• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1077-1093
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• 2020

해수면 온도는 전 세계 해양, 기상 현상에 영향을 주고 해양 환경 변화와 생물에게 영향을 주는 중요한 요소이다. 특히, 우리나라 남해안을 비롯한 연안 지역의 경우 어업 및 양식업 등의 수산업이 많이 발달하여, 매년 고수온 현상으로 인한 사회·경제적 피해가 발생하고 있다. 따라서 위성 자료와 같은 광범위한 지역을 감시할 수 있는 자료를 활용한 해수면 온도 및 공간적 분포의 예측기술 개발을 통하여 피해를 예방할 수 있는 시스템을 구축할 필요가 있다. 해수면 온도 예측은 기존의 수치 모델을 통해서 예측을 진행하였지만, 다수의 역학적 요인들을 사용하여 예측 결과 산출 시 복잡함이 존재한다. 최근 기계학습 및 딥러닝 기법이 발달함에 따라 해양 분야의 예측에 적용하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 그 중 시·공간적인 일관성 및 정확도가 높은 장단기 기억(Long Short Term Memory, LSTM)과 합성곱 장단기 기억(Convolutional Long Short Term Memory, ConvLSTM) 딥러닝 기법을 사용하여 남해지역의 해수면온도 예측 및 2017년부터 2019년까지의 고수온 발생 건에 대해서 예측 결과의 공간 분포와 공간 분포와 예측 가능성에 대해 분석을 하였다. 1일 예측 모델의 정확도는 RMSE 기준으로 ConvLSTM(전체: 0.33℃, 봄: 0.34℃, 여름: 0.27℃, 가을: 0.32℃, 겨울: 0.36℃)이 LSTM 기반의 예측 모델(전체: 0.40℃, 봄: 0.40℃, 여름: 0.48℃, 가을: 0.39℃, 겨울: 0.34℃)보다 우수한 성능을 보였다. 2017년 고수온 발생 사례에 대해 해수면 온도 예측과 고수온 탐지 성능에서 ConvLSTM은 5일까지 경보를 탐지하였지만, LSTM의 경우 2일 예측 이후 해수면 온도를 과소 추정하는 경향이 커짐에 따라 탐지하지 못하였다. 시공간적인 해수면 온도 예측 시 ConvLSTM이 LSTM에 비해 적절한 모델로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.22-28
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• 2021

본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권3호
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• pp.155-163
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• 2022

본 연구에서는 벼의 생물계절 예측 모형을 예시로 하여 해당 모형의 구동에 필요한 맞춤형 앙상블 상세기후예측자료를 구축하고 해당 자료의 보정방법을 고도화 하였을 때 농업적 활용 분야에서 가지는 부가가치를 확인해 보았다. 이를 위해, 벼의 생물계절 모의를 위해 집중적으로 필요한 기상자료인 1~10월의 일 평균/최저/최고 기온의 앙상블 장기(6개월) 전망자료를 생산하고 해당자료의 질을 높이기 위해 분위사상법 기반의 보정방법의 개선을 수행하였다. 그 결과 최저/최고/평균 기온 모두 대부분의 월에서 20일을 버퍼기간으로 선정하였을 때 4.51~15.37%까지 RMSE가 감소하는 것을 확인하였으며, 8~10월은 변수 및 월 별로 최적 버퍼기간이 다른 것을 확인하였다. 또한, 이러한 기상학적 변수의 개선은 벼의 생육단계별 시작일 예측이 모든 단계에서 7.82~10.60% 감소하였으며, 61개 ASOS 지점 가운데서도 생육단계에 따라 75~100%의 지점에서 RMSE가 감소하는 결과를 확인하였다. 본 연구 결과는 벼의 생물계절뿐만 아니라 감자, 고구마, 옥수수 등 타 작물로의 적용도 가능할 것으로 생각된다. 나아가, 일조시간, 습도, 풍속과 같은 예측변수들의 보정자료가 구축되면 농산물 작황전망, 병해충 예찰 등 다양한 분야의 학제간 연구에 적용하여 더 많은 부가가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제40권1호
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• pp.51-66
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• 2022

해수면온도는 지구 시스템에서 가장 중요한 메커니즘의 하나인 대기-해양의 상호작용을 단적으로 나타내며, 기후변화를 이해하는 데 필수적인 해양 기상요소이다. 이에, 공백 없이 시공간해상도가 일정한 격자자료는 해수면온도연구에 있어 그 활용도가 매우 높다. 이 논문에서는 2020년 해양 실측자료 137개 지점으로부터 최적화된 베리오그램을 도출하고 이를 이용한 정규크리깅을 통해 우리나라 주변해역의 일평균 해수면온도 격자지도를 산출하고 그 정확도를 평가하였다. 베리오그램 최적화는 가중최소제곱법을 이용하였고, 내삽정확도 검증을 위하여 공간적인 치우침이 없도록 객관적인 샘플링 기준을 적용하여 암맹평가를 수행하였다. 4회에 걸친 암맹평가 결과, 평균제곱근오차 0.995~1.035℃, 상관계수 0.981~0.982의 상당히 높은 정확도를 나타냈다. 계절별로는 여름철의 정확도가 상대적으로 약간 낮게 나타났는데, 이는 태풍의 영향으로 인한 급격한 수온 변동 때문으로 사료된다. 또한 가까운 바다보다 먼 바다에서, 동해, 남해보다 서해에서 상대적으로 정확도가 높게 나타났는데, 이는 가까운 바다에서 종종 반폐쇄해 지형으로 인해 해수의 물리적인 특성에 차이가 발생할 수 있기 때문인 것으로 보인다. 향후에는 계절별, 해역별 특성을 반영하는 SST 추정기법의 개선이 필요할 것이며, 개선된 자료는 우리나라 주변해역의 고품질 SST 합성장을 산출하는 앙상블 멤버로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 치위생과학회지
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• 제14권2호
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• pp.158-166
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• 2014

본 연구는 남자 고등학생들의 스트레스와 구강건강의 중요성 및 주관적 구강건강상태 인식, 칫솔질 횟수에 따른 스트레스와 구강건강관련 삶의 질에 대한 연관성을 파악하여 고등학생들에 대한 실질적인 구강보건교육 필요성을 강조하며 청소년기의 구강위생관리가 올바르게 이루어져 성인 및 노인기까지 구강건강이 유지 증진되어 전반적인 삶의 질이 향상될 수 있는 기초자료를 제공하고자 한다. 2013년 5월부터 7월까지 충남에 위치한 2개 고등학교 1, 2학년을 대상으로 편의표본추출법에 의한 자기기입식으로 설문조사를 실시하였다. PASW Statistics 18.0과 AMOS 5.0 프로그램을 이용하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 잠재변수 스트레스가 하위 5가지 영역의 스트레스와 구강건강관련 삶의 질과의 관련성을 분석결과 모두 유의한 것으로(p<0.001)로 나타났으며, 스트레스가 구강건강관련 삶의 질에 주는 영향력은 구강건강의 중요성 인식에 따라 구강건강이 중요하지 않다고 인식할 때보다(-0.38, p<0.001), 중요하다고 인식할 때(-0.32, p<0.001) 구강건강관련 삶의 질이 높은 것으로 나타나 스트레스의 영향이 낮은 것을 알 수 있으며, 주관적 구강건강 인식에서 또한 스스로 구강건강이 좋다고 인식할 때 스트레스의 영향력이-0.14 (p<0.05)로 낮게 나타나 구강건강관련 삶의 질이 높은 것으로 나타났다. 구강건강관리 행태와의 관련성에서는 하루 칫솔질 횟수가 1회로 낮을 때 스트레스가 구강건강의 삶의 질에 주는 영향력이 -0.69 (p<0.001)로 매우 높아 구강건강관련 삶의 질에도 매우 부정적인 영향을 주었다. 이상의 결과를 바탕으로 모델의 적합도 검정결과 GFI, AGFI, CFI, NFI에서 모두 0.9 이상을 보였으며, RMR과 RMSEA 값이 모두 0.1보다 작은 값이 추정되어 양호한 모형이다. 본 연구결과 스트레스와 구강건강관련 삶의 질은 연관성이 있다고 볼 수 있다. 또한 학생들의 구강건강 중요성 인식과 주관적 구강건강 인식도는 구강건강관련 삶의 질과 연관성이 있음을 확인되었고, 구강위생 관리 행태 중 칫솔질 횟수와도 연관성이 나타났다. 그러므로 본인의 구강건강을 스스로 책임져야 할 시기인 고등학생들이 구강건강을 위하여 바람직한 인식과 습관 형성을 위한 실질적이고 체계적인 구강보건교육이 시행되야 할 것이다.

• 치위생과학회지
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• 제13권4호
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• pp.471-479
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• 2013

본 연구는 남자 고등학생들의 스트레스와 구강악습관, 학업 수준과 경제수준에 따른 스트레스와 구강악습관에 대한 연관성을 파악하여 구강악습관에 대한 교육 필요성을 강조하며 구강악안면 부위의 구강건강까지 올바르게 이루어지도록 기초자료를 제공하고자 한다. 2013년 5월부터 7월까지 충남에 위치한 2개 고등학교 1, 2학년을 대상으로 편의표본추출 법에 의한 자기기입식으로 설문조사를 실시하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 5개 영역 스트레스 중 학교생활 스트레스가 2.11점으로 가장 높았고, 가정문제 스트레스가 1.51점으로 가장 낮게 나타났다. 2. 학년별 스트레스는 2학년이 1학년보다 모든 영역에서 높았으며, 학교생활 스트레스(p<0.01), 대인관계 스트레스(p<0.01), 자신 문제 스트레스(p<0.05)에서 유의한 차이를 보였다. 3. 잠재변수 스트레스에 따른 5가지 영역의 스트레스와 구강악습관과의 유의성 분석 결과 모두 유의한 것으로(p<0.001)로 나타났으며, 스트레스와 구강악습관의 상관관계는 -0.30의 약한 음의 상관관계를 보였고 학교생활 스트레스와 자신 문제 스트레스, 환경문제 스트레스와 대인관계 스트레스와는 0.7 이상의 매우 높은 양의 상관관계를 보였다. 4. 스트레스, 학업 수준, 가정경제수준 모델의 적합도 검정 결과는 GFI, AGFI, NFI에서 모두 0.9 이상을 보였으며, RMR과 RMSEA 값이 모두 0.1보다 작은 값이 추정되어 양호한 모형이다. 이상의 연구결과를 보면 스트레스와 구강악습관과의 연관성이 있다고 볼 수 있다. 또한 학생의 성적수준, 경제수준과도 구강악습관 발생과 연관성이 있음을 확인되었으며, 본인의 구강건강을 스스로 책임져야 할 시기인 고등학생들이 구강건강을 위하여 바람직한 습관 형성을 위한 구강보건교육이 시행돼야 할 것이다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제13권1호
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• pp.31-39
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• 2009

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권2호
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• pp.91-98
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• 2012

방사선치료 중 내부 장기의 움직임을 확인하고 이를 보정하는 것은 움직이는 종양에 정확히 방사선을 조사하는데 매우 중요한 역할을 한다. 실제 치료 중 획득한 연속촬영 전자조사 문(cine EPID) 영상을 이용해 치료 중 내부 장기 움직임을 추적하는 오프라인 기반 분석 시스템(IMVS, Internal-organ Motion Verification System using cine EPID)을 개발하였고 모형을 이용하여 개발된 시스템의 정확도와 유용성을 평가했다. IMVS는 cine EPID영상을 이용한 내부 장기 움직임 추적을 위해 내부 표지자를 이용한 유형 정합 알고리즘을 이용했다. 시스템의 성능평가를 위해 폐와 폐 종양을 묘사한 인체 모형과 이를 상하(SI, superior-inferior)방향으로 직선 운동시키는 구동 장치와 제어 프로그램을 고안했다. 모형을 4초 주기로 2 cm 직선 운동 시키면서 10 MV X선으로 3.3 fps, 6.6 fps속도로 cine EPID 영상($1,024{\times}768$ 해상도)를 획득했다. 획득된 cine EPID 영상은 IMVS를 이용하여 표적의 움직임을 추적하고 기존 외부 표지자를 이용한 비디오 영상 기반 추적시스템(RPM, Real-time Position Management, Varian, USA)으로부터 얻은 결과와 비교했다. 정량적 평가를 위해 두 시스템으로부터 움직임의 평균 주기(Peak-To-Peak), 진폭과 패턴(RMS, Root Mean Square)을 측정하여 비교했다. RPM과 IMVS로 측정한 폐 종양 모형의 움직임 주기는 각각 $3.95{\pm}0.02$ (RPM), $3.98{\pm}0.11$ (IMVS 3.3 fps), $4.005{\pm}0.001$ (IMVS 6.6 fps) 초로 실제움직임 주기인 4초와 잘 일치했다. IMVS로 획득한 모형 내부장기의 평균 움직임 진폭은 3.3 fps에서 $1.85{\pm}0.02$ cm, 6.6 fps에서 $1.94{\pm}0.02$ cm으로 실제 진폭 2 cm에 비해 각각 0.15 cm (오차 7.5%) 및 0.06 cm (오차 3%)의 차를 보였다. 움직임 신호의 일치성 평가를 위해 측정한 RMS는 0.1044 (IMVS 3.3 fps), 0.0480 (IMVS 6.6 fps)로 계획된 신호와 잘 일치 했다. cine EPID 영상을 이용하여 내부 표지자의 움직임을 추적하는 IMVS는 모형 실험에서 내부 장기의 움직임을 3% 오차 내에서 확인 가능했다. IMVS는 치료 중 내부장기 움직임을 측정하고 이를 사차원 방사선 치료계획과 비교하여 오차를 보정하는데 기여할 것으로 생각된다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제26권2호
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• pp.305-312
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• 2014

목 적 : 동적다엽조준기(dynamic multileaf collimator, DMLC)에서 leaf 속도 정도관리 시 획득된 dynalog 파일을 이용하여 leaf 속도 정확성을 평가하고 정도관리와 모터 교체의 연관성을 분석하여 정도관리의 유용성을 살펴보고, 이를 통해 leaf 속도 정도관리의 적절한 주기를 파악하고자 하였다. 폐암의 정위적체부방사선치료시 실제 적용하고 있는 최대강도투사(MIP) 영상과 호흡위상별(0~90%)영상에서 3차원적으로 재구성된 선량 분포 차이를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 다엽조준기(multileaf collimator, MLC) 모터 120개에 대해 2012년 1월부터 2014년 6월까지 leaf 위치의 정확성과 치료 중심점(isocenter) 일치도 및 leaf 속도의 정확성에 대해 정도관리를 하였다. leaf 위치 정확성은 모눈종이를 사용하였으며, 또한 leaf의 치료 중심점 일치도를 평가하였다. 그리고 약 1~2 주에 1회씩 총 92회의 leaf 속도 정도관리를 통해 모터 교체회수를 파악하여 leaf 속도 정도관리와 모터 교체와의 상관관계를 분석하였으며, 교체된 모터로부터 leaf의 RMS 값이 점차적으로 증가하는 경우와 급격하게 증가하는 경우로 나누어 적절한 정도관리 주기를 평가하였다. 또한 정도관리를 통해 획득된 RMS 값과 전혀 무관하게 그리고 정도관리를 통해 교체된 모터 횟수를 분석하여 leaf 속도 정도관리의 유용성을 알아보았다. 결 과 : leaf 위치의 정확성과 치료 중심점 일치도를 측정한 결과는 TG-142 보고서에서 권고 하는 허용 범위 이하의 정확성으로 관찰되었고, leaf 속도 정도관리는 총 92회를 시행한 결과 MLC 모터 교체 회수는 56회 이었다. 정도관리를 통해 교체된 모터에서 leaf의 RMS 값이 점차적으로 증가한 경우가 급격하게 증가한 경우에 비해 많았으며, RMS 값이 점차적으로 증가하는 경우는 평균값이 0.298 cm 이었고 급격하게 증가한 경우는 평균값이 0.273 cm 이었다. 모두 에러 히스토그램이 1 cm 이상 벗어난 횟수가 측정되어 교체하였다. RMS 값이 점차적으로 증가하여 모터가 교체될 때까지의 소요기간은 평균 22일 정도 였다. 전체 모터 교체 중 정도관리와 무관하게 그리고 정도관리를 통해 교체한 경우가 각각 28회씩으로 나타났다. 또한 방사선치료 도중 MLC 모터 고장으로 인하여 발생되는 치료 지연 시간은 약 20분 정도였다. 결 론 : 본 연구에서는 최근 IMRT 치료가 증가함에 따라 MLC 사용 빈도 역시 증가하고 있는 시점에서 leaf 위치 정확성 및 치료 중심점 일치도 그리고 속도 정확성 평가를 2년 6개월 동안 수행하였다. leaf 속도 정도관리를 통해 분석한 결과로부터 2 주에 한 번씩 정도관리를 수행하는 것이 적절한 것으로 판단된다. 이 주기를 통해서 leaf 속도 저하를 추적 관찰하여 최종 모터의 교체시기를 예측할 수 있을 것이다. 더불어 방사선치료 중 leaf의 모터 고장으로 인한 방사선치료 지연을 방지하여 좀 더 정확한 IMRT 치료가 이루어지겠다.