정량적인 토지피복도의 확보는 유역에 분포하는 비점오염원의 규명에 있어서 매우 중요한 과제로 인식되고 있다. 본 연구는 위성영상을 이용한 토지피복분류 과정에 있어서, 훈련지역의 취득방법 및 규모가 분류정확도에 미치는 영향을 JERS-1 OPS 위성영상을 기반으로 평가하였다. 전체 연구대상지역 중에서 0.3%, 0.5%, 1.0%를 훈련지역으로 추출함에 있어서 두 가지 기법을 제안하였다. 첫번째 기법은 해당지역에 대한 사전 지식을 갖춘 연구자가 훈련지역을 추출하였으며, 두번째 기법은 기하학적 보정을 행한 항공사진과 수치지도를 이용하여 훈련지역을 추출하였다. 영상의 토지피복 분류는 최대우도분류법을 이용하였다. 연구결과 사용자에 의한 훈련지역 취득기법보다 항공사진과 수치지도를 이용하여 훈련지역을 추출하여 최대우도분류법을 적용할 경우 전체정확도가 최대 18% 정도 향상하였다. 우리나라와 같이 복잡하고 다양한 토지이용을 가진 지형에서 JERS-1 영상을 이용하여 95%의 신뢰도를 얻기 위해서는 적어도 훈련지역을 전체지역의 약 1% 이상 추출하여야 만족할 만한 토지피복분류를 수행할 수 있었다.
본 연구에서는, MTSAT-1R 위성 자료를 이용하여 표면도달일사량 (SSI: Solar Surface Insolation)을 산출한다. 표면도달일사량은 태양-지구에너지시스템, 기후변화, 그리고 농업 생산 예측 모델 활용과 같은 다양한 분야에 사용되는 주요 변수이다. 대부분의 표면도달일사량 산출모델은 지상 관측 일사계 자료를 이용하여 모델의 검 보정을 수행한다. 위성자료를 이용하여 산출된 표면도달일사량과 지상 관측 일사값을 서로 비교할 때, 기기 차에 의해 발생하는 시스템 오차가 존재한다. 지상 관측 일사계의 경우에는 2분마다 관측된 전천 일사량을 평균하여 시간일사 대푯값으로 제공하다. 반면 위성을 이용하여 산출된 표면 도달일사량의 경우에는, 특정시간에 대한 순간 관측 값을 이용하며, 단위 화소 크기에 대한 공간 해상도로 제공된다. 시스템 차에 의해 발생하는 시간적 불일치는 지상 관측 값과의 검 보정 시, 오차 값을 포함한다. 본 연구에서는, 시간 불일치 조정을 통해 보다 향상된 표면도달일사량 검증 기법을 제공하고자 한다.
위성 원격탐사 기법은 산림 모니터링에 적극적으로 활용될 수 있으며 우리나라 독자 운영 위성인 다목적실용위성을 활용하였을 때 특히 의미 깊다. 최근 들어 위성 원격탐사 자료에 머신러닝 기법을 적용함으로써 산림 모니터링을 수행하는 연구가 다수 이루어지고 있다. 머신러닝 기법을 통하여 제작된 산림모니터링 정보는 기존 산림 모니터링 방법의 효율성을 향상시키는 데에 활용할 수 있다. 머신러닝 기법의 경우 관심 지역과 활용 데이터의 특징에 따라 분류 정확도가 크게 달라지므로 다양한 모델을 적용함으로써 가장 효과적인 분류 결과를 도출하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 우리나라 삼척 지역에 대해 심층신경망을 적용함으로써 인공림과 자연림의 분류 성능을 확인하였다. 그 결과 픽셀 정확도가 약 0.857, F1 Score가 자연림과 인공림에 대해 각각 약 0.917과 0.433로 확인되었다. F1 score를 보았을 때 인공림의 분류 성능이 절대적으로는 낮은 수준을 나타냈다. 하지만 기존의 인공림과 자연림 분류 성능에 대해 F1 score를 기준으로 약 0.06, 그리고 0.10 향상된 성능을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 볼 때에 합성곱신경망 기반의 추가적인 모델을 적용함으로써 보다 적절한 모델을 분석할 필요가 있다.
Kim, Jin Kyem;Yoon, Haesung;Lee, Mi-Jung;Kim, Myung-Joon;Han, Kyunghwa;Koh, Hong;Kim, Seung;Han, Seok Joo;Shin, Hyun Joo
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제23권3호
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pp.251-258
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2019
Purpose: To assess the feasibility of the use of spin-echo echo-planar imaging (SE-EPI) magnetic resonance elastography (MRE) in livers of children and young adults. Materials and Methods: Patients (${\leq}20$ years old) who underwent 3T SE-EPI MRE were included retrospectively. Subjects were divided into three groups according to the purpose of the liver MRI: suspicion of fatty liver or focal fat deposition in the liver (FAT group), liver fibrosis after receiving a Kasai operation from biliary atresia (BA group), and hepatic iron deposition after receiving chemotherapy or transfusions (IRON group). Technical failure of MRE was defined when a stiffness map showed no pixel value with a confidence index higher than 95%, and the patients were divided as success and failure groups accordingly. Clinical findings including age, gender, weight, height, and body mass index and magnetic resonance imaging results including proton density fat fraction (PDFF), $T2^*$, and MRE values were assessed. Factors affecting failure of MRE were evaluated and the image quality in wave propagation image and stiffness map was evaluated using the appropriate scores. Results: Among total 240 patients (median 15 years, 211 patients in the FAT, 21 patients in the BA, and 8 patients in the IRON groups), technical failure was noted in six patients in the IRON group (6/8 patients, 75%), while there were no failures noted in the FAT and BA groups. These six patients had $T2^*$ values ranging from 0.9 to 3.8 ms. The image quality scores were not significantly different between the FAT and BA groups (P > 0.999), while the scores were significantly lower in the IRON group (P < 0.001). Conclusion: The 3T SE-EPI MRE in children and young adults had a high technical success rate. The technical failure was occurred in children with decreased $T2^*$ value (${\leq}3.8ms$) from iron deposition.
최근 딥러닝을 활용한 토지피복분류 기법 연구가 다수 수행되고 있다. 그런데 양질의 토지피복 학습데이터를 충분하게 구축되지 못하여 성능이 저하되는 양상이 확인되었다. 이에 따라 본 연구에서는 데이터 확장 기법의 적용을 통한 토지피복분류 성능의 향상을 확인하였다. 분류 모델로는 U-Net이 활용되었으며 AI Hub에서 제공하는 토지피복 위성 이미지 자료를 연구자료로 활용하였다. 원본 데이터로 학습한 모델과 데이터 확장 기법이 적용된 데이터로 학습한 모델의 픽셀 정확도는 각각 0.905와 0.923이었으며 평균 F1 스코어는 각각 0.720과 0.775로 데이터 확장 기법을 적용하였을 때가 보다 우수한 성능을 나타내는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 원본 학습데이터를 활용하여 학습한 모델의 경우 건물, 도로, 논, 밭, 산림, 비대상 지역 클래스에 대한 F1 스코어가 0.770, 0.568, 0.733, 0.455, 0.964 그리고 0.830이었으며, 데이터 확장을 적용하였을 때에 각 클래스에 대한 F1 스코어는 각각 0.838, 0.660, 0.791, 0.530, 0.969 그리고 0.860으로 모든 클래스에 대해 데이터 확장이 성능향상에 유효하다는 사실을 확인하였다. 또한, 클래스 균형에 대한 고려없이 데이터 확장을 적용했음에도 불구하고 데이터 불균형에 의한 클래스별 성능 왜곡을 완화할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 이는 절대적인 학습데이터의 양이 증가했기 때문이라 판단된다. 본 연구 결과는 다양한 영상 처리 분야에서 데이터 확장 기법의 중요성과 효과를 증명하는 기반 자료의 역할을 수행할 것으로 기대한다.
소동물 전용의 영상 및 치료기기 중 양전자방출단층촬영기기(positron emission tomography, PET)는 관심 시야 내에서 공간분해능의 변화가 발생한다. 이는 작은 갠트리와 작고, 긴 섬광 픽셀을 사용함으로써 발생하는 현상으로 이를 해결하기 위해 반응 깊이를 측정하는 검출기들이 개발 및 연구되고 있다. 본 연구에서는 여러 개의 섬광체 블록과 서로 다른 반사체 패턴을 지닌 광가이드를 사용하여 반응 깊이를 측정하는 검출기를 설계하였다. 3 mm × 3 mm × 5 mm의 섬광 픽셀을 4 × 4 배열로 구성한 섬광체 블록이 4개의 층을 이루고, 각 층마다 광가이드를 삽입하여 전체 검출기를 구성하였다. 반응 깊이 측정 여부를 확인하기위해, 모든 섬광 픽셀의 중심에서 감마선 반응을 발생시켜 데이터를 획득 후 평면 영상으로 재구성하였다. 층 사이에 삽입된 광가이드의 반사체 패턴이 모두 달라 각 층별 섬광 픽셀의 위치가 서로 다른 곳에 형성되었다. 이렇게 형성된 섬광 픽셀의 위치를 모두 분리하여 영상의 재구성에 사용하면 관심시야 모든 영역에 걸쳐 고른 공간분해능을 달성할 수 있을 것으로 판단된다.
지표면 기온($T_{air}$ surface air temperature)은 기상 및 기후학 분야에서 대표적인 기상인자일 뿐만 아니라 육상생태계 기능을 조절하는 주요 환경조건 인자이다. MODIS와 같은 인공위성정보 활용 기술은 지표면 기온을 연속적으로 모니터링 할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 복잡 산악지역에서의 관측 정확도의 한계와 구름 등에 의한 자료 결측은 연속적인 모니터링을 제한한다. 이 연구에서는 위성정보를 기반으로 복잡 산악지역에서 인 강원도 지역을 대상으로 전천후 기온정보를 생산하여 산악기상관측자료를 이용하여 평가하였다. 산악지역에 대한 정확도 개선을 위해 Aqua MODIS 기온정보(MYD07_L2)에 대기기온감률 방법을 적용한 결과, 기존보다 약 4% RMSE 개선효과(ME의 경우 95%)가 나타났다. 전천후 기온정보 산출을 위해 MYD07_L2 기온정보와 GCOM-W1 AMSR2 37 GHz 밝기온도 자료간의 픽셀 기반의 회귀모형 방법을 적용하였다. 산악기상 관측 자료와 비교한 결과 전반적으로 좋은 일치도를 보였으나(r=0.80, RMSE=7.9K), 겨울철에 다소 과소모의의 경향을 나타냈다. 그럼에도 불구하고 전체 자료 중 결측되었던 61.4%의 자료(n=2,657)를 복원하여 복잡 산악지역에 대해 위성정보 기반의 전천후 기온정보 생산이 가능함을 확인하였다. 향후 이 연구에서 사용한 간단하고 효과적인 회귀모형 방법은 과거 및 최신 위성정보를 활용을 통한 시공간적인 확장이 가능할 것으로 사료된다.
목적: 보건의료정보화를 위한 진료정보교류 기반 구축 및 활성화 과제의 일부인 의료영상정보교류의 효용성을 높이기 위한 영상 품질 기준 연구에서 유방 자기공명영상검사의 적절한 프로토콜을 정립한다. 대상과 방법: 문헌 및 참고자료를 통한 국내외 유방 자기공명영상검사의 권고 프로토콜과 판독문 형식을 조사하고, 책임연구자가 설문지를 작성한 후, 국내 9명의 유방영상의학 전문가를 섭외하여 패널을 구성하였다. 전문가 패널은 총 3차례의 델파이 합의를 진행하여 유방자기공명영상 프로토콜의 합의안을 도출하였다. 결과: 합의된 유방자기공명영상 권고 프로토콜은 1.5 테슬라 이상의 기기로 유방 전용 코일을 사용하여 복와위 자세에서 영상을 획득하며, T2 강조영상과 조영 전 T1 강조영상을 포함한다. 조영증강영상은 적어도 2차례 이상 획득하며, 60~120초 사이 영상과 4분 이후 영상을 포함한다. 또한 조영증강 T1 강조영상의 절편 두께는 3 mm 이하, 측면 해상력은 120초 이하, 공간 내 평면 해상도는 $1.5mm^2$ 이하여야 한다. 결론: 국내 유방영상전문가 집단의 3차례에 걸친 델파이 합의를 통하여 효율적인 유방 자기공명영상검사의 검사 프로토콜 권고안을 정립하였다.
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.
본 연구의 목적은 수종의 섬유 강화 레진 포스트의 방사선 불투과도와 식별도를 비교하고자 하는 것이다. 이번 실험을 위해 1) FRC Postec Plus (Ivoclar Vivadent AG, Schaan, Liechtenstein) 2) Snowlight (Carbotech, Lewis center, OH, USA) 3) Dentin Post (Komet Brasseler, Lamgo, Germany) 4) Rely-X Fiber Post (3M ESPE, St.paul, MN, USA) 5) D.T.-Light Post (BISCO, Schaumburg, IL,USA ) 6) Luxapost (DMG, Hamburg, Germany) 등 6종의 섬유 강화 레진 포스트를 사용하였다. 각 포스트를 참고 기준으로 사용한 1 mm, 2 mm 간격의 알루미늄 step-wedge와 함께 디지털센서를 사용하여 방사선 촬영하였다. 방사선 불투과도는 각 포스트의 다섯 지점에서 $10{\times}10$ 화소의 평균 회색조 값으로 계산하였고 동일 두께의 알루미늄 당량으로 비교하였다. 치아 시편으로 비슷한 방사선 불투과도를 보이는 상악 전치 6개에 포스트를 식립 후 건조 하악골의 설측에 위치시켜 방사선 사진을 촬영하였다. 포스트만을 촬영한 사진과 치아 시편의 방사선 사진들을 구강악안면방사선과 전공자 3명, 치과보존과 전공자 3명, 일반 치과 의사 3명에게 보여주고 설문지를 작성하도록 요청하였다. 설문지는 포스트와 포스트가 식립된 치아 시편 사진에서 방사선 불투과도가 가장 높은 포스트와 낮은 포스트를 고르는 문항, 치근단과 치관부 끝에서 인접 상아질과 가장 식별이 잘되는 포스트를 고르는 문항을 포함하였다. 실험의 결과는 다음과 같았다. 1. 각 FRC-Post는 다양한 방사선 불투과도를 보였다. 2. 가장 높은 방사선 불투과도와 가장 낮은 방사선 불투과도를 가지는 포스트를 고르는 질문에서 포스트만 나열한 경우 실험군 모두 100%의 정답률을 보였으나 포스트를 치아에 넣고 치조골을 중첩시킨 경우 정답률의 변화를 보였다. 3. 포스트 주변 상아질과 구분되는 정도를 묻는 질문에 대해 시편의 조합 순서를 바꾸자 일관된 식별 결과를 보이지 않았다. 이에 본 연구에 사용한 포스트는 다양한 방사선 불투과도를 보이나 식별 능력에 영향을 미칠 정도의 방사선 불투과도 차이를 보이지 않는 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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