최근 스마트폰의 고해상도 카메라는 영상처리 기법을 이용하여 콘크리트 균열과 같은 미세한 피사체의 측정을 가능하게 한다. 이미 접사 범위 정도의 가까운 거리에서 어플리케이션을 이용하여 균열폭을 조사하는 기술이 구현되어있으나, 이용에 제한적이므로 보다 먼 거리에서 균열을 측정할 수 있도록 스마트폰 고해상도 카메라의 사용성 검증이 필요하다. 본 연구는 2m 이내에서 거리에서 균열폭 1.0mm 이내의 두께에서 세분화된 균열폭들의 크기 인지에 초점을 두고 있다. 최근의 안드로이드 기반 스마트폰들을 대상으로 카메라 해상도에 따라 측정 구성요소인 단위 픽셀 크기와 촬영거리와의 관계를 중심으로 실험을 수행하였으며, 그 결과 0.3mm 이상 1mm 이하 미세 균열폭의 구분과 정량화를 위해서 스마트폰용 렌즈의 필요성을 확인할 수 있었다. 스마트폰용 범용 텔레센트릭 렌즈는 왜곡의 영향을 최소화하기 위해서 정확한 위치에 장착이 필요하였다. 또한, 64MP의 고해상도 스마트폰 카메라와 2배 확대렌즈를 적용한 결과 2m 이내에서 픽셀단위로 균열폭을 산정할 수 있었으며, 0.3mm, 0.5mm, 1mm 균열폭 구분이 가능하였다.
최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여주고 있다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들 중 하나로 잔여 밀집 블록을 이용하여 초기의 특징 정보를 마지막 계층에 전달하여 이후의 계층들이 이전의 계층들의 입력정보를 사용하여 복원하는 RDN(Residual Dense Network)이 있다. 하지만 계층적인 모든 특징을 연결하여 학습하고 다수의 잔여 밀집 블록을 쌓게 되면 좋은 성능에도 불구하고 많은 파라미터의 수와 연산량을 가지게 되어 느린 처리 속도와 네트워크를 학습하는데 많은 시간이 소요되고 모바일 시스템에 적용이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이전의 정보를 다시 사용하는 연속 메모리 구조인 잔여 밀집 구조와 이미지의 특징맵에 따라 중요도를 결정해주는 채널 집중 기법을 이용한 잔여밀집 채널 집중 블록을 재귀적인 방식으로 사용하여 추가적인 파라미터 없이 네트워크의 깊이를 늘려 큰 수용 영역을 얻으며 동시에 간결한 모델을 유지할 수 있는 방식을 제안한다. 실험 결과 제안하는 네트워크는 RDN과 비교 하였을 때 4배 확대 배율에서 평균적으로 PSNR 0.205dB만큼 낮지만 약 1.8배 더 빠른 처리속도, 약 10배 더 적은 파라미터의 수와 약 1.74배 더 적은 연산량을 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.
본 연구는 도박자와 비도박자를 대상으로 비합리적 도박신념과 도박행동의 관련성을 확인하고, 기존 연구들이 직접 다루지 않았던 인지적 오류로서 확률적 사고 오류, 귀인양식 및 귀인편향성이 도박행동에 관련되는지에 대해 알아보았다. 248명의 자료를 수집하여 비(非)도박자, 경(經)도박자, 중(重)도박자로 구분하고, 비합리적 도박신념, 확률추론 오류, 귀인양식 및 귀인편향성을 비교하였다. 비합리적 도박신념은 비도박자<경도박자<중도박자 순으로 높게 나타났는데, 하위요인으로서 자기과신적 추론에서 유의미한 차이를 보였고 기술과대평가적 추론에서는 통계적으로 유의한 차이없이 세 집단이 모두 척도평균(4점) 이상의 높은 신념을 형성하고 있었다. 또한, 비도박자에 비해 경도박자와 중도박자의 확률추론 오류 정도가 높았다. 중도박자들은 비도박자와 경도박자에 비해 일상적 사건에 대해 외부귀인 정도가 높고 내부귀인 정도는 낮으며 실패상황에 대한 내부귀인 편향성이 높은 것으로 드러나, 중도박자 집단과 경도박자, 비도박자 간 구분되는 인지적 오류 특성들이 확인되었다. 도박여부를 예측하는 선행요인들의 상대적 영향력을 검증한 결과 실패에 대한 내부귀인 편향성, 확률추론 오류, 비합리적 도박신념 중 자기과신적 추론, 일상사에 대한 외부귀인 성향 순으로 도박행동 예측력이 높게 나타났다. 본 연구를 통해 도박자와 비도박자의 인지적 오류 및 편향성에 어떤 차이가 있는지 확인함으로써, 도박자 뿐 아니라 도박을 하지 않는 일반인을 대상으로 도박에 관한 지속적인 홍보와 사회교육의 필요성을 제안하였다.
드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.
추간판 탈출증이란 추간판이 정상적으로 위치해야 할 자리에서부터 추간판 내부의 수핵이나 섬유륜이 탈출하는 질환을 지칭하며, 대부분 양호한 자연 경과를 거친다. 하지만 심각한 신경학적 증상이 있거나, 악화되는 신경 증상, 마미 증후군이 동반된 경우, 보존적 치료에 반응하지 않는 경우 등에 대해서는 수술적 치료가 권고된다. 수술 방법에는 고식적인 관혈적 방법, 현미경을 이용한 방법, 통형 견인기(tubular retractor)를 이용한 방법, 그리고 내시경을 이용한 방법에 이르기까지 다양한 방법들이 소개되었는데, 그 중 현미경적 추간판 제거술이 현재 표준 치료로 간주되고 있다. 내시경을 이용한 방법 중에서 두 개의 입구를 통한 내시경 척추 수술(biportal endoscopic spinal surgery, BESS)의 경우, 다른 방법에 비해 수술 기구들의 독자적인 움직임이 가능하여 자유로운 조작이 가능하며, 재발된 추간판 탈출증에 대해서도 추간판 제거가 비교적 수월하게 시행되고, 작은 피부 절개로 넓은 시야 확보가 가능하며, 지속적인 생리식염수의 세척으로써 습기나 안개를 지속적으로 제거해야 되는 번거로움을 덜 수 있고 술 후 감염률을 낮추는 효과도 있다. 기존의 관절경 및 척추 수술 기구들을 그대로 쓸 수 있다는 장점도 있으며, 약 2,700-6,700 lux의 밝은 조도 하에 최대 28-35배로 확대된 영상으로 수술하기 때문에 섬세한 조작이 가능하다. 따라서 이러한 장점을 지닌 두 개의 입구를 통한 BESS는 요추부 추간판 탈출증에 대한 이상적인 수술 방법으로 생각된다.
전국 각지에 소재한 초·중·고등학교 중 우유급식 시행교 52학교와, 우유급식 비시행교 37학교를 지역별로 랜덤으로 선정하여 1 개월 동안 제공된 식단의 영양 평균치를 분석한 결과, 우유급식 시행교가 에너지, 동물성 단백질, 동물성 지질, 당질, 동물성 칼슘, 인, 동물성 철분, 칼륨, 비타민A, 콜레스테롤 등의 섭취량이 높았으며, 특히 동물성 단백질(p<0.01), 동물성 칼슘(p<0.001), 인(p<0.001) 등은 우유급식 시행교가 우유급식 비시행교보다 섭취량이 유의적으로 높은 결과를 보였다. 특히 점심급식에서의 칼슘 섭취량은 우유 급식시행교가 우유급식 비시행교보다 약 1.5배가량 높았으며, 권장량에 대한 칼슘섭취량의 평균 백분율은 우유급식 비시행교의 경우 $24{\sim}28%$를 충족하고, 우유급식 시행교의 경우 $43{\sim}51%$를 제공하고 있어, 우유급식을 하지 않을 경우 점심급식으로 제공되는 칼슘섭취량이 매우 낮은 것으로 조사되었다. 전체적으로 우유음용으로 한식이 주인 학교급식식단의 영양공급상의 문제점을 상당량 보충시키는 것으로 조사되었다. 특히 평균 15~20%의 잔반량을 고려할 경우 우유음용에 따른 영양섭취량의 차이는 더욱 클 것으로 추정되어 학교우유급식의 확대가 시급히 요구됨을 확인할 수 있었다.
Energy-resolved neutron imaging is an effective way to investigate the internal structure and residual stress of materials. Different sample sizes have varying requirements for the detector's imaging field of view (FOV) and spatial resolution. Therefore, a dual-mode energy-resolved neutron imaging detector was developed, which mainly consisted of a neutron scintillator screen, a mirror, imaging lenses, and a time-stamping optical fast camera. This detector could operate in a large FOV mode or a high spatial resolution mode. To evaluate the performance of the detector, the neutron wavelength spectra and the multiple spatial resolution tests were conducted at CSNS. The results demonstrated that the detector accurately measured the neutron wavelength spectra selected by a bandwidth chopper. The best spatial resolution was about 20 ㎛ in high spatial resolution mode after event reconstruction, and a FOV of 45.0 mm × 45.0 mm was obtained in large FOV mode. The feasibility was validated to change the spatial resolution and FOV by replacing the scintillator screen and adjusting the lens magnification.
목적: 일반적인 바늘구멍 조준기를 사용한 SPECT 시스템은 피사체를 확대시킬 수 있다는 장점이 있어 설치류와 같은 소동물 영상을 얻기에 적합하다. 그러나 몇 가지 기하학적 오차는 영상의 해상도를 크게 저하시킬 수 있으므로 이를 보정해주는 기법이 필요하다. 본 연구에서는 바늘구멍 조준기를 장착한 삼중 헤드 SPECT 시스템에서 간단한 기하학적 보정기법을 개발하고 이를 모형과 몇몇 설치류 영상에 대해 적용하여 기하학적 보정 효과를 검증하였다. 대상 및 방법: Trionix사의 TRIAD XLT9 SPECT시스템에 1.0 mm의 입구를 갖는 바늘구멍 조준기를 장착하고 실험하였다. 회전각도에 의존하는 기하학적 오차를 측정하기 위해 중앙에 위치시킨 점선원의 영상을 얻었다. 무게중심을 구하는 방법으로 점선원의 중심 위치를 찾아주었고 이 중심 위치를 이용하여 기하학적 오차를 보정하였다. 또한 입력해준 회전 반경과 실제 회전 반경의 차이를 보정하기 위해 종축 방향으로 서로 떨어져 있는 두 개의 점선원 영상을 얻었다. 기하학적 오차의 보정 기법을 검증하기 위해 점선원을 보정 전, 후에 각각 재구성하여 이를 비교하였다. 또한 열소반점 초소형 모형 및 몇몇 설치류 영상에 대해 SPECT 영상을 얻어 보정 효과를 검증하였다. 결과: 보정 전 기울어진 도넛 모양으로 보이던 점선원의 재구성 영상이 보정 후 완벽한 구 모양으로 얻어졌고 축방향의 해상도 역시 개선되었다. 열소반점 모형과 설치류 영상에서도 매우 높은 해상도의 영상을 얻을 수 있었다. 결론: 기하학적 오차에 의한 영상 왜곡 및 해상도의 저하 현상이 이 연구에서 개발된 하나 또는 두 개의 점선원을 이용한 간단한 보정 기법에 의해 크게 보정되었다.
본 연구에서는 피사체에 의한 산란, 초점에 의한 흐림, 기하학적 확대도 그리고 검출기의 특성이 반영된 유효검출양자효율(effective detective quantum efficiency, eDQE)과 유효선량을 평가하여 소아 흉부 X선 촬영 시 선량의 최적화를 위한 조사조건의 영향을 평가하였다. 100, 110, 120, 150, 180 cm의 FDD (focus-to-detector distance)일 때 관전압을 40 kVp에서 90 kVp까지 10 kVp씩 증가시켜가며 동일한 유효선량일 때 eDQE를 평가하였다. 그 결과 eDQE는 다른 관전압과 비교 시60 kVp에서 가장 높은 값을 보였다. 특히, 동일한 유효선량일 때 그리드가 없을 경우 상대적으로 매우 높은 eDQE를 나타냈다. 이는 그리드에 의한 산란선의 감소가 그리드에서 흡수된 유효 광자의 손실을 보상하지 못하기 때문이다. 그리드 가 없을 경우 FDD가 증가할수록 향상된 유효변조전달함수(effective modulation transfer function, eMTF)로 인하여 eDQE는 증가하였다. 국내 대형병원들의 대부분은 15개월 소아의 흉부 X선 촬영 시 그리드와 함께 100 cm의 짧은 FDD를 사용하고 있다. 그 결과 대부분의 경우는 국내 환자선량권고량(diagnostic reference level, DRL) $100{\mu}Gy$을 초과하였다. 이는 5세 소아 흉부 X선 촬영 시 150 cm에서 180 cm 사이의 긴 FDD를 사용하지만, 15개월을 모사하고 있는 표준 소아팬텀의 흉부 X선 촬영의 경우 100 cm의 짧은 FDD를 사용했기 때문이다. 따라서, 나이에 따른 소아의 흉부 X선 촬영을 시행하기 위한 적절한 조사조건이 확립되어야 한다. 본 연구 결과는 나이에 따른 소아 선량의 권고량을 설립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 호랑이 미성숙 난자의 체외 성숙의 가능성을 검토하였다. 1. 호랑이 난자의 직경 (176.5${\pm}6.1{\mu}m$)은 소 난자의 직경 (150.7${\pm}4.9{\mu}m$)보다 유의적으로 컷으며, 세포질 직경 (122.1${\pm}9.7{\mu}m$) 은 소 난자의 직경 (118.7${\pm}7.5{\mu}m$) 과 유의차가 없었다. 또한, 호랑이 난자의 투명대 두께 (20.4${\pm}2.9{\mu}m$) 는 소 난자의 두께 (12${\pm}2.6{\mu}m$) 보다 유의적으로 두꺼웠다(p<0.05). 2. 체외성숙 48시간째 제1극체의 출현율은 62.5%이며, 핵성숙은 GV 단계(12.5%)와 MII 단계(50.0%)의 핵 성숙율을 보였다. 이상의 연구결과로 보아 호랑이 난자도 체외성숙이 가능하리라 판단되며 보다 더 적합한 체외성숙조건의 검토가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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