• 한국방사선학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.547-553
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• 2017

현재 의료분야에서는 방사선 차폐체로서 납(Pb)이 널리 쓰이고 있다. 하지만 납은 무게가 매우 무거워 납치마 등의 방호복은 장시간 착용이 어려우며, 인체에 치명적인 납 중독의 위험이 상시 가지고 있다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 납을 대체 할 수 있는 물질에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 현재 납의 대체물질로써 대표적인 바륨(Ba)과 요오드(I) 등은 우수한 차폐능을 가지고 있지만, 30keV 근처의 에너지 영역에서 특성 X선을 방출하는 특성을 가지고 있다. 환자나 방사선 종사자의 경우 차폐체를 인체에 접촉하고 있는 경우가 많으므로 차폐체에서 발생되는 특성 X선이 인체에 직접 조사되어 방사선 피폭을 증가시킬 위험이 매우 높다. 본 연구에서는 바륨(Ba)과 요오드(I)등에서 발생되는 특성 X선을 제거하기에 적절한 이중구조 차폐체를 방사선 수송코드 중 하나인 FLUKA 수송코드를 개발하여 선행연구로서 진행된 MCNPX 시뮬레이션과 비교 분석하여 이중구조 차폐체의 차폐율에 대한 신뢰성을 검증하고자 하였다. MCNPX와 FLUKA를 이용하여 황산바륨($BaSO_4$)과 산화비스무스($Bi_2O_3$)로 이루어진 다양한 두께조합의 이중구조 차폐체를 설계하였으며, IEC61331-1에 제시된 모식도를 기하학적으로 동일하게 시뮬레이션 상에 구현하였다. 또한, 120 kVp의 연속 X선 스펙트럼에 대한 차폐체의 투과스펙트럼과 흡수선량을 납과 비교 평가하였다. 평가결과, $0.3mm-BaSO_4/0.3mm-Bi_2O_3$ 와 $0.1mm-BaSO_4/0.5mm-Bi_2O_3$ 구조에서는 33 keV와 37 keV의 특성 X선을 모두 흡수하였으며, 90 keV 이상의 고에너지 X선에 대해서도 납과 거의 유사한 차폐효율을 보였다. 또한, FLUKA의 수송코드는 33 keV 이하에서는 cut-off 가 발생하여 저에너지 X선 광자에 대한 전산모사에 제약이 있지만, 40 keV 이상의 고에너지 영역에서 MCNPX와의 상대오차가 6 % 이내로 신뢰성이 매우 우수하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권4호
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• pp.253-258
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• 2013

본 연구의 목적은 electronic portal imaging device (EPID)를 통하여 방사선 치료를 받는 환자로부터 투과해 나오는 선량으로 외부적인 선량 재구성과 몬테카를로 전산모사로부터 도출되는 내부 선량 계측과의 관계를 도출하고 이를 분석하기 위한 연구로 진행되었다. 본 연구는 전산모사 연구로써 두 가지의 경우를 비교 분석하고 이와 비슷한 연구에 대한 기본적인 지표를 제공하고자 시행되었다. 실험에 관한 기하학적 정보와 방사선 소스에 대한 정보를 몬테카를로 전산모사 툴인 Monte Carlo n-particle (MCNPX)에 입력하였고 EPID 이미지 도출을 위하여 MCNPX 내에 tally카드를 이용하여 선량정보를 도출하고 이를 영상화 할 수 있도록 하였다. 또한 내부적인 계측을 위하여 물 팬텀을 소스와 표면의 거리(source to surface distance, SSD)가 100 cm이 되도록 설정하였으며, 그보다 10 cm 아래에 EPID를 위치시켰다. 내부 계측은 물팬텀 자체에서 흡수되는 흡수 선량을 mesh tally로 수집하였고, 4문 조사를 통하여 중첩된 선량에 대한 데이터를 획득하였다. 그와 동시에 EPID에서 물을 투과해 나오는 선량을 획득 한 뒤 역 투사 방법을 사용하여 선량 재구성을 하였다. 이둘의 경우를 비교하기 위해 자체적인 교정(calibration)을 통하여 투과해 나온 선량과 흡수된 선량과의 관계를 비교하고 4문 조사를 통하여 물 팬텀 내의 특정 부분에 대한 중첩된 선량 데이터와 EPID를 통해 재구성한 선량 데이터를 분석하였다. 물 팬텀과 EPID에서 획득한 누적 선량의 합은 각각 평균 3.4580 MeV/g과 3.4354 MeV/g이었다. 이는 앞서 계측된 물 팬텀 내부의 누적 선량과 0.6536% 선량 오차를 보였다.

• 핵의학기술
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• 제19권1호
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• pp.37-43
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• 2015

$^{99m}Tc-DMSA$ 신장 신티그라피는 피질에 주로 섭취되어 신실질을 영상화하고 좌우 신장 및 배후방사능에 관심영역을 설정함으로써 상대 신섭취율을 평가할 수 있는 검사로, 진단 및 치료 후 경과관찰에 이용되고 있다. 본 논문에서는 후면상과 양면상 촬영 시 그리고 신장의 깊이를 적용한 경우의 상대 신섭취율 변화를 비교하여 상관관계를 알아보고자 한다. 실험은 신장 팬텀 및 조직등가물질을 이용하여 신장의 깊이에 차이를 주며 깊이 당 각 5번씩 총 25번을 진행하였다. 임상연구는 2014년 2월부터 10월까지 본원에 내원하여 $^{99m}Tc-DMSA$ 검사를 시행한 36명의 성인 환자를 대상으로 하였다. 장비는 감마카메라 INFINIA를 사용하였으며 GE사의 Xeleris Ver. 2.1220을 이용하여 신장 및 배후 방사능 모두 자동으로 관심영역을 설정하였다. 또한 환자별 신장 깊이의 차이를 고려하여 측면상을 촬영한 후 실제 신장 깊이를 측정하였다. 후면상에서의 산술평균값과 양면상에서의 기하학적 평균값 그리고 후면상에 신장 깊이를 적용해준 상대 신섭취율을 비교해보고 유의한 차이가 있는지 살펴보았다. 팬텀 실험 결과 좌, 우 신장 깊이의 차이가 1 cm 미만인 경우에는 양면상을 촬영했을 때와 후면상에 실제 깊이를 적용해준 경우 유의한 차이를 보이지 않았으나(P>0.05), 1 cm를 초과한 경우에는 유의한 차이를 보였다(P<0.05). 임상 연구에서는 후면상만을 촬영해준 경우와 후면상에 신장 깊이를 적용해준 경우의 상관관계(r=0.988)에 비해 양면상을 촬영해준 경우와 후면상에 신장의 깊이를 적용하여 보정해준 경우가 더 높은 상관관계(r=0.999)를 나타냈다. 본 연구에서는 양면상과 후면상을 촬영했을 때의 상대 신섭취율 차이를 확인할 수 있었다. 후면상만 촬영한 경우에도 깊이를 보정해줬을 때와 비교하여 상관관계가 있음을 알 수 있었으나 오차를 줄이기 위해서는 양면상을 촬영해주는 방법을 권고한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.939-951
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• 2022

자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권4호
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• pp.387-396
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• 2024

대부분의 고해상도 위성영상은 rational polynomial coefficients (RPC) 정보를 제공하여 지상좌표와 영상좌표 간 변환을 수행한다. 그러나 초기 RPC에는 기하학적 오차가 존재하여 ground control points (GCPs)와의 정합을 통해 보정을 수행하여야 한다. GCP chip은 항공정사영상에서 추출한 높이 정보가 포함된 작은 영상 패치(patch)이다. 많은 선행연구에서는 영역 기반 정합 기법을 사용하여 고해상도 위성영상과 GCP chip 간 정합을 수행하였다. 계절적 차이나 변화된 지역이 존재하는 영상에서는 화소값에 의존하는 정합이 어렵기 때문에 윤곽 정보를 추출하여 정합을 수행하기도 한다. 그러나 일반적으로 사용하는 canny 기법으로 정합에 용이한 윤곽을 추출하기 위해서는 위성영상의 분광 특성에 적절한 임계치를 설정해주어야 하는 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 지역별 특성에 둔감한 윤곽 정보를 활용하여 RPC 보정을 위한 정합을 수행하고자 한다. 이를 위해 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 네트워크인 pixel difference network (PiDiNet)를 활용하여 위성영상과 GCP chip의 윤곽맵(edge map)을 각각 생성하였다. 그 후 생성된 윤곽맵을 normalized cross-correlation과 relative edge cross-correlation의 입력데이터로 대체하여 영역 기반의 정합을 수행하였다. 마지막으로 RPC 보정에 필요한 변환모델 계수를 도출하기 위하여 data snooping 기법을 반복적으로 적용하여 참정합쌍을 추출하였다. 오정합쌍을 제거한 참정합쌍에 대해 root mean square error (RMSE)를 도출하고 기존에 사용하던 상관관계 기법과 결과를 정성적으로 비교하였다. 실험 결과, PiDiNet은 약 0.3~0.9 화소의 RMSE 값 분포를 보였으나 canny 기법에 비해 두꺼운 윤곽을 나타내어 일부 영상에서 미세하게 정확도가 저하되는 것을 확인하였다. 그러나 위성영상 내 특징적인 윤곽을 일관적으로 나타냄으로써 정합이 어려운 지역에서도 정합이 잘 수행되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 윤곽 기반 정합 기법의 강인성을 개선하여 다양한 지역에서의 정합을 수행할 수 있을 것으로 예상된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.515-530
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1 C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 다중선형회귀모형을 활용하여 금강 유역 상류에 위치한 용담댐 유역의 토양수분을 산정하였다. 10 m 공간 해상도의 Sentinel-1A/B SAR 영상은 6일 간격으로 2015년부터 2019년까지 5년 동안 구축하였고, SNAP(SentiNel Application Platform)을 사용하여 기하 보정, 방사 보정 및 잡음(Noise) 보정을 수행하고 VV 및 VH 편파 후방산란계수로 변환하였다. 토양수분 산정 모형의 검증자료로 TDR로 측정된 6개 지점의 실측 토양수분 자료를 구축하였으며, 수문학적 개념인 선행 강우를 고려하기 위해 동지점에 대한 강수량 자료를 구축하였다. 다중선형회귀모형은 전체 기간 및 계절별로 나누어 모의하였으며, 독립변수의 증감에 따른 상관성 분석을 진행하였다. 산정된 토양수분은 결정계수(R²)와 평균제곱근오차(RMSE)를 활용하여 검증하였다. 초지 지역에서 후방산란계수만을 이용한 토양 수분 산정 결과 R²가 0.13, RMSE가 4.83%으로 나타났으며 선행강우를 5일까지 사용했을 경우 R²가 0.37, RMSE가 4.11%로 상관성이 상승하는 모습을 보였다. 이 때, 토양수분의 계절별 변동성과 감소 패턴의 반영을 위해 무강우누적일수의 적용과 계절별 회귀식을 작성한 결과 R²가 0.69, RMSE가 2.88%로 상관성이 크게 상승하였다. SAR 기반 토양수분 추정 시 선행강우 및 무강우누적일수의 활용이 효과적이었다.

• 자원환경지질
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• 제56권4호
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• pp.435-445
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• 2023

삼각주는 하천이 운반하던 퇴적물이 호수나 바다, 하천의 본류와 같은 상대적으로 저 에너지의 환경을 만나 쌓인 퇴적 지형이다. 그 중 하천의 합류 지역에 생긴 삼각주는 하천 기하와 수리학적 특성에 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 하천 관리 및 연구에서 중요하게 다루어진다. 최근 낙동강 내 대규모 준설과 보 건설로 하천 합류 지역의 평형상태가 깨지고 있다. 하지만 하천의 자연 회복성으로 인한 지속적인 퇴적으로, 인위적인 준설 이전의 자연상태로 되돌아가고 있다. 시계열 관측 결과 합류 지역의 삼각주는 준설 이후 지속적으로 성장하다가, 일정 크기에 도달하면 전반적인 크기의 변화없이 소규모의 성장과 후퇴를 반복하는 동적 평형상태에 이른다. 본 연구에서는 합류 지역 삼각주가 지류의 유사량과 본류의 유량에 따라 체결된 동적 평형 상태에 도달한다는 가정을 바탕으로 합류 지역의 퇴적-침식 작용을 설명하는 모델을 개발하였다. 모델은 지류 공급 퇴적물의 퇴적과 본류로 인한 침식 작용, 두 가지 기작을 토대로 한다. 모델에 사용된 낙동강을 대표하는 침식 계수는 낙동강 내 주된 합류 지역을 이용하여 추정했다. 개발된 모델을 이용하여 지류 유사량과 본류 유량에 따른 합류 지역 삼각주 평형 위치의 민감도 분석을 수행했고, 이후 주된 합류 지역의 연평균 유량, 유사량 데이터를 활용하여 낙동강 합류부 삼각주들의 동적 평형 위치를 예측하였다. 마지막으로 감천-낙동강에 기록된 일별 유량과 유사량 데이터를 활용하여 감천-낙동강 삼각주의 발달에 대한 모의 실험을 진행하였다. 모델을 통해 각 합류부 삼각주의 형성 여부를 예측하였고, 감천-낙동강 삼각주의 거동의 경향 또한 잘 예측하였지만, 단순화 과정에서 발생한 오차와 한계로 인해 감천-낙동강 삼각주에서 실제 발생하는 후퇴를 정확히 예측하지는 못하였다. 본 연구 결과는 합류 지역을 통한 낙동강 본류의 유사 공급량에 대한 기초 정보를 제공하여 하천 정비 및 유지에 기초 모델로 사용할 수 있다.