Kim, Jae Seok;Park, Byeong Ryong;Yoo, Jaeryong;Ha, Wi-Ho;Jang, Seongjae;Jang, Won Il;Cho, Gyu Seok;Kim, Hyun;Chang, Insu;Kim, Yong Kyun
Nuclear Engineering and Technology
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제54권2호
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pp.479-485
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2022
At the Korea Institute of Radiological and Medical Sciences, physical human phantoms were developed to evaluate various radiation protection quantities, based on the mesh-type reference computational phantoms of the International Commission on Radiological Protection. The physical human phantoms were fabricated such that a radiophotoluminescent glass dosimeter (RPLGD) with a Tin filter, namely GD-352M, could be inserted into them. A Tin filter is used to eliminate the overestimated signals in low-energy photons below 100 keV. The measurement uncertainty of the RPLGD reader system based on GD-352M should be analyzed for obtaining reliable protection quantities before using it for practical applications. Generally, the measurement uncertainty of RPLGD systems without Tin filters is analyzed for quality assurance of radiotherapy units using a high-energy photon beam. However, in this study, the measurement uncertainty of GD-352M was analyzed for evaluating the protection quantities. The measurement uncertainty factors in the RPLGD include the reference irradiation, regression curve, reproducibility, uniformity, energy dependence, and angular dependence, as described by the International Organization for Standardization (ISO). These factors were calculated using the Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement method, applying ISO/ASTM standards 51261(2013), 51707(2015), and SS-ISO 22127(2019). The measurement uncertainties of the RPLGD reader system with a coverage factor of k = 2 were calculated to be 9.26% from 0.005 to 1 Gy and 8.16% from 1 to 10 Gy. A blind test was conducted to validate the RPLGD reader system, which demonstrated that the readout doses included blind doses of 0.1, 1, 2, and 5 Gy. Overall, the En values were considered satisfactory.
최근 대용량 데이터를 프로그램 자체에서 생성시키면서 구동되는 빅데이터 프로그램, 머신 러닝 프로그램 같은 응용 프로그램의 사용이 일상화됨에 따라 기존의 메인 메모리만으로는 메모리가 부족하여 프로그램의 빠른 실행이 어려운 경우가 발생하고 있다. 특히, 코로나 변이 바이러스 발생으로 염기서열 전체의 유전 변이 여부를 분석해야 하는 상황에는 더욱 빠르게 결과를 도출해야 하는 필요성이 대두되었다. 대용량 데이터를 병렬실행으로 빠른 결과를 필요로 하는 전장유전체(WGS; Whole Genome Sequencing) 분석 방법에 기존 SSD에서 대용량 데이터를 처리하는 것이 아닌 자체 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에 적용하여 성능을 측정한 결과 기존 SSD 시스템에 비해 16%의 성능 향상이 있었다. 그리고, 그 외의 다양한 벤치마크 시험에서도 워크플로우의 task별 SortSampleBam, ApplyBQSR, GatherBamFiles등 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서도 SSD를 사용한 경우보다 IO 성능이 각각 92.8%, 80.6%, 32.8% 실행시간 단축을 보였다. 전장유전체파이프라인 분석같이 대용량 데이터 분석시 본 연구에서 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서 분석할 경우 런타임(run time)시 발생하는 측정 지연을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.
칩사이즈가 작아짐에 따라 선폭 또한 미세화되면서 인터커넥션의 밀집정도가 증가하고 있다. 그로 인해 캐패시터 층과 전기전도층의 저항 차이로 인해 RC delay가 문제되고 있다. 이를 해결하기 위해서는 높은 전기전도도의 전극과 낮은 유전율의 유전체 개발이 요구된다. 본 연구에서는 PCB (Print Circuit Board)의 회로를 외부요인으로부터 보호하는 상용 PSR (photo solder resist)과 우수한 내열 및 저유전 특성을 보유한 PI (polyimide)를 혼합하여 저유전체 잉크 개발을 진행하였다. 그 결과 PSR과 PI를 10:3으로 혼합한 잉크가 가장 우수한 결과를 보였으며 20 GHz와 28 GHz에서 각각 유전 상수 약 2.6, 2.37을 보였고, 유전손실은 약 0.022, 0.016으로 측정되었다. 차후 어플리케이션 적용 가능성 검증을 위해 테프론에 제작된 다양한 선폭의 전송선로에 평가하였으며 그 결과, PSR만 사용했을 때보다 PI와 혼합한 저유전체 잉크를 사용한 전송선로의 손실이 S21에서 평균 0.12 dB 덜 감소한 결과를 보였다.
최근 인간의 평균수명이 연장됨에 따라 만성 질환이 증가하고 있으며, 이러한 추세는 보건 및 재활 서비스의 광범위한 수요와 의료비 등이 증가하는 문제점을 발생시키고 있다. 이를 해결하기 위해 국내에서는 지역사회중심재활사업을 발전 및 강화하여 2019년부터 단계적으로 추진하고 있다. 지역사회중심재활사업을 활성화하기 위해서는 서비스를 이용하려는 클라이언트의 접근성 확보가 중요하다. 따라서 본 연구에서는 지역사회중심재활사업의 일환으로써 작업과 활동 중심의 지역사회중심 작업치료 서비스 접근성 확보를 위한 스마트폰 애플리케이션 디자인을 고안하고 프로토타입을 개발하고자 한다. 작업과 활동 중심의 애플리케이션 콘텐츠를 고안하고 범주화를 위해 작업치료 실행체계(OTPF), 국제 기능·장애·건강 분류(ICF)와 알렌진단모듈(ADM-2)이 사용되었으며, 선행연구 분석 및 전문가 회의를 통해 OTPF, ICF와 ADM-2를 링킹하였다. 도출된 콘텐츠는 문헌고찰과 활동분석을 통해 영상으로 제작하였으며, YouTube API를 활용하여 애플리케이션 내에서 직접 재생이 가능하도록 구현하였고, 최종적으로 애플리케이션 프로토타입을 개발하였다. 애플리케이션 프로토타입을 제작하기 위한 프로그램은 Android Studio 3.5.2 for Windows 64-bit를 사용하였다. 추후 연구에서는 사용자의 편의를 위한 다양한 디지털 기술을 융합하고 지역사회중심 작업치료 서비스 제공자의 의견과 서비스 이용자의 만족도에 대한 추가적인 연구를 진행하여 실용성에 대해 입증하고 이를 보완한다면, 지역사회 내 작업수행에 어려움을 겪는 클라이언트들의 지역사회중심 작업치료 서비스 접근성을 향상할 것이다.
열화상 카메라를 이용해 식물의 엽온을 측정하는 원격탐사 기법은 농업의 작물 감시 또는 선별에 이용될 수 있는 가능성이 80년대부터 제시되어 왔지만, 그 유용성에 비해 다양한 적용 사례가 적어 제대로 활용되지 못하고 있었다. 하지만, 최근 열화상 카메라 하드웨어 기능의 비약적 발전과 보급에 따라 농업에서의 열화상 카메라 활용이 주목받고 있다. 앞으로의 활용성 증대를 위해 다양한 활용 사례 연구 필요성에 부응하여 본고에서는 석회질 비료를 처리한 벼와 차광조건에서 생육 된 콩의 생리적 변화를 탐지하였고, 내염성 계통 콩에 대해서는 염해 감수성 콩 품종과의 엽온 차이가 선별 가능한 수준임을 보였다. 열화상 카메라의 관측 정확도와 기공 개폐 기반의 분석 기술이 더욱 발전한다면, 스마트팜과 표현체 분석 분야에 활용이 많아질 것으로 기대된다.
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)는 간단한 수식으로 식생 활력도를 파악할 수 있기 때문에, 토지피복, 곡물수확, 농업가뭄, 토양수분, 산림재해 등의 분야에서 지표면의 식생 상태를 나타내는 지시자로 활용되고 있다. 그러나 가시광선과 적외선을 감지하는 광학위성센서는 구름을 투과하여 센싱(sensing)할 수 없으므로, 구름 화소에 대해서는 지표면의 NDVI가 계산될 수 없다. 본 연구에서는 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK2A) 일단위 NDVI의 과소추정 노이즈를 개선하기 위한 실시간 보정기법을 개발하였으며, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) NDVI와의 정량적 비교 및 시계열 변화에 대한 정성적 해석을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하였다. 식생의 생장 주기를 반영한 시계열 보정, 장기간 기후치를 이용한 이상치 제거, 엄밀한 통계기반의 결측화소 복원 등의 과정을 거친 보정 NDVI에서는 구름에 의한 과소추정이 효과적으로 개선되었다. MODIS NDVI와의 상관성이 원값보다 높고, 그 차이가 감소한 경향을 보여주었으며, 특히 여름철에는 32.7%의 향상률을 보였다. 본 연구에서 제안한 방법은 일부 수정을 거쳐 타 위성산출물에도 적용될 수 있는 확장성을 가지고 있다.
Medical image segmentation is the most important task in radiation therapy. Especially, when segmenting medical images, the liver is one of the most difficult organs to segment because it has various shapes and is close to other organs. Therefore, automatic segmentation of the liver in computed tomography (CT) images is a difficult task. Since tumors also have low contrast in surrounding tissues, and the shape, location, size, and number of tumors vary from patient to patient, accurate tumor segmentation takes a long time. In this study, we propose a method algorithm for automatically segmenting the liver and tumor for this purpose. As an advantage of setting the boundaries of the tumor, the liver and tumor were automatically segmented from the CT image using the 2D CoordConv DeepLab V3+ model using the CoordConv layer. For tumors, only cropped liver images were used to improve accuracy. Additionally, to increase the segmentation accuracy, augmentation, preprocess, loss function, and hyperparameter were used to find optimal values. We compared the CoordConv DeepLab v3+ model using the CoordConv layer and the DeepLab V3+ model without the CoordConv layer to determine whether they affected the segmentation accuracy. The data sets used included 131 hepatic tumor segmentation (LiTS) challenge data sets (100 train sets, 16 validation sets, and 15 test sets). Additional learned data were tested using 15 clinical data from Seoul St. Mary's Hospital. The evaluation was compared with the study results learned with a two-dimensional deep learning-based model. Dice values without the CoordConv layer achieved 0.965 ± 0.01 for liver segmentation and 0.925 ± 0.04 for tumor segmentation using the LiTS data set. Results from the clinical data set achieved 0.927 ± 0.02 for liver division and 0.903 ± 0.05 for tumor division. The dice values using the CoordConv layer achieved 0.989 ± 0.02 for liver segmentation and 0.937 ± 0.07 for tumor segmentation using the LiTS data set. Results from the clinical data set achieved 0.944 ± 0.02 for liver division and 0.916 ± 0.18 for tumor division. The use of CoordConv layers improves the segmentation accuracy. The highest of the most recently published values were 0.960 and 0.749 for liver and tumor division, respectively. However, better performance was achieved with 0.989 and 0.937 results for liver and tumor, which would have been used with the algorithm proposed in this study. The algorithm proposed in this study can play a useful role in treatment planning by improving contouring accuracy and reducing time when segmentation evaluation of liver and tumor is performed. And accurate identification of liver anatomy in medical imaging applications, such as surgical planning, as well as radiotherapy, which can leverage the findings of this study, can help clinical evaluation of the risks and benefits of liver intervention.
최근 고성능컴퓨팅, 인공지능 분야에서 GPU 장치 사용이 일반화되고 있지만, GPU 프로그래밍은 여전히 어렵게 여겨진다. 특히 호스트(host) 메모리와 GPU 메모리를 별도로 관리하기 때문에 성능과 편의성 방면에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 여려가지 CPU-GPU 메모리 전송 방법들이 연구되고 있다. 한편 CPU와 GPU 및 통합메모리(Unified memory) 등 하나의 실리콘 패키지로 묶는 SoC(System on a Chip) 제품들이 최근에 많이 출시되고 있다. 본 연구는 이러한 통합메모리 장치에서 CPU, GPU 장치간 데이터를 사용하고 전송시 성능관련 비교를 하고자 한다. 기존 CPU내 호스트 메모리와 GPU 메모리가 분리된 환경과는 다른 특징을 보여준다. 여기서는 통합메모리 장치인 NVIDIA SoC칩들과 NVIDIA SMX 기반 V100 GPU 카드에서 CPU-GPU 간 데이터 전송 프로그래밍 기법별로 성능비교를 한다. 성능비교를 위해 워크로드는 HPC 분야의 수치계산에서 자주 사용하는 2차원 행렬 전치 커널이다. 실험을 통해 CPU-GPU 메모리 전송 프로그래밍 방법별 GPU 커널 성능차이, 페이지 잠긴 메모리와 페이지 가능 메모리를 사용했을 경우 전송 성능차이, 전체(Overall) 성능비교, 마지막으로 워크로드 크기별 성능비교를 하였다. 이를 통해 통합메모리칩인 NVIDIA Xavier에서 I/O 캐시일관성 지원을 통해 SoC 칩내 통합메모리에 대한 이점을 극대화 할 수 있음을 확인할 수 있었다.
2019년 발생한 코로나라는 팬데믹 영향의 장기화로 인해 사람들 간 접촉을 하지 않고도 생활이 가능한 비대면 활동의 중요성이 증대되면서 우리사회는 본격적인 언택트(untact) 시대로 진입하게 되었다. 언택트 시대는 우리의 일상생활뿐만 아니라 산업사회를 디지털화로 재편하는 거대한 구조적 변화를 초래하는데 영향을 미쳤는데, 그 중심의 핵심기술에 디지털트윈(digital twin)이 있다고 해도 과언이 아니다. 디지털트윈은 4차 산업혁명에 접목되고 있는 다양한 기술력을 융합하여 현실세계를 가상의 디지털 세계에 그대로 재현해내는 기술로, 다양한 산업 공정 전반에 관여하여 산업 사회에서의 혁신을 선도하고 있다. 그러나 디지털트윈이 갖는 구조적 한계 및 환경적 제약으로 인해 동 기술은 모든 산업 제반에 걸쳐 적극적으로 활용되고 있지는 않다. 특히 건축 및 시설물 분야는 일상에서 건물의 주기적 관리가 요구되고 재난 발생 시 인명피해와도 직결되는 분야이기 때문에 디지털트윈의 접목 필요성이 더욱 제기되고 있는 분야지만 현실적으로 직면한 사항들이 디지털트윈의 적용에 있어 장애물로 작용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점에 착안하여 건축물 시설안전대응분야에서 디지털트윈 기술의 적용 필요성을 제시하고, 그로 인해 창출 가능한 기대효과를 기술함으로 디지털트윈의 적극적 활용을 강조한다. 더불어 디지털트윈이 현재 직면한 문제를 극복하고 향후 지속발전가능성이 높음을 시사하여 디지털트윈의 수요 창출을 견인하도록 연계짓는다.
기존의 인공위성은 다기능·높은 성능을 가진 대형위성을 국가 단위에서 운용하는 것이 일반적이었으나 최근의 전기·전자 및 광학 기술의 경량 소형화 발전에 따라 점차 소형위성이 주목받고 있다. 크기와 무게가 감소됨에 따라 적은 비용으로 개발 및 발사가 가능하여 위성 개발에 진입장벽이 낮아지고 있으나, 인공위성의 전력공급에 필수적인 태양전지 패널의 경우 태양광에 효율적으로 노출되기 위해 넓은 표면적이 필요하여 소형화 및 경량화가 제한적이다. 우주용 태양전지는 우주선과 태양열, 온도와 같은 다양한 우주환경을 고려하여 제작되어야하고, 부피를 최적화하기 위해 전개 매커니즘을 적용하며 경량화 및 고효율화를 위하여 태양전지 셀의 구조적 재료적인 연구개발이 필요하다. 현재 태양전지 패널로 개발되어 운용되고 있는 제품들은 고효율화를 위하여 주로 InGaP/GaAs/Ge 소재의 3중구조를 적용하고 있다. 최근에는 초고효율 다층구조 태양전지를 위하여 4중접합 이상의 구조가 연구되고 있으며, 나아가 소재적으로 경량화에 유리한 유연박막 태양전지, 유기 및 유무기 하이브리드 태양전지 등이 차세대 소형위성용 태양전지로 주목받고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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