• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권3호
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• pp.338-345
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• 2024

Magnetic anomaly signals from the ferromagnetic targets such as ships in the sea are measured by drone-based magnetic anomaly detection. A quantum magnetometer is suspended from the drone by 4 strings. Flight altitude and speed of drone are 100 m and 5 m/s, respectively. We obtain magnetic anomaly signals of few nT from the ships clearly. We analyze the signal characteristics by the ferromagnetic target through simulation using COMSOL multiphysics.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권4호
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• pp.335-343
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• 2023

Drone based Magnetic Anomaly Detection measure a magnetic anomaly signal from the ferromagnetic target on the ground. We conduct a magnetic anomaly detection with 9 ferromagnetic targets on the ground. By removing the magnetic field measured in the absence of ferromagnetic targets from the experimental value, the magnetic anomaly signal is clearly measured at an altitude of 100 m. We analyze the signal characteristics by the ferromagnetic target through simulation using COMSOL multiphysics. The simulation results are within the GPS error range of the experimental results.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권4호
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• pp.1501-1512
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• 2024

Plasma disruption in tokamak experiments is a challenging issue that causes damage to the device. Reliable prediction methods are needed, but the lack of full understanding of plasma disruption limits the effectiveness of physics-driven methods. Data-driven methods based on supervised learning are commonly used, and they rely on labelled training data. However, manual labelling of disruption precursors is a time-consuming and challenging task, as some precursors are difficult to accurately identify. The mainstream labelling methods assume that the precursor onset occurs at a fixed time before disruption, which leads to mislabeled samples and suboptimal prediction performance. In this paper, we present disruption prediction methods based on anomaly detection to address these issues, demonstrating good prediction performance on J-TEXT and EAST. By evaluating precursor onset times using different anomaly detection algorithms, it is found that labelling methods can be improved since the onset times of different shots are not necessarily the same. The study optimizes precursor labelling using the onset times inferred by the anomaly detection predictor and test the optimized labels on supervised learning disruption predictors. The results on J-TEXT and EAST show that the models trained on the optimized labels outperform those trained on fixed onset time labels.

• 지구물리와물리탐사
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• 제16권1호
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• pp.36-44
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• 2013

금산지역의 흑색셰일형 우라늄광상에 대하여 항공 자력 및 방사능 탐사를 수행하였다. 각 자료의 암상분석과 선구조 분석에 의한 전반적인 지질 및 구조지질적 특성을 살펴보고 이에 기반한 우라늄 광화대의 특성화를 시도하였다. 자극화변환과 하향연속 이상도에서 우라늄광상을 배태하고 있는 흑색 및 암회색 점판암대의 뚜렷한 양의 이상을 인지함으로써 자력탐사의 적용성을 확인하였다. 이차미분 및 곡률을 이용한 선구조 분석을 통해 회색 혼펠스대와 흑색 점판암대를 대표하는 선구조를 도출하고 우라늄 광화대의 추가 부존 가능영역을 추정하였다. 이에 대한 우라늄광 배태여부는 방사능 총이상 및 우라늄 이상도에서 최종 확인하였다. 결론적으로 열변성기원의 우라늄광화대는 국부적인 반면, 흑색셰일형 광화대는 조사지역 전체에 북동-남서방향으로 연속되어 있음을 확인하였다. 또한 우라늄 광화대는 방사능 총이상의 선구조 분석을 통해 단층과 교차하는 곳은 단절되는 전형적인 구조지질적 특징을 보여주었다. 이상의 고찰로부터 항공 자력 및 방사능 탐사는 상호 보완적이며 따라서 병행 수행하는 것이 자료분석 및 해석에 매우 효과적임을 확인하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제25권3호
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• pp.193-196
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• 2021

Congenital absence of the bilateral internal carotid arteries (ICA) is a very rare occurrence. Recognition of this rare anomaly is important, when considering intracranial endovascular interventions in the event of thromboembolic events with revascularization, transsphenoidal surgery, and the surveillance and detection of associated cerebral aneurysms. We report a case of a 25-year-old man who presented with headache since 2 years ago, and was incidentally discovered to have a congenital bilateral absence of ICAs.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.979-987
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• 2021

Multiple Sclerosis (MS) can be early diagnosed by detecting lesions in brain magnetic resonance images (MRI). Unsupervised anomaly detection methods based on autoencoder have been recently proposed for automated detection of MS lesions. However, these autoencoder-based methods were developed only for 2D images (e.g. 2D cross-sectional slices) of MRI, so do not utilize the full 3D information of MRI. In this paper, therefore, we propose a novel 3D autoencoder-based framework for detection of the lesion volume of MS in MRI. We first define a 3D convolutional neural network (CNN) for full MRI volumes, and build each encoder and decoder layer of the 3D autoencoder based on 3D CNN. We also add a skip connection between the encoder and decoder layer for effective data reconstruction. In the experimental results, we compare the 3D autoencoder-based method with the 2D autoencoder models using the training datasets of 80 healthy subjects from the Human Connectome Project (HCP) and the testing datasets of 25 MS patients from the Longitudinal multiple sclerosis lesion segmentation challenge, and show that the proposed method achieves superior performance in prediction of MS lesion by up to 15%.

• 지구물리
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• 제3권3호
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• pp.175-184
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• 2000

충남 천안시 두정동 야산지역에 대한 고고학적 발굴대상지에서 자력탐사를 이용한 비파괴 문화재탐색 응용가능성에 대찬 실험적 연구를 수행하였다. 고고학적 발굴대강지에 대하여 발굴이 시작되기 전 자력탐사를 실시하였으며, 자력탐사 결과 나타난 자력이상대를 발굴후의 유물분포상황과 비교하였다. 자력탐사시 $20cm{\times}20cm$ 격자망을 구성하여 $20m{\times}40m$ 구역을 측정하였으며 자력센서는 지면에 위치시켰다. 기존의 발견된 토기를 대상으로 자력측정한 결과, 토기가 위치한 지점의 자력이 상이 주위의 평균치보다 최대 130nT 정도로 나타나고 있다. 등자기이상 분포포의 해석결과, 연구지역내의 1사분면과 4사분면에 나타난 자기이상지점들과 발굴결과 화인된 토기 및 토기의 파편위치가 정확하게 일치한다. 고고학적 발굴결과 연구지역내에서 발견된 토기위치는 7곳이었으며 이중 6곳은 모두 자력이상지점과 일치하며, 한 곳은 자력이상지점이 아닌 곳에서 발견된 바, 이 토기는 연 토기로 판명되었다. 또한 발굴당시 확인된 숲속이나 천부지층내에 매몰된 철제 쓰레기, 철사 등의 장애물 역시 등자력이상도에서 정확하게 일치하고 있다. 그러므로 자력탐사를 수행하기 앞서 육안으로 확인되는 철제장애물들은 제거한 후에 탐사를 실시하는 것이 바람직하다. 원인이 뚜렷히 확인되지 않는 자력이상지점들은 현재의 발굴충위보다 깊은 곳에 유물이 존재할 가능성이 있으므로 보다 정밀한 발굴작업이 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권1호
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• pp.97-103
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• 2005

여러 센서들의 배열을 이용한 최근의 해양 자력구배 측정시스템의 개발을 통하여 넓은 오염지역의 조사를 빠르게 수행할 수 있게 되었다. 그러나 물밑의 UXO 는 조류에 의해 이동할 수 있으며 따라서 이런 환경에서의 복원과정은 정적이라기 보다는 동적이 되었다. 이는 곧 성공적인 복원을 위해서는 탐지가 거의 실시간으로 이루어져야 함을 말한다. 그러므로 해양 자력탐사자료로부터 물밑 물체의 신호를 빠르게 탐지할 수 있는 신속한 해석법이 필요하다. 이 논문에서는 물밑 UXO 의 위치 및 특성을 알아내는 신속한 방법을 소개하였다. 먼저 대상체의 정밀 탐지를 위해 자력구배자료의 해석기법(해석적 신호와 Euler 방법)을 이용하며, 반복적 선형 최소자승법을 이용해 대상체의 자기 특성을 얻어낸다. 이 방법은 알고 있는 대상체에 대해 무작위 잡음을 더한 이론적 해양 자력이상에 적용되었으며, 일본의 해양 자력구배탐사 자료를 이용하여 실질적인 유용성을 예시하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제18권3호
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• pp.200-207
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• 2014

목적: 뇌정맥 기형의 발견에 있어 자화율강조 MR영상의 진단적 가치를 평가하고자 하였다. 대상과 방법: 1068명의 뇌MR영상의 후향적 분석에서 조영증강 T1강조영상을 기준으로 28명(2.6%)에서 28개의 뇌정맥 기형이 발견 되었다. 이들과 성별 및 나이가 일치하는 뇌정맥 기형이 없었던 28명을 대조군으로 선정하였다. 모두 48명의 환자군과 대조군의 MR영상을 무작위로 제시하면서 2명의 영상의학과 의사가 독립적으로 분석하였다. 자화율강조영상, T2강조영상, FLAIR영상을 분리하여 각 영상에서 뇌정맥 기형의 존재유무를 판정하였다. 판정에 불일치가 있는 경우 나중에 합의하여 최종 판단하였다. 뇌정맥 기형의 진단에 있어 각 영상의 민감도, 특이도, 양성예견율, 음성예견율을 구하였으며, Mcnemar test를 이용하여 통계적 차이를 검정하였다. 결과: 뇌정맥 기형의 발견에 있어 자화율강조 MR영상은 85.7%의 민감도, 92.9%의 특이도, 92.3%의 양성예견율, 86.7%의 음성예견율을 보였다. T2강조영상과 FLAIR영상은 35.7% 와 35.7%의 민감도, 92.9%와 96.4%의 특이도, 83.3%와 90.9%의 양성예견율, 59.1%와 60.0%의 음성예견율을 각각 보였다. 통계분석에서 자화율강조 MR영상은 T2강조영상과 FLAIR영상과 비교하여 유의하게 높은 민감도와 음성예견율를 보였다. 결론: 뇌정맥 기형의 발견에 있어 자화율강조 MR영상은 높은 민감도와 특이도를 보였다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2007년도 공동학술대회 논문집
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• pp.219-224
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• 2007

We conducted geophysical surveys to detect antitank mine at Namji-eup, Gyeongsangnam-do which had been installed during Korean war. The surveys consisted of 2 stages, at the first stage we divided the survey area into 7 block and carried out magnetic gradient survey and GEM-3 EM survey sequentially for each block. Hence we verified anomaly areas using an excavator and a metal detector. Most of anomalies were found to be garbages such as trash cans, metallic wastes, and so on. And also, the concrete pipe was found at depth of 1 m, which had not referred in any report of that area. At the second stage, after trenching the covered soil down to 75 cm the same surveys were conducted. We could not find the strong signal to be inferred from a antitank mine, but we pointed out some anomalies to need careful handling because demining is very dangerous work even though there is few possibility that is mine.