아리랑 3호는 2012년 5월 18일에 발사된 다목적실용위성으로서, 탑재된 AEISS센서는 고도 685km의 태양주기 궤도상에서 0.7m의 공간해상도 흑백 영상과 2.8m 공간해상도의 다중 파장대 영상을 폭 16.8km로 획득한다. 아리랑 3호는 아리랑 2호에 비해 많은 부분에서 성능의 향상이 이루어졌으며 그 중 단일 패스에서 스테레오 영상이 취득 가능하도록 설계되었다. 아리랑 3호를 이용하여 3차원 지형 정보의 추출을 하기 위해서는 정확한 에피폴라 기하를 규명하는 것이 필수적이며, 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상 제작을 위한 최적의 영상 변환식을 도출하기 위한 에피폴라 곡선의 특성에 대해 분석하였다. 영상과 함께 제공되는 RPCs(Rational Polynomial Coefficients)를 기반으로 영상 전역에 해당하는 에피폴라 커브를 도출하고 이에 대한 모양분석을 통해 에피폴라 커브가 최소 3차 다항식 이상의 변환식으로 모델링 될 수 있음을 알 수 있었다. 또한 아리랑 3호 AEISS센서의 두 개의 CCDs라인 특징 또한 확인 가능하였다. RPCs 업데이트 시에도 샘플 방향의 영상 오차를 최소화하기 위해 3차식이 필요했으며, 에피폴라 영상 리샘플링 시에도 3차 영상 변환식을 활용한 경우 최대 0.7 픽셀이내의 정밀한 y시차를 확보할 수 있었다.
다중영상기기는 1990년대 초에 처음 개발되어 현재 주요 영상 장비 회사에서 상품으로 개발되어 판매되고 있다. 단순한 소프트웨어적인 정합과 융합을 통해 해부학적 영상과 기능적 영상의 상호 보완하는 단계에서 발전하여 하드웨어적으로 정합하는 하드웨어의 개발은 새로운 연구의 시작이다. 다중영상기기의 발전 이전에는 해부학적 구조를 보여주는 영상 장비와 기능적 영상을 표현하는 장비가 각각 고 분해능과 고 해상도로 많은 발전을 이루어 왔다. 현재는 각 영상 장비의 특징을 살려 효과적으로 결합시킨 다중영상기기의 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 다중영상기기는 단순하게 두 장비를 결합시키는 개념에서 기능적 영상에서 필요한 감쇠 보정을 하면서 동시에 해부학적 위치를 융합 영상 형태로 표현하는 새로운 영상 장비로 발전하고 있다 다중영상기기의 특징을 살릴 수 있는 프로토콜이 개발되고 하드웨어적으로도 상호 보완적으로 결합되고 있다. 실제로 PET/CT와 같은 다중영상기기는 임상적으로 중요한 역할을 하고 있으며 PET 영상기기를 대체하고 있다. PET/CT 스캐너는 PET에서 나오는 기능적 영상과 CT에서 나오는 해부학적 영상뿐만 아니라 융합 영상을 함께 보여 주므로 임상적으로 유용한 정보를 제공하고 있다. 현재 SPECT/CT는 아직 보급이 많이 되지 않았으나 PET/CT와 같이 임상적으로 유용한 SPECT와 CT 장비가 결합된 상품들이 나오고 있어 그 시장이 점점 성장할 것으로 기대된다. 다중영상기기는 각각의 단독 영상장비에서 갖고 있는 문제뿐만 아니라 두 영상 장비를 결합시키므로 인해 새로운 문제들이 발생하고 있다. 대표적으로 호흡에 의한 움직임, 조영제의 영향, 금속 물질의 영향과 환자의 피폭에 관한 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 새로운 프로토콜과 프로세싱 방법이 개발되고 있다. 뇌를 동시에 촬영할 수 있는 PET/MR의 개발은 뇌 과학에 많은 발전을 줄 것으로 기대된다. PET/MR의 개발은 PET/CT 에서 촬영한 영상의 일부분을 대체할 것으로 예상된다. MR 영상이 CT 영상보다 우수한 분해능을 보이는 분야에서는 PET/MR을 이용한 검사와 연구가 활발하게 진행될 것으로 보인다. 해부학적 영상과 기능적 영상을 결합시킨 융합 영상을 함께 제공하는 다중영상기기는 환자의 질병을 진단뿐만 아니라 치료 후의 효과를 보는데 있어서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 또 앞으로 검사 목적에 맞는 다양한 다중영상기기의 개발이 이루어질 것으로 기대된다.
차량 번호판 인식 카메라는 차량 번호판 내 문자와 숫자의 인식을 위하여 대상 차량의 이미지 취득을 목적으로 하는 전용 카메라를 말하며 대부분 단독 사용보다는 서버와 영상 분석 모듈과 결합된 시스템의 일부로 적용된다. 그러나 차량 번호판 인식을 위한 시스템 구축을 위해서는 취득 영상 관리 및 분석 지원을 위한 서버와 문자, 숫자의 추출 및 인식을 위한 영상 분석 모듈을 함께 구성하여야 하므로 구축을 위한 설비가 필요하고 초기 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 카메라의 기능을 차량 번호판 인식에만 한정하지 않고 방범 기능을 함께 수행할 수 있도록 확장하고 카메라 단독으로도 두가지 기능 수행이 가능한 Edge Base의 임베디드형 융합 카메라를 개발한다. 임베디드형 융합 카메라는 선명한 영상 취득 및 빠른 데이터 전송을 위해 고해상도 4K IP 카메라를 탑재하고 오픈소스 신경망 알고리즘 기반의 다중 객체 인식을 위한 딥러닝 SW인 YOLO를 적용하여 차량 번호판 영역을 추출한 후 차량 번호판 내의 문자와 숫자를 검출하고 검출 정확도와 인식 정확도를 검증하여 CCTV 방범 기능과 차량 번호 인식 기능이 가능한지를 확인 하였다.
수목을 3차원 구조로 정량화하는 것은 다양한 환경분석 모델링의 입력 자료로써 매우 중요하다. 그러나 3차원 측량이 가능한 라이다는 고비용과 전문인력이 필요해 파편화된 소규모의 도시녹지를 측량하기에는 경제적 장비운용적 차원에서 현실적이지 않다. 또한 수목은 계절에 따라 민감하게 변화하므로 시계열 모니터링으로 도시생태계를 이해하려면 높은 빈도로 쉽고 빠르게 수관구조를 측량할 수 있는 디바이스와 이에 맞는 정량화기법의 개발이 필요하다. 환경분석 모델링의 입력 자료로써의 필요가 아니더라도, 도시내 수목의 크기와 나이는 관리비용, 생태계서비스, 경관, 안전 등과 직결되므로 반드시 정보화될 필요성이 있다. 본 연구에서는 도시내 수목의 3차원 환경정보 데이터를 생성하기 위한 디바이스와 방법론으로써 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)와 SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), solid modeling을 제시하였다. 따라서 제시된 device와 방법론의 검증을 목표로 하여 다음과 같이 분석을 수행하였다. 첫째, stereo image들로부터 생성된 point cloud로 측량한 결과의 정확도를 지상 라이다 자료와 비교 검증하였다. 두 번째, UAV촬영 사진개수를 감소시킴에 따라 변화하는 point cloud의 밀도가 수목의 부피 및 크기 정량화 결과에 어떤 영향을 주는지를 살펴봄으로써 고해상도의 point cloud가 정밀한 수목 측량에 꼭 필요한 요소인지를 확인하여 보았다. 마지막으로, 수목 부피의 정량화 및 형상화를 위해 solid model이 얼마나 적합한가를 검증하고자 다른 3D type의 측정치와 비교하였다. 분석의 결과를 통해, UAV와 SfM-MVS 그리고 solid model을 이용하면 단일수목을 손쉽게 저비용 높은 시간해상도로 정량화 및 형상화가 가능함을 확인하였다. 다만, 본 연구는 단일 개체목만을 대상으로 한 연구이므로 더 넓은 녹지에 적용하기 위해서는 이에 맞는 비행계획의 수립, 다양한 공간정보 데이터와의 융합, 녹지규모 확대에 따른 정량화 기법의 개선 등 앞으로 이를 발전시킬 수 있는 후속연구가 필요하다.
본 논문에서는 반복적 구성 기법과 관전류 노출자동조절 기법이 영상의 화질과 방사선량에 미치는 영향을 관상동맥 전산화단층촬영 혈관조영 영상(coronary computed tomography angiography, CCTA)을 대상으로 팬텀 실험에 기반하여 평가하고자 한다. 이를 위하여 미국 의학물리학회(American Association of Physics in Medicine) 표준의 성능 평가 팬텀을 320 다중검출열 CT로써 촬영하였다. 80 kVp, 100 kVp, 120 kVp의 관전압에 있어서, 관전류 노출자동조절 기법은 저선량 목표 표준편차(SD=44)와 고선량(목표 표준편차=33)의 두 가지 설정으로써 촬영하였다. 재구성 변수로서는 필터보정 역투영(FBP)와 반복적 재구성 방법을 설정하여, 전부 12개의 재구성 영상을 획득하였다(12=3 (80, 100, 120 kVp)${\times}2$ (저선량(목표SD=44), 고선량(목표SD=33))${\times}2$ (필터보정역투영, 반복적 재구성). 영상의 화질은 잡음의 세기(표준편차), 변조전달함수, 대조대잡음비(CNR)에 의하여 평가하였으며, 관전압과 관전류 노출자동조절 기법에서의 목표 선량과 대소 및 재구성 기법의 선택이 화질과 방사선량에 미치는 영향을 관찰하였다. 반복적 재구성 기법은 필터보정역투영 기법보다 영상 잡음을 대폭 감소시켰으며 이는 저선량의 경우 더욱 뚜렷하였다. 즉, 잡음의 세기는 관전류 노출자동조절의 설정이 고선량 (목표SD=33)과 저선량(목표SD=44)인 경우, 각각 평균 38%와 평균 46% 감소하였다. 반복적 재구성 기법에 의하여, 변조전달 함수에 의한 공간적 해상도의 평가에 있어서 미약한 감소를 보였으나, 이로써 잡음 저감과 대조대잡음비(CNR)에 있어서의 현저한 개선을 상쇄할 정도의 영향에는 미치지 못 하였다. 결과적으로, 관상동맥 전산화단층촬영 혈관조영 영상의 획득에서 있어서, 반복적 재구성 기법과 관전류 노출자동조정 기법을 동시에 사용하는 것은 영상의 화질을 개선하면서 공간적 해상도의 저하 등 그 부작용은 최소화함으로써, 합리적으로 획득 가능한 한 최소한의 선량 (ALARA)의 원칙에 충실한 실제 임상적 효과를 의미한다고 기대할 수 있다.
목적 : 3.0 Tesla 고 자장에서 고 해상도 나선주사영상을 수행하였다. 나선주사영상은 초고속 영상기법의 하나로서, Echo Planar Imaging(EPI)에 비하여 eddy current 가 작게 발생하고, 경사자계 파형의 기울기가 완만하여 상대적으로 낮은 slew rate 를 가진 경사자계시스템으로 구현이 가능한 장점이 있다. 또한 고 자장 영상에서 고속스핀에코(Fast Spin Echo: FSE) 등의 rf 에코 기반의 고속영상방법에서 심각하게 대두되는 SAR 문제가 근원적으로 발생하지 않는 장점이 있어 고 자장에서의 초고속영상방법으로 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 3.0 Tesla 에서 나선주사방식으로 고 해상도 영상을 얻어 고 자장 MRI에서 나선주사영상기법의 다양한 응용 가능성을 살펴보고자 한다. 대상 및 방법 : 3 Tesla 전신 자기 공명 영상 시스템에서 다양한 해상도의 나선주사영상 방법을 개발하였다. 고차(higher-order) shimming 을 통하여 영상의 화질을 개선하였고, 해상도에 맞게 interleaves 수를 조절하였다. 스핀에코 와 gradient에코 기반 나선주사영상방법을 구현하였고, 에코 time 과 repetition time, rf 회전 각도를 조절하여 영상의 대조도(contrast)와 신호대잡음비를 조절하였다. 결과 : 3 Tesla 전신 자기 공명 영상 시스템에서 나선 주사 방법을 이용하여 다양한 해상도의 영상을 얻었다. 고 자장에서 주 자장의 불균일도(inhomogeneity) 의 절대 크기가 커지기 때문에 이를 줄이기 위한 shimming 이 더욱 중요해진다. 한번의 스캔으로 axial, sagittal, coronal 방향의 불균일도 map을 구하여 spherical harmonics 분석으로 고차 shimming을 하였다. 팬텀과 in-vivo 두부 영상에서 single shot 나선주사 영상으로 $100{\times}100$ 정도의 영상과 6-12 정도의 interleaves 를 적용하여 $256{\times}256$ 의 고 해상도 영상을 얻을 수 있었다. 결론 : 신호대잡음비의 향상과 스펙트럼의 분리, 뇌기능영상에서 BOLD 효과 향상 등으로 고자장 영상에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 고 자장 영상에서의 rf field 에 의한 SAR 증가는 중요한 제한 요소로 부각되고 있다. 나선주사영상은 SAR 문제가 근원적으로 발생하지 않고, EPI에 비하여 하드웨어 요구 조건이 낮아 고 자장에서의 고속영상방법으로 적합하다. 본 논문에서는 고차 shimming 을 통하여 불균일도를 개선하고, single shot 과 interleaving 을 적용한 multi-shot 나선주사영상 기법으로 $100{\times}100$에서 $256{\times}256$의 고해상도 영상을 얻어 고 자장에서 초고속영상기법으로 다양한 적용 가능성을 보였다.
해상에서 발생하는 유출유 사고는 피해 최소화를 위해서 신속한 현황 정보 수집이 필수적이며, 인공위성은 해상에 유출된 기름을 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 최근에 활용 가능한 인공위성 수가 급속하게 증가함에 따라, 사고발생 이후 준실시간 수준의 해상 유출유 현황 정보 생성이 가능해졌다. 본 연구에서는 2021년 4월 27일 중국 칭다오항 앞바다에서 발생한 심포니호 기름 유출사고를 대상으로 다종 인공위성 영상을 이용하여 기름 유출 면적을 산출하였다. 특히, 2 m 공간해상도 정보 획득이 가능한 고해상도 상용 인공위성 영상을 이용하여 기름유출 면적 산출의 정확도 향상 가능성을 평가하였다. 4월 27일부터 5월 13일까지 Sentinel-1, Sentinel-2, LANDSAT-8, GEO-KOMPSAT-2B (GOCI-II) 및 Skysat 위성영상을 수집하였으며, 기상조건을 고려하여 탐지 가능한 5장의 영상을 대상으로 유출유 탐지를 수행하였다. 유출된 기름은 사고발생 지점으로부터 남서-북동 방향으로 확산하면서, 외해에서 육지 쪽으로 이동하였다. 이러한 이동 경향은 Skysat 영상에서 확인이 가능하였으며, 사고 위치로부터 기름 입자의 이동예측을 수행한 결과와 유사하게 나타났다. 고해상도 인공위성 영상 탐지결과 및 이동예측 결과를 이용하여, 5월 1일 Sentinel-1A 영상에서 사고지점 북쪽 해역의 패치는 유사 기름으로 추정하였다. 이러한 오탐지를 제거한 결과 유출유 면적은 사고발생 후 선형적으로 증가하는 경향을 나타냈다. 본 연구 결과는 향후 고해상도 광학위성의 사용이 유출유의 분포 면적을 더욱 정확하게 산출함을 보여주었으며, 해상유출유 대응 과정에서 효율적인 방제계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.
1883 년에 진수된 러시아 순양함 드미트리 돈스코이(Dmitri Donskoi ; 6,200톤)호는 러일전쟁에 참전하여 1905년 5 월 29 일 동해 울릉도 근해에서 침몰되었다고 알려져 있다. 이 침몰선을 찾기 위해 1999 년부터 2003 년까지 5 년간 탐사를 수행하였다. 러시아와 일본의 해전사 자료를 토대로 침몰 예상 위치를 파악하여 탐사해역을 설정하였다. 3 차원 해저 지형 조사, 해상 자력 탐사, 천부지층조사, 해저면 영상 조사 등의 기록을 종합 분석하여 침몰선으로 추정되는 이상체를 확인하였다. 지구물리탐사를 통해 확인된 이상체에 대해 심해카메라와 무인잠수정(remotely operated vehicle) 및 유인잠수정 Pathfinder 를 이용한 정밀조사를 수행함으로써 울릉도 저동항에서 약 2 km 떨어진 해역, 수심 400 m 지점의 심해 계곡 중턱에 걸쳐진 돈스코이호를 발견하였다. 침몰선체에는 152 mm 함포 등이 그대로 장착되어 있고 선체 주변에는 전쟁 시 불에 탄 조타기 등의 잔해가 놓여있었다. 조사 지역은 강자성을 띤 대규모 화산암 지대이기 때문에 자력탐사로 침몰선을 식별하기가 어렵다. 천부지층탐사와 해저면 영상조사는 심해 계곡의 심한 지형 변화에 따라 음파의 난반사가 일어났으며 자력탐사 역시 자력이상도의 왜곡으로 인하여 이상체 식별이 곤란하였다. 그러나 중천해용 다중빔 음향 측심기의 경우 탐사선을 최대한 저속으로 운항하고 수심 및 지형에 따라 빔 각도를 조절하여 획득한 해저영상은 침몰선 확인에 매우 유용하였다.
현대의 위성들의 설계요구조건은 운용되는 목적에 따라 다양해진다. 기존 중/대형 위성과는 달리 저궤도에서 운용되는 소형위성의 경우 군사적인 목적을 나타내기도 한다. 그렇기 때문에 고해상도의 사진 및 영상 수요가 증가하며 다표적 관측이 중요하게 된다. 이에 다표적 관측을 하기 위해서 위성의 기동성은 중요한 설계변수이다. 기동성이 증가하기 위해서 소형화가 되면 전체 질량관성모멘트가 감소하기 때문에 위성의 강성을 높여야한다. 본체에 비해서 강성이 낮은 태양전지판의 경우 진동이 발생하기 때문에 영상획득에 큰 영향을 미친다. 이러한 진동특성을 확인하기 위하여 본 연구에서는 위성을 축소모델로 제작하여 자세기동을 모사하기 위한 실험 치구를 도입하였고, 위성의 강성을 모사하기 위한 모사장치를 제시하였다. 또한 실험방식은 스텝모터를 이용하여 와이어의 감는 길이에 따라 위성의 기동각을 모사하였으며, 기동실험 시 발생되는 위성의 본체 및 태양전지판에 대하여 진동특성을 실험적으로 검증하고자 한다.
다목적실용위성 5호는 국내 최초로 영상레이더(SAR)가 탑재된 지구관측위성이다. SAR 영상은 위성에 부착된 안테나로부터 방사된 마이크로파가 물체로부터 반사된 신호를 수신하여 생성된다. SAR는 대기 중의 입자의 크기에 비해 파장이 긴 마이크로파를 사용하기 때문에 구름이나 안개 등을 투과할 수 있으며, 주야간 구분 없이 고해상도의 영상을 얻을 수 있다. 하지만, SAR 영상에는 색상 정보가 부재하는 제한점이 존재한다. 이러한 SAR 영상의 제한점을 극복하기 위해, 도메인 변환을 위해 개발된 딥러닝 모델인 Cycle GAN을 활용하여 SAR 영상에 색상을 대입하는 연구를 수행하였다. Cycle GAN은 unpaired 데이터셋 기반의 무감독 학습으로 인해 학습이 불안정하다. 따라서 Cycle GAN의 학습 불안정성을 해소하고, 색상 구현의 성능을 향상하기 위해 다중 크기 식별자를 적용한 MS Cycle GAN을 제안하였다. MS Cycle GAN과 Cycle GAN의 색상 구현 성능을 비교하기 위하여 두 모델이 Florida 데이터셋을 학습하여 생성한 영상을 정성적 및 정량적으로 비교하였다. 다양한 크기의 식별자가 도입된 MS Cycle GAN은 기존의 Cycle GAN과 비교하여 학습 결과에서 생성자 및 식별자 손실이 대폭 감소되었고, 나뭇잎, 강, 토지 등의 영역 특성에 부합하는 색상이 구현되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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