Acoustical imaging has made brilliant progress in the medical science field, and has also made much progress in the nondestructive testing and under water acoustics applications since doctor Dussik brother has studied about possibilities of making images of brain by recording variations in the intensity of ultrasonic beam from head in 1937. In this paper an acoustical image is reconstructed with the power spectra analysed by impulse ultrasound wave generated by electrodynamic transducer(EDT). The EDT generates the impulse ultrasound of 77KHz in center frequency and 120KHz in bandwidth at -20dB by 1200V exciter in this experiment. The impulse ultrasound has the dominant frequency components of 47KHz, 177KHz, 110KHz and 155KHz. The U shape object is adopted in making an acoustical image. The resulted spectral acoustical images are different from the optical view of the U shape object. However the image reconstructed from 110KHz spectrum is very similar to the original optical shape of the object. Even KHz level impulse sound of 70μsec pulse width is found to be useful in reconstructing acoustical imaging improvement.

Global warming affects forests and their ecology. Diversity in the forest is a buffer that reduces the damage due to global warming. Mixed forests are ecologically more valuable as versatile habitats and are effective in preventing landslides. In Korea, most forests were created by simple afforestation with trees of evergreen species. Typically, evergreen trees are shallow-rooted, and deciduous trees are deep-rooted. Mixed forest tree roots grip the soil effectively, which reduces the occurrence of landslides. Therefore, improving the distribution of tree types is essential to reduce damage due to global warming. For this improvement, the investigation of tree types of the forest is needed. However, determining the tree type distribution of forests that are spread over wide areas is labor-intensive and time-consuming. This study suggests effective methods for determining the distribution of tree types in a forest that is spread across a relatively wide area. Using normalized difference vegetation index and RGB images from unmanned aerial vehicles, each evergreen and deciduous tree, and grassland area can be distinguished. The distinguished image determines the distribution of tree type. This method is effective compared to directly determining the tree type distribution in the forest by the use of manpower. The data from these methods could be applied to plan a mixed forest or to prepare for future damage due to global warming.

The purpose of this study is to elucidate the spatio-temporal characteristics of ultrafine dust generation in East Asia and the synoptic climate patterns related to its dispersal which has its adverse effects on public health across East Asia. To achieve this purpose, Level 3 monthly Aerosol Optical Depth (AOD) data extracted from MODIS satellite imagery (MOD08_M3) representing particle matters less than 2.5 micrometer (PM2.5) and the NCEP-NCAR reanalysis I upper-level climatic data associated with the exacerbation of ultrafine dust problem are analyzed for the recent 20-year (2001-2020) period. Analyses of long-term average MOD08 data show that high AOD value exceeding 0.5 or more frequently occurred in populous cities in East Asia but mainly in the vicinity of densely populated large rivers and the eastern lowlands in China between mid-winter and mid-spring, which is attributable to the accumulation effects of continuous fossil fuel consumption for heating and manufacturing. Despite the overall decreasing trend of ultrafine dust across China in the 2010s, the weakened westerlies in the warmer climate as well as its continuous generation from the densely populated industrial regions of China provide a favorable synoptic climate condition for frequent severe ultrafine dust problems across East Asia including South Korea. These results indicate that ultrafine dust from China is a long-lasting transboundary environmental problem across East Asia, which needs long-term international cooperation in developing the sustainable policies.

In this study, an analysis were conducted to utilize the thermal infrared image using drone to present the temperature correction method of thermal infrared image and the thermal environment by the type of land cladding. The analysis was applied to the temperature correction of the thermal infrared image and total eight thermal infrared images were produced based on the land surface temperature. The thermal infrared image compared accuracy through RMSE calculation. Based on the result of RMSE, the thermal infrared image corrected by the land surface temperature was relatively accurate and contained at 2.26 to 3.58. According to the results, it is expected that the aggregation and waters will perform the functions of the green park sufficiently to improve the thermal comfort and improve the microclimate stability using the thermal infrared image and the reclassified land cover map. The results of this study obtained by Drone and the usability of the drone thermal infrared image in the detection of the thermal environment. Finally, it is expected to contribute to the improvement and management of the thermal environment in the city by being used as a basic data for the improvement and management policy of the thermal environment. Moreover, the macro view is expected to contribute to the mitigation of urban temperature reduction and heat island.

The increased frequency and intensity of wildfires can cause damages to the ecosystem and the atmospheric environment. Rapid identification of the wildfire damages is also important for establishing forest restoration, budget planning, and human resources allocation. Because the wildfires need to be examined for vast areas, satellite remote sensing has been adopted as an effective method. Many studies for the detection of wildfires and the analysis of burn severity have been conducted using mid- and high-resolution images. However, they had difficulties in the sensitivity problem of NBR (Normalized Burn Ratio) for multi-temporal images. This paper describes the feasibility of the detection and classification of wildfire burn severity using Sentinel-2 images with K-means and ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm) methods for a case of the Andong fire in April 2020. The result can be a reference to the appropriate classification of large-scale wildfire severity and decision-making for forest restoration planning.

This paper is a study on data augmentation for small dataset by using deep learning. In case of training a deep learning model for recognition and classification of non-mainstream objects, there is a limit to obtaining a large amount of training data. Therefore, this paper proposes a data augmentation method using perspective transform and image synthesis. In addition, it is necessary to save the object area for all training data to detect the object area. Thus, we devised a way to augment the data and save object regions at the same time. To verify the performance of the augmented data using the proposed method, an experiment was conducted to compare classification accuracy with the augmented data by the traditional method, and transfer learning was used in model learning. As experimental results, the model trained using the proposed method showed higher accuracy than the model trained using the traditional method.

본 연구는 디지털미디어 시대 뉴 플랫폼 시장의 형성으로 폭발적인 성장을 하고 있는 브랜디드 콘텐츠 유형을 분류하여 콘텐츠노블티, 몰입, 적합성에 차이가 있는지 살펴보고, 브랜드 태도, 구매 의도 간의 구조적 관계를 살펴보고자 하였다. 연구 결과, 콘텐츠노블티와 몰입, 적합성은 모두 웹드라마, 뮤직비디오, 1인미디어 순으로 유의한 차이가 나타났다. 또한 콘텐츠 노블티, 적합성은 브랜드 태도에 유의한 수준으로 정(+)의 영향을 미쳤다, 반면 몰입은 브랜드 태도에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이러한 브랜드 태도는 구매의도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 이러한 결과를 통해 브랜디드 콘텐츠를 제작하는 기업은 콘텐츠 자체로서 소비자들이 즐길 수 있도록 참신함과 즐거움, 공감을 불러일으킬 수 있는 웹드라마 형식의 콘텐츠를 제작하는 것이 마케팅 관점에서 유리할 것이라는 전략적 시사점을 제공하였다.

본 연구의 목적은 1.5 T와 3.0 T 비 인두 MRI 검사 후 SNR과 CNR을 평가하여 최적의 Tesla를 알아보고자 하였다. 총 30명의 PACS로 전송된 Nasopharynx MRI검사 환자를 무작위로 선택하여 본 연구에 적용하였다. 데이터 분석에 사용된 장비로는 1.5 T, 3.0 T MRI 장비를 이용하였다. 분석 방법으로 T1 WI과 T1 지방 소거 영상에서 각 Tongue, Spinal Cord, Masseter Muscle, Fat, Parotid Gland, Tumor의 조직에 대하여 일정한 관심영역을 설정하고 SNR와 CNR을 평가하였다. 6가지의 조직에 대하여 정량적 분석으로 SNR과 CNR을 평가하였고, 정성적 분석으로 균일한 지방소거, 자화 감수성 인공물에 대한 영상의 질을 4점 척도로 측정 하였다. 본 데이터 분석의 통계적 유의성은 독립표본 T검증과 Wilcoxon Signed Ranks사용하였으며, p 값이 0.05이하일 때 유의성을 두었다. 본 실험에 대한 정량적 평가 결과 T1 WI 과 T1 지방소거를 1.5 T와 3.0 T 를 비교했을 때 T1 WI에 대한 3.0 T가 평균 SNR(124.75±), CNR(118.91±)로 정량적 분석에서 SNR과 CNR값이 1.5 T평균 SNR(73.15±), CNR(60.59±)에 비해 높게 나타났다. 또한 T1 지방소거에서 3.0 T가 평균 SNR(10 1.10±), CNR(81.24±)로 1.5 T의 평균 SNR(78.47±), CNR(65.70±)에 비해 높게 나타났다. 정성적 분석으로 균일한 지방소거, 자화 감수성 인공물에 대하여 4등급으로 평가했을 때 1.5 T 장비가 높은 점수를 얻었다(p <0.05). 결론적으로 두 기기에 대한 데이터 분석 결과 정량적 평가부분에서는 3.0 T 장비가 높게 나타났고 정성적 평가 부분에서는 1.5 T가 높게 나타났다. 따라서 각 장비에 대한 장단점을 고려할 때 상호보완적으로 장비를 선택하여 환자에게 적용한다면 최적의 정보를 제공할 것이라고 사료된다.

뇌 질환과 두경부 검사에서 전산화단층촬영의 선속 경화현상이 없는 자기공명영상이 조직의 높은 대조 도와 우수한 분해능의 영상을 획득하는 검사 방법으로 인식되고 있지만 구강 내 금속 이식물이 있는 경우는 자화율 인공물(magnetic susceptibility artifact)이 발생되어 영상 진단에 장해 요소가 된다. 따라서 본 연구는 자기공명영상에서 치아 임플란트와 보철에 의한 인공물 감소 방안을 강구하고자 한다. 자기공명영상에서 임플란트에 의한 인공물 발생은 GE 기법에서 TE가 짧을수록 신호 크기가 증가하였고, 물의 온도 변화에서는 일관성이 없게 나타났다. SE 기법에서도 공기보다 물의 신호 크기가 전반적으로 높았지만, 신호 대 잡음비는 공기와 온도에 의한 차이가 없었다. EPI 기법에서는 공기보다 물이 있을 때 정량적, 정성적으로 인공물이 적게 발생한 영상을 얻을 수 있었고, 특히 물 온도 20°와 30°에서 신호 대 잡음비가 가장 높게 측정되었다. 결론적으로 EPI 기법에서 물 온도 20°와 30°의 물주머니를 이용하여 뇌 확산강조영상을 획득하면 임플란트와 보철물에 의한 자화율인공물이 감소되어 보다 진단적 가치가 있는 영상을 획득할 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구는 CT를 이용한 뇌혈관 추출 검사에서 이중에너지 기법을 활용하여 각 에너지 준위별 뇌혈관 조 영술의 유용성을 평가하였다. 방법은 CT 뇌혈관 조영술을 시행한 환자 15명의 DE 영상과 SE 영상을 대상으로 하였다. 영상의 분석은 MCA, 뇌실직 조직, Background에 ROI를 설정하여 평균값, 표준편차 및 SNR, CNR 값을 구하고, SE영상과 비슷하게 구현되는 에너지 영역을 알아보았다. Likert 5점 척도 육안평가를 병행한 결과 DE 40 keV와 SE 120 kVp에서 가장 선명한 MCA 영상을 확인 하였다(p>0.05). SE영상의 SNR 값은 DE영상의 40 keV에너지 준위값과 비슷하게 측정되었고, 40 keV와 50 keV의 저에너지 준위의 영상이 SNR이 높게 측정되어 고에너지 준위의 영상에 비해 대조도가 높아 뇌혈관질환을 유용하게 관찰할 수 있을 것으로 사료된다.

환자의 진단 및 치료를 결정할 때 전산화단층촬영 (computed tomography; CT)은 우수한 해부학 정보를 제공하기 때문에 진단에 큰 도움이 되어 있다. 그에 따른 사용빈도가 증가하고 있으며, 활용 및 응용범위도 확대되어가는 추세이다. 저관전압을 사용해서 CT 검사를 하면 노이즈가 증가한다. 기존의 여러 연구에서는 영상재구성법에 대한 노출조건을 조절하는 방법 등을 시도해서 최적의 화질을 찾는 방법을 찾고 있으나 근본적 문제해결은 되지 못한다. 입력 영상의 신호를 유지하고 노이즈만을 최대한 제거하기 위해서 이중 트리웨이블릿 알고리즘을 적용하였다. 실험결과 100kVp, 회전시간 0.5sec의 영상에서 complex oriented 2d 방을 사용할 경우 노이즈는 8.53에서 4.51로 줄어들었다. 본 연구를 통해서 저관전압 두부 CT에서 발생하는 높은 수준의 노이즈를 최적의 노이즈제거 알고리즘으로 노이즈를 제거하고 환자선량을 낮출 수 있었다. 본 연구결과를 임상에서 사용 시 저선량의 CT 사용이 가능하고 환자 피폭을 줄일 것으로 판단한다.

X-선을 이용한 영상은 진단에 필수적인 요소지만 영상에서의 noise발생이 불가피하다. 이를 보완하기 위해 환자의 피폭선량은 낮추면서 영상의 질은 높여주는 total variation (TV) 알고리즘이 제시되었다. 본 연구의 목적은 시뮬레이션을 통해 부가 여과판의 두께에 따라 방사선 영상 촬영 시 영상의 화질에 미치는 영향 을 확인하고, TV 알고리즘의 유용성을 평가하는 것이다. 부가 여과판의 두께변화에 따른 각 알고리즘 적용 시 Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) 시뮬레이션 영상을 이용하여 Polymethylmethacrylate (PMMA) 팬텀의 실제 크기, 모양과 재질을 동일하게 하고 대조도 대 잡음비 (contrast to noise ratio, CNR)과 변동계수 (coefficient of variation, COV)값을 비교하였으며 그 결과 TV 알고리즘 적용 시 CNR 값이 가장 높고 COV 값이 가장 낮다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 모든 알고리즘에서 0 mmAl을 사용할 경우 가장 우수한 CNR과 COV값을 얻을 수 있었다.

Skull X-ray 영상에서 노이즈의 발생은 불가피하며, 이는 영상 화질과 진단 정확도를 저하시키고 디지털 영상 장치의 특성상 오류를 증가시킨다. 이러한 노이즈는 선량을 증가시키면 쉽게 감쇠되긴 하지만 환자가 받는 피폭선량이 더 큰 문제를 야기할 수 있다. 그래서 선량문제를 해결하고 동시에 노이즈를 줄이기 위해 저선량에서 노이즈 감소 알고리즘이 활발히 연구되고 있는데, 초기에 개발되고 널리 사용되어진 median filter와 Wiener filter는 노이즈 감소 효율이 떨어지고 영상경계에 대한 정보가 많이 손실된다는 단점이 있다. 본 연구의 목적은 이전 노이즈 감소효율의 문제점을 보완할 수 있는 total variation (TV) 알고리즘을 sku ll X-ray 영상에 적용하여 정량적으로 평가하고 비교를 하는 것이다. 이를 위해 Siemens사의 X-ray 장치를 사용하여 성인 skull을 모사할 수 있는 팬텀을 통해 다양한 관전압과 관전류량을 사용하여 실제 skull X-ray 팬텀 영상을 획득하였다. 또한, 각각의 팬텀 영상에 noisy image, median filter, Wiener filter, TV 알고리즘을 적용하였을 때의 대조도 대 잡음비 (CNR)와 변동계수 (COV)를 비교 측정했다. 실험 결과 TV 알고리즘을 적용하였을 때, 모든 조건에서 CNR와 COV 특성이 우수함을 확인할 수 있었다. 결론적으로 이번 연구를 통해 TV 알고리즘을 사용하여 영상의 질을 높일 수 있는지에 대해 확인해 보았고, 이론적으로 CNR 값은 관전류량이 증가할수록 노이즈가 감소함으로 인해 증가하는 것을 알아볼 수 있었다. 반면에, COV는 관전 류량이 증가할수록 감소하였으며 관전압이 증가하였을 때 noise는 감소하고 투과량이 증가하여 COV가 감소하는 것을 알아볼 수 있었다.

최근 넓은 동적 범위 특성을 제공하는 평판 디텍터 개발을 바탕으로 의료보건 환경이 디지털화되고 있 는 현 시점에서 적절한 필터 두께의 재설정이 요구되고 있으나, 현 임상에서는 기존 아날로그 시스템에서 연구된 정보를 바탕으로 NCRP에서 제안한 권고 기준을 이용하고 있다. 이에 본 연구에서는 디지털방사선 촬영에서 알루미늄 필터를 이용하여 환자선량 최적화와 더불어 선량크리프의 최소화 가능성을 고찰하였다. 연구 결과, 알루미늄 필터의 두께를 증가함에 따라 유사한 선예도를 가지는 의료영상을 획득 시 피폭되는 피부입사선량을 최대 19.3% 저감할 수 있는 것으로 나타났으나, 영상학적 관점에서 중요한 해상력이 1.01 lp/mm의 큰 변화가 분석되었다. 이러한 해상력의 변화는 X선 빔 경화 현상으로 인하여 피사체에서 발생하는 산란선이 증가하기 때문으로 사료되며, 산란 열화 인자를 통하여 산란선량에 의한 영향이 증가하는 것 을 정량적으로 검증하였다. 하지만, 최근 개발되어 광범위하게 적용되고 있는 평판 디텍터는 방사선에 대한 민감도가 높고 넓은 동적 범위 특성을 가지므로 필터 두께에 따라 산란선의 비율에 대한 증가분과 대응 하여 적정한 해상력을 유지할 수 있을 것으로 사료되며, 더 나아가 피폭선량 저감을 통해 선량크리프를 최소화 할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 관전압과 관전류량이 디지털 방사선영상에서 적용되고 있는 노출 지수에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 방사선발생장치는 인버터방식의 디지털 X선 발생장치를 사용했으며 영상검출체는 포터블 형태의 무선 디텍터를 그리드 없이 사용하였다. 방사선영상은 3D 프린터를 이용하여 제작한 원뿔형 피라미드 팬텀을 이용하여 획득하였다. X선의 관전압 조사조건은 40 kVp부터 120 kVp까지 10 kVp 씩 증가시켰고 각 관전압에서 관전류량은 1 mAs에서부터 128 mAs까지 배수적으로 증가시켰다. 그 결과 관전압이 EI와 높은 R2값으로 로그 함수적 관계가 있었으며 관전류량이 매우 높은 선형적인 관계가 있었다. 또한 영상 검출체의 면적선량과 EI도 R2값이 0.76 이상으로 높은 상관관계가 있었다. 결론적으로 관전류량이 EI에 선형적으로 영향을 주었으며, 적절한 영상품질 유지를 위해서는 예측이 용이한 관전류량을 주로 조절하 는 것이 유리하다고 판단된다.

콘크리트 구조물의 균열은 재료의 성질, 시공방법, 환경 및 외력, 설계 등 많은 요인으로 인해 발생한다. 균열은 구조물에 치명적인 손실을 초래할 수 있다. 따라서 콘크리트 구조물의 균열을 조사하는 것은 검사 과정 중 중요한 평가로 인지되어 지고 있다. 그러나 과거 균열을 측정 및 평가하는 방법에 대해 신뢰성을 가진 측정 방법이 없어 균열 조사에 대해 경험이 있는 특정 조사자가 육안으로 균열을 확인하였다. 이는 비용, 시간, 정확도 및 안전성 측면에서 비효율적이다. 따라서 본 연구에서는 영상 처리 기법의 라플라시안 필터를 이용하여 구조물의 최대 균열 폭을 평가하는 방법을 제안하고자 하였다.

최근 사회기반시설(SOC)의 증가와 노후화에 따라 기존의 인력중심의 육안검사를 기반으로 한 안전점검은 경제성과 안전성, 효율성 면에서 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 육안점검의 한계를 개선하기 위해 딥러닝 모델 기반 물체를 탐지하는 기술을 활용하여 터널 콘크리트 균열을 자동으로 탐지하는 기술을 개발하였으며, 이를 실제 터널 영상에 적용하여 그 성능을 검증하였다.