• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_3호
• /
• pp.1679-1692
• /
• 2023

대한민국은 인구 증가와 산업 발전의 결과로 많은 양의 오염물질을 배출하는 국가이자, 지리적 위치로 인해 월경성 대기오염의 심각한 영향을 받는 국가이다. 국내외에서 발생하는 오염물질이 대한민국의 대기오염에 큰 피해를 야기하는 상황에서, 대기 오염물질 배출원의 위치 정보는 대기 중 오염물질의 이동 및 분포를 파악하고, 국가 차원의 대기오염 관리 및 대응 전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, 고해상도 광학위성 영상과 딥러닝 기반의 영상 분할 모델을 활용하여 대기오염 현황을 분석하는 데 필수적인 국내외 대기오염물질 배출원의 공간 정보를 효과적으로 획득하는 것을 목표로 수행되었다. 특히, 월경성 대기오염에 크게 기여하는 것으로 평가된 산업단지와 채석장을 주요 연구 대상으로 선정하였으며, 이들 영역에 대한 다목적실용위성 3호 및 3A호의 영상들을 수집하여 전처리한 후, 모델 학습을 위한 입력 및 라벨 데이터로 변환하였다. 해당 데이터를 활용하여 U-Net 모델을 학습시킨 결과, 전체 정확도는 0.8484, mean Intersection over Union (mIoU)은 0.6490을 달성하였다. 모델의 예측 결과 맵은 코스 어노테이션(Course Annotation) 방식으로 제작된 라벨 데이터보다 객체의 경계를 더욱 정확하게 추출하는 것으로 나타나, 데이터 처리 및 모델 학습 방법론의 유효성을 입증하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_3호
• /
• pp.1693-1705
• /
• 2023

국토 면적의 약 90%를 차지하는 농촌은 여러가지 공익적 기능을 수행하는 공간으로서 중요성과 가치가 증가하고 있지만 주거지 인근에 축사, 공장, 태양광패널 등 주민생활에 불편을 미치는 시설들이 무분별하게 들어서면서 농촌 환경과 경관이 훼손되고 주민 삶의 질이 낮아지고 있다. 농촌지역의 무질서한 개발을 방지하고 농촌 공간을 계획적으로 관리하기 위해서는 농촌지역 내 위해시설에 대한 탐지 및 모니터링이 필요하다. 주기적으로 취득 가능하고 전체 지역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상을 통해 데이터의 취득이 가능하고, 합성곱 신경망 기법을 통한 영상 기반 딥러닝 기술을 활용하여 효과적인 탐지가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의미적 분할(Semantic segmentation)에서 높은 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 농촌 지역에서 잠재적으로 위해시설이 될 수 있는 농촌시설을 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 2020년에 제작된 공간해상도 0.7 m의 KOMPSAT 정사모자이크 광학영상을 한국항공우주연구원으로부터 제공받아 사용하였으며 축사, 공장, 태양광 패널에 대한 AI 학습용 데이터를 직접 제작하여 학습 및 추론을 진행하였다. U-Net을 통해 학습시킨 결과 픽셀 정확도(pixel accuracy)는 0.9739, mean Intersection over Union (mIOU)은 0.7025의 값을 도출하였다. 본 연구 결과는 농촌 지역의 위험 시설물 모니터링에 활용될 수 있으며, 농촌계획 수립에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제17권7호
• /
• pp.1033-1039
• /
• 2023

폐 스크리닝 검사로 이용되고 있는 저선량 흉부 CT는 Scan 범위 내에 관상동맥 석회화에 대한 정보도 함께 포함하고 있어 이를 이용한 관상동맥 석회화 판별의 유용성을 알아보고자 한다. 저선량 흉부 CT 검사와 관상동맥 석회화 점수(CACS) 검사를 같은 날 시행 받은 자들을 대상으로 하였다. 관상동맥 석회화 점수 검사 결과를 Coronary artery calcium score categories and risks 분류법을 참고하여 4개 그룹(Low: 1〈CACS〈10, Mild: 10〈CACS〈100, Moderate: 100〈CACS〈400, High: 400〈CACS)으로 각각 30명을 선정한 후 관상동맥 석회화 수치 측정 업무에 종사하고 있는 경력 15년차 이상 5명의 방사선사가 저선량 흉부 CT 영상에서 관상동맥 석회화 유무를 후향적으로 분석하였다. 저선량 흉부 CT 영상에서 5명의 관찰자가 통일되게 판독한 결과가 관상동맥 석회화점수 CT 검사 결과와 일치한 경우는 Low 그룹: 56%, Mild 그룹: 96.6%, Moderate 그룹: 100%, High 그룹: 100%로 나타났다. Low 그룹에서 5명의 관찰자 모두가 석회화를 관찰한 것은 30건 중 17건이었으며, 5명이 모두 판별 불가로 결정한 경우 7건이었다. 무증상 성인을 대상으로 저선량 흉부 CT 검사에서 석회화 점수가 15 이상인 경우에는 관상동맥 석회화를 100% 관찰할 수 있었다. 판별이 가능한 최소 석회화 수치는 1로, 피검자의 체형이 작거나 심장의 움직임이 최소가 되는 시점에서 스캔이 이루어지는 경우 매우 작은 석회화까지도 판별할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제53권2호
• /
• pp.79-92
• /
• 2023

서울의 이미지에 큰 영향을 주는 한강 스카이라인에 관한 관심이 높아지며, 한강 주변 아파트 단지재건축 계획에서 스카이라인 형태에 대한 고려가 중요해지고 있다. 서울시는 한강 연접부 아파트 높이 제한 기준을 없애고 대상지 특성에 맞는 적절한 높이를 계획해 유연하고 창의적인 스카이라인을 유도하고 있다. 그러나 기존 스카이라인 분석 방법은 구체적인 스카이라인 속성과 수준을 고려하지 않아, 새로운 서울의 스카이라인 계획을 위한 구체적인 선호 스카이라인 형태 제시에 한계가 있다. 또한, 디지털 트윈 3D 모델링 프로그램의 발전에도 아직까지 선호 형태를 반영하면서 도시 스카이라인을 효과적으로 관리할 수 있는 프로그램은 일부에 불과하다. 따라서, 본 연구에서는 도시 스카이라인을 효과적으로 관리할 수 있는 디지털 트윈 3D 모델링 프로그램 개발에 기여하고자 선호되는 스카이라인 형태 결정에 각 속성의 중요성을 평가할 수 있는 컨조인트 분석을 활용한다. 한강을 따라 위치한 재개발 계획이 있거나 곧 재개발이 들어가는 압구정 아파트 단지를 대상으로 한 선호 스카이라인 분석을 통해 본 연구는 디지털 트윈 3D 모델링 프로그램 개발을 위한 선호 스카이라인 형태의 기준을 제안한다. 또한, 이 개발 과정에서 컨조인트 분석이 유용한 방법으로 활용될 수 있음을 제안한다.

• Korean Journal of Radiology
• /
• 제22권6호
• /
• pp.994-1004
• /
• 2021

Objective: To extract pulmonary and cardiovascular metrics from chest CTs of patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) using a fully automated deep learning-based approach and assess their potential to predict patient management. Materials and Methods: All initial chest CTs of patients who tested positive for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 at our emergency department between March 25 and April 25, 2020, were identified (n = 120). Three patient management groups were defined: group 1 (outpatient), group 2 (general ward), and group 3 (intensive care unit [ICU]). Multiple pulmonary and cardiovascular metrics were extracted from the chest CT images using deep learning. Additionally, six laboratory findings indicating inflammation and cellular damage were considered. Differences in CT metrics, laboratory findings, and demographics between the patient management groups were assessed. The potential of these parameters to predict patients' needs for intensive care (yes/no) was analyzed using logistic regression and receiver operating characteristic curves. Internal and external validity were assessed using 109 independent chest CT scans. Results: While demographic parameters alone (sex and age) were not sufficient to predict ICU management status, both CT metrics alone (including both pulmonary and cardiovascular metrics; area under the curve [AUC] = 0.88; 95% confidence interval [CI] = 0.79-0.97) and laboratory findings alone (C-reactive protein, lactate dehydrogenase, white blood cell count, and albumin; AUC = 0.86; 95% CI = 0.77-0.94) were good classifiers. Excellent performance was achieved by a combination of demographic parameters, CT metrics, and laboratory findings (AUC = 0.91; 95% CI = 0.85-0.98). Application of a model that combined both pulmonary CT metrics and demographic parameters on a dataset from another hospital indicated its external validity (AUC = 0.77; 95% CI = 0.66-0.88). Conclusion: Chest CT of patients with COVID-19 contains valuable information that can be accessed using automated image analysis. These metrics are useful for the prediction of patient management.

• Korean Journal of Radiology
• /
• 제22권4호
• /
• pp.652-662
• /
• 2021

Objective: To investigate the association between CT imaging features and survival outcomes in patients with primary invasive mucinous adenocarcinoma (IMA). Materials and Methods: Preoperative CT image findings were consecutively evaluated in 317 patients with resected IMA from January 2011 to December 2015. The association between CT features and long-term survival were assessed by univariate analysis. The independent prognostic factors were identified by the multivariate Cox regression analyses. The survival comparison of IMA patients was investigated using the Kaplan-Meier method and propensity scores. Furthermore, the prognostic impact of CT features was assessed based on different imaging subtypes, and the results were adjusted using the Bonferroni method. Results: The median follow-up time was 52.8 months; the 5-year disease-free survival (DFS) and overall survival rates of resected IMAs were 68.5% and 77.6%, respectively. The univariate analyses of all IMA patients demonstrated that 15 CT imaging features, in addition to the clinicopathologic characteristics, significantly correlated with the recurrence or death of IMA patients. The multivariable analysis revealed that five of them, including imaging subtype (p = 0.002), spiculation (p < 0.001), tumor density (p = 0.008), air bronchogram (p < 0.001), emphysema (p < 0.001), and location (p = 0.029) were independent prognostic factors. The subgroup analysis demonstrated that pneumonic-type IMA had a significantly worse prognosis than solitary-type IMA. Moreover, for solitary-type IMAs, the most independent CT imaging biomarkers were air bronchogram and emphysema with an adjusted p value less than 0.05; for pneumonic-type IMA, the tumors with mixed consolidation and ground-glass opacity were associated with a longer DFS (adjusted p = 0.012). Conclusion: CT imaging features characteristic of IMA may provide prognostic information and individual risk assessment in addition to the recognized clinical predictors.

• Korean Journal of Radiology
• /
• 제22권5호
• /
• pp.770-781
• /
• 2021

Objective: Chemical exchange-dependent saturation transfer (CEST) MRI is sensitive for detecting solid-like proteins and may detect changes in the levels of mobile proteins and peptides in tissues. The objective of this study was to evaluate the characteristics of chemical exchange proton pools using the CEST MRI technique in patients with dementia. Materials and Methods: Our institutional review board approved this cross-sectional prospective study and informed consent was obtained from all participants. This study included 41 subjects (19 with dementia and 22 without dementia). Complete CEST data of the brain were obtained using a three-dimensional gradient and spin-echo sequence to map CEST indices, such as amide, amine, hydroxyl, and magnetization transfer ratio asymmetry (MTR_asym) values, using six-pool Lorentzian fitting. Statistical analyses of CEST indices were performed to evaluate group comparisons, their correlations with gray matter volume (GMV) and Mini-Mental State Examination (MMSE) scores, and receiver operating characteristic (ROC) curves. Results: Amine signals (0.029 for non-dementia, 0.046 for dementia, p = 0.011 at hippocampus) and MTR_asym values at 3 ppm (0.748 for non-dementia, 1.138 for dementia, p = 0.022 at hippocampus), and 3.5 ppm (0.463 for non-dementia, 0.875 for dementia, p = 0.029 at hippocampus) were significantly higher in the dementia group than in the non-dementia group. Most CEST indices were not significantly correlated with GMV; however, except amide, most indices were significantly correlated with the MMSE scores. The classification power of most CEST indices was lower than that of GMV but adding one of the CEST indices in GMV improved the classification between the subject groups. The largest improvement was seen in the MTR_asym values at 2 ppm in the anterior cingulate (area under the ROC curve = 0.981), with a sensitivity of 100 and a specificity of 90.91. Conclusion: CEST MRI potentially allows noninvasive image alterations in the Alzheimer's disease brain without injecting isotopes for monitoring different disease states and may provide a new imaging biomarker in the future.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제37권3호
• /
• pp.173-178
• /
• 2024

본 논문에서는 스테레오 비전 센서를 이용한 프리팹 강구조물(PSS: Prefabricated Steel Structures)의 조립부 형상 품질 평가 기법을 소개한다. 스테레오 비전 센서를 통해 모형의 조립부 영상과 포인트 클라우드 데이터를 수집하였으며, 퍼지 기반 엣지 검출, 허프 변환 기반 원형의 볼트 홀 검출 등의 영상처리 알고리즘을 적용하여 조립부 영역의 볼트홀을 검출하였다. 영상 내 추출된 볼트홀 외곽선 위 세 점의 위치 정보에 대응되는 3차원 실세계 위치 정보를 깊이 영상으로부터 획득하였으며, 이를 기반으로 각 볼트홀의 3차원 중심 위치를 계산하였다. 통계적 기법 중 하나인 주성분 분석 알고리즘(PCA: Principal component analysis) 알고리즘을 적용함으로써 3차원 위치 정보를 대표하는 최적의 좌표축을 계산하였다. 이를 통해 센서의 설치 방향 및 위치에 따라 센서와 부재 간 평행이 아니더라도 안정적으로 볼트홀 간의 거리를 계측하도록 하였다. 각 볼트홀의 2차원 위치 정보를 기반으로 볼트홀의 순서를 정렬하였으며, 정렬된 볼트홀의 위치 정보를 바탕으로 인접한 볼트홀 간의 각 축의 거리 정보를 계산하여 조립부 볼트홀 위치 중심의 형상 품질을 분석하였다. 측정된 볼트홀 간의 거리 정보는 실제 도면의 거리 정보와의 절대오차와 상대오차를 계산하여 성능 비교를 진행하였으며, 중앙값 기준 1mm 내의 절대오차와 4% 이내의 상대오차의 계측 성능을 확인하였다.

• 마이크로전자및패키징학회지
• /
• 제31권2호
• /
• pp.28-35
• /
• 2024

전자패키지 내부의 부식이 시스템 성능 및 신뢰성에 큰 영향을 미치고 있어, 시스템 건전성 관리를 위해 부식에 대한 비파괴적 진단 기법의 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 복소 임피던스의 크기와 위상을 통합적으로 시각화하는 도구인 스미스 차트를 활용하여, 구리 인터커넥트의 부식을 비파괴적으로 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 실험을 위해 구리 전송선을 모사한 시편을 제작하고, MIL-STD-810G 기준 온습도 사이클에 노출시켜 시편에 부식을 인가하였다. R 채널 기반 색변화로 시편의 부식도를 정량적으로 평가하고 레이블링 하였다. 부식의 성장에 따라 시편의 S-파라미터와 스미스 차트를 측정한 결과, 5 단계의 부식도에 따라 유의미한 패턴의 변화가 관찰되어, 스미스 차트가 부식도 평가에 효과적인 도구임을 확인하였다. 더 나아가 데이터 증강을 통해 다양한 부식도를 갖는 4,444개의 스미스 차트를 확보하여, 스미스 차트를 입력 받아 구리 인터커넥트의 부식 단계를 출력하는 인공지능 모델을 학습시켰다. 이미지 분류에 특화된 CNN 및 Transfomrer 모델을 적용한 결과, ConvNeXt 모델이 정확도 89.4%로 가장 높은 부식 진단 성능을 보였다. 스미스 차트를 이용하여 전자패키지 내부 부식을 진단할 경우, 전자신호를 이용하는 비파괴적 평가를 수행할 수 있다. 또한. 신호 크기와 위상 정보를 통합적으로 시각화 하여 직관적이며 노이즈에 강건한 진단이 가능할 것으로 기대한다.

• Anatomy and Cell Biology
• /
• 제57권2호
• /
• pp.172-182
• /
• 2024

This study aimed to evaluate the superficial anatomy, kinesiology, and functions of the hand to reveal its morphometry and apply the findings in various fields such as prosthetic hand and protective hand support product design. We examined 51 young adults (32 females, 19 males) aged between 18-30. Hand photographs were taken, and measurements were conducted using ImageJ software. Pearson correlation analysis was performed to determine the relationship between personal information and the parameters. The results of the measurements showed the average lengths of finger segments: thumb (49.5±5.5 mm), index finger (63.9±4.1 mm), middle finger (70.7±5.2 mm), ring finger (65.5±4.8 mm), and little finger (53.3±4.3 mm). Both females and males, the left index finger was measured longer than the right index finger. The right ring finger was found to be longer than the left in both sexes. Additionally, length differences between fingers in extended and maximally adducted positions were determined: thumb-index finger (56.1±6.2 mm), index-middle finger (10.7±4.1 mm), middle-ring finger (10.8±1.4 mm), and ring-little finger (25.6±2.7 mm). Other findings included the average radial natural angle (56.4°±10.5°), ulnar natural angle (23.4°±7.1°), radial deviation angle (65.2°±8.2°), ulnar deviation angle (51.2°±9.6°), and grasping/gripping angle (49.1°±5.8°). The average angles between fingers in maximum abduction positions were also measured: thumb-index finger (53.4°±6.5°), index-middle finger (17.2°±2.6°), middle-ring finger (14.3°±2.3°), and ring-little finger (32.1°±7.0°). The study examined the variability in the positioning of proximal interphalangeal joints during maximum metacarpophalangeal and proximal interphalangeal flexion, coinciding with maximum distal interphalangeal extension movements. The focal points of our observations were the asymmetrical and symmetrical arches formed by these joints. This study provides valuable hand parameters in young adults, which can be utilized in various applications such as prosthetic design, ergonomic product development, and hand-related research. The results highlight the significance of considering individual factors when assessing hand morphology and function.