SPECT/CT의 수요가 늘면서 CT에 따른 복합적 진단정보에 대한 관심이 대두되고 있으며, 그 잠재적 성능가치에 대한 연구가 다양하게 진행 중이다. 하지만 그에 따른 CT 피폭 저감에 대한 연구는 미비한 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 상 하지(extremity) 뼈 SPECT/CT 검사 시 평판형(flat-panel) CT에서의 피폭저감 영향에 대해 고찰하는데 목적을 두었다. 상 하지 뼈 SPECT/CT 검사 시 평판형과 나선형(helical) CT 간의 선량 조건에 따른 영상의 질, 피폭선량 비교를 위해 BrightView XCT (Philips Healthcare, Cleveland, USA)와 Briliance 16 CT (Philips, Healthcare, Cleveland, USA)를 적용하였다. AAPM CT phantom을 대상으로 노이즈(noise), 공간 분해능(spatial resolution)을 평가하였으며, 촬영 조건은 관전압 120 kVp로 고정하고, 관전류량(mAs)는 평판형 CT의 상 하지용 촬영 조건인 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80 mA를 기준으로 산출된 mAs를 두 장비에 동일 적용하였다. 각 조건별 동일 촬영거리 내에서 DLP (dose-length product)값을 산출하였다. 또한 CT의 조건변화에 따라 SPECT 영상에 미치는 영향을 확인하기 위해 NEMA IEC body phantom으로 영상을 획득하고 %contrast를 확인하였다. 산출된 정보는 SPSS ver.18로 기술통계 분석 하였다. AAPM phantom에서는 mAs의 증가에 따라 노이즈는 감소하였고, 평판형 CT가 나선형 CT보다 노이즈가 낮았으며, 그 차이는 저선량의 조건일수록 증가하였다. 분해능 평가에서 두 장비 모두 0.75 mm까지 육안으로 식별 가능하였고, 평판형 CT의 경우 선량조건(mA)의 증가에 따라 DLP값이 54-216 mGy cm까지 증가하였으며, 나선형 CT의 경우 177-709 mGy cm로 증가하였다. NEMA IEC body phantom에서는 CT 촬영 조건 변화에 따른 동일한 크기의 구(sphere)에서 측정한 결과 %contrast는 일정한 값을 유지하였다. 동일한 조건을 적용한 평판형과 나선형 CT 간의 선량 조건 변화에 따른 영상의 질은 큰 차이를 보이지 않았으며, 충분한 피폭저감의 효과를 얻을 수 있었다. 또한 SPECT 영상의 %contrast 분석을 통해 영상의 질이 유지되는 것을 확인하였다. 그러므로 촬영범위가 넓지 않고 고분해능을 요구하는 상 하지 뼈 SPECT/CT 검사에서 평판형 CT를 적용하는 것이, 나선형 CT에 비해 낮은 선량조건을 적용함에도 불구하고 유사한 영상의 질을 기대할 수 있다. 또한 이를 통해 실제 임상에서 불필요한 피폭선량 저감에 도움이 되리라 사료된다.
신장의 기능을 평가하는데 있어 신장 상대 섭취율(Renal Relative Uptake: %)은 매우 중요한 의미를 가지며, 이는 신장과 background의 Region Of Interest (ROI) 설정에 따라 많은 영향을 받게 된다. 특히 hydronephrosis 환자의 경우 육안으로 신장의 위치와 형태, 크기 등을 식별하기 어려운 경우도 있어 사용자가 설정하는 ROI에 따라 결과 값이 많은 차이를 나타내기도 한다. 본 연구는 일정한 신장의 ROI를 전제로 background ROI 설정을 변화시키며 신장 상대 섭취율을 분석하여 결과에 어떠한 영향을 미치는지 연구하였다. 2012년 1월부터 2013년 2월까지 삼성서울병원을 내원하여 Kidney MAG3 검사를 실시한 hydronephrosis 환자 27명을 대상으로 하였다. 환자에게 $^{99m}Tc-MAG3$ 185 MBq (5 mCi)을 정맥주사 후 데이터를 획득하였고, 환자의 영상을 재구성하면서 ROI를 설정하는 과정에서 background ROI를 변화시켰다. 첫째, renal processing 과정에서 자동으로 설정되는 automatic ROI와 사용자가 직접 설정하는 manual ROI를 비교하였다. 둘째, ROI 설정 위치를 신장의 위, 옆, 아래 부분으로 구분하여 설정하였다. 셋째 background 설정 시간을 1-2분, 2-3분으로 구분하여 비교하였다. Automatic ROI와 manual ROI의 신장 상대섭취율을 비교한 결과 약 3.7%p 차이가 나타났고, hydronephrosis가 있는 신장은 직접 ROI를 설정하는 경우 신장 상대 섭취율이 소폭 감소하는 경향을 보였다. ROI 위치에 따른 연구에서 아래쪽에 background를 설정한 결과 값이 가장 근접한 신장 상대 섭취율을 나타내었고, 위쪽의 경우 매우 큰 편차를 보였다. Background 설정 시간에 따른 결과에서 4%p 차이를 확인할 수 있었다. Hydronephrosis의 환자의 경우, automatic ROI는 위치를 설정하는데 오차가 적지 않게 나타났고, 사용자가 설정하는 ROI 위치에 따라서도 큰 폭의 변동성을 나타내었다. 이는 정상 신장에 비해 적은 count 섭취와 주변 조직과의 상대적인 관계에서 야기된 것으로 보인다. 따라서 신장과 background의 ROI를 설정할 시 보다 폭넓게 다양한 변수를 고려하여 오차를 최소화할 수 있는 방안을 연구해야 할 것이다.
레이노 현상에 대한 검사 중 $^{201}Tl$을 이용한 검사에서 관류영상을 composite하여 혈액 풀 영상 과 국소 지연 영상 관찰 및 비교 시의 유용성에 대해서 평가하고자 한다. 2008년 2월부터 2009년 8월까지 레이노 현상을 호소로 경희대학교 동서 신의학병원 혈관외과를 찾은 29명을 대상으로 시행하였다. 방사성 동위원소는 $^{201}Tl$ 111 Mbq (3 mCi)를 검사부위 반대편 팔과 다리의 대각선 사지에 정맥 내 주사하였고, 최초 dynamic 관류 영상과 혈액 풀 영상 그리고 국소지연 영상을 저에너지 고해상도 조준기를 장착한 감마카메라를 이용하여 검사하였다. 보고자 하는 손 또는 발에 대한 관심영역(ROI : Region of Interest)은 관류영상을 composite한 영상과 혈액 풀 영상, 국소 지연 영상 순으로 양측을 동시 분석하였고 대응표본 T 검정(SPSS v12.0)을 이용하여 p-value를 측정하여 데이터의 상관관계를 확인하였다. 분석대상 29명의 레이노 환자(positive)에서 분석된 관류 composite 영상, 혈액 풀 영상, 국소 지연 영상에서 나타난 count ratio(Rt./Lt.)의 평균은 $1.25{\pm}0.39$, $1.20{\pm}0.33$, $1.11{\pm}0.17$이었다. 이를 바탕으로 혈액 풀 영상과 국소 지연 영상의 대응표본 T-검정결과 p<0.029를 만족했고, 또한 관류 composite 영상에 대한 혈액 풀 영상(p<0.038)과 국소 지연 영상 (p<0.016)이 각각 차이가 없음을 알 수 있었다. $^{201}Tl$을 이용한 Raynaud scan에서 관류 영상을 composite함으로써 혈액 풀 영상과 국소 지연 영상을 비교 평가하는데 도움을 줄 수 있었다. 또한 육안적 식별도 가능하여 향후 좀 더 깊이있는 연구가 진행된다면 보다 적절하고 유용한 진단적 정보를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.
전북 익산시의 쥬라기 화강암은 육안 식별이 가능한 단열이 비교적 적게 발달하고 균질하여 대형 석구조물 및 건축 재료로서 많이 사용되고 있다. 익산 쥬라기 화강암에 물리적인 힘을 가하면 어느 한 방향으로 잘 쪼개지는 결이 존재하는 것이 석공들에게 잘 알려져 있다. 이들 결은 서로 직교하며 취약한 순서에 따라 일결, 이결, 삼결이라 한다. 따라서, 익산 화강암의 물성은 사방정계적 대칭으로 표현될 수 있다. 사방정계의 탄성특성은 9 개의 독립된 탄성강성계수$(C_{1111},\;C_{2222},\;C_{3333},\;C_{2323},\;C_{1313},\;C_{1212},\;C_{1122},\;C_{2233},\;C_{1133})$로 기술된다. 익산 쥬라기 화강암의 정 및 동탄성학적 특징을 구명하기 위하여 화강암괴로부터 여섯방향의 시추공 시료를 제작하여 정탄성 실험과 동탄성 실험을 수행하였다. 정탄성 실험에서는 각 시료의 일축압축에 따른 세방향(축방향과 두 횡방향)의 변형을 측정하였고, 동탄성 실험에서는 각 시료 방향으로 진행하는 종파와 2 개의 수직방향으로 진동하는 횡파의 속도를 측정하였다. 일반 이방성 탄성지배공식으로부터 사방정계 경우를 유도한 결과를 이용하여, 실험 결과와 별도로 측정된 밀도를 사용하여 정탄성계수와 동탄성계수를 구하였다. 정탄성계수는 축응력이 증가함에 따라 탄성계수도 증가하며, 이들 중 24.5 MPa 의 축응력에 대한 정탄성계수가 상압 하에서 동탄성계수와 유사한 것으로 나타났다. 현미경관찰에서 일결, 이결, 삼결과 평행 또는 아평행한 균열들이 미세균열의 주종을 이루고 있는 것이 밝혀졌으며, 익산 쥬라기 화강암이 이방성 탄성특성을 가지는 주된 원인은 이들 미세균열로 사료된다. 이들 결과는 익산 화강암의 석재 이용 효율성을 증가시키는 데 이용되며, 석구조물의 비파괴 안전진단에 이용될 수 있다.
수가 중소 영섬유제품에 대한 품질관리 대상은 소재에 대한 물리적 성능 특성 이외에도 색상, 착용감 등의 주관적 판단 인자들이 있다. 색상은 소비자들이 별도의 측정 장비 없이도 주관에 따라 판단 할 수 있는 대표적인 품질인자이다. 따라서 산업 현장에서는 색상에 대한 통계적 품질관리를 위하여 색차계를 이용한 정량화를 통해 품질관리에 적용하고 있다. 하지만, 국내 섬유관련 업체는 대다수가 중소 영세업체기 때문에 육안검사에 의존한 색차관리를 수행하고 있으며, 그로 인해 검사자 개인성향 및 작업 수행방식에 따라 많은 차이를 보이게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 산업현장의 실정에 부합하는 품질관리 기법 개발을 목표로, 사무기기 중의 하나인 디지털 화상 장치를 이용한 간이 색차판별 가능성에 대한 연구를 수행하였다. 연구결과, 일반 평판 스캐너를 활용한 이미징 분석 기반의 색차판별법은 기존의 측색계를 이용한 판별법과 비교하여 높은 상관관계($R^2=0.969$)를 보여주고 있었으며, 이를 통해 공정 간 및 로트별 색차관리에 대한 현장 간이판별이 가능함을 확인하였다. 또한 색차를 구성하고 있는 각 요소(${\Delta}L$, ${\Delta}a$, ${\Delta}b$)에 대한 분석을 통해서 공정관리 요소식별이 가능함을 확인 할 수 있었다. 향후, 본 연구의 결과를 기반으로 하여 판정기법을 좀 더 정교화/최적화하게 된다면, 산업현장에서 충분히 색차계를 대체 할 수 있는 방법으로까지 발전 할 수 있으리라 판단된다.
중적외선(mid-wave infrared, MWIR) 영상은 피복 및 객체의 온도를 파악할 수 있어 환경, 국방 등 다양한 분야에서 핵심 데이터로 사용된다. KOMPSAT-3A 위성은 타 위성에 비해 높은 공간해상도의 MWIR 영상을 제공하지만, 광학(electro-optical, EO) 영상에 비해 상대적으로 낮은 시인성을 가져 활용성의 확대에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상의 윤곽 정보를 기반으로 시인성이 높은 MWIR 융합 영상을 제작하고자 한다. 먼저, 이종 센서에서 취득된 PAN 영상과 MWIR 영상의 상대 기하오차를 제거하는 전처리를 수행하고, 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 기술인 Pixel difference network (PiDiNet)의 사전 학습 모델을 이용하여 PAN 영상에 대한 윤곽 정보를 추출한다. 이후 전처리된 MWIR 영상과 추출된 윤곽 정보를 중첩하여 객체 경계면이 강조된 MWIR 융합 영상을 제작한다. 제안 방법을 이용하여 서로 다른 세 지역에 대한 MWIR 융합 영상을 제작하였으며, 이를 시각적으로 분석하였다. 본 기법을 통해 제작된 MWIR 융합 영상은 지형 및 지물의 경계면이 강조되어 시인성이 개선되었으며, 세부적으로 관심 지역에 대한 열 정보를 전달할 수 있었다. 특히, MWIR 융합 영상에서는 저해상도의 원본 MWIR 영상에서 식별할 수 없었던 비행기, 선박 등의 객체를 육안으로 판독할 수 있었다. 본 연구는 가시적인 정보와 열 정보를 동시에 고려할 수 있는 단일 영상 제작 방법론을 제시하였으며, 이는 MWIR 영상의 활용성 확대에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.
해빙(sea ice)은 현재 전 세계 해양 면적의 약 7%를 차지하고 있으며 계절적, 연간 변화를 보이고 주로 극지방과 고위도 지역에 나타난다. 해빙은 대규모 공간 규모에서 다양한 종류로 형성되며 석유 및 가스탐사, 기타 해양활동이 급속히 증가하는 발해해는 해양 구조물 피해 및 해상 운송, 해양 생태계에 심각한 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 해빙의 면적 및 유형 분류를 분석하는 것이 매우 중요하다. 현재 고해상도 위성영상 및 현장 실측 자료를 바탕으로 해빙의 종류 및 영역에 대한 연구가 진행되고 있지만 현장 실측자료를 획득하여 해빙 모니터링에는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성영상은 광범위에서 해빙의 유형을 육안으로 탐지하고 식별할 수 있고, 짧은 시간해상도를 갖는 해양위성인 천리안 2B호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)를 이용하여 해빙 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 이 연구에서는 고해상도 광학위성영상을 이용하여 생산된 학습자료를 기반으로 규칙기반 기계학습 모델을 훈련시키고 이를 GOCI-II 영상에서 탐지를 수행함으로써, 해빙 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 발해(Bohai Sea)의 2021-2022년 랴오둥만(Liaodong Bay)을 대상으로 추출하였으며, GOCI-II를 활용한 Random Forest (RF) 모델을 구축하여 기존 normalized difference snow index (NDSI) 지수 기반 및 고해상도 위성영상에서 획득된 해빙 영역과 정성적 및 정량적 비교 분석하였다. 본 연구 결과 해빙의 영역을 과소평가한 NDSI 지수 기반 결과와 달리 비교적 자세한 해빙 영역을 탐지하였으며 유형별 해빙을 분류할 수 있어 해빙 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 및 해빙형성에 영향인자 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 고위도 해양 지역에서 해빙 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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