Synthetic Aperture Radar (SAR) images are affected by noise called speckle, which is very severe and may hinder image exploitation. Despeckling is an important task that aims to remove such noise so as to improve the accuracy of all downstream image processing tasks. Many different schemes have been proposed for the restoration of SAR images. Among the different possible approaches, methods based on convolutional neural networks(CNNs) have recently shown to reach state-of-the-art performance for SAR image restoration. DnCNN(DeNoising Convolutional Neural Network) is one of the most widely used neural network architecture embedded in baseline SAR image despeckling methods. In military applications of SAR satellite image, fast processing is the most critical factor except the precision rate of the recognition. In this paper, we propose an improved DnCNN architecture for faster SAR image despeckling. The experimental results on real-world SAR images show that our proposed method takes faster processing time than the original DnCNN architecture without despeckling performance downgrade. Subjective visual inspection demonstrates that the proposed method has great potential in preserving the image signal details and suppressing speckle noise.

본 연구는 고속스핀에코 기법을 이용한 MRI 검사에서 영상 변수가 전자파 흡수율(SAR)과 온도 증가에 미치는 영향을 평가해 보고자 하였다. 이를 위해 인체 등가 조직 팬텀을 제작하였고 같은 조건에서 재위상화 RF의 FA와 ETL을 증가시키 며 MRI 검사를 시행하였다. SAR는 장비에서 계산된 두부 SAR값을 사용하였고 팬텀의 온도 변화는 양성자 공명 주파수를 이용해 계산하였다. 실험 결과, FA를 60°에서 180°까지 증가시켰을 때 SAR는 약 8배까지 상승하였고 팬텀의 온도 상승의 폭은 약 2.8배(0.21°-0.599°) 증가하였다. 그리고 다중 회귀 분석 결과, FA는 SAR와 온도 상승의 관계에서 표준화 계수 가 각각 0.935, 0.741로 나타나 높은 상관관계를 보였다. ETL은 15에서 30까지 증가시켰을 때 SAR는 약 2배 증가하였 다. 하지만 팬텀의 온도 상승 폭은 오히려 39.2%(0.53°-0.303°) 감소하였다. 다중 회귀 분석 결과에서도 ETL은 SAR의 관계에서 표준화 계수가 0.741로 양의 상관관계를 보였지만 온도 상승의 경우 표준화 계수가 –0.482로 나타나 음의 상관 관계가 있었다. 이는 ETL이 15에서 30까지 증가함에 따라 검사 시간이 약 43% 짧아져 전자파의 노출 시간이 감소한 것이 원인이 될 수 있다. 결국, FSE 기법을 이용한 MRI 검사에서는 재위상화 FA는 최소화하고 기준 SAR 범위 내에서 ETL을 최대로 적용하면 전자파로 인한 온도 상승을 최소화할 수 있어 환자 안전을 증진 시킬 수 있을 것으로 기대한다.

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.

목 적 : 고자장과 고주파를 이용하는 MRI에서의 전자기파의 안전성에 관하여 전국병원의 자기공명영상장치 전자파 흡수율(specific absorption rate, SAR)을 알아보고 안전하게 사용되고 있는지 확인한다. 대상 및 방법 : 청주시에 소재한 H병원에서 2012년 1월부터 2014년 6월까지의 내원 환자 중 PACS에 저장되어진 132명의 환자영상 정보를 DICOM 파일을 이용하여 분석하였다. 자장의 세기에 따라 0.5T 이하, 1.5T, 3.0T MRI로 분류하고, ICNIRP의 몸통, 사지 구분 기준에 따라 SAR 값을 측정하기 위해 우리 신체를 머리, 몸통, 사지로 구분하고, 구분 되어진 신체 부위 중 임상에서 가장 많이 검사되어지고 있는 검사방법인 머리(머리, 머리 혈관), 몸통(허리), 사지(무릎) MRI영상을 선택하여 선행논문에서 MRI검사 시 비교적 SAR 값이 높게 측정되는 pulse sequence와 검사 방향을 분류하여 각각의 병원의 DICOM file TAG값 중에서 SAR값을 비교 한다. 결 과 : 머리의 경우 10개의 병원의 평균값은 1.63 W/kg으로 나타났고, 10개의 병원 중 7개의 병원에서 휴대폰의 기준을 초과하는 것으로 나타났다. 머리 TOF MR angiography와 몸통(허리)에서는 10개의 병원의 평균이 각각 1.8 W/kg과 2.01 W/kg으로 나타났고, 10곳의 병원 모두 휴대폰의 기준치를 초과하는 것으로 나타났다. 사지(무릎)에서의 측정값은 평균이 1.85 W/kg으로 10개의 병원 중 휴대폰의 기준을 초과하는 곳은 없었다. 1.5T에서 3.0T로 증가할수록 SAR 값이 증가할 것이라는 선행논문의 예측과는 달리 머리, 머리혈관, 몸통 모두의 경우 평균값 감소하였고, 머리, 머리혈관의 경우 통계적으로 유의미한 차이를 보였다 (p<0.05). 하지만 몸통의 경우 p-value 가 0.255(p>0.05)로서 통계적으로 유의한 결과가 나타나지는 않았다. 결 론 : 1.5T MRI의 경우 많은 병원에서 휴대폰의 SAR 값보다 많은 량의 전자기파가 발생하는 것으로 나타났고, 3.0T MRI의 경우 처음의 예상과는 달리 1.5T MRI 보다 SAR 값이 적게 나타났다. 하지만 현재 의료기기로써 MRI의 경우 IEC 60601-2-33 규정을 준용하고, 국내 검사도 IEC의 기준을 기반으로 하고 있어 IEC의 규정을 초과 하지는 않는다.

위성을 이용한 국내외 위험유해물질 (HNS) 원격탐지기술의 현황을 살펴보고 탐지기술의 활용가능성을 고찰하였다. 현재까지 위성기반 HNS 탐지기술은 기름유출사고를 중심으로 이루어져 왔다. 기름유출의 경우, 인공위성 SAR(Synthetic Aperture Radar)와 가시 광센서 등을 이용한 다양한 탐지기법들과 그 적용 사례들이 여러 선행연구를 통해 보고된 바 있다. 반면, 기름을 제외한 물질탐지를 위한 기반기술 개발은 현재까지 미미한 실정이다.