본 연구는 대구광역시 권역 내의 노상식생에 대하여 군락분류를 수행하고, 분류된 식생 유형에 대한 생태적 분포 특성을 규명하였다. 총 50 개의 식물사회학적 식생자료를 이용하여 Z.-M. 학파의 군락분류법이 수행되었으며, 주좌표분석법(PCoA)에 의하여 식물군락의 분포 특성을 분석하였다. 대구지역의 노상식생은 5 개의 식물군락(그령군락, 질경이군락, 왕바랭이군락, 강아지풀군락, 바랭이군락)으로 구분되었으며, 광엽형 노상식생은 질경이군락뿐으로 화본형 노상식생형이 우세한 것으로 밝혀졌다. 노상식생의 서식처는 토양환경조건의 안정성과 수분조건에 의하여 안정-적습, 불안정-적습, 안정-건조, 불안정-건조의 네 가지 분할로부터 각 식생유형과 대응되었다. 노상식생에서 가장 높은 상대기여도를 나타내는 출현종은 바랭이, 왕바랭이, 그령, 질경이, 돌피, 토끼풀, 마디풀, 강아지풀, 금강아지풀, 쑥 순으로 나타났다. 특히 몬순 이후에 화기(花期)를 가지는 바랭이, 왕바랭이, 그령 등이 상대기여도 50% 이상의 수준을 보이는 사실이 특기되었다. 대구 노상식생의 특성은 대구생물기후구와 한반도의 $C_4$식물계절(후몬순계절), 그리고 일본 및 동아시아의 노상식생 최상급단위로 제창된 질경이군목과의 식생학적 차별성 등으로 정의되었다.
예인줄을 여러 개의 유한요소로 분할 한 뒤 각 요소들에 Newton의 운동 제 2법칙을 적용하고 각각에 작용하는 외력은 성분별로 장력, 항력, Coriolis 힘, 중력, 부력, 입수 충격력 등으로 구분하여 예선과 부선을 연결하는 예인줄의 동역학 모델을 정립하였다. 일반적으로 예인줄 요소의 병진 운동만을 고려하는 이전의 연구들과는 달리 본 논문에서는 예인줄 요소의 운동을 횡동요를 제외한 5자유도로 확장하고 외력 고려가 용이한 물체고정좌표계에서 기술하였다. 예인줄 요소들 간에는 연결점에서 인장만 되는 스프링과 감쇠기로 연결하고, 스프링의 강성계수는 실제 적용되는 예인줄의 강성계수와 등가가 되도록 설정하였다. 정립된 예인줄 모델의 검증을 위하여 예인줄의 공기중 및 수면 바로 위에서의 자유낙하, 예인선의 가속운동, 예인선의 조화운동 시나리오에 대하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 예인선, 부선, 예인줄 요소들의 운동 시계열 값들은 실제 예상치와 유사한 경향을 보이는 것을 확인하였다.
최근 안드로이드, iOS 등의 셋톱박스 기반의 스마트 TV에 대한 보급에 따라 제스처로 TV를 컨트롤 할 수 있는 새로운 접근을 제안한다. 본 논문에서는 모노 카메라 센서를 이용한 AdaBoost 기반 제스처 인식에 관한 알고리즘을 제안한다. 우선, 신체 좌표 추출을 위해 가우시안 배경 제거 및 Camshift 기반 자세 추적 및 추정 알고리즘을 사용한다. AdaBoost 학습 모델을 신체 정규화된 광역 및 지역 특징 벡터의 집합을 특징 패턴으로 하여, 속도가 다른 동작들을 인식할 수 있도록 하였다. 또한 속도가 다른 다양한 제스처를 인식하기 위해 다중 AdaBoost 알고리즘을 적용하였다. CART 알고리즘을 이용하여 성공적인 중요 특징 벡터를 확인하고 중요도가 낮은 특징벡터를 제거하는 방식을 적용하면서 분류 성공률이 높은 최적의 특징 벡터를 탐색하였다. 그 결과 24개의 주성분 특징 벡터를 찾았으며, 기존 알고리즘에 비해 낮은 오분류율(3.73%)과 높은 인식률(95.17%)을 지닌 특징 벡터 및 분류기를 설계하였다.
핵의학 검사에 있어서 심근 관류스캔은 관상동맥질환의 혈역학적 중요성을 평가하는 좋은 방법이다. 그러나 판독효율을 높이기 위해서 자동화된 정량적 계측 방법이 추가적으로 제시되어야한다. 본 연구에서는 판독에 필요한 심근의 3차원 기능모델과 심근 두께 계산 모델을 제시한다. 개발을 위해서 SPECT로 부터 심장의 단축단면상을 얻었고 전처리를 방정식을 적용하여 좌심근 두께의 모델링을 구현하였다. 실험결과 슬라이스 단축방향 영상으로부터 내벽과 외벽을 계측하는데 성공하였고, 계산된 좌표를 이용해서 3차원 모델링을 구현하였다. 다음 라플라스 식을 사용하여 심벽 두께의 3차원 모델을 완성하였다. 3차원 모델을 통해서 결절 부위가 쉽게 관찰할 수 있고, 3차원 모델의 회전을 통해서 병변의 위치를 빨리 파악할 수 있는 특징을 가진다. 판독 보조지표로서의 개발된 제안된 모델은 보조적 판독정보를 제공하고 오진의 확률을 낮추는데 기여할 것으로 예상한다. 허혈성 심장질환 환자의 조기 진단에도 큰 역할을 할 것이다.
이온층 구면을 사각형 격자로 분할하여 각 격자에서 총전자수를 추정하는 지역적 GPS 이 온층 모델을 제시한다. 한반도 상공을 위도와 경도 1$^{\circ}$$\times$1$^{\circ}$의 공간해상도를 가진 격자로 구분하고 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 격자 상의 총전자수를 추정하였다. 이 연구를 위해 한국천문연구원에서 운영하고 있는 전국 규모의 9개 GPS 상시 관측소의 데이터를 이용하였다. 수신된 의사거리 데이터의 측정 잡음을 줄이기 위해 의사거리와 반송파 위상 데이터를 선형 조합한 위상보정 의사거리(phase-leveled pseudorange) 데이터를 새롭게 만들어 사용하였다. 또한 지역적 이온층의 변화에 적합한 태양-지자기 좌표계(solar-geomagnetic reference frame)를 이용하였다. 태양 활동이 비교적 활발하지 않은 때의 경우, 이 연구의 모델은 이온층 활동이 활발한 낮 시간대의 총전자수가 대략 30-45 TECU 정도로 나타났다. 이 모델의 신뢰성을 평가하기 위해 한국천문연구원(Korea Astronomy Observatory, KAO)의 지역적 모델과 Center for Orbit Determination in Europe의 전 지구적 모델에 의한 총전자수를 동일 지역에 대해 비교했을 때 5일 동안 약 4-5 TECU 정도의 RMS 차이를 보였다.
원격탐사 자료는 재난, 농업, 도시계획 및 군사 등 다양한 분야에서 활용되며, 최근 다양한 고해상도 센서에서 취득된 시계열 자료의 활용에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 시계열 원격탐사 자료의 활용을 위해 딥러닝 기법을 이용한 영상 매칭 방법을 제안하였다. 본 연구에서 적용한 딥러닝 모델은 영상분할 영역에서 많이 사용되고 있는 HRNet을 기반으로 하였다. 특히, 기본영상과 목표영상 간 상관도 맵을 효과적으로 계산하고, 학습의 효율을 높이기 위하여 denseblock을 추가하였다. 국토지리정보원의 다시기 항공정사영상을 이용하여 제안된 모델의 학습을 수행하였으며, 학습에 사용하지 않은 자료를 이용하여 평가를 하고자 하였다. 딥러닝 모델을 이용한 영상매칭 성능을 평가하기 위해 영상 매칭결과와의 비교평가를 수행하였다. 실험 결과, 제안기법을 통한 영상 매칭률이 80%일 때의 평균 오차는 3화소로 ZNCC에 의한 결과인 25화소에 비해 더 높은 정확도를 보였다. 제안된 기법은 식생의 생장에 따라 영상의 변화가 심한 산지 및 농지 지역에 대해서도 효과적임을 확인하였다. 이를 통해 딥러닝을 이용한 기준영상과 목표영상의 매칭을 수행할 수 있을 것으로 판단되며, 위성영상의 상호좌표등록 및 다시기 영상의 정합 등에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
본(本) 연구(研究)에서는 Mode분할기법(分割技法)을 이용(利用)하여 아치구조물(構造物)의 형상최적화(形狀最適化)를 시도(試圖)하였다. 본(本) 연구(研究)에서는 아치리브를 유한개(有限個)의 직선부재(直線部材)로 구성(構成)되어 있는 것으로 하고 상관방정식(相關方程式)과 허용응력(許容應力) 및 좌굴제약(挫屈制約)까지 포함(包含)하여 2골절(滑節)아치와 양단고정(兩端固定)아치의 형상(形狀)을 최적화(最適化)할 수 있도록 최적화(最適化) 문제(問題)를 형성(形成)하였다. 본(本) 연구(研究)의 제(第) 1단계(段階)(level 1)에서는 다른 연구(研究)와 달리 근사화(近似化)한 아치구조물(構造物)의 강성도행렬(剛性度行列)(stiffness matrix)과 기하강성도행렬(幾何剛性度行列)(geometric stiffness matrix)관계(關係)로부터 Ray leigh-Ritz법(法)으로 좌굴하중(挫屈荷重)을 구(求)하고, 설계공간법(設計空間法)에 의한 감도해석(感度解析)으로 부재력(部材力)을 근사화(近似化)함으로써 구조해석수(構造解析數)를 줄일 수 있었다. 목적함수(目的凾數)는 구조물(構造物)의 중량(重量)이 최소(最小)가 되도록 중량함수(重量凾數)로 택(擇)하였다. 제약조건식(制約條件式)으로는 허용응력(許容應力), 좌굴응력(挫屈應力) 및 설계변수( 設計變數) 상(上) 하한치제약(下限値制約)을 부과(附課)하여 최적화문제(最適化問題)를 형성(形成)하였다. 제(第) 2단계(段階)(level 2)에서는 설계변수(設計變數) 및 조정변수(調整變數)를 절점좌표(節點座標)로 하고 목적함수(目的凾數)로는 중량함수(重量凾數)로 하여 최적화(最適化) 문제(問題)를 형성(形成)하였다. 절점좌표(節點座標)만을 설계변수(設計變數)로 함으로써 무제약최적화문제(無制約最適化問題)로 형성(形成)되므로 최적화(最適化) 과정(過程)이 용이(容易)하다. 본(本) 연구(研究)의 알고리즘을 아치구조물(構造物)에 적용(適用)한 결과(結果) 본(本) 연구(研究)는 아치구조물(構造物)의 형태(形態), 제약조건식(制約條件式)에 구애(拘碍)받지 않고 최적해(最適解)에 효율적(效率的)으로 수렴(收斂)하였고 아치구조물(構造物)의 최적형상(最適形狀)은 제약조건식(制約條件式)에 따라 상이(相異)하였으며 중량(重量)은 제약조건식(制約條件式) 및 아치의 형상(形狀)에 따라 다소(多少)의 차이(差異)는 있으나 형상최적화(形狀最適化)로 17.7%-91.7%까지 감소(減少)시킬 수 있다.
방사선 치료를 진행한 오른편 유방암 환자에 비해 왼편 유방암 환자의 방사선 치료 시 왼편 유방의 인접 주요 장기인 심장에 전달되는 선량에 의한 심장 질환의 발병 및 기타 질환의 발병으로 인한 높은 치사율과 관련된 예후가 보고되고 있다. 방사선 치료에서 computed tomography (CT) 영상을 획득 하는 방법 중 deep inspiration breath hold (DIBH) 기법은 들숨 상태에서 일정 시간 동안 환자의 호흡을 정지시키고 영상을 획득 하는 방법으로 심장과 흉곽 사이의 거리가 최대가 되게 한다. 따라서 본 연구에서는 DIBH 영상 획득 기법을 활용하여 왼편 유방암 환자의 방사선 치료 시 DIBH 기법을 적용한 CT 영상을 토대로 심장과 왼편 유방까지의 거리 계산 및 심장에 전달되는 피해 선량을 정량화 함으로써 왼편 유방암 환자의 방사선 치료 시 DIBH 기법의 유용성을 평가하고자 하였다. Free breathing (FB)와 DIBH 기법을 적용한 여성 유방암 환자의 CT 영상을 각 10세트를 획득하고, 50 Gy를 28번으로 분할하여 처방하였으며, 쐐기 필터(wedge filter)를 이용한 대향 2문 접선 조사를 적용했다. 심장과 왼편 유방까지의 거리는 각 장기의 중심 좌표를 획득하고, 각 중심좌표 간의 거리를 계산하였다. DIBH 기법의 경우, 일반적인 FB 기법을 적용 했을 때보다 심장과 왼편 유방 사이의 거리가 평균 1.43 mm 증가하였으며, 통계적 유효성을 확인할 수 있었다. 심장에 전달된 피해 선량의 경우, 최대 선량 기준으로 크게는 3,555 cGy 가량 감소함을 확인할 수 있었다. 각 영상마다의 거리 및 심장의 피해 선량에 대한 정도의 차이는 있었지만, DIBH 기법을 적용하였을 경우, 심장과 왼편 유방까지의 거리의 증가 및 피해 선량 감소 등의 경향성을 확인할 수 있었다. 본 DIBH 기법은 기존 방사선 치료 과정 중 추가적인 시간 소모가 적고, 쉽게 적용할 수 있다는 장점이 있으며, 임상에서의 적용으로 여성 유방암 환자의 불필요한 심장 피해 선량 전달을 감소 시킬 수 있을 것으로 사료된다.
목적 : 고선량률의 Ir-192 선원을 이용한 근접조사의 모의촬영 영상을 개인컴퓨터(PC)에 입력하여 해부학적 영상에 선량분포를 구현하고 히스토그램, 선량-용적히스토그램 및 3차원 선량분포를 전산화하였다. 대상 및 방법 : 선량전산화에 이용된 선원은 원격근접조사장치(Buchler 3K, 독일)의 Co-60 대체선원으로 한국원자력 연구소와 공동으로 개발한 Ir-192이다. 선원 모양에 의존하는 선량분포의 비등방성은 선원을 미소 분할하여 구한 선량과 선원 중심에서 측방 기준점의 공중선량을 기준으로 규격화한 값을 이용하였다. 선원 주위의 조직선량은 선원 중심에서 측방으로 실측된 조직감쇠와 산란에 의한 보정계수와 에너지에 따른 공기 저지능에 대한 조직의 저지능 비로 공중-조직선량 변환계수를 적용하고 기준점에 대해 규격화한 선량률표를 검색하여 얻도록 하였다. 선량계획 전산화 과정에 모의촬영 영상입력, 선원입력과 선원의 축면 결정과 해부학적 영상을 이용한 선량분포와 점선량, 히스토그램 및 선량-용적 히스토그램을 구현하였다. 결과 : 저자들이 개발한 근접조사 선량계획시스템에는 선원모의촬영 영상을 스켄하여 비트맵 파일로 저장하고, 좌표원점과 확대율을 정해, 선원위치를 결정하고 선량분포와 선량분석 프로그램을 포함한 선량전산화를 구현하였다. 실험에 이용된 Ir-192 선원의 조직내 선량은 공중선량율과 조직에 의한 감쇠 및 산란에 의한 실험식을 이용하였다. 선원 중심에서 축상의 거리와 축에서 떨어진 거리에 따른 선량률표에서 행렬 검색하여 얻도록 하였다. 근접조사선량계획은 선원좌표 입력과 선원의 축면(principal plane)을 결정하여 선원이 포함된 평면상의 선량을 구현하였으며, 시뮬레이션 영상인 관상면과 시상면에 선량분포를 구현하였다. 선량-히스토그램에 의한 선량분포 분석은 임의의 해부학적 영상면 위에 커서가 놓인 위치의 선량 스켓치로 얻었다. 임상에 필요한 선량분석은 선원의 축에서 면의깊이를 이동하여 선량분포를 구할 수 있게 하였으며, 선량-용적 히스토그램과 3차원 선량분포를 구현하였다. 결론 : 고선량률 Ir-192를 이용하여 근접조사선량계획을 전산화하였으며, 선량분포의 분석에는 해부학적 영상의 선량분포와 선량-히스토그램, 선량-용적히스토그램을 구현하였으며, 선량분포의 면을 임의 선택할 수 있고 3차원 선량분포를 포함한 선량계획시스템을 준비하였다.
디지털 팬텀을 사용한 선량평가 방법은 일반화된 장기에 대해서만 평가가 가능하여 종양에 대한 선량평가가 불가능하다. 이에 본 연구에서는 몸통 팬텀에 방사성동위원소를 주입하고 실제 측정된 CT 영상을 기반으로 장기와 종양에 대하여 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 S-value를 계산함으로써 장기와 종양에 대한 흡수선량을 평가하고자 하였다. 몸통 팬텀은 폐, 간, 척추, 실린더로 구성되어 있으며 구 모형 팬텀을 이용하여 종양을 모사하였다. 방사성동위원소의 실제 선량 측정은 방사성동위원소 Cu-64 73.85 MBq 주입된 몸통 팬텀에 유리선량계(glass dosimeter)를 삽입하여 방사성동위원소의 선량을 측정하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 위한 몸통 팬텀의 각 영역 정보는 Cu-64가 주입된 몸통 팬텀을 이용하여 PET/CT 영상을 획득하고 CT영상의 해부학적 정보를 우선으로 평균값과 매뉴얼로 각 장기 및 종양을 영역별로 분할하여 제공하였다. 방사성동위원소의 영역별 잔류시간은 PET 영상에서 분할된 영역을 기반으로 시간변화에 따라 Cu-64 방사능량을 측정하여 계산하였다. 각 영역의 S-value는 몬테카를로 시뮬레이션에 입력된 공간상의 좌표, 복셀 크기, 밀도정보를 사용하여 계산하였다. 흡수선량 평가는 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 선량분포를 계산하였으며 각 영역별로 미치는 S-value와 잔류시간을 이용하여 계산하였다. 각 영역에서의 흡수선량은 간에서 4.52E-02 mGy/MBq, 종양1에서 4.61E-02 mGy/MBq, 그리고 종양2에서 5.98E-02 mGy/MBq으로 평가되었다. 유리선량계로 측정된 선량 값과 시뮬레이션을 통해 계산된 선량 값의 차이는 평균 12.3% 이내의 차이를 보였다. 본 연구결과는 다양한 크기와 위치에 대하여 영상기반 선량평가의 적용가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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