• 대한핵의학회지
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• 제26권2호
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• pp.290-298
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• 1992

Although early diagnosis of urinary tract infection is important, the radiologic evaluation is still controversial because of the low sensitivity and the lack of cost-effectiveness. This study was carried out to evaluate the clinical utility of high resolution triple head $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT imaging in urinary tract infection. We prospectively performed $^{99m}Tc-DMSA$ planar and SPECT imaging, ultrasound of kidney (US), intravenous pyelography (IVP) and voiding cystourethrography (VCU) in all 60 adult patients with UTI [26 with first episode of acute pyelonephritis (APN), 22 with recurrent APN, and 12 persistent asymptomatic pyuria] and 25 normal persons. To assess reversibility of the renal cortical defect (RCD), $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT was repeated 1 to 8 months later in those patients with abnormal initial findings. Overall detection rate of $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT imaging was 83% (50/60), but planar, US, IVP and VCU showed abnormal findings in 68%, 28%, 32% and 13%, respectively. 25 out of 27 patients with normal or single RCD were all normal in other radioligic studies. Only two patients showed vesicoureteral reflux (VUR) on VCU (grade I) and mild hydronephrosis on IVP. But, high proportion of those with multiple RCD showed abnormal findings on US (17/33), IVP (18/33), and VCU (7/33): 67% in any of these 3 studies. Especially, 3 out 7 patients with VUR showed multiple RCD on $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT without any abnormality on IVP or US. 25 normal persons showed normal findings in all studies except one false positive finding on $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT imaging. Follow-up $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT was done in 28 patients (13 with single RCD, 15 with multiple RCD). All 13 patients with single RCD showed improvement. Those with multiple RCD presented improvement in 4, no change in 10, and aggravation in 1 on follow-up studies. With these results, we conclude: 1) $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT imaging is superior to planar imaging, US, IVP or VCU in detection of renal lesion in urinary tract infection. $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT is useful as a initial diagnostic tool in adult patients with urinary tract infection. 2) The multiple RCD on $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT represent the high probability of irreversible tissue change and need of extensive urological work-up.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.415-431
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• 2019

본 연구에서는 위성관측운량을 지상관측운량에 가깝게 보정하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 위성관측운량과 지상관측운량은 같은 구름을 각각 평면과 반구면에 투영한 관점이라는 차이를 가진다. 따라서, 개발된 위성보정 알고리즘은 평면의 위성관측 영역에 투영된 구름에 적절한 높이를 부여하여 지상관측 영역인 반 구면에 투영된 구름으로 변환하는 것이 핵심이다. 이때 평면구름은 위성 구름탐지를 이용하며, 높이는 운정압력을 이용하여 결정한다. Himawari-8 Level 1B 관측자료로 입력자료를 만들어 기존의 위성관측운량과 개발된 알고리즘을 통해 산출한 위성관측운량을 2016년 7월부터 2017년 6월, 매월 1일부터 7일까지 낮 시간 동안 한국(22개소)과 중국(724개소)의 종관지상관측소의 목측 전운량에 대해 검증하였다. 그 결과, 개발된 알고리즘을 통해 산출한 보정위성관측운량이 기존 위성관측운량에 비해 작은 평균오차($1.01{\rightarrow}0.61$)를 가지며, 예측의 성공률(PC) 또한 증가($55%{\rightarrow}61%$)했다. 특히 '흐림(Cloudy)'에 대한 관측률(POD)이 증가하였다($60%{\rightarrow}73%$). 예측 성공률은 55%에서 61%로 상승하였다. 이때, 겨울 기간(12-2월)에는 구름 과탐지에 의한 것으로 추정되는 오차가 다소 증가하나, 전 계절과 마찬가지로 좋은 예측 성공률을 보인다($56%{\rightarrow}60%$). 개발된 알고리즘으로 산출한 보정위성관측운량이 기존의 위성관측운량보다 지상관측운량에 더 가까워지는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_1호
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• pp.267-282
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• 2018

인공위성 영상을 활용한 식생 계절 추정 연구의 지속적 발전에도 불구하고 현장 자료와의 비교를 통한 검증은 다소 미흡한 실정이다. 특히, 다양한 형태로 패치화 되어 있는 우리나라 산림의 경우, 인공위성 영상과 해상도가 일치하지 않는 한계가 존재하여 위성 영상만으로 개엽일을 추정하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 식생 계절 추정의 신뢰도를 향상시키기 위해 대축적 임상도(1:5,000)를 MODIS 픽셀 해상도에 맞게 재구성하여 MODIS의 NDVI와 EVI 두 식생지수들로부터 시계열 식물계절 곡선을 생산하여 현장 자료를 바탕으로 우리나라의 산림에 적합한 식생 지수와 개엽일 추출 방법을 비교 및 평가하였다. 또한 각 픽셀의 임상 구성비율과 식생지수로부터의 식물계절 추출 간의 상관관계를 분석하였다. 국립수목원에서 실측된 개엽일을 바탕으로 NDVI와 EVI를 비교하였을 때 우리나라의 산림에는 EVI가 더 적합하였고, 식생지수 계절 곡선으로는 일차도함수가 개엽일 추출에 가장 적합하였다. 현장 개엽일이 조사된 7개의 활엽수종이 속한 픽셀과(중앙픽셀) 이웃한 8개의 픽셀을 실측 개엽일과 비교하였을 때, 실측과 가장 높은 상관관계를 보이는 베스트 픽셀을 구성하는 임상은 활엽수림 67.9%, 침엽수림 14.3%, 혼효림 7.7% 구성을 보였고 평균 결정계수($R^2$)는 0.64으로 나타나 높은 상관관계를 보였다. MODIS EVI로 추출한 전국 평균 개엽일은 최소 112.9일(2014년)에서 최대 129.1일(2010년)으로 2003년 이래로 약 0.16일 빨라졌다. 향후 연구에서는 활엽수림과 혼효림의 개엽일 분석 외에도 다양한 기후 및 지형 인자들의 영향을 파악하기 위해 침엽수림의 개엽일 추출까지 확장할 필요가 있으며 우리나라 산림 생태계의 다양성을 고려한 종합적인 연구가 진행되어야 할 것이다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제27권4호
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• pp.194-200
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• 2009

목 적: 위부분절제술 후 방사선치료를 받는 환자들 중에서 위 내 음식물의 배출지연으로 인한 위 용적 및 주변 장기의 위치 변화와 이것의 임상적 의의를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 2005년 3월 1일부터 2008년 12월 31일까지 위암으로 위부분절제술을 받은 후 보조적 동시항암화학 방사선치료를 받았던 총 32명의 환자들 중, 전산화단층촬영모의치료 영상에서 12시간 이상의 금식에도 불구하고 위 내 음식물이 50 ml 이상 남아 잔존 위의 팽대를 보였던 경우들이 이번 연구 대상이었다. 이 환자들에 대해 방사선치료 기간 동안 주기적으로 시행된 컴퓨터단층촬영 자료를 바탕으로 잔존 위 용적 및 주변 장기들의 위치 변화를 평가하였다. 또한 방사선치료 설계 자료를 바탕으로, 잔존 위 및 주변 장기들의 변화를 고려하지 않고 치료를 지속했을 경우의 치료 표적 및 정상조직의 방사선분포 변화를 알아보았다. 결 과: 총 5명의 전산화단층촬영모의치료 영상에서 배출장애에 의한 50 ml 이상의 위 내 음식물의 저류가 확인되었다. 대상 환자들에서 위 용적은 치료과정 중에 다양한 변화양상을 보였고, 각 환자에서 최대 64.2~340.8 ml (평균, 188.2 ml)의 변화를 보였다. 또한 위 용적에 따라 좌측 신장이 각 환자별 최대 0.7~2.2 cm (평균, 1.2 cm)까지 상하 방향으로 이동하는 양상을 보였다. 모의치료 시의 설계를 위 용적의 변화에 따라 변경하지 않고 치료를 진행한 경우 유의하게 계획용표적체적(V43, 79.5${\pm}$10.4%)에 조사선량이 부족하고 좌측 신장(V20, 34.1${\pm}$12.1%; Mean dose, 23.5${\pm}$8.3 Gy)에 과도한 선량이 조사되는 결과를 얻을 수 있었다. 결 론: 위부분절제술 후 방사선치료를 받는 일부 환자에서 배출지연에 따른 위 용적의 변화와 좌측 신장의 위치변화를 확인할 수 있었다. 배출지연이 발생하는 환자를 선별하여 위 용적의 변화를 파악하고 이를 방사선치료 설계에 반영하는 것이 효과적일 것으로 생각된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제37권4호
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• pp.289-301
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• 2023

유역 내 산림은 생태계 유지에 있어 중요한 역할을 맡고 있으며 생태네트워크 체계를 구성하는 주요 기반 환경이다. 그러나 지난 수십여 년간 행해진 무분별한 개발사업으로 인해 산림 파편화 및 토지이용 변화가 가속화되었으며 본래의 기능을 상실하게 되었다. 산림 생태계를 파악하는 데 있어 산림의 구조적 패턴은 생태적 과정과 기능에 직접적인 영향을 미치기 때문에 변화패턴을 파악하고 분석하는 것은 중요한 인자라 할 수 있다. 이에 본 연구는 금강 상류 댐 유역을 대상으로 FRAGSTATS 모델을 통해 시계열적인 토지피복변화에 따른 산림 경관의 구조적 변화를 분석하였다. 토지피복 변화탐지를 통한 금강 상류 댐 유역 내 토지피복변화는 1980년대부터 2010년대까지 산림 33.12km²(0.62%), 시가화건조지역 67.26km² (1.26%) 증가하였고 농업지역 148.25km²(2.79%) 감소하였다. 유역 내 산림 경관분석결과 No sampling 분석에서는 경관백분율(PLAND), 면적가중근접지수(CONTIG_AM), 평균 중심지 면적(CORE_MN), 인접지수(PLADJ)가 증가하였고 패치수(NP), 경관형태지수(LSI), 응집지수(COHESION)가 감소하였다. Moving window 분석을 통해 구조적 변화패턴을 파악한 결과, 경상북도 상주시, 충청북도 보은군, 전라북도 진안군 내 산림 경관은 상대적으로 잘 보전되어 있었으나 충청북도 옥천군, 영동군 그리고 충청남도 금산군 사이의 경계부와 전라북도 무주군과 장수군 인접 지역의 산림 경관에서는 파편화가 진행되고 있었다. 결과를 토대로 추후 해당 지역의 산림 관리전략 수립 시 파편화 지역을 대상으로 조림사업을 수립할 필요가 있을 것으로 사료된다. 본 연구를 통해 산림 경관의 파편화가 예상되는 지역을 도출할 수 있었으며, 유역 산림의 건전성 평가 및 관리계획 수립을 위한 기초자료로써 활용될 가능성을 기대할 수 있다.

• 한국환경농학회지
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• 제28권2호
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• pp.194-201
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• 2009

영농지역에서 비점오염원인 농약의 살포가 수질환경에 미치는 영향과 유출량을 평가 하였다. 충북 괴산군 괴산읍 능촌리 일대 폐쇄권역에서 소수계내 물 중 잔류농약은 20종의 성분이 검출되었으며, 살균제 4종, 살충제 10종, 제초제 6종이었고, 검출범위는 0.008${\sim}$7.59 ppb 수준으로 배출수 기준보다 훨씬 못 미치는 수준이었다. 대하천 유입전 소수계 물 중 시기별 잔류농약 성분은 살균제가 5${\sim}$8월, 살충제는 7${\sim}$8월 및 제초제는 5${\sim}$7월에 주로 검출되었고, 밭에 사용하는 농약보다 수도용 농약이 검출 빈도가 높았다. 또한 강우강도가 높을 때는 밭토양의 토사 유출로 밭에 사용하는 농약이 상대적으로 높게 검출되었다. 작물 재배조건별 검출된 잔류농약성분은 고추밭 토양 6종, 과수원 토양 4종, 참깨밭 토양 3종 및 논토양 5종으로 총 13종이 검출되었으며, 검출 범위는 0.001${\sim}$0.109 ppm 수준이었다. 공주시 정암면 고성리 영농지역의 소수계내 물 중 농약잔류성분은 13종(살균제2, 살충제6, 제초제5)의 성분이 검출되었으며 검출범위는 0.01${\sim}$7.21ppb 수준으로 잠정 배출수 기준보다 못 미치는 수준이었다. 농약 종류별 검출양상은 살균제는 5${\sim}$8월, 살충제는 7${\sim}$8월, 제초제는 5${\sim}$6월에 주로 검출되었으며 강우시간별 물 중 농약잔류량은 강우시작 3${\sim}$5시간에 최고농도가 검출되었고 수도용 농약의 검출 빈도가 높았다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.1041-1053
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• 2018

본 연구에서는 용담댐 유역을 대상으로 저수위/저수량 모니터링 및 예측을 위하여 고해상도 위성관측 자료를 이용하는 방법과 위성으로부터 추출한 강수량 자료로부터 가뭄지수를 이용한 저수위를 모니터링하고 SSA를 이용한 PCA방법으로 예측모델을 구축하여 가뭄을 예측하는 방법을 개발하였다. 용담댐 저수위와 SPI(3)와의 상관계수가 0.78로 매우 높은 상관성을 보였으며, 위성자료를 통하여 산정한 가뭄지수를 활용하여 댐 저수위/저수량 모니터링 및 예측 가능성을 진단하였다. SSA에 의한 주성분 분석결과 SPI(3)과 각 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.87~0.99의 높은 상관성을 보였으며, 표준화된 댐 저수위(N-W.S.L.)와 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.83~0.97의 비교적 높은 상관성을 보임을 확인하였다. 또한, Sentinel-2 위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) 센서로 댐수위의 변화를 모니터링하기 위해 지수 기법을 적용하여 수체 탐지 알고리즘을 개발하였으며, 용담댐유역에 대해 2016년부터 2018년까지의 수계 면적 변화를 분석하였다. 이를 기반으로 Sentinel-2 위성영상으로 추출한 수계 면적 변화를 이용하여 가뭄 감시 분야에 대한 활용 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 다양한 위성관측자료로부터 미계측 지역의 저수량 모니터링과 수문학적 가뭄 모니터링/예측에 활용이 가능할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권12호
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• pp.431-438
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• 2020

본 논문에서는 입술 윤곽선을 검출하기 위한 다중 문턱치 기반의 검출방법을 제안하였다. 기존의 연구 중 Spyridonos 등이 제안한 방법은 입력영상을 RGB로부터 YIQ 좌표계로 변환하여 Q 성분만을 이용하여 Q 영상을 얻는다. Q 영상으로부터 변화 점 검출을 통하여 입술 모양의 좌우 끝점을 얻어낸다. 좌우 끝점에 대한 수직 좌표의 평균값을 이용하여 Q 영상을 상하로 분리하고, 상하 영역 각각에 대하여 별도로 Q값을 대상으로 문턱치를 적용하여 후보 윤곽선을 추출한다. 추출된 후보 윤곽선에 특징치 거리를 이용하여 최적의 문턱치를 찾고, 해당하는 윤곽선을 최종 입술 윤곽선으로 결정한다. 이 때 사용되는 특징치 거리 D는 후보 윤곽선 상의 점들을 기준으로 주변 영역에 대한 차이의 절대값을 이용하여 계산한다. 기존연구의 문제점은 세 가지인데, 첫째는 입술 끝점 추출 과정에서 피부영역의 과다한 참여로 입술 끝점의 추출의 정확도가 감소하고, 따라서 후속되는 상/하 영역 분리에도 영향을 미친다. 둘째는 YIQ 칼라 좌표계를 사용하였는데, 다양한 칼라 좌표계에 대한 분석이 미비하므로 추가적인 분석이 필요하다. 세 째, 최적 윤곽선의 선택 시 적용하는 거리 값 파라미터의 계산 과정에서, 문턱치를 적용하여 구한 해당 윤곽선 주변의 데이터들에 의한 변화분을 계산하여 변화가 가장 큰 윤곽선을 입술 후보로 채택하는데, 변화분의 최대치를 기준으로 하기 때문에 검출된 입술영역이 기준보다 축소되는 문제점이 있다. 첫 번째 문제점을 해결하기 위하여 피부영역의 계산과정 참여를 줄여서 성능을 30%정도 향상시켰다. 두 번째는 YIQ 외에 HSV, CIELUV, YCrCb 등의 칼라 좌표계에 대한 성능테스트를 거쳐 기존연구 방법이 칼라좌표계에 대한 의존성이 없음을 확인하였다. 세 번째는 윤곽선 주변의 변화분 검토 시, 윤곽선 포인트 당 변화분의 평균값 대신에 변화분의 총량을 적용하여 46% 성능개선 효과를 얻었다. 이상의 내용을 모두 적용하여 제안한 통합방법은 기존연구 대비 2배의 성능향상과 안정성을 확보할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권8호
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• pp.577-587
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• 2021

가뭄은 수개월, 수년 이상에 걸쳐 서서히 발생 및 지속되며, 식생에 대한 피해가 발생할 때까지 확실한 인식이 어렵다. 최근에는 기후변화에 따른 기상이변 및 기온상승 등으로 인하여 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 기상 이상으로 몇 주 또는 몇 달 이내 빠르게 발전하는 가뭄을 확인할 수 있다. '돌발가뭄(Flash Drought)은 일반적인 가뭄과 달리 비교적 짧은 기간 동안 표면온도의 상승과 비정상적으로 낮고 빠르게 감소하는 토양수분으로 인하여 식생에 대한 극심한 스트레스를 유발하면서 광범위한 작물 손실 및 용수공급 감소 등에 대한 피해를 야기하는 가뭄으로 정의된다. 짧은 기간의 급속하게 발생하는 (rapid-onset) 돌발가뭄은 발생원인인 토양수분함량의 감소와 강수의 부족, 낮은 습도, 고온 및 강풍 등으로 인한 증발 수요의 증가 등과 유사한 관계가 있기 때문에 농업 및 자연 생태계에 미치는 영향이 크며, 발생원인 또한 농업가뭄의 범주에 속하기 때문에 이에 대한 모니터링이 필수적이다. 본 연구에서는 증발산량을 활용한 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수(Evaporative Stress Index, ESI)를 활용하여 국내의 돌발가뭄 감지 조건을 제시하였으며, 표준강수지수, 토양수분, 최고기온, 상대습도, 풍속, 강수량 등과 비교를 통하여 돌발가뭄사상의 수문기상학적 특성에 대하여 분석하였다. 돌발가뭄 발생 이전 8주간을 기준으로 상관분석하였으며, ESI와 표준강수지수, 토양수분, 최고기온에 대하여 0.8(-0.8) 이상의 높은 상관관계를 보였다. 본 연구를 통하여 아직 명확하게 정의되지 않은 돌발가뭄에 대한 유형별 분석 및 국내 돌발가뭄의 수문기상학적 특성을 파악하였으며, 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수는 돌발가뭄사상의 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.