위성영상을 이용하여 산출된 대기운동벡터(AMV)와 라디오존데 바람 관측 자료를 이용한 검증결과는 산출된 AMV가 지속적으로 관측 자료에 비해서 풍속이 약하게 나타나는 Slow Speed Bias(SSB)를 보여 주었다. 이러한 SSB는 표적추적, 표적선정, 그리고 고도할당 단계의 오차에 의해 야기될 수 있으며, 이 중 고도할당 단계의 오차는 SSB를 발생시키는 주된 요인으로 여겨진다. 그러나 최근 연구에서는 고도할당 단계의 개선만으로는 SSB 문제를 해결하는데 한계가 있음을 밝혔다. 그러므로 본 연구에서는 새로운 표적추적 알고리듬을 개발하여 SSB를 감소시킴으로서 기상청 현업 AMV 알고리듬의 성능을 개선하고자 하였다. 표적추적 단계의 오차는 표적 내에 다양한 시 공간 규모의 바람이 포함되어 벡터가 과도하게 평균된 움직임으로 계산되거나, 구름이 추적 시간동안 형태를 유지하지 못하고 변형되는 경우에 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 표적추적 알고리듬에서는 가우시안 군집분석(GMM)을 이용하여 변형이 적고 추적에 용이한 저온 군집을 표적으로 재선정하고, 이미지를 변형시켜 군집의 움직임을 보다 쉽게 추적할 수 있게 하였다. 또한 표적을 추적하기 위한 방법으로 거리제곱합 방법을 사용하였다. 개발된 알고리듬과 기존 COMS 알고리듬을 천리안 위성의 적외채널 영상에 적용하여 AMV를 산출하였으며, 이를 라디오존데 관측 자료와 비교 검증해 보았다. 제안된 알고리듬으로 산출된 AMV는 기존 알고리듬으로 산출된 AMV보다 평균 풍속이 $2.7ms^{-1}$증가함에 따라 SSB가 평균 29%까지 감소하는 개선된 결과를 보여주었다. 그러나 개발된 알고리듬으로 산출된 AMV는 중 하층의 정확도가 감소하였고, 기존 알고리듬에 비해 산출되는 AMV 벡터수가 약 40%까지 감소함을 보였다. 이에 따라 중 하층의 정확도 개선과 기존의 알고리듬과 비교하여 산출되는 벡터 개수가 감소하는 문제를 보완하기 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
목적: 호흡게이트PET(이하 RGPET)을 이용하여 호흡에 의한 PET영상의 인공산물의 감소 효과를 호흡모형 팬톰을 제작하여 분석하였다. 특히 4D-CT를 시행하여 얻은 동일 호흡위상의 CT영상을 이용하여 RGPET의 감쇠 보정에 이용할 수 있도록 CT영상을 재구성하는 방법을 제시하였다. 대상 및 방법: 반복주기 6초, 진동 폭 26mm의 운동 팬톰에 각각 3 ml syringe와 10, 30 ml의 vial에 18.5 MBq (0.5 mCi) 18-F FDG를 주입한 후, 게이트의 유무에 따라 Discovery ST (GE Medical System, Milwaukee. WU) PET-CT 스캐너를 사용하여 PET/CT스캔을 시행하였다. 이때 호흡추적장치로는 적외선 CCD카메라 방식의 Real-Time Position Management (Varian Medical Systems, Palo Alto, CA)을 사용하였다. 호흡게이트PET 및 4D-CT스캔은 10% 호흡위상백분위 별로 총 10세트의 영상을 각각 획득하였다. 이와 같이 운동주기를 10개의 소 구간으로 분할하여 얻은 PET과 CT영상으로부터 각 물체의 위치를 분석하였고, 물체의 크기에 따른 운동 인공산물의 크기와 PET 계수 값의 감소간의 상관관계를 분석하였다. 결과: RGPET과 4D-CT상에서 물체의 중심위치를 호흡위상별로 분석한 결과, 오차범위 내에서 실제 위치와 잘 일치하였다. 게이트를 시행하지 않은 PET에서 관측된 물체의 크기는 상대적 운동크기에 비례하여 증가하여, 운동범위가 물체 크기의 2배가 되면 부피를 2.5배 가량 과대 평가하였다. 반면, 최대 uptake수치는 50% 가량 줄었다. 결론: RGPET을 통해 PET영상에서 나타나는 호흡으로 인한 인공산물의 대부분을 제거할 수 있음을 확인할 수 있었으며, 4D-CT스캔을 통해 획득한 동일위상의 CT 영상을 이용하여 보다 정확한 감쇠 보정 및 영상융합 결과를 얻었다.
목적: PET 영상화를 위해 다양한 감쇠 보정 방법들이 $^{137}Cs$ 투과 점선원의 데이터를 처리하는데 있어서 개발되어 왔다. 본 연구의 목적은 뇌 PET 영상을 위해 $^{137}Cs$ 점선원에서 사용하는 감쇠보정 가법들을 평가하는 것이다. 대상 및 방법: 감쇠 보정 기법들을 시험하기 위해, 4가지 종류의 팬텀들이 사용되었다. $^{137}Cs$투과 점선원의 데이터는 팬텀 안에 방출 선원을 주입한 후 획득되었고, 그 뒤로 방출 선원 데이터가 3D 획득 방식으로 획득되었다. 산란 보정은 배후 방사능을 가감하는 방법 (background tail-fitting algorithm)으로 실행되었다. 그리고 나서, 방출 데이터는 각각 측정 감쇠 보정(MAC), 타원형 감쇠 보정(ELAC), 분할 감쇠보정(SAC), 재배치 감쇠보정(RAC)으로 반복적 재구성 방법을 사용하여 재구성되었다. 그런 다음, 재구성된 영상들이 정량적으로 그리고 정성적으로 평가가 되었다. 부가적으로, 정상인에 대해서 평가가 이루어졌는데, 정상인에 대한 재구성 영상은 핵의학 전문의들에 의해서 평가되었다. 또한 가감된 영상들이 비교되었다. 결과: ELAC, SAC, RAC은 원통형 팬텀에 대해 노이즈가 적은 균일한 팬텀 영상을 제공하였다. 반면에, MAC의 결과에서 감쇠맵의 중심 부분에서 세기가 떨어지는 것을 보여주었다. Jaszack과 Hoffman 팬텀들에 대한 재구성 영상은 RAC과 SAC을 각각 적용시 더 좋은 영상 질을 나타냈다. 정상인 대상자의 영상에 있어서 두개골의 감쇠가 두드러졌고, 두개골에 대한 감쇠를 고려하지 않은 감쇠 보정은 뇌 영상들상에서 인공적인 손상이 있는 것처럼 나타났다. 결론: 복잡하고 개선된 감쇠보정 기법들이 정량적 그리고 정성적으로 정확한 뇌 PET영상으로 개선시키는데 있어서 필요하다. 본 연구는 $^{137}Cs$ 투과 선원을 사용하여 이루어지는 감쇠보정법을 이용하는 뇌 PET 영상화 기기들을 개선시키는데 유용할 것으로 사료된다.
목적: 기저상태와 아세타졸아미드 부하 Tc-99m HMPAO 뇌 SPECT 영상과 Lassen의 비선형성 보정 알고리즘을 이용하여 뇌혈류와 뇌혈관 예비능을 정량적으로 산출하였고 이들 값들의 매개변수 영상을 만들었다. 대상 및 방법: 정상인 9명(나이:$72{\pm}4$세)에 대해 기저상태와 아세타졸아미드 주사 후에 각각 Tc-99m HMPAO를 555 MBq과 1,110 MBq 주사하였고 일일 연속 두 번 주사 촬영방법을 이용하여 뇌 SPECT 영상을 얻었다. 기저상태의 SPECT 영상에서 소뇌가 가장 잘 나타난 횡단면에서 최대 화소값의 70%를 역치로 정하여 자동적으로 추출한 소뇌영역을 Lassen 알고리즘의 기준영역으로 설정하여 55 ml/100g/min으로 가정하였다. 기저상태에서 각 화소값으로부터 Lassen 알고리즘을 이용하여 화소단위로 뇌혈류를 계산하여 뇌혈류 매개변수 영상을 만들었다. 아세타졸아미드 부하 영상에서도 같은 소뇌 기준영역과 계산 방법을 이용하여 뇌혈류 매개변수 영상을 만들었다. 두 상태의 뇌혈류 매개변수 영상들을 이용하여 각 화소단위로 뇌혈관 예비능을 계산하였고 예비 뇌혈류를 기저상태의 뇌혈류로 나누어 백분율 뇌혈관 예비능 매개변수 영상을 구성하였다. 결과: 자동으로 추출한 소뇌 영역을 이용하여 기저상태와 아세타졸아미드 부하상태의 뇌혈류 매개변수 영상을 얻을 수 있었다. 기저상태와 아세타졸아미드 부하상태의 평균 뇌혈류는 각각 $49.6{\pm}5.5ml/100g/min$과 $64.4{\pm}10.2ml/100g/min$이었고, 평균 뇌혈관 예비능은 $14.7{\pm}9.6ml/100g/min$이었다. 그리고 두 상태의 뇌혈류 매개변수 영상을 이용한 평균 백분율 뇌혈관 예비능은 30.7%로 원래의 뇌섭취 계수영상을 이용한 백분율 예비능(13.8%)보다 높았다. 결론: 기저상태와 아세타졸아미드 부하 Tc-99m HMPAO 뇌영상과 Lassen의 섭취 비선형성 보정 알고리즘을 이용하여 기저 및 아세타졸아미드 부하 상태의 뇌혈류를 준정량적으로 평가할 수 있었고 뇌혈관 예비능을 정량화 하였다. 그리고 산출된 뇌혈류와 뇌혈관 예비능을 이용하여 매개변수 영상을 구성하였다.
생체중은 작물 생육의 중요한 지표이기 때문에 계획 생산을 위해서는 반드시 측정이 필요하다. 비파괴적으로 생체중을 측정하기 위하여 이미지 기반의 방법 들이 개발되어 왔으나 한계점을 가지고 있다. 또한 수경재배에서는 양액의 중량 때문에 작물 생체중을 직접 측정하기에 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 NFT 방식의 식물공장에서 생육시기에 따른 생체중을 실시간으로 정확하게 측정할 수 있는 방법을 개발하는 것이다. 식물공장 모듈에서 로메인 상추를 재배하며 실험을 진행하였다. 정식 후 7일 간격으로 28일 까지 전체 채널의 중량, 채널 내에 남아 있던 양액의 양, 로메인 상추의 지상부와 지하부의 생체중을 측정하였다. 특히, 양액이 공급 중일 때 채널의 초기 무게(Wi)와 양액 공급을 중단한 후에 채널의 중량 변화를 매초 간격으로 측정하였다. 채널을 통해 더 이상의 배액이 발생하지 않을 때, 채널의 최종 중량(Ws)와 채널에 잔류하고 있는 양액의 양을 측정하였다. 시상수(${\tau}$)는 Wi와 Ws의 변화 추세를 고려하여 계산되었다. Wi, Ws, ${\tau}$와 실제 생체중과의 관계를 정량적으로 분석하였다. 양액 공급을 멈춘 뒤 채널의 중량은 지수적으로 감소하였다. 채널 내 지하부의 중량이 증가하면서 양액이 채널을 빠져나가는 속도는 감소하였다. 실제 작물의 생체중과 채널의 중량을 통하여 예측된 생체중 사이에는 큰 차이가 있었고, 이는 채널 내에 잔류된 양액 때문이다. 이러한 차이는 생육시기에 따라 예측하기에는 어려웠으나 시상수를 이용한 모델식은 높은 예측성을 보였다. Wi, Ws, ${\tau}$를 사용한 모델을 이용하면 작물의 실제 생체중을 추정할 수 있으리라 기대된다.
[ $3{\sim}5{\mu}m$ ] 파장대의 중적외선 영상은 화산 활동이나 산불과 같이 고온 현상을 관측하는데 효과적이다. 그러나 중적외선 영역은 지표의 복사율과 대기의 영향으로 인한 변화가 매우 심하고, 특히 낮 영상의 경우 태양 복사량에 의한 영향도 고려해야 하는 어려움이 있다. 따라서 단일밴드인 중적외선 영상을 이용하여 표면온도를 얻기 위해서는 영상이 취득된 시간과 장소에서 관측된 태양 복사량 및 여러 가지 대기 변수가 필요하다. 이 연구는 기존의 다중밴드 기반의 중적외선 영상 활용방법과 달리 단일 밴드 중적외선 영상을 이용하여 표면온도 측정을 위한 기초연구에 그 목적이 있다. 이를 위하여 MODIS 영상을 대상으로 MODTRAN을 사용하여 중적외선 영역의 대기보정 기법을 적용 한 뒤 복사전달 모델을 이용하여 지표의 온도를 측정하였다. 획득된 온도 영상의 정밀도를 측정하기 위해 기존의 온도 알고리즘인 MODIS Sea Surface Temperature 알고리즘에 의해 얻어진 해수온도와 비교를 통하여 오차 원인에 대해 분석을 실시하였다. 두 결과의 온도차는 낮 영상의 경우 $0.89{\pm}0.54^{\circ}C$ 밤 영상의 경우 $1.25{\pm}0.41^{\circ}C$로 비교적 긍정적인 결과를 보였다. 그러나 낮 영상의 육지의 경우 대기에 의한 영향보다 태양빛의 반사가 주된 오차의 원인이 되며 이는 지표 복사율에 의한 영향이 매우 크게 작용하고 있음을 추정할 수 있다. 이 연구는 현재까지 해수에 대한 적용에 국한된 것으로 육상의 경우 복사율 변화가 매우 크기 때문에 중적외선 단일밴드에 의한 온도추정이 매우 어려울 것으로 예상된다.
공동충전 효과를 검증하기 위하여 실시한 시차 공대공 탄성파 탐사자료로부터 지하공동 부존 지역에서 충전 전과 후에 매질의 탄성파 전파속도의 변화를 확인하였다. 시차 공대공 탄성파 탐사자료에 나타난 반응과 시추조사 결과에 의하면 본 지역의 공동은 규모가 극히 소규모이거나 또는 폐석 등으로 충전된 것으로 보인다. 공동충진 효과는 토모그래피로부터 도출된 속도단면상의 탄성파 속도의 증가량을 분석함으로써 평가하였다. 시추공용 에어건을 진원으로 24-채널 하이드로폰을 수진기로 하여 자료를 취득하였다. 취득한 자료에는 무시할 수 없을 정도의 source statics를 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 보정방법은 2단계로; 1) 불규칙한 발파시점에 의한 영향 보정과 2) 잔여 정보정으로 이는 진원의 부정확한 위치에 대한 정보정이다. 본 논문에서는 고주파수 성분의 수치잡음이 억제되고 관심대상 부분에서 비교적 고분해능 영상을 도출할 수 있는 다단계 역산 방안을 제시하였다. 일반적으로 최소자승 주시토모그래피로는 평활화된 속도 영상을 얻을 수 있다. 따라서 이러한 역산으로는 비교적 소규모의 구간에서 발생한 적은 속도변화를 영상화하기에는 어려운 면이 있다. 본 논문에서는 속도모델의 파라메터를 변화시킨 2단계 제어 역산법으로 도출한 시차 토모그램으로부터 채굴 영향대에서 발생한 매질의 속도변화를 시각화 할 수 있었다. 2단계 역산법은 1-단계에서는 적정한 크기의 균일 격자로 구성된 모델을 사용하여 토모그램을 작성하고 이 토모그램에 2차원 중위수 필터를 적용하여 대략적인 속도구조 모델을 작성한다. 2-단계 역산시는 1-단계에서 작성한 속도모델을 수정하여 초기 모델로 한다. 모델 수정은 관심대상 부분만을 작은 크기의 균일격자로 재구성하는 것이다. 기준조사 토모그램을 2차 조사자료 역산의 초기 속도모델로 사용하였다. 속도변화는 공동대 부근에서만 예상되므로 그 이외 부분의 속도는 기준 토모그램과 동일하게 고정시키고 역산을 수행하였다.
'천리안 해양위성 2호(2nd Geostationary Ocean Color Imager: GOCI-II)는 천리안 해양위성 1호(GOCI)의 후속위성으로 1개의 근자외 채널(380 nm), 8개의 가시광 채널(412, 443, 490, 510, 555, 620, 660, 680 nm), 3개의 근적외 채널(709, 745, 865 nm)의 총 12개 파장대에서 다분광 관측을 하며, 1시간 간격의 시간 해상도로 한반도 주변 동북아 해양, 1일 간격으로 반구(full disk)영역의 해양 환경 자료를 생산한다. 해색 자료처리의 첫 단계로 대기 상층 복사휘도에서 해수표면 반사도를 계산하는 대기보정을 수행하며, GOCI-II의 표준 대기보정은 GOCI 대기보정 방법에 이론적인 기반을 두고 있으며, GOCI-II에 새로 추가된 밴드 중 620, 709 nm를 이용하여 탁도가 높은 해역에서의 대기보정 성능을 향상시켰다. 본 연구에서는 GOCI-II 지상국 시스템에 구현 되어있는 대기보정 알고리즘을 우선 소개하고, 현장 측정 원격반사도 자료를 이용하여 초기단계 검증을 수행하였다. 검증은 1차적으로 대양에서 수집된 현장 자료와의 비교를 통해 수행하였으며 여기서의 대기보정 정확도는 대양 대기보정 정확도 요구범위인 청색 파장대 오차율 5% 이내의 범위를 만족시켰다. 그러나 연안의 해양관측타워에 설치된 무인 관측장비인 AERONET-OC로 수집된 원격반사도 자료를 이용한 추가적인 검증결과에서는 대양과 달리 높은 오차율을 보여주었다. 연안에서의 대기보정 정확도는 추후 추가적인 근적외 파장대 대리교정을 통해 보완이 가능할 것으로 보이며, 지속적인 검보정 활동을 통해 수집된 현장자료들을 이용할 경우 연안뿐 아니라 전체적인 대기보정 성능 향상이 가능할 것으로 기대된다. 이후 검보정 활동을 통해 개선된 대기보정은 주기적으로 GOCI-II 지상국 시스템에 반영하여 재처리 및 재 배포를 수행할 예정이다.
Carbonylated proteins (CPs)은 단백질의 염기성 아미노산 잔기들과 지질 과산화 중 생성되는 알데히드 화합물과의 화학적 반응을 통하여 만들어진다. CP는 UVA와 청색 광선 영역의 빛을 흡수하여 흥분하며, CP의 감광 반응을 통해 superoxide anion radicals ($^{\cdot}O_2{^-}$)이 생성되고 각질층(Stratum corneum, SC)에서 reactive oxygen species (ROS) 생성을 통해 새로운 protein carbonylation이 진행되는 것이 알려졌다. 또한, superoxide anion radicals이 SC에서 CP를 생성하며 색상과 수분 기능을 포함한 피부 상태에 영향을 미치는 것으로 보고되었다. 따라서, 본 연구의 목적은 피부 각질층에 존재하는 stratum corneum carbonylated protein (SCCP)의 생성량과 피부 탄력 개선의 상관정도를 알아보는 것이었다. 이를 위하여 46명의 건강한 피험자들을 대상으로 8주간 피부임상실험을 진행하였다. 8주간 진행한 피부임상시험은 피험자를 두 그룹으로 나누어, 한 그룹은 아무것도 함유하지 않은 크림을 사용하고, 다른 그룹은 탄력개선 원료가 함유된 크림을 사용하였다. 임상시험 측정 항목은 DUB scanner를 이용한 진피 치밀도 측정, Primos를 이용한 주름 측정을 진행하였으며 탄력 측정은 dermal torque meter (DTM310)와 Balistometer (BLS780)를 통해 진행하였다. SCCP측정은 피험자의 뺨에서cyanoacrylate를 이용한 skin surface biopsy (SSB)방법을 이용하여 각질을 채취한 후, 비침습적인 검출 방법을 이용해 SCCP의 양을 조사하였다. 측정은 0주, 4주, 8주 총 3회에 걸쳐서 진행하였으며 각 주차의 측정값을 각각 분석하여 종합적인 결과를 비교하였다. 그 결과, SC에 존재하는 CP의 양은 피부 주름 및 피부 탄력성과 관련된 생물학적 인자의 수치가 개선됨에 따라 감소하는 것을 확인하였다. 이를 통해 항노화 효과에 있어서 탄력 개선과 CP양의 상관관계를 확인하여, 차후 피부 항노화 시험방법에 응용할 수 있음을 확인하였다.
최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.