• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.281-288
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• 2016

움직임이 자연스러운 피사체는 대부분 형태가 불규칙하게 변형되는 비정형(non-rigid) 형상이고, 그 종류 또한 매우 다양하게 존재하다. 비정형 형상 복원에 관한 기술은 영화나 게임 산업에서 최근 폭넓게 적용되고 있다. 그렇지만, 현실적인 접근 방법은 움직이는 피사체에 많은 비콘 장치를 부착해야한다. 이러한 제약사항을 극복하기 위해, 비콘장치가 없는 입력 비디오 영상으로부터 비정형 형상을 복원하는 연구가 멀티미디어 응용 분야에서 광범위하게 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 비정형 3D 형상을 복원할 수 있는 새로운 CPSRF(Chained Partial Stereo Rigid Factorization) 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 스테레오 2D 비디오 영상으로부터 비정형 3D 형상을 프레임 별로 실시간 복원하는데 포커스 한다. 또한 시변 형상 변형은 가우시한 분포를 따라야 하는 제한을 두지 않는다. 실험결과에서는 제안한 CPSRF 방법의 복원 성능이 불규칙한 형상 변형을 고려하지 않은 기존 방법 보다 우수함을 확인한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권3호
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• pp.1037-1048
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• 2022

A radioactive isotope identification algorithm is a prerequisite for a low-resolution scintillation detector applied to an unmanned radiation monitoring system. In this paper, a sparse representation with dictionary learning approach is proposed and applied to plastic gamma-ray spectra. Label-consistent K-SVD was used to learn a discriminative dictionary for the spectra corresponding to a mixture of four isotopes (¹³³Ba, ²²Na, ¹³⁷Cs, and ⁶⁰Co). A Monte Carlo simulation was employed to produce the simulated data as learning samples. Experimental measurement was conducted to obtain practical spectra. After determining the hyper parameters, two dictionaries tailored to the learning samples were tested by varying with the source position and the measurement time. They achieved average accuracies of 97.6% and 98.0% for all testing spectra. The average accuracy of each dictionary was above 96% for spectra measured over 2 s. They also showed acceptable performance when the spectra were artificially shifted. Thus, the proposed method could be useful for identifying radioisotopes in gamma-ray spectra from a plastic scintillation detector even when a dictionary is adapted to only simulated data. Furthermore, owing to the outstanding properties of sparse representation, the proposed approach can easily be built into an insitu monitoring system.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제32권3호
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• pp.325-334
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• 2009

목 적 : 관류 자기공명영상(perfusion MRI)을 이용하여 대뇌(cerebral)에서 혈액뇌장벽의 파괴로 인하여 조영제가 혈관내에서 조직으로 빠져 나가는 투과성과 상대적 뇌혈류량을 영상화 해보고, 이 영상을 이용하여 구한 투과성비와 상대적 뇌혈류량비가 종양의 악성등급 평가와 감별진단에 어떠한 유용성이 있는지 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 영상의학진단과 병리조직검사로 진단된 29명을 대상으로 뇌종양이 포함된 550(11 silce $\times$ 50 image)관류 자기공명영상을 3T기기에 장착된 프로그램으로 상대적 뇌혈류량을 영상화 하였고, 다른 한 방법은 개인 컴퓨터에 영상을 전송 후 IDL 6.2 프로그램을 이용하여 상대적 뇌혈류량(relative cerebral blood volume-reformulated singular value decomposition, rCBV-rSVD)과 투과성을 영상화 하였다. 그 영상을 이용하여 동일한 관심영역으로 화소별 평균 신호강도를 정량적(quantitative analysis)으로 측정하여 비모수적 통계인 Kruskal-wallis test를 통해 뇌종양별로 평균비교 분석을 하였다. 결과 : 상대적 뇌혈류량영상과 투과성영상을 이용하여 동일한 관심영역으로 정상부위와 종양부위의 정량적으로 분석한 상대적 뇌혈류량 비 와 (3T 기기자체 분석한 값, IDL 6.2로 분석한 값) 투과성비에서 고등급 성상세포종(n=4)의 경우 (14.75, 19.25) 13.13, 저등급 성상세포종(n=5) (14.80, 15.90) 11.60, 아세포종(n=5) (10.90, 18.60) 22.00, 전이성 뇌종양(n=6) (11.00, 15.08) 22.33, 수막종(n=6) (18.58, 7.67) 5.58, 핍돌기 신경교종(n=3) (23.33, 16.33) 15.67로 나타났다. 결론 : 종양별로 상대적 혈류량영상을 이용하여 측정한 상대적 뇌혈류량 비는 등급을 분류하기에 용이하지 않았지만, 투과성영상으로 측정한 투과성비는 종양 악성정도가 높을수록 높은 것으로 나타나 종양의 등급 평가와 감별진단에 유용하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권5호
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• pp.203-209
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• 2006

The aim of this study is to investigate the feasibility of ex vivo MR diffusion tensor imaging technique in order to observe the diffusion-contrast characteristics of human gastric tissues. On normal and pathologic gastric tissues, which have been fixed in a polycarbonate plastic tube filled with 10% formalin solution, laboratory made 3D diffusion tensor Turbo FLASH pulse sequence was used to obtain high resolution MR images with voxel size of $0.5{\times}0.5{\times}0.5mm^3\;using\;64{\times}32{\times}32mm^3$ field of view in conjunction with an acquisition matrix of $128{\times}64{\times}64$. Diffusion weighted- gradient pulses were employed with b values of 0 and $600s/mm^2$ in 6 orientations. The sequence was implemented on a clinical 3.0-T MRI scanner(Siemens, Erlangen, Germany) with a home-made quadrature-typed birdcage Tx/Rx rf coil for small specimen. Diffusion tensor values in each pixel were calculated using linear algebra and singular value decomposition(SVD) algorithm. Apparent diffusion coefficient(ADC) and fractional anisotropy(FA) map were also obtained from diffusion tensor data to compare pixel intensities between normal and abnormal gastric tissues. The processing software was developed by authors using Visual C++(Microsoft, WA, U.S.A.) and mathematical/statistical library of GNUwin32(Free Software Foundation). This study shows that 3D diffusion tensor Turbo FLASH sequence is useful to resolve fine micro-structures of gastric tissue and both ADC and FA values in normal gastric tissue are higher than those in abnormal tissue. Authors expect that this study also represents another possibility of gastric carcinoma detection by visualizing diffusion characteristics of proton spins in the gastric tissues.

• 한국해양학회지:바다
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• 제4권3호
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• pp.170-179
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• 1999

동해 울릉분지에서 해양내부 수온구조를 파악하기 위하여 폭발성 수중음원(signal underwater sound, SUS)을 이용하여 해양음향 토모그래피 실험을 1997년 6월에 실시하였다. 토모그래피 실험은 $120{\times}120$ km 격자 바깥쪽 경계선에 SUS 21개를 항공기에서 단시간에 투하하였고 그 신호는 관측해역 남쪽에서 수직선배열 수선기로 수신하였다. 수평단면 역산모텔로 얻어진 수온 분포는 150-200 m 수심에서 난수성 소용돌이가 존재함을 보여주어 AXBT에 의한 실측 수온분포와 유사하게 나타났다. 수직모델 역산결과 수직 음속구조 형태는 AXBT 관측결과와 유사하나 250 m 보다 얕은 수심에서는 실제 관측값보다 높은 값을 나타내었다. SUS가 폭발한 수심과 시간이 갖는 불확실성을 고려하여 임의 오류값을 입력한 역산 실험결과는 150-200 m 수심에서 난수성 소용돌이 형태를 보여주나 절대 수온값이 $2^{\circ}C$ 정도 낮게 나타났다. 이러한 결과는 SUS를 음원으로 이용할 때 폭발 위치 및 폭발 시간 측정에 오류가 있음에도 불구하고 잘 발달된 중규모 해양현상을 추적하는데 SUS를 이용한 해양음향 토모그래피 적용 가능성이 매우 높음을 보여준다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제39권2호
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• pp.227-236
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• 2016

동적 양전자방출단층 촬영은 3차원의 공간적 정보와 추가적인 1차원의 시계열 정보가 함께 존재하는 시공간 정보(4차원)의 데이터를 활용할 수 있어서 전통적인 영상기법에 비해 임상 진단 및 분석에 활용할 수 있는 정보의 양이 급격히 증가된 의료영상 촬영기법이다. 그러나, 인체에 주입할 수 있는 방사성 동위원소의 양의 제한 및 검출기 특징에 따른 감마선 검출의 제한 등이 영상을 재구성 하는 것에 제약사항으로 존재하여, 고화질 의료 영상의 획득에 어려움이 존재하여 임상적 활용의 제한사항이 되어왔다. 본 연구에서는, 4차원 영상의 적극적인 임상 활용을 위해서 영상의 화질을 개선하고 정량적인 평가를 할 수 있는 영상 기법을 연구하였다. 이를 위해, Matlab을 이용하여 영상의 여러 독립적인 신호원을 분리하여 영상의 신호와 노이즈로 구분할 수 있도록, 선형 대수학의 기법 중 하나인 특이값 분해를 활용하였다. 이를 통해, 개선된 동적 양전자방출단층 영상은 정량적인 평가를 통하여, 원래 영상에 비해 SNR이 최소 5%에서 최대 30%까지 증가하는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 향후 dynamic PET 연구의 기초적인 도구로 활용될 것이라 기대된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제39권3호
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• pp.369-376
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• 2016

양전자방출단영상(Positron Emission Tomography, PET)은 여러 화합물과 방사성 동위원소를 결합하여 인체 내에 주입하여 인체 내의 대사율을 정량적으로 측정할 수 있는 핵의학적 검사이다. 특히, 암 조직에서 포도당 대사가 증가되는 현상을 $^{18}F$-FDG(Fluorodeoxyglucose)를 사용하여 널리 암 진단에 활용하며, 현대에서 발병 빈도가 높은 뇌질환 중 치매 및 파킨슨 진단에도 높은 유용성을 보인다는 연구가 다수 진행되었다. 이러한 현재의 정적 정보에 시간의 동적 정보를 포함하는 동적 양전자방출단층영상(dynamic PET, dPET)을 이용할 경우, 진단을 위한 추가적인 정보가 제공되므로 진단의 정확도 향상에 기여할 수 있다. 이러한 이유로 임상 연구자 및 방사선사의 큰 관심을 받고 있으나 연구를 진행하기 위해 손쉽게 사용 가능한 도구가 부족한 실정이며, 다양하고 복잡한 수학적 알고리즘(algorithm)이나 프로그래밍(programming) 기술이 부족할 경우 연구의 활성화를 방해하는 높은 진입장벽으로 존재하게 되므로, 본 연구에서는 dPET 연구의 활성화와 손쉬운 사용을 위해서 MATLAB을 이용하여 그래픽 유저(GUI) 기반으로 하여 무료 소프트웨어를 개발하였으며, 개발된 소프트웨어인 DIA-Tool(Dynamic Image analysis-Tool)은 복잡한 수학적 영상 분석 알고리즘을 누구나 손쉽게 사용할 수 있도록 설계되었다. 향후, 많은 임상 연구자들이 DIA-Tool을 이용하여 국내의 dPET 연구 발전에 큰 도움이 될 것이라 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.367-373
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• 2016

우리는 도래각 (DoA; direction of arrival) 추정 방법 중 하나인 서로소 배열 기반의 프로퍼게이터 방법을 개선시키는 알고리즘을 제안한다. 서로소 배열 기반의 프로퍼게이터 방법은 특이값 분해없이 도래각을 추정하는 방법으로 서로소 배열 기반의 MUSIC에 비하여 현저히 낮은 복잡도를 지녔으나, 다소 저하된 도래각 추정 성능을 보인다. 우리는 이러한 성능 저하의 원인 중 하나로 잡음의 파워 스펙트럼 밀도를 포함하고 있는 신호의 자기상관행렬의 대각 성분이 사용되고 있지 않음에 있음을 파악하고, 잡음의 파워 스펙트럼 밀도가 장기간에 걸쳐 추정이 가능하다는 사실에 착안하여 신호의 자기상관행렬의 대각 성분을 사용하는 도래각 추정 방법을 제안한다. 우리는 시뮬레이션을 통해 우리가 제안한 방법이 기존의 서로소 배열 기반의 프로퍼게이터 방법보다 연산량을 4배정도 증가시키지만 탐지확률 95% 기준 하에 신호대 잡음비를 1.5dB, 도래각 분해능을 $0.7^{\circ}$ 만큼 개선시켜 그 성능이 서로소 배열 기반의 MUSIC에 보다 근접함을 관찰한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.52-62
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• 2021

제조업 현장에서 제작 공정 수행 전 품질 불량 위험 공정을 예측하여 사전품질관리를 수행하는 것은 매우 중요한 일이다. 하지만 기존 엔지니어의 역량에 의존하는 방법은 그 제작공정의 종류와 수가 다양할수록 인적, 물리적 한계에 부딪힌다. 특히 원자력 주요기기 제작과 같이 제작공정이 매우 광범위한 도메인 영역에서는 그 한계가 더욱 명확하다. 본 논문은 제조업 현장에서 자연어 처리 및 기계학습을 활용하여 품질 불량 위험 공정을 예측하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 실제 원자력발전소에 설치되는 주기기를 제작하는 공장에서 6년 동안 수집된 제작 기록의 텍스트 데이터를 활용하였다. 텍스트 데이터의 전처리 단계에서는 도메인 지식이 잘 반영될 수 있도록 단어사전에 Mapping 하는 방식을 적용하였고, 문장 벡터화 과정에서는 N-gram, TF-IDF, SVD를 결합한 하이브리드 알고리즘을 구성하였다. 다음으로 품질 불량 위험 공정을 분류해내는 실험에서는 k-fold 교차 검증을 적용하고 Unigram에서 누적 Trigram까지 여러 케이스로 나누어 데이터셋에 대한 객관성을 확보하였다. 또한, 분류 알고리즘으로 나이브 베이즈(NB)와 서포트 벡터 머신(SVM)을 사용하여 유의미한 결과를 확보하였다. 실험결과 최대 accuracy와 F1-score가 각각 0.7685와 0.8641로서 상당히 유효한 수준으로 나타났다. 또한, 수행해본 적이 없는 새로운 공정을 예측하여 현장 엔지니어들의 투표와의 비교를 통해서 실제 현장에 자연스럽게 적용할 수 있음을 보여주었다.