• 한국광학회지
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• 제35권1호
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• pp.9-17
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• 2024

현미경용 플렌옵틱 광학 시스템은 일반적으로 대물 렌즈, 튜브 렌즈, 마이크로 렌즈 어레이, 그리고 이미지 센서로 구성된다. 플렌옵틱을 통한 라이트 필드 이미징에서 튜브 렌즈와 마이크로 렌즈 어레이 간의 수치 구경을 일치시키고, 이를 바탕으로 공간분해능 및 피사계심도 등의 성능 지표를 예측한다. 하지만 상업적 마이크로 렌즈 어레이 적용시 이러한 수치 구경 일치에 어려움이 있어, 본 논문에서는 기존에 보고된 성능 예측 수식을 수치 구경이 일치하지 않는 경우까지 확장하고, 전산 시뮬레이션을 통한 성능 예측 기법을 제시하며, 이를 수치 구경 일치화가 이루어진 10배율 및 수치 구경 불일치가 발생한 20배율 대물렌즈가 적용된 두 개의 플렌옵틱 광학계 개발 및 실험을 통하여 검증하였다. 10배율 및 20배율 시스템은 확장식에서 각각 12.5 ㎛, 6.2 ㎛의 공간 분해능과 530 ㎛, 88 ㎛의 피사계심도를 가지며, 시뮬레이션에서는 각각 11.5 ㎛, 5.8 ㎛의 공간분해능과 510 ㎛, 70 ㎛의 피사계심도를, 실험에서는 각각 11.1 ㎛, 5.8 ㎛의 공간 분해능과 470 ㎛, 70 ㎛의 피사계심도를 가진다. 확장식 및 시뮬레이션 모두 실험 값과 유사한 결과를 보여 시스템 설계에서는 두 가지 방법 모두 적절할 것으로 판단된다. 다만 피사계심도 예측 정확성에 있어서는 시뮬레이션에 의한 예측이 실험 값과 좀 더 유사하므로, 실제 제작에 앞서 시뮬레이션에 의한 성능 예측을 추천한다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권7호
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• pp.869-879
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• 2020

Objective: To evaluate the performance of a convolutional neural network (CNN) model that can automatically detect and classify rib fractures, and output structured reports from computed tomography (CT) images. Materials and Methods: This study included 1079 patients (median age, 55 years; men, 718) from three hospitals, between January 2011 and January 2019, who were divided into a monocentric training set (n = 876; median age, 55 years; men, 582), five multicenter/multiparameter validation sets (n = 173; median age, 59 years; men, 118) with different slice thicknesses and image pixels, and a normal control set (n = 30; median age, 53 years; men, 18). Three classifications (fresh, healing, and old fracture) combined with fracture location (corresponding CT layers) were detected automatically and delivered in a structured report. Precision, recall, and F1-score were selected as metrics to measure the optimum CNN model. Detection/diagnosis time, precision, and sensitivity were employed to compare the diagnostic efficiency of the structured report and that of experienced radiologists. Results: A total of 25054 annotations (fresh fracture, 10089; healing fracture, 10922; old fracture, 4043) were labelled for training (18584) and validation (6470). The detection efficiency was higher for fresh fractures and healing fractures than for old fractures (F1-scores, 0.849, 0.856, 0.770, respectively, p = 0.023 for each), and the robustness of the model was good in the five multicenter/multiparameter validation sets (all mean F1-scores > 0.8 except validation set 5 [512 x 512 pixels; F1-score = 0.757]). The precision of the five radiologists improved from 80.3% to 91.1%, and the sensitivity increased from 62.4% to 86.3% with artificial intelligence-assisted diagnosis. On average, the diagnosis time of the radiologists was reduced by 73.9 seconds. Conclusion: Our CNN model for automatic rib fracture detection could assist radiologists in improving diagnostic efficiency, reducing diagnosis time and radiologists' workload.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권3호
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• pp.803-811
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• 2024

Nuclear accidents such as Fukushima Daiichi have highlighted the potential of passive safety systems to replace or complement active safety systems as part of the overall prevention and/or mitigation strategies. In addition, passive systems are key features of Small Modular Reactors (SMRs), for which they are becoming almost unavoidable and are part of the basic design of many reactors available in today's nuclear market. Nevertheless, their potential to significantly increase the safety of nuclear power plants still needs to be strengthened, in particular the ability of computer codes to determine their performance and reliability in industrial applications and support the safety demonstration. The PASTELS project (September 2020-February 2024), funded by the European Commission "Euratom H2020" programme, is devoted to the study of passive systems relying on natural circulation. The project focuses on two types, namely the SAfety COndenser (SACO) for the evacuation of the core residual power and the Containment Wall Condenser (CWC) for the reduction of heat and pressure in the containment vessel in case of accident. A specific design for each of these systems is being investigated in the project. Firstly, a straight vertical pool type of SACO has been implemented on the Framatome's PKL loop at Erlangen. It represents a tube bundle type heat exchanger that transfers heat from the secondary circuit to the water pool in which it is immersed by condensing the vapour generated in the steam generator. Secondly, the project relies on the CWC installed on the PASI test loop at LUT University in Finland. This facility reproduces the thermal-hydraulic behaviour of a Passive Containment Cooling System (PCCS) mainly composed of a CWC, a heat exchanger in the containment vessel connected to a water tank at atmospheric pressure outside the vessel which represents the ultimate heat sink. Several activities are carried out within the framework of the project. Different tests are conducted on these integral test facilities to produce new and relevant experimental data allowing to better characterize the physical behaviours and the performances of these systems for various thermo-hydraulic conditions. These test programmes are simulated by different codes acting at different scales, mainly system and CFD codes. New "system/CFD" coupling approaches are also considered to evaluate their potential to benefit both from the accuracy of CFD in regions where local 3D effects are dominant and system codes whose computational speed, robustness and general level of physical validation are particularly appreciated in industrial studies. In parallel, the project includes the study of single and two-phase natural circulation loops through a bibliographical study and the simulations of the PERSEO and HERO-2 experimental facilities. After a synthetic presentation of the project and its objectives, this article provides the reader with findings related to the physical analysis of the test results obtained on the PKL and PASI installations as well an overall evaluation of the capability of the different numerical tools to simulate passive systems.

• 생명과학회지
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• 제18권8호
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• pp.1132-1139
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• 2008

CpG island는 유전자의 발현 기작과 많은 관련이 있다. 포유동물 유전자의 약 $30{\sim}60$% 정도의 프로모터와 엑손부위에 CpG island가 존재 한다. 최근의 연구 결과에 따르면 CpG island의 과메틸화는 주요 암 억제유전자들을 불활성화 시켜 암을 일으키는 주요 요인이 되는 것으로 밝혀졌다. CpG island의 과메틸화는 거의 모든 암 종류에서 발견되고 있다. 따라서 CpG island를 검색하는 프로그램은 매우 중요한 의미를 갖는다. 그래서 D. Takai 와 P. A. Jones 등이 2002년 검증한 CpG island 정의 기준을 이용하여 윈도우 기반의 소프트웨어 프로그램인 CpGi를 개발하였다. CpGi는 Visual C++ 6.0로 구현하였으며, 입력서열 양식은 FASTA 포맷을 허용하도록 구성하였다. CpGi의 검색 성능을 평가하기 위해 2개의 인간 Contig, 즉, AP00524 (22번 염색체)와 NT_029490.3 (21번 염색체) 등을 대상으로 기존의 다른 CpG island 검색 프로그램인 Emboss-CpGPlot 및 CpG Island Searcher 등과 검색결과를 비교 분석하였다. CpGi에 의한 검색 결과는 다른 두 프로그램에 비해 같거나 오히려 보다 정확한 검색 결과를 보여주었다. CpGi는 사용자 친화적인 윈도우 인터페이스로 구현되어 있어 사용자가 프로그램을 구동하고 이용하기 매우 쉽고, 분석결과에 대한 이해도 용이하다. 본 프로그램은 사용자가 지정한 파라미터 값들(%GC, Obs (CpG)/Exp (CpG), 분석 윈도우 크기, 스텝크기, Gap 허용치, #CG)에 의해 CpG island의 위치를 결정하고, G+C%와 CpG island의 위치를 시각적으로 보여준다. 결과적으로, CpGi는 CpG island 관련 실험 연구자들뿐만 아니라 대용량 서열 분석 및 주석 작업을 위해 매우 유용한 도구로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.87-95
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• 2016

본 연구에서는 국내 도시가스 수요 데이터를 분석하여 시간대별 도시가스 수요의 특성을 파악하고 정확한 시간대별 도시가스 수요 예측을 위해 다중회귀모형(multiple regression model)을 개발하였다. 시간대별 도시가스 수요를 정확하게 예측하는 것은 공급자의 비용 절감뿐만 아니라 안정적인 배관망 관리 측면에서도 매우 중요하다. 수요 예측 오류로 인해 가스 공급이 부족한 상황이 발생하면 부족한 공급량을 빠른 시간내에 보충하기 위해 가스 배관망의 압력을 급격히 증가시켜야 하는 응급 상황이 전개될 수 있다. 반면, 시간대별 가스 생산량이 실제 수요보다 많은 경우에는 과다한 저장 시설 운용 및 불필요한 생산 비용이 발생하는 문제가 있다. 과거 시간대별 도시가스 수요 데이터를 분석한 결과 시간대별 도시 가스 수요는 직전 시간대(즉, 24시간 전) 수요와 매우 높은 상관관계를 보이며 24시간 수요 패턴은 1주일전 동일 요일(즉, 168시간전)의 24시간 수요 패턴과 매우 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 또한, 외기 온도가 도시가스 수요에 영향을 주는 특수한 조건을 파악하였다. 즉, 시간대별 도시가스 수요와 시간대별 외기 온도는 평균적으로 0.853의 높은 상관계수 절대값을 보여주며, 상관관계 분석시 같은 요일에 속한 데이터만 분석하면 상관계수의 절대값은 최저 0.861 및 최고 0.965까지 증가한다. 이상의 분석 결과를 바탕으로 본 연구에서는 24시간 전 수요와 168시간 전 수요를 독립변수로 고려한 다중회귀모형 및 외기 온도를 추가한 두 번째 다중회귀모형을 제안하며, 제안한 예측모형의 성능을 확인하기 위해 2009년부터 2013년까지 5년간의 시간대별 수요 예측 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제안한 24시간 전 수요와 168시간 전 수요를 독립변수로 고려한 다중회귀모형의 경우 과거 5년간의 수요 예측 오차율의 절대값 평균(mean absolute percentage error)은 4.5% 수준이며, 외기 온도를 추가한 모형의 경우 오차율의 절대값 평균은 5.13%임을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.763-774
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• 2020

수치예보모델의 예측 바람장은 대기운동벡터 알고리즘의 표적 추적 과정에서 추적 정확도 향상이나 계산 시간 단축을 위해 초기 추정치로 사용된다. 대기운동벡터는 수치예보모델의 자료동화 시 활용가치가 높다고 알려졌으나, 초기 추정치로 사용된 수치예보모델 바람장이 대기운동벡터의 검증 과정에 참 값으로 사용된다는 모순이 있다. 이를 해결하기 위해서는 수치예보모델로부터 독립적인 초기 추정치가 필요하다. 본 연구에서는 Lucas and Kanade 옵티컬 플로우 방법을 적용하여 바람장을 도출한 후 이를 초기 추정치로 사용함으로써 표적 추적과정에서의 모델 의존성을 제거하고 계산 속도를 향상시키고자 하였다. 대기운동벡터 산출에는 2015년 8월 18일 ~ 9월 5일 00, 06, 12, 18시 동안의 정지궤도 위성 Himawari-8/AHI의 14번 채널 Level 1B 자료를 사용하였다. 옵티컬 플로우 방법이 대기운동벡터 산출에 미치는 영향을 평가하기 위하여 다음과 같은 세가지 방법으로 교차 검증을 수행 하였다. (1) 초기 추정치 없이, (2) KMA/UM 예보바람장을 초기 추정치로 사용하여, 그리고 (3) 옵티컬 플로우 방법으로 계산된 바람장을 초기 추정치로 사용하여 대기운동벡터를 산출하고 ECMWF ERA-Interim 재분석장과 비교 검증한 결과, 옵티컬 플로우 기반 바람장을 초기 추정치로 사용한 경우에 가장 높은 정밀도를 보였다(RMSVD: 5.296-5.804 ms^-1). 계산 속도는 초기 추정치를 사용하지 않은 경우에 가장 느렸고, 나머지 테스트는 유사한 속도를 보였다. 그러므로 대기운동벡터 알고리즘의 표적 추적 과정에 옵티컬 플로우 방법을 적용하면, 모델 의존성 없는 고품질 바람벡터의 산출이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제26권4호
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• pp.258-266
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• 2015

현대 방사선치료는 고선명 X선 투사영상을 이용하여 환자 및 종양의 위치를 확인하는 기술이 요구되지만, 3차원 영상 촬영을 위한 피폭량 및 영상정보의 급격한 증가는 환자에게 추가적인 부담이 될 수 있다. 본 연구에서는 영상의 구조 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 Structural similarity (SSIM) 인자를 도입하여 매일 촬영하는 환자의 2차원 X선 영상간 차이를 자동 분석하여 환자의 위치 정확성의 검증 가능성을 제시하였다. 먼저 종양을 모사하기 위하여 구형 전산 팬텀의 크기와 위치를 변화시키면서 각각의 투사 영상을 시뮬레이션하고, SSIM 인자를 통해 영상 간 차이를 검출하여 분석하였다. 또한 12일간 매일 촬영한 방사선 치료 환자의 2차원 X선 영상들 간 차이를 동일한 방법으로 검출하였다. 그 결과 산출된 팬텀 변화에 따른 SSIM 값은 0.85~1 범위로, 관심영역(ROI)을 영상 전체가 아닌 팬텀으로 한정하였을 때는 0.006~1 범위로 나타나서 ROI 적용 시 민감도가 크게 상승하는 것을 확인하였다. 또한 임상 영상의 SSIM은 0.799~0.853 범위의 값을 나타냈으며 영상 간 차이가 SSIM 분포 상에 검출되는 것을 확인하였다. 본 연구결과는 소요 시간 및 피폭 등의 우려로 매일 사용하기 어려운 3차원 영상기법 대신 간단한 2차원 영상만을 이용하여 객관적이고 정량적인 환자 위치 정확성의 자동 평가 기법을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제43권5호
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• pp.459-467
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• 2009

목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권5호
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• pp.628-636
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• 2018

현재 운용되고 있는 대형 등부표는 대부분 철소재로 제작되어, 부식과 침식에 취약할 뿐 아니라 중량이 커서 설치 및 유지보수가 어렵다. 또한, 주위를 항해하는 선박과 충돌시 등부표 및 선박의 구조적 피해는 물론 인명피해를 발생시키기도 한다. 이러한 철소재 등 부표의 문제점들을 해결하고자 친환경, 경량화 재질을 사용한 등부표가 주목을 받고 있고, 최근 국내에서도 부체와 상부구조물에 각각 친환경 경량소재인 EPP(Expanded Polypropylene)와 알루미늄 소재를 적용한 경량 등부표가 개발된 바 있다. 등부표가 본연의 기능을 수행하기 위해서는 복원성능 및 파랑중 (동적) 운동성능의 확보가 중요한데, 경량화 등부표는 기존의 철재 등부표와 중량 분포 및 운동특성이 다르기 때문에 이에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 새롭게 개발된 전원일체형 경량 7마일 등부표의 복원성능과 다양한 환경조건(파도, 바람, 조류)하에서의 운동성능을 평가하였다. 계류시스템을 고려한 운동해석에는 ANSYS사의 AQWA를 사용하였으며, 운동성능 추정의 정도 향상을 위하여 상용 CFD SW인 Simens사의 STAR-CCM+를 사용해 추정한 풍하중 및 조류하중을 운동해석에 사용하였다. 추정된 등부표의 유의운동의 최대값을 비교한 결과, 바람보다는 파도와 조류가 운동성능에 상대적으로 큰 영향을 미치며, 해상상태가 나빠질수록(Beaufort No. 3이상) 운동이 급격히 커지는 것으로 예측되었다. 이는 해상상태가 나빠지면서 불규칙 파 에너지 스펙트럼의 최대 주파수가 등부표의 고유주파수에 근접하기 때문으로 추정된다.