• 한국지리정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.47-62
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• 2016

본 연구는 한반도 해역 해양지질 및 지구물리 자료의 통합 DB시스템을 2009년부터 2013년까지 구축하였으며, 현재까지 시스템 운영 및 정보업데이트를 수행하고 있다. 해양수산부 연구사업에서 생산한 해저퇴적물의 입도분석자료, 층별 단면도, X-ray 영상, 중금속 분석자료, 유기탄소 분석자료와 함께 지구물리탐사 결과인 천부탄성파, 심부탄성파, 자력, 중력 자료를 수집하였다. 더불어, 국내 국 공립기관이 보유하고 있는 기존 자료와 미국, 일본의 한반도 해역 자료도 추가로 수집하였다. 자료포맷은 텍스트 파일, 엑셀 파일, PDF 파일, 이미지 파일, SEG-Y 이진파일 등으로 다양하였으며, 원본자료는 Archive DB에 원형 그대로 저장하여 향후의 재가공과 재분석에 대비하였다. 또한, 수집 자료의 비교분석을 목적으로 GIS 기반 데이터베이스와 검색시스템도 개발하였다. 모든 자료를 ArcGIS 툴을 이용하여 shape 파일로 변환하였으며, 오라클과 ArcGIS를 이용하여 GIS DB를 구축하였다. 클라이언트/서버 방식의 GIS 어플리케이션 개발을 통해 자료검색과 과학 자료 표출기능을 구현하였으며, 가시화를 위해 ChartFX 프로그램과 새로 개발한 전용 프로그램을 이용하였다.

• 대한영상의학회지
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• 제81권3호
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• pp.632-643
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• 2020

목적 자기공명영상 근거 영상표현형과 생체분자학적 아형, 유전자 발현 프로파일 근거 위험도 등 유방암 유전체 특징의 관계를 분석하고자 하였다. 대상과 방법 The Cancer Genome Atlas와 and the Cancer Imaging Archive에 공개된 자료를 이용하였다. 122개의 유방암의 자기공명영상에서 영상표현형이 추출되었다. 유전자 발현 프로파일에 따라 PAM50아형을 분류하고 위험도를 지정하였다. 영상표현형과 생체분자학적 특징의 관계를 분석하였다. 예측모델을 알아보기 위해 penalized generalized regression analysis를 이용하였다. 결과 PAM50아형은 maximum 2D diameter (p = 0.0189), degree of correlation (p = 0.0386), 그리고 inverse difference moment normalized (p = 0.0337)와 유의하게 관련이 있었다. 위험도 시스템 중에 GGI와 GENE70이 통계적으로 유의하게 8개의 영상표현형 특징을 서로 공유하였다(p = 0.0008~0.0492). Maximum 2D diameter가 두 위험도 시스템에서 가장 유의하게 관련있는 특징이었으나(p = 0.0139, p = 0.0008) 예측모델의 전반적인 연관 정도는 약했고 가장 높은 연관계수는 GENE70이 0.2171이었다. 결론 영상표현형 중에 maximum 2D diameter, degree of correlation, 그리고 inverse difference moment normalized가 PAM50 아형 그리고 GENE70과 같은 유전자 발현 프로파일 근거 위험도와 그 연관도는 약하였으나 유의한 관련을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권6호
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• pp.2480-2496
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• 2020

Considering that high-dose X-ray radiation during CT scans may bring potential risks to patients, in the medical imaging industry there has been increasing emphasis on low-dose CT. Due to complex statistical characteristics of noise found in low-dose CT images, many traditional methods are difficult to preserve structural details effectively while suppressing noise and artifacts. Inspired by the deep learning techniques, we propose a densely connected residual network (DCRN) for low-dose CT image noise cancelation, which combines the ideas of dense connection with residual learning. On one hand, dense connection maximizes information flow between layers in the network, which is beneficial to maintain structural details when denoising images. On the other hand, residual learning paired with batch normalization would allow for decreased training speed and better noise reduction performance in images. The experiments are performed on the 100 CT images selected from a public medical dataset-TCIA(The Cancer Imaging Archive). Compared with the other three competitive denoising algorithms, both subjective visual effect and objective evaluation indexes which include PSNR, RMSE, MAE and SSIM show that the proposed network can improve LDCT images quality more effectively while maintaining a low computational cost. In the objective evaluation indexes, the highest PSNR 33.67, RMSE 5.659, MAE 1.965 and SSIM 0.9434 are achieved by the proposed method. Especially for RMSE, compare with the best performing algorithm in the comparison algorithms, the proposed network increases it by 7 percentage points.

• 한국기록관리학회지
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• 제20권2호
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• pp.67-83
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• 2020

국내의 많은 지방자치단체에서는 지역에서 발생하는 사건들에 대한 시청각 기록물을 사람들이 쉽게 열람할 수 있도록 온라인 서비스를 제공하고 있다. 그러나 지자체들의 현재 사진 기록물 관리 방식은 표준적인 메타데이터가 부재하고 사진의 정보를 활용하지 않기 때문에 지자체 간 호환성과 검색 편의성이 낮은 문제점을 가진다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해, 본 논문에서는 국내 지자체 사진 기록물의 효율적 관리를 위한 메타데이터 설계와 기계학습 기반 자동 인덱싱 기술을 제안한다. 먼저, 본 논문에서는 국내 지자체 사진 기록물에 특화된 메타데이터를 설계하여 지자체 간 사진 기록물의 호환성을 높이고, 사진의 기본 정보와 특성을 나타낼 수 있는 요소들을 메타데이터 항목에 포함함으로써 사진 기록물의 효율적인 관리를 가능하게 한다. 또한, 기계학습 기술을 기반으로 사진의 사건과 카테고리를 반영하는 정보인 사진 속 텍스트와 객체를 자동 인덱싱하여, 사진 기록물 검색 시 사용자 검색의 편의성을 높인다. 마지막으로, 본 논문에서는 제안한 방법을 사용하여 국내 지자체 사진 기록물에서 텍스트와 객체를 자동으로 추출하고, 추출한 내용과 기본 정보를 본 논문에서 설계한 사진 기록물 메타데이터 항목에 저장하는 프로그램을 개발하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권5호
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• pp.389-401
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• 2001

본 논문에서는 MPEG형식의 영화 데이터를 대상으로 폭발 장면 자동 추출을 위한 저급 수준 비디오 내용정보의 추상화 방법을 제안하고, 실제 구현을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안한 추상화 방법은 폭발시 발생하는 불꽃의 색이 노란색 톤을 가진다는 사실과, 불꽃이 나타나는 프레임은 같은 tit에 속하는 이웃한 프레임과는 화면 구성이 달라지게 되므로 움직임 에너지 값이 커지게 된다는 사실을 바탕으로 한다. 이를 위해서 샷 단위의 인덱싱을 자동적으로 수행하고 각 샷의 첫 번째 프래임을 키 프레임으로 하다. 이를 위해서 샷 단위의 인덱싱을 자동적으로 수행하고 각 샷의 첫 번째 프레임을 키 프레임으로 선택한 후 영역별 주 색깔(Dominant Color)를 추출한다. 이때 색 공간은 양자화를 통한 512색 중 노란색 톤을 가지는 48 색 범위로 정의한다. 이후 매 샷마다 첫 번째 프레임과 이웃한 프레임의 에지 이미지(Edge Image)를 추출하여 이들의 차이로써 움직임 에너지(Motion Energy)를 얻는다. 이 두 가지 정보, 즉 노란색 톤을 가지는 색 정보와, 같은 장면 내의 다른 샷의 움직임 에너지에 비해 큰 값의 움직임 에너지를 갖는 샷을 폭발장면이 포함된 장면으로 검출한다. 실험 결과에 의하면 검색 결과는 주어진 임계값에 의존적이나, Recall과 Precision에서 80% 이상의 검출률을 보이고 있다. 그러나 일반적인 폭발 장면은 찾기에는 노란색 불꽃을 보이지 않는 예외적인 경우가 발생하여 이를 추출하는데 어려움이 있었다. 앞으로 이러한 문제점등은 기존의 오디오 정보를 이용한 폭발 장면 검출 방법과 함께 이용함으로써 해결되어질 수 있을 것이다.

• 핵의학기술
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• 제13권3호
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• pp.102-109
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• 2009

목적 : Siemens사의 Flash 3D(Pixon(R) method, 3D OSEM)는 검사 시간을 단축하면서 재구성을 통해 영상의 질을 높일 수 있도록 개발된 소프트웨어 프로그램으로써 핵의학 단층 촬영 시 유용하게 적용되고 있는 영상처리기법이다. 그러나 감산된 영상을 Flash 3D로 재구성하여 시행하는 뇌 혈류 부하 검사 시에 영상 획득시간을 짧게 하여 검사를 시행하면 재구성된 감산 영상의 신호 대 잡음비가(SNR, signal to noise ratio) 기저 영상에 비해 낮아지는 문제점이 있었다. 감산 영상의 SNR을 높이기 위해 LEAP 검출기를 사용하였고, 뇌혈관의 해상력보다는 혈관 확장의 예민도에 더 중점을 두었다. 본 실험은 뇌혈관 부하 단층 촬영 시 LEAP 검출기의 적용 가능성을 확인하고, Flash 3D를 이용한 적정 수준의 재구성 매개 변수를 파악하는 데 목적이 있다. 실험재료 및 방법 : (1) 팬텀 평가: $^{99m}Tc$을 넣은 Hoffman 3D Brain $Phantom^{TM}$을 이용하였다. LEAP와 LEHR 검출기로 첫 번째 영상을(부하 영상에 해당) 획득하고 $^{99m}Tc$의 반감기인 6시간 후 동일한 방법으로 두 번째 영상을(기저 영상에 해당) 획득하였다. 또한, 각각의 기저 영상과 감산 영상의 SNR 및 백질과 회백질의 비를 측정하였다. (2) 환자 영상의 평가: 2008년 5월부터 2009년 1월까지 LEAP 검출기로 촬영하여 정상으로 판독된 15명과 LEHR 검출기로 촬영하여 정상으로 판독된 13명의 환자를 대상으로 영상을 정성분석 하였다. Phantom에서 얻은 재구성 매개 변수를 대입하여 평가하였다. 하루 검사 프로토콜로 시행하였으며 기저에서 925 MBq, 부하에서 925 MBq의 $^{99m}Tc$-ECD를 투여하였다. 결과 : (1) 팬텀 평가: 각 검출기에서 획득한 계수치를 측정한 결과 LEHR 기저에서는 41~46 kcount, 부하에서 79~90 kcount, 감산에서 40~47 kcount가 측정되었다. LEAP의 경우 기저에서 102~113 kcount, 부하에서 188~210 kcount, 감산에서 94~103 kcount가 측정되었다. LEHR 감산 영상의 SNR은 LEHR 기저 영상과 비교하면 37% 감소하여 나타났고, LEAP 감산 영상의 SNR은 LEAP 기저 영상과 비교하면 17% 감소하여 나타났다. 회백질과 백질의 비는 LEHR 기저에서 2.2:1 감산에서 1.9:1로 측정되었고, LEAP 기저에서는 2.4:1 감산에서 2:1로 측정되었다. (2) 환자 영상의 평가: LEHR 검출기로 획득한 계수는 기저에서 대략 40~60 kcount, 부하에서 80~100 kcount 사이였다. 기저 및 부하 영상은 FWHM을 7 mm로 (타 장비의 Cutoff에 해당), 감산 영상은 FWHM을 11 mm로 설정하는 것이 적절하였다. LEAP는 기저에서 대략 80~100 kcount, 부하에서 180~200 kcount로 측정되었다. LEAP 영상은 기저 및 부하에서 FWHM을 5 mm로, 감산에서 7 mm로 설정해야 영상의 흐림을 줄일 수 있었다. 기저 및 부하 영상은 LEHR 영상이 LEAP 영상보다 해상력이 우수했다. 그러나 감산 영상의 경우 팬텀 실험과 같이 LEHR 영상의 SNR이 떨어져 영상이 거칠게 보였다. 감산 영상은 LEAP 영상이 LEHR 영상에 비해 SNR 및 예민도가 높게 평가되었다. LEHR과 LEAP 검출기의 모든 영상에서 subset과 iteration은 8회가 적절하였다. 결론 : LEAP 검출기를 이용해 적정 수준의 필터를 사용함으로써 SNR을 높여 보다 선명한 감산 영상을 획득할 수 있게 되었다. 하루 검사 프로토콜을 적용하여 Flash 3D로 재구성하는 경우, 보다 나은 감산 영상을 얻기 위해 LEAP 검출기의 적용을 고려해 볼 수 있을 것으로 판단된다.

• Weed & Turfgrass Science
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• 제6권1호
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• pp.55-60
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• 2017

Shade affects turf quality by reducing light for photosynthesis. The shade tolerance of the tropical grasses, Digitaria longiflora and Axonopus compressus were evaluated against Stenotaphrum secundatum (St. Augustinegrass). The grasses were established under shade structures that provide 0%, 50%, 75% or 90% shade level for 30 days. A suite of leaf traits, recorded from similar leaf developmental stage, displayed distinct responses to shade conditions. Leaf length, relative to control, increased in all three species as shade level increased. The mean leaf extension rate was lowest in St. Augustinegrass (80.42%) followed by A. compressus (84.62%) and D. longiflora (90.78%). The higher leaf extension rate in D. longiflora implied its poor shade tolerance. Specific leaf area (SLA) increased in all species with highest mean SLA increase in D. longiflora ($348.55cm^2mg^{-1}$)followed by A. compressus ($286.88cm^2mg^{-1}$) and St. Augustinegrass ($276.28cm^2mg^{-1}$). The highest SLA increase in D. longiflora suggested its lowest performance under shade. The percent green cover, as estimated by digital image analysis, was lowest in D. longiflora (53%) under 90% shade level compared to both species. The relative shade tolerance of the three turfgrasses could be ranked as St. Augustinegrass > A. compressus > D. longiflora.

• 천문학회보
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• 제37권1호
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• pp.79.1-79.1
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• 2012

We present here $UBVI$ and H${\alpha}$ photometric results of stellar sources in the bubble nebula NGC 7635. The early type members are selected from the photometric membership criteria. H${\alpha}$ photometry allows us to detect 11 pre-main sequence candidates with H${\alpha}$emission. In addition, we performed PSF photometry for the Spitzer IRAC and MIPS 24${\mu}m$ images from archive (program ID 20726, PI: J. Hester) in order to search for the young stellar objects (YSOs). Total 19 sources are classified as YSOs (7 class I, 11 class II, and 1 transitional disk candidates) in the color-color diagrams according to the classification scheme of Gutermuth et al.. Among them, 7 YSOs have counterparts in optical photometric data. These stars can be divided into two groups at given color indices. It implies that there occurred the star formation events more than twice. We would like to discuss the star formation history in the bubble nebula using the results from SED fitter (Robitaille et al.), color composite image from IRAC bands, and spatial distribution of early type stars and YSOs.

• Weed & Turfgrass Science
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• 제5권2호
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• pp.88-94
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• 2016

Vehicular traffic on turf results in loss of green cover due to direct tearing of shoots and indirect long-term soil compaction. Protection of turfgrass crowns from wear could increase the ability of turf to recover from heavy traffic. Plastic turfpavers have been installed in trafficked areas to reduce soil compaction and to protect turfgrass crowns from wear. The objectives of this study were to evaluate traffic performance of turfgrasses (Zoysia matrella and Axonopus compressus) and soil mixture (high, medium and low sand mix) combinations on turf-paver complex. The traffic performance of turf and recovery was evaluated based on percent green cover determined by digital image analysis and spectral reflectance responses by NDVI-meter. Bulk density cores indicated significant increase in soil compaction from medium and low sand mixtures compared to high sand mixture. Higher reduction of percent green cover was observed from A. compressus (30-40%) than Z. matrella (10-20%) across soil mixtures. Both turf species displayed higher wear tolerance when established on higher sand (>50% sand) than low sand mixture. Positive turf recovery was also supported by complementary spectral responses. Establishment of Zoysia matrella turf on turfpaver complex using high sand mixture will result in improved wear tolerance.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.1-11
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• 2023

본 논문은 순환 신경망 대신 합성곱 신경망을 사용하여 시계열 데이터 분류 성능을 분석한다. TSC(Time Series Community)에는 GAF(Gramian Angular Field), MTF(Markov Transition Field), RP(Recurrence Plot)와 같은 전통적인 시계열 데이터 이미지화 알고리즘들이 있다. 실험은 이미지화 알고리즘들에 필요한 하이퍼 파라미터들을 조정하면서 합성곱 신경망의 성능을 평가하는 방식으로 진행된다. UCR 아카이브의 GunPoint 데이터셋을 기준으로 성능을 평가했을 때, 본 논문에서 제안하는 STFT(Short Time Fourier Transform) 알고리즘이 최적화된 하이퍼 파라미터를 찾은 경우, 기존의 알고리즘들 대비 정확도가 높고, 동적으로 feature map 이미지의 크기도 조절가능하다는 장점이 있다. GAF 또한 98~99%의 높은 정확도를 보이지만, feature map 이미지의 크기를 동적으로 조절할 수 없어 크다는 단점이 존재한다.