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중국의 철광석 수입량과 철강 수출량이 부정기선 운임지수에 미치는 영향 (A Study of Correlation Between China Iron Ore Import, Steel Export Activity and Dry Bulk Index : Focus on Capesize C5/C10/C14 and Supramax S2/S3)

  • 전봉길;오진호;박근식
    • 한국항만경제학회지
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    • 제36권3호
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    • pp.115-136
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    • 2020
  • 본 연구에서는 중국의 철광석 수입량과 철강제품 수출량 변동이 부정기선 해운시장에 미치는 영향을 실증분석하기 위해 가설을 설정하고 검증하고자 하였다. 중국 철광석 수입량 및 철강제품 수출량과 기타 외생변수(선복량, 국제유가, 중국PMI지수)를 독립변수로 하고, 발틱운임지수(BDI) 및 중국 철광석 수입과 철강제품 수출과 상관관계가 있을 것으로 추정되는 Capesize의 지수인 BCI, C5, C10, C14와 Supramax 지수 BSI, S2, S3를 종속변수로하여, 각 독립변수별 상관관계 및 다중회귀분석으로 검증하였다. 상관분석결과 중국의 철광석 수입량은 C14 지수를 제외하고 나머지 BDI, BCI, BSI, C5, C10, S2, S3와는 관계가 없었으며, 기타 외생변수로 선복량과 국제유가와는 정(+)의 상관관계를 나타내었고 중국 PMI지수와는 관계가 없었다. 철강제품 수출량은 BDI, BCI, BSI, C5, C10, C14, S2, S3, 국제유가와는 부(-)상관 관계를 보였으며, 철광석 수입량, 선복량, 중국PMI지수와는 관련이 없었다. 다중회귀분석 결과를 통해 도출된 가설의 검증결과로써 중국 철광석 수입량과 선복량, 국제유가, 중국 PMI 지수 중 중국 PMI지수는 BDI, BCI, C5, C10, C14에 영항을 줄 것 이다라는 가설은 기각되었으며, 국제유가 및 선복량이 지수에 영향을 준다는 가설이 채택되었다. 중국 철강제품 수출량과 지수와의 가설검증에서는 BDI와 S3지수에 영향을 줄 것이다라는 가설은 채택되었으며, BSI와 S2에 영향을 줄 것이란 가설은 기각되었다. 본 연구 분석결과에서 공통적으로 선복량과 유가는 모든 가설 검증 결과에서 채택된 만큼 국내 부정기 해운 시장에 참여하고 있는 국내 기업들은 관련 지표의 지속적인 모니터링을 통해 대응 방안을 모색할 필요가 있을 것이다.

에어건과 6채널 스트리머를 이용한 고해상 천부 해저 탄성파탐사 (High-resolution shallow marine seismic survey using an air gun and 6 channel streamer)

  • 이호영;박근필;구남형;박영수;김영건;서갑석;강동효;황규덕;김종천
    • 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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    • 한국지구물리탐사학회 2002년도 정기총회 및 제4회 특별심포지움
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    • pp.24-45
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    • 2002
  • 고해상 천부 해저 탄성파탐사 기술은 지난 수십년간 자원, 엔지니어링 탐사 및 지질 조사에 활용되어 왔다. 다중채널 탐사법이 지하구조를 파악하는데 매우 효과적임에도 불구하고 천부 해저탐사에는 간편성과 경제성 때문에 단일채널 아날로그 방식이 더 많이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 경제적으로 탐사자료의 품질을 향상시키기 위하여 소형 에어건, 6채널 스트리머와 PC기반 시스템을 이용하여, 고해상 탐사자료를 디지털로 취득하고 이를 자료 처리하여 탄성파 단면도를 제작하였다 이러한 시험 자료취득은 지난 수년간 다른 목적의 연구와 병행하여 포항근해, 황해 그리고 경기만에서 수행되었다. 취득된 자료에 기본적인 자료처리가 적용되었는데 그 과정에는 이득회수, 디콘볼루션, 필터링, 동보정, 정보정, 공통 중간점 분류와 중합이 포함되었다. 자료처리된 단면도들의 예를 아날로그 기록과 비교하여 나타내었다. 자료처리 후 디지털 단면기록의 해상도는 크게 향상되었다. 취득 및 처리 결과는 소형 에어건, 6채널 스트리머와 PC기반 시스템을 이용한 고해상 천부 해저 탄성파탐사가 정밀한 지하구조 파악에 효과적임을 보여준다.

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농업지역 소하천의 수질 특성 파악을 위한 UAV 영상 활용 가능성 분석 (An Analysis on the Usability of Unmanned Aerial Vehicle(UAV) Image to Identify Water Quality Characteristics in Agricultural Streams)

  • 김성현;문병현;송봉근;박경훈
    • 한국지리정보학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.10-20
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    • 2019
  • 전 세계적으로 기후변화로 인한 불규칙적인 강우의 영향으로 수계에서는 비점오염에 의한 부영양화, 녹조현상 등이 빈번하게 발생되고 있다. 특히 이러한 수계오염은 원활한 용수공급을 위한 저수지 유속이 느린 하천이 인접해있고, 축사 퇴비 등이 다수 분포해 있어 비점오염의 수계유입이 쉬운 농업지역이 취약하다. 따라서, 본 연구에서는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 영상과 수계부영양화를 발생시키는 총인 총질소, 녹조발생과 간접적인 연관성이 있는 클로로필-a의 상관분석을 통해 소하천 수질 특성 파악에 UAV의 활용 가능성을 분석하였다. 분석에는 대상지인 양천, 함양위천 소권역에서 수집한 다중분광 영상 및 녹조탐지에 사용되는 식생지수 NDVI(Normalized difference vegetation index), NDRE(Normalized Difference Red edge), CIRE(Chlorophyll Index Red edge)를 활용하였다. 채수지점에 대한 영상값과 수질분석 값의 상관관계를 분석한 결과 총인은 유의수준 0.05 이내에서 CIRE(0.66)와 클로로필-a는 Blue(-0.67), Green(-0.66), NDVI(0.75), NDRE(0.67), CIRE(0.74)와 상관관계를 보였다. 총질소는 유의수준 0.05에서 Red(-0.64), Red edge(-0.64), NIR(-0.72)와 상관관계를 보였다. 본 연구결과를 통해 UAV 기반 다중분광 영상과 수질오염 발생 인자에 대한 유의미한 상관관계를 확인하였고, 녹조탐지에 사용하는 식생지수의 경우 클로로필-a뿐만 아니라 총인의 파악에도 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다. 이는 농업지역의 비점오염 관리우심 지역 선정 등 관리대책을 마련하는데 유의미한 자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

초분광 영상을 이용한 봄감자의 잎 Na 함량 예측 모델 개발 (Development of Prediction Model for the Na Content of Leaves of Spring Potatoes Using Hyperspectral Imagery)

  • 박준우;강예성;유찬석;장시형;강경석;김태양;박민준;백현찬;송혜영;전새롬;이수환
    • 한국농림기상학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.316-328
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    • 2021
  • 본 연구에서는 간척지의 염분 모니터링을 위한 다중 분광 센서를 개발하기 위해 400~1000 nm 초분광센서를 사용하여 봄 감자의 잎 Na 함량 예측 모델을 구축하고자 하였다. 관개조건은 표준, 한해, 염해(2, 4, 8 dS/m)로, 관수량은 증발량을 기준으로 산정하였다. 영양생장기, 괴경형성기, 괴경비대기에 각각 관개를 시작한 후 1주와 2주 후에 잎의 Na 함량을 측정하였다. 잎의 반사율은 10nm 파장 간격을 기준으로 5 nm에서 10nm, 25nm, 50nm FWHM (full width at half maximum)으로 변환되었다. PLS-VIP를 사용하여 봄 감자 잎의 Na 함량에 따른 염분 피해 수준을 예측하기 위한 10개의 밴드비가 선택되었다. 선택된 10개의 밴드비 중 가중치가 가장 낮은 순서대로 밴드비를 하나씩 제거하면서 MLR모델을 추정하였다. 모델의 성능은 R2, MAPE 뿐만 아니라 밴드비의 수, 다중 분광센서를 작게 만들기 위한 최적의 FWHM 수로 비교하였다. 1, 2주차의 영양생장기, 괴경형성기와 2주차의 괴경비대기에서 봄 감자의 잎 Na 함량을 예측하기 위해서는 25 nm의 FWHM을 사용하는 것이 유리하였다. 선택된 밴드필터는 430/440, 490/500, 500/510, 550/560, 570/580, 590/600, 640/650, 650/660, 670/680, 680/690, 690/700, 700/710, 710/720, 720/730, 730/740 nm로 Red 및 Red-edge 영역에서 15개 밴드비가 선택되었다.

시판 유통 중인 냉동 다진 마늘의 사전 살균 및 조사처리 여부 판별 모니터링 (Identification of Pre-pasteurization or Pre-irradiation Treatment in Frozen Crushed Garlic Commercially Available in Korean Market)

  • 김효영;안재준;김귀란;정진화;박기환;권중호
    • 한국식품영양과학회지
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    • 제42권10호
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    • pp.1673-1681
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    • 2013
  • 시판 냉동 다진 마늘 5종(중국산 3종, 국산 2종)을 대상으로 DEFT/APC, 전자코 분석, PSL, TL 및 ESR 분석을 이용하여 사전살균처리 및 조사 여부를 모니터링 하였다. DEFT/APC 분석 결과 중국산 시료에서 DEFT값(생균수+사균수)은 7.9~8.3 log CFU/g으로 높은 값을 나타내었으나, APC(생균수)는 4.2~4.8 log CFU/g으로 낮은 값을 나타내어 사전살균처리 가능성이 확인되었다. 그러나 국산 시료는 DEFT값과 APC 값의 차이가 크게 나타나지 않아 사전살균처리되지 않은 것으로 판단되었다. 전자코를 이용한 조사여부 스크리닝 결과, 중국산 시료는 미지시료와 1 kGy 조사시료간에 있어서 차이가 불분명하여 조사여부 확인이 어려운 반면, 국산 시료는 그 차이가 명확히 구분되어서 사전 조사처리 되지 않았음을 확인할 수 있었다. PSL 분석 결과, 미지시료 5종 모두 700 이하의 PCs(-)을 나타내었으며, 1 kGy의 선량으로 재조사하여 얻은 PSL ratio 역시 10배 이상으로 나타나, 모든 시료가 사전 조사되지 않은 시료로 확인되었다. 한편 TL 분석에서 $TL_1$ 발광곡선은 국산 2종의 미지시료는 $300^{\circ}C$ 이상에서, 중국산 3종은 $240{\sim}250^{\circ}C$에서 약한 발광곡선을 나타내었다. 이상의 결과를 검증하기 위하여 재조사(1 kGy)에 의한 $TL_2$ 발광곡선을 측정한 결과, 국산 및 중국산 모두 $150{\sim}250^{\circ}C$에서 발광피크를 나타내면서 TL ratio($TL_1/TL_2$)가 0.1 이하로 비 조사(negative)로 나타났다. 그러나 중국산 3종의 $TL_1$ 발광곡선의 온도범위를 고려해 본다면 조사처리의 가능성이 높게 나타났다. 그리하여 ESR 분석을 실시한 결과, 중국산 3종 시료는 미지시료 및 1 kGy 조사시료 모두 방사선 유래의 특이적인 cellulose signal이 관찰되어 $TL_1$ 결과를 잘 뒷받침하였다. 이와 같이 냉동 다진 마늘의 조사여부를 효과적으로 확인하기 위해서는 물리적 분석법의 다중적 활용이 필요한 것으로 나타났다.

AMOLED 컬럼 구동회로 응용을 위한 시분할 기법 기반의 면적 효율적인 10b DAC (An Area-Efficient Time-Shared 10b DAC for AMOLED Column Driver IC Applications)

  • 김원강;안태지;이승훈
    • 전자공학회논문지
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    • 제53권5호
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    • pp.87-97
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    • 2016
  • 본 논문에서는 시분할 기법을 적용하여 AMOLED 컬럼 구동회로용 DAC의 유효 채널 면적을 최소화한 2단 저항 열 기반의 10비트 DAC를 제안한다. 제안하는 DAC는 시분할 기법 기반의 DEMUX, 6비트 및 4비트의 2단 저항 열 구조를 기반으로 하는 롬 구조의 디코더를 2단계로 사용하여 기존의 디스플레이용 DAC보다 빠른 변환속도를 가지는 동시에 하나의 패널 컬럼 구동을 위한 DAC의 유효 면적을 최소화하였다. 두 번째 단 4비트 저항 열에서는 DAC 채널의 면적과 부하 영향을 줄이는 동시에 버퍼 증폭기로 인한 채널 간 오프셋 부정합을 제거하기 위해 기존의 단위-이득 버퍼 대신 간단한 구조의 전류원으로 대체하였다. 제안하는 1:24 DEMUX는 하나의 클록과 5비트 2진 카운터만을 사용하여, 하나의 DAC 채널이 24개의 컬럼을 순차적으로 구동할 수 있도록 하였다. 각 디스플레이 컬럼을 구동하는 출력 버퍼 입력 단에는 0.9pF의 샘플링 커패시터와 작은 크기의 source follower를 추가하여 top-plate 샘플링 구조를 사용하면서 채널 전하 주입에 의한 영향을 최소화하는 동시에 출력 버퍼의 신호정착 정확도를 향상시켰다. 제안하는 DAC는 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정으로 제작하였으며, DAC 출력의 정착 시간은 입력을 '$000_{16}$'에서 '$3FF_{16}$'으로 인가했을 때 62.5ns의 수준을 보인다. 제안하는 DAC 단위 채널의 면적 및 유효 채널 면적은 각각 $0.058mm^2$$0.002mm^2$이며, 3.3V의 아날로그 및 1.8V의 디지털 전원 전압에서 6.08mW의 전력을 소모한다.

GOCI와 Landsat OLI 영상 융합을 통한 적조 탐지 (Red Tide Detection through Image Fusion of GOCI and Landsat OLI)

  • 신지선;김근용;민지은;유주형
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권2_2호
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    • pp.377-391
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    • 2018
  • 광역범위에 대한 적조의 효율적인 모니터링을 위하여 원격탐사의 필요성이 점차 증가하고 있다. 하지만 기존 연구에서는 다양한 센서 중 해색 센서만을 위한 적조 탐지 알고리즘 개발에만 집중되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 위성 기반 적조 모니터링의 한계로 지적되고 있는 탁도가 높은 연안역의 적조 탐지와 원격탐사 자료의 부정확성을 개선하고자 다중센서의 활용을 제시하고자 한다. 국립수산과학원 적조속보 정보를 바탕으로 적조 발생해역을 선정하였고, 해색 센서인 GOCI 영상과 육상 센서인 Landsat OLI 영상을 이용하여 공간적인 융합과 분광기반 융합을 시도하였다. 두 영상의 공간 융합을 통하여, GOCI 영상에서 관측 불가능하였던 연안지역의 적조와 Landsat OLI 영상의 품질이 낮았던 외해역의 적조 모두 개선된 탐지결과 획득 가능하였다. Feature-level과 rawdata-level로 나누어 진행된 분광 융합 결과, 두 방법에서 도출된 적조 분포 양상은 큰 차이를 보이지 않았다. 하지만 feature-level 방법에서는 영상의 공간해상도가 낮을수록 적조 면적이 과대추정되는 경향이 나타났다. Linear spectral unmixing 방법으로 픽셀을 세분화한 결과, 적조 비율이 낮은 픽셀의 수가 많을수록 적조 면적의 차이는 심화되는 것으로 나타났다. Rawdata-level의 경우Gram-Schmidt가 PC spectral sharpening 기법보다 다소 넓은 면적이 추정되었지만, 큰 차이는 나타나지 않았다. 본 연구에서는 해색 센서와 육상 센서의 공간 융합을 통해 외해뿐만 아니라 탁도가 높은 연안의 적조 역시 탐지가 가능함을 보여주었고, 다양한 분광 융합 방법을 제시함으로써 더욱 정확한 적조 면적 추정 방법을 제시하였다. 이 결과는 한반도 주변의 적조를 더욱 정확하게 탐지하고, 적조를 효과적으로 제어하기 위한 대응대책 수립을 결정하는데 필요한 정확한 적조 면적 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

Hierarchical Attention Network를 이용한 복합 장애 발생 예측 시스템 개발 (Development of a complex failure prediction system using Hierarchical Attention Network)

  • 박영찬;안상준;김민태;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.127-148
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    • 2020
  • 데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

ICT 의료시설 기반에서 종사자의 소방안전 지식과 대처방법 인식수준 (ICT Medical Service Provider's Knowledge and level of recognizing how to cope with fire fighting safety)

  • 김자숙;김자옥;안영준
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.51-60
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    • 2014
  • 본 연구는 광주 전남지역 ICT 의료시설 기반에서 종사자를 대상으로 소방안전 지식과 대처방법 인식수준의 정도를 파악하고 차이를 조사하여 ICT 의료시설 기반에서 소방안전 대처방법 교육 매뉴얼의 기초자료를 제공하기 위하여 수행 되었다. 자료는 SPSS Win 14.0을 사용하여 분석하였다. 연구결과 ICT 의료시설 기반에서 종사자의 소방안전 지식은 10점 만점에 7.06점, 소방 대처방법 인식수준은 11점 만점에 6.61점이었다. ICT 의료시설 기반에서 종사자의 일반적 특성과 소방안전 대처방법 인식수준을 분석한 결과 성별(t=4.12, p<.001, 연령(${\chi}^2$=17.24, p<.001), 근무경력(${\chi}^2$=22.76, p<.001), 소방안전교육 경험 유무(t=6.10, p<.001), 소방안전에 대한 본인의 주관적 지식정도(${\chi}^2$=53.83, p<.001)에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 따라서 ICT 의료시설 기반에서 종사자의 소방안전 대처를 증진하기 위해서는 강의 중심의 지식 전달 교육을 지양하고, 자기 주도적 학습, 개인별 맞춤학습, 협동 학습을 강조하는 다양한 콘텐츠 개발을 통한 실무 체험 중심의 소방안전 교육, 시뮬레이션을 이용한 환자분류체계별 배치와 광역 화재감지를 위한 적외선 레이저 연기검출, 다중포인트 통신 프로토콜에 의한 디지털 화재 방지 모니터링 시스템, 영상기반 화재검출, 화재감지를 위한 로봇 설계 및 테이터 처리등의 다학문적인 접근을 통한 ICT 의료시설 기반에서 소방안전 대처에 관한 교육 매뉴얼의 개발이 필요하다고 사료된다.

MDCT에서의 Convolution Kernel 종류에 따른 공간 영역 필터링의 영상 평가 (Evaluation to Obtain the Image According to the Spatial Domain Filtering of Various Convolution Kernels in the Multi-Detector Row Computed Tomography)

  • 이후민;유병규;권대철
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제31권1호
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    • pp.71-81
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    • 2008
  • CT 영상은 커널의 종류와 재구성 방법에 따라 다양하게 나타나며, 관심 영역의 CT감약계수 및 노이즈는 정밀도에 영향을 준다. 커널의 종류에 따른 노이즈, 공간분해능 및 MTF를 측정하여 영상을 평가하였다. 다중채널CT 스캐너를 이용하여 팬텀 및 복부를 스캔 하였고, 커널은 B10(very smooth), B20(smooth), B30(medium smooth), B40(medium), B50(medium sharp), B60(sharp), B70(very sharp), B80(ultra sharp)으로 재구성하여 물, 공기, 간의 실질 조직, 근육, 지방 부위를 ROI 기능을 이용하여 평균의 CT감약계수와 표준편차인 노이즈를 정량적으로 측정하여 영상을 비교하였다. 그 결과CT 감약계수는 물($1.1{\sim}1.8\;HU$), 공기($-998{\sim}-1,000\;HU$)이고, 물에서의 노이즈($5.4{\sim}44.8\;HU$), 공기($3.6{\sim}31.4\;HU$)이다. 인체에서 간 실질 조직과 지방, 근육의 CT 감약계수와 노이즈를 커널에 따라 측정하였다. 지방의 CT 감약계수($-2.2{\sim}0.8\;HU$), 간의 실질 조직에서 CT감약계수($60.4{\sim}62.2\;HU$), 노이즈($7.6{\sim}63.8\;HU$), 근육의 CT감약계수($53.3{\sim}54.3\;HU$), 노이즈($10.4{\sim}70.7\;HU$) 사이에서 분포하였고, 커널이 높아질수록 노이즈도 증가하였다. 영상의 질을 높이기 위해서는 검사부위에 따라 노이즈를 감소하기 위해 적절한 커널을 선택하여 CT 검사를 하여야 한다.

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