본 논문에서는 프레임율의 저하없이 개선된 해상도를 얻을 수 있는 동시 다중 송신집속 기법을 제안한다. 제안한 기법은 짧은 펄스를 사용하여 한 영역에 고정 송신 집속하는 기존의 방법과는 달리 여러 송신 집속점에 서로 독립적으로 집속된 쳐프 신호들을 동시에 송신한다. 수신된 신호는 정합 과정을 통하여 송신 집속 위치에 따라 각 쳐프 신호로 분리되고 짧은 펄스로 압축된다. 이렇게 압축되고 분리된 신호들은 각각 수신 동적 집속된 후 거리에 따라 집속 위치별로 선택되고 하나의 신호로 결합되어 개선된 측방향 해상도의 영상을 구성한다. 송신시 동시에 여러 위치에 초음파를 집속하고 수신시 이를 분리하기 위해서 사용된 터프 신호들은 주파수 대역에서 분할되어 서로 직교 특성을 갖도록 설계되었는데 변환자의 제한된 대역폭내에 많은 수의 의미있는 쳐프 신호를 설계하기 위해서 인접한 두 쳐프 신호의 주파수 대역 겹침을 허용하였다. 이때 대역 겹침으로 발생한 상호상관값의 상승을 억제하기 위해 인접한 두 쳐프 신호의 주파수 변화 방향을 엇갈리게 하는 밥법을 제안하였다. 특히 대역분할로 설계된 쳐프 신호중 낮은 주파수 성분의 신호를 변환자로부터 가까운 지역에 집속하고 높은 주파수 성분의 쳐프 신호를 먼 지역에 집속함으로써 깊이에 따라 영상의 해상도의 질을 일정하게 유지시켰다 더욱이 상관기를 이용한 정합 과정에서 신호가 압축되기 때문에 펄스 압축 기법에서 얻는 SNR를 증가시키는 이점이 있다 이때 상관기를 통한 압축 과정에서 쳐프 신호의 첨두값이 쳐프 신호의 길이에 따라 증가하기 때문에 깊이에 따를 높은 주파수 성분의 감쇄에도 불구하고 이렇게 높은 주파수 성분의 터프 신호를 깊은 지역에 사용할 수 있었다. 제안한 동시 다중 송신집속 기반의 시스템을 상관기의 위치에 따라 이상적인 구조와 현실적인 구조로 나타냈으며, 모사 실험을 통하여 기존의 펄스 집속 기법과 비교하여 그 성능을 검증하였다.hrough the medium. By digitizing the analog receiver outputs, and recording the signals for spectral analysis, surface wave velocities can be identified. Modifications to the SASW method includes the reduction of boundary reflections as adopted on the surface waves before the point where the reflected compression waves reach the receivers. In this study, the correlation between the surface wave velocity and the compressive strength of cement mortar is developed using one 36"x36"x4"(91.44$\times$91.44$\times$91.44 cm) cement mortar slab of 2,000 psi (140 kgf/$\textrm{cm}^2$) and two 36"x36"x4"(91.44$\times$91.44$\times$91.44 cm) cement mortar slabs of 3,000 psi (210 kgf/$\textrm{cm}^2$). public transportation, and availability of locally grown food were the important factors for deciding the place compared to those who had higher education. The price was the factor which
Hye Jeon Hwang;Hyunjong Kim;Joon Beom Seo;Jong Chul Ye;Gyutaek Oh;Sang Min Lee;Ryoungwoo Jang;Jihye Yun;Namkug Kim;Hee Jun Park;Ho Yun Lee;Soon Ho Yoon;Kyung Eun Shin;Jae Wook Lee;Woocheol Kwon;Joo Sung Sun;Seulgi You;Myung Hee Chung;Bo Mi Gil;Jae-Kwang Lim;Youkyung Lee;Su Jin Hong;Yo Won Choi
Korean Journal of Radiology
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제24권8호
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pp.807-820
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2023
Objective: To assess whether computed tomography (CT) conversion across different scan parameters and manufacturers using a routable generative adversarial network (RouteGAN) can improve the accuracy and variability in quantifying interstitial lung disease (ILD) using a deep learning-based automated software. Materials and Methods: This study included patients with ILD who underwent thin-section CT. Unmatched CT images obtained using scanners from four manufacturers (vendors A-D), standard- or low-radiation doses, and sharp or medium kernels were classified into groups 1-7 according to acquisition conditions. CT images in groups 2-7 were converted into the target CT style (Group 1: vendor A, standard dose, and sharp kernel) using a RouteGAN. ILD was quantified on original and converted CT images using a deep learning-based software (Aview, Coreline Soft). The accuracy of quantification was analyzed using the dice similarity coefficient (DSC) and pixel-wise overlap accuracy metrics against manual quantification by a radiologist. Five radiologists evaluated quantification accuracy using a 10-point visual scoring system. Results: Three hundred and fifty CT slices from 150 patients (mean age: 67.6 ± 10.7 years; 56 females) were included. The overlap accuracies for quantifying total abnormalities in groups 2-7 improved after CT conversion (original vs. converted: 0.63 vs. 0.68 for DSC, 0.66 vs. 0.70 for pixel-wise recall, and 0.68 vs. 0.73 for pixel-wise precision; P < 0.002 for all). The DSCs of fibrosis score, honeycombing, and reticulation significantly increased after CT conversion (0.32 vs. 0.64, 0.19 vs. 0.47, and 0.23 vs. 0.54, P < 0.002 for all), whereas those of ground-glass opacity, consolidation, and emphysema did not change significantly or decreased slightly. The radiologists' scores were significantly higher (P < 0.001) and less variable on converted CT. Conclusion: CT conversion using a RouteGAN can improve the accuracy and variability of CT images obtained using different scan parameters and manufacturers in deep learning-based quantification of ILD.
최근 3D프린터의 발전에 따라 실제 제품과 유사하게 제작하고 싶은 니즈가 늘어가고 있다. 이에 따라 FDM 풀 컬러 3D프린터가 개발되어 활발하게 보급되고 있으나, GUI디자인은 그에 미치지 못하여 사용자로 하여금 혼란을 야기한다. 이에 따라 본 연구는 문헌조사를 진행하였고, 사례 조사를 통하여 FDM 풀 컬러 3D프린터의 현황을 파악하고 선행연구를 바탕으로 GUI디자인의 구성요소를 분석하였다. 도출한 GUI디자인의 구성요소에 맞춰 체크리스트 초안을 도출하였으며, 세 차례의 델파이 조사를 통해 초안 50항목 중 24항목을 삭제하였으며 나머지 26가지 항목에 대한 타당성을 검증하였다. 그 결과 레이아웃은 직관적인 화면 구성과 사용빈도가 높은 메뉴 위주로 구성하여야 하며, 텍스트는 직관적으로 눈에 띄며 기능을 명확하게 전달하여야 한다. 또한 아이콘은 눈에 잘 보이는 위치에 위치하고 실생활에서 차용하여 이미지화하여야한다. 마지막으로 컬러는 강조색을 사용하여 사용자에게 피드백을 주고, 출력물과의 색상이 겹치지 않도록 하여야 함을 알 수 있었다.
제조공정을 통해 생산된 화살의 성능을 평가하기 위한 방법으로, 활과 화살을 오랫동안 사용해 온 사냥꾼이나 레저 스포츠 용품을 만드는 기술자, 그리고 전문가의 개인적인 경험 등이 사용된다. 또한, 반복슈팅실험을 통해 얻어진 화살의 탄착점 집적도는 생산된 화살의 성능을 평가하기 위한 중요한 지표이다. 탄착점 집적도와 초고속카메라를 통해 촬영된 비행중인 화살의 이미지를 이용하여, 화살의 성능에 대한 연구가 수행되고 있다. 하지만, 화살의 특성(길이, 무게, 스파인, 오버랩, 곧기)과 탄착점의 분포간의 상관관계에 대한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 탄착점 분포를 수치적으로 출력할 수 있는 시스템을 개발하고, 생산된 화살이 가지는 특성과 탄착점 사이의 상관관계모델을 구현하는 것이 목적이다. 모델의 입력은 화살이 가지는 특성(스파인, 곧기)이 사용되고, 출력은 화살의 노크 각도를 120도씩 회전시키면서 3번 반복 슈팅하여 얻어지는 삼각형 모양 좌표의 MAD(mean absolute distance)를 이용하였다. 상관관계 모델을 구현하기 위해서 입출력 학습데이터를 수집하였고, 모델의 구현을 위해서는 인공신경회로망(Artificial neural network, ANN)을 사용하였다.
원격탐사는 각종 상업용 위성과 항공사진을 바탕으로 이루어진다. 그러나 이러한 자료는 연구자들이 원하는 시기와 장소에 따라 촬영되는데 자료 획득시, 기상조건 및 경제적 이유로 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 소형비행기 및 초경량 비행기에 탈부착이 가능한 소형 다중분광 자동 항공촬영시스템(PKNU2)을 개발하였다. PKNU2호는 연구실 자체 보유한 고해상도 가시대역, 적외선대역 카메라를 이용하여 칼라영상 및 적외 영상을 획득하였다. 환경감시 등의 목적으로 칼라 적외 합성영상을 생성, 분석하였으나 그리 만족스러운 결과를 획득하지 못하였다. 또한 PKNU2호가 대용량 촬영은 가능하였지만 데이터 저장시간이 12초로 횡중복률 60%를 만족시키지 못하였다. 현재 우리는 PKNU2호의 단점을 극복하고자 가시대역과 적외선 대역의 자료를 한번에 획득할 수 있 칼라 적외선 분광카메라, 열적외 카메라, 그리고 영상의 실시간 저장이 가능한 MPEG board를 도입하여 헬리콥터에 탈부착이 가능한 소형 다중분광 자동 항공촬영시스템(PKNU3)을 개발하고 있다. 본 연구에서는 본격적인 촬영에 앞서 가치 있는 영상 획득을 위해 센서의 특성 평가를 실시, 센서의 분광 특성 보정 및 렌즈의 기하학적 왜곡 보정을 작업을 실시하였다.
재발한 vulva tumor의 근접 치료에 있어서 정상조직의 장애와 tumor volume내의 dose uniformity는 치료성적에 매우 중요한 요인이다. 이를 개선하기 위하여 modified MUPIT applicator를 제작하여 modified MUPIT applicator의 적용에 대한 유용성을 평가하고자 한다. modified MUPIT applicator는 template, cylinder, interstitial needle로 구성되었으며, tumor volume을 정하기 위하여 CT를 시행하였다. CT image를 이용하여 interstitial needle의 삽입 위치를 확인하고 수술실에서 template 를 치료 부위에 고정을 시키고 cylinder를 vaginal cavity에 삽입한 후 interstitial needle을 tumor volume 내에 삽입 하였다. tumor volume내에서 interstitial needle의 정확한 위치를 확인하기 위하여 CT를 시행하였으며 orthogonal film을 이용하여 computer planning을 실시하였다. daily tumor dose는 600 cGy, BID로 3000 cGy를 조사하였으며 치료 시 rectal dose를 평가하기 위하여 TLD를 이용하여 anal verge를 기준으로 5개 지점에서 rectal dose를 측정하였다. rectal dose는 34.1 cGy, 57.1 cGy, 103.8 cGy, 162.7 cGy, 165.7 cGy로 측정되었으며 EBRT(whole pelvis RT), ICR과 overlap되는 지점은 34.1 cGy, 57.1 cGy로 매우 우수하게 평가되었다. 결론적으로 자체 제작한 modified MUPIT applicator 사용하여 interstitial brachytherapy를 시행함으로써 EBRT로 cover하기 어려운 환자의 tumor volume내에서 irregularity를 효율적으로 극복할 수 있었고 우수한 rectal dose 분포를 통하여 rectal complication의 발생 확률을 현저히 감소시킬 수 있었다.
다중 시기 KOMPSAT-3/3A 고해상도 위성영상을 이용하여 후쿠시마 제1 원자력 발전소 주변 지역에 대한 식생지수를 산출하고 식생 변화의 양상을 분석하였다. 식생지수 산출 시에는 KOMPSAT-3/3A 위성영상의 지표반사도를 사용하였다. 4개 연도의 위성영상을 사용하였으며 이 영상이 중첩되는 지역을 연구의 대상이 되는 관심영역으로 정하였다. 자료 분석 방법으로 주로 식생이 분포하는 지역을 지나가는 측선을 설정하여 연도별 변화 양상을 살펴보았다. 또한, 2차원 공간상의 식생지수의 변화를 정량적으로 나타내기 위하여 관심영역 내에서 랜덤 포인트를 추출하여 상자그림으로 나타내었다. 연구의 주요 결과는 원전 인근 지역에서 2014년 식생지수는 관심영역 내에서 낮은 값으로 나타났지만 이후 2021년까지 지속해서 식생이 발달하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 측선이나 상자그림으로 나타낸 변화 모니터링 결과에서도 확인할 수 있었다. 현장 자료를 수집하기 어려운 후쿠시마 원전 지역과 같이 접근이 제한되는 재난 지역에서는 위성영상을 이용하여 높은 정확도를 갖는 토지 피복 분류 산출물을 얻기가 어렵기 때문에 고해상도 위성영상 정보부터 얻는 식생지수와 같이 기본적인 산출물을 이용하여 분석하는 방식이 적절하다. 한편 국제적으로 공동 활용이 가능한 위성정보 자원의 활용 체계 구축과 함께 우리나라에 영향을 줄 수 있는 주변국의 환경 변화를 주기적으로 모니터링하기 위하여 고해상도 위성영상을 이용한 활용 모델과 시스템을 구축할 필요가 있다.
최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.
대형폐기물량을 산정해야 하는 상황에서 드론을 이용하여 폐기물의 3차원 모형을 구축하여 폐기물의 정량적인 양을 산출할 수 있다. 필요에 따라서 단시간에 폐기물량을 산정해야 하는 경우가 있다. 본 연구에서는 다양한 비행변수와 지상기준점 측량을 통해 드론 기반의 3차원 모형을 구축하고 정확도와 소요되는 시간의 관계를 분석하였으며 단시간에 폐기물량 산정을 위한 적절한 드론 활용 기법을 도출하고자 하였다. 드론을 이용하여 폐기물의 영상을 촬영하여 자동정합하고 3차원 좌표를 가지는 모형을 생성하였다. 3차원 모형의 정확도는 RMSE(Root Mean Square Error) 계산을 통해 평가하였다. 총 49개 모형의 RMSE는 최고 0.08부터 최저 124.75로 나타났다. 정확도가 높은 상위 15개 모형의 소요시간과 그 특성을 분석한 결과, RMSE가 0.08로 영상의 정확도가 가장 높은 1번 모형의 소요시간이 954.87분으로 나타났다. 또한 소요시간이 98.27분으로 가장 짧은 10번 3차원 모형의 RMSE는 0.15로써 정확도가 가장 높은 모형과 큰 차이가 없음을 확인하였다. 가장 효율적인 드론 비행변수는 비행고도 150m에서 높은 촬영중복도(종중복도 60-70%, 횡중복도 30-40%)이며 영상정합에 필요한 지상기준점 개수는 최소 10개 이상인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 드론을 활용하여 신속하고 효율적인 폐기물량 산정하는데 기초자료로 활용될 수 있다.
현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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