자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging:MRI)은 물과 지방 사이에 화학적 이동 현상을 가지고 있고 지방에 의해 구조적 현상이 나타난다. 또한 지방은 기본적으로 강한 신호를 가지고 있어 잘못된 인공물을 형성한다. 그래서 지방소거(fat suppression)에 대해 연구하고자 한다. MRI에서 지방소거(fat suppression)방법만을 사용하여 진단하는데 약간의 어려움은 있지만 기본은 화학적 이동 선택 포화(chemical shift selective saturation : CHESS) pulse 방법을 이용하여 물과 지방 phantom을 가지고 지방소거(fat suppression)를 연구하는데 목적이 있다. 본 연구에서 CHESS pulse를 matlap 프로그램을 이용 Map pulse로 알맞게 design하고 Pre saturation을 하기 위한 pulse diagram이 가능하였고, fat phantom과 water phantom을 실험하여 지방소거 기법(fat saturation)의 효과를 볼 수가 있었으며 임상 적용 부위로 경추(C-SPINE), 요추(L-SPINE), 가습(BREAST)에 적용하여 의료영상진단에 있어 화학적 이동 선택 포화 CHESS pulse의 지방소거(fat suppression)는 유용한 방법임을 증명하였다.(충남대학병원 G.E 1.5T MR를 이용하여 실험하였다.)
건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 연구논문이나 실험적으로 시도되고 있는 일부 자동화 방법은 건물을 정확하고 세밀하게 묘사하는데 한계가 있다. 건물의 3차원 모델링을 자동화하기 위해서는 건물 외곽선과 지붕 모양을 정확하게 추정할 수 있는 알고리즘이 필수적이다. 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 항공라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물에 대한 3차원 정보를 제공하지만, 이를 이용하여 건물 외곽선을 정확하게 추정하기에는 기술적으로 어려움이 있다. 따라서 기존에 구축된 수치지도의 건물 외곽선을 이용한다면, 항공라이다 데이터를 이용하여 3차원 평면을 최소단위로 하는 건물지붕의 구성요소들을 조합하여 자동으로 건물지붕의 3차원 모델링이 가능하다. 본 논문은 기 구축된 수치지도의 건물 외곽선과 옥트리(octree) 분할을 기반으로 항공라이다 데이터를 이용하여 건물지붕의 구성요소를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 지붕의 구성요소를 추출한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 평면, 게이블, 다면, 곡면 등 다양한 형태의 지붕에 대한 구성요소들을 자동으로 추출 할 수 있었다.
본 논문에서는 한일상관센터에서 운영하고 있는 대전상관기의 복층패턴에 대한 원인과 문제 해결에 대해 기술한다. 대전상관기의 상관결과에서 입력신호의 전력파워가 잡음에 묻힐 정도로 작은 경우에는 잘 보이지 않지만, 전력파워가 큰 경우 입력신호에 특정한 패턴을 가진 신호가 출현하는 문제가 보고되었다. 이는 관측데이터의 상관결과와 소프트웨어 상관기와 비교하여 AIPS 소프트웨어에서 분석할 때 관측결과의 천체신호 진폭이득에는 3% 정도의 영향을 미치고 있음이 확인되었다. 따라서 복층패턴의 문제를 해결하기 위해 주기적으로 발견되는 복층패턴의 원인으로 상관기의 데이터 입력과 직렬화를 담당하는 모듈에서 메모리 관리 영역에 문제가 있음을 발견하였다. 즉, 직렬화 모듈에서 데이터를 직렬화할 때 할당된 각 메모리 영역의 데이터가 반복적으로 읽혀져 직렬화되면서 중복된 데이터가 마지막으로 할당된 메모리의 데이터와 중첩이 되면서 발생하는 것이다. 따라서 직렬화 모듈의 메모리 관련 영역의 FPGA 프로그램을 수정하여 문제를 해결하여, 정상적인 상관결과가 출력되는 것을 확인하였다.
2-pass Differential Interferometry(DInSAR)에서는 digital elevation model(DEM)을 이용하여 interferogram에서 지형의 위상을 제거함으로써 지형과 변위에 대한 두 가지의 위상 효과를 분리한다. 이 방법은 phase unwrapping 단계가 필요 없다는 장점이 있는 반면에 사용되는 DEM의 정밀도가 높아야 한다는 제약이 있다. 2-pass DInSAR를 이용하여 미세한 지각 변위의 인지가 가능하나, 두 SAR 자료의 관측기간 중 변위가 없는 경우에는 잔여 위상은 사용된 DEM의 오차를 반영한다. 따라서, 본 연구에서는 DEM의 정밀도를 향상시키기 위해 낮은 정밀도의 DEM을 사용하는 방법에 대한 기초 연구로써 아산만 지역에 2-pass DInSAR 방법을 시험 적용하였다. ERS 1/2 tandem SAR 자료와 DInSAR 계산을 위해 DTED level 0을 사용하였으며, 얻어진 결과의 정밀도 분석을 1:25,000 수치지도와 비교하였다. 생성된 DEM의 절대 고도 오차 평균 9.7m이며, 이는 일반적인 InSAR 방법에 의해 얻어진 DEM의 절대 고도 오차 평균 15.8m와 DTED level 0의 절대 고도 오차 평균 18.1m보다 향상된 결과를 보였다. 이 방법은 사면의 경사도가 높은 경우 InSAR에서 나타나는 layover 영향을 효과적으로 줄일 수 있다. 즉, DInSAR 방법은 지각의 변위 관측뿐만 아니라 지형 고도 자료가 부족한 지역에서 정밀도를 향상시키는데 활용될 수 있음을 보여주고 있다.
건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 항공사진측량기술을 이용하여 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 건물모델링 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 항공라이다 데이터를 이용한 대부분의 3차원 건물모델링 연구는 보간과정을 통하여 격자구조로 변환하거나 수치지도 또는 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문에서는 점 데이터의 격자구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물로 분류된 항공라이다 데이터를 옥트리 분할을 기반으로 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.
본 연구는 지형학적 순간단위유량도 작성을 위한 EOC 영상의 적용가능성에 대한 연구이다. EOC 영상으로부터 생성된 소유역에 대한 수치표고모형을 생성하여 유역밀도와 도수분포를 해석한 후 지형학적 순간단위유량도에 미치는 영향을 분석하여 EOC 영상의 지형수문학적 적용가능성을 검토하였다. 원격탐사기법을 이용한 유역특성 분석은 다른 방식에 비해 연구과정이 상당히 복잡하고 많은 시간이 걸리기 때문에 지형학적 수문해석의 기본 자료인 EOC 스테레오 영상으로 수치표고모형을 생성시켰다. 그리고 영상자료와 수치지도로부터 소하천 유역의 격자간격을 10m에서 100m까지 10m 간격으로 나눈 뒤 격자별로 하천에 대한 기본적인 분석을 실시한 후, 도수함수를 이용한 유역 면적와 하천길이의 통계분석을 실시하였다. 통계분석 후 지형학적 분기율, 면적비, 길이비에 대한 격자별 비교 분석 후 지형학적 순간단위유량도에 의한 첨두유량, 첨두도달시간을 비교 검토 하였다. 지형학적 순간단위도의 첨두유량과 도달시간은 유역인자 뿐만 아니라 격자 크기에 따라 비선형적으로 변화하는데 격자크기는 첨두도달시간과 유량의 중요한 지형수문학적 인자 중의 하나임을 알 수가 있으며, 유출해석을 위한 EOC영상의 활용이 가능할 것이다.
경기육괴 서부에 분포하는 태안층의 독특한 쇄설성 저어콘 연대 분포가 알려진 이후 퇴적환경, 퇴적시기, 기원지, 변성사 등에 대한 다양한 연구가 이루어졌다. 이 논평에서는 그 동안 태안층에 대하여 이루어진 기존 연구들을 소개하고 퇴적시기 및 기원지에 대하여 고찰하고자 한다. 태안층은 전통적으로 선캠브리아시대의 지층으로 알려졌으나, 근래 다수의 전기-중기 고생대 저어콘들이 발견된 이후 중부 혹은 상부 고생대 퇴적층으로 해석되고 있다. 태안층은 주로 석영과 운모로 구성된 변성사암, 이질편암, 천매암으로 구성되었으며, 이들의 원암은 심해선상지의 로브 환경에서 쌓인 저탁암으로 해석되었다. 태안층이 퇴적된 시기는 쇄설성 저어콘 연령과 관입암의 연령 차이를 통해 데본기-트라이아스기 사이로 알려져 있는데, 퇴적시기가 데본기에 가깝다는 견해와 페름기에 가깝다는 견해로 나뉜다. 태안층의 기원지는 남중국지괴나 중국의 충돌대, 또는 경기육괴로 추정되고 있다. 태안층과 기타 한반도 (변성)퇴적층의 쇄설성 저어콘 연대를 다룬 기존 연구들의 자료를 비교한 결과, 태안층은 연천층군이나 옥천누층군의 피반령 단위와 주요 기원암을 공유하되 기원지가 완전히 일치하지는 않는 것으로 여겨진다. 이러한 결과를 바탕으로 태안층의 퇴적시기와 기원지에 대한 기존 가설들을 고려하면, 태안층을 페름기-전기 트라이아스기 사이에 퇴적된 것으로 해석한 모델이 비교적 합리적으로 보인다. 향후 태안층의 정의를 명확히 하고 기원지 규명을 위한 층서학 및 퇴적암석학적 추가연구가 필요하다.
변화탐지 연구는 주로 토지이용/피복의 변화, 재난/재해 피해지역과 같은 토지의 변화, 수역, 식생과 같은 특정 넓게 분포하는 객체의 변화에 대한 연구가 진행되어 왔다. 한편, 위성영상의 공간/시간 해상도가 지속적으로 향상됨에 따라 위성영상으로부터 선박, 차량과 같은 면적이 작은 객체의 변화탐지의 가능성이 높아지고 있다. 이러한 가능성을 확인하기 위하여 본 논문에서는 위성영상으로부터 소형객체 변화탐지를 수행하기 위해 기존 화소기반 변화탐지기법의 성능을 분석하였다. 10일 이내의 짧은 시기에서 촬영된 Kompsat 3A 위성영상 및 Google Earth 영상을 이용하여 대표적인 화소기반 변화탐지기법인 차분, 주성분 분석, MAD 및 IR-MAD을 적용하였다. 영상에서 관측 가능한 소형 객체 주변으로 변화/비변화 참조자료를 정의하고 각 기법을 적용하여 얻어진 변화탐지 결과영상과 참조자료를 비교하여 성능을 분석하였다. 성능분석 결과 실험에 사용한 모든 영상에서 MAD, IR-MAD 기법이 상대적으로 우수한 성능을 제공하였다. LULC, 식생변화 등 대규모 지역의 변화탐지에 우수한 성능을 보인 MAD, IR-MAD 기법이 소형객체의 변화탐지에도 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 아울러 변화탐지 대상인 소형객체에 높은 반사율 특성을 가지는 분광밴드를 변화탐지를 위한 분석에 포함하는 것이 소형객체 변화탐지율을 높일 수 있었다.
본 종설의 목적은 호스피스 음악치료의 필요성과 한국 호스피스 기관 내 적용 현황에 대해 살펴보고, 이를 올바르게 정착시키고 활성화하기 위한 방안을 제시하는 것이다. 호스피스 음악치료는 환자와 가족이 겪는 총체적 고통의 완화를 위해 전문가에 의해 수행되는 임상적 근거 기반 음악 중재이다. 다양한 연구를 통해 호스피스 음악치료의 효과가 보고되고 있으나 아직 국내에서는 호스피스 음악치료에 대한 인식이 부족하며 관련 제도 역시 미비한 실정이다. 최근 호스피스 활성화를 위한 여러 정책 및 법률 시행 중이며, 이에 따라 호스피스 음악치료의 수요도 함께 늘어날 것으로 예상되고 있다. 따라서 국내에서 호스피스 음악치료가 환자와 가족에게 유용한 전문 요법으로 올바르게 인식되고 활용될 수 있도록 주요 기관 및 학회를 중심으로 호스피스 음악치료의 의미와 역할을 명확히 정의하고 다음과 같이 제도적, 학술적인 노력을 함께 기울여야 한다. 첫째, 환자와 가족에게 검증된 음악치료 중재가 될 수 있도록 호스피스 전문 음악치료사의 자격기준을 수립해야 한다. 둘째, 체계적인 이론, 임상 교육 프로그램을 통해 전문 음악치료사를 양성하고 필요한 기관에 고용될 수 있도록 서비스 전달체계를 구축해야 한다. 셋째, 연구 활성화를 위해 연구 로드맵을 수립하고 표준 프로토콜을 개발 및 보급하여 임상과 연구가 원활히 연계될 수 있는 시스템을 구축해야 한다.
도시의 POI는 사용자들에게 어떤 중요성을 가지고 있는 특별한 장소이다. 예를 들어 식당, 박물관, 호텔, 극장 그리고 랜드마크 등이다. 이들은 그 역할 때문에 우리의 사회 경제적 생활 속에서 온라인 지도나 소셜 네트워크 등의 위치기반 어플리케이션에서 많은 관심을 받고 있다. 하지만, 지리적 위치 등의 POI에 대한 기본 정보는 웹을 통해서 쉽게 얻을 수 있는 반면, 와이파이 가능 여부, 신용카드 가능 여부, 야외 좌석 여부, 놀이방 운영 여부, 개점 시간, 다른 사용자들의 평가 및 평점 등의 세부 정보를 얻기 위해서는 또 다른 노력이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 LBSNS 데이터와 POI 위치의 동일 여부를 판단하여 연결해주는 작업이 필요하다. 이 논문은 LBSNS의 누적되어 있는 방대한 정보로부터 POI의 정보를 더욱 풍부하게 만들기 위한 방법으로 LBSNS 데이터와 POI의 위치 오차해결 방법을 제안하여 두 데이터 집합의 융합 정보를 생성하고자 한다. 본 연구의 POI와 LBSNS의 정보 융합 방법을 통하여 개별 POI 정보의 한계성을 극복하고, 사용자들이 필요로 하는 부가 정보를 제공할 수 있는 가능성을 발견하였다. 이를 통해 POI에 대한 풍부하고 빠른 정보 수집이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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