산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 현재 기상청에서 운용중인 시정계 자료의 시공간대표성 및 정확도를 개선하기 위해, 다단계 결정나무 품질검사(decision tree QC) 방법을 개발하고 3년간(2016.03-2019.02) 시정계 자료에 적용하였다. 개발된 QC 방법의 정성적 및 정량적 검증을 위해 기상청에서 제공하는 시정계 자료 및 목측 자료 그리고 노르웨이 기상청의 QC 방법을 사용하였다. 1단계에서는 물리적 범위 초과 및 결측 검사를 수행하여 결측 및 비정상 자료의 합이 총 자료의 10%를 초과하면 해당 지점은 다음 QC에서 제거하였다. 2단계에서는 시정이 시간적으로 연속성 있게 변한다는 가정하에 시간적 연속성 검사를 수행하였고, 임계값을 동적으로 설정하였다. 3단계에서는 시정이 공간적으로 연속성 있게 변한다는 가정하에 공간적 연속성 검사를 수행하였다. 4단계에서는 시정계의 정확도가 시정에 반비례한 점을 고려한 가중평균법으로 10분 주기 시정자료를 산출하였다. 시정계가 처음으로 도입 운용되는 점으로 인해 전체 시정계 자료 중 약 10% 정도가 1단계에서 제거되었다. 또한 안개발생 주변 지역에서는 시정의 공간적 변동성이 연속성 검사를 수행할 수 없을 정도로 매우 크기 때문에 3단계는 적용하지 않았다. 본 연구에서 개발한 QC 방법을 정성적, 정량적 검증한 결과, 초기 자료에 포함된 이상치들이 상당부분 제거되고 시정의 순간적 변동성이 완화됨을 보였다. 또한 목측자료 및 노르웨이 기상청 QC 방법을 이용한 간접적 검증 결과 본 연구에서 개발한 QC 방법이 시정계 자료 품질검사기법으로 사용이 가능함을 제시하였다.
본 연구에서는 무인항공기 영상 기반의 정밀농업(precision agricultural) 구현에 있어 핵심 데이터 중 하나인 수치표고모델의 표고를 보정하기 위한 수치표고모델 표고 보정 방법론을 제시한다. 먼저 정사영상에 방사보정을 수행한 다음 ExG (Excess Green)를 생성한다. ExG에 Otsu 기법을 적용하여 산출된 임계값을 기준으로 비식생지역을 추출한다. 이어서, 비식생지역의 위치에 대응되는 수치표고모델의 표고를 표고 보정을 위한 데이터인 EIFs(Elevation Invariant Features)로 추출한다. 추출된 EIFs 간 차이값을 기반으로 정규화된 Z-score를 산출하여 포함된 특이치를 제거한다. 그리고 선형회귀식을 구성하여 수치표고모델의 표고를 보정함으로써 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작한다. 총 10장의 수치표고모델을 활용하여 제안기법을 검증하기 위해 표고 보정 전과 후의 최대/최소값, 평균/표준편차를 비교분석하였다. 또한, 검사점을 선정하여 RMSE (Root Mean Square Error)를 산출한 결과, 정확도는 평균 RMSE 0.35m로 도출되었다. 이를 통해 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작할 수 있음을 확인하였다.
디지털 멀티미디어 방송(DMB)은 대용량의 멀티미디어 정보를 무선환경의 이동체에 전송하기 위해 제안된 방식이다. 이러한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해 DM시스템은 COFDM 변조방식을 사용하여 다중 경로 페이딩 현상을 극복하고, 동시에 강력한 채널오류 정정 능력을 필요로 한다. DMB 수신기를 위한 비터비 디코더(구속장 7, code rate 1/4)는 가변 부호화된 데이터의 복호화를 수행해야 하고, 방송시스템이므로 실시간으로 동작하기 위해서 효율적인 구조를 가져야 한다. 따라서 DMB 시스템을 위한 비터비 디코더를 구현하기 위해서는 복호화 과정을 고속으로 수행할 수 있는 별도의 전용 하드웨어 모듈을 설계하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 많은 연산량을 효율적으로 줄일 수 있는 결합된 Add-Compare-Select(ACS)와 Path Metric Normalization(PMN)구조를 새롭게 제안하고자 한다. PMN구조에서의 단점인 comparison tree에 의한 임계 경로(critical path)의 문제를 고정치(fixed value)에 의한 선택 알고리즘을 적용함으로써 고속 동작이 가능하게 하였고, ACS구조에서는 분할 기법(decomposition method)과 선계산(pre-computation)을 이용하여 덧셈기, 비교기, 표준화기의 복잡도를 줄일 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과 펑처드 비터비 디코더는 일반적인 구조를 적용했을 때 보다 면적 $3.78\%$, 전력소모 $12.22\%$, 최대 게이트 지연 $23.80\%$의 감소율을 보였다.
지표면의 환경변화를 관측하는 것은 토지사용과 기후변화, 기상연구, 농업, 지표면의 에너지 균형 및 환경시스템에 매우 중요한 연구로 이용되어지고 있다. 최근 위성영상을 이용한 변화탐지는 국지 단위 환경변화 탐지를 위해 그 필요성이 높아지고 있는 실정이며, 특히 잦은 개발과 변화로 주기적인 탐지가 필요한 도심지역의 변화탐지는 국토환경변화 및 지역계획 연구에 대한 효율적인 의사결정 지원이 가능하므로 그 활용성이 매우 높아지고 있다. 이러한 배경으로, 위성 영상을 이용한 원격탐사 자료를 활용한 분석은 비교적 짧은 시간에 광범위한 지역의 영상 정보를 취득할 수 있기 때문에 국토 환경변화 관리 분야에서의 적용 가능성이 높다. 본 연구에서는 인공위성 자료를 활용하여 변화탐지를 수행할 때 공간정보 추출의 정확성을 높이는 기술 개발을 위해 시계열자료의 통계적 분석을 통한 변화탐지기법 개발을 수행하였다. 전처리된 자료를 이용하여 정규화 식생지수를 산출하고 K-mean clustering 무감독 분류를 통해 처리된 데이터를 연구영역의 10년간 자료를 이용한 평균 정규화 식생지수 값과 표준편차 값을 계산하여 각각의 화소별 상대적인 변화량을 측정하여 변화 정도를 탐지하였다. 일반적으로 변화 탐지 수행 시, 태양광 채널을 이용할 경우 기하학적 특성에 의해 발생하는 방향성 효과를 보정하여야 한다. 본 연구에서는 대기 보정과 방향성 보정이 수행된 중 저해상도 정규화 식생지수를 이용하여 객관적인 변화 임계치 값을 결정하였다. 연구결과 반사도 값의 차이를 이용한 변화탐지보다 객관적이고 명확하게 변화지역을 탐지할 수 있었다.
최근 생명공학(BT)에 대한 관심이 집중되면서, 새로운 생리활성 물질을 찾거나 유전자 정보를 분석하기 위한 목적으로 전기영동 젤의 영상 분석 기술에 대한 요구가 급증하고 있다. 이를 위해서는 젤 영상의 레인에서 각 밴드의 위치와 양을 정확히 측정해야 한다. 기존 연구에서는 주로 레인의 프로파일에서 피크를 탐색하는 접근방법을 사용하는데, 이 피크의 위치는 밴드에 있는 최대 자기 화소의 위치도 아니고 더욱이 밴드 무게중심의 위치도 아니기 때문에 밴드의 대표 위치로 인정하기 어렵다. 또한, 피크 추출을 쉽게 하기 위해 다양한 영상 향상 처리를 적용하기 때문에 밴드의 양을 측정하기에는 부적절한 경우가 많다. 본 논문에서는 영상의 상대적인 밝기를 변화시키지 않으면서 먼저 밴드의 영역을 추출한 후, 밴드 영역의 밝기 합으로 양을 구하고 이의 무게중심을 밴드 위치로 정하는 방식을 채택한다. 실제로, 먼저 젤 영상 히스토그램에 엔트로피기반 임계치를 설정하여 레인을 추출한 후, 밴드 영역 추출을 위해 서로 다른 세 가지 방법을 시도한다. 첫째, 추출된 레인을 이등분하는 중심선을 탐색하여 피크와 밸리를 찾고, 피크의 상하 밸리를 각 밴드의 최소 포함 박스영역으로 지정하는 방법(MER), 둘째, 앞의 방법에서와 같이 구한 피크를 영역 성장의 시드로 사용하여 이웃하는 밴드와의 중첩을 해결하면서 밴드 영역을 추출하는 방법(RG-1), 셋째, 이와 달리 레인을 삼등분하는 두 탐색선에서 피크를 찾고 동일한 밴드에 속하는 피크 쌍을 결정한 후 영역을 성장하는 방법(RG-2)을 제안한다. 이상의 세 방법을 비교하기 위해 밴드의 위치 및 양을 측정한 결과, 밴드 위치의 평균 오차는 레인의 길이를 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 6%, RG-1 방법이 3%, RG-2 방법이 1%로 나타났다. 또한, 밴드 양의 평균 오차는 레인 내 밴드들의 양의 합을 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 8%, RG-1 방법이 5%, RG-2 방법이 2%로 나타났다. 결과적으로, RG-2 방법이 밴드의 위치 및 양 추출에 있어서 정확도가 가장 높은 것으로 판명되었다.
목 적: 식도암 방사선치료 시 세기조절방사선치료(Intensity Modulated Radiation Therapy, IMRT) 및 용적세기조절회전치료(Volumetric Modulated Arc Therapy, VMAT)에서 Jaw-Tracking 기법 유 무에 따라 저선량 영역에 대한 주변 정상장기의 용적선량을 분석하여 그 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 본 원에서 사용하고 있는 선형가속기 VitalBeamTM(Varian Medical System, U.S.A)으로 식도암 방사선치료를 받은 27명을 대상으로 하였으며, 치료계획은 Eclipse(Ver. 13.6 Varian, U.S.A)를 이용하여 Jaw-Tracking(JT)을 사용한 치료계획과 Non Jaw-Tracking(NJT) 치료계획을 수립하였으며, 치료계획용적(Planning Target Volume, PTV)에 빗장위림프절(Supraclavicular Lymph Nodes, SCL)이 포함되어 있는 T자형 PTV를 가진 환자를 대상으로 하였다. 조사범위에 대한 영향을 확인하기 위해 복강(Celiac) 포함 여부로 비교군을 나누었다. 수립된 치료계획의 비교를 위해 손상위험장기는 양측 폐, 심장, 척수를 비교하였으며 Conformity Index(CI), Homogeneity Index(HI)를 비교하였다. 임상적용 검증을 위해 전자포탈영상장치(Electronic Portal Imaging Device, EPID)를 이용하여 Portal Dosimetry를 실시하였고, 선량 영역의 임계치(Threshold)를 10 %, 5 %, 0 %로 매개변수로 설정하여 감마분석을 실시하였다. 결 과: 모든 치료계획은 3 mm / 3 %, 감마통과율 95 % 기준에 대해 Threshold 10 %의 경우 95 % 이상으로 JT, NJT 모두 통과하였으며, IMRT는 Threshold가 5 %, 0 %로 줄어들수록 JT보다 NJT의 값이 1 % 이상 줄어 들었다. IMRT에서 양측 폐의 $V_5$와 $V_{10}$은 JT에서 Celiac을 포함하지 않을 때 최대 14.7 %, 평균 8.5 %, 5.3 % 만큼 감소했고, $D_{mean}$은 $72.3{\pm}51cGy$ 감소하였으며, Celiac을 포함할 때 JT에서 선량감소가 증가하였다. 심장의 $D_{mean}$은 $68.9{\pm}38.5cGy$, 척수의 $D_{max}$는 $39.7{\pm]30.1cGy$만큼 감소하였다. VMAT은 JT기법 사용 시 폐에서 $V_5$ 평균 2.5 % 감소하였고, 심장 및 척수에서 소량 감소하였으며, Celiac 포함 시 JT의 선량감소가 증가하였다. 결 론: 식도암 치료계획에서 IMRT가 JT 사용 시 양측 폐의 $V_5$, $V_{10}$에서 유의미한 감소가 나타났고, 저 선량영역에서 조사범위가 클수록 선량감소가 크게 나타났다. 따라서 식도암 방사선치료에는 IMRT가 VMAT보다 JT 적용 시 더 효과적이며, 저 선량영역에서의 MLC 누설 및 투과선량으로부터 정상장기를 보호할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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