• 비파괴검사학회지
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• 제36권1호
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• pp.35-44
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• 2016

본 연구에서는 발아여부를 고속 대량으로 측정 가능한 초분광 영상 시스템 기반의 비파괴 선별기술을 개발하고자 하였다. 수박의 건전종자 96립과 퇴화종자 96립을 초분광 단파적외선 시스템을 이용하여 측정하였으며, 종자발아검증은 국제종자검정협회(ISTA)규정에 맞추어 5~14일 동안 $25^{\circ}C$에서 BP(between paper)법을 이용하여 실시하였다. 스펙트럼 데이터는 초분광 영상 시스템을 이용하여 데이터를 획득하였으며, 종자 판별모델 개발에는 PLS-DA(partial least square - discriminant analysis)를 적용하였다. PLS-DA분석법을 이용한 종자의 발아여부 판별 결과는 mean normalization을 이용하여 데이터 전처리를 이용할 경우가 가장 우수했으며, calibration의 경우 94.7%의 분류 정확도를 보였으며, validation의 경우 84.2%의 분류 정확도를 나타내어 평균적으로 90.8%의 정확도를 보였다. 이러한 결과는 종자가 퇴화하면서 야기되는 구성성분물질의 차이로 인한 것으로 사료되며, 두 그룹의 분류에 주요한 영향을 끼친 요인의 파악 및 적용을 통해 종자선별기의 개발이 가능함을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.103-111
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• 2007

지금까지 위성영상 정보 처리 분야에서는 분광정보를 이용한 영상분석과 시각적 해석 및 자동 분류에 대한 연구가 주로 수행되었으나, 최근에는 영상자료에서 시각적으로 나타나지 않는 특성이나 공간정보의 추출을 위한 여러 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정보의 특성 추출기법인 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 변환을 연계하여 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상에 대한 연구를 수행하였다. 또한 이러한 영상이 분류 정확도에 어떻게 기여하는 가를 분석하기 위한 적용 사례로 도심지 공간분석과 칼데라 주변지역의 지질학적 구조분석을 수행하였다 영상 분석 시 공간정보 활용을 위한 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상 생성기법을 사용하면 원본영상만을 사용하였을 때보다 높은 분류정확도를 보였다. 고해상도 영상을 사용한 도심지의 경우 원본영상에 텍스처영상과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상을 모두 활용한 경우의 분류정확도가 가장 높은 값을 보였다. 이는 상세화소의 변화가 매우 중요한 도심지의 특성상, 세밀한 공간정보가 최대로 활용되었기 때문으로 해석되어진다. 또한 중 저해상도 영상을 사용한 지질학적 구조분석의 경우 원본영상에 텍스처 영상만을 활용한 경우가 가장 높은 분류정확도를 보였다. 이는 칼데라를 중심으로 한 비교적 크기가 큰 지질학적 구조 분석 시 고도변화와 지열분포 등의 정보가 적당히 단순화 될 필요가 있었기 때문인 것으로 해석된다. 따라서 이러한 기법들을 실제 연구에 적용하기 위해서는 연구의 목적과 위성영상의 해상도 등의 정보를 모두 고려하여 적절한 기법을 잘 적용하는 것이 중요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1317-1328
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• 2021

본 연구는 천리안 해양위성 2호(GOCI-II)를 활용하여 개발된 해무 탐지 알고리즘의 초기 결과에 대한 분석을 수행하였다. GOCI-II 해무 탐지 성능을 확인하기 위해 1호와 2호가 중복으로 관측한 2020년 10월-2021년 3월 사이에 발생한 해무 사례에 대해 광학적 특성 분석을 실시하였다. 해무 탐지 알고리즘에 입력자료로 사용되는 412 nm 밴드 레일리 산란 보정 반사도(Rayleigh-corrected reflectance; R_rc)와 정규화된 국소 표준 편차(Normalized Local Standard Deviation; NLSD)를 GOCI, GOCI-II 자료를 시공간 일치시킨 뒤 분석한 결과 412 nm 밴드 레일리 R_rc의 경우 0.01의 평균 제곱근 오차 (Root Mean Squared Error; RMSE)와 0.998의 상관계수(correlation coefficient)을 나타내고, NLSD의 경우 0.007의 RMSE, 0.798의 correlation을 나타낸다. 해무와 구름이 갖는 광학적 특성을 분석하기 위해 천리안 해양위성 2호의 밴드 별 R_rc 값을 확인하였다. 구름의 경우 넓은 영역에서 높은 반사도를 보인 반면, 해무의 경우 모든 밴드에서 구름에 비해 상대적으로 반사도가 낮고 좁은 영역에 분포한다. 실제 해무 사례에 대해 GOCI와 GOCI-II 해무 탐지 알고리즘을 비교한 결과 전반적인 해무 탐지 성능은 크게 차이가 없으나 높아진 공간 해상도의 영향으로 해무 경계면에서 공간적으로 더 세밀한 탐지가 가능했다. 종관기상관측소 시정계 자료와 비교 분석하여 초기 자료에 대한 신뢰도를 조사하였다. 추후 충분한 샘플 확보로 인한 안정적인 성능 검증, 실시간 구름 정보 교체를 통한 후처리 과정 개선, 에어로졸 자료 추가로 해무 오탐지 감소를 통해 해무 탐지 알고리즘의 성능 향상이 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.342-350
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• 2022

본 논문에서는 재난 환경과 같은 환경에서의 음성 처리를 위해 실제 드론 소음 데이터를 수집하여 오염 음성 데이터베이스를 구축하고 음성 향상 기법인 스펙트럼 차감법과 심층 신경망을 이용한 마스크 기반 음성 향상 기법을 적용하여 성능을 평가한다. 기존의 심층 신경망 기반의 음성 향상 모델인 VoiceFilter(VF)의 성능 향상을 위해 Self-Attention 연산을 적용하고 추정한 잡음 정보를 Attention 모델의 입력으로 이용한다. 기존 VF 모델 기법과 비교하여 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short-Time Objective Intelligibility(STOI)에 대해 각각 3.77 %, 1.66 %, 0.32 % 향상된 결과를 나타낸다. 인터넷에서 수집한 오염 음성 데이터를 75 % 혼합하여 훈련한 경우, 실제 드론 소음만을 사용한 경우에 비해 상대적인 성능 하락률 평균이 SDR, PESQ, STOI에 대해 각각 3.18 %, 2.79 %, 0.96 %를 나타낸다. 이는 실제 데이터를 취득하기 어려운 환경에서 실제 데이터와 유사한 데이터를 수집하여 음성 향상을 위한 모델 훈련에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인해준다.

• 한국측량학회지
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• 제40권1호
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• pp.41-49
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• 2022

최근 열화상 카메라의 수요 증가와 함께 열화상 카메라를 활용한 연구 또한 관심이 높아지고 있다. 그 중, 기존의 드론에 열화상 카메라를 부착하여 촬영하는 등의 단순 촬영에서 나아가 열 영상 처리를 통한 디지털 트윈 구축, 영상화된 데이터를 통한 관리 시스템 구축 등 열 영상 처리 후 데이터를 응용한 연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 열화상 카메라를 처리하는 과정에서 생성되는 화소값인 DN값(Digital Number)이 실제 표면 온도로 변환하기 위한 관계식 유도과정에서 방사율이 DN값에 미치는 영향을 알아보기 위한 연구를 진행하였다. DN값은 열 영상의 스펙트럼 밴드 값을 나타내는 숫자로 열 영상 데이터를 구성하는 중요한 요소이다. 하지만 DN값은 실제 표면 온도를 표시하는 온도 값이 아닌 열이 높고 낮음을 밝기로 표시한 밝기 값으로 실제 표면 온도와 비 선형적인 관계이다. 그러므로 열화상 카메라로 획득한 영상 이미지의 DN값을 실제 표면 온도와 관계성을 보일 수 있다면 데이터를 처리하기 수월하며, 더 많은 활용성을 기대할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 우선, 실제 표면 온도와 열 영상의 DN값의 관계를 분석하고, 열화상 카메라와 같은 원리로 작용하는 비접촉 열화상 온도계가 실제 표면 온도에 근접한 참값으로 변환할 수 있도록 방사 조정을 진행하였다. 그 결과 실제 표면 온도 및 DN값의 관계 그래프와 방사 조정된 비접촉 열화상 온도계 및 DN값의 관계 그래프가 유사한 선형관계를 보였으며 방사율을 조정하기 전보다 조정한 후의 비접촉 온도가 실제 표면 온도에 더 근접한 결과를 얻었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.183-192
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• 2023

위성영상 및 항공사진과 같은 원격탐사 자료들은 영상판독과 영상처리 기법을 통하여 영상 내의 객체를 탐지하고 추출하는 데에 사용될 수 있다. 특히, 원격탐사 자료의 해상도가 향상되고, 딥러닝(deep learning) 모델 등과 같은 기술의 발전으로 인하여 관심객체를 자동으로 추출하여 지도갱신 및 지형 모니터링 등에 활용될 수 있는 가능성이 증대되고 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 딥러닝 모델인 fully convolutional densely connected convolutional network (FC-DenseNet)을 기반으로 하여 항공정사영상 내 존재하는 비닐하우스를 추출하고, 이에 대한 결과를 정량적으로 평가하였다. 농림축산식품부의 팜맵(farm map)을 이용하여 담양, 밀양지역의 비닐하우스에 대한 레이블링을 수행하여 훈련자료를 생성하고, 훈련자료를 이용하여 FC-DenseNet의 훈련을 수행하였다. 원격탐사자료에 딥러닝 모델을 효과적으로 이용하기 위하여, 각 밴드별 특성이 유지되도록 instance norm을 이용하여 정규화과정을 수행하였으며, attention module을 추가하여 각 밴드별 가중치를 효과적으로 산정하였다. 실험결과, 딥러닝 모델을 이용하여 영상 내 존재하는 비닐하우스 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였으며 팜맵, 토지피복지도 등의 갱신에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.

• 한국광학회지
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• 제34권6호
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• pp.241-247
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• 2023

본 연구에서는 355 nm 파장의 나노초 레이저를 비정질 실리콘 박막에 조사하여 형성된 주기적 laser-induced periodic surface structure (LIPSS) 구조의 분광학적 특성을 연구하였다. 지름 196 ㎛의 가우시안 빔을 단위면적당 레이저 펄스 190-280회, 레이저 빔의 세기는 100-130 mJ/cm² 범위에서 'ㄹ' 자 형태로 2차원 스캔하였다. 그 결과 Si 박막 표면에 ~300 nm 주기의 LIPSS 구조가 레이저 편광에 수직 방향으로 정렬되었다. 시료의 투과율 스펙트럼을 측정하여 transverse-electric 편광과 transverse-magnetic 편광에 대해서 각각 700 nm, 500 nm 근방에서 dip이 관측되었다. 이 현상을 설명하기 위해 1차원 격자구조 모델을 이용하여 rigorous coupled-wave analysis를 이용한 시뮬레이션을 하여 편광에 따른 도파모드 공진에 의한 특성임을 규명하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권10호
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• pp.1006-1016
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• 2023

Objective: Computed tomography (CT) is an established method for the diagnosis, staging, and treatment of multiple myeloma. Here, we investigated the potential of photon-counting detector computed tomography (PCD-CT) in terms of image quality, diagnostic confidence, and radiation dose compared with energy-integrating detector CT (EID-CT). Materials and Methods: In this prospective study, patients with known multiple myeloma underwent clinically indicated whole-body PCD-CT. The image quality of PCD-CT was assessed qualitatively by three independent radiologists for overall image quality, edge sharpness, image noise, lesion conspicuity, and diagnostic confidence using a 5-point Likert scale (5 = excellent), and quantitatively for signal homogeneity using the coefficient of variation (CV) of Hounsfield Units (HU) values and modulation transfer function (MTF) via the full width at half maximum (FWHM) in the frequency space. The results were compared with those of the current clinical standard EID-CT protocols as controls. Additionally, the radiation dose (CTDIvol) was determined. Results: We enrolled 35 patients with multiple myeloma (mean age 69.8 ± 9.1 years; 18 [51%] males). Qualitative image analysis revealed superior scores (median [interquartile range]) for PCD-CT regarding overall image quality (4.0 [4.0-5.0] vs. 4.0 [3.0-4.0]), edge sharpness (4.0 [4.0-5.0] vs. 4.0 [3.0-4.0]), image noise (4.0 [4.0-4.0] vs. 3.0 [3.0-4.0]), lesion conspicuity (4.0 [4.0-5.0] vs. 4.0 [3.0-4.0]), and diagnostic confidence (4.0 [4.0-5.0] vs. 4.0 [3.0-4.0]) compared with EID-CT (P ≤ 0.004). In quantitative image analyses, PCD-CT compared with EID-CT revealed a substantially lower FWHM (2.89 vs. 25.68 cy/pixel) and a significantly more homogeneous signal (mean CV ± standard deviation [SD], 0.99 ± 0.65 vs. 1.66 ± 0.5; P < 0.001) at a significantly lower radiation dose (mean CTDIvol ± SD, 3.33 ± 0.82 vs. 7.19 ± 3.57 mGy; P < 0.001). Conclusion: Whole-body PCD-CT provides significantly higher subjective and objective image quality at significantly reduced radiation doses than the current clinical standard EID-CT protocols, along with readily available multi-spectral data, facilitating the potential for further advanced post-processing.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1211-1224
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• 2023

구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제12권1호
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• pp.8-19
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• 2008

목적 : 본 연구에서는 인체 뇌 대사물질에 대하여 2D MR 기술인 correlation spectroscopy (COSY) 와 nuclear Overhauser effect/enhancement spectroscopy (NOESY)를 직접 적용하고, 데이터를 획득하여 인체 뇌대사물질들간의 스칼라 짝지움 (coupling)과 쌍극자 (dipolar) 상호작용- NOE에 대한 분석을 통하여 결합연결관계 및 공간연결관계에 대한 정보를 획득하고자 하였다. 대상 및 방법 : 모든 2-D (dimensional) MR 실험 (즉, COSY와 NOESY)은 z축 능동차폐 펄스경사자장, 삼중공명 동결탐침기가 장착된 Bruker Avance 500 (11.8 T) 장비에서 298 K에 수행되었다. MRS상에서 뇌 대사물질과 유사하도록만든 희석액을 만들었고, 최종 MRS 샘플은 10% $D_2O$를 이용하였다. 2-D 스펙트라는 2048 복합 (complex) 데이터 포인트로서 총 320개 의 free induction decay (FID)를 평균화 (averaging)하였고, $H_2O$에서 얻어진 스펙트라는 8012 Hz 였다. 반복지연 (repetition delay) 시간은 2초, 각각의 FID는 4개의 평균화를 선택하였다. 얻어진 2D-COSY, 2D-NOESY 데이터는 Top Spin 2.0 소프트웨어에서 후 처리기법 (post-processing)에 의해 분석되었다. 분석 대상 대사물질은 N-acetyl aspartate (NAA), creatine (Cr), choline (Cho), glutamine (Gln), glutamate (Glu), myo-inositol (Ins), lactate (Lac)로서 총 7 가지 화학물로서 주요 목표 피크로 정했다. 결과 : 인체 뇌 대사물질에 대한 대칭형태의 2D-COSY와 2D-NOESY 스펙트럼을 획득하였고, COSY 스펙트럼상에서는 오직 1.0-4.5 ppm 사이에서만 교차피크들이 생성된 반면 NOESY 스펙트럼상에서는 1.0-4.5 ppm 외에도 7.9 ppm에서 공명 교차피크를 발견할 수 있었다. COSY 스펙트럼을 통하여 lactate에서 메틸 프로톤과 CH 프로톤의 COSY 크로스피크가 발견되었고, NAA에서 메틸렌 프로톤들간과 메틸렌 프로톤과 NH프로톤의 크로스피크가 발견되었고, Ins에서 CH 프로톤 들간의 크로스피크가 발견되었다. NOESY 스펙트럼을 통하여 NAA 분자내 NH 프로톤과 메틸 (-CH3) 프로톤과의 NOESY 크로스피크가 발견되었고, lactate에서 메틸 프로톤과 CH 프로톤과의 크로스피크가 발견되었고, Cr에서 메틸 프로톤과 메틸렌 프로톤과의 크로스피크가 발견되었고, Glu에서 메틸렌 프로톤 들간과 또한 메틸렌 프로톤과 CH 프로톤과의 크로스피크가 발견되었고, Gln에서 메틸렌 프로톤과 CH 프로톤과의 크로스피크가 발견되었고, Ins에서 CH 프로톤 들간의 크로스피크가 발견되었다. 결론 : 본 연구에서는 in vitro 상태의 인체 뇌 대사물질에 2D-COSY와 2D-NOESY 기술을 직접 적용하고, 결합연결관계 및 공간연결관계에 대한 정보를 성공적으로 획득하여 분석하여 보았다. 본 연구 결과물은 향후 인체 내 in vivo 2D-COSY를 이용한 뇌 대사물질 연구에 매우 유용하리라 사료된다.