• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.381-388
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• 2023

스프레드시트를 활용한 인공신경망 교육을 통해, 비전공자 학부생들은 인공신경망의 동작 원리을 이해하며 자신만의 인공신경망 SW를 개발할 수 있다. 여기서, 인공신경망의 동작 원리 교육은 훈련데이터의 생성과 정답 라벨의 할당부터 시작한다. 이후, 인공 뉴런의 발화 및 활성화 함수, 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들로부터 계산되는 출력값을 학습한다. 마지막으로, 최초 정의된 각 훈련데이터의 정답 라벨과 인공신경망이 계산한 출력값 간 오차를 계산하는 과정을 학습하고 오차제곱의 총합을 최소화하는 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들이 계산되는 과정을 학습한다. 스프레드시트를 활용한 인공신경망 동작 원리 교육을 비전공자 학부생 대상으로 실시하였다. 그리고 이미지 훈련데이터와 기초 인공신경망 개발 결과를 수집하였다. 본 논문에서는 12화소 크기의 소용량 이미지로 두 가지 훈련데이터와 해당 인공신경망 SW를 수집한 결과를 분석하고, 수집한 훈련데이터를 Orange 머신러닝 모델 학습 및 분석 도구에 활용하는 방법과 실행 결과를 제시하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.144-159
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• 2014

다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 또한, 대응점을 이용한 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 사용, Homography Matrix를 구하여 영상을 변환하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 잘못된 대응점을 검출하는 경우가 생긴다는 단점이 존재하는데 이는 RANSAC 알고리즘의 수행속도를 늦추며, 그로인해 CPU 사용 점유율을 높이기도 한다. 대응점 검출 오류는 파노라마 영상의 정확성 및 선명성을 떨어뜨리는 핵심 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 대응점 검출의 오류를 최소화하기 위하여 대응점 좌표 주변 $3{\times}3$ 영역의 RGB값을 사용하여 잘못된 대응점들을 제거하는 중간 필터링 과정을 수행하고, 문제해결을 시도하는 동시에 파노라마 이미지구성 처리 속도 및 CPU 사용 점유율 등의 성능 향상 결과와 추출된 대응점 감소율, 정확도 등과 관련한 분석 및 평가 결과를 제시하였다.

• 대한치과교정학회지
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• 제35권6호
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• pp.475-484
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• 2005

본 연구는 삼차원 두부 영상을 위치시키기 위한 좌표계를 구성하는 방법에 대해 제안하기 위해, CT data에서 기존의 두부방사선 계측사진에서 쓰이는 점들을 선정하고, 이를 바탕으로 수평, 수직평면의 안정성을 조사하였다. 서울대학교 치과병원에 내원한 환자 18명의 CT자료를 채득하였으며, 모든 환자는 서울대학교 병원 진단방사선과에서 촬영하였다 (Somatom Plus 4 Siemens, Erlangen Germany). V works for surgery4.0 (Cybermed Inc.. Seoul. Korea)을 이용하여 3차원 좌표축을 선정하고, 계측점을 선택하였다. 좌표축을 동일하게 설정하기 위해 7개의 점(reference point)을 4*4*2 pixel size의 voxel로 따로 표시하였다. 계측점을 선정한 후, V surgery (Cybermed Inc., Seoul, Korea)에서 각 점의 좌표값을 추출하였다. 각각의 점들은 2회 반복 선정한 후 점들을 조합하여 수평, 수직평면의 재현성을 평가한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 수평 기준면의 재현도는 S-Cl평면을 제외하고는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았으나, 사잇각은 FH평면이 가장 작게 나타났다. FH평면은 Po과 Or중 어느 3점을 선택하더라도, 통계적으로 유사한 재현도를 보였다. FH1과 FH2의 사잇각과 FH3과 FH4의 사잇각은 $1^{\circ}$ 이하의 적은 오차를 보이며, FH3와 FH4의 사잇각이 통계적으로 더 작은 차이를 보였다. 정중시상면의 재현도는 FMS-Nc, Na-Rh, Na-AHS Rh-ANS, FR-PNS를 기준으로 설정한 경우를 제외하면, $0.61{\sim}1.93^{\circ}$의 양호한 값을 보였다. 이상의 결과에 의하면 공간에서 정의되는 평면의 재현도는 평면을 정의하는 점 자체의 식별오차뿐 아니라, 각 점의 위치관계에도 영향을 받는 것을 알 수 있었다. 따라서, 안정적인 3차원 기준 좌표계를 구성하려면 양측 Po과 편측 Or으로 구성되는 평면을 수평기준면으로, 수평면에 수직이고, Foramen Spinosum의 중점과 Nc를 포함하는 평면을 수직기준면으로. 수평면과 수직면에 수직이고. clinoidale나 sella, PNS를 지나는 평면을 전두면으로 설정하는 것이 바람직할 것으로 생각된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권2호
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• pp.91-98
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• 2012

방사선치료 중 내부 장기의 움직임을 확인하고 이를 보정하는 것은 움직이는 종양에 정확히 방사선을 조사하는데 매우 중요한 역할을 한다. 실제 치료 중 획득한 연속촬영 전자조사 문(cine EPID) 영상을 이용해 치료 중 내부 장기 움직임을 추적하는 오프라인 기반 분석 시스템(IMVS, Internal-organ Motion Verification System using cine EPID)을 개발하였고 모형을 이용하여 개발된 시스템의 정확도와 유용성을 평가했다. IMVS는 cine EPID영상을 이용한 내부 장기 움직임 추적을 위해 내부 표지자를 이용한 유형 정합 알고리즘을 이용했다. 시스템의 성능평가를 위해 폐와 폐 종양을 묘사한 인체 모형과 이를 상하(SI, superior-inferior)방향으로 직선 운동시키는 구동 장치와 제어 프로그램을 고안했다. 모형을 4초 주기로 2 cm 직선 운동 시키면서 10 MV X선으로 3.3 fps, 6.6 fps속도로 cine EPID 영상($1,024{\times}768$ 해상도)를 획득했다. 획득된 cine EPID 영상은 IMVS를 이용하여 표적의 움직임을 추적하고 기존 외부 표지자를 이용한 비디오 영상 기반 추적시스템(RPM, Real-time Position Management, Varian, USA)으로부터 얻은 결과와 비교했다. 정량적 평가를 위해 두 시스템으로부터 움직임의 평균 주기(Peak-To-Peak), 진폭과 패턴(RMS, Root Mean Square)을 측정하여 비교했다. RPM과 IMVS로 측정한 폐 종양 모형의 움직임 주기는 각각 $3.95{\pm}0.02$ (RPM), $3.98{\pm}0.11$ (IMVS 3.3 fps), $4.005{\pm}0.001$ (IMVS 6.6 fps) 초로 실제움직임 주기인 4초와 잘 일치했다. IMVS로 획득한 모형 내부장기의 평균 움직임 진폭은 3.3 fps에서 $1.85{\pm}0.02$ cm, 6.6 fps에서 $1.94{\pm}0.02$ cm으로 실제 진폭 2 cm에 비해 각각 0.15 cm (오차 7.5%) 및 0.06 cm (오차 3%)의 차를 보였다. 움직임 신호의 일치성 평가를 위해 측정한 RMS는 0.1044 (IMVS 3.3 fps), 0.0480 (IMVS 6.6 fps)로 계획된 신호와 잘 일치 했다. cine EPID 영상을 이용하여 내부 표지자의 움직임을 추적하는 IMVS는 모형 실험에서 내부 장기의 움직임을 3% 오차 내에서 확인 가능했다. IMVS는 치료 중 내부장기 움직임을 측정하고 이를 사차원 방사선 치료계획과 비교하여 오차를 보정하는데 기여할 것으로 생각된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.80-90
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• 2014

본 연구는 강원대학교 학술림을 대상으로 조사한 42개 표본점의 재적정보와 Landsat TM 영상으로 추출한 Remote Sensing(RS)정보를 이용하여 잣나무임분의 재적을 추정하는 것을 목표로 한다. 실험 대상 학술림 잣나무림의 ha당 평균재적은 $307.7m^3/ha$, 표준편차는 $168.4m^3/ha$이며 산출된 잣나무림 재적을 등급화하였다. TM 영상에 3 by 3 majority filtering을 수행하기 전과 후에 각각 11개의 지수를 추출하였으며, 지수별 평균 화소 값을 이용하여 선형 회귀식 도출에 필요한 독립변수를 선정하였다. 11개의 지수는 6개의 DN(밴드값, 열감지밴드인 Band6을 제외), NDVI(정규식생지수), Band Ratio(BR1:Band4/Band3, BR2:Band5/Band4, BR3:Band7/Band4), Tasseled Cap-Greeness(TC G) 1개로 구성하였다. 그 결과, 필터링 전과 후 모두 NDVI와 TC G가 회귀식에 가장 적합한 지수로 선정되었으며, $R^2$는 필터링 전과 후가 각각 0.736, 0.753로 모두 높았다. 또한, 정확도 비교를 위하여 오차검증을 실시한 결과, RMSE는 필터링 전과 후가 각각 약 $69.1m^3/ha$, 약 $67.5m^3/ha$으로 필터링 후가 낮았으며, bias는 각각 약 $-12.8m^3/ha$, 약 $9.7m^3/ha$으로 필터링 후의 편차가 적어 필터링을 실시한 회귀식이 적합한 모형으로 선정되었다. 필터링 후의 회귀식을 적용하여 추정한 임반별 재적은 총 재적이 약 $160,947m^3$이며, 평균 재적은 약 $315m^3/ha$로 실제 잣나무림의 재적보다 약 1.2배 높게 추정되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권4호
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• pp.481-494
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• 2011

다양한 공간규모에 대해서 식생의 생산성을 추정하기 위해 대기와 생태계내의 탄소순환 과정을 모니터링 하는 것은 탄소순환과정과 원격탐사기법을 결합함으로써 기능하다. 그 대표적인 예로서 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 지구관측시스템(Earth Observing System, EOS)은 총 일차생산성 (Gross Primary Productivity, GPP), 순 일차생산성 (Net Primary Productivity, NPP)을 전 지구에 대해 1km의 공간해상도로 제공한다. 그러나 MODIS의 생산성 추정에 기상입력자료로 이용되는 The NASA Data Assimilation Office (DAO)자료는 $1{\circ}\;{\times}\;1.25{\circ}$의 거친 해상도를 가지기 때문에 지역규모에서 지표기상의 상세한 공간적인 이질성을 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 MODIS의 Aqua와 Terra 위성의 영상만을 이용하여 생산성을 추정하기 위한 입력자료로 사용되는 일 단위 일사량(MJ $day^{-1}$), 열 최저기온($^{\circ}C$, 낮 시간 평균 대기수증기압 포차(Yapor Pressure Deficit, Pa)을 5 km 해상도로 각각 추정하였다. 각각의 입력자료의 평가를 위해 미국 중서부 Corn Belt 지역 내에 위치하고 있는 7 개소의 지상기반의 관측자료를 수집하였다. MODIS 위성영상을 이용하여 추정한 기상입력자료와 관측자료를 비교한 결과, 일 최저기온은 ME와 상관계수가 각각 0.83에서 0.98, $-0.9^{\circ}C$ 에서 $+5.2^{\circ}C$ 의 범위로 양호한 상관성을 보였다. VPD는 약간 산개하는 경향을 보인다(ME = -183.8 Pa ~ +382.1 Pa; R = 0.51 ~ 0.92). 반면에, 일 단위 일사량은 MODIS가 약간 과대평가하는 경향을 보였지만 대부분의 지역에서 관측자료와 유의한 일치도를 보였다(ME = -0.4 MJ $day^{-1}$ +7.9 MJ $day^{-1}$; R = 0 67 ~ 0.97). 본 연구에서는 맑은 날에 대해서 MODIS 위성영상으로부터 추정된 기상입력자료가 MODIS가 제공하는 기상입력자료보다 상세한 지표 기상의 이질성을 반영한 자료를 생산할 수 있음을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권1호
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• pp.19-26
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• 2017

지표면 기온($T_{air}$ surface air temperature)은 기상 및 기후학 분야에서 대표적인 기상인자일 뿐만 아니라 육상생태계 기능을 조절하는 주요 환경조건 인자이다. MODIS와 같은 인공위성정보 활용 기술은 지표면 기온을 연속적으로 모니터링 할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 복잡 산악지역에서의 관측 정확도의 한계와 구름 등에 의한 자료 결측은 연속적인 모니터링을 제한한다. 이 연구에서는 위성정보를 기반으로 복잡 산악지역에서 인 강원도 지역을 대상으로 전천후 기온정보를 생산하여 산악기상관측자료를 이용하여 평가하였다. 산악지역에 대한 정확도 개선을 위해 Aqua MODIS 기온정보(MYD07_L2)에 대기기온감률 방법을 적용한 결과, 기존보다 약 4% RMSE 개선효과(ME의 경우 95%)가 나타났다. 전천후 기온정보 산출을 위해 MYD07_L2 기온정보와 GCOM-W1 AMSR2 37 GHz 밝기온도 자료간의 픽셀 기반의 회귀모형 방법을 적용하였다. 산악기상 관측 자료와 비교한 결과 전반적으로 좋은 일치도를 보였으나(r=0.80, RMSE=7.9K), 겨울철에 다소 과소모의의 경향을 나타냈다. 그럼에도 불구하고 전체 자료 중 결측되었던 61.4%의 자료(n=2,657)를 복원하여 복잡 산악지역에 대해 위성정보 기반의 전천후 기온정보 생산이 가능함을 확인하였다. 향후 이 연구에서 사용한 간단하고 효과적인 회귀모형 방법은 과거 및 최신 위성정보를 활용을 통한 시공간적인 확장이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국광학회지
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• 제28권3호
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• pp.108-115
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• 2017

본 논문은 400~900 nm 파장 대역을 갖는 가시광 및 근적외선 분광기의 조립 및 성능 평가에 대하여 보고한다. 본 분광기는 이 후 결상 망원경과 함께 시야각 ${\pm}7.68^{\circ}$을 갖는 f/2.5의 영상 분광기를 구성한다. 검출기로는 $24{\times}24{\mu}m$ 피치로 이뤄진 $640{\times}480$ 전하결합소자(CCD)가 적용된다. 분광기는 두 개의 동심 구면으로 구성된 오프터 타입이며, 분광을 위하여 2번째 거울이 회절격자 거울로 교체되어 있다. 본 논문에서 다루는 분광기 광학 설계가 제곱평균제곱근(root mean suqared, RMS) 파면 잔여 수차가 210 nm(파장 600 nm 기준, $0.35{\lambda}$)로 통상 적용되는 간섭계를 이용한 이중 경로 광학 측정법 적용이 어렵고, 또한 측정 및 정렬의 용이성을 고려하여 샤크-하트만 센서를 적용한 단일 경로 파면 측정법을 적용하여 정렬 및 조립 절차를 수립하였다. 최종 조립 후 RMS 파면 오차 변화가 전 시야에 걸쳐 90 nm이내로 정렬되었음을 확인하였다. 이 후 조립 광학 구성을 유지한 채 2개 적층슬릿 지그를 이용하여 생성한 다중 핀 홀의 크립톤 램프 분광 이미지를 획득하였으며, 획득된 이미지의 분석을 통하여 조립 분광기의 분광 분해능, 키스톤 및 스마일이 각 4.32 nm, 0.08 픽셀 및 0.13 픽셀로 요구 사항을 만족하는 것을 확인하였다. 결론적으로 샤크-하트만 센서를 적용한 오프너 분광기의 조립 절차는 유효함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1361-1371
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• 2021

스마트 시티 서비스 중 방범·방재 분야가 2018년 기준 가장 높은 24%를 차지하고 있으며, 실시간 상황정보제공에 가장 중요한 플랫폼은 CCTV(Closed-Circuit Television) 이다. 이러한 CCTV의 활용을 극대화 하기 위해서는 CCTV가 제공하는 실질적인 감시 영역을 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 국내에 설치된 CCTV양은 지자체 관리대상 포함 100만대를 넘고 있다. 이러한 방대한 양의 CCTV의 가시영역을 수동적으로 파악해야 하는 것은 문제점으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV의 실질적 가시권 영역 데이터를 효율적으로 구축하고, 관리자가 상황 파악에 소요되는 시간을 단축하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 접근이 어려운 기 설치된 CCTV 카메라의 외부표정요소와 초점 거리를 MMS(Mobile Mapping System)의 점군 데이터를 활용하여 계산하고, 이 결과를 활용하여 FOV(Field of View)를 계산하였다. 둘째, 첫 단계에서 계산된 FOV 결과를 이용하여 건물에 의하여 발생하는 폐색 영역을 고려하여 CCTV의 실질적 감시 영역을 그리드 단위 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, 10 m 폴리곤 데이터로 구축하였다. 이 방법을 경상북도 울진군에 위치한 5개소의 CCTV 영상에 적용한 결과, 평균 재투영 오차는 약 9.31 pixel, 공공데이터포털(Data Portal)에서 제공하는 위·경도 좌표와의 거리는 평균 약 10 m의 거리 차이가 발생하였고, MMS를 통해 취득한 점군 데이터 상의 CCTV 위치 좌표 값과는 평균 약 1.688 m의 위치 차이를 나타냈다. 단위 그리드의 한 변의 크기가 3 m인 경우, 본 연구를 통하여 계산된 감시 영역 폴리곤은 육안으로 확인한 실제 감시 영역과 최소 70.21%에서 최대 93.82%까지 일치함을 확인할 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제18권2호
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• pp.81-86
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• 2007

영상유도 방사선치료의 대표적 방법의 하나로 선형가속기에 부착된 on-board imager (OBI) 영상장치를 사용하여 획득한 cone-beam CT (CBCT) 영상이 정밀 방사선치료 시 환자 정렬 오류를 보정하는데 활용되고 있다. 본 연구에서는 CBCT 영상 획득 시 환자 호흡에 의한 영상 품질과 정보의 변화를 분석하고자 호흡 움직임을 모사할 수 있는 팬텀과 CBCT 영상획득용 팬텀을 제작하고, 여러 움직임 조건에서 획득한 CBCT 영상들과 정지상태에서 얻은 CBCT 영상과의 비교, 분석을 수행하였다. 분석대상 움직임 조건을 구성하는 요소로서 움직임 주기는 5가지(2초, 3초, 4초, 5초, 6초)를 선정하였고, 움직임 변위 크기는 4가지(0.7 cm, 1.6 cm, 2.4 cm, 3.1 cm)를 선정하여 총 20가지의 움직임 조건에서 CBCT 영상을 획득하였다. CBCT 영상의 CT값의 상대적 크기로 비교한 영상 화소 값 강도의 평균 변화는 정지 상태의 영상과 비교하여 변위가 0.7 cm의 경우 71.07%, 1.6 cm의 경우 48.88%, 2.4 cm의 경우 30.60%, 3.1 cm의 경우 17.38% 값을 보였고, 팬텀 움직임 방향의 영상 길이는 정지상태에서 2.1 cm, 움직임 변위가 0.7 cm의 경우 2.66 cm, 1.6 cm의 경우 3.06 cm, 2.4 cm의 경우 3.62 cm, 3.1 cm의 경우 4.04 cm 값을 보여 움직임 변위 크기가 클수록 영상 품질 저하와 형태적 정보의 왜곡정도도 증가하였다. 움직임 주기에 의한 영상품질의 변화는 움직임 변위 크기가 작은 경우를 제외하고는 특별한 영향이 없었다. 본 연구를 통해 환자 호흡에 의한 움직임 변위가 큰 부위의 CBCT 영상을 획득할 때, 영상 품질과 정보에 변화가 발생할 수 있어 이 점을 고려하여 임상에 사용해야 하며, 궁극적으로 호흡 신호와 연동된 CBCT 영상이 필요함을 확인할 수 있었다.로버 + 혼파초지에 비하여 낮은 결과를 보였다(p<0.05). 2년 평균 CPDM 수량은 레드 클로버 + 혼파초지가 2,832kg으로 관행 혼파초지(2,372kg)나 잔디형 초종 + 혼파초지(2,266kg)에 비하여 높은 결과를 나타내었다(p<0.05). 2년 평균 DDM 수량은 레드 클로버 + 혼파초지가 8,881kg으로 관행 혼파초지(8,255kg)나 잔디형 초종 + 혼파초지(7,314kg)에 비하여 높은 결과를 얻었다(p<0.05). 2005년 5회 예취시의 식생비율은 관행 혼파초지는 orchardgrass는 45%, tall fescue 22%, Kentucky bluegrass 5% 및 white clover 24%이었으며, 레드 클로버 + 혼파초지는 orchardgrass 40%, tall fescue 22%, Kentucky bluegrass 4% 및 red clover 31%이었고, 잔디형 초종 + 혼파 초지는 orchardgrass 37%, 잔디형 초종 37%(tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(含量)은 $4.92{\times}10^{-2 }\;mg/m{\ell}$이었으며 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 증가(增加)하다가 농도(濃度) 0.2%에서 최대함량(最大含量)을 나타내고