• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권4호
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• pp.261-268
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• 2004

골다공증은 골 조직의 량이 감소하여 골절의 가능성이 증가하는 상태이다. 뼈의 전기적 특성은 골 밀도와 관련이 있으며, 특히 뼈의 절기 저항은 골 소실이 증가할수록 감소하는 것으로 알려져 있다. 만일 신뢰성 있는 측정이 가능하다면, 뼈의 전기적인 특성은 골다공증 진단을 위한 유용한 변수가 될 수 있음을 의미한다 본 연구에서는 EIT (electrical impedance tomography) 기술을 이용하여 뼈의 전기 전도도 평가를 시도하였다. 뼈와 주위의 연조직 간의 전기적인 특성의 차이가 크기 때문에 (100 정도), 일반적으로, 뼈의 EIT를 얻기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 이상 경계 검출을 위해 개발된 adaptive mesh regeneration 기법을 이용하여, 주어진 경계면의 기하학적 조건하에서, 경계 내부의 전기전도도를 복원할 수 있도 록 하였다. 수치 해석은 균일한 타원형 (장경 17 mm, 단경 15 mm) 뼈와 주위의 연 조직으로 구성된 반경 40 mm인 원통형 팬텀으로 모의한 경골에 대해 수행하였다. 타원형 뼈는 팬텀의 원형 단면 중심에서 15 mm 위쪽에 위치하도록 하였다. 연 조직의 전기 전도도는 4 mS/cm로 고정하였고, 뼈에 대해서는 0.01 - 1 mS/cm에서 변하도록 하였다. 측정 오차에 의한 효과를 분석하기 위해 시뮬레이션은 측정 오차를 포함하도록 하였다. 시뮬레이션 결과, 만일 측정 오차가 5 % 미만으로 유지될 경우, 재구성된 뼈의 전기전도도는 10 % 이내의 오차를 갖는 것으로 나타났다. 예측할수 있듯이 복원의 정확도는 뼈의 전기 전도도가 증가함에 따라 증가하였다. 이것은 사용된 EIT가 골 소실이 진행된 뼈에 대한 좀더 정확한 정보를 제공할 수 있음을 시사한다. 본 연구는, 뼈의 해부학적인 정보를 알고 있을 때 뼈와 주위의 연조직에 대한 단순한 이상 영상에 한정된 결과를 제공하지만, EIT 기술이 골다공증 골절을 예측하는 새로운 방법으로 활용될 가능성을 시사한다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제43권5호
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• pp.459-467
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• 2009

목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제11권2호
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• pp.72-78
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• 2009

관측밀도가 동일한 조건에서 단위격자점의 크기를 줄일 경우 PRISM 방식에 의해 추정된 강수량 분포 가 단위격자점의 크기를 줄이기 전에 비해 개선되는지 확인하기 위해 PRISM 코드를 수정하여 $270m{\times}270m$ 격자점 단위로 구동할 수 있도록 하였다. 남한 전역의 지형자료를 270m DEM으로부터 준비하고 432개 기상청 자동기상관측소의 2007년 월별 적산강수량 자료를 입력자료로 하여 각 격자점의 PRISM 회귀식을 도출하였다. 회귀모형과 DEM 고도에 의해 각 격자점의 월별 적산강수량을 추정한 다음, 추정된 강수량분포도로부터 한국수자원공사 우량관측소 166개소에 해당하는 격자점의 자료를 추출하여 해당관측소의 실측값과 비교하였다. 동일한 강수자료를 이용하되 이번에는 5km 격자점의 PRISM 회귀모형을 유도하여 강수량 분포도를 작성하고 166개 지점 추정강수량을 추출하여 실측자료와의 차이를 RMSE로 표현하였다. 5km 대신 270m 분해능의 DEM을 사용할 경우 월 강수량이 100mm 이상인 경우 평균 10%의 오차 감소효과가 확인되었다.

• 대한화장품학회지
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• 제43권4호
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• pp.349-355
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• 2017

피부색은 건강상태나 연령을 인식하는데 중요한 역할을 할 뿐만 아니라 선호하는 피부색에 따라 매력을 느끼는 기준이 되기도 한다. 다수의 소비자들은 자신의 피부색을 개선시키기 위해 화장품을 선택하기도 하며 이러한 수요에 따라 화장품의 종류는 다양해졌다. 최근에는 '하얗고 밝은 피부'에서 '건강하고 생기있어 보이는 피부' 등 안색의 선호가 다양해지고 관련 표현의 효능을 표방하는 화장품이 증가하고 있지만 '피부색(안색) 개선'에 대한 객관적인 평가 기준이 없어 본 연구에서는 피부색을 표현하는 형용사(complexion -describing adjectives, CDAs)를 선정하고 quasi $L^*a^*b^*$ 값을 이용한 통계분석 방법으로 피부색을 표현하는 형용사를 정량화하였다. CDA 7개['창백한(pale)', '깨끗한(clear)', '화사한(radiant)', '생기있는(lively)', '건강한(healthy)', '불그스름한(rosy)', '칙칙한(dull)']를 선별하였고 피부색을 평가한 경험이 있는 30명의 패널이 각각의 형용사를 밝은 피부 사진과 어두운 피부 사진의 색감에 적용하고 이를 다시 수치화하여 단어간에 통계적 유의성 여부를 확인하였다. 그 결과, 어두운 피부의 기준 이미지와 각각의 CDA를 반영한 조정 이미지, 밝은 피부의 기준 이미지와 각각의 CDA를 반영한 조정 이미지간의 quasi $L^*$, $a^*$, $b^*$ 값이 통계적 유의차를 보였다(p< 0.05). 그러나 같은 CDA를 반영한 밝은 피부와 어두운 피부간에는 통계적 유의차가 없었고, 비슷한 계열의 형용사 간에 그룹화되는 경향[(i)창백한-깨끗한-화사한 (ii)생기있는-건강한-불그스름한 (iii)칙칙한]을 확인하였다. 본 연구에서는 주관적인 느낌을 표현하는 형용사를 객관적 지표로 수치화하고 이를 통해 피부색을 평가하는 기준으로 활용할 수 있음을 제시하고자 한다.

• 대한핵의학회지
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• 제35권2호
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• pp.89-99
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• 2001

목적: 감마카메라로부터 획득한 신장 영상의 정량적 분석을 통해 신장 기능 평가시 사용되고 있는 기존 상용 프로그램은 사용자 임의의 기능 변경 및 추가가 어려워 응용적 측면에서 단점을 갖고 있다. 이 연구에서는 이러한 기존 상용프로그램의 단점을 극복하고, 사용자가 임상 필요에 따라 기능 변경 및 추가를 쉽게 할 수 있는 분석 프로그램을 개발하여 그 결과의 타당성을 분석하였다. 대상 및 방법: 개발된 프로그램은 IDL5.2를 사용하여 작성하였으며, windows운영시스템의 일반 개인용 컴퓨터에서 구현토록 하였다. 프로그램의 기본 성능 구현 및 사구체여과율 계산값의 타당성 검증을 위한 영상자료를 얻기 위해 10명의 정상인을 대상으로 $^{99m}Tc$-DTPA 방사성의약품을 사용하였고, 평균통과시간 계산값의 타당성 검증을 위한 영상자료를 얻기 위해 정상인 11명의 22개의 신장을 대상으로 $^{99m}Tc$-DTPA와 $^{99m}Tc$-MAG3를 사용하여 수분공급에 따른 평균통과시간 분석을 시행하였다. 신장영상은 Siemens사의 단일헤드 감마카메라(ORBITOR)를 통해 획득하였다. 정량적 분석을 위한 관심영역 설정은 수동설정 외에 자동설정 기능도 함께 개발하여 구현토록 하였다. 사구체여과율 계산을 위해 Gates방법을 사용하였고, 평균통과시간 계산을 위해 역중첩 방법과 적합한 여과 방법을 적용하여 안정된 값을 구하였다. 결과: 개발한 프로그램으로 시간별 신장영상과 각 관심영역 내에서의 시간방사능곡선을 도시할 수 있었고, 사구체여과율, 평균통과시간 및 좌 우 신장의 상대적 기능 외에 각 관심영역에서 최대방사능도달시간($T_{max}$)과 중간방사능도달시간($T_{1/2}$)과 같은 시간방사능곡선과 관련된 값들도 함께 계산하였다. 10명의 신장 영상 자료를 대상으로 개발된 프로그램으로 분석한 값들과 Siemens사의 기존 상용 분석 프로그램(MPE)으로 계산한 값들을 서로 비교, 분석한 결과, 통계학적으로 차이가 없음(최대 방사능도달시간: p=0.68, 상대신장기능: p=1.0, 사구체여과율: p=0.25)을 보여 개발한 프로그램이 타당성이 있음을 입증하였다. 평균통과시간 계산값의 타당성 검토와 관련하여, Siemens사의 상용 분석 프로그램에는 해당 기능이 없어 계산값의 비교를 통한 검증은 수행하지 못하였고, 수화(hydration)와 탈수(dehydration) 각각의 조건에 따른 신장기능 분석에 적용하였을 때, 판별 기준이 되는 유의미한 값을 산출하여 타당성 검증을 대신하였다. 결론: 이 연구에서 개발한 핵의학 영상의 정량적 분석을 통한 신장기능 분석 프로그램을 사용하여 신장 기능을 분석한 결과, 타당성 있는 결과를 도출하여 그 유용성을 입증하였다. 이 개발 프로그램은 좀 더 다양한 임상응용 목적의 분석기능을 사용자가 직접 개발, 추가하기가 용이하여 기존 상용 프로그램보다 연구적 활용범위가 크다고 사료된다.

• 대한핵의학회지
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• 제36권6호
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• pp.344-356
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• 2002

목적: 적혈구 혈액 풀 SPECT는 높은 특이도로 인하여, 간의 대표적인 양성 종양인 혈관종의 진단에 널리 사용되어 왔지만 낮은 해상도가 이 검사의 단점 중 하나였다. 최근 들어 ordered subset expectation maximization (OSEM)이라는 기술이 임상 핵의학 분야에서 단층영상의 재구성에 도입되고 있는 바, 저자들은 간 혈관종을 대상으로 기존의 역투사방식과 새로운 수정된 반복영상구성법인 OSEM을 비교하고자 하였다. 대상 및 방법: 24명의 간 혈관종 환자의 28개의 병변들 각각으로부터 이중 헤드 감마 카메라를 이용하여 단층영상 재구성을 위한 64개의 투사 영상을 얻었다. 이들 raw data는 LINUX운영체계의 개인용 컴퓨터에 보내서, 각각의 header file을 interfile로 대체하여 OSEM프로그램이 인식할 수 있도록 하였다. 최상의 영상을 구성하는 조건을 알아보기 위하여 다양한 subset 수(1, 2, 4, 8, 16 그리고 32) 및 반복계산 수 (1, 2, 4, 8, 그리고 16)하에서 재구성을 시도하여 4번의 반복계산과 16개의 subset일 때를 최적 조건으로 선택하였다. 이후 이 조건 하에서 OSEM과 역투사 방법으로 각각 모든 대상을 재구성한 후에 3명의 핵의학 및 방사선과 전문의가 특별한 정보 없이 모든 영상을 검토하였다. 결과: 28개의 병변을 맹검한 결과, 거의 모든 증례에서 OSEM이 역투사에 비교하여 최소한 대등하거나 우수한 영상의 질을 보여주었다. 비록 3 cm 이상의 큰 병변의 검출에는 차이가 없었으나 1.5-3 cm 크기의 병변 5개는 OSEM을 통하여서만 발견되었다. 하지만 1.5 cm 미만의 작은 병변 4개는 양쪽 모두에서 검출되지 않았다. 결론: OSEM은 작은 크기의 간 혈관종을 발견하는데 보다 높은 민감도를 보였으며 전체적인 영상의 질에 있어서도 보다 좋은 대조도와 윤곽을 보여주었다. OSEM은 이와 같은 장점 뿐만 아니라 높은 사양의 컴퓨터를 요하지않고 계산시간이 길지 않기 때문에 임상에서 간 혈관종의 진단을 위한 적혈구 혈액풀 SPECT에 쉽게 적용될 수 있는 좋은 방법으로 사료된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제1권1호
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• pp.25-30
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• 1998

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1757-1766
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• 2021

녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제36권1호
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• pp.174-188
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• 2019

본 연구는 OSA 전분을 열처리 한 후, 이를 이용하여 제조한 OSA 전분 에멀션의 이화학적 특성 및 계면 흡착 구조 등을 조사하였다. 에멀션 중 지방구의 크기는 OSA 전분 농도의 증가와 더불어 지속적으로 감소하여 0.2 wt% 농도에서 최소값($0.31{\pm}0.01{\mu}m$)을 나타내었고, 그 이상의 농도에서는 변화가 없었다. 에멀션의 크리밍 안정도는 OSA 전분 농도가 높을수록 증가하였으며, 0.75 wt% 이상의 첨가 농도에서 크리밍 발생에 대하여 매우 안정하였다. 에멀션 중 OSA 전분의 계면 흡착량은 0.2 wt% 첨가 농도 이상에서 농도의 증가와 더불어 증가하였으며(0.2 wt% : $1.03mg/m^2$ ${\rightarrow}$ 1.25 wt% : $5.08mg/m^2$), 이는 계면에서 OSA 전분이 다층 구조를 이루는 것에 기인된 것으로 추정하였다. OSA 전분 에멀션의 pH를 조절하였을 때 산성 지역에서 지방구의 응집에 의해 크기가 증가하였으며, 이는 상대적으로 낮은 제타 전위에 기인된 것으로 사료되었다. 터비스캔에 의한 분산 안정도 또한 pH에 영향을 받아 산성 지역에서 낮았으며, pH 7 이상에서는 높은 분산 안정도 특성을 보였다. 공초점현미경을 이용하여 열처리된 OSA 전분이 흡착된 지방구 표면을 관찰한 결과, OSA 전분은 입자 형태가 아닌 두꺼운 계면막을 형성하는 것으로 나타났다. 따라서 에멀션 형성 전에 OSA 전분을 열처리할 경우, 전분의 호화과정에서 용출된 아밀로오스와 아밀로펙틴이 지방구 표면에 막의 형태로 흡착되므로, OSA 전분 에멀션에 있어서 중요한 유화 안정화 기작은 '입체장애 안정화(steric stabilization)'인 것으로 사료되었다.