• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한핵의학회지
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• 제38권3호
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• pp.259-267
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• 2004

목적: 전신용 PET에 대한 표준 성능 평가 방법으로 NEMA NU2-2001이 확립되어 제안되었다. 따라서 새로이 설치되는 PET 스캐너뿐 아니라 기존에 사용 중인 스캐너에 대한 성능 평가가 이 표준 방법에 따라서 새로이 이루어 져야 한다. 이 연구에서는 NEMA NU2-2001 방법을 이용하여 CTI ECAT EXACT 47 PET 스캐너의 공간해상도, 민감도, 산란분획, NECR 등을 측정하였다. 대상 및 방법: 공간해상도를 평가하기 위하여 축 방향 시야의 정 가운데와 축 방향 시야 길이의 1/4을 벗어난 횡단면에 F-10을 채운 유리관(내경 1.1 mm)을 횡단면의 중심에서 1, 10 cm 떨어진 지점에 축 방향과 평행하게 위치시킨 후 PET 영상을 얻었다. 민감도를 측정하기 위하여 폴리에틸렌 및 알루미늄 관에 F-18을 채운 후 불응시간 손실이 1%를 넘지 않는 것을 확인한 후 영상을 획득하였다. 산란분획 및 최적 영상 획득 조건을 얻기 위하여 NECR을 NEMA 산란 팬텀을 이용하여 측정하였다. 결과: FBP재구성 방법(화소 크기: $0.515{\times}0.515mm^2$)으로 영상을 재 구성했을 때 스캐너의 중심에서 1cm 벗어난 지점에서 축방향, 횡축방향 공간 분해능은 0.62, 0.66 cm (FBP, 2D와 3D), 0.67, 0.69 cm (FBP, 2D와 3D)이었고 중심에서 10 cm 벗어난 지점에서 축방향, 횡축반경방향, 횡축접선방향 공간 분해능은 0.72, 0.68 mm (FBP, 2D와 3D), 0.63, 0.66 mm (FBP, 2D와 3D), 0.72, 0.66 mm (FBP, 2D와 3D)이었다. 민감도는 스캐너의 횡축방향 708.6 (2D), 2931.3 (3D) counts/sec/MBq, 횡축방향 중심에서 10cm 벗어난 지점에서 728.7 (2D), 3398.2 (3D) counts/sec/MBq 이었다. 산란 분획은 0.19 (2D), 0.49 (3D)이었고 최고 참 계수율과 NECR은 2차원 영상 획득 모드에서 40.1 kBq/mL 일 때 64.0 kcps, 40.1 kBq/mL 일 때 49.6 kcps, 3차원 영상 획득 모드에서 4.76 kBq/mL 일 때 53.7 kcps, 4.47 kBq/mL 일 때 26.4 kcps이었다. 결론: 이 실험에서 NEMA NU2-2001로 측정한 PET스캐너의 물리적 특성은 PET스캐너에 대한 객관적 평가 및 최적화 된 영상 획득과 분석에 유용할 것이다.