• 제목/요약/키워드: Pixel Distribution

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매장 문화재 공간 분포 결정을 위한 지하투과레이더 영상 분석 자동화 기법 탐색 (Automated Analyses of Ground-Penetrating Radar Images to Determine Spatial Distribution of Buried Cultural Heritage)

  • 권문희;김승섭
    • 자원환경지질
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    • 제55권5호
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    • pp.551-561
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    • 2022
  • 지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.

딥러닝 기반 옥수수 포장의 잡초 면적 평가 (Deep Learning Approaches for Accurate Weed Area Assessment in Maize Fields)

  • 박혁진;권동원;상완규;반호영;장성율;백재경;이윤호;임우진;서명철;조정일
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.17-27
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    • 2023
  • 포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.

치과용 초소형 X-선 튜브의 선량평가 (Dosimetric Evaluation of a Small Intraoral X-ray Tube for Dental Imaging)

  • 지윤서;김연우;이레나
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제26권3호
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    • pp.160-167
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    • 2015
  • 의료용 x선 촬영 장치에 있어서 환자에게 피폭되는 선량이 가장 중요한 관심사 중의 하나이다. 본 연구팀에서는 전 세계 최초로 입안에 삽입이 가능한 초소형 x-선 영상 장치가 개발되었는데 이러한 영상장치를 임상에서 사용하기 위해서는 피폭 선량의 평가가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 신개념 치과용 영상장치의 선량을 평가하기 위하여 1) 돼지 턱뼈 팬텀을 직접 제작하여 영상의 질을 평가 하였고, 2) 실제 임상에서 사용가능한 촬영 조건을 결정하였으며, 3) 결정된 촬영 조건에서의 선량을 평가 하였다. 한국 식약처에서 제시하는 치근단 촬영에 대한 환자 선량 권고량(DRLs) 기준에 근거하여 새 개발 장비의 입사표면선량(ESD)와 면적선량(DAP) 측정 방법을 고안하고 각각의 선량 값을 측정하였다. 관전압이 45~55 kV, 관전류가 300 mA 까지 사용 가능한 xoft 사의 초소형 x선 튜브를 사용하였다. 사용된 검출기는 active area가 $72{\times}72mm$ 이고 픽셀 사이즈는 $48{\mu}m$ 이다. 제작된 돼지턱뼈 팬텀은 1 frame/sec의 조건하에 영상을 획득 하였으며, 촬영 조건 최적화를 위하여 관전류를 $20{\sim}80{\mu}A$로 변화시키면서 50 frame씩 영상을 획득하였다. 또한, 상용화 치과용 영상시스템(모델명: CS 2100, 제조사: Carestream Dental LLC 및 모델명: EXARO, 제조사: HIOSSEN)을 이용하여 돼지턱뼈 팬텀의 비교영상 평가를 시행하였다. CS 2100는 60 kV, 7 mA (노출시간:0.125 s)로 하였으며, EXARO는 60 kV, 2 mA로 설정하였다. 선량 평가는 광자극 형광 선량계를 이용하여 입사표면선량을 측정하였으며, 팬텀은 PMMA 재질의 제작된 원통형 팬텀을 이용하였다. 선량계는 팬텀 표면상의 조사야 내부에 2개 및 소스와의 5 cm 거리상에 1개를 위치하여 측정하였다. 빔 조사 조건은 51, 101, 141, $196{\mu}As$로 설정하였다. 면적선량은 소스와 검출기간의 거리가 5 cm 위치에 배치하여 측정하였으며, 이 때 촬영조건은, 관전류 41, 99, 144, 207, $276{\mu}As$의 조건하에서 측정하였다. 임상에서 적용 가능한 관전압과 관전류는 X-선 세기 8000~9000인 지점에서의 관전류 값인 0.051 mAs 이다. 상용화 장비와 영상비교를 한 결과, 개발 장비의 조사야가 훨씬 작음에도 불구하고 치아 및 치아 주위 조직의 영상이 더 우수함을 확인하였다. 또한, 영상 최적화 조사조건인 $51{\mu}As$에서 입사표면선량(ESD)은 식약처 및 IAEA의 권고치보다 훨씬 낮은 1.369 mGy 이다. 조사야 내부의 선량 분포는 표준편차 5~10% 내외로 균일성이 우수 하였다. 측정된 면적선량(DAP)은 $82.4mGy*cm^2$으로 상용화 장비보다 조사야가 훨씬 작음에도 불구하고 식약처의 권고치보다 낮은 값을 보였다. 이러한 연구를 통해서 새 개발 장비의 영상의 우수성과 기존 장비 대비 방사선량에 대한 저감 효과를 확인 할 수 있었으며 치과 장비 개발에 있어서 X선 특성 연구에 대한 기술과 노하우를 축적할 수 있었다.