자동노출제어장치 (AEC : Auto Exposure Control)를 사용하는 경우와 사용하지 않았을 경우, 관전압과 관전류 설정에 따른 영상의 정량적인 평가를 통하여 최적의 영상을 찾고자 한다. 이를 통해 AEC 사용유무 및 촬영조건의 조절과 영상간의 관계를 파악하여, DR의 올바른 사용방법을 제안하고자 한다. 흉부팬텀으로 조건변화에 따른 Chest PA 영상을 획득한 뒤 영상평가인자인 신호 대 잡음비 (SNR), 대조도 대 잡음비 (CNR), 최대신호 대 잡음비 (PSNR), 평균 제곱근 (RMS)을 이용하여 영상평가를 실시한다. 관전압이 감소, 관전류가 증가함에 따라 SNR, CNR, PSNR은 증가하는 경향을 보였으며, RMS는 감소하는 경향을 나타내었다. 또한 고관전압, 저관전류 영역에서는 AEC를 사용하지 않았을 경우가 AEC를 사용하는 경우에 비해 SNR, PSNR이 높게 나타났으며, RMS는 낮게 나타났다. 그리고 저관전압, 고관전류영역에서는 AEC가 SNR, PSNR이 높게 나타났으며, RMS는 낮게 나타났다. 촬영조건의 변화와 AEC의 사용유무에 따라 영상의 질에서 차이를 확인할 수 있었다. 전체적인 상황과 방사선 종사자의 효율적인 업무를 위해 AEC 사용이 더 적합함을 알 수 있었다. 그러나 종사자의 무조건적인 AEC의 사용보다는 환자의 상태 및 촬영 자세 등 여러 조건을 고려한 능동적인 AEC 사용자세로 최적의 영상의 질을 얻도록 권장한다.
저주파 (${\leq}5Hz$) 무작위 지진잡음의 시공간적 변화 특성을 밝히기 위하여, 국내 지표 가속도 관측소에서 2014년도 1년간 기록된 자료를 저주파(< 1 Hz)와 고주파(${\geq}1Hz$) 성분으로 분리한 후, 평균제곱근 진폭과 파워 스펙트럼 밀도를 계산하였다. 지진잡음은 주로 섬과 해안가 관측소에서 크게 기록되었으며, 고주파 성분은 내륙의 대도시 지역에서도 큰 진폭으로 관찰되었다. 고주파 성분은 야간시간대보다 주간시간대에 약 34% 크고, 일요일 및 명절연휴에는 평일보다 감소하여 인간 활동과 밀접한 연관이 있는 것으로 분석된다. 저주파 성분은 일변화 및 주간변화가 뚜렷하지 않지만, 겨울철에 크게 기록되어 계절별 차이를 보인다. 유의파고와도 높은 상관성을 보여 바다 등 주로 자연적 기작에 의해 발생된 것으로 해석된다. 또한 저주파 성분의 진폭은 태풍 중심까지의 거리에 따라 지수함수 형태로 감소하며, 지수 -0.76은 표면파뿐만 아니라 실체파 성분도 함께 포함되어 있을 가능성을 제시한다. 파워 스펙트럼 밀도의 정곡 주파수는 이중주파수 범위에 해당하는 0.34 Hz 정도로, 뚜렷한 시간적 변화를 보이지 않는다.
필지중심토지정보시스템(PBLIS)의 원활한 운영과 토지정보의 활용을 도모함은 물론 지적측량의 신뢰도를 높이기 위해서는 도곽 단위가 아닌 연속도면으로 관리가 필요하다. 따라서 행정자치부에서는 정확한 데이터를 제공하기 위하여 지적도면전산화 데이터를 이용하여 건설교통부 추진 $\ulcorner$연속지적(임야)도면 작성 작업규정$\lrcorner$에 따라 연속지적도를 편집하고 있다. 그러나 현지 측량을 수반할 경우 많은 예산과 기간이 소요되므로 컴퓨터상에서 작업수행자와 검수담당자의 판단에 따라 지적도면을 접합할 때 도곽 부근의 필지경계선이 일치하지 않는 경우가 발생하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 지적도면 전산 데이터를 보정하여 AutoDesk Map으로 편집한 연속지적도와 항공사진으로부터 생성된 정사영상을 중첩, 도곽선에 걸쳐진 필지경계선을 조정함으로써 필계점 좌표, 면적 및 평균제곱근오차를 산출하였다. 본 실험에서 구한 평균제곱근오차를 비교ㆍ분석하여 필지경계선의 불일치를 최소화함으로써 신뢰성을 향상하고자 한다.
스테레오 카메라 시스템은 물리적으로 고정된 기선길이를 가지고 있어 축척이 일정하나 스테레오 영상에서 매번 특징점 매칭을 통해서 상호표정요소를 결정할 경우 축척이 고정 되어 있지 않아 실제 3차원 좌표를 측정하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수정된 공선조건식을 이용하여 좌우측 카메라의 내부적인 특성 및 카메라간의 관계를 동시에 결정하는 스테레오 카메라 캘리브레이션을 수행하고 이를 단일 카메라 캘리브레이션과 비교하는 것을 목적으로 하였다. 실험을 통해 근거리에 촬영한 영상에서 결정한 3차원 거리를 비교하였을 경우 단일 캘리브레이션의 결과에서는 ${\pm}0.014m$의 평균제곱근오차가 발생한 반면 스테레오 카메라의 경우에는 오차가 거의 발생하지 않았기 때문에 스테레오 카메라 캘리브레이션의 3차원 거리의 정확도가 우수하게 나타났다. 에피폴라 영상의 종시차에 대한 비교에서는 스테레오 카메라를 이용한 경우가 단일 카메라의 경우 보다 평균제곱근오차가 최대 0.3 픽셀 정도의 차이를 보였으나 그 영향은 크지 않은 것으로 나타났다.
계측기기만을 이용한 현장 상황대응의 재래적 방식에서 벗어나 온라인 '첨단기술(Hi-Technology)'과 오프라인의 '직관적 경험(Hi-Experience)'을 융합한 하이브리드(Hybrid) 재해관리 기법의 유효성을 검증하였다. 이를 위해 대상 현장에 매설된 상시 계측기 GNSS(RTK) 5대를 지상기준점(Ground Control Point, GCP)으로 사용하였다. 또한, 인근 지점에 크기 불변 특징점(Scale Invariant Feature Transform, SIFT) 4곳을 추출하여 검사점(Control Point, CP)으로 활용하였다. 이를 통해 현장 실측치와 드론기반 3차원 측정 결과치와의 정확도를 각 좌표값의 차이의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)를 이용하여 분석하였다. 결과적으로 드론에 의해 획득된 3차원 수치 모델을 정밀하게 후처리 분석함으로써 피사체의 모든 지형지물이 변위추적의 객체로 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 포인트 클라우드(Point cloud) 기반의 3-D 수치 영상은 현장 그대로의 모습을 초실감, 고정도 가시화 함으로서 직관적인 경험에 공감할 수 있는 친화적인 솔루션을 제공하며, 단순 신호처리 기반의 계측기기 하드웨어 중심의 재해관리를 탈피해 인명피해/예산 절감 등 비탈면 유지관리에 최적의 플랫폼을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 특정 위치에 설치된 특정지점(Pin-point) 센서에 의존한 국지적인 정보의 한계를 뛰어넘어 기술생산 중심에서 재난관리의 중심으로 신속하게 전환될 수 있는 매개체가 될 것으로 기대한다.
다양한 정보가 대량으로 유통되는 IT 환경에서 사용자의 요구를 빠르게 파악하여 의사결정을 도와줄 수 있는 추천 시스템이 각광을 받고 있다. 그러나 현재 추천 시스템은 사용자의 취향이나 관심사가 바뀌었을 때 선호도가 즉시 시스템에 반영이 되지 않을 수가 있으며, 광고 유도로 인하여 사용자의 선호도와 무관한 아이템이 추천될 수가 있다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 취향이나 관심사를 명확하고 객관적으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 그리고 사용자가 선호하는 영화를 예측하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용하여 실시간으로 수집되는 영화 관련 데이터를 분석하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 전체 단어 집합의 크기에 대한 학습 모델의 적합성을 확인하였다. 그 결과 본 시스템의 학습 모델은 전체 단어 집합의 크기에 따른 평균 교차 검증 지수가 97.9%로 적합하다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 본 모델은 네이버의 영화 평점 대비 평균 제곱근 오차가 0.66, LSTM 언어 모델은 평균 제곱근 오차가 0.805으로, 본 시스템의 영화 평점 예측성이 더 우수함을 알 수 있었다.
작물의 생육 상태와 스트레스를 탐지하기 위한 유용한 변수 중 하나인 지표면온도(LST)는 열화상 카메라의 소형화와 무인기(UAV)의 발달로 인해 식생 군락 및 지역적 규모에서 취득할 수 있게 되었다. 무인기에 장착된 열화상 카메라로 관측한 LST(LSTUAV)는 습도, 풍속과 같은 기상인자, 관측기기, 그리고 지표 상태에 따라 영향을 받으나 다양한 기상 조건과 작물의 생육 단계에서 측정된 LSTUAV의 정확도 평가는 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 지상에 고정된 열적외선 센서에서 관측된 LST(LSTGround)를 이용하여 다양한 기상 조건과 작물의 생육 상황에서 LSTUAV의 정확도를 평가하는 것이다. 마늘 작물을 대상으로 LSTUAV 관측을 수행하였으며, 상대습도, 절대습도, 돌풍, 그리고 식생지수에 따른 LSTUAV 정확도를 평가하였다. 센서 간의 편향을 최소화한 경우 상대습도가 60%를 초과하는 조건에서 관측된 LSTUAV의 평균제곱근오차는 2.565℃로 상대습도 60% 이하에서 관측된 LSTUAV의 평균제곱근오차(1.82℃) 보다 정확도가 낮았으며, 절대습도에 대한 결과도 상대습도와 유사했다. 이는 대기 중의 습도가 LSTUAV의 정확도에 영향을 미친다는 것을 의미한다. 따라서 LSTUAV를 관측은 상대습도가 60% 이하의 조건에서 수행되는 것을 권고한다. 반면, 돌풍이나 식생 피복률의 영향은 통계적으로 유의하지 않았다. 이것은 무인기 비행이 안정적으로 가능한 조건에서 LSTUAV는 식생의 상태를 반영한 신뢰성 있는 값을 도출한다는 것을 의미한다. 본 연구의 결과는 농업 분야에서 LSTUAV의 정확도를 이해하고 활용하는데 도움이 될 것이다.
전산화단층촬영조영술(computer tomography angiography, CTA)의 최적 화질을 위한 서로 다른 요오드 농도와 스캔 매개변수를 적용하여 필터 보정 역투영 (filtered back projection, FBP), 혼합형 반복재구성 (hybrid-iterative reconstruction, hybrid-IR) 및 딥러닝 재구성 (deep learning reconstruction, DLR)의 화질적 특성을 정량적으로 평가하였다. 320행 검출기 CT 스캐너에서 지름 19 cm의 원통형 물 팬텀 가장자리에 있는 다양한 요오드 농도 (1.2, 2.9, 4.9, 6.9, 10.4, 14.3, 18.4 및 25.9 mg/mL)의 팬텀을 스캔하였다. 각각의 재구성 기술을 사용하여 획득한 데이터는 노이즈 (noise), 변동 계수 (coefficient of variation, COV) 및 평균 제곱근 오차 (root mean square error, RMSE)을 통해 영상을 분석하였다. 요오드의 농도가 증가할수록 CT number 값은 증가하였지만 노이즈 변화는 특별한 특성을 보이지 않았다. 다양한 관전류 및 관전압에서 FBP, adaptive iterative dose reduction (AIDR) 3D 및 advanced intelligent clear-IQ engine (AiCE)에 대해 요오드 농도를 증가할수록 COV는 감소하였고 요오드 농도가 낮을 때는 재구성 기술 간의 COV 차이가 다소 발생하였지만, 요오드 농도가 높아짐에 따라 그 차이는 미약한 결과를 보였다. 또한, AiCE에서는 요오드 농도가 높아질수록 RMSE는 감소하지만 특정한 농도 (4.9 mg/mL) 이후에는 RMSE가 오히려 증가 되는 특성을 보여주었다. 따라서 최적의 CTA 영상 획득을 위해 재구성 기술에 따른 요오드 농도의 변화 및 다양한 관전류 및 관전압의 스캔 매개변수의 특성을 고려하여 환자 스캔을 해야 할 것이다.
인공위성 관측 유의파고는 기후변화에 대한 해양의 반응을 이해하는데 널리 활용되므로 장기간의 지속적인 검증이 필요하다. 본 연구에서는 1992년부터 2016년까지 25년 동안 북태평양과 북대서양에서 9종의 인공위성 고도계 관측 유의파고의 정확도를 평가하고 오차 특성을 분석하였다. 위성 고도계와 부이 관측 유의파고 자료를 비교 분석하기 위하여 137,929개의 위성-실측 유의파고 일치점 자료를 생성하였다. 북태평양과 북대서양에서 위성 고도계 유의파고는 0.03 m의 편차와 0. 27 m의 평균제곱근오차를 보여 비교적 높은 정확도로 관측되고 있음을 확인하였다. 그러나 위성 고도계 유의파고는 지역적인 해역 특성에 따라 오차의 공간 분포 특성이 상이하였다. 실측 유의파고에 따른 오차, 위도별 오차의 계절분포 및 연안으로부터 거리에 따른 오차를 분석하여 오차 요인을 파악하고자 하였다. 대부분의 위성에서 실측 유의파고가 낮을 때 과대추정되었으며 실측 유의파고가 높을 때 과소추정되는 경향이 나타났다. 고도계 유의파고의 오차는 겨울철에 증가되고 여름철에 감소되는 뚜렷한 계절변화를 보였으며 고위도로 갈수록 변동성이 증폭되었다. 연안으로부터 거리에 따른 평균제곱근오차는 100 km 이상의 외해에서는 0. 3 m 이하로 높은 정확도를 보인 반면 15 km 이내의 연안에서는 오차가 0. 5 m 이상으로 현저하게 증가하였다. 본 연구의 결과는 인공위성 고도계 자료를 활용하여 전구 및 지역적인 해역에서 유의파고의 시공간 변동성 분석 시 각별한 주의가 필요함을 시사한다.
하상 측정은 하천 유지관리, 수공구조물 설계 및 보수, 수생태 조사의 필수적인 자료이다. 최근 4대강 대규모 사업 이후 자연적 안정화로 인해 침식 및 재퇴적이 진행되어 정밀 하상 모니터링이 요구되고 있다. 통상적인 하상 조사 기법은 레벨측량 및 RTK-GPS 등을 활용하여 점단위로 직접 계측하는 기법과 수심이 깊을 경우 ADCP와 같은 음향측심기법을 통해 하상변동을 계측하고 있다. 하지만 점단위 직접 측정은 사구와 사련과 같은 하상 구조 교란 및 계측 시 위험을 동반하고 수심자료의 측정오차가 크게 발생하는 한계점이 존재한다. 또한 초음파 방식의 경우 막음길이와 바닥면 노이즈 등의 한계점으로 50 cm 미만의 저수심부 하상 측정이 불가능한 실정이다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 드론의 보급으로 수심라이다(Bathymetry LiDAR), SFM, 드론 탑재 초분광 영상을 활용한 초분광수심법과 같은 저고도, 고해상도의 비접촉식 면단위 하상 측정 기법이 대안으로 각광받고 있고 최근 관심은 해당 최신 기술의 성능 점검 및 적용성 평가에 있다. 따라서 본 연구에서는 초분광수심법 중 보편적으로 적용할 수 있는 최적밴드비분석(OBRA)의 성능 점검과 실무 적용성을 국내 하천을 대상으로 검토하였다. 해당 기술의 실무 적용성 평가항목 중 수심 적용 범위가 경제적이고 효율적인 성능 평가의 주된 항목이다. 선행 연구에 따르면 감천을 대상으로 저수심부의 성능 평가를 진행한 결과 상세한 하상계측이 가능하다고 제시하였다. 따라서 본 연구는 낙동강-황강 합류부를 대상으로 전형적인 평수기 탁도 조건에서 초분광수심법을 적용할 경우 최대측정가능수심의 범위를 결정하는 방법 및 결과를 제시하려고 한다. 또한 현장실험 당시 합천댐 방류로 인하여 황강의 탁도가 높아진 상태에 기인하여 고탁도 조건에서 초분광수심법의 적용성 평가도 추가 검토하였다. 해당 연구는 수심과 밴드비의 비선형성을 통해 최적 밴드비 분석의 결과로 도출될 수 있는 상관계수와 평균 제곱근 오차(RMSE)의 동향을 보아 다양한 시나리오의 배제수심을 통해 최대측정가능수심을 산정하였으며 그 이상의 범위는 수심맵 산정에서 제외하였다. 그 결과로 낙동강 본류에서 2.5 m 이하, 황강 지류에서 1.25 m 이하의 최대측정가능수심이 나타났고 해당 범위 이하에서는 상세한 하상이 나타났다. 또한 고탁도 조건인 황강에서는 낙동강에 비해 절반 수준의 최대측정가능수심 범위가 나타나 탁도 조건에 따른 초분광수심법의 한계가 있는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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