• 한국방사선학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.825-830
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• 2019

두 층의 섬광체와 각 층별 서로 다른 반사체의 사용과 섬광체와 감마선의 상호작용으로 발생한 빛 신호를 측정하기 위한 광센서로써 실리콘광전증배관(Silicon Photomultiplier, SiPM)을 사용하여 반응 깊이를 측정하는 검출기를 개발하였다. 층별 섬광 픽셀의 반사체의 종류를 다르게 사용함으로써 획득한 신호를 바탕으로 영상을 재구성할 경우 모든 섬광 픽셀이 서로 다른 위치에 기록되는 특징을 활용하여 섬광 픽셀과 감마선이 반응한 위치를 추적하였다. 아래층은 거울반사체를 사용하였으며, 위층은 난반사체를 사용하여 SiPM에서 획득되는 신호의 크기를 다르게 처리하였다. 섬광체 사이와 SiPM과 연결되는 부분은 광학적으로 연결되도록 광학 그리즈를 사용하여 급격한 굴절률 변화를 감소시켰다. 16개의 SiPM에서 획득한 신호는 앵거 방정식을 사용하여 4개의 신호로 감소시켰으며, 이를 사용하여 영상을 재구성하였다. 두 층으로 구성된 모든 섬광 픽셀이 재구성된 영상에 나타났으며, 이를 통해 섬광 픽셀과 감마선이 반응한 층을 구분할 수 있었다. 서로 다른 반사체를 사용하여 두 층의 반응 깊이를 측정하는 검출기를 전 임상용 양전자방출단층촬영기기에 적용할 경우 관심 시야 외곽에서 나타나는 공간분해능의 저하 현상을 해결할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.535-543
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• 2022

농업분야에서 드론을 활용하여 작물의 생육을 진단하고 정보를 영상으로 제공하고 있다. 들녘 단위에 대한 고해상도 드론 영상을 활용하는 경우 객체별 생육정보를 생산할 수 있으나 정확하게 작물을 탐지하고 인접한 객체를 효율적으로 구분하기 위한 작업이 요구된다. 본 연구에서는 작물 객체를 탐지하고 위치 정보를 추출하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적이다. 드론 다중분광영상과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 객체 탐지를 위한 알고리즘을 개발하였으며, 대상 작물은 가을배추로 선정하였다. 2018년~2020년까지 가을배추를 대상으로 정식 후 7일~15일 사이의 드론 영상을 취득하였으며, 2019년 영상 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 개발한 뒤 2018년, 2020년 영상을 기반으로 알고리즘 평가를 수행하였다. 분광반사도 기반 지수와 식생의 분광반사도 특성을 고려하여 식생 지역을 추출하였다. 이후 추출된 식생 지역에서 객체의 크기를 고려하여 팽창(Dilatation), 침식(Erosion), 이미지 분할 등과 같은 모폴로지(Morphology) 기법을 통해 객체 탐지 정확도를 향상시켰다. 개발된 객체 탐지 알고리즘의 정밀도는 95.19% 이상이었으며, 재현율과 정확도는 각각 95.4%, 93.68% 이상이었다. 객체 탐지 알고리즘의 F1-Score는 0.967 이상으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 알고리즘을 이용하여 추출된 배추 객체 중심에 대한 위치 정보는 작물의 재배시기에 따라 영농단계별 의사결정 정보를 제공하기 위한 자료로써 활용될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.183-192
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• 2023

위성영상 및 항공사진과 같은 원격탐사 자료들은 영상판독과 영상처리 기법을 통하여 영상 내의 객체를 탐지하고 추출하는 데에 사용될 수 있다. 특히, 원격탐사 자료의 해상도가 향상되고, 딥러닝(deep learning) 모델 등과 같은 기술의 발전으로 인하여 관심객체를 자동으로 추출하여 지도갱신 및 지형 모니터링 등에 활용될 수 있는 가능성이 증대되고 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 딥러닝 모델인 fully convolutional densely connected convolutional network (FC-DenseNet)을 기반으로 하여 항공정사영상 내 존재하는 비닐하우스를 추출하고, 이에 대한 결과를 정량적으로 평가하였다. 농림축산식품부의 팜맵(farm map)을 이용하여 담양, 밀양지역의 비닐하우스에 대한 레이블링을 수행하여 훈련자료를 생성하고, 훈련자료를 이용하여 FC-DenseNet의 훈련을 수행하였다. 원격탐사자료에 딥러닝 모델을 효과적으로 이용하기 위하여, 각 밴드별 특성이 유지되도록 instance norm을 이용하여 정규화과정을 수행하였으며, attention module을 추가하여 각 밴드별 가중치를 효과적으로 산정하였다. 실험결과, 딥러닝 모델을 이용하여 영상 내 존재하는 비닐하우스 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였으며 팜맵, 토지피복지도 등의 갱신에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제10권4호
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• pp.135-142
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• 2023

하천 생태계에서 경관의 변화와 그 영향요인을 연구하기 위해 다양한 원격 탐지 및 영상 분석이 활용된다. 본 연구에서는 다양한 시점에서 위성에서 촬영된 다분광 영상으로 광학 지수를 계산하고, 수역의 경계를 획정하는 임계치를 계산하여 육역과 수역으로 이진화한 지도를 작성하여 시간에 따른 경관 변화를 탐지하는 방법을 개발하였다. 그리고 이 방법을 금강에 적용하여 보 수문 개방에 의하여 형성된 모래톱의 변화를 추적하였다. 먼저 금강에서 보 개방 전후의 다양한 시점에서 Sentinel-2 위성에서 촬영된 10 m × 10 m 해상도의 다분광 영상을 수집하였다. 수집된 영상에서 녹색광과 근적외선 대역으로 정규수분지수 (normalized difference water index, NDWI)를 계산하였다. 수역의 경계를 결정하기 위하여 산출한 NDWI의 Otsu 임계값은 -0.0573부터 0.1367의 범위이었다. 원격탐사에 의하여 결정된 수역의 경계는 실제 영상에서의 경계와 일치하였다. 이 NDWI에 의하여 수역과 육역으로 이진화된 지도를 작성하였다. 이 결과에 따르면 금강의 백제보부터 대청댐까지 종적 범위에서 2017년부터 2021년까지 수행된 3개의 보 수문 개방에 의해 총 379.7 ha의 새로운 모래톱의 서식처가 형성된 것으로 추정되었다. 본 연구에서 제안하는 경관 탐지 방법은 넓은 시공간 범위에서 적은 자원으로도 객관적인 결과를 얻을 수 있는 방법으로 평가된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1157-1164
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• 2023

본 연구는 공간 해상력과 대조도가 우수한 kV X선 기반 OBI (On-Board Imager)와 CBCT (Cone-Beam CT)를 이용한 치료 부위별 추가 선량을 측정하고 영상유도방사선치료의 방사선 관리 측면의 적절성과 안정성을 평가하고자 한다. 실험 대상은 선형가속장치(Clinac IX)에 부착된 OBI와 CBCT, 링 모양의 Halcyon CBCT를 치료 부위별 방사선 촬영 조건으로 조사하여 동중심의 선량을 이온 챔버로 측정하였다. OBI의 1회 분할 피폭선량은 머리 부위 0.77 mGy, 흉부 3.04 mGy, 골반 부위 7.19 mGy로 계측되었다. Clinac IX CBCT와 Halcyon CBCT 두 장비의 피폭선량은 골반 부위에서는 두 장치의 피폭선량이 70.04 mGy, 70.45 mGy로 비슷하게 계측되었다. 흉부 CBCT에서는 Clinac IX 흡수선량(70.05 mGy)이 Halcyon 흡수선량(21.01 mGy)보다 높게 나타났다. 머리 부위에서도 Clinac IX 흡수선량(9.08 mGy) Halcyon의 흡수선량(5.44 mGy)보다 높게 나타났다. kV X선 기반 영상유도방사선치료는 광전흡수에 의한 추가 피폭선량이 치료 부위 전체 체적에 영향을 줄 수 있으며 주의가 필요하다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.536-542
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• 2023

인공위성은 최첨단 기술로써 시공간적 관측제약이 적어 해양 사고에 효과적 대응과 해양 변동 특성 분석 등으로 각국의 국가기관들이 위성 정보를 활용하고 있다. 하지만 고해상도 위성 관측 기반 해수면 온도 자료(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis, OSTIA)는 위성의 기기적, 또는 지리적 오류와 구름으로 인해 낮게 관측되거나 공백으로 처리되며 이를 복원하기까지 수 시간이 소요된다. 본 연구는 최신 딥러닝 기반 알고리즘인 LaMa 기법을 활용하여 결측된 OSTIA 자료를 복원하고, 그 성능을 기존에 이용되어 온 세 가지 영상처리 기법들의 성능과 비교하여 평가하였다. 결정계수(R²)와 평균절대오차(MAE) 값을 이용하여 각 기법의 위성 영상 복원 성능을 평가한 결과, LaMa 알고리즘을 적용하였을 때의 R²과 MAE 값이 각각 0.9 이상, 0.5℃ 이하로, 기존에 사용되어 온 쌍 선형보간법, 쌍삼차보간법, DeepFill v1 기법을 적용한 것보다 더 우수한 성능을 보였다. 향후에는 현업 위성 자료 제공 시스템에 LaMa 기법을 적용하여 그 가능성을 평가해 보고자 한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제14권3호
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• pp.203-210
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• 2003

양전자방출단층촬영장치는 인체나 실험 동물 생체 내에서 일어나는 생화학적, 생리학적 과정을 정량 분석할 수 있는 장점으로 인해 핵의학에서 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 지속적인 핵의학기기의 발전에도 불구하고 PET은 여전히 분해능이 낮다는 단점이 있으며, 이로인해 부분용적효과가 발생한다. 본 연구에서는 호프만 팬텀 PET영상을 대상으로 MR 영상을 이용해 부분용적효과를 보정한 뒤 복원된 픽셀값이 백질과 회백질간의 글루코즈 흡수비율인 1:3에 근접하는 정도를 알아보고 실제 정상인 환자의 PET 영상을 같은 방법으로 보정하여 임상적용의 가능성을 알아보았다. 먼저 호프만 팬텀의 MR 영상과 PET영상을 registration한 뒤, MR영상을 이용해 백질과 회백질 부위를 추출하여 binary image를 만들었다. 각각의 binary image를 4, 8, 12, 16 mm의 다양한 FWHM 해상도 값으로 convolution과정을 거친 뒤 회백질 부위와 백질 부위를 다시 결합하여 MR 영상과 registration된 PET영상에서 나누고, 이를 다시 뇌 전체 영역을 나타내는 binary image와 곱하여 해부학적으로 정확한 뇌 영역을 갖도록 하였다. 분석방법으로는 MR 영상에서 회백질과 백질 부위에 관심영역을 얻은 뒤, 이를 보정 이전의 영상과 4, 8, 12, 16 mm의 FWHM으로 각각 보정된 영상들에 적용하여 관심 영역내 평균 픽셀 값을 얻고 이를 이용하여 회백질과 백질 간의 평균 픽셀 값 비율을 구하였다. 또한 같은 방법으로 정상인의 PET영상을 보정하였다. 호프만 팬텀의 실험결과, 회백질과 백질 간의 보정 후 비율이 보정 이전의 비율에 비해 증가하였으며, 각각의 FWHM 조건에서도 비율 차이를 나타내었다. 정상인의 경우 역시 보정 이전에 비해 보정 이후 백질과 회백질간의 비율이 증가하는 경향을 나타내었으나, 각각의 FWHM 경우 나타난 회백질과 백질 간의 비율의 증가는 호프만 팬텀실험에 비해 약간 더 낮게 나타났다. 실험을 통해 보정 이후 호프만 팬텀의 경우 실제 백질과 회백질간의 비율인 1:3의 비율에 근접하였으며, 임상적용의 경우 보정 이 후 그 비율이 호프만 팬텀의 실험결과에 미치지는 못하지만 적절한 보정효과를 나타냈다. 또한 각각의 FWHM 값으로 보정된 결과에서 나타난 비율의 증가폭 결과를 통해 4 mm에서 16 m의 FWHM 적용에 따른 부분용적효과의 보정 정도를 알 수 있었으며, 실제 임상적용의 가능성을 제시하였다.

• 대한핵의학회지
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• 제33권1호
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• pp.65-75
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• 1999

목적: 종양 환자의 평가에 있어서 초고에너지 조준기를 장착하여 511 keV에 적용시킨 감마카메라로 FDG 전신 평면 영상(FDG W/B scan)을 얻어 충분한 정보를 얻을 수 있는지 알아보고 동시에 같은 카메라로 동시계수 회로를 이용한 양전자 방출 단층촬영(FDG CoDe PET)을 실시하여 그 결과를 비교하였다. 대상 및 방법: F-18 FDG를 이용하여 초고에너지 조준기와 동시계수 양전자 방출영상에 대해 각각 팬텀 실험을 실시하였고, 악성종양이 의심되거나 진단된 환자 14명을 대상으로 FDG 전신 평면 영상과 양전자 방출 단층 영상을 얻어 방사선학적 검사, 임상적 추적관찰, 조직학적 검사 등과 비교하였다. 결과: 평면 영상에서는 해상력 13.1 mm, 민감도 2638 cpm/MBq/ml, 동시계수 영상에서는 공간 해상력 7.49 mm, 민감도 5351 cpm/MBq/ml로 측정되었다. FDG CoDe PET에서 14명의 환자 중 8명에서 FDG의 섭취가 있었다. 두 방법 모두에서 FDG 섭취가 없었던 병변은 모두 CT에서 1 cm 이하 였으나 한 예에서 2 cm 크기의 전이성 림프절을 찾지 못하였다. FDG 섭취를 보였던 병변은 모두 CT상 1.5cm 이상이거나 여러 개가 모여 있는 병변이었다. FDG W/B scan은 FDG CoDe PET와 거의 비슷한 결과를 보였으나 위음성과 위양성이 1예씩 더 있었다. FDG CoDe PET에서 보였던 다수의 폐 결절과 간 결절들이 FDG W/B scan에서 한 예를 제외하고는 모두 발견되었다. 결론: 감마카메라에 의한 FDG 영상들은 악성 종양의 감별, 병기 결정, 추적검사 등에 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 간주되며, SPECT 카메라가 널리 보급되어 있으므로 FDG 전신 평면영상과 동시계수 양전자 방출영상은 서로 보완적으로 쓰이면서 FDG의 지역 분배 공급을 통해 기존의 PET를 대신하여 FDG를 이용한 더 많은 임상적 이용 및 영상진단을 가능하게 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.959-974
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• 2021

Forel-Ule Index (FUI)는 자연에 존재하는 담수 및 해수의 색을 남색부터 고동색까지 21 가지의 등급으로 구분하는 지표이다. FUI는 여러 선행연구에서 수계의 부영양화 지수, 수질인자, 광 특성 등과 연관 지어 분석되었으며, 여러 수질인자의 광학적 정보를 동시에 가지고 있는 새로운 수질 지표로써의 가능성이 제시되었다. 본 연구에서는 500 m의 높은 공간해상도를 가지는 정지궤도 해양위성해색탑재체(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI) 관측 자료와 Random Forest (RF) 기계학습 기법을 활용하여 Ocean Colour-Climate Change Initiative(OC-CCI) 기반의 4 km FUI 자료를 공간 상세화 시켰다. 이를 활용하여 우리나라 연안 해역에 대한 수질인자와의 상관관계와 주요 해역에 대한 FUI의 공간적 분포 및 계절별 특성 변화를 분석하였다. 검증 결과 RF 기법으로 추정한 RF FUI는 결정계수(R²)=0.81, 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)=0.7784로, Pitarch의 OC-CCI FUI 알고리즘을 적용하여 계산한 GOCI FUI 추정 정확도(R²=0.72, RMSE=0.9708) 대비 향상된 결과를 보였다. RF FUI는 총 질소(Total Nitrogen), 총 인(Total Phosphorus), 클로로필-a(Chlorophyll-a), 총 부유물질(Total Suspended Solids), 투명도(Secchi Disk Depth)를 포함하는 5가지 수질인자와 각각 0.87, 0.88, 0.97, 0.65, -0.98의 상관계수로 강한 상관성을 보였다. 산출된 FUI의 시간적 패턴 역시 여러 수질인자와의 물리적 관계를 반영하며 유의미한 계절적 패턴의 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 한반도 연안 수질 관리에서 고해상도 FUI의 활용 가능성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.637-654
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• 2023

최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.