자기공명영상은 인체 내부 구조와 병변을 비침습적으로 시각화하는 핵심 의료 영상 기법으로 자리 잡고 있으며, 특히 신경계 및 심혈관계 질환과 같은 복잡한 질병의 진단에서 필수적인 도구로 활용되고 있다. 기존의 자기공명영상 시스 템은 영상의 해상도와 신호대잡음비에서 한계가 있었으나, 최근의 기술 발전은 이러한 한계를 극복하고 진단 정확성 을 높이는 방향으로 나아가고 있다. 고자기장 자기공명영상 시스템의 도입은 해상도와 신호대잡음비를 개선하는 데 기여하고 있으며, 병렬 영상 기법은 촬영 속도를 향상시키면서도 영상 품질의 손실을 최소화한다. 또한, 압축 센싱 (compressed sensing) 기술은 데이터 획득 시간을 줄여 촬영 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다. 최근 인공지능(AI)의 발전으로, 자기공명영상 데이터에서 초해상도 복원(super-resolution) 및 노이즈 제거와 같은 영상 후처리 기술이 획기적으로 향상되었다. 인공지능 기반의 영상 향상 기술은 저해상도 데이터를 고해상도로 변환하고, 촬영 과정에서 발생할 수 있는 왜곡과 노이즈를 효과적으로 제거하여, 더 정확하고 명확한 진단 영상을 제공한다. 이러한 발전은 단순히 영상의 품질을 높이는 것을 넘어, 임상 진단의 정확성과 효율성을 크게 향상시키고 있으며, 특히 제한된 촬영 시간을 요구하는 응급 상황에서 유용성이 두드러진다. 본 논문에서는 자기공명영상 촬영 기법의 최신 발전과 인공지능 기반 영상 향상 기술의 동향을 여러모로 분석하고, 이들의 임상적 유용성을 조명함으로써 고해 상도 자기공명영상이 의료 분야에서 가지는 의미와 향후 발전 방향을 제시하고자 한다.

This study aimed to investigate the difference that convolutional neural network(CNN) shows in the determining osteoporosis on panoramic radiograph by performing a paired test by inputting the original image and the limited image including the cortical bone of the posterior border of the mandible used by radiologists. On panoramic radiographs of a total of 661 subjects (mean age 66.3 years ± 11.42), the area including the cortical bone of the posterior part of the mandible was divided into the left and right sides, and the ROI was set, and the remaining area was masked in black to form the limited image. For training of VGG-16, panoramic radiographs of 243 osteoporosis subjects (mean age 72.67 years ± 7.97) and 222 normal subjects (mean age 53.21 years ± 2.46) were used, and testing 1 and testing 2 were performed on the original and limited images, respectively, using panoramic radiographs of 51 osteoporosis subjects (mean age 72.78 years ± 8.3) and 47 normal subjects (mean age 53.32 years ± 2.81). The accuracy of VGG-16 for determining osteoporosis was 97%, in the testing 1 and 100% in the testing 2. When determining osteoporosis on the original image, CNN showed sensitivity in a wide range of areas including not only the inferior cortical bone of the mandible but also the maxillary and mandibular cancellous bone, cervical spine, and zygomatic bone. When the same ROI including the lower inferior cortical border of the mandible of the osteoporosis group was applied and the sensitive region was compared between the original image and the limited image, the original image showed wider sensitive region in cancellous bone and cortical bone than on the limited image (p<.05). Since osteoporosis is a disease that affects throughout the skeletal system, this finding seems very valid.

포장상태 평가를 위한 노면영상 촬영은 라인스캔 방식이 주를 이루고 있다. 라인스캔 특성 상, 조사환경이나 장비특성이 달라질 경 우 밝기가 상이한 노면영상을 취득할 수 있고 이는 U-net과 같은 픽셀 단위 segmentation 딥러닝 모델의 균열 자동검출 성능에 영향을 미친다. 본 연구에서는 인공지능 검출 모델의 변경 없이 영상의 밝기 최적화와 morphology 연산기법을 노면영상 전·후처리 방법으로 제시하고 그 효과를 분석하였다. 영상 처리를 통해 과다 검출경향을 보인 이상치들이 제거되었으며 정답으로 간주할 수 있는 전문요 원 분석결과인 GT 균열률과의 상관성 또한 향상됨을 확인하였다.

This paper examines the language of comments on K-pop YouTube videos from the 1970s to the 1990s. Specifically, it analyzes the comments on compilation videos of songs by Cho Yong-pil and Hye-euni, the most popular of that era, focusing on the topics discussed and the titles used for the two singers. The analysis reveals that netizens frequently post comments in five main thematic categories. In ‘Sharing Memories’ and ‘Celebrating and Encouraging’ categories, netizens engage with one another, sharing their feelings as member of a temporary community. Regarding the use of address terms, netizens are found to treat Cho Yong-pil with more respect and reverance than Hye-euni, while also using they friendlier titles for him. This difference is interpreted as a result of factors such as the age and gender differences between the two singers, variations in name composition, career continuity, and levels of popularity. The study suggests that netizens who engage with YouTube music videos are not merely interested in the video content but also express their attitudes toward the featured artists and interact with other viewers.

방대한 빅데이터를 기반으로 발전한 인공지능 기술은 창작과 영상 예술, 인간의 고유 영역으로 여겨졌던 분야에 큰 영향을 미치기 시작했다. 전통적으로 선형적이었던 3D 애니메이션 제작 방식은 AI 이미지 생성 모델을 활용해 초기 기획, 컨셉 및 아이디어를 빠르게 비주얼화하고, 실시간 게임 엔진을 통해 실시간으로 수정 및 개선 작업을 반복하며 완성도를 높이는 비선형 적 방식으로 변화하고 있다. 본 논문에서는 Stable Diffusion의 노드 기반 비주얼 스크립트인 ComfyUI를 활용한 사전 제작 과정과 iClone 및 언리얼 엔진을 통해 디지털 휴먼을 제작하고 구체화하는 일련의 파이프라인을 분석한다. 이를 통해 전통적인 파이프라인을 넘어서는 새로운 예술적 표현의 가능성을 모색한다.

본 연구는 디지털 영상 제작 프로세스에서 점점 중요한 역할을 하고 있는 생성형 AI의 발전과 그 영향을 탐구한다. GPT, GAN 및 기타 생성 알고리즘과 같은 모델의 개발에서 AI 기술의 급속한 발전으로 영상 제작 환경이 큰 변화를 겪고 있다. ChatGPT, Runway, DALL·E, MidJourney, SunoAI 등 생성형 AI 모델의 발전으로 영상 제작 단계에서 적용 가능성이 크게 확장되었다. 생성형 AI는 아이디어 기획에서부터 최종 편집 프로세스에 이르기까지 다양한 제 작 단계를 간소화할 수 있는 잠재력이 있다. 예를 들어, AI는 플롯 아이디어나 대화를 생성하 여 대본 작성을 지원할 수 있으며, 후반 작업에서는 시각 효과를 향상시키고, 사실적인 환경을 만들거나, 반복적인 편집 작업을 자동화할 수 있다. 또한, AI 기반의 사운드 디자인 도구는 영 상 분위기에 맞춘 음악과 사운드 효과를 자동으로 생성할 수 있다. 본 연구는 현재 사용되고 있는 생성형 AI 기술을 조사하고, 특히 런웨이 AI 영화제에서 소개된 사례들을 통해 그 장점 과 한계를 분석한다. 연구 결과, 생성형 AI는 영상 제작에 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄 일 수 있는 잠재력을 지닌 반면, 저작권 문제와 딥페이크와 같은 기술적, 윤리적 문제는 신중 한 고려가 필요함을 제시한다. 향후 연구 과제는 AI와 인간의 예술적 창의성 간의 균형을 유 지하는 방법에 관한 것이다.

이 연구의 목적은 척추 자기공명영상 검사 시, 검사시간을 단축할 수 있는 기법인 SENSE와 CS-SENSE를 경추, 흉추, 요추 검사 시 어떤 기법을 적용하는 것이 효과적인지 알아보기 위함이다. 본 연구는 2022년 10월부터 2023년 3월까지 척추질환 및 의심 환자 102명을 대상으로 분석하였다. 사용된 장비는 필립스 사의 3.0T Ingenia Elition X와 20채널 두경부 코일과 44 채널 척추 코일을 사용하였다. 본 연구는 축상 T2강조 고속스핀에코를 SENSE와 CS-SENSE factor 1.5, 2, 3으로 각각 영상을 획득하고, 정량평가는 신호대잡음비와 대조대잡음비를 각 factor 별로 대응 표본 t-test를 진행하였고, 정성평가는 2명의 평가자의 평가점수를 Kruskal-wallis test로 비교하였다. 정량평가 결과, SENSE보다 CS-SENSE가 신호대잡음비와 대조대잡음비가 높게 나왔다. 정성평가 결과, 경추, 요 추는 CS-SENSE 사용 시 평가점수가 높게 나왔고, 흉추는 SENSE 사용 시 평가점수가 높게 나왔다. 결론적으로 척추 MRI 검사 시, 경추, 요추는 CS-SENSE를, 흉추는 SENSE를 사용하는 것이 효과적이다.

본 연구에서는 호흡동조화기법의 대안으로 딥러닝 자유호흡기법에서 b-value 별 겉보기확산계수 값을 평가하고 확 산강조영상과 겉보기확산계수 지도의 해부학적 일치성을 분석하여 적절한 여기횟수 값을 알아보고자 하였다. 연구 방법은 2023년 7월부터 2024년 1월까지 간 자기공명영상 검사가 의뢰된 성인 남녀 35명을 대상으로 하였고 사용 장비는 Magnetom Skyra 3.0T(Siemens, Germany)를 이용하였다. 자유호흡기법의 비교를 위해 b-value 50, 400, 800(s/mm2)의 여기횟수를 각각 딥러닝 호흡동조화기법에서 2,3,4으로 딥러닝을 이용하지 않은 일반 자유호 흡기법에서 4,6,8으로 검사하였다. 딥러닝을 추가한 일반 자유호흡기법에서는 1,2,3 여기횟수, 2,3,4 여기횟수, 3,5,6 여기횟수, 4,6,8 여기횟수로 변화하였다. 연구 결과 딥러닝 자유호흡기법에서 간의 좌엽과 우엽, 담낭의 평균 겉보기확산계수 값은 딥러닝 호흡동조화기법과 비교하여 모두 통계적 유의성을 확인하였다. 한편 정성적 평가의 해 부학적 일치성을 분석한 결과 딥러닝 자유호흡기법의 3,5,6 여기횟수와 4,6,8 여기횟수에서 가장 높은 점수를 얻었 으며 검사 시간에서는 딥러닝 호흡동조화기법과 비교하여 약 51%, 40% 감소하였다. 따라서 간 진단에 있어 딥러닝 자유호흡기법에서 b-value 별 적절한 여기횟수 값을 이용한다면 겉보기확산계수 지도의 정확도 유지와 함께 검사 시간을 감소시킬 수 있어 임상적으로 유용한 검사가 될 것으로 사료된다.

지형적인 이질성이 심한 강원도, 경상북도에 집중되고 있는 대형 산불을 관리하기 위해서는 위성 영상을 활용하여 효율적이고 신속한 피해 평가를 통한 의사 결정 과정이 필수적이다. 이에 본 연구는 2022년 3월 5일에 강원도 강릉 및 동해에서 발화하여 3월 8일 19시경 진화된 대형 산불을 대상으로, dNBR을 활용한 산불 심각도 산정과 등급에 영향을 미치는 환경요인을 도출하고자 하였다. 환경요인으로는 식생 또는 연료 유형을 대표하는 정규식생지수, 수종을 구분한 임상도, 수분함양을 나타내는 정규수분지수, 지형과 관련해서는 DEM 등을 수치화한 후 산불 심각도와의 상관 관계를 분석하였다. 산불 심각도는 산불 피해 없음(Unbured)이 52.4%로 가장 넓었고, 심각도 낮음 42.9%, 심각도 보통-낮음 4.3%, 심각도 보통-높음 0.4% 순이었다. 환경요인의 경우 dNDVI, dNDWI와는 음의 상관관계를, 경사도와 는 양의 상관관계를 나타내었다. 식생과 관련해서는 산불 심각도에 영향을 미치는 것으로 분석된 dNDVI, dNDWI, 경사도 모두에서 침엽수, 활엽수, 기타의 집단간 차이가 p-value < 2.2e-16로 유의미한 것으로 분석되었다. 특히, 침엽수 와 활엽수의 차이가 명확하였는데, 강원도 지역에서 우점종인 소나무를 비롯하여 잣나무, 리기다소나무, 곰솔 등의 산불 심각도가 높아 침엽수가 활엽수에 비해 피해를 받는 것이 확인되었다.

This study aimed to quantify changes in forest cover and carbon storage of Korean Peninsular during the last two decades by integrating field measurement, satellite remote sensing, and modeling approaches. Our analysis based on 30-m Landsat data revealed that the forested area in Korean Peninsular had diminished significantly by 478,334 ha during the period of 2000-2019, with South Korea and North Korea contributing 51.3% (245,725 ha) and 48.6% (232,610 ha) of the total change, respectively. This comparable pattern of forest loss in both South Korea and North Korea was likely due to reduced forest deforestation and degradation in North Korea and active forest management activity in South Korea. Time series of above ground biomass (AGB) in the Korean Peninsula showed that South and North Korean forests increased their total AGB by 146.4 Tg C (AGB at 2020=357.9 Tg C) and 140.3 Tg C (AGB at 2020=417.4 Tg C), respectively, during the last two decades. This could be translated into net AGB increases in South and North Korean forests from 34.8 and 29.4 Mg C ha-1 C to 58.9(+24.1) and 44.2(+14.8) Mg C ha-1, respectively. It indicates that South Korean forests are more productive during the study period. Thus, they have sequestered more carbon. Our approaches and results can provide useful information for quantifying national scale forest cover and carbon dynamics. Our results can be utilized for supporting forest restoration planning in North Korea.

태풍은 지구 시스템 내의 해양-대기-육상 상호작용을 일으키는 매우 중요한 현상으로 특히 태풍의 특성 인자 중 하나인 풍속은 중심 기압, 이동 경로, 해수면 온도 등의 매개변수에 의해 복잡하게 변화하여 실제 관측 자료를 기반으 로 이해하는 것이 중요하다. 2015 개정 교육과정 기반 중등학교 교과서에서 태풍 풍속은 본문 내용 및 삽화의 형태로 제시되고 있어 풍속에 대한 심층적 이해가 가능한 탐구활동이 무엇보다 필요한 실정이다. 본 연구에서는 교수-학습 과 정에서 간단한 조작만으로도 태풍의 풍속을 이해할 수 있도록 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 기반으로 한 데이터 시각화 프로그램을 개발하였다. 2023년 발생한 태풍 마와르, 구촐, 볼라벤의 천리안 위성 2 A호 RGB (Red-Green-Blue) 영상 자료를 입력 자료로 활용하였다. 태풍 주변의 구름 이동 좌표를 입력하여 태풍의 풍속을 산출하고 태풍 중심 기 압, 폭풍 반경, 최대 풍속 등의 매개 변수를 입력하여 태풍 풍속 분포를 시각화 할 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서 개발된 GUI 기반 프로그램은 천리안 위성 2 A호로 관측 가능한 태풍에 대해 오류 없이 적용 가능하며 교과서의 시공 간적 한계를 벗어난 실제 관측 자료 기반의 과학탐구활동이 가능하다. 학생과 교사는 별도의 유료 프로그램 및 전문적 인 코딩 지식이 없어도 실제 관측 자료를 수집, 처리, 분석, 시각화하는 과정을 경험할 수 있으며, 이를 통해 미래 정보 화 사회에서의 필수 역량인 디지털 소양을 함양시킬 수 있을 것으로 기대된다.

Previous researches have revealed that dental panoramic radiographs routinely taken in dental clinics can be useful to diagnose low bone density. The purpose of this study is to investigate the prevalence, awareness and treatment rate of low bone density of females utilizing dental panoramic images. Four-hundred-and-fifteen female patients(mean age 70.4 yrs ± 11.4 yrs) between the age of 50s to 90s, at Chonnam National University Dental Hospital were randomly selected for this study. The panoramic radiographs taken from the patients were reviewed for the purpose of interpreting suspected low bone density(SLBD) on the basis of mandibular cortex index. Awareness and treatment rates of osteoporosis were investigated based on electronic records using the past medical history. As a result, the prevalence rate was 42.17%(175 in 415), the osteoporosis-awareness rate 22.3%(39 in 175), and the treatment rate 87%(34 in 39), showing that the osteoporosis-awareness rate was low, but the treatment rate was relatively high. In conclusion, it can be suggested that osteoporosis-awareness rate by diagnosing SLBD with dental panoramic radiographs be increased to help patients to receive proper treatment.

고주파 흡수제(Accusorb MRI)를 이용한 자기공명영상 검사 중 화재가 발생했다. 다행히 환자는 화상을 입지는 않았 지만 스트랩과 4채널 코일의 케이블, Accusorb MRI가 녹아서 탄 흔적이 발견되었다. 자기공명영상 검사에 사용되 는 도구의 안전 지침을 준수해야 하지만 이를 지키지 않으면 화상, 열상, 장비 손상의 위험이 있다. 사고를 방지하기 위해서는 철저한 사전 점검을 해야 하고 모든 기기, 물품들이 자기공명영상 검사 시 사용 가능한 제품인지 확인하고 사용법을 정확하게 숙지하여야 한다.

흉골 자기공명영상 검사 시 호흡 등 환자 움직임에 의한 인공물 발생을 최소화하는 것은 어렵다. 하지만 자기공명영 상 검사는 타 영상 검사와 비교해 흉골 병변을 발견하는 데 있어 진단적 가치가 높은 장점이 있다. 따라서 본 연구에 서는 환자의 검사 자세 및 딥러닝 기법을 통해 최적의 검사 방법을 도출하고자 한다. 자세 별 영상 변화를 확인하기 위해 바로 누운 자세, 엎드린 자세, 유방 코일을 사용한 엎드린 자세로 진행하였으며, 고식적 기법의 영상과 Deep Resolve Boost(DRB) 기법을 적용한 영상을 비교 관찰하였다. 모든 대상에게 같은 조건으로 각 영상을 2회씩 획득 한 후 전반적인 영상 품질을 기준으로 정성적으로 평가하였고, DRB의 적용 여부에 따른 신호 대 잡음비의 변화 정도를 정량적으로 평가하여 개선 정도를 산출하였다. 정성적 평가에서 DRB 적용 여부와 무관하게 엎드린 자세, 유방 코일을 사용한 엎드린 자세, 바로 누운 자세 순으로 높은 점수를 얻었으며, DRB를 적용한 영상이 고식적 기법 의 영상보다 높은 점수를 얻었다. 또한 정량적 평가를 통해 유방 코일을 사용한 엎드린 자세, 엎드린 자세, 바로 누운 자세 순으로 높은 개선 정도를 확인하였다. 본 연구를 통해 흉골 검사 시 DRB 기법을 적용하는 것은 영상의 질을 높이는 방법임을 확인하였다. DRB를 적용하지 못하는 환경에서는 될 수 있으면 엎드린 자세를 적용하는 것을 권고하며, DRB를 적용할 수 있는 환경에서는 환자 측 인자를 고려하여 엎드린 자세와 유방 코일을 사용한 엎드린 자세를 모두 적용할 수 있다.