장성 백양사 소요대사탑은 백양사 주지를 역임한 소요대사의 유업을 기리기 위해 건립되었으며, 우리나라의 전통적인 범종의 세부양식이 그대로 표현되어 있는 석종형의 승탑이다. 이 승탑은 담회색의 사암으로 구성되며, 탑신석의 전 후면에는 수직균열이 관찰되고 좌 우면에는 박리 박락으로 인해 조각의 상당부분이 유실되어 있다. 초음파측정 및 적외선 열화상 분석을 실시하여 물리적 손상도를 평가한 결과, 소요대사탑은 탑신석에 풍화양상이 집중되어 나타나며, 이미 박락이 발생한 영역의 주변으로 육안으로는 식별되지 않는 박리부가 좌면에서 6.1%, 우면에서 5.9% 확인된다. 또한 하이퍼스펙트럴 이미지 분석으로 생물학적 손상도를 평가한 결과, 승탑 좌 우면의 71.8%와 79.9%가 생물에 의해 피복되어 있음을 확인하였으며, 생물의 활력도는 우면, 후면과 지면에서 가까운 기단석에서 높아지는 경향을 보였다. 진단결과를 종합한 결과, 향후 지속적으로 훼손이 진행될 것으로 판단되는 박리영역과 생물에 대한 1차적인 보존처리와 함께 보존환경의 정비가 필요한 것으로 판단된다.
해양사고 발생시 실종자는 해양에 노출된 시간이 길어질수록 생존확률이 빠르게 감소하기 때문에 인명구조를 위해서는 신속한 수색이 필요하다. 또한 해양의 수색영역은 육상에 비해서 매우 넓기 때문에 효율적인 수색을 위해서는 선박을 이용한 육안수색보다는 인공위성이나 항공기에 탑재된 센서를 이용한 해상 객체 탐지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 항공기에 탑재된 초분광 영상 센서를 이용하여 해양에서 객체를 신속하게 탐지하기 위한 목적으로 진행되었다. 초분광 영상 센서로 촬영된 영상은 8,241 × 1,024의 공간 해상도를 가지며, 한 화소당 0.7 m의 분해능과 127개의 스펙트럼으로 구성된 대용량의 데이터이다. 본 연구에서는 이러한 데이터를 신속하게 분석하기 위한 목적으로 DBSCAN을 사용한 해수 식별 알고리즘과 밀도 기반의 육지 제거 알고리즘을 결합한 해상 객체 탐지 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 초분광 영상에 적용하였을 때 약 5 km2의 해상 영역을 100초 내로 분석할 수 있는 성능을 보였다. 또한 개발한 모델의 탐지 정확도를 평가하기 위해서 항공기를 이용하여 목포, 군산, 여수 지역의 초분광 영상을 촬영하였으며, 본 연구에서 개발한 탐지 모델에 적용한 결과, 실험 영상 내의 선박들을 90 %의 정확도로 탐지할 수 있는 결과를 얻었다. 본 연구에서 개발된 기술은 소형 선박의 수색·구조 활동을 지원하는 중요한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
온라인 거래가 증가하면서 의류 이미지는 소비자의 구매 결정에 큰 영향을 미치게 되었다. 의류 소재에 대한 이미지 정보의 중요성이 강조되고 있으며, 의류 이미지를 분석하여 사용된 소재를 파악하는 것은 패션 산업에 있어서 중요하다. 의류에 사용된 텍스타일의 소재는 육안으로 식별하기 어렵고, 분류 작업에도 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 의류 이미지로부터 텍스타일의 소재를 분류하고자 하였다. 소재를 분류함으로써 의류 생산 비용을 절감하고, 제조공정의 효율성을 증대하는데 도움이 되며 소비자에게 특정 소재의 제품을 추천하는 AI 서비스에 기여할 수 있다. 의류 이미지를 분류하기 위해 머신비전 기반의 딥러닝 알고리즘 ResNet과 Vision Transformer를 이용하였다. 760,949장의 이미지를 수집하였고, 비정상 이미지를 검출하는 전처리 과정을 거쳤다. 최종적으로 총 167,299장의 의류 이미지와 섬유라벨 19개, 직물라벨 20개를 사용하였다. ResNet과 Vision Transformer를 사용해서 의류 텍스타일의 소재를 분류하였으며 알고리즘 성능을 Top-k Accuracy Score 지표를 통해 비교하였다. 성능을 비교한 결과, ResNet 보다 Vision Transformer 알고리즘이 더 우수하였다.
본 연구에서 세포를 분별하기 위해 H&E 염색이 필요하다. 그러나 직접 염색하면 많은 비용과 시간이 필요하다. H&E 염색되지 않은 세포의 Phase image에서 H&E 염색이 된 세포의 Amplitude image로 변환 하는 것이 목적이다. FPM으로 촬영한 Image data를 가지고 Matlab을 이용해 매개변수를 변경해 Phase image와 Amplitude image를 만들었다. 정규화를 통해 육안으로 식별이 가능한 이미지를 얻었다. GAN 알고리즘을 이용해 Phase image를 기반으로 Real Amplitude image와 비슷한 Fake Amplitude image를 만들고 Fake Amplitude image를 가지고 MASK R-CNN을 이용하여 세포를 분별하여 객체화를 통해 구분했다. 연구 결과 D loss의 max는 3.3e-1, min은 6.8e-2, G loss max는 6.9e-2, min은 2.9e-2, A loss는 max 5.8e-1, min은 1.2e-1, Mask R-CNN max는 1.9e0, min은 3.2e-1이다.
고해상도 원격탐사 영상을 이용하여 지표면을 모니터링 하기 위해서 영상 분할 및 감독 기반의 분류 기법이 널리 사용된다. 다양한 객체를 분류하기 위해서는 각 객체에 해당하는 클래스를 정의하고 각 클래스에 속하는 샘플들을 선택하는 과정이 필요하다. 클래스 샘플을 추출하는 기존의 방법은 각 클래스 별로 유사한 밝기값 특성을 가지는 충분한 개수의 샘플을 선택해야 한다. 이 과정은 사용자의 육안 식별에 의존하는 과정으로 많은 시간이 소요되며 사용자에 따라 추출되는 클래스의 대표 샘플들이 달라질 가능성이 높고 결과적으로 분류 성능이 클래스 샘플 추출 결과에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 클래스 샘플 추출 시 히스토그램 역투영 기법을 적용하여 샘플 추출 시 사용자의 개입을 최소화하고 클래스에 속하는 샘플들의 밝기값 특성이 일관성을 가지는 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램 역투영을 이용한 분류 기법은 차세대중형위성 1호(Compact Advanced Satellite 500-1) 영상의 색상 서브채널을 이용한 분류 실험과 원영상을 이용한 분류 실험에서 히스토그램 역투영을 사용하지 않은 기법에 비해 모두 향상된 분류 정확도를 보였다.
최근 기후변화와 여름철 고온 등으로 인한 녹조현상, 사고발생으로 인한 화학물질 및 유류 유출 등 수질오염과 관련된 사회적 관심이 높아지고 있다. 수질오염 사례 중 화학사고로 인한 유해화학물질 유출은 인체에 접촉시 인체에 악영향을 끼치며, 대기·수질·토양을 오염시키고 주변 농작물의 변색이나 괴사를 유발하는 등 생태환경에 직접적인 피해가 발생한다. 하천으로 유출가능성이 있는 화학물질은 무색의 수용성인 경우가 많아 육안으로 유출 사실을 확인하기가 어렵다. 화학사고 발생시 화학물질의 탐지는 간이접촉식탐지장비를 이용하거나 화학물질의 유출이 우려되는 곳에 검출센서를 설치해 사고를 감시하고 있다. 이러한 접촉식 센서는 현장인력에 의존적이고, 설치식 검출센서 또한 제한적으로 설치되어 미설치 지역에 대한 능동적 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 한편 최근 초분광 영상을 활용하여 물질 고유의 분광특성을 분석함으로써 토지피복, 식생, 수질 등의 식별에 활용되고 있다. 따라서 초분광 센서를 활용한 화학물질 감지 가능성도 보여주고 있지만 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 수계로 유출되는 유해화학물질을 식별하기 위하여 접촉식 탐지 기술의 한계를 극복할 수 있는 원격탐사기법과 최신 센서기술을 활용하였다. 유해화학물질 18종을 대상으로 초분광 영상을 이용한 상호 구분이 가능한 지 확인하고자 해당 유해화학물질의 초분광 영상을 촬영하여 분광라이브러리를 구축하였다. 향후 연구를 통해 유해화학물질 분광라이브러리 데이터베이스를 확대하고, 하천 적용에 대한 검증을 실시한 후 실시간 모니터링에 적용할 경우 신속한 화학사고 발생여부 감지 및 대응에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 벼의 보관기간 동안 감소되는 물질인 peroxidase 등의 효소의 활성도를 알아보는 신선도 감정법과 색을 인지하는 전자눈 장비를 이용하여 현미의 신곡과 구곡을 판별할 수 있는 칼라 코드를 선정하였고, 현미의 신 구곡 판별식을 개발하였다. 동일한 시기에 수집된 시료의 판별식 검증을 통해 현미 신곡, 구곡 및 이의 혼합곡에 대한 판별 정확도를 분석하여 실용적인 활용 가능성을 살펴보았다. 또한 수확시기에 수집된 현미로부터 개발된 판별식의 활용도를 검토하기 위하여 신곡 수확 시점으로부터 약 8개월이 경과한 시료를 무작위 채취하여 보관기간에 따른 판별 정확도를 분석함으로써 현미의 신곡과 구곡 판별에 효소 지표의 적용 가능성을 연구한 결과는 아래와 같다. 1. 현미의 신곡과 구곡의 판별 지표로 효소를 선정하여 신선도 감정법인 G O P 시약을 처리를 통한 효소 활성정도를 육안으로 감정한 후 전자눈 장비를 이용하여 신곡과 구곡 그룹 간에 차이나는 칼라코드를 29개 선발하였다. 선발된 칼라코드의 식별능은 최소 0.263에서 최대 0.922의 분포를 나타내었고 평균 식별능 값은 0.62로 나타났다. 2. 선발된 칼라 코드를 이용한 현미 신곡과 구곡 단일곡의 분류되는 적중률은 PCA 및 DFA 분석 결과 모두 100%로 나타나 현미의 신곡과 구곡을 판별할 수 있는 판별식으로 채택하였다. PCA 분석 결과보다 DFA 분석 결과가 신곡과 구곡 그룹을 보다 더 잘 구분하는 것으로 나타났다. 3. 개발된 판별식의 실용적인 활용 가능성을 알아보기 위하여 판별식 개발 시료와 동일한 시기에 수집된 신곡과 구곡 및 이의 혼합곡 시료를 이용하여 검증 시험을 추진하였다. 기 개발된 판별식에 미지의 시료를 대입한 결과, 신곡과 구곡 단일 시료는 100%의 판별정확도를 나타내었고 혼합곡은 96.9%의 정확도를 나타내었다. 4. 수확 후 얼마 지나지 않은 겨울에 수집된 시료를 이용하여 구축한 판별식을 보관 기간이 8개월 정도 지나고 효소활성도가 급격하게 떨어질 것으로 추정되는 여름 시료에도 적용이 가능한지 알아보기 위하여, 신곡과 구곡 시료를 대상으로 검증시험을 실시하였다. 여름에 수집한 구곡 시료를 기 구축된 판별식에 대입한 결과 구곡은 모두 100% 구곡으로 판별이 되었으나, 신곡 시료는 100% 구곡으로 판별이 되어 신곡의 판별 정확도는 0%로 나타났다. 시간이 지남에 따라 효소 함량이 변화됨을 알수 있었고 검사 시기별 판별식의 개발과 검증의 필요성을 확인하였다.
본 연구는 국내 생산 사료용 볏짚 곤포사일리지의 수확 후 저장기간 동안 생성된 곰팡이 오염도 및 곰팡이 종류를 조사하고 mycotoxin 노출 유해성을 구명하고자 실시하였다. 곰팡이 및 mycotoxin 오염을 조사하기 위하여 곰팡이 발생이 육안 식별이 안 되는 정상적인 것부터 오염이 심한 것까지 다양한 상태의 농가에서 급여하고 있는 33점의 볏짚 곤포사일리지 시료를 수거하여 조사하였다. 오염된 곰팡이는 흰색, 회색, 푸른색 및 검은 갈색 등 다양한 색의 콜로니가 오염된 것을 발견할 수 있었다. 곰팡이 오염도는 평균 $2.1{\times}10^6\;cfu\;g^{-1}$ 가장 높은 오염도는 $9.2{\times}10^8\;cfu\;g^{-1}$까지 발견되었으며, 외관상 곰팡이 오염 식별이 안 되는 정상적인 볏짚 곤포사일리지의 모든 시료에서도 곰팡이 오염이 발견되었다. 본 연구에 사용된 볏짚 곤포사일리지에서 발견된 곰팡이의 종류만도 28가지로 매우 다양하였고, 이들 중 유해 독소를 분비하는 8종의 곰팡이 즉, Aspergillus flavus, Aspergillus fumigatus, Fusarium culmorum, Fusarium verticillioides, Penicillium carneum, Penicillium paneum, Penicillium roqueforti, Penicillium viridicatum이 발견되었다. 특히, 가장 많이 분리된 곰팡이는 Penicillium sp.로 이중에서도 P. paneum이 시료의 42%에서, 다음으로 Aspergillus sp. (A. flavus, A. fumigatus)는 시료의 21%에서 발견되었다. 볏짚 곤포사일리지 시료의 42%가 mycotoxin에 오염되어 있었고, 2개 이상의 mycotoxin에 오염된 것은 12%, 그리고 3개 이상 mycotoxin에 오염된 것은 3%였다. Mycotoxin 중 aflatoxin ($B_1$, $B_1$, $G_1$, $G_2$)과 fumonisin ($B_1$, $B_2$)은 발견되지 않았지만, ochratoxin A (1.0~5.8 ug/kg), deoxynivalenol (DON, 156.0~776.7 ug/kg) 및 zearalenone (ZON, 38.0~750.0 ug/kg)이 오염되어 있었다. 따라서 본 연구결과는 볏짚 곤포사일리지가 곰팡이 및 mycotoxin의 유해성에 노출되어 있음을 시사하는 바 앞으로 폭넓은 연구와 함께 mycotoxin으로 인한 가축의 피해를 줄여주기 위한 다각적인 노력이 필요하였다.
범죄수사에서 지문인식은 개인 식별을 위한 가장 중요한 기술 중 하나이다. 그러나 다양한 방법으로 각각 현출된 지문을 비교하는 객관적이고 공정한 평가 방법은 존재하지 않는다. 따라서 객관적이고 정량적인 방법의 개발을 위하여 농도계 이미지 분석(densitometric image analysis) 프로그램(CP Atlas 2.0)과 Automated Fingerprint Identification System (AFIS)을 이용하여 다공성 표면에서 현출된 지문을 비교, 평가하였다. 먼저 시료지문 채취 상 최적의 압력과 유류시간 조건을 찾기 위하여 두 가지 조건을 변화시켜 날인을 한 비교적 균일한 품질을 가진 잉크지문(Inked fingerprint)을 분석하였다. AFIS 분석을 통해 얻은 특징점(minutia)수와 이미지 분석을 통해 얻은 융선 peaks의 면적 결과를 계산하여 비교한 결과 1.0 kg.f 의 압력으로 5초(sec.) 동안 유류 한 잉크지문이 육안 상 가장 선명한 융선을 보였으며 가장 많은 수의 특징점 수, 가장 넓은 융선의 peaks 면적을 갖는 것을 확인 할 수 있었다. 또한, 잠재지문 현출에 응용하기 위하여 감열지에 날인 된 잠재재문을 iodine fuming법으로 현출시켜 분석한 결과 1.0 kg.f/5 sec의 조건에서 특징점 수가 가장 많고 융선의 peaks 면적도 가장 넓게 나오는 것을 확인하였다. 추가적으로 프린트 용지에 날인한 잠재지문을 0.5 %와 5 %의 ninhydrin용액으로 현출하여 비교한 결과 2.0 kg.f/5 sec의 조건으로 날인하여 5 %의 ninhydrin용액으로 현출하였을 때 가장 좋은 결과를 갖는 것을 확인하였다. 전반적으로 이미지분석을 통하여 얻은 peaks의 평균면적이 클수록 AFIS를 통해 확인되는 특징점수가 많아진다는 것이 확인되었으며 농도계 이미지 분석을 이용한 지문 평가의 추가적인 연구를 통해 본 방법은 지문 현출 평가에 대한 객관적이고 정량적인 새로운 시험방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.
PET/CT검사에서 CT촬영조건의 변화는 영상의 화질 및 환자가 받는 피폭선량에 영향을 미친다. 본 연구는 CT 매개 변수 중 Pitch와 X-선관 회전시간 변화에 따른 선량대비 CT 영상의 질과 이로 인해 PET상에서 SUV에 미치는 영향을 비교 평가하고자 하였다. Discovery STe PET/CT 장비를 이용하여 영상을 획득하였다. QA Phantom과 AAPM Phantom을 이용한 CT 영상 획득 시 Pitch는 0.562, 0.938, 1.375, 1.75:1로 4단계, X-선관 회전시간은 0.5에서 1.0까지 0.1초씩 증가시켜 6단계로 나누어 총 24개 조합을 적용한 영상을 각각 획득하였다. PET 영상은 $^{18}F-FDG$ 5.3 kBq/mL가 채워진 1994 NEMA PET Phantom을 이용하여 프레임당 2분 30초의 방출영상을 획득하였다. 각 조합의 CT 영상에 관심영역을 설정하고 CT number의 표준편차를 측정하였다. 동일한 영상에서 DLP변화에 따른 영상잡음의 예측값을 계산하여 예측값 대비 실측값의 비율을 구해 선량대비 영상잡음 효과를 비교하는 척도로 사용하였다. AAPM Phantom 영상에서 1.0 mm까지 식별이 가능한 지 확인하였다. NEMA PET Phantom의 방출영상에 관심영 역을 설정하고 SUV를 비교 평가하였다. Pitch가 0.562, 0.938, 1.375, 1.75:1로 변화할 때 영상잡음 효과는 QA Phantom에서 1.00, 1.03, 1.01, 0.96, AAPM Phantom에서 1.00, 1.04, 1.02, 0.97로 측정되었다. 회전시간의 증가에 따른 경우 QA Phantom에서 0.99, 1.02, 1.00, 1.00, 0.99, 0.99이었고, AAPM Phantom에서 1.01, 1.01, 0.99, 1.01, 1.01, 1.01로 SPSS Ver. 18을 이용하여 상관관계를 분석한 결과 피어슨 상관계수는 -0.059로 나타났다. 공간분해능에 대한 평가는 24개의 조합 모두에서 1.0 mm까지 육안으로 구별이 가능하였다. SUV의 경우 평균 SUV는 모든 조합에서 1.1로 모두 동일한 값을 나타내었다. Pitch 변화에 따른 CT 영상 평가에서 1.75:1을 적용 시 선량대비 가장 적은 영상잡음 효과를 보이며 공간분해능과 SUV에는 영향을 미치지 않는다. 그러나 회전시간 변화가 영상에 미치는 영향에는 유의한 차이가 없음을 알 수 있다. 결과에서와 같이 각 장비에 따른 선량대비 영상잡음이 적은 Pitch를 사용하고 환자의 체격에 따른 적절한 X-선관 회전시간을 이용한다면 환자의 피폭선량을 줄이면서 최적의 화질을 얻을 수 있는 프로토콜을 구성하는데 도움이 될 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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