탄성파 처리 기술개발 분야의 오픈-소스 소프트웨어인 Madagascar를 이용하여 신호 대 잡음비가 낮고 속도정보가 불확실한 현장 탄성파 자료에 대해 자료처리를 수행하고, 오픈-소스 소프트웨어의 현장 적용성을 시험하였다. 파이썬(python) 기반의 Madagascar는 방법론적으로는 다차원 자료 분석이 가능하고, 처리 공정의 재현성이 뛰어나 효율적인 자료처리가 가능하다는 장점이 있지만, 다소 복잡한 사용법과 자료 구조 시스템으로 인해 현장 자료에 대한 자료처리 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 현장 자료에 대한 Madagascar의 효용성을 확인하기 위해 기본적인 탄성파 자료처리(자료입력, 지형 정보 일치, 진동수-파수 필터, 예측 곱풀기, 속도 분석, 수직 시간차 보정, 겹쌓기, 참반사 보정)를 수행하였다. 테스트를 위해 사용한 현장 자료는 서해 군산분지에서 에어건 음원과 480채널의 스트리머로 취득한 해양 탄성파 탐사자료이며, 각 자료처리 단계마다의 결과를 Landmark사의 상용 소프트웨어인 ProMAX (SeisSpace R5000)을 사용하여 처리한 결과와 비교하였다. 그 결과 데이터 입출력 및 관리, 처리 과정의 재현성 및 자동 속도 분석 측면에서는 Madagascar가 상대적으로 높은 효율성을 보였고, 신호 품질 향상을 위한 전처리 결과는 상용 소프트웨어와 유사함을 확인하였다. 반면에, 심부 지층에 대한 영상화 결과는 상용 소프트웨어로 처리한 결과가 보다 뛰어남을 확인하였다. 이러한 결과는 상용 소프트웨어의 경우 다양한 겹반사 제거 모듈이 적용되었고, 상호 대화식 인터페이스로 인해 보다 정교한 자료처리가 가능하였기 때문이다. 그러나, Madagascar의 경우에도 현재 전 세계에서 많은 연구자들이 다양한 자료처리 알고리듬을 개발하여 지속적으로 공개하고 있기 때문에, 향후 이러한 최신 알고리듬을 적용한다면 상업용 수준의 자료처리가 가능해져 보다 향상된 결과를 도출할 수 있을 것이다.
목적 : 본 연구는 PRF(Proton Resonance Frequency)를 이용한 MR 온도감시 영상에서 시간 해상도를 keyhole방법 적용으로 향상시키고자하였다. 제시된 keyhole방법과 기존 온도영상 방법 사이의 비교를 위해 온도 값에 대한 RMS(Root Mean Square) 오차와 SNR(Signal to Noise Ratio)을 비교하였다. 대상 및 방법 : PRF 방법과 GRE(Gradient Recalled Echo)를 이용하여 MR 온도영상을 구현하였으며 장비로는 임상용 1.5T MRI 장치를 이용하였다. 인체모사 조직인 2% 한천 젤 팬텀과 돼지 근육조직으로 실험을 수행하였다. 2.45GHz대역의 마이크로파 발생장치로 MR호환 동축 슬롯 안테나를 구동하여 MRI장치 내에서 대상 조직과 팬텀을 5분간 가열하였다. 가열 직후 10분 동안에 순차적으로 MR 원 데이터를 획득하였다. 획득된 원 데이터는 PC로 전송되어 전체 위상을 부호화하여 얻은 원 데이터의 바깥영역과 K-space의 중앙 영역을 각각 128, 64, 32, 16으로 위상부호화된 데이터로 keyhole영상을 재구성하였다. 256개로 전체 부호화된 자체-참조 온도영상과 RMS 오차를 비교하였으며, zero-filling 영상과 SNR비교를 하였다. 결과 : keyhole 온도 영상에서 위상부호화 수가 128, 64, 32, 16으로 줄어들수록 RMS 오차로 산출한 온도의 차이가 0.538, 0.712, 0.786, 0.845$^{\circ}C$
만큼 증가하였으나 SNR 값은 keyhole의 위상부호화 수가 줄어도 유지되었다. 결론 : 본 연구는 고정된 매트릭스 크기에 keyhole 방법 적용을 이용하여 온도 감시에서의 시간해상도 증가와 SNR 값을 유지하는 결과를 도출하여 성공적인 적용을 보여 주었다. 본 연구를 기반으로 한 다음 연구에서는 최적화된 변수를 이용한 keyhole 방법 적용으로 최소 온도 오차의 실시간 MR 온도 감시가 가능할 것이라 예상된다.
흉부 단층 합성검사(Chest Digital Tomosynthesis, DTS)시 환자 체형에 따른 0.3 mm 구리 필터의 적용 및 AEC의 감도 변화에 의한 유효선량감소 효과와 폐 결절 검출능력을 평가하여 선량 최적화 조건을 평가하고자 한다. 8개의 인공 결절을 인체 팬텀 폐 영역내에 삽입하고 0.3 mm 구리 필터 적용 유무, 감도 변화에 따라 팬텀의 DTS 영상을 각각 획득하였다. 환자 체형에 따른 비교를 위해 팬텀 사이즈를 세 그룹으로 분류하여 small size에서는 결절이 삽입된 인체 팬텀을 단독으로 사용하였고 Average size에서는 한 개의 PMMA를, Large size에서는 두 개의 PMMA를 인체팬텀 후방에 밀착하여 위치시켰다. 유효선량은 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 계산 되었고 영상의 화질평가를 위해서 CNR과 SNR 측정을 통한 정량 평가와 인공 결절 검출 수를 통한 검출민감도로 정성평가를 시행하였다. 모든 데이터는 통계학적으로 분석하였다. 유효 선량은 Small size일 때 $26{\mu}Sv$, Average size $70{\mu}Sv$, Large size $133{\mu}Sv$ 감소하였다. 유효선량은 0.3mm 구리 필터의 적용 여부에 따라 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 정량적 화질 평가에서는 0.3mmCu필터 사용 시 CNR과 SNR 모두 통계적으로 유의한 차이는 없었다(p>0.05). 또한 정성적 화질평가에서도 결절 검출 민감도는 팬텀 사이즈별 전체 그룹에서 통계적으로 유의한 차이가 없었다(p>0.05). DTS에서 0.3 mmCu필터의 사용은 폐 결절 검출에서 진단적 가치를 유지하면서 환자 피폭선량 감소효과를 얻을 수 있다. 또한 실험에서 Large size 그룹의 경우 유효선량 감소 정도가 두드러진 점으로 보아 실제 체형이 큰 환자의 경우 0.3 mm Cu필터 사용은 더 높은 유효선량 감소 효과를 기대 할 수 있을 것이라 사료된다
천리안위성2A호 기상탑재체 AMI(Advanced Meteorological Imager) 센서 검출기의 최상의 요소들로 구성된 Best Detector Select (BDS) 맵은 발사 전 확정되어 AMI에 업로드 되어 있다. 위성 발사 이후 급격한 온도 변화 환경에 노출되면 검출기의 성능에 변화가 생길 수 있으며, 발사 및 탑재체 아웃개싱 이후에 BDS맵의 성능을 다시 분석하고 필요시 업데이트가 필요하다. 검출기 요소 전체에 대한 성능을 검증하기 위한 분석 작업이 탑재체 개발업체(미 L3HARRIS사)가 제공한 BDS맵 분석 기술 문서를 기반으로 진행되었다. BDS맵 분석이란 탑재체 검출기가 기준 목표물(심우주와 탑재체 내부 보정 타겟)을 응시하는 동안 얼마나 안정적인 신호를 보이는 지를 평가하는 것이다. 이러한 목적으로 LTS(Long Time Series) 및 V-V(Output Voltage vs. Bias Voltage)라 부르는 검증법이 이용된다. LTS는 30초 동안, V-V는 2초 동안 목표물을 응시하고 이 때의 검출기 노이즈 성분을 계산한다. 자료를 획득하기 위해서는 탑재체의 운영을 멈추고 특별 관측을 실시하여야 하기 때문에, 정상 운영 전인 궤도상 시험기간 중에 해당 작업이 이루어지게 된다. 천리안위성2A호 기상탑재체 궤도상 시험 기간 동안 획득한 자료를 바탕으로 BDS맵의 상태를 평가하였다. 발사 전 지상 시험에서 평가된 BDS맵의 전체 성분들 중에 약 1%에 해당하는 요소들이 성능 변화를 보였으며, 이를 다른 요소들 중 최상의 성능을 보이는 성분으로 교체하였다. 새로운 BDS맵을 적용한 결과 BDS문제로 인해 야기된 기상탑재체 원시영상에 나타나는 노이즈 성분(줄무늬)이 완전하게 제거되었다.
남극 킹조지섬 포케이드 빙하의 저면 지형과 내부 모습을 규명하기 위해서 2006년 11월에 4개 조사측선을 따라 헬리콥터 및 지상 레이다(GPR) 탐사를 실시하였다. 혼합위상인 단채널 지상 GPR 자료에 적용한 신호 역대합, f-k 구조보정 속도분석, 유한차분 깊이구조보정 등의 처리과정을 통하여 수직 분해능 향상, 속도함수 추출, 선명한 깊이영상 작성 등을 효과적으로 수행하였다. 헬리콥터 GPR 자료의 경우, 구조보정속도는 공기와 얼음의 2층모델을 가정한 평균제곱근속도로 구하였다. GPR 단연은 울퉁불퉁한 빙저면, 빙하 내부의 미끄러짐면, 운집된 산란잡음 등의 특징적 모습을 보여준다. 기반암까지의 최대 깊이는 포케이드 빙하와 목지들로우스키 빙하 사이의 경계능선 남동사면에 인접한 빙하 골짜기에서 79 m가 넘는다. 빙하 기저수 위에 복잡한 형태의 굴과 수 m의 폭을 갖는 독립된 빈 공간들의 존재를 지상 GPR 자료로부터 해석하였다. 빙하 중단 부근의 GPR 영상은 포토소만의 빙산 형성기작과 관련된 미끄러짐면, 단열, 단층 등의 구조를 보여준다.
지능형 서비스 분야에 있어 3D맵은 유용하고 다양한 정보를 제공할 수 있다. 기존의 삼차원 공간에 대한 연구 방법들은 제공하는 데이터가 원초적이고 처리량이 방대하여 지능형 서비스의 실시간 처리에는 적절하지 못하다. 본 논문에서는 전방의 공간에 대하여 스테레오 정합 연산의 결과인 거리정보 이미지를 바탕으로 블록 기반의 맵을 구성하여 해당 공간의 다양한 정보를 제공할 수 있는 방안을 제안한다. 블록기반 3D맵은 객체율과 블록크기의 2개의 중요한 변수를 가진다. 객체율은 하나의 블록에서 공간대비 객체의 픽셀수의 비율로써 블록종류를 결정한다. 블록크기는 정육면체로 구성되는 개별 블록의 한 변의 픽셀수를 나타내며, 블록의 크기를 결정한다. 실험을 통하여 블록기반 3D맵은 기존의 거리정보 이미지에 비하여 노이즈와 데이터양을 효과적으로 감소시키는 것을 확인하였다. $320{\times}240$크기의 거리정보 이미지에 대하여 블록크기는 $40{\times}40$, 객체율은 30%에서 50%로 설정하였을 때 가장 정합율이 높은 블록기반 3D맵을 취득할 수 있음을 확인하였다. 블록기반 3D맵은 지능형 서비스분야에서 사용하기 용이하고 다양한 새로운 서비스를 도출할 수 있는 고부가가치를 갖는 정보를 제공할 수 있다.
위성영상으로부터 자동화된 선구조 추출 알고리즘은 지형적 특징에 따라 다양한 방법으로 개발되어 왔다. 국내 지형은 주로 산악지형에 가깝지만 충적층 지대가 함께 발달되어 있으며 이와 같은 충적층은 종종 단층과 같은 주요 선구조를 이루고 있다. 그러나 기존의 방법들은 이와 같은 복합적인 지형에 대해 적용하는데 여러 가지 문제점들이 있다 이에 따라 본 연구에서는 이러한 지형적 특징을 나타내는 지역에 적용 가능한 새로운 알고리즘을 개발하였다. 위성영상으로부터 선구조 요소와 비 선구조 요소로 구분되는 이진영상을 생성하기 위해 DSTA(Dynamic Segment Tracing Algorithm)를 개발하였다. DSTA는 선구조 추출시 발생하는 태양방위각에 따른 선택적 증감효과를 제거하고 동적 소창문(dynamic sub window)의 사용에 의해 명암차가 낮은 지역에서의 잡음(noise)을 상당히 제거하였다. 또한, 충적층 처리 루틴은 충적층 지역에서 나타나는 잡음 대부분을 제거하여 효과적으로 선구조를 추출할 수 있었다. 이진영상으로부터 선구조의 양끝점을 결정하기 위해 일반 영상자료 처리에 이용되고 있는 Hierarchical Hough 변환 또는 Generalized Hough 변환을 지질학적 적용에 적합하도록 결합연산 과정을 결합한 ALEHHT(Automatic Lineament Extraction by Hierarchical Hough Transform) 및 ALEGHT (Automatic Lineament Extraction by Generalized Hough Transform) 알고리즘을 개발하였으며, 이를 이용하여 지질학적으로 이용 가능한 선구조를 구하였다. 본 연구에서 제안된 결합연산 과정은 두선 사이의 사이각($\delta$$\beta$), 수직거리(d$_{ij}$) 및 중점거리(dn)를 이용하였다. 개발된 알고리즘을 Landsat TM 자료에 적용하여 지질학적 선구조를 추출한 결과, 산악지역 및 충적층 지대에 발달한 선구조 모두 잘 추출되었으며 태양방위각에 평행한 서북서방향의 선구조 역시 잘 드러나고 있어 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 효과적으로 알고리즘을 사용하기 위해서는 적절한 입력변수의 사용이 필수적이며, 특히 ALEGHT의 입력변수 중 영상 정량화 간격(drop)에 의한 영향은 차후의 연구에서 수행, 보완되어야 할 것으로 사료된다.
정보량이 많은 고화질의 동영상을 실시간으로 전송하기 위하여 압축 알고리즘을 필수적으로 사용하고 있으며, 시간적 중복성을 제거하는 동영상의 압축방법은 움직임 추정 알고리즘을 사용한다. 본 연구에서 설계하고자 하는 움직임 추정기는 블록정합 알고리즘이며, MPEG 부호기에서 사용되는 DCT 연산 결과인 DC 값을 이용하여 화면의 밝기를 판단한다. 움직임 추정기는 휘도 신호 8비트 모두를 사용하지 않고, 화면 밝기에 따른 비트 플레인(bit plane)에서 3비트만 선택하는 비교선택기를 이용한다. 본 연구에서 제안한 비교 선택기는 I-Picture만을 계산한다. I-Picture에 의해 계산된 선택 비트는 I, P와 B Picture의 움직임 추정 연산에 사용함으로서 움직임 추정기의 크기를 줄일 수 있는 구조를 제안하였다. 제안된 움직임 추정기의 고찰을 위하여 실험에 사용된 표준 동영상의 해상도는 352×288이며, DCT 연산의 처리 블록은 8×8이며, 탐색 영역은 23×23이다. 제안된 알고리즘은 C언어로 모델링하였으며, 기존 완전탐색방법과 PSNR을 비교한 결과 사람의 시각으로 거의 구별할 수 없는 작은 차이(0~0.83dB)가 나타남을 알 수 있었다. 본 연구에서 제안한 움직임 추정기의 하드웨어 크기는 기존 구조Ⅰ보다 38.3%, 기존 구조Ⅱ보다 30.7% 줄일 수 있었고, 메모리 크기는 기존 구조Ⅰ,Ⅱ보다 31.3% 줄일 수 있었다.
일반적으로 평활화 필터는 주변값들과의 차이를 감소시켜 함수를 정규화하는 역할을 한다. 따라서 완전파형역산에 평활화 필터를 적용하면 역산 해를 정규화 할 수 있으며 실제 지하 구조에 가까운 영상을 얻을 수 있다. 다만 단일 평활화 계수를 사용했을 때는 지층 형태나 속도변화에 관계없이 동일하게 평활화가 이루어지므로 지층간 경계면이나 단층 등의 구조가 불명확해지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 단일 평활화 계수가 아닌 역산 반복 과정에 따라 선택적으로 평활화 계수를 조정하는 정규화 기법을 개발하였다. 먼저 파형역산에 적합한 탐사자료의 주파수 대역과 그에 대응하는 파수 범위를 분석하였다. 분석한 파수 범위에 적합한 평활화 계수를 선정하기 위해 평활화 필터의 파수 스펙트럼에서 99백분위수에 해당하는 파수를 유효최대파수로 결정하였다. 선정된 평활화 계수를 반복역산에 따라 다르게 적용하여 여러 주파수를 동시에 이용하는 멀티-스케일 완전파형역산을 구현하였다. 암염 모델과 같은 속도대비가 큰 지질구조에 대해 성공적인 역산결과를 얻음으로써 본 연구에서 개발한 평활화 계수 선택기법이 효과적인 정규화 과정을 구현한다는 것을 알 수 있었다. 또한 무작위 잡음이 더해진 인공합성 음원모음 자료에 대한 수치예제를 통해 현장 자료에 대한 적용 가능성도 확인할 수 있었다.
PET/CT에서 환자피폭 문제로 인해 저 선량의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용되던 CT 데이터를 이용한 감쇠보정법인 CTAC와 새롭게 적용된 Q.AC를 환자실험과 팬텀 실험을 통해 저 선량으로 촬영 시 PET 영상에 미치는 영향에 대해 알아보고자 한다. 실험장비는 GE사의 PET/CT Discovery 710 (GE Healthcare, USA)를 사용하였으며 팬텀실험으로 감쇠보정의 정량적 평가를 위한 NEMA IEC body phantom과 균일성 평가를 위한 Uniform NU2-94 phantom을 사용하였다. 각각의 팬텀 내부에 동위원소 18-F FDG를 70.78 MBq, 22.2 MBq 주입하고 CT조건은 저 선량조건으로 80 kVp, 10 mA로부터 일반선량 조건으로 140 kVp, 120 mA 조건까지 스캔 후 CTAC와 Q.AC 두 감쇠보정법을 적용하여 재구성하였다. PET 영상에서 일반선량 조건을 기준값으로 정하고 horizomtal profile과 vertical profile을 통해 정량평가를 시행하고 기준값과의 상대적 오차를 평가하였다. 또한 환자실험으로 정상체중 환자와 과체중 환자를 구분하여 저 선량과 일반선량으로 비교 촬영한 뒤 CTAC와 Q.AC로 재구성된 PET영상에서 주요장기별 SUV에 대한 상대적 오차와 신호 대 잡음비를 비교분석하였다. 팬텀실험 결과 저선량 조건에서 CTAC와 Q.AC로 각각 재구성한 PET 영상의 profile과 상대적 오차에서 CTAC보다 Q.AC가 기준값과의 오차가 적은 그래프를 얻었다. 환자실험의 경우 일반선량 조건에서는 정상체중 환자와 과체중 환자 모두 감쇠보정법에 따른 상대적 오차값의 변화가 적었으나 저 선량 조건에서는 정상체중 환자보다 과체중 환자에서 감쇠보정법의 변경에 의한 상대적 오차의 감소폭이 커짐으로 기준값과 차이가 감소하였다. 기존의 감쇠보정법인 CTAC는 80 kVp, 10 mA의 저선량 CT를 사용하는데 있어 PET 영상의 선속경화현상이 발생한다. 이로 인해 CTAC를 이용하여 재구성된 PET 데이터는 정량화하는데 문제가 될 수 있음을 확인했다. 반면에 새로운 알고리즘이 적용된 Q.AC는 과체중 환자의 경우 80 kVp, 10 mA 정도까지는 140 kVp, 120 mA 조건으로 촬영하여 재구성한 PET 데이터 결과와 차이가 적음을 확인할 수 있었다. Q.AC를 이용한 경우 기존보다 저 선량의 CT를 이용해 PET의 재구성에 이용할 수 있으므로 환자의 피폭을 줄이는 데 큰 역할을 할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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