• 지질공학
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• 제32권4호
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• pp.585-596
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• 2022

본 연구는 충주시 산척면 상산마을 일대 임도 비탈면을 대상으로 지질 및 지형 인자 중 산사태 발생에 영향력이 큰 인자를 선정하기 위하여 수행되었다. 연구지역은 집중호우 기간에 반경 2 km 이내에서 집중적으로 다수의 산사태가 발생했기 때문에 동일 강우조건 및 식생 조건으로 가정할 수 있다. 따라서 이들의 영향을 배제한 상태로 지형적 요인 및 토층의 물리·역학적 특성과 관련된 인자들만의 영향도를 파악할 수 있는 지역이다. 산사태 발생지점 37개소와 미발생 지점 45개소를 대상으로 현장조사, 실내시험, 지형 공간분석 등을 통해 토층의 물리·역학적 자료 및 비탈면의 지형 자료를 수집하였다. 수집된 자료를 대상으로 이상치 제거, 최소-최대 정규화, 다중공선성 진단의 순으로 전처리를 수행하였고, 9개의 독립 변수를 선정한 후 구조방정식 모형분석과 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 통계학적 분석 결과, 토층두께, 공극률 및 포화단위중량이 연구지역의 산사태 발생에 크게 영향을 미친 것으로 파악되며, 상기 3개 인자의 영향도 합계는 구조방정식 모형분석에서 전체의 71%, 로지스틱 회귀분석에서 전체의 83%를 차지하는 것으로 분석되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.183-192
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• 2023

위성영상 및 항공사진과 같은 원격탐사 자료들은 영상판독과 영상처리 기법을 통하여 영상 내의 객체를 탐지하고 추출하는 데에 사용될 수 있다. 특히, 원격탐사 자료의 해상도가 향상되고, 딥러닝(deep learning) 모델 등과 같은 기술의 발전으로 인하여 관심객체를 자동으로 추출하여 지도갱신 및 지형 모니터링 등에 활용될 수 있는 가능성이 증대되고 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 딥러닝 모델인 fully convolutional densely connected convolutional network (FC-DenseNet)을 기반으로 하여 항공정사영상 내 존재하는 비닐하우스를 추출하고, 이에 대한 결과를 정량적으로 평가하였다. 농림축산식품부의 팜맵(farm map)을 이용하여 담양, 밀양지역의 비닐하우스에 대한 레이블링을 수행하여 훈련자료를 생성하고, 훈련자료를 이용하여 FC-DenseNet의 훈련을 수행하였다. 원격탐사자료에 딥러닝 모델을 효과적으로 이용하기 위하여, 각 밴드별 특성이 유지되도록 instance norm을 이용하여 정규화과정을 수행하였으며, attention module을 추가하여 각 밴드별 가중치를 효과적으로 산정하였다. 실험결과, 딥러닝 모델을 이용하여 영상 내 존재하는 비닐하우스 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였으며 팜맵, 토지피복지도 등의 갱신에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권5호
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• pp.455-468
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• 1998

이 연구에서는 간질 환자의 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 공간정규화 기법으로 표준지도 위에 정규화한 후 표준지도의 해부학적 위치 정보를 이용하여 뇌기능영상의 영역을 자동적으로 분할하고 각 해부학적 위치의 F-18-FDG 섭취율을 추출하였다. 뇌 각 영역의 F-18-FDG 섭취율을 데이터베이스화한 것을 입력으로 하는 인공신경회로망을 구성하고 학습시켜 핵의학 전문의가 판독한 결과와 얼마나 일치되는지를 분석하였다. 핵의학 전문의 2명이 좌측측두엽간질(112명), 우측측두엽간질(81명) 혹은 정상(64명)으로 판독한 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 대상으로, 학습의 치우침을 줄이기 위해 각 질환 군에서 동일한 수(40명)를 선택하여 학습군을 구성하고 학습군을 제외한 정상 24명, 좌측측두엽간질 72명, 우측 측두엽간질 41명의 F-18-FDG PET을 시험군으로 하였다. 모든 영상을 SPM76을 이용하여 MNI 표준지도 위에 공간정규화하고 전체 뇌영역의 평균 계수를 100으로 정규화하였다. 영역 분할 프로그램을 개발하여 표준지도를 34개 영역으로 분할하고 모든 영상에서 각 뇌영역엔 대한 평균 계수를 추출하였다. 비선형 패턴분류에 효과적인 다층퍼셉트론 신경회로망 모델을 써서 오류역전파 알고리즘으로 학습시켰다. 한 층의 은닉층을 부여하고 은닉층의 뉴런 수를 5개부터 차츰 늘려가며 최적의 개수를 선택하였다. 초기 가중치와 바이어스 값은 무작위 값을 갖게 하였다. 출력단은 세 개의 뉴런을 갖고 각 뉴런은 입력이 정상이면 [1 0 0], 좌측측두엽간질이면 [0 1 0], 우측측두엽간질이면 [0 1 0]의 값을 탐 값으로 하였다. 뉴런의 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 입력단은 17개의 뉴런으로 구성하고 서로 마주보는 뇌영역의 계수 타이(오른쪽-왼쪽)를 입력으로 하였다 회로망의 학습 횟수를 10,000번으로 제한하여 오타의 허용치를 1로 설정하고 학습 횟수가 넘거나 오차가 허용치보다 작을 때 학습을 중단하게 하였다. 모멘텀과 적응형 학습율을 사용하여 신경회로망의 성능을 향상시키고 학습 속도를 빠르게 하였다. 모든 PET 영상에서 성공적으로 공간정규화 파라메터를 추출하여 표준지도에 정규화할 수 있었다 다층퍼셉트론 모델을 기반으로 한 인공신경회로망으로 27개의 은닉층 뉴런을 사용했을 때 최적의 결과를 얻을 수 있었다. 학습군에 대해서 1508번의 반복 학습을 시킨 결과 오차율 0%인 신경 회로망을 얻었으며 시험군에 대해 적용한 결과 전문가의 판독결과와 80.3%의 일치율을 보였다. 은닉층의 뉴런 수가 10개나 30개인 경우에도 학습군에 대해 오타율 0%인 신경회로망을 얻을 수 있었으며 이때의 시험군에 대한 일치율 역시 75∼80%의 값을 보였다.

• 대한핵의학회지
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• 제38권3호
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• pp.241-252
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• 2004

목적: 다수의 뇌 자료를 기반으로 구성된 통계적 화률뇌지도는 복잡하고 개인적인 편차가 큰 뇌의 형태학적, 기능적 특성을 분석하는데 유용하다. 특히 최근에 한국인의 정상 MR 영상을 기반으로 한 구조적 기능적 뇌 표준판과 구조적 확률뇌지도가 완성되었으며. 부검뇌의 조직절편을 활용한 세포구축학적 확률뇌지도가 도입되었다. 이 연구에서는 이들 자료를 활용하여 뇌 영상의 국소계수를 객관적으로 측정하기 위한 정량화 기법을 개발하였으며, 이를 이용하여 정상 한국인의 뇌 영상자료를 분석하였다. 대상 및 방법 : T1 MRI와 FDG PET에 대한 뇌 표준판을 성별, 연령별로 개발하였으며, 한국인 정상 MR 영상으로 만들어진 89개 뇌 영역의 구조적 확률뇌지도와 독일 율리히 연구센터에서 도입한 13개 브로드만 영역에 대한 세포구축학적 확률뇌지도를 뇌 표준판 위로 각각 비선형 변환하였다. 확률뇌지도에 정의된 각 뇌 영상의 국소계수는 확률에 의한 가중평균 또는 가중합으로 구하였다. 확률뇌지도를 이용한 예비 연구로 정상 노화에 따른 포도당대사의 변화가 대상회 내에서 전 후 위치에 따라 다르게 나타나는 가를 조사하였다. 결과: SPM과의 연계된 사용을 고려하여 Matlab 상에서 작성된 정량화 프로그램은 20초 미만에 1개의 공간정규화된 영상을 처리할 수 있었다. 대상회 포도당 대사에 대한 분석에서 후대상회에 대한 문측-전대상회 및 미측-전대상회의 계수 비는 정상 노화에 따라 매우 유의하게 감소하였다. 즉. 문측-전대상회/후대상회는 매 10년마다 3.1%씩 감소하였으며($P<10^{-11}$, r=0.81) 미측-전대상회/후대상회는 1.7%씩 감소하였다($P<10^{-8}$, r=0.72). 문측-전대상회와 미측-전대상회의 계수비 감소 역시 유의하였다(P<0.0005. r=0.52, 1.5%/year). 결론: 서양인 뇌에 기반한 확률뇌지도는 그동안 제한적으로만 사용되어 왔으나 한국인 뇌 표준판과 확률뇌지도 및 이 연구에서 개발한 정량화 기법은 일반에 공개하기로 하여 더욱 널리 쓰이게 되면 국내 뇌 연구 활성화에 기여할 것으로 기대 된다.

• 자원환경지질
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• 제41권2호
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• pp.225-242
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• 2008

이 연구에서는 coda파 스펙트럼 비를 이용하여 한반도 남부의 광대역 지진관측소 23개소에 대한 부지효과를 추정하였다. 원리적으로 부지효과는 지진원과 전달과정중의 감쇠효과를 제외한 관측소 하부에서의 순수한 증폭효과만을 의미한다. 그러나 이 연구에서 구한 부지효과는 모든 관측소의 평균값에 대한 상대적인 부지증폭률과 같다. 2001년 1월부터 2007년 1월 사이에 발생한 규모 2.5부터 5.1까지의 지진 35개로부터 기록된 500개의 3성분 파형이 부지증폭효과를 얻기 위해 사용되었다. 부지증폭률은 중심주파수를 0.2, 0.5, 1,2, 5, 10, 15, 및 20 Hz로 하는 주파수대역에 대해서 계산하였다. 횡단성분과 방사성분의 수평 2성분에 대한 부지증폭률은 모든 주파수 대역에서 서로 일치하나, 수직성분의 증폭률은 수평성분에 비하여 일관되게 낮게 나타났다. 또한 증폭률은 저주파 보다는 고주파에서 일반적으로 증폭의 정도가 큰 경향을 보였다. 부지증폭률은 2 Hz 이하의 저주파에서 1.5 이상의 높은 값을 갖는 기상청과 한국지질자원연구원의 백령도 관측소(BRD1과 BRD2)를 제외한 나머지 관측소에서 0.5와 1.5사이의 값을 갖는다. SEO, SNU, HKU, NPR 및 GKP1 관측소들은 5${\sim}$20Hz범위의 고주파 대역에서 1.5 이상의 높은 값을 보였으며, 특히 GKP1 관측소는 1.8${\sim}$7.8 범위의 높은 증폭값이 나타났다. 또한 KWJ, SND 및 ULJ 관측소는 0.5이하의 낮은 값을 나타내었다. 부지증폭률의 공간적 분포는 한반도 남부에서 대체로 북동부가 남서부에 비해 증폭의 정도가 낮은 경향을 보여 준다.

• 핵의학기술
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• 제19권1호
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• pp.12-16
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• 2015

주성분분석(Principal component analysis, PCA)은 고차원 변수들 사이의 복잡한 상관성 구조를 더 낮은 차원으로 단순화하여 상관성의 구조를 쉽게 설명하기 위한 다변량분석기법으로 뇌영상 분석에서 자주 사용되는 방법이다. 주성분분석의 기본개념은 서로 직교하는 변수들의 선형결합을 통해서 원래의 뇌영상 자료가 가지고 있는 전체정보를 최대한 설명할 수 있는 서로 독립적인 새로운 변수들을 유도하는 것이다. 뇌영상분석에서 주성분분석의 효율성과 유용성을 알아보기 위해서 C[11]-PIB 영상을 이용하여 분석하였다. 대상 및 방법으로는 평균나이가 같은 9명의 정상인, 10명의 알츠하이머/경도인지장애환자들의 C[11]-PIB 영상을 이용하였다. PET-CT 장비로는 Biograph 6 Hi-Rez (Siemens-CTI, Knoxville, TN)를 영상을 획득하였고 9.6 MBq/kg C[11]-PIB를 정맥주사 한 후 40분 후에 20분 동안 3D acquisition mode로 방출영상을 얻었다. Attenuation map은 X-ray CT scan을 이용하여 재구성하였다(130 kVp, 240 mA). PIB template을 만들기 위해서 정상인에서 3T MRI T1-weighted 영상을 동시에 얻었다. 주성분분석을 위한전처리과정으로서 공간정규화 및 공간편평화를 SPM8을 이용하여 실시하였고 주성분분석은 Matlab2012b를 이용하여 분석하다. 결과는 주성분분석을 통해서 서로 독립적인 주성분영상들을 얻을 수 있었다. 주성분분석을 통해서 얻어진주성분영상은 C[11]-PIB brain PET 영상의 패턴을 몇 개의 주성분으로 단순화 할 수 있었으며 주로는 neocortex를 변동 나타내는 영상, white matter의 변동을 나타내는 영상 그리고 pons등 deep brain의 변동을 나타내는 영상 등으로 단순화되었다. 결론으로는 주성분분석은 C[11]-PIB brain 영상을 단순화하여 영상의 패턴을 해석하는데 매우 유용하였다. 이러한 주성분분석은C[11]-PIB영상 분석뿐만 아니라 뇌의 포도당 대사를 측정하는 FDG-PET 또는 뇌기능영상등의 다변량분석 방법으로서 그 적용범위가 클 것으로 기대된다.