• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2017년도 제48회 춘계학술대회논문집
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• pp.1135-1139
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• 2017

화염 내 화학종의 공간적 분포는 화염의 구조 및 연소 특성을 이해하는데 중요한 지표가 되며, 그 계측을 위해 발광분광법 (Optical emission spectroscopy)은 간단하고 비침투적인 진단 방식으로 인해 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 측정 line-of-sight 방향의 공간 분해 계측 목적으로 개발된 발광분광기를 이용한 로켓 플룸 내 화학종 (OH radical) 분포 계측의 가능성을 제시하였다. 발광분광기의 측정 신호로부터 바닥 상태의 화학종 농도를 예측하기 위해 화염 내 열적 여기와 화학적 여기 기작을 고려하였으며, 열적으로 여기된 종에 대해서 열적 평형 상태를 가정하였다. 또한 발광분광기의 공간 분해 성능 및 공간에 따른 수광 특성을 보정하기 위한 방법론을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.17-17
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• 2019

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 기후변화 전망보고서에 따르면 RCP 4.5 시나리오 기준, 21세기 전 지구 평균기온은 $2.5^{\circ}C$ 상승(한반도 $+3.0^{\circ}C$)하며, 전 지구 평균강수량은 4.1% 증가(한반도 +16.0%)할 것이라 전망하고 있다(기상청, 2012). 최근 기후변화와 기상이변에 따른 도심지 폭우특성이 변화하고 있음을 많은 연구결과에서 말해주고 있으며, 그 발생 빈도와 강도가 점차 증가하고 있는 추세이다. 특히, 서울시의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 폭우 발생에 의한 시민의 인명과 재산 피해 우려가 크다. 따라서 본 연구에서는 서울시를 대상으로 근미래(~2050년) 기후변화 하에서의 재현기간에 따른 확률강우량 변화 특성을 분석하여 비교 평가한 후 설계 강우량 산정에 활용하고자 하였다. 관측자료 기반 강수량의 변동 특성 분석과 Non-stationary GEV방법을 이용한 비정상성 빈도해석을 수행하였으며, 근미래 폭우특성 변화분석을 위하여 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5)에 참여한 GCMs(General Circulation Models)을 활용한 강우빈도해석을 수행하였다. Mann-Kendall Test와 Quantile Regression을 통한 서울지점 여름철 강수량(June to September)과 기준강수량 초과 강수(30, 50, 80, 100mm/hr), 연간 10th 최대 강수량(Annual Top 10th Precipitation) 등을 분석한 결과 최근 증가 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 비정상성 빈도해석에 의한 확률강우량 분석의 가능성과 신뢰성을 확인하였다. 또한 19-GCMs을 통하여 모의된 일(Daily) 단위 강수량자료를 비모수통계적 상세화(Nonparametric Temporal Downscaling) 기법을 적용하여 시간(Hourly) 강우로 다운스케일링하였으며, 서울시 미래 확률강우량에 대한 IDF 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve)을 작성하여 비교?분석한 결과 지속시간 1시간 강우에 대하여 재현기간 30년, 100년 조건에서 확률강우량이 약 4%~11% 수준에서 증가하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 도심지 수공구조물의 설계빈도 영향을 진단하고, 근미래 발생가능한 확률강우량 변화에 따른 시간당 목표 강우량설정의 방법론을 제시하였다는데 의의가 있으며, 서울시의 방재성능목표 설정과 침수취약지역 해소를 위한 기후변화에 따른 수공구조물 설계 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.374-376
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• 2021

임상에서 암 관련 질병의 확진을 위해 영상장비를 이용한 기초 진단 이후 추가적인 방법으로 생체검사 등을 이용한 병리적 검사가 필수적이다. 이러한 생체검사를 진행하기 위해서는 전문지식을 가진 종양학자, 임상병리사 등의 도움과 최소한의 소요시간은 확진을 위해 반드시 필요하다. 최근 들어, 인공지능을 활용한 암세포의 자동분류가 가능한 시스템 구축에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 이전 연구들은 한정된 알고리즘을 기반으로 하여 세포의 종류와 정확도에 한계를 보인다. 본 연구에서 심층 학습의 일종인 합성곱 신경망을 통해 총 4가지의 암세포를 식별하는 방법을 제안한다. 세포 배양을 통해 얻은 광학영상을 OpenCV를 사용하여 세포의 위치 식별 및 이미지 분할과 같은 전처리 수행 후, EfficientNet을 통해 학습하였다. 모델은 EfficientNet을 기준으로 다양한 hyper parameter를 사용하고, InceptionV3을 학습하여 성능을 비교분석 하였다. 그 결과 96.8%의 높은 정확도로 세포를 분류하는 결과를 보였으며, 이러한 분석방법은 암의 확진에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.179-181
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• 2023

본 논문에서는 GAN 기반의 영상 생성 방법론을 이용해 delayed PET 영상을 생성하는 연구를 수행하였다. PET은 양전자를 방출하는 방사성 동위원소를 표지한 방사성의약품의 체내 분포를 시각화함으로서 암 세포 진단에 이용되는 의료영상 기법이다. 하지만 PET의 스캔 과정에서 방사성의약품이 체내에 분포하는 데에 걸리는 시간이 오래 걸린다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 방사성의약품이 충분히 분포되지 않은 상태에서 얻은 PET 영상을 통해 목표로 하는 충분히 시간이 지난 후에 얻은 PET 영상을 생성하는 모델을 GAN (generative adversarial network)에 기반한 image-to-image translation(I2I)를 통해 수행했다. 특히, 생성 전후의 영상 간의 영상 쌍을 고려한 paired I2I인 Pix2pix와 이를 고려하지 않은 unpaired I2I인 CycleGAN 두 가지의 방법론을 비교하였다. 연구 결과, Pix2pix에 기반해 생성한 delayed PET 영상이 CycleGAN을 통해 생성한 영상에 비해 영상 품질이 좋음을 확인했으며, 또한 실제 획득한 ground-truth delayed PET 영상과의 유사도 또한 더 높음을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 딥러닝에 기반해 early PET을 통해 delayed PET을 생성할 수 있었으며, paired I2I를 적용할 경우 보다 높은 성능을 기대할 수 있었다. 이를 통해 PET 영상 획득 과정에서 방사성의약품의 체내 분포에 소요되는 시간을 딥러닝 모델을 통해 줄여 PET 이미징 과정의 시간적 비용을 절감하는 데에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.999-1008
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• 2023

당뇨병과 같은 만성 질환의 조기 예측은 중요한 이슈이며, 그중에서도 당뇨 예측의 정확도 향상은 매우 중요하다. 당뇨 예측을 위한 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 기반 방법론을 도입하고 있으나, 이러한 기술들은 다른 방법론보다 더 우수한 성능을 위해 대량의 데이터를 필요로 하며, 복잡한 데이터 모델 때문에 학습 비용이 높다. 본 연구에서는 pima 데이터셋과 k-fold 교차 검증을 사용한 DNN이 당뇨 진단 모델의 효율성을 감소시킨다는 주장을 검증하고자 한다. 의사 결정 트리, SVM, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀, KNN 및 다양한 앙상블 기법과 같은 기계 학습 분류 방법을 사용하여 어떤 알고리즘이 최상의 예측 결과를 내는지 결정하였다. 모든 분류 모델에 대한 훈련 및 테스트 후 제안된 시스템은 ADASYN 방법과 함께 XGBoost 분류기에서 최상의 결과를 제공하였으며, 정확도는 81%, F1 계수는 0.81, AUC는 0.84였다. 또한 도메인 적응 방법이 제안된 시스템의 다양성을 보여주기 위해 구현되었다. LIME 및 SHAP 프레임워크를 사용한 설명 가능한 AI 접근 방식이 모델이 최종 결과를 어떻게 예측하는지 이해하기 위해 구현되었다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제41권1호
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• pp.30-41
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• 2007

목적 : 유방암 환자에서 골전이는 Tc-99m MDP를 이용한 전신 골스캔이 주로 이용되며, 이 검사 기법은 높은 예민도를 나타내나 특이도가 낮다는 단점을 가진다. F-18 FDG를 이용한 PET 검사는 높은 해상도를 가지며 골스캔이 비하여 높은 분해능을 가지며 골전이 진단성능이 높다. PET에 CT 영상 기법이 도입된 F-18 FDG PET/CT는 PET 검사와 동시에 CT 영상정보를 제공함으로써, 유방암환자의 골전이 평가에 PET 보다 더 높은 검사의 정확도를 나타낼 수 있다. 본 연구는 유방암 환자에서 골 전이여부를 평가하는데, F-18 FDG PET/CT와 골스캔의 진단성능과 유용성을 비교해 보았다. 대상 및 방법 : 유방암으로 진단받은 후 병기 판정위하여 혹은 유방암 수술후 재발 평가를 위하여, Tc-99m MDP 골스캔과 F-18 FDG PET/CT를 1주일 간격이내에 시행한 여성환자 157명 ($28{\sim}78$세, 평균연령=$49.5{\pm}8.5$세)을 대상으로 하였다. 골전이 병소의 최종진단은 조직학적검사, 방사선상학적 검사, 임상적 추적관찰을 이용하였다. 골스캔은 Tc-99m MDP를 740 MBq을 투여한 4시간 후에 평면감마카메라 영상을 얻었다. 골스캔 소견은 정상소견, 저확률, 중간확률, 고확률로 구분하였다. PET/CT 검사는 6시간 이상 금식 이후에 시행하였으며, F-18 FDG 370 MBq을 정맥주사를 시행한 후 1시간동안 안정을 취한 후 3D 방식으로 영상을 획득하였다. CT 촬영은 조용한 호흡 중에 시행되었고 감쇠보정에 이용하였다. 생리적인 섭취증가를 제외하고, 주위 골의 섭취에 비해 높은 섭취를 보이는 경우 이상섭취로 판단하였다. FDG 섭취정도의 정량화는 SUVmax와 SUVrel를 이용하였다. 결과: 대상환자 가운데 6명이(4.4%) 골전이 소견을 나타내었으며, 골스캔은 4명(66.6%)의 환자에서만 진단할 수 있었고, PET/CT는 6명 (100%) 모두를 진단할 수 있었다. 골스캔과 PET/CT에서 발견된 골병소의 수 135개이었으며, 양성병소가 27개, 전이병소가 108개였다. 골전이 병소는 양성 골병소에 비하여 높은 SUVmax 및 SUVrel을 나타내었다($4.79{\pm}3.32$ vs $1.45{\pm}0.44$, p=0.000, $3.08{\pm}2.85$ vs $0.30{\pm}0.43$, p=0.000). 108개의 골전이 병소 가운데 76개(70.4%)의 병소가 골스캔 상 이상섭취 소견을 나타내었으며, 동일한 76개(70.4%)의 병소가 FDG 섭취증가 소견을 나타내었다. 골병소부위의 골스캔상 이상섭취 유무와 PET상 섭취증가 유무는 유의한 일치도를 나타내었다(Kendall tau-b : 0.689, p=0.000). 골전이 병소 가운데 골스캔상 양성소견을 보인 병소는 그렇지 않은 병소에 비하여 높은 SUVmax 와 SUVrel을 나타내었다($6.03{\pm}3.12$ vs $1.09{\pm}1.49$, p=0.000, $4.76{\pm}3.31$ vs $1.29{\pm}0.92$, p=0.000). 골전이 병소의 발생부위는 척추골이 가장 많았으며, 골반골, 늑골, 두개골, 흉골, 견갑골, 대퇴골, 쇄골, 상완골 순서였다. 두개골 전이병소에 SUVmax가 가장 높은 값을 나타내었으며, 늑골의 SUVrel가 가장 높은 값을 나타내었다. 경화성 골전이 병소가 다른 형태의 골전이 병소에 비하여 낮은 SUVmax와 SUVrel 값을 나타내었다. 결론: 유방암 환자의 골전이 평가시 골스캔에 비하여 F-18 FDG PET/CT의 진단적 예민도가 더 높게 나타났다. 경화성 골전이 병소는 FDG 이상섭취가 없는 경우가 많아 CT 소견의 면밀한 검토가 필요하다고 생각된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제22권5호
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• pp.110-118
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• 2018

최근 발생한 지진들로 인해 한국도 지진 안전지대가 아니라는 인식이 확산되고 있다. 이에 사회 기반시설물에 대한 다각도의 내진 안전성 검토가 수행되고 있다. 전력구는 대표적인 송전시설물의 하나로 땅 속에 묻혀있는 지중 구조물이 갖는 특성으로 인해 구조물 자체의 관성, 내하력 뿐만 아니라 주변부의 지반특성을 함께 고려해야만 한다. 이를 위해서는 지반과의 상호작용을 고려할 수 있는 엄밀한 수치해석이 요구되나, 많은 비용과 시간이 요구되는 구조물-지반 상호작용해석을 모든 전력구에 적용하기엔 무리가 따른다. 본 연구에서는 지반특성과 관련된 변수를 포함하는 주요 설계변수를 독립변수로 하고 내진성능에 대한 안전율을 종속변수로 하는 직접적인 상관관계 분석을 통하여 비용이 큰 수치해석을 배제하면서도 내진안전율이 낮은 취약 전력구를 선별할 수 있는 방안을 제시하였다. 높은 상관성을 보이는 토피고와 철근량을 주요 독립변수로 설정하고 종속변수인 내진안전율과의 분포를 바탕으로 경계방정식을 도출하였다. 이를 이용하여 지진취약 전력구를 수치해석과정 없이 선별하는 방안을 제시하였다. 대상으로 한 108개의 전력구 중 30%가 지진취약 전력구로 선별되었으며, 선별된 전력구의 내진 안전율 확인을 통해 타당한 선별 방안임을 확인하였다. 제안 기법은 상대적으로 매우 단순하며 추가적인 데이터에 적용하기 쉽고 확장이 용이하다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제21권6호
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• pp.113-125
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• 2017

본 연구는 전산실험을 통해 중규모 건물에 설치한 수동형 TMD의 매개변수에 대한 가중 다목적 최적화 설계를 다루고 있다. MATLAB으로 수치 시뮬레이션 코드를 작성함으로써 지진하중에 대한 동적응답을 파악하였으며 중심합성계획법과 반응표면법으로 구성한 전산실험을 기반으로 하는 가중 다목적 최적화 기법을 적용하여 TMD의 최적 동조 매개변수를 찾고자 하였다. 본 연구에서는 10층 건물을 대상으로 El Centro를 벤치마크 지진으로 가진하여 반응모델을 생성하고, AHP를 이용하여 반응변수 사이의 상대적 중요도를 산출한 후 가중다목적최적화 설계를 실시하였다. 본 연구의 방법으로 최적화된 매개변수를 가진 TMD는 지진 응답을 효과적으로 저감하였다. El Centro 지진이 작용하는 경우 RSM 기반 가중 다목적 최적설계방법으로 최적화한 TMD의 진동수 응답과 최상층 평균제곱변위는 비제진시보다 각각 31.6%와 82.3% 향상되었고, 모든 적용 지진에서 기존 설계법보다 동등 또는 이상의 성능을 가진 것으로 확인되었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.39-46
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• 2020

탄산화는 콘크리트 내부로 이산화탄소가 확산되어 매립 철근에 부식을 유발함으로서 콘크리트 구조물의 구조적, 재료적 성능을 저하시키는 열화 현상이다. 결정론적인 방법을 통한 내구수명 평가는 일반적이지만, 하중 및 콜드 조인트 효과를 고려한 확률론적 내구수명 평가에 대한 연구는 매우 제한적이다. 본 연구에서는 확률 변수를 피복 두께, 이산화탄소 확산계수, 외부 이산화탄소 농도, 내부 수화물 반응량으로 정의하고 취약부와 하중 조건을 고려한 확률론적 내구수명 도출을 MCS (Monte Carlo Simulation) 기법을 통해서 진행하였다. 각 확률 변수의 평균을 1.0 ~ 3.0배로 변화시키고, 변동계수를 0.1 ~ 0.2까지 변화시키면서 내구수명을 평가하였다. 분석한 결과 피복 두께에서 47.7%의 내구수명 감소율을, 이산화탄소 확산계수에서 11.4%의 내구수명 감소율을 나타내었다. 파괴 하중에 30% 및 60%의 압축 및 인장 하중을 고려한 결과, 콜드 조인트가 고려된 경우 GGBFS 콘크리트가 OPC 콘크리트보다 탄산화에 대한 높은 저항성을 보였으며, 인장 영역에서는 사용 재료에 상관없이 선형적으로 내구수명 감소가 평가되었다. 또한 압축 하중 60% 조건에는 미세 균열의 진전으로 인해, 모든 조건에서 빠르게 내구수명이 감소하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.35-45
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• 2022

현대에도 일부 소외된 지역에서는 의료 인력의 부족으로 인해 위·중증 환자에 대한 치료가 지연되는 경우가 많다. 의료 데이터에 대한 분석을 자동화하여 의료 서비스의 접근성 문제 및 의료 인력 부족을 해소하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 컴퓨터 비전 기반의 진료 자동화는 훈련 목적에 대한 데이터 수집 및 라벨링 작업에서 많은 비용이 요구된다. 이러한 점은 희귀질환이나 시각적으로 뚜렷하게 정의하기 어려운 병리적 특징 및 기전을 구분하는 작업에서 두드러진다. 이상 탐지는 비지도 학습 전략을 채택함으로써 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있는 방법으로 주목된다. 본 논문에서는 기존의 이상 탐지 기법들을 기반으로, 흉부 X-RAY 영상에 대해 이상 탐지를 수행하는 방법을 다음과 같이 제안한다. (1) 최적 해상도로 샘플링된 의료 영상의 색상 범위를 정규화한다. (2) 무병변 영상으로부터 패치 단위로 구분된 중간 수준 특징 집합을 추출하여 그 중 높은 표현력을 가진 일부 특징 벡터들을 선정한다. (3) 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 기반으로 미리 선정된 무병변(정상) 특징 벡터들과의 차이를 측정한다. 본 논문에서는 PA 방식으로 촬영된 흉부 X-RAY 영상들에 대한 제안 시스템의 이상 탐지 성능을 세부 조건에 따라 상세히 측정하여 제시한다. PadChest 데이터세트로부터 추출한 서브세트에 대해 0.705 분류 AUROC를 보임으로써 의료 영상에 대한 이상 탐지 적용의 효과를 입증하였다. 제안 시스템은 의료 기관의 임상 진단 워크플로우를 개선하는 데에 유용하게 사용될 수 있으며, 의료 서비스 접근성이 낮은 지역에서의 조기 진단을 효율적으로 지원할 수 있다.