중요 구간 검출 알고리즘을 제안한다. 입력된 뮤직비디오는 음악 신호와 영상 신호로 분리되어 음악 신호에서는 에너지기반의 음악 특징값 최고점기반의 구조분석을 통해 음악의 후렴 구간을 포함하는 음악 하이라이트 구간을 검출하고, SVM AdaBoost 학습방식에서 생성된 모델을 이용해 음악신호를 분위기별로 자동 분류한다. 음악신호로부터 검출된 음악 하이라이트 구간과 영상신호로부터 검출된 가수, 주인공의 얼굴이 나오는 영상장면을 결합하여 최종적으로 중요구간이 결정된다. 제안된 방식을 통해 사용자는 모바일 단말기나 DVR에 저장되어 있는 다양한 뮤직비디오들을 분위기별로 선택한 후에 뮤직비디오의 30초 내외의 중요구간을 빠르게 브라우징하여 자신이 원하는 뮤직비디오를 선택할 수 있게 된다. 제안된 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 200개의 뮤직비디오를 정해진 수동 뮤직비디오 구간과 비교하여 MOS 테스트를 실행한 결과 제안된 방식에서 검출된 중요 구간이 수동으로 정해진 구간보다 사용자 만족도 측면에서 우수한 결과를 나타내었다.
터널과 공동구와 같은 지하구조물의 공용연수가 증가하고 노후화로 인한 사고로 인하여 안전 관리의 필요성이 대두되고 있다. 다만, 민간이 관리 주체인 일반 지하구의 경우 시설물 안전 및 유지관리 세부지침이 미흡하여 안전 관리가 부실한 상황이다. 또한 일반 지하구는 기본 설계 정보가 부족하고 안전 관리자가 안전 진단을 수행하기 위한 공간이 협소하여 기존 비파괴 검사법들의 적용에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 박스형 일반 지하구의 안전 진단을 위한 기초 자료로 사용될 수 있는 구조물의 두께·철근 유무와 철근 깊이·내부 결함의 유무 및 깊이 등을 판단할 수 있는 품질 평가를 위한 초음파법과 충격 반향 기법 바탕의 비파괴 검사 방법을 제안하였다. 일반 지하구의 실제 현장 조건에서의 제안한 방법의 유효성을 검토하기 위해 콘크리트 벽체 모형 실험체들을 제작하여, 본 연구를 통해 제안한 방법론을 검증하였다. 초음파 신호와 충격 신호를 활용하여 신호를 인가하여, 다채널로 구성된 가속도계를 통해 신호를 수집하고, 최종적으로 모사된 시편의 두께 및 내부에 삽인 된 철근과 구현된 결함의 깊이를 도출하였으며, 실측치와의 비교를 통해 예측한 깊이가 설계한 깊이와 효과적으로 부합하는 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 일반 지하구 현장에서 활용할 수 있는 안전 진단 방법의 도출에 기여할 것으로 기대된다.
4차 산업혁명 시대에 접어들어 데이터 기반의 의사결정이 보편화되고 있다. 하지만 데이터 품질이 확보되지 않은 채 수행되는 데이터 분석은 왜곡된 결과를 낳을 가능성이 존재한다. 수자원 관리의 기초가 되는 수위 데이터도 마찬가지로 결측, 스파이크, 잡음 등 다양한 품질 문제를 가진다. 본 연구에서는 잡음으로 인해 발생하는 데이터 품질 문제를 해결하고자 하였다. 잡음은 데이터의 트렌드 분석을 어렵게 하고 비정상적인 이상치를 생성할 가능성이 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 Wavelet Transform을 이용한 잡음 제거 접근 방안을 제안한다. Wavelet Transform은 신호처리에 주로 사용되는 방법으로 잡음 제거에 효과적인 것으로 알려져 있으며 수집된 데이터의 정답 데이터(True value) 수집을 요구하지 않으므로 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 적용이 용이한 편이다. 본 연구는 Wavelet Transform의 성능 평가를 위해 대표적인 머신러닝 기반 잡음 제거 방법인 Denoising Autoencoder와 성능 비교를 수행하였다. 그 결과 Wavelet Transform 중 Coiflets 함수는, Denoising Autoencoder에 비해 Mean Absolute Error, Mean Absolute Percentage Error, Mean Squared Error 등 모든 측면에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 환경에 맞는 적절한 웨이블릿 함수의 선택을 통한 잡음 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 수위 데이터의 품질을 향상시켜 수자원 관리 결정의 신뢰성에 기여하는 강력한 도구로서 Wavelet Transform의 잠재력을 확인한 의의가 있다.
본 연구는 in vivo 보다 더욱 정확하게 뇌 대사물질을 정량 분석하고자 고자장 NMR 장비 (500MHz; 11.74T)를 이용하여 동물의 뇌를 in vitro 환경에서 조사 및 분석하였다. 일반적으로 in vivo 실험은 생체 내부의 혈류나 조직의 비균질성으로 인한 자기공명분광법의 shimming에 악영향을 미치기 때문에 부정확한 결과를 산출할 수 있다. 그러나, in vitro 실험은 이에 비하여 균질한 샘플을 사용하고 보다 고자장에서 실험환경을 조성할 수 있기 때문에 더욱 정확한 대사물질의 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 개 (canine)의 소뇌 (cerebellum)조직으로부터 대사물질을 추출하고 고자장 핵자기공명분광법으로 대사물질의 절대농도를 획득 하고자 하였다. 생체 대사물질의 절대농도를 획득하기 위하여 대표적인 대사물질(i.e., NAA, Cr, Cho, Ins, Lac, GABA, Glu, Gln, Tau Ala)의 팬톰을 제작하여 그 스펙트럼을 확보하였고, 개의 소뇌 부위를 적출하여 methanol-chloroform water extraction (M/C water extraction) 방법으로 대사물질만을 추출한 후 자기공명분광법을 수행하였다. 필터링 (filtering)의 효과를 평가하기 위하여 샘플 제작 시 추출물을 필터링한 그룹과 필터링하지 않은 그룹으로 분류하여 실험을 수행하였다. 팬텀 물질과 추출물은 90% D2O 수용액으로 만든 후 5mm NMR 튜브에 담아 실험하였다. 실험 결과 조직 추출물을 필터링하는 것이 신호대잡음비(signal to noise ratio: SNR, S/N)를 향상시키는 데 기여하는 것을 확인하였다. 또한 개의 소뇌 대사물질의 절대농도는 사람보다는 쥐 (rat)의 뇌 대사물질 절대농도와 더 비슷한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 토대로 고자장 핵자기공명분광법을 이용한 in vitro 실험은 뇌조직 내 대사물질의 절대농도를 측정하고 기본적인 지표를 확보하는데 매우 정확하고 정량적인 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.
슬관절 퇴행성 질환을 진단하기 위하여 자기공명영상(magnetic resonance imaging: MRI)이 많이 사용되지만 간혹 슬관절 병후 및 예후를 잘못 진단하는 경우가 종종 발생한다. 본 연구에서는 슬관절 질환의 진단에 도움을 주기 위하여 자화전이(magnetization transfer: MT) 영상법을 소개하고자 한다. 슬관절 환자 7명으로부터 스핀 에코(SE) T2 강조 영상(3,400-3,500/90-100 ms)과 슬관절 환자 7명으로부터 FSE T2 강조 영상(4,500-5,000/100-108 ms)과 또한 슬관절 환자 3명으로부터 gradient echo (GRE) T2 강조 영상들(9/4.56 ms, 50 flip angle, NEX 1)을 획득하였다. 6명의 슬관절 환자에서 지방 억제가능 T2 강조 STIR 펄스시퀀스(TR/TE=2894-3215 ms/70 ms, NEX 3, ETL 9)를 사용하였다. 지방 포화도에 있어서 위상감도 방법은 Larmor frequency 차이에 따른 위상 차이를 이용하므로, 각각의 픽셀에 대한 자화전이율(magnetization transfer ratio: MTR)의 측정은 포화된 영상과 포화되지 않은 영상의 비율에 따라 산출하였다. 따라서 각 입력된 영상들은 동차원성을 가지고, 시각적으로 신호강도 정도가 회색의 명암도만으로 평가될 수 있기 때문에 생리학적, 정량적 진단을 위하여 3차원 등방성 체적영상과 자기공명 삼원색을 매핑하였고 정량적 특정은 자화전이율 지도로서 표현하였다. 자화전이율 영상은 병변 부위에서 높은 대조도를 나타내어 환자의 병태를 추적하는데 도움을 주었고 정량화하였다. 자화전이율 영상들과 기존의 MRI 사이에 명암도 차이는 회색상으로 표현되며, 자화전이율 영상화의 효과에 대해 프로파일 그래프는 자화전이 펄스로 인하여 신호강도에 있어서 정량적 측정값이 상대적으로 감소하였다. 슬관절의 정확한 병리상태를 진단하기 위해 프로파일 그래프의 측정값을 영상과 함께 표현하였다. 본 연구에서 수행한 예비적 데이터들을 통하여 슬관절의 자화전이율 영상들이 매우 임상학적으로 유용함을 확인하였다. 자화전이율 영상에 대한 물리적 변화를 관찰함으로써 자화전이율 영상에 대한 물리적, 기술적 기반에 대한 더 많은 통찰력을 제공할 수 있다. 무릎 질환 환자의 자화전이율 영상들을 이용하여 매우 높은 대조도를 확보할 수 있으므로 슬관절 질환의 정밀 진단에 매우 도움을 줄 수 있다.
현재 의료용 엑스선 장비는 기존의 아날로그 방식의 필름, 카세트를 대신하여 디지털 방식인 CR, DR 이 널리 사용되면 그에 관한 연구개발이 활발히 진행되고 있다. 본 연구 에서는 디지털 엑스선 장비의 변환물질로 $BiI_3$(Bismuth tri-iodide)를 적용하여 실험하였으며 기존 선행연구에 비해 만족할만한 결과 값은 얻을 수 없었지만 가장 많이 사용되고 있는 a-Se(Amorphous Selenium)의 단점인 고전압인가와 제작방식의 어려움을 보완할 수 있는 새로운 가능성을 제시해 주었다. 본 연구에서 사용되어진 변환 물질은 순도 99.99%의 $BiI_3$가 이용되었으며 $3cm{\times}3cm$의 크기와 200um의 두께를 가지는 변환물질 층이 제작되었다. 변환 물질의 상하부에는 Magnetron Sputtering system장비를 이용한 ITO 전극이 형성되었다. 형성된 $BiI_3$ 엑스선 변환 물질의 특성 평가를 위해 구조적 분석과 전기적 분석이 이루어 졌다. SEM 측정을 통해 제작된 필름의 표면 및 단면적, 구성 성분을 관찰하였고, 전기적 분석을 위해서는 누설전류, 엑스선에 대한 신호량 및 잡음 대 신호비의 관찰이 이루어졌다. 실험 결과 $BiI_3$는 $1.6nA/cm^2$의 누설전류와 $0.629nC/cm^2$의 신호량을 측정할 수 있었으며, 이렇게 Screen print method로 제작된 엑스선 검출 물질은 PVD방법을 이용해 제작된 물질과 비슷하거나 더 나은 전기적 특성을 가지고 있었고 이는 제작 방법의 간소화 및 수율을 향상 시킬 수 있어 BiI3도 a-Se를 대체하기 위한 변환물질로 적합하다고 사료된다.
동북아시아에 위치한 4개의 지자기 관측소의 3성분 지구자기장 관측 자료를 이용하여 1997년부터 2011년 동안의 지구자기장의 영년변화를 표현하는 지역화된 영년변화 모델을 제작하였다. 외핵의 움직임으로 발생되는 지구자기장은 장소와 시간에 따라 변화하며 지자기 관측소에서는 이를 시계열로 측정하게 된다. 따라서 공간적인 변화를 함께 파악하기 위해서는 이를 시공간모델로 제작하여 시간에 따른 지구자기장의 변화를 공간적으로도 표현할 수 있도록 해야 한다. 전지구 범위인 경우 관측소의 분포가 제한되어 있고 이를 공간적으로 보완하기 위해 위성 자료를 활용한다. 하지만 방대하고 복잡한 위성 자료의 처리와 세계의 모든 지자기 관측소의 자료를 활용하여 전 지구적 지구자기장의 모델을 제작하는 일은 상당한 작업과 노력을 요구한다. 또한 계속해서 들어오는 자료들을 이용하여 모델을 업데이트 하는 일 역시 같은 양의 시간과 노력을 필요로 하게 된다. 더불어, 각 관측소 자료의 오차범위와 위성 자료 처리 오차 (processing error) 역시 지역에 따라 다르게 나타남으로 이러한 오차값들이 전지구 모델의 정확도에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 감안하여 동북아시아 지역을 중심으로 하는 지역화된(localized) 모델링 기법을 소개하고 이를 통해 지구자기장의 영년변화 모델을 제작하는 데 적용하였다. 전 세계의 지구자기장 관측망인 INTERMAGNET에 가입된 3개의 일본 관측소와 1곳의 중국 관측소 자료를 활용하여 1997년부터 2011년까지 6개월 간격으로 지구자기장의 변화를 파악하고 이를 전지구 모델과 비교해 보았다. 또한 얻어진 모델을 이용하여 지구 내부의 원인인 지구자기장의 급작스런 변화를 일컫는 지구자기장 '급변'을 찾아보고 이에 대한 발생 시기에 대해 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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