본 논문의 목적은 복부 CT 검사를 시행하는 소아환자에게 체중 기반 조영제 프로토콜을 적용함으로써 고정 투여법보다 조영제를 감소시키면서 최적의 문맥기 화질을 달성하는 것이다. Discovery 750HD(General Electric medical systems, Milwaukee, USA)를 이용하였으며, 만 18세 미만의 소아 남자 85명과 여자 82명, 총 167명을 대상으로 연구하였다. 300 mgI/ml(Xenetix, Guerbet, France)의조영제를 몸무게 2배로 고정 주입한 그룹과 체중기반 프로토콜을 적용하면서 주입량을 10%씩 단계적으로 감소시키면서 생리식염수를 주입한 그룹을 구분하였으며, 스캔 지연 시간을 추가로 변화시키면서 복부 장기의 CT 감쇄계수와 SNR을 비교 평가하였다. 또한 조영 증강의 정도와 심장 주변의 빔 경화 인공물을 정성적으로 평가하였다. 체중기반 프로토콜을 적용하고 20%의 조영제를 감소한 그룹이 몸무게 2배로 고정 주입한 그룹과 조영 증강이 가장 유사하였으며, 그리고 20%의 지연시간을 가진 그룹이 가장 조영 증강 효과가 높았다. 조영제 주입 후 적절한 지연시간은 실질 장기의 조영 효과를 상승시켰으며, 생리식염수를 적용한 주입 프로토콜은 심장 주변의 인공물이 감소시켰다. 결론적으로 소아 복부 CT 검사 시, 체중 기반 프로토콜의 적용과 적절한 지연시간의 조절은 불필요한 조영제 사용을 억제하고 최적의 문맥기 영상의 특성화를 가능하게 한다.
이 연구의 목적은 소아 환자들의 측모방사선 사진을 대상으로 시판되는 3종의 자동 계측점 식별 프로그램의 정확성을 평가하고 소아치과 임상에서의 사용 가능성을 예측하는 것이다. 영구 중절치가 맹출한 만 7 - 12세 건강한 어린이 60명의 측모방사선 사진에 14개의 계측점을 표시하였다. 1명의 검사자가 3회 반복 측정한 결과의 평균을 기준점으로 정의하여 자동으로 식별된 계측점과의 거리 차이를 계측하였다. 3종의 자동 계측점 식별 프로그램은 평균 2.53 mm의 오차를 나타냈다. Orbitale과 Gonion을 제외한 12개의 계측점에서 3종의 프로그램 사이에 유의미한 차이는 없었으나, 검사자가 모든 계측점에서 3종의 프로그램보다 유의미하게 높은 정확도를 보였다. 이 연구를 통하여 사춘기 전 소아의 측모방사선 분석 시 자동 계측점 식별 프로그램이 검사자를 대체할 정도는 아니나 짧은 소요시간과 임상 허용 가능한 범위 이내의 정확도를 갖는 효과적인 진단 보조기구임을 알 수 있다.
건축물에서 소비되는 에너지의 체계적이고 지속적인 모니터링과 관리는 건물의 열효율을 산정하여 등급화하기 위해 중요하고, 궁극적으로 기후변화에 대처하고 환경 및 에너지 수급 정책의 효과적 수립을 목표로 하고 있다. 전 세계적으로 건축물은 총 에너지의 36%를 소비하고 있으며, 이산화탄소 배출량은 39%를 점유하고 있다. 본 연구의 목적은 건축물 등급제에 필수적인 건축물에서 방출되는 온도측정을 위해 드론 열적외선(TIR: thermal infrared) 영상을 이용하여 사진측량 기법으로 건물을 모델링하고 3차원 열공간 모델(thermo-spatial model)을 생성하여 분석하는 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 드론에 탑재된 열적외선 센서로부터 촬영한 광학 및 TIR 영상으로 항공삼각측량을 수행하여 모델링의 정확도를 비교 분석하였다. TIR 영상의 공간 및 방사 해상도는 광학영상에 비해 낮으므로 3D 건물 모델링의 객체 형태는 상대적으로 부정확하지만, 공간정보기반의 건축물 열에너지 측정을 위해 효과적으로 사용될 수 있으므로 사진측량 기술의 다양한 분야로의 응용을 제시한 것으로 의의가 있다고 판단된다. 열공간 모델은 건축물에서 방출되는 온도를 기반으로 소비되는 에너지를 정량적으로 산정하여 개별 건물의 에너지 등급을 책정하기 위한 기본 정보로 사용될 것으로 판단된다.
측면 360° 조명을 위한 6개의 LED (light emitting diode)로 구성된 조명계가 부착된 캡슐내시경용 초소형 반사굴절식 전방위 광학계를 설계하고 성능을 평가하였다. 이 광학계의 총 길이, 전장길이, 반화각(HFOV: half field of view), F-수는 각각 14.3 mm, 8.93 mm, 51°~120°, 3.5로 설계되었다. 이 전방위 광학계는 0.1 megapixels의 CMOS (complementary metal-oxide-semiconductor) 센서를 사용하였으며, LED 조명계는 한 개당 0.25 lm의 LED 6개를 사용하여 광축을 따라 놓여 있는 내장의 내벽을 조명하도록 하였다. 이 결과, 최적화 설계된 광학계의 변조전달함수 0.3에서의 공간주파수, 나이퀴스트 주파수인 44 lp/mm와 0.3의 변조전달함수에서 공차에 따른 누적확률, 초점심도는 각각 130 lp/mm, 95%, -0.097 mm~+0.076 mm이다. 또한 광학계의 시야각 범위 내에서 LED 조명계에 의한 광축으로부터 물체거리가 15 mm인 내장의 내벽에서의 시뮬레이션된 조도는 최소 315 lx~최대 725 lx로 내장의 내벽을 촬영할 수 있는 조도와 가시도임을 알 수 있다.
본 연구는 성인의 스트레스 원인에 따른 우울의 영향요인을 확인하고자 시도되었다. 제7기 3차년도(2018) 국민건강영양조사 자료를 활용하였으며 총 대상자는 2,939명이었다. 자료 분석은 IBM SPSS 25.0 프로그램의 복합표본 빈도와 백분율, x2-test, 회귀분석을 이용하였다. 연구 결과 스트레스 원인 중 경제문제군에서는 성별, 직업, 건강관련 삶의 질, 체중 변화, 흡연, 주관적 건강과 주관적 체형인지가 우울의 유의한 영향요인으로 나타났으며 그 설명력은 28.7%이었다(F=8.23, p<.001). 부모, 자녀, 배우자 문제군에서는 나이, 건강관련 삶의 질, 체중 변화와 주관적 건강이 우울의 유의한 영향요인으로 나타났고 그 설명력은 33.1%(F=6.92, p<.001), 본인과 가족 건강문제군에서는 성별, 건강관련 삶의 질, 체중변화, 흡연, 주관적 건강이 우울의 유의한 영향요인으로 나타났고 그 설명력은 29.6%로 나타났다(F=5.74, p<.001). 본 연구 결과의 각 스트레스 원인에 따라 다르게 나타난 영향요인들은 스트레스 원인에 따른 개별화된 중재 전략을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
과거 정부는 4대강 사업으로 국가하천 내 휴식공간을 조성하기 위하여 총 357개소의 친수지구를 공원화하였다. 2014년도 친수지구 국민 이용도 조사를 실시하여 조사결과에 따라 이용도가 저조한 친수지구 60곳을 2017년 1월 해제하였고, 현재는 297곳의 친수지구를 중점으로 관리하고 있다. 이러한 친수지구를 유지하는데 필요한 보수 비용들을 지자체에서 담당하고 있는데, 이는 상당한 비용이 소요되므로 친수지구 지정 후 운영단계에서 지역 주민들의 특성 및 요구에 대해 정확히 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 해당 친수지구 지역 주민들의 특성을 사회적 요인과 하천 이용객의 상관관계에 대해 분석하고, 소셜네트워크 데이터를 크롤링하여 방문 패턴 분석, 및 연관 키워드 도출을 통한 방문 목적을 분석하였으며, 방문객의 연령대를 분석하여 친수지구의 특징을 분석하였다. 연구대상지역은 낙동강 하류에 위치한 삼락과 대저생태공원이다. 사회적 요인들은 통계청에서 제공하는 공공데이터를 통해 행정구역 단위의 부동산 실거래가 데이터, 경제활동 소득, 가구수, 스트레스 인지율, 반려동물 사육의 공간적 거리를 고려하여 상관관계를 분석하였으며, 구글지도에서 제공하는 Google Popular Times를 통해 주중 주말의 이용객 방문 패턴 분석, 인스타그램의 게시글 키워드와 이미지 키워드를 도출하여 방문 목적을 분석하였으며, 통신데이터를 활용한 이용객 패턴과, 단말기 신호를 기반으로 위치를 추정하는 유동인구 데이터를 통해 각 연령대별 방문 상관관계를 분석하였다.
본 연구에서는 다른 재료특성을 갖는 강섬유 또는 탄소섬유만을 사용한 단일 섬유보강 모르타르(fiber-reinforced mortar, FRM)와 강 및 탄소 섬유를 혼합사용한 하이브리드 FRM의 압축·휨성능을 조사하기 위해 실험을 수행하였다. 모르타르 시편은 총 섬유혼입률 1.0%에서 부피에 의한 1+0%, 0.75+0.25%, 0.5+0.5%, 0.25+0.75% 및 0+1%의 혼합비율로 강섬유와 탄소섬유를 혼입하였다. 이들의 역학적 성능을 재령 28일에서 섬유가 없는 플레인 모르타르와 비교, 검토하였다. 모르타르의 실험결과는 강섬유 0.75% + 탄소섬유 0.25%를 혼합사용한 하이브리드 FRM가 가장 높은 압축강도와 휨강도를 나타내, 하이브리드 FRM의 시너지 보강효과를 확인할 수 있었다. 반면, 강섬유 0.5% + 탄소섬유 0.5%를 혼합사용한 하이브리드 FRM의 경우 가장 높은 휨인성을 얻었으며, 본 실험결과를 토대로 강도와 휨인성을 동시에 개선하기 위한 하이브리드 FRM의 최적의 섬유 혼합비율을 제시하였다. 게다가, FRM 시편의 이미지 분석을 위해 주사전자현미경(scanning electron microscope, SEM)을 통해 파단면을 관찰하였다. 이들 결과는 시멘트 매트릭스 내에서 하이브리드 보강섬유의 이미지 분석을 하는 데 큰 도움이 되었다.
Kim, Hyunbin;Kim, Mingyu;Park, Yonggun;Yang, Sang-Yun;Chung, Hyunwoo;Kwon, Ohkyung;Yeo, Hwanmyeong
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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제47권2호
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pp.229-238
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2019
목재의 결점은 생장과정에서 또는 가공 중에 다양한 형태로 발생한다. 따라서 목재를 이용하기 위해서는 목재의 결점을 정확하게 분류하여 용도에 맞는 목재 품질을 객관적으로 평가할 필요가 있다. 하지만 사람에 의한 등급구분과 수종구분은 주관적 판단에 의해 차이가 발생할 수 있기 때문에 목재 품질의 객관적 평가 및 목재 생산의 고속화를 위해서는 컴퓨터 비전을 활용한 화상분석 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 SIFT+k-NN 모델과 CNN 모델을 통해 옹이의 종류를 자동으로 구분하는 모델을 구현하고 그 정확성을 분석해보고자 하였다. 이를 위하여 다섯 가지 국산 침엽수종으로부터 다양한 형태의 옹이 이미지 1,172개를 획득하여 학습 및 검증에 사용하였다. SIFT+k-NN 모델의 경우, SIFT 기술을 이용하여 옹이 이미지에서 특성을 추출한 뒤, k-NN을 이용하여 분류를 진행하였으며, 최대 60.53%의 정확도로 분류가 가능하였다. 이 때 k-index는 17이었다. CNN 모델의 경우, 8층의 convolution layer와 3층의 hidden layer로 구성되어있는 모델을 사용하였으며, 정확도의 최대값은 1205 epoch에서 88.09%로 나타나 SIFT+k-NN 모델보다 높은 결과를 보였다. 또한 옹이의 종류별 이미지 개수 차이가 큰 경우, SIFT+k-NN 모델은 비율이 높은 옹이 종류로 편향되어 학습되는 결과를 보였지만, CNN 모델은 이미지 개수의 차이에도 편향이 심하지 않아 옹이 분류에 있어 더 좋은 성능을 보였다. 본 연구 결과를 통해 CNN 모델을 이용한 목재 옹이의 분류는 실용가능성에 있어 충분한 정확도를 보이는 것으로 판단된다.
이 연구는 디스플레이 장비와 사용자를 분리하여 현실 공간 전체, 또는 현실 공간 속 허공에 이미지를 디스플레이하는 '공간증강현실(Spatial Augmented Reality)' 구현에 적합한 포그 스크린의 활용 방안에 대하여 전체적으로 조망 하였다. 세 번의 전시와 한 번의 공연을 통하여 통과가 가능한 포그 스크린이 공간증강현실을 구현하는데 있어 적합한 소재라는 것과 포그 스크린을 이용한 공간증강현실 구현을 통하여 무대나 전시에서 홀로그램 연출이 이전보다 쉬워졌다는 것에 대해서도 증명 하였다. 전시와 함께 공연계 종사자들을 상대로 실시한 설문조사를 통하여 포그 스크린을 알고 있는 사람들이 절반에 불과하다는 것과 실제로 포그 스크린을 관람한 사람의 비율이 전체 응답자 중에서 10% 정도로 매우 낮다는 것을 확인 하였다. 또한, 포그 스크린이 주변 공간에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보기 위하여 국립아시아문화전당 어린이문화원에서 처음 실시한 시간과 거리 변화에 따른 습도 변화 관찰 실험을 통하여 포그 스크린을 중심으로 반경 5m 이내의 습도가 2~3%($6,400m^3$ 기준) 정도 증가할 수 있다는 것을 확인 하였다. 이를 통하여 전시장에서 물감이나 종이, 나무와 같이 습기에 취약한 소재를 사용하는 전시물과 함께 전시할 경우, 포그 스크린과의 설치 유격에 참고할 수 있는 최소한의 근거를 마련하였다.
The 1st Forest Health Management survey was conducted to examine the health of the forests in Korea. However, in order to understand the health of the forests, which account for 63.7% of the total land area in South Korea, it is necessary to comprehensively spatialize the results of the survey beyond the sampling points. In this regard, out of the sample points of the 1st Forest Health Management survey in Gyeongbuk area, 78 spots were selected. For these spots, the species diversity index was selected from the survey sections, and the spatial interpolation method was applied. Inverse distance weighted (IDW), Ordinary Kriging and Ordinary Cokriging were applied as spatial interpolation methods. Ordinary Cokriging was performed by selecting vegetation indices which are highly correlated with species diversity index as a secondary variable. The vegetation indices - Normalized Differential Vegetation Index(NDVI), Leaf Area Index(LAI), Sample Ratio(SR) and Soil Adjusted Vegetation Index(SAVI) - were extracted from Landsat 8 OLI. Verification was performed by the spatial interpolation method with Mean Error(ME) and Root Mean Square Error(RMSE). As a result, Ordinary Cokriging using SR showed the most accurate result with ME value of 0.0000218 and RMSE value of 0.63983. Ordinary Cokriging using SR was proven to be more accurate than Ordinary Kriging, IDW, using one variable. This indicates that the spatial interpolation method using the vegetation indices is more suitable for spatialization of the biodiversity index sample points of 1st Forest Health Management survey.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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