• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.27-35
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• 2023

본 논문에서는 복합소재 생산 분야에서 수요가 높은 프리프레그 섬유 제조 공정에 딥러닝 기반의 결함 검출 및 분류 시스템을 적용하여 생산성을 높이는 과정을 제안한다. 다양한 조건별 다량의 불량 발생으로 해결방안이 필요한 토우 프리프레그 제조 장비에 적용하기 위해 우선 결함 감지와 분류 모델 제작에 필요한 카메라 및 조명을 선정하여 최적의 환경을 구축하였다. 그리고 다중 분류 모델 제작에 필요한 데이터를 수집하고 정상 및 불량 조건에 따라 라벨링을 진행하였다. 다중 분류 모델은 CNN 기반으로 제작하였으며 VGGNet과 MobileNet, ResNet 등의 사전 학습모델을 적용하여 성능을 비교하고 정확도 및 손실 그래프로 개선 방향을 파악한다. 주요 문제로 과적합 문제를 확인하여 개선하기 위해 데이터 증강 및 Dropout 기법을 적용하여 보완하였다. 모델에 대한 성능 평가를 위해 혼돈행렬을 성능지표로 한 성능 평가를 진행하였으며 99% 이상의 성능을 확인하였다. 또한, 실제 공정에 적용하여 실시간 획득된 이미지에 대한 분류 결과를 확인해보며 판별 값이 정확히 도출되는지 확인한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1321-1330
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• 2023

본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.

• 대한영상의학회지
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• 제85권2호
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• pp.394-408
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• 2024

목적 CT 영상 소견을 이용하여 편평세포폐암에서 programmed death ligand 1 (이하 PD-L1)의 발현을 예측하는 모델을 구축해 보고자 하였다. 대상과 방법 PD-L1 발현검사 결과를 포함하고 있는 97명의 편평세포폐암 환자를 포함하였고 종양 치료 전 시행한 CT 영상 소견을 분석하였다. 전체 환자군과 40명의 진행성(≥ stage IIIB) 병기 환자군에 대하여 PD-L1 발현 예측을 위한 다중 로지스틱 회귀 분석 모델 구축을 시행하였다. 각각의 환자군에 대하여 곡선 아래 면적(areas under the receiver operating characteristic curves; 이하 AUCs)을 분석하여 예측력을 평가하였다. 결과 전체 환자군에서 '전체 유의인자 모델'(종양병기, 종양크기, 흉막결절, 폐전이)의 AUC 값은 0.652이며, '선택 유의인자 모델'(흉막결절)은 0.556이었다. 진행성 병기 환자군에서 '선택 유의인자 모델'(종양크기, 흉막결절, 폐소수전이, 간질성폐렴의 부재)의 AUC 값은 0.897이었다. 이러한 인자들 중 흉막결절과 폐소수전이는 높은 오즈비를 보였다(각각, 8.78과 16.35). 결론 본 연구에서의 모델은 편평세포폐암의 PD-L1 발현예측의 가능성을 보여주었으며 흉막결절과 폐소수전이는 PD-L1 발현을 예측하는데 중요한 CT 예측인자였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권6호
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• pp.994-1004
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• 2021

Objective: To extract pulmonary and cardiovascular metrics from chest CTs of patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) using a fully automated deep learning-based approach and assess their potential to predict patient management. Materials and Methods: All initial chest CTs of patients who tested positive for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 at our emergency department between March 25 and April 25, 2020, were identified (n = 120). Three patient management groups were defined: group 1 (outpatient), group 2 (general ward), and group 3 (intensive care unit [ICU]). Multiple pulmonary and cardiovascular metrics were extracted from the chest CT images using deep learning. Additionally, six laboratory findings indicating inflammation and cellular damage were considered. Differences in CT metrics, laboratory findings, and demographics between the patient management groups were assessed. The potential of these parameters to predict patients' needs for intensive care (yes/no) was analyzed using logistic regression and receiver operating characteristic curves. Internal and external validity were assessed using 109 independent chest CT scans. Results: While demographic parameters alone (sex and age) were not sufficient to predict ICU management status, both CT metrics alone (including both pulmonary and cardiovascular metrics; area under the curve [AUC] = 0.88; 95% confidence interval [CI] = 0.79-0.97) and laboratory findings alone (C-reactive protein, lactate dehydrogenase, white blood cell count, and albumin; AUC = 0.86; 95% CI = 0.77-0.94) were good classifiers. Excellent performance was achieved by a combination of demographic parameters, CT metrics, and laboratory findings (AUC = 0.91; 95% CI = 0.85-0.98). Application of a model that combined both pulmonary CT metrics and demographic parameters on a dataset from another hospital indicated its external validity (AUC = 0.77; 95% CI = 0.66-0.88). Conclusion: Chest CT of patients with COVID-19 contains valuable information that can be accessed using automated image analysis. These metrics are useful for the prediction of patient management.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권8호
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• pp.1253-1265
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• 2021

Objective: To investigate the prognostic value of preoperative cardiac magnetic resonance imaging (MRI) for long-term major adverse cardiac and cerebrovascular events (MACCEs) in patients undergoing tricuspid valve (TV) surgery for functional tricuspid regurgitation (TR). Materials and Methods: The preoperative cardiac MR images, New York Heart Association functional class, comorbidities, and clinical events of 78 patients (median [interquartile range], 59 [51-66.3] years, 28.2% male) who underwent TV surgery for functional TR were comprehensively reviewed. Cox proportional hazards analyses were performed to assess the associations of clinical and imaging parameters with MACCEs and all-cause mortality. Results: For the median follow-up duration of 5.4 years (interquartile range, 1.2-6.6), MACCEs and all-cause mortality were 51.3% and 23.1%, respectively. The right ventricular (RV) end-systolic volume index (ESVI) and the systolic RV mass index (RVMI) were higher in patients with MACCEs than those without them (77 vs. 68 mL/m², p = 0.048; 23.5 vs. 18.0%, p = 0.011, respectively). A high RV ESVI was associated with all-cause mortality (hazard ratio [HR] per value of 10 higher ESVI = 1.10, p = 0.03). A high RVMI was also associated with all-cause mortality (HR per increase of 5 mL/m² RVMI = 1.75, p < 0.001). After adjusting for age and sex, only RVMI remained a significant predictor of MACCEs and all-cause mortality (p < 0.05 for both). After adjusting for multiple clinical variables, RVMI remained significantly associated with all-cause mortality (p = 0.005). Conclusion: RVMI measured on preoperative cardiac MRI was an independent predictor of long-term outcomes in patients who underwent TV surgery for functional TR.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권2호
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• pp.302-314
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• 2024

연구목적: 본 연구는 지하공동구 내 다수 작업자의 낙상을 자동으로 판별하기 위한 Top-down 방식의 딥러닝 자세 추정 모델 기반 낙상 검출 모델을 제안하고, 제안 모델의 성능을 평가한다. 연구방법: Top-down 방식의 자세 추정모델 중 하나인 YOLOv8-pose로부터 추론된 결과와 낙상 판별 규칙을 결합한 모델을 제시하고, 지하공동구 내 2인 이하 작업자가 출현한 기립 및 낙상 이미지에 대해 모델 성능지표를 평가하였다. 또한 동일한 방법으로 Bottom-up 방식 자세추정모델(OpenPose)을 적용한 결과를 함께 분석하였다. 두 모델의 낙상 검출 결과는 각 딥러닝 모델의 작업자 인식 성능에 의존적이므로, 작업자 쓰러짐과 함께 작업자 존재 여부에 대한 성능지표도 함께 조사하였다. 연구결과: YOLOv8-pose와 OpenPose의 모델의 작업자 인식 성능은 F1-score 기준으로 각각 0.88, 0.71로 두 모델이 유사한 수준이었으나, 낙상 규칙을 적용함에 따라 0.71, 0.23로 저하되었다. 작업자의 신체 일부만 검출되거나 작업자간 구분을 실패하여, OpenPose 기반 낙상 추론 모델의 성능 저하를 야기한 것으로 분석된다. 결론: Top-down 방식의 딥러닝 자세 추정 모델을 사용하는 것이 신체 관절점 인식 및 개별 작업자 구분 측면에서 지하공동구 내 작업자 낙상 검출에 효과적이라 판단된다.

• 대한치과보철학회지
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• 제46권4호
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• pp.343-350
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• 2008

연구목적: 본 연구에서는 한국인의 상하악 전치부간의 색조차이를 상하악 치아 순면의 정중부의 색조를 분광측색장치 (Spectrophotometer)를 이용하여 CIE $L^{*}a^{*}b^{*}$ 색체계로 비교분석을 하여, 실제 한국인의 상하악 전치부간의 색조차이에 관하여 알아보고 자 하였다. 연구대상 및 방법: 수복물이 없으며 치주적으로 건강한 정상적인 치관부의 형태의 상하악 12전치를 가진 20대, 30대, 40대, 50대 이상 10명씩 남녀 각 40명씩 총80명을 대상으로 색조 측정을 시행하였다. 연구재료: $SpectroShade^{TM}$ MICRO (MHT S.p.A., Italy) 디지털 색조 분석 기구로서 대상 치아의 디지털 영상을 채득하여 이를 기계 내에 포함된 색조 분석시스템을 통해 shade map의 형태로 입력 분석하여 주는 장치이다. 결론: 1. 전치부 상, 하악 치아간 색조차이는 중절치, 측절치, 견치 모두에서 ${\Delta}E^{*}$가 보다 큰 것으로 나타났다. 2. 상, 하악 견치 간 색조차이는 중절치, 측절치 간의 색조차이보다 더 두드러지고 중절치간 측절치간 색조차이 정도는 유사한 것으로 나타났다. 3. 남녀 성별에 따른 상, 하악 치아 간의 색조차이는 그 정도가 유사한 것으로 나타났다. 4. 각 연령대에 따른 상, 하악 치아간 색조차이의 정도는 연령대와 상관없이 유사한 것으로 나타났다.

• 자원환경지질
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• 제47권5호
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• pp.467-477
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• 2014

자연발생석면은 사문석군 석면의 모암인 초염기성암 외에도 탄산염암 및 편암, 염기성암을 모암으로 산출될 수 있다. 하지만 사문석군 석면의 모암인 초염기성암에 비해 탄산염암에서 발생하는 각섬석군 석면의 광물학적 특성에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 이 연구에서는 탄산염암 및 편암을 모암으로 하는 자연발생석면에 대한 광물학적 특성을 연구하고 그 기원에 대해서 고찰하고자 하였다. 연구지역은 충남 서산시 대산읍 대로리 일대로 주된 연구대상은 서산층군 내 석회암 및 편암이며 시대미상의 암맥에 의해 관입되거나 습곡과 단층에 의해 교란되었다. 시료채취는 탄산염암과 편암의 접촉부에서 침상의 결정들이 관찰되는 노두를 선정하여 진행하였다. 광물조성 및 동정을 위해 PLM, XRD, EPMA 및 EDS 분석을 실시하였으며 각섬석의 형태 관찰을 위해 SEM 분석을 실시하였다. 또한 BSEM 이미지 분석을 통해 미세조직을 관찰하였다. XRD와 PLM을 통해 광물동정 한 결과 탄산염암에서는 양기석-투각섬석이 산출되었으며 석면형 결정의 정벽은 치밀하게 얽힌 침상이거나 비석면형의 결정이 벽개면을 따라 석면형으로 발달해가는 것을 확인하였다. EPMA 분석결과 탄산염암에서 산출되는 석면은 양기석-투각섬석으로 총 Fe 함량은 3~17%였다. Fe 함량이 10% 이상인 경우 양기석으로 정의되므로 이는 고용체 관계인 두 종 모두가 산출됨을 의미하며 이는 XRD 분석결과와도 일치했다. BSEM 이미지 분석을 통해 양기석-투각섬석 형성과정에서의 잔류조직을 관찰한 결과 백운석-투각섬석-투휘석으로 이어지는 일련의 전진변성단계의 잔류조직과 투휘석-투각섬석-활석으로 이어지는 후퇴변성단계의 잔류조직이 관찰되었다. 이들 연구 결과를 종합해 볼 때, 탄산염암에서 발생하는 석면은 열수변질작용으로 형성되는 것으로 사료되며 또한 비석면형의 결정이 풍화와 침식을 받는 경우 잠재적으로 석면형으로 발달 가능성이 있으므로 관리가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권4호
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• pp.216-224
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• 2009

$^{99m}Tc$은 핵의학 영상 획득 물리적 특성이 우수하지만 유기화 작용이 일어나지 않아 갑상선 호르몬의 합성능력이 없는 결절을 진단하는데 제한을 받는다. 이와는 달리 $^{131}I$은 유기화 작용으로 인하여 갑상선의 기능을 평가하는데 활용됨은 물론 높은 에너지의 베타선과 감마선을 방출함으로써 암의 치료에도 널리 사용되고 있는 방사선 핵종이다. 그러나 $^{131}I$은 단일에너지의 감마선을 방출하는 $^{99m}Tc$ 등과는 달리, 다양한 에너지의 감마선을 방출함으로써 핵의학 영상의 정량화가 어려운 단점이 있으며, 특히 고에너지 영역의 감마선에 의한 격벽투과와 산란선은 핵의학 진단영상에 악영향을 미치게 되는 단점이 있다. 본 연구에서는 팬텀 내에서 선원의 위치 변화에 따른 산란의 영향을 알아보기 위해 GATE (Geant4 Application for Tomographic Emission) 시뮬레이션 도구로 dual-head 감마카메라(ECAM), PMMA 팬텀(RADICAL, USA), 점선원 0.1 mCi를 사용하여 모사하였다. 팬텀 내에서 $^{131}I$ 점선원을 X축, Y축으로 위치를 변화시키며 영상을 획득하였다. 또 산란 매질의 유무에 따른 영향을 확인하기 위해 같은 위치에서 점선원이 팬텀 안에 있을 때와 공기 중에 있을 때를 비교 하였다. 저에너지 선원과 비교를 위해 같은 방법으로 $^{99m}Tc$으로도 시뮬레이션 하였다. 또한 시뮬레이션과 똑같은 환경에서 측정 실험을 통해 시뮬레이션의 타당성을 검증 하였다. 이 연구에서는 한 팬텀 내에서도 위치 변화에 따라 산란의 영향이 달라진다는 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 이러한 분포 변화는 시뮬레이션과 측정 실험 모두에서 동일한 경향을 나타내었으므로 시뮬레이션이 타당함을 확인할 수 있었다. 시뮬레이션을 이용하면 X축, Y축 위치 변화만 아닌 다양한 경우에 대해서도 위치 변화에 따른 산란 영향의 예상이 가능할 것이며 나아가 산란 보정 연구의 기초 자료로 사용될 것이라 생각한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.379-399
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• 2020

불법 선박 탐지는 해양 감시 체계 구축에서 중요한 요소 중 하나이다. 효과적인 해양 감시를 위해서는 광역적이고 지속적인 해상 감시 수단이 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 SAR, HF 레이더, 무인기 그리고 AIS 통합 기반의 선박탐지 모니터링을 가능성을 검토하였다. 각 플랫폼별 시·공간 관측 특성을 고려하여 선박감시 시나리오는 HF 레이더 자료와 AIS 자료를 이용한 상시감시 시스템과 인공위성과 무인기를 활용한 이벤트 감시 시스템으로 구성되었다. 상시감시 시스템은 아직까지 HF 레이더 자료의 낮은 공간해상도로 인한 탐지 가능 선박크기 제한 및 정확도의 한계가 있다. 그러나, 인공위성 SAR 자료를 사용한 이벤트 감시 시스템은 추출된 선박 위치와 AIS 자료를 이용한 불법 선박 탐지, 그리고 SAR 영상에서 추출된 선박속도, 이동방향에 대한 정보 또는 HF 레이더 자료를 이용한 선박 트래킹 정보는 무인기 감시체계로의 전환에 주요한 정보로 활용될 수 있다. 시나리오 구성을 위한 실험을 위해 2019년 6월 25일부터 6월 26일까지 2일간 충청남도 서천군 홍원항 서측에 위치한 연도를 중심으로 통합 현장 실험을 수행하였다. 이로부터 KOMPSAT-5 SAR 영상, 무인기 영상, HF 레이더 자료 및 AIS 자료가 성공적으로 수집되었고 각각 개발된 알고리즘을 적용하여 분석되었다. 개발된 선박감시 모니터링 시스템은 다중 플랫폼으로부터 수집된 자료 및 분석 결과의 가시화 뿐만 아니라 추후 상시 및 이벤트 선박감시 시나리오를 구현에 기반이 될 것이다.