This study aimed to investigate which areas AI is sensitive when inputting panoramic radiographs with dental area masked and when inputting unmasked ones. Therefore, the null hypothesis of this study was that masking dental area would not make a difference in the sensitive areas of osteoporosis determination of AI. For this study 1165 female(average age 48.4 ± 23.9 years) from whom panoramic radiographs were taken were selected. Either osteoporosis or normal should be clearly defined by oral and maxillofacial radiologists. The panoramic radiographs from the female were classified as either osteoporosis or normal according to the mandibular inferior cortex shape. VGG-16 model was used to get training, validating, and testing to determine between osteoporosis or normal. Two experiments were performed; one using unmasked images of panoramic radiographs, and the other using panoramic radiographs with dental region masked. In two experiments, accuracy of VGG-16 was 97.9% with unmasked images and 98.6% with dental-region-masked images. In the osteoporosis group, the sensitive areas identified with unmasked images included cervical vertebrae, maxillary and mandibular cancellous bone, dental area, zygomatic bone, mandibular inferior cortex, and cranial base. The osteoporosis group shows sensitivity on mandibular cancellous bone, cervical vertebrae, and mandibular inferior cortex with masked images. In the normal group, when unmasked images were input, only dental region was sensitive, while with masked images, only mandibular cancellous bone was sensitive. It is suggestive that when dental influence of panoramic radiographs was excluded, AI determined osteoporosis on the mandibular cancellous bone more sensitively.

순간증모제는 산화철, 이산화 타이타늄 등의 다양한 금속을 함유하고 있으며 이들은 대체로 금속 인공물을 발생시키 는 원인이 된다. 본원에서 발생한 순간증모제에 의한 자화율 인공물 사례를 공유함으로써 뇌 자기공명영상 검사 전 순간증모제의 사용 여부 확인 및 제거의 필요성을 강조하고자 하였다. 본원의 사례에서 주 자장 세기에 따라 3.0T에 서 검사한 영상에 비해 1.5T에서 검사한 영상에서 자화율 인공물의 강도가 적음을 확인하였다. 시퀀스에 따라서 스핀 에코 기법 영상보다 경사 에코 시퀀스와 EPI에서 큰 자화율 인공물을 발견할 수 있었다. 또한, 순간증모제는 인공물의 원인이 될 뿐만 아니라 영상의 진단적 가치에 영향을 미쳐 뇌 질환을 진단하는데 오진을 초래할 가능성이 있음을 확인하였다. 따라서 자화율 인공물의 발생을 감소시키기 위해서 뇌 자기공명영상 검사 전 순간증모제 사용 여부를 확인하고 되도록 제거한 후 검사를 시행할 것을 권고한다.

압축센스(Compressed SENSE) 기법은 검사 시간을 획기적으로 단축할 수 있으나, 시간 단축을 위한 기법적용 시 가속계수를 증가시키면 인공물의 발생이 영상에서 증가하는 문제점이 있다. 이에 인공물이 발생하지 않으면서 검사 시간을 최대한 단축할 수 있는 최적의 압축센스 가속계수를 제시하고자 하였다. 연구 방법은 인공물이 발생하지 않는 가속계수 1.0을 기준으로 0.5 간격씩 5.0까지 무릎관절 자기공명영상의 팬텀 실험과 임상실험 영상을 획득한 후, 방사선사 10명이 5점 척도로 영상을 평가하여 유의한 차이가 있는지 판단하였다. 연구 결과 T1 강조영상과 T2 강조 영상 모두 팬텀 실험은 가속계수 2.0 이하로 하였을 때 임상실험은 3.0 이하로 하였을 때 기준이 되는 1.0 영상과 차이가 없었다. 결론적으로 무릎관절 자기공명영상 검사 시 인공물이 발생하지 않으며 검사 시간을 최대로 단축할 수 있는 최적의 압축센스 가속계수는 팬텀 실험의 경우 2.0, 임상실험의 경우 3.0이 적정하리라 판단된다.

확산강조 자기공명영상은 초급성기 뇌경색 진단과 뇌종양 진단 및 치료에 매우 유용하지만 뇌줄기 주변에 자화 감수성 인공물이 자주 발생하고 있어 이를 최소화하려는 노력이 필요하다. 확산강조영상은 에코평면영상(echo planar image)을 사용하고 서로 다른 자화 감수성을 가진 구조물들이 인접한 경계면에서 영상의 왜곡을 나타낸다. SENSE(sensitivity encoding) 기법은 자화 감수성 인공물을 감소시킬 수 있다. 본 연구는 뇌 줄기의 해부구조를 모방한 팬텀을 만들어서 확산 강조영상 시 자화 감수성 인공물을 감소시키는 최적의 SENSE 인자(factor)를 알아보았다. 산출된 최적의 SENSE 인자와 현재 임상 값으로 만든 영상을 비교 분석하고, 통계적 유의성을 검증하여 유용성을 알아보았다. 팬텀 실험 결과 SENSE 인자의 크기가 증가할수록 자화 감수성 인공물은 감소하였다. SENSE 인자 2.5, 3.0, 3.5, 4.0을 적용한 영상은 기준 영상 과 같은 크기의 왜곡이 발생하였다. 산출된 SENSE 인자 2.5의 실험군과 1.5을 적용한 대조군 각각 40명의 영상을 비교 분석하였다. SENSE 인자 1.5를 적용한 대조군은 SENSE 인자 2.5를 적용한 실험군에 비해서 자화 감수성 인공물이 더 크게 발생하였고, 통계적으로 유의하게 나타났다. 본 연구를 통해서 뇌 확산강조영상 획득 시 SENSE 인자 2.5를 적용한다 면 진단적으로 더욱 가치가 있는 영상을 얻을 수 있을 것으로 사료된다.

Artificial intelligence is driving the Fourth Industrial Revolution and is in the spotlight as a general-purpose technology. As the data collection from the battlefield increases rapidly, the need to us artificial intelligence is increasing in the military, but it is still in its early stages. In order to identify maritime targets, Republic of Korea navy acquires images by ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) of maritime patrol aircraft, and humans make out them. The radar image is displayed by synthesizing signals reflected from the target after radiating radar waves. In addition, day/night and all-weather observations are possible. In this study, an artificial intelligence is used to identify maritime targets based on radar images. Data of radar images of 24 maritime targets in Republic of Korea and North Korea acquired by ISAR were pre-processed, and an artificial intelligence algorithm( ResNet-50) was applied. The accuracy of maritime targets identification showed about 99%. Out of the 81 warship types, 75 types took less than 5 seconds, and 6 types took 15 to 163 seconds.

가뭄은 일반적으로 장기간에 걸쳐 물 공급이 부족하여 나타나는 환경 재앙 중 하나로 대부분 넓은 지역에 걸쳐 나타난다. 원격탐사 자료는 이러한 넓은 지역에서 나타나는 가뭄 모니터링에 적합한 방법이다. 따라서 이 연구에서는 강원도 소양호 지역의 Landsat 위성 영상 자료를 활용하여 약 30년(1985-2015) 동안의 소양호 면적을 산출하고 이를 가뭄 패턴과 분석하였다. 특히 ISODATA, Maximum likelihood 및 인공신경망을 활용하여 Landsat 영상을 분류하여 소양호 면적을 산출하였다. 또한 가뭄 패턴을 분석하기 위하여 산출된 호수 면적과 소양호 지역의 강수량을 활용한 표준 강수지수(Standardized Precipitation Index: SPI)와의 상관관계를 분석하였다. 영상 분류 연구 결과, ISODATA, Maximum likelihood 및 인공신경망 방법 중에서 호수 면적 산출의 최적의 방법은 인공신경망 방법임을 알 수 있었다. 또한, 인공신경망 방법을 적용하여 산출한 호수 면적과 SPI와의 상관관계 분석 결과 R 2 값이 0.52를 가진다. 즉, SPI 지수가 낮을 때 호수 면적이 감소하는 것을 알 수 있었다. 즉 호수 면적 변화를 통하여 소양호 지역의 가뭄 상태 감지 및 모니터링이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 향후 지역 가뭄 모니터링 프로그램 개발 등에 사용이 가능할 것이다.

본 연구에서는 호흡 운동으로 인한 상지의 운동 인공물을 억제하기 위해 고정 기구를 제작하고 사용 여부에 따른 유용성을 검증하였다. 검사 방법은 검사 부위에 따른 운동 인공물의 영향을 평가하기 위해 상지를 상완, 팔꿈치, 전완으로 구분하였다. 영상분석은 위상 부호화 방향의 배경영역에서 평균 신호 값 측정을 통해 운동 인공물의 발생 정도를 평가하였다. 고정 기구를 사용하지 않은 상태에서 상지 MRI 영상들을 획득한 검사 결과, 검사 부위에 따라 운동 인공물이 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.00). 팔꿈치에서 측정한 평균 신호들은 전완 부위와 비교하여 1.05~1.11배가 상승했지만, 특히 상완 부위에서 측정한 신호는 2.2~2.5배로 상당히 큰 증가를 했다. 또한, 고정 기구를 사용한 상태에서 획득한 영상의 평균 신호 값들은 정 기구를 사용하지 않은 상태와 비교해 모든 부위에서 감소하였다(p<0.05). T1w에서 부위 별로 상완 62.68%, 팔꿈치 39.78%, 전완 47.03% 줄어들었고, T2w에서도 상완 58.22%, 팔꿈치 38.22%, 전완 46.49%로 각각 감소하였다. 본 연구 결과 제작된 고정 기구의 사용은 상지의 모든 부위에서 운동 인공물이 억제되었다(특히 상완에서 58.22~62.68%). 상지 MRI 검사에서 고정 기구의 사용은 영상 변수조절 없이 호흡에 의한 운동 인공물을 감소시킬 수 있으며 운동 인공물과 관련된 재검사를 방지할 수 있어 수검자의 편의 및 업무 효율을 증대시키는 데 큰 도움이 될 수 있다.

지구온난화와 급속한 기후 변화는 북서 태평양 내 태풍의 특성에 오랫동안 영향을 미쳤고, 이로 인해 한반도 연안에서 치명적인 재해가 증가하고 있다. 마이크로파 센서의 일종인 Synthetic Aperature Radar (SAR)는 위성 광학 및 적외선 센서로는 바람을 구할 수 없는, 흐린 대기 조건인 태풍 주위에서 고해상도 바람장을 생산할 수 있다. SAR 자료 로부터 해상풍을 산출하기 위한 Geophysical Model Functions (GMFs)에는 풍향 입력이 필수적이며, 이는 태풍 중심을 정확히 추정하는 것에 기반해야 한다. 본 연구는 태풍 중심 탐지 방법의 문제점을 개선하고 이를 해상풍 산출에 반영하기 위하여, Sentinel-1A 영상을 이용해 태풍 중심을 추정하였다. 그 결과는 한국 및 일본 기상청이 제공한 태풍 경로 자료와 비교하여 검증하였고, Himawari-8 위성의 적외 영상도 활용하여 검증하였다. 태풍의 초기 중심 위치는 VH 편파를 이용해 설정하여 오차의 발생 가능성을 줄였다. 탐지된 중심은 한국 및 일본 기상청에서 제공하는 4개 태풍의 경로 자료와 평균 23.76 km의 차이를 보였다. Himawari-8 위성에서 추정된 태풍 중심에 비교했을 때 결과는 육지 근처에 위치하면서 58.73 km의 큰 차이를 보인 한 태풍을 제외하고는 평균 11.80 km의 공간 변이를 보였다. 이는 고해상도 SAR 영상이 태풍 중심을 추정하고 태풍 주위 해상풍 산출에 활용될 수 있음을 시사한다.

해상풍은 해양 현상을 이해하고, 지구 온난화에 의한 지구 환경의 변화를 분석하기 위한 필수 요소이다. 전세계 연구 기관은 해상풍을 정확하고 지속적으로 관측하기 위해 산란계(scatterometer)를 개발하여 운영해오고 있으며, 정확도는 풍향이 ±20°, 풍속이 ±2 m s−1 안팎이다. 하지만, 산란계의 해상도는 12.5-25.0 km로, 해안선이 복잡하고 섬이 많은 한반도 근해에서는 자료의 결측이 빈번하게 발생하여 활용도가 감소한다. 그에 반해, Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이더)는 마이크로파를 활용하는 전천후 센서로, 1 km 이하의 고해상도 해상풍이 산출이 가능하여 산란계의 단점 보완이 가능하다. 본 연구에서는 일반적으로 활용되는 SAR 자료 기반 해상풍 산출 알고리즘인 Geophysical Model Function (GMF, 지구 물리 모델 함수)를 밴드별로 분류하여 조사하였다. 상대 풍향, 입사각, 풍속에 따른 후방산 란계수를 L-band Model (LMOD, L 밴드 모델), C-band Model (CMOD, C 밴드 모델), X-band Model (XMOD, X 밴 드 모델)에 적용하여 모의하였고, 각 GMF의 특성을 분석하였다. 이러한 GMF를 SAR 탑재 인공위성 자료에 적용하여 산출한 해상풍의 정확도 검증 연구에 대해 조사하였다. SAR 자료 기반 해상풍의 정확도는 영상 관측 모드, 적용한 GMF의 종류, 정확도 비교 기준 자료, SAR 자료 전처리 방법, 상대 풍향 정보 산출 방법 등에 따라 변하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 국내 연구자들의 SAR 자료 기반 해상풍 산출 방법에 대한 접근성이 향상되고, 고해상도 해상풍 자료를 활용한 한반도 근해 분석에 이바지할 것으로 기대된다.

국제 해상교통량 및 물동량이 증가함에 따라 한반도 주변해역의 선박유동량도 늘어나고 있으며 이에 따라 크고 작은 항구가 위치하고 있는 남해에서의 해양 사고도 꾸준히 발생하고 있다. 특히 선박간의 충돌 및 침몰 사고는 인적 및 물적 피해뿐만 아니라 해양환경오염을 유발하기 때문에 광역의 범위를 고해상도로 볼 수 있는 인공위성을 통한 신속한 선박탐지가 필요하다. 본 연구에서는 광학 인공위성 아리랑 2호 관측자료를 활용하여 광양만 인근해역의 각 채널 별 반사도 값을 비교 분석하여 새로운 선박탐지지수를 제시하였다. 선박 분류를 위해 그 선박탐지지수의 역치를 0.1로 설정하였고, RGB 합성영상과 비교하였을 때 대다수의 선박을 탐지하였음을 보여주었다. 연구해역에 포함되어 있는 큰 규모의 선박을 선정 후, 선박 주변의 공간적 반사도 분포를 분석하였다. 그 결과 선박 북서방향에 위치한 균일한 형태의 선박그림자를 확인할 수 있었다. 이는 태양의 위치가 남동방향에 위치하고 있음을 나타내고 있으며, 실제 위성영상이 촬영된 시기의 방위각은 144.80o로 영상내의 그림자의 위치를 통해 태양의 방위각을 유추할 수 있다. 그림자의 반사도는 주변 바다 및 선박에 비해 낮은 0.005 값을 나타냈고, 선수 및 선미에 따라 높이차가 달라짐을 보였다. 이는 선박의 갑판 및 구조물의 높이를 반영한 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 연안 해상사고 발생 시 실종선박 수색기술에 고해상도 광학 인공위성 영상이 활용될 수 있음에 의의가 있다.

목 적：MR검사실에서 사용되는 많은 부자재들은 EMI/EMC 대응 전자파 차폐(shield) 기술이 적용되어야 한다. 하지만 설치된 일부 장치의 기술력 또는 노후로 인한 전자파 발생으로 자기공명영상에 영향을 미쳐 인공 물이 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 새로운 차폐방법을 적용하여 자기공명영상에 간섭을 피할 수 있는 방안이 될 수 있는지 알아보고자 하였다. 대상 및 방법：연구방법은 전자파 차폐 기술이 적용되지 않은 환자 모니터링용 CCTV가 설치된 검사실에서 새로 운 차폐기술을 적용하여 고주파를 차폐할 수 있는지 알아보기 위해, 기준인 CCTV의 전원을 차단한 경우 와 기존의 CCTV의 전원을 차단하지 않은 경우 그리고 차단하지 않은 상태에서 새로운 차폐 방법을 적용 한 경우로 나누어 새로운 차폐방법이 CCTV에서 나오는 고주파를 차단할 수 있는지 noise map을 획득하여 비교평가 하였다. 새로운 차폐기술은 mesh를 이용하여 감싸는 방법을 적용하였고, 영상획득 장비는 3.0T 초전도 자기공명영상장치(Achieva, Philips Medical System, Netherlands)을 사용하였다. 획득 한 영상은 영상 평가프로그램(Image J, ver. 1.47v, NIH, USA)을 이용하여 noise map 중심부에 직선 을 설정한 후 profile 신호강도를 측정하였고 측정된 신호강도는 Gray Value가 1,500이상인 경우 noise 값으로 규정하여 일원배치분산분석(Anova, SPSS Ver.22)과 사후분석을 통해 기준인 CCTV의 전원을 차단한 경우와 차이가 있는지 알아보았다. 결 과：연구결과, noise 값은 기준인 CCTV의 전원을 차단한 경우 1698.56±182.87, 기존의 CCTV의 전원을 차단하지 않은 경우 2056.94±415.42, 그리고 차단하지 않은 상태에서 새로운 차폐 방법을 적용한 경우 1724.36±227.26로 나타났다. 기준인 CCTV의 전원을 차단한 경우와 차이가 있는지 알아보기 위해 일 원배치분산분석을 시행한 결과, 집단 간 제곱합 3590253.144, 집단 내 제곱합 6.047E7, F값 45.773, 유의확률 0.000으로 나타나 noise 값 중 유의한 차이가 있는 값이 하나 이상 존재함을 알 수 있다. 유의 한 차이가 있는 값을 알아보기 위해 Duncan의 사후분석을 시행한 결과 유의수준 0.05에 대한 부집단이 2개로 나타났는데 집단 1은 기준인 CCTV의 전원을 차단한 경우와 차단하지 않은 상태에서 새로운 차폐 방법을 적용한 경우, 집단 2은 기존의 CCTV의 전원을 차단하지 않은 경우로 나타나 새로운 차폐 방법을 적용한 경우가 기준인 CCTV의 전원을 차단한 경우가 동일한 것을 알 수 있다. 결 론：MRI를 설치하기 위해서는 전자파의 차폐가 매우 중요하다. 이는 외부 전자파가 내부로 들어올 경우 영상 에 잡음이 발생하기 때문이다. 이러한 이유로 인해 MRI 설치 시 구리 또는 아연판으로 완벽하게 차폐하 고 배선 및 케이블 선정에도 신중을 기한다. 그러나 MRI실 내에 부가적인 장치를 설치할 경우 그 장치가 EMI/EMC 대응 전자파 차폐 기술이 적용돼 있지 않았거나 노후화로 인하여 전자파가 노출될 경우 영상 에 인공물이 발생한다. 이에 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 mesh를 이용한 새로운 차폐방법을 적용 하여 장치에서 발생하는 전자파를 차폐하고자 하였다. 연구결과 mesh를 이용해 새로운 차폐기술을 적용 할 경우 장치에서 발생하는 고주파를 완벽히 차단함을 알 수 있었다. 결론적으로 MRI실 내에 부가적인 장치를 설치할 경우 전자파 차폐 기술이 적용된 장치가 아니라면 mesh를 이용한 새로운 차폐방법을 적 용하여 장치로 인한 영상에 인공물이 발생하는 문제를 해결할 수 있다.

목 적：고자장(3.0T) MRI에서 교정 후 잔존하는 강자성체 인공물에 대해 SEMAC 기법의 단계별 적용을 통하여 T1, T2 검사 시퀀스의 축상면 인공물의 장･단축 길이 감소 정도와 신호대 잡음비 측정을 통하여 인공물 감소를 위한 최적의 단계를 알아보고 임상에서 추가적인 검사 방법으로 적용하고자 한다. 대상 및 방법：3.0T MRI (MAGNETOM Skyra, Siemens, Munich, Germany)를 사용하여 자체 제작된 손목 (Wrist and hand) 팬텀 속에 치료용 보루스와 치과용 stainless steel wire (18 × 25 mm)를 삽입하여 고정하였다. 고신호 강도를 구현하기 위해서 두･부 전용 코일(64 channel)을 사용하여 검사를 진행하였 으며, 연구에 사용한 펄스 시퀀스는 T1 TSE, T2 TSE에 SEMAC 기법을 적용하였고, 추가적인 (additional) 위상 부호화 단계(phase encoding steps, PES)를 정성적(6-15), 정량적(6-10)까지 변화 시켜 10회 반복 측정하여 실험하였다. 정량적 평가는 영상 왜곡이 가장 심하게 일어난 부위(영상 18번)에 서 좌･우측으로 나누고 장･단축의 길이를 계측하였고, 인공물 영향이 없는 3곳을 좌･우측 각각 지정하여 신호대 잡음비(signal to noise ratio, SNR)를 계측하였다. 정성적 평가는 이미지의 질을 내･외부 평가 자 각각 3명이 영상 평가 기준에 맞춰 5점 척도화하여 평가하였다. 결 과：T2 SEMAC의 인공물에 대한 정량적 분석 결과는 PES가 6→7, 7→8, 8→9, 9→10 변화할 때 RT: 장축 길이는 0.11%, 0.02%, 0.10%, 0.02%로 감소, 단축 길이는 0.19%, 0.04%, 0.22%, 0.07%로 감 소하였다. LT는 장축 길이: 0.12%, 0.02%, 0.10%, 0.06%로 감소, 단축 길이: 0.20%, 0.09%, 0.18%, 0.3%로 감소하였다. T1 영상의 정량적 분석의 경우는 RT의 장축 길이: 0.17%, 0.01%, 0.11%, 0.01% 로 감소, 단축 길이는 0.14% 0.01%, 0.11%, 0.02%로 감소하였다. LT의 장축 길이: 0.20%, 0.01%, 0.09%, 0.01% 감소, 단축 길이: 0.13%, 0.03%, 0.11%, 0.01%로 감소되는 결과를 나타내었다 (p<0.01). T2(RT)의 신호대 잡음비 측정 결과 PES가 6-10까지 증가할 때 101.92, 105.25, 105.44, 104.44, 103.47, T2(LT): 95.30, 98.98, 97.22, 96.61, 95.74, T1(RT): 177.24, 175.50, 296.06, 299.88, 313.71이고, T1(LT): 159.67, 158.79, 246.75, 226.75, 259.67로 나타났다. 정성적 분석의 경우 T2 영상에서 5점 척도를 기준으로 SEMAC PES가 6- 15일 경우 1.50, 2.16, 2.16, 2.50, 2.83, 3.16, 3.33, 3.83, 4.50, 4.50점으로 내･외부 관측자가 영상을 평가하였고(p<0.01), T1 영상에서 6- 15일 경우 1.50, 2.16, 2.16, 2.33, 2.66, 3.33, 3.00, 3.66, 4.00, 4.16점으로 평가를 하였다 (p<0.01). 결 론：교정 후 치아의 유지를 위해 남아 있는 강자성체 인공물이나 불가피하게 두･경부에 잔존하는 물질로 인해 검사에 제한 사항이 발생을 할 경우 T2 SEMAC의 경우 PES 7, T1 SEMAC의 경우는 6-8(SNR, artifact, scan time 고려시: PES 8, PES 7, PES 6)을 권고한다. 본 연구에서 제시한 최적의 T1, T2의 SEMAC PES를 참고하여 임상에 적용한다면 기존 검사법과 비교 시 영상의 질 향상에 도움이 될 것이라 판단된다.

목 적：고자장(3.0T) MRI에서 교정 후 잔존하는 강자성체 인공물에 대해 SEMAC 기법의 단계별 적용을 통하여 T1, T2 검사 시퀀스의 축상면 인공물의 장･단축 길이 감소 정도와 신호대 잡음비 측정을 통하여 인공물 감소를 위한 최적의 단계를 알아보고 임상에서 추가적인 검사 방법으로 적용하고자 한다. 대상 및 방법：3.0T MRI (MAGNETOM Skyra, Siemens, Munich, Germany)를 사용하여 자체 제작된 손목(Wrist and hand) 팬텀 속에 치료용 보루스와 치과용 stainless steel wire (18 × 25 mm)를 삽입하여 고정하였다. 고신호 강도를 구현하기 위해서 두･부 전용 코일(64 channel)을 사용하여 검사를 진행하였으며, 연구에 사용한 펄스 시퀀스는 T1 TSE, T2 TSE에 SEMAC 기법을 적용하였고, 추가적인 위상 부호화 단계(phase encoding steps, PES)를 정성적(6-15), 정량적(6-10)까지 변화시켜 10회 반복 측정하여 실험하였다. 정량적 평가는 영상 왜곡이 가장 심하게 일어난 부위(영상 18번) 에서 좌･우측으로 나누고 장･단축의 길이를 계측하였고, 인공물 영향이 없는 3곳을 좌･우측 각각 지정하여 신호대 잡음비 (signal to noise ratio, SNR)를 계측하였다. 정성적 평가는 이미지의 질을 내･외부 평가자 각각 3명이 영상 평가 기준에 맞춰 5점 척도화하여 평가하였다. 결 과：T2 SEMAC의 인공물에 대한 정량적 분석 결과는 PES가 6→7, 7→8, 8→9, 9→10 변화할 때 RT 장축 길이는 0.11%, 0.02%, 0.10%, 0.02%로 감소, 단축 길이는 0.19%, 0.04%, 0.22%, 0.07%로 감소하였다. LT 장축 길이: 0.12%, 0.02%, 0.10%, 0.06%로 감소, 단축 길이: 0.20%, 0.09%, 0.18%, 0.3%로 감소하였다. T1 영상의 정량적 분석의 경우는 RT의 장축 길이: 0.17%, 0.01%, 0.11%, 0.01%로 감소, 단축 길이는 0.14% 0.01%, 0.11%, 0.02%로 감소하였다. LT의 장축 길이: 0.20%, 0.01%, 0.09%, 0.01% 감소, 단축 길이: 0.13%, 0.03%, 0.11%, 0.01%로 감소되는 결과를 나타내었다 (p<0.01). T2(RT)의 신호대 잡음비 측정 결과 PES가 6-10까지 증가할 때 101.92, 105.25, 105.44, 104.44, 103.47, T2(LT): 95.30, 98.98, 97.22, 96.61, 95.74, T1(RT): 177.24, 175.50, 296.06, 299.88, 313.71이고, T1(LT): 159.67, 158.79, 246.75, 226.75, 259.67로 나타났다. 정성적 분석의 경우 T2 영상에서 5점 척도를 기준으로 SEMAC PES가 6~15일 경우 1.50, 2.16, 2.16, 2.50, 2.83, 3.16, 3.33, 3.83, 4.50, 4.50점으로 내･외부 관측자가 영상을 평가하 였고(p<0.01), T1 영상에서 6~15일 경우 1.50, 2.16, 2.16, 2.33, 2.66, 3.33, 3.00, 3.66, 4.00, 4.16점으로 평가를 하였다(p<0.01). 결 론：교정 후 치아의 유지를 위해 남아 있는 강자성체 인공물이나 불가피하게 두･경부에 잔존하는 물질로 인해 검사에 제한 사항이 발생을 할 경우 T2 SEMAC의 경우 PES 7, T1 SEMAC의 경우는 6~8(SNR, artifact, scan time 고려시: PES 8, PES 7, PES 6)을 권고한다. 본 연구에서 제시한 최적의 T1, T2의 SEMAC PES를 참고하여 임상에 적용한다면 기존 검사법과 비교 시 영상의 질 향상에 도움이 될 것이라 판단된다.