• 터널과지하공간
• /
• 제33권4호
• /
• pp.281-298
• /
• 2023

달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제24권4호
• /
• pp.237-242
• /
• 2013

뇌병변 등의 방사선 치료에 있어 CT (Computed Tomography) 영상만을 이용한 종양 체적(Tumor volume) 윤곽의 정확한 설정은 CT 영상의 부족한 연부조직 대조도 특성에 의하여 한계를 가진다. 따라서 자기공명영상(Magnetic Resonance Images, MRI)이 보다 정확한 목표 체적의 윤곽을 그려내기 위해 광범위 하게 사용되고 있다. 치료계획을 위해 획득한 자기공명영상에 진단단계에서 얻어진 CT영상의 전자밀도를 융합하는 방법과 자기공명 영상으로부터 만들어진 가상의 CT를 이용하는 방법 등이 자기공명 영상장치를 기반으로 한 방사선 치료 계획의 선량계산을 위하여 소개되어 왔다. 본 연구는 MRI기반의 선량계산의 가능성을 확인 해보기 위해 15명 환자의 진단 MR 영상을 통하여 Look Up Table (LUT)을 만들어 MRI 기반 선량계산과 기존의 CT 기반 선량계산을 비교 검증 하였다. 여기서 lMRI는 획득한 MR 영상에 LUT를 이용한 전자밀도 보정을 한 것이며 wMRI는 획득한 MR영상을 물 밀도로 동일화 시킨 것이다. 6 MV anterial 방향의 조사가 CT, lMRI, wMRI에 적용되어 치료계획으로 비교되었으며 또한 환자의 병변위치에 따라 2문 조사에서 5문 조사의 치료계획이 비교되었다. CT기반 치료계획을 기준으로 하여 등선량 분포와 DVH의 차이는 wMRI 보다 lMRI에서 더 적었으며 최대선량 차이가 91 cGy vs. 57 cGy, 평균선량이 74 cGy vs. 42 cGy, 최소선량 차이가 94 cGy vs. 53 cGy로 측정되어 각각의 선량 평가 면에서 그 차이가 wMRI보다 lMRI에서 더 적었다. 이러한 결과는 wMRI의 경우 공동내 선량계산에서 CT기반 선량계산과 차이가 나기 때문이다. 따라서 본 연구의 결과는 lMRI 기반 선량계산의 가능성이 있음을 보여준다.