• 한국방사선학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.581-588
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• 2019

자기공명영상검사는 조직의 대조도 와 해상력이 우수하지만, 인공물이 발생 될 경우 진단에 영향을 주어 판독이 불가능한 영상을 생성하기도 한다. 치아에 삽입된 금속은 강자성체 또는 상자성체로 되어있는 경우가 대부분이며 자화율 차이로 인하여 기하학적 왜곡을 유발하여 영상진단에 저해되는 경우가 많으며 이를 저감시킬 필요가 있다. 이에 본 연구는 반자성 물질을 사용에 따른 금속 인공물 분석을 실시하고자 한다. 자성 물질로는 치아교정용 와이어와 브라켓인 스테인리스 스틸이 사용되었고 반자성 물질은 구리, 아연, 비스무트를 사용하였다. 검사장비는 1.5T, 3T가 사용되었으며 사용된 시퀀스는 SE, TSE, GE, EPI을 사용하여 측정하였다. 자체 제작된 팬텀을 물질은 균등한 신호를 위하여 아가로스 겔(10%)을 사용하였으며 인공물 유발 물질은 스테인리스 스틸은 팬텀의 정중앙에 위치시켜 검사하고 각 길이 10mm의 정 육면체 반자성 물질의 씌워 검사하였다. 인공물 측정은 Image J를 사용하여 순수한 팬텀 영상에서 자성물질을 포함한 영상을 감산하여 얻은 영상에서 Low Threshold 값을 10으로 설정 한 후 Wand tool을 사용하여 인공물 영역설정 후 면적을 구하였다. 스테인리스 스틸에서 발생한 금속 인공물은 반자성 물질 중 비스무트를 사용한 영상에서 금속 인공물이 가장 많이 감소하였으며 구리와 아연은 약간은 감소하지만, 그 정도의 차이는 크지 않다고 하겠다. 이러한 이유는 비스무트의 반자성 자화율이 가장 작아서 강자성체에서의 자화율을 가장 많이 상쇄하였기 때문이라고 생각된다. 1.5T 와 3T 모두에서 비스무트를 사용한 영상의 인공물이 가장 적게 나왔다. 시퀀스별 인공물 감소는 1.5T에서는 TSE에서 가장 많이 인공물이 감소하였으며 3T에서는 SE에서 가장 많은 인공물이 감소하였다. 따라서 반자성물질의 따른 인공물 변화의 결과는 자화율(${\chi}$)이 가장 낮은 비스무트를 사용한 영상에서 금속인공물이 기준인 Implant 인공물 보다 줄어든 양상을 보여 자화율이 낮은 물질일수록 금속 인공물이 줄어든다는 것을 알 수 있었으며, 기존 금속 인공물의 해결 방법의 단점으로 지적되어온 스캔 시간의 증가 등이 나타나지 않으면서도 인공물을 줄일 수 있는 방법으로 향후 치아 교정 물질뿐만 아니라 치아 보철물 전체에 대한 금속 인공물 저감에 관한 연구의 기초 자료로 사용될 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권2호
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• pp.52-61
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• 2023

육지와 인접한 연안, 그리고 천부 구조의 특성을 정밀하게 규명하기 위하여 높은 주파수 대역(80 Hz~1 kHz)의 음원을 활용하여 3.125 m 수준의 공간 해상도를 도출하는 초고해상 탄성파 탐사의 활용범위가 증가하고 있다. 디지털 스트리머 시스템은 고품질의 초고해상 탄성파 자료를 획득하기 위한 필수 모듈이며 도입 비용의 절감, 유지보수 기간의 단축 등을 위하여 국산화 연구가 이루어졌다. 개발된 국산화 스트리머에 대한 기본적인 성능 검증, 현장 운용성 검토 등은 해당 연구개발 과정에서 이루어졌으나 기존에 활용되는 벤치마크 모델과의 비교분석 연구는 수행되지 않았다. 본 연구에서는 국산화 스트리머와 벤치마크 모델을 활용해 동시에 자료를 취득하여 자료의 특성을 분석하였다. 이를 위하여 한국지질자원연구원 탐해2호와 부대장비 등을 활용한 2차원 탄성파 탐사자료를 취득하고 다양한 측면에서의 분석이 이루어졌다. 국산화 스트리머에서 취득된 자료는 벤치마크 모델에서 취득된 자료와 주파수 대역별 민감도 차이가 있었으나, 음원의 중심 주파수 대역을 고려한 범위에서는 매우 높은 수준의 유사성을 가지고 있다. 하지만, 60 Hz 이하의 낮은 주파수 대역에서는 벤치마크 모델 대비 낮은 신호대잡음비를 나타내었으며 이는 클러스터 에어건 등 낮은 주파수 대역의 음원을 활용한 자료취득에서는 품질을 저해하는 요소로 작용할 것이다. 이러한 차이를 발생시키는 원인은 세 가지(1. 스트리머 내부 발생 잡음, 2. 스트리머 예인 진동, 3. 아날로그 필터 컷 오프 주파수 대역)가 발굴되었으며 향후 제작되는 국산화 스트리머에서는 이에 대한 개선을 반영하고자 한다.