기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 XOR과 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지 소속 함수(Fuzzy Membership Function)를 적용하여 단층 구조로 XOR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입 한 개선된 델타규칙을 적용함으로써 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 XOR 문제와 패턴 분류에 적용하여 Epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.
fMRI라고 하는 것은 뇌 속의 산소흐름과 같은 역동적인 상황의 촬영이 가능한 뇌단층 촬영기로서 4차원적으로 매순간 변화하는 것을 곧바로 측정할 수 있는 최첨단 의료기기이다. 거짓말을 할 때에는 전두엽이 활성화되어, 활성화된 전두엽의 뇌스캔을 이용하여 범인의 거짓말을 탐지할 수 있다는 것이다. 꼭 이런 목적이 아니더라도 알츠하이머 등의 뇌기능 저하에 따른 질병 연구와, 자극에 대해 우리의 뇌가 어떻게 반응하는지 살필 수 있어 무궁무진한 뇌과학 분야에 유용하게 이용될 수 있다. 본 보고서는 뇌기능을 이미징할 수 있는 fMRI 분야에 대한 특허를 다각도로 분석해 봄으로써, 해당 기술분야의 흐름을 파악하고 앞으로의 동향을 예측하여 적절한 대응과 연구개발에 목적을 두고 작성되었다.
기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 Exclusive OR와 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지소속 함수(fuzzy membership function)를 적용하여 단층 구조로 Exclusive OR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입하여 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 exclusive OR 문제와 문자 패턴 분류에 적용하여 epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.
$CO_2$를 지중저장하는 과정에서 유체압력의 증가로 인한 단층 활성화는 저장영역의 기밀성 유지에 중대한 영향을 미치며, 상황에 따라 저장기능의 회복 또는 저장중인 $CO_2$의 처리 문제 등으로 확대될 수 있다. 따라서 현지조사 결과의 불확실성을 최소화하고 이를 토대로 부지 선정과 주입압력 결정 단계에서 실제 조건에 가까운 모델링을 수행하여 저장영역 내 단층의 안정성과 $CO_2$ 누출 가능성을 평가하여야 한다. 본 연구에서는 이와 관련된 기존 연구 결과들을 살펴봄으로써 연구 동향 및 연구 방법에 대한 정보를 제공하고자 하였다. 먼저 인위적으로 지반에 주입된 유체 또는 자연 생성되어 응집되어 있던 $CO_2$에 의해 지진활동이 일어났던 사례들을 조사하였으며, 현지응력의 크기 및 방향, 단층 및 유체압력 분포 자료를 획득하는 방법에 대해 살펴보았다. 그리고 단층 활성화 가능성 평가 및 지진활동 시 진동 크기 추정, 활성화에 따른 $CO_2$ 누출 모델링 관련 연구 사례를 정리하였다.
본 논문에서는 해저 하이드레이트 퇴적층에서의 메탄가스 생산 과정에서 발생 가능한 생산정 주변 단층의 재활성화 가능성을 수치해석을 통해 평가하고 재활성화에 따른 미소지진 규모를 예측한 결과를 소개하였다. 가스 생산에 의한 하이드레이트 퇴적층의 유효응력 변화 및 역학적 변형은 TOUGH+Hydrate 코드와 FLAC3D 코드를 순차적으로 연계해석함으로써 시뮬레이션하였다. 단층면 재활성화 기준은 모어쿨롱(Mohr-Coulomb)법칙이 유효한 것으로 가정하였다. 30일간의 시험생산 해석 결과, 감압에 의한 공극압력 감소 및 유효응력의 증가가 주변 단층의 활성화를 일으킬 가능성은 크지 않은 것으로 나타났다. 초기응력 조건에 따른 활성화 가능성을 활동마찰각으로 평가한 결과로부터 수평응력에 비해 수직응력이 상대적으로 큰 정단층 응력조건(normal fault stress regime)에서 단층 재활성화 가능성이 상대적으로 큰 것으로 파악되었다. 또한, 정단층 응력조건에서 단층 재활성화에 기인한 유도지진 발생규모를 모멘트 크기(moment magnitude)로 추정할 경우, 모두 음(-)의 값을 보여 인간이 감지하지 어려운 수준의 미소지진에 해당하는 결과를 보였다. 다만, 본 해석은 하이드레이트 생산과정에서의 단층재활성화 가능성 평가를 목적으로 한 해석기법 구축 및 그 적용성을 소개할 목적으로 상당히 단순화된 지질구조 모델을 가정한 결과이므로, 향후 하이드레이트 시험 생산 및 상업 생산 지역에서의 상세 지질구조, 입력 물성 및 생산 설계조건을 반영한 해석에서는 상이한 결과를 보일 수 있을 것이다.
본 수치해석연구에서는 국제공동연구프로젝트 DECOVALEX2019의 Task B의 일환으로 PFC3D를 기반으로한 수리역학연계모델을 개발하여 스위스 Mont Terri 지하연구시설에서 수행된 단층의 유체주입으로 인한 슬립시험을 모사하였다. 이를통해, 개발한 PFC3D 수리역학연계모델이 가진 한계점과 향후 보완할 점을 검토하고자 하였다. PFC3D를 기반으로한 3차원 입자결합모델 내 공극-유동통로모델을 생성하였으며 이를 사용하여 Mont Terri Step 2 단층내 유체주입실험을 모사하였다. 모델링결과 단층대를 따라 주입유체의 유동에 의한 단층대의 변형을 확인하였지만, 관측정에서의 시간에 따른 수압변화는 현장측정치와 부분적으로 일치하는 경향을 확인하였다. 현장측정 관측수압은 초기 유체주입 압력증가에 거의 변화를 보이지 않고 주입수압이 최대치에 도달할때쯤 급격한 증가를 보이는반면, 모델링에서는 주입압력이 증가함에 따라 관측수압도 부드럽게 증가하는 경향을 보였다. 이러한 부분적으로 일치하는 결과의 원인으로는 Mont Terri 현장의 단층을 모사하는 방법에 기인하는 것으로 판단하다. PFC3D에서는 단층을 손상대와 코어균열의 조합으로 모사하였고 단층대의 두께가 약 2 m로 주입유체가 단층대를 통해 유동하도록 모사하였기에 현장에서의 주입유체의 단층내 유동보다 그 유동범위가 크게 모사되었다고 판단한다. 또한, 현장단층에서와 같이 단층내부에 존재하는 충진물질로 인해 단층내 수리유동이 제한되어 국부적으로 과잉공급수압이 형성될 수 있는 기재를 모사하지 못한 점 또한 모델링 결과와 현장측정결과가 부분적으로 일치하는 원인일 수 있다. 단층변형의 경우는 모델링결과와 현장측정결과 유사한 수준으로 일치하는 결과를 확인하였다. 수치모델을 변형하여 단층대의 두께를 감소시키고 단층내 충진 물질의 비균질적인분포를 모사할 수 있는 방법론에 대한 후속 연구를 통해 PFC3D 수리역학연계모델의 유체주입으로 인한 단층활성화 연구로의 적용성을 향상시키는 것을 제안하고 한다.
뇌 전산화단층촬영은 비침습성, 3차원 영상 제공, 저방사선량 등의 장점 때문에 뇌출혈과 같은 질병 진단을 위해 시행된다. 하지만 뇌 전산화단층영상 판독을 위한 전문의의 인력 공급 부족 및 막대한 업무량으로 인해 수많은 판독 오류 및 오진이 발생하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 객체 검출을 위한 다양한 인공지능 기술이 개발되고 있다. 본 연구에서는 뇌 전산화단층영상으로부터 뇌출혈 검출을 위한 딥러닝 기반 YOLOv5s 모델의 적용 가능성을 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델 학습 시 초매개변수를 변화시켜 학습된 모델의 성능을 평가하였다. YOLOv5s 모델은 backbone, neck 및 output 모듈로 구성하였고, 입력 CT 영상 내 뇌출혈로 의심되는 부위를 검출하여 출력할 수 있도록 하였다. YOLOv5s 모델 학습 시 활성화함수, 최적화함수, 손실함수 및 학습 횟수를 변화시켰고, 학습된 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간을 측정하였다. 연구결과 학습된 YOLOv5s 모델은 뇌출혈로 의심되는 부위에 대한 경계 박스 및 해당 경계박스에 대한 정확도를 출력할 수 있음을 확인하였다. Mish 활성화함수, stochastic gradient descent 최적화함수 및 completed intersection over union 손실함수 적용 시 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 향상 및 학습 시간이 단축되는 결과를 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간은 학습 횟수에 비례하여 증가하는 결과를 확인하였다. 따라서 YOLOv5s 모델은 뇌 전산화단층영상을 이용한 뇌출혈 검출을 위해 활용할 수 있으며, 최적의 초매개변수 적용을 통해 성능을 향상 시킬 수 있다.
양전자방출단영상(Positron Emission Tomography, PET)은 여러 화합물과 방사성 동위원소를 결합하여 인체 내에 주입하여 인체 내의 대사율을 정량적으로 측정할 수 있는 핵의학적 검사이다. 특히, 암 조직에서 포도당 대사가 증가되는 현상을 $^{18}F$-FDG(Fluorodeoxyglucose)를 사용하여 널리 암 진단에 활용하며, 현대에서 발병 빈도가 높은 뇌질환 중 치매 및 파킨슨 진단에도 높은 유용성을 보인다는 연구가 다수 진행되었다. 이러한 현재의 정적 정보에 시간의 동적 정보를 포함하는 동적 양전자방출단층영상(dynamic PET, dPET)을 이용할 경우, 진단을 위한 추가적인 정보가 제공되므로 진단의 정확도 향상에 기여할 수 있다. 이러한 이유로 임상 연구자 및 방사선사의 큰 관심을 받고 있으나 연구를 진행하기 위해 손쉽게 사용 가능한 도구가 부족한 실정이며, 다양하고 복잡한 수학적 알고리즘(algorithm)이나 프로그래밍(programming) 기술이 부족할 경우 연구의 활성화를 방해하는 높은 진입장벽으로 존재하게 되므로, 본 연구에서는 dPET 연구의 활성화와 손쉬운 사용을 위해서 MATLAB을 이용하여 그래픽 유저(GUI) 기반으로 하여 무료 소프트웨어를 개발하였으며, 개발된 소프트웨어인 DIA-Tool(Dynamic Image analysis-Tool)은 복잡한 수학적 영상 분석 알고리즘을 누구나 손쉽게 사용할 수 있도록 설계되었다. 향후, 많은 임상 연구자들이 DIA-Tool을 이용하여 국내의 dPET 연구 발전에 큰 도움이 될 것이라 기대된다.
경기도 연천 지역에서 집중적으로 발생한 군발지진의 원인을 파악하기 위해서 중력 자료를 분석하였다. 그 결과 연천 지역에는 북서-남동 방향의 안행상(En echelon) 구조가 발달하는 것으로 나타났다. 또한, 동두천 단층 동쪽 지역은 꽃다발구조(flower structure)를 수반한 수직 지구조 운동으로 인해서 고밀도의 기반암 물질들이 부분적으로 지표 가까이 상승한 것으로 해석되었다. 동두천 단층의 파쇄대 폭은 약 200 m, 깊이는 최소 5 km이며, 밀도는 인접 지층보다 평균 약 15% 낮은 것으로 평가된다. 지하 5 km 이내에서 발생한 천발지진은 지표 가까이 관입한 고밀도 암석에 발달된 저밀도의 안행상 단층 파쇄대를 따라 집중되어 발생한 것으로 분석되는데, 이는 동두천 단층의 우수향 운동 때문에 남북 방향으로 작용한 응력이 안행상 단층을 활성화한 결과로 해석된다.
목적: $H_2^{15}O$ 양전자단층촬영으로 작업기억을 조사할 때 뇌기능을 국소화한 뇌기능지도를 만들기 위해 동원되는 통계적 가정과 추론의 여러 방법을 해석하고 뇌활성화와 관련된 뇌기능 국소화 방법에 영향을 미치는 요소를 조사하였다. 대상 및 방법: 정상인 6명에 대하여 각각 대조과제, 언어성 작업기억 활성화과제 2종류, 시각적 작업기억 활성화과제 1종류를 수행시키며 뇌혈류 $H_2^{15}O$ PET 촬영을 시행하였다. SPM96 소프트웨어를 이용하여 각 영상과 표준지도의 뇌피질 경계가 일치 되도록 부분 선형적으로 변형하였으며 선형화한 비선형적 변형 방법으로 사람에 따라 나타나는 뇌피질 및 내부 구조의 미세한 차이를 제거하였다. 공간정규회된 영상들을 16mm의 FWHM을 갖는 가우시안 커널로 중첩적분하여 편평화하였다. 각 화소의 방사능 계수는 뇌피질전체 뇌혈류, 활성화에 의한 특정 효과, 여러 교란변수의 영향과 오차의 선형 결합으로 이루어진다는 일반선형모델을 가정하고 공분산분석 방법으로 전체 뇌혈류 차이를 제거하였다. 각 화소의 방사능 계수가 자극과 뇌활성화 작업에 상관없을 경우 평탄한 무작위 가우스장의 행동을 따른다고 가정하고 특정화소의 계수차이가 이 무작위장의 정상적인 교란 이상인지 검정하였다. 화소별 t 값을 Z 값으로 바꾸어 표현하고 가설검정 결과에 따라 화소, 덩어리, 화소 또는 덩어리의 차이가 얼마나 유의한지 제시하였다. 결합분석을 하여 여러 과제를 수행할 때 동시에 화소의 계수가 증가하는 곳을 찾았다. 각 화소의 Z 값을 3차원으로 렌더링한 표준지도와 투명유리뇌에 투사하여 활성화된 부위를 알아볼 수 있게 하였다. 결과: 피검자 모두 성공적으로 검사를 마쳤으며 대조 과제와 기억 과제를 수행하는 동안 피험자는 평균 95%를 맞췄다. 활성화된 덩어리의 개수는 언어성 기억과제 I에서 4개, 언어성 기억과제 II에서 9개, 시각적 기억과제에서 9개, 결합분석에서 6개였다. 언어성 기억과제에서는 주로 왼쪽 뇌가, 시각적 기억과제에서는 오른쪽 뇌가 활성화되었다. 결론: $H_2^{15}O$ 양전자 단층촬영술과 통계적 파라메터 지도작성법이 언어성 및 시각적 작업기억과 관련되어 활성화된 지 영역을 찾는데 유용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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