• 지질공학
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• 제25권3호
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• pp.349-356
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• 2015

물리탐사의 대표적인 한계는 위아래 지층의 물성이 크게 차이나지 않을 경우 취득 신호가 작다는 점이다. 이 경우에는 서로 다른 물성에 기인하는 여러 가지 탐사들을 수행하고 그 결과들을 복합적으로 해석하여 그 효율성을 높인다. 레이더 및 고분해능 탄성파반사법 탐사는 천부 지질구조 및 매설 구조물을 신속하고 정확하게 찾아낼 수 있는 방법으로서 각각 유전율 경계면과 속도 경계면을 찾아내는데 효과적이다. 특히 이 연구에서는 전기적인 성질에 크게 반응하는 레이더 이벤트와 탄성적인 성질에 기인하는 탄성파 이벤트를 단일 단면도에 통합적으로 재건하는 기법을 모델링자료를 통해 구축하고 이를 바탕으로 청주 화강암부지의 얕은(3 m) 깊이의 지하수면, 그 하부의 풍화암, 연암 경계면을 효과적으로 파악하였다. 지반 강성에 중요한 인자인 밀림 탄성률(강성률)을 평가하기 위해 검층 자료를 통해 얻은 S파 속도를 여러 채널 S파 분석(MASW)과 공중점 교차상관 기법(CMPCC)에서 나온 값과 비교한 결과, 일반적인 MASW보다 이상대의 정확한 지점과 높은 S/N을 목적으로 고안된 CMPCC을 통해 얻은 속도가 실제 검층 자료에 보다 접근하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권8호
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• pp.807-820
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• 2023

Objective: To assess whether computed tomography (CT) conversion across different scan parameters and manufacturers using a routable generative adversarial network (RouteGAN) can improve the accuracy and variability in quantifying interstitial lung disease (ILD) using a deep learning-based automated software. Materials and Methods: This study included patients with ILD who underwent thin-section CT. Unmatched CT images obtained using scanners from four manufacturers (vendors A-D), standard- or low-radiation doses, and sharp or medium kernels were classified into groups 1-7 according to acquisition conditions. CT images in groups 2-7 were converted into the target CT style (Group 1: vendor A, standard dose, and sharp kernel) using a RouteGAN. ILD was quantified on original and converted CT images using a deep learning-based software (Aview, Coreline Soft). The accuracy of quantification was analyzed using the dice similarity coefficient (DSC) and pixel-wise overlap accuracy metrics against manual quantification by a radiologist. Five radiologists evaluated quantification accuracy using a 10-point visual scoring system. Results: Three hundred and fifty CT slices from 150 patients (mean age: 67.6 ± 10.7 years; 56 females) were included. The overlap accuracies for quantifying total abnormalities in groups 2-7 improved after CT conversion (original vs. converted: 0.63 vs. 0.68 for DSC, 0.66 vs. 0.70 for pixel-wise recall, and 0.68 vs. 0.73 for pixel-wise precision; P < 0.002 for all). The DSCs of fibrosis score, honeycombing, and reticulation significantly increased after CT conversion (0.32 vs. 0.64, 0.19 vs. 0.47, and 0.23 vs. 0.54, P < 0.002 for all), whereas those of ground-glass opacity, consolidation, and emphysema did not change significantly or decreased slightly. The radiologists' scores were significantly higher (P < 0.001) and less variable on converted CT. Conclusion: CT conversion using a RouteGAN can improve the accuracy and variability of CT images obtained using different scan parameters and manufacturers in deep learning-based quantification of ILD.

• 지구물리
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• 제2권1호
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• pp.45-56
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• 1999

경북 포항시 일월동 지역에서 482 m 길이의 동서 방향의 측선에 대한 탄성파 굴절법 및 반사법탐사를 실시하였다. 자료수집에서 지오폰 간격과 오프셋은 각각 2 m로 설정하였으며, 발파는 끝점 발파 배열 방법을 이용하여 한 발파점마다 24채널을 기록하였다. 발파 간격은 2 m로 하여 측선의 전구간에서 탄성파 자료를 취득하였다. 굴절법탐사 자료의 해석은 수평다층구조 이론을 적용하여 실시하였으며, 반사파 자료 처리는 트레이스 편집, 이득조절, 공심점 분류, 수직경로시차 보정, 뮤트 과정을 거친 후 동일 오프셋 모음을 취하여 단일중첩 탄성파 단면을 작성하고 필터링을 거친 후 해석에 이용하였다. 굴절법탐사 자료 해석결과 조사 측선 구간의 천부지반은 크게 2층으로 구분되는데, 상부층은 267∼566 m/s 의 P파 속도 분포를 보여 대체로 미고결 퇴적층이며, 하부층은 1096∼3108 m/s 의 P파 속도 분포를 보여 풍화암∼경암의 암반으로 구성되었음을 알 수 있다. 상부 미고결층은 수평적으로 큰 변화를 보이고 있는 바, 측선의 동측 구간에는 평균 400 m/s 의 P파 속도를 보이는 미고결 사암층이 3∼5 m 두께로 발달되어 있으며, 측선의 서측 구간은 평균 340 m/s 의 P파 속도를 갖는 매립토층이 8∼10 m 두께로 발달된 것으로 해석된다. 반사파 단면도에서 조사구간에 3개의 고각의 단층대가 분포하며, 이들 단층대를 경계로 기반암이 나누어져 있으며 단층대 사이의 구간은 비교적 안정된 지반으로 해석된다. 대형 건물의 위치는 단층대를 피하여 안정된 지반 구간에 위치해야 함을 고려할 때, 그 기초를 3∼10 m 깊이 하부에 위치하는 기반암 내에 설치되도록 설계되어야 할 것이다.