• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.97-107
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• 2017

자동문에 있어서 적외선과 마이크로파 센서는 물체인식 입력신호를 통해 모터 개폐동작 제어를 담당하는 핵심부품으로 많이 사용하고 있다. 적외선과 마이크로파 기반의 센서를 자동문에 적용한 기존 시스템 경우, 대부분 건물외부로 노출하여 설치하기 때문에 태양의 적외선 또는 가시광선에 의해 오동작이 발생하게 된다. 또한 실내 외의 온도 차로 인한 환경변화는 물체인식 검출신호에 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 이러한 문제점과 더불어 빠르게 이동하는 물체를 감지센서가 검출영역에 대한 처리속도를 따라가지 못하는 하드웨어 결함이 감지 사각지대를 만들게 된다. 이는 자동문을 이용하는 통행자의 안전문제에 직접적인 영향을 주고 있기 때문에 빠른 개선방안이 필요한 시점이다. 본 논문은 기존의 감지센서 외에 초음파 센서를 추가 설치하여 검출영역을 개선하기 위한 실험을 진행하였다. 초음파 신호의 검출특성과 장점을 자동문에 적용하여 빠르게 이동하는 물체의 접근경로와 고정 장애물의 위치영역을 정확하고 신속하게 처리하는 연산회로와 검출 알고리즘을 구현하였다. 이를 통해 초음파 센서를 적용한 자동문이 사각지대를 감지하는 검출영역에서 성능개선으로 이어지는 결과를 현장실험을 통해서 확인하고 개선방안을 제안하였다.

• 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.

• 한국방사선학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.37-44
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• 2013

본 연구는 최근 자동노출제어장치에 의한 X선질 보정 및 다양한 수학적 보정 알고리즘 적용이 가능한 전산화단층촬영 장치를 이용하여 견부 강제 견인용 밴드의 사용 유 무에 따라 영상의 질과 환자의 편의성 및 안정성 측면에서 견부 강제 견인법에 대한 임상적 유용성을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 경부 통증을 호소하는 환자 79명을 대상으로 견부 강제 견인용 밴드를 사용하기 전 후의 측면 투영 scout 영상과 횡단면 영상을 획득하여 횡단면 영상의 일정 크기의 관심영역 내의 화소 및 평균 HU 값을 비교하여 정량적 분석을 하였고 인공물과 해상도 및 분해능에 대한 임상 영상평가를 정성적으로 분석하였으며 환자가 느끼는 불편 정도를 자가 진단 설문 평가하였다. 결과적으로 측면 투영 scout 영상에서 견부 강제 견인용 밴드를 사용한 경우 묘출되는 경추의 수가 증가되었으나 횡단면 영상의 관심영역 내에서 견부 강제 견인용 밴드를 사용하기 전 후에 대한 화소 및 평균 HU 값의 변화는 거의 없는 것으로 판단되었으며 인공물과 해상도 및 대조도와 관련된 정성적 분석 결과에서 관찰자간 특이한 결과는 보이지 않았다. 따라서 견부 강제 견인용 밴드의 사용에 대한 자가 진단 설문 평가에서 환자의 82.27%는 불편함을 호소하였으며 정량적 및 정성적으로 영상의 질을 분석한 결과에서 사용에 따른 영상의학적 이점은 없는 것으로 판단되었다. 최근 다양한 수학적 보정 알고리즘에 의한 전처리 필터 과정의 적용과 더불어 절편 두께의 감소 및 자동노출제어장치 등에 의한 선질 보정 등이 가능한 전산화단층촬영 장치가 보급되면서 선속 경화에 의한 영상의 잡음은 문제가 되지 않을 것으로 판단되어 영상의 질에 영향을 주지 않으면서 환자에게 불편함을 주거나 추가적 위험성이 있는 견부 강제 견인용 밴드의 사용은 더 이상 임상적 유용성이 없는 것으로 판단되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.481-491
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• 2014

빙상이나 빙하, 빙붕에서 푸른색의 얼음이 지표에 노출되어 있는 지역을 청빙지대라 한다. 이는 빙하 표면에 쌓인 눈이 바람에 의해 침식되거나 기온과 일사량에 따른 승화로 인해 대부분 제거되기 때문이다. 청빙지대는 운석이 농집되기 쉽고 빙체의 질량균형에 매우 큰 영향을 미치기 때문에, 청빙의 노출도 및 밀집도에 대한 정량적 지표의 개발이 요구되고 있다. 이 연구에서는 2007~2012년에 동남극 맥머도 드라이벨리를 촬영한 MODIS 영상을 이용하여 청빙과 눈, 구름의 분광반사특성을 분석하고, 청빙의 노출도 및 밀집도를 정량화 할 수 있는 정규청빙지수(Normalized Difference Blue-ice Index, NDBI) 알고리즘을 고안하였다. 눈과 구름은 가시광선과 근적외선 파장대역에서 매우 높은 반사율을 나타낸다. 청빙은 청색 파장대역에서 높은 반사율을 보이는 반면에, 근적외선 파장대역에서 낮은 반사율을 보인다. NDBI 알고리즘은 청색과 근적외선 파장대역에서의 반사율 차이를 두 반사율의 합으로 나누는 것으로 표현된다[NDBI = (Blue - NIR)/(Blue + NIR)]. 청빙의 NDBI는 노출도와 밀집도에 따라 0.2~0.5의 값을 가지며, 0.2 이하의 값을 가지는 눈과 구름이나 음수의 값을 나타내는 암석으로부터 명확히 구분되었다. 청빙의 NDBI가 시간에 따라 변화하는 현상은 맥머도 드라이벨리의 기상관측소에서 측정된 풍속($R^2=0.012$)이나 기온($R^2=0.278$) 보다는 적설두께와 가장 높은 상관성($R^2=0.699$)을 나타냈다. 적설두께가 증가할수록 NDBI 값은 감소하였는데, 이는 청빙지대의 NDBI 값으로부터 적설량의 추정이 가능함을 의미한다. 이 연구에서 개발된 NDBI 알고리즘은 운석탐사, 빙체의 질량균형 분석, 적설량 추정 등 다양한 극지연구 분야에서 매우 유용하게 사용될 것으로 전망된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.67-75
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• 2022

본 연구의 목적은 MDCT의 다양한 매개변수와 재구성 조건을 반영하고 z축과 x/y plane의 분해능을 동시에 평가할 수 있는 새로운 팬텀과 평가 방법을 정립하고 유용성을 파악하고자 한다. CT 장비는 Aquilion ONE(Cannon Medical System, Otawara, Japan)을 사용하였으며, 관전압 120 kV에 관전류는 260 mA, 그리고 재구성 영상은 D-FOV 300 mm²로 동일하게 설정하였다. 자체 제작한 SSP 측정 팬텀을 이용하여 고대조도 분해능과 절편두께 분해능을 평가하였다. 이때 갠트리 등각점부터의 거리와 재구성 알고리즘을 변화시켰다. 절편두께는 0.6 mm에서 10.0 mm까지 5단계로 재구성하였다. 영상의 분석은 Aquarius iNtuition Edition ver. 4.4.13.P6 software (Terarecon, California, USA)의 Profile tool을 이용하여 FWHM과 FWTM을 측정하였으며, ImageJ program(v1.53n, National Institutes of Health, USA)의 Plot profile tool을 사용하여 SPQI와 신호강도를 평가하였다. x/y plane의 고대조도 분해능을 평가한 결과, 갠트리 등각점에서 거리가 멀어질수록 2.5, 5.0, 10.0 mm의 절편두께에서 각각 4.09~11.99%, 4.12~35.52%, 4.70~37.64% 감소되었으며, 공칭 절편두께가 두꺼워질수록 감소폭이 증가되었다. 그리고 2.5, 5.0, 10.0 mm의 절편두께에서 High 알고리즘을 적용하면 고대조도 분해능이 각각 74.83, 15.18, 81.25% 증가되었다. x/y plane 및 z축의 절편두께 분해능을 평가한 결과, SSP 곡선에서 FWHM은 거의 일정하지만 사용자가 설정한 공칭 절편두께보다 모두 높게 측정되었다. 갠트리 등각점부터 거리가 멀어질수록 절편두께의 분해능이 감소되었다. 축방향 스캔이 나선형 방법보다 z축 FWHM과 FWTM이 더 증가되었다. 특히, 절편두께가 얇을수록 공칭 절편두께와 오차 범위가 증가되었다. 그리고 SPQI는 절편두께가 커질수록 증가되었으며 나선형 스캔이 축방향 스캔보다 90%에 가까워졌다. MDCT 장치의 성능을 평가할 수 있는 SSP 팬텀을 개발하여 x/y plane과 z축의 분해능을 비교 평가함으로서 노후 장비 관리와 화질 평가의 구체적인 방법으로 활용될 수 있으며, 진단 영상 분야에서 병변 감별에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 핵의학기술
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• 제15권2호
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• pp.83-87
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• 2011

최근 진단분야에서 PET/CT는 종양학 분야뿐만 아니라 심장 신경 등 여러 가지 분야에서 널리 활용되고 있다. PET/CT의 중요성이 높아지면서 영상의 질과 관련된 재구성 방법에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 이 중 Siemens사의 TrueX 재구성 방법을 phantom 실험을 통해 Iterative 2D 재구성 방법과 비교 평가하여 임상적 유용성을 높이고자 하였다. 선량에 따른 영상을 비교 평가하기 위해 contrast ratio와 FWHM을 측정하였고 Biograph 40 True Point PET/CT (Siemens, Germany)를 사용하여 실험을 실시하였다. Contrast ratio를 구하기 위해 NEMA IEC PET body phantom (Data Spectrum Corp.)을 이용하였고, FWHM을 측정하기 위해 capillary tube를 사용하였다. 모든 영상은 10분씩 획득하였고, 영상 재구성은 현재 사용하고 있는 TrueX와 기존에 사용하던 Itertive 2D 알고리즘을 사용하였다. Iterative 2D는 임상에 적합한 parameter 조건을 적용하고 TrueX는 Siemens에서 권고하는 parameter를 적용하여 실험하였다. Capillary tube를 사용하여 FWHM을 측정한 결과, TrueX가 Iterative 2D 방식보다 낮게 나왔다. 저선량일수록 FWHM의 차이가 점점 커졌다. NEMA IEC PET body phantom을 사용하여 contrast ratio를 구한 결과, TrueX가 Itertive 2D보다 좋은 양상을 보였다. 그러나 선량에 따른 차이는 보이지 않았다. 본 연구에서는 영상 분석을 통해 TrueX가 Itertive 2D보다 contrast ratio와 spatial resolution이 높게 나타났다. 또한 TrueX를 통한 재구성 결과 저선량일수록 기존의 Iterative 2D보다 resolution은 좋은 양상을 보였고 contrast ratio는 큰 변화를 보이지 않았다. 즉 PET/CT에서 TrueX 재구성 기법이 환자의 피폭도 절감하고 질적으로 우수한 영상을 구현할 수 있어 임상적 이용가치가 높다고 생각된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.357-363
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• 2012

본 연구는 두부 컴퓨터 단층 촬영 검사 시 적응식 통계적 반복 재구성법인 알고리즘을 적용하여 노이즈 및 화질평가, 피폭선량의 감소에 대하여 알아보고자 하였다. 두부 CT 검사 시 ASIR를 적용하지 않은 군[A군], ASIR 50 % 적용한군 [B군]으로 나누어 검사하였다. 팬텀연구에서 측정된 CT 노이즈 평균값의 측정결과는 B군이 A군보다 중심부(A)와 주변부(B, C, D)에서 각 각 46.9 %, 48.2 %, 43.2 %, 47.9 %가 감소되었다. 영상화질 평가에서 정량적 분석방법으로 CT 값(number)을 측정하여 잡음(noise) 정도를 분석하였다. 영상 잡음은 A군과 B군 사이에는 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, A군이 B군보다 영상 잡음이 유의하게 높았다(group A ;우엽에서 31.87 HU, 좌엽에서 31.78 HU, group B ; 우엽에서 26.6 HU, 좌엽에서 30.42 HU : P<0.05). 영상의 정성적 평가방법으로 두부 임상 영상 평가표에 의해 평가한 결과 80점 만점에 A군의 관찰자 1의 점수는 73.17 점, 관찰자 2의 점수는 74.2 점으로 평가하였으며, B군의 관찰자 1의 점수는 71.77 점, 관찰자 2의 점수는 72.47 점으로 평가하였다. 통계적으로 유의한 차이가 없었으며(P>0.05), 진단에 적절한 영상을 보였다. 피폭선량은 ASIR 50 % 적용하여 검사함으로써 영상의 질적 저하 없이 방사선 피폭선량을 47.6 % 감소 시킬수 있었다. 결론적으로 임상 부위에 ASIR가 적용이 된다면 훨씬 더 적은 선량으로도 검사가 가능할 것으로 사료되며, 검사 시에 검사자가 판단하는데 있어 긍정적인 요인이 될 것으로 사료된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.523-541
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• 2023

3D 프린터의 활용이 높아짐에 따라 발생하는 화학물질에 대한 노출 빈도가 증가하고 있다. 그러나 3D 프린팅 발생 화학물질의 독성 및 유해성에 대한 연구는 미비하며, 분자 구조 데이터의 결측치로 인해 in silico 기법을 사용한 독성예측 연구는 저조한 실정이다. 본 연구에서는 화학물질의 분자구조 정보를 나타내는 주요 분자표현자의 결측치를 보간하여 3D 프린팅의 독성 및 유해성을 예측한 Data-centric QSAR 모델을 개발하였다. 먼저 MissForest 알고리즘을 사용해 3D 프린팅으로 발생되는 유해물질의 분자표현자 결측치를 보완하였으며, 서로 다른 4가지 기계학습 모델(결정트리, 랜덤포레스트, XGBoost, SVM)을 기반으로 Data-centric QSAR 모델을 개발하여 생물 농축 계수(Log BCF)와 옥탄올-공기분배계수(Log Koa), 분배계수(Log P)를 예측하였다. 또한, 설명 가능한 인공지능(XAI) 방법론 중 TreeSHAP (SHapley Additive exPlanations) 기법을 활용하여 Data-centric QSAR 모델의 신뢰성을 입증하였다. MissForest 알고리즘 기반 결측지 보간 기법은, 기존 분자구조 데이터에 비하여 약 2.5배 많은 분자구조 데이터를 확보할 수 있었다. 이를 바탕으로 개발된 Data-centric QSAR 모델의 성능은 Log BCF, Log Koa와 Log P를 각각 73%, 76%, 92% 의 예측 성능으로 예측할 수 있었다. 마지막으로 Tree-SHAP 분석결과 개발된 Data-centric QSAR 모델은 각 독성치와 물리적으로 상관성이 높은 분자표현자를 통하여 선택함을 설명할 수 있었고 독성 정보에 대한 높은 예측 성능을 확보할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 방법론은 다른 프린팅 소재나 화학공정, 그리고 반도체/디스플레이 공정에서 발생 가능한 오염물질의 독성 및 인체 위해성 평가에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.