흉부 디지털 단층합성(chest digital tomosynthesis, CDT) 검사 시 관전압 및 감도(sensitivity) 변화에 의한 선량감소 효과와 정량적 평가로 선량 최적화 조건을 평가하고자 한다. 관전압 125 kV, 135 kV 설정에 따른 sensitivity 200, 320, 400 변화하여 팬텀의 CDT 영상을 획득하였다. 감도와 관전압 변화 따른 선량과 면적선량(DAP)을 평가하였다. 화질평가는 최대신호 대 잡음비(PSNR), 대조도 대 잡음비(CNR), 신호 대 잡음비(S NR)를 image J를 이용하여 분석하였다. 선량은 14~23%, 면적선량은 13~26% 정도 sensitivity 200, 125 kV에 비해 측정치가 낮아졌고, sensitivity 가 높아짐에 따라 감소율 커짐을 알 수 있었다. PSNR은 27dB 이상으로 모두 의미 있는 수치였고, CNR, SNR은 sensitivity가 낮을수록 우수했으나, 항목마다 통계의 유의성은 달랐다. CNR과 SNR 모두 sensitivity 320, 135 kV가 sensitivity 200, 125 kV와 통계적으로 유의하지 않았다(p>0.0 5). CDT는 감도, 관전압과 디지털 촬영의 장비의 장점인 보정능력을 이용하여 더 작은 선량으로 화질을 유지 시킬 수 있다.

CR시스템을 이용한 흉부검사 및 집단 흉부검사는 임상에서 자주 이용되고 있다. 흉부영상 획득과정에서 영상의 품질을 저하시키는 요인은 노후된 IP의 사용과 장시간 방치된 IP를 사용할 때이고 보관 시간에 노이즈가 대량 발생한다. 연구에서는 화질의 복원을 위해서 본 연구에서는 직접적인 계산방법인 위너필터와 개선된 위너필터를 적용하고 평가하였다. 실험결과 잡음의 변동이 작은 곳에서는 wiener의 방법이 우수하였고 잡음의 변동이 큰 곳에서는 개선된 방법이 우수하였다. 3일간 CR판독기로 잠상처리 않은 IP를 사용시 흉부CR 영상에 대해서 알고리즘 적용한 결과 잡음은 효과적으로 제거되었다 개선된 방법보다 고전적인 위너필터의 결과가 좋았다. CR영상 프로세스 과정에서 잠상처리를 하지 않고 다수의 환자를 검사했을 경우 제안한 알고리즘은 좋은 화질의 영상으로 복원가능하고 영상판독에 도움을 줄 것으로 판단한다.

의료영상의 프랙탈 부호화 방법은 영상을 반복 변환시스템인 IFS(iterated function system)를 구성해야하고, 이를 위해 영상영역을 레인지 영역으로 분할하고 각 레인지블록에 대해 탐색하게 될 도메인 블록에서 가장 닮은 최적의 블록을 찾는다. 이때, 결정되는 변환계수 값과 좌표의 정보를 프랙탈 계수로 전송한다. 본 연구에서는 이러한 프랙탈 계수들을 확률분포를 추출할 수 있는 양자화기를 통해 양자화 하여 비트를 할당하였다. IFS를 구성하는 부호화과정에서 가변크기 블록방법을 사용하여 부호화시간을 단축하고 압축 률을 향상시키는 방법을 제시하였다. 추후 프랙탈 부호화과정에서 화질을 최상으로 유지하면서 부호화시간을 단축시키고 압축률을 높이는 연구가 더 진행되어야 할 것 으로 본다.

Brain MRI 검사에서는 영상을 얻기 위해 RF Pulse를 인체에 조사하게 되는데 이때 조사된 RF Pulse 에너지의 상당부분은 우리 몸에 그대로 흡수되게 되고 이로 인해 인체의 온도가 상승하게 되는데 노출정도에 따라 인체에 영향을 주게 된다. 그리고 같은 RF Pulse 에너지를 주었더라도 인체에 금속이 삽입되었다면 금속으로 인한 전자파 전도도가 증가하기 때문에 SAR가 증가하고 체온도 변화하게 된다. 이에 Brain MRI 검사 시 치아 임플란트의 재료에 따라 발생되는 두부 전체의 SAR와 온도의 변화를 비교 분석하고자 한다. 실험은 인체 두부모델에 1.5Tesla MRI장비에서 발생되는 64MHz RF Pulse 주파수, 3.0Tesla MRI장비에서 발생되는 128MHz RF Pulse 주파수를 조사한 뒤 치아 임플란트 재료를 Titanium과 Al2O3로 변화시킨 경우 두부 전체의 SAR와 온도 변화를 알아본다. 치아 임플란트 재료의 변화에서 Titanium을 사용하였을 때, 두부 전체의 SAR와 온도는 높게 나타났다. 하지만 Al2O3을 사용하였을 때, Titanium보다 두부 전체의 SAR와 온도는 낮게 나타났다. 치아 임플란트의 재료는 금속의 비중이 작은 경금속이면서 전기적 도체인 Titanium과 비교했을 때 전기전도도가 낮은 전기적 부도체인 Al2O3에서 두부 전체의 SAR와 온도는 낮게 나타났다. 치아 임플란트 재료가 Titanium 일 경우 SAR의 최대값은 제한치보다 월등히 높기 때문에 향후 Titanium의 치아 임플란트 재료를 삽입한 환자가 Brain MRI 검사를 할 경우 환자의 생물학적 영향과 관련된 연구가 필 요할 것이다. 또한, 치아 임플란트 시술 시 Titanium보다는 Al2O3 재질의 치아 임플란트를 사용하는 것이 Br ain MRI 검사에서 인체 두부 전체의 SAR와 온도를 감소시키는 방안이라는 점을 발견할 수 있었다.

아시아 지역의 인구증가와 하천주변 및 삼각주 평야 저지대의 인구밀도 집중으로 인해 우기 시 아시아의 많은 지역에서 홍수로 인한 대규모 인명 및 재산 피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 NOAA에서 제공하는 1992년부터 2003년까지의 나이트라이트 위성영상자료를 수집하여 인명 및 재산피해 정보와의 상호 공간분석을 통해 메콩강 유역의 홍수피해에 대한 분석을 실시하였다. 인명 및 재산피해 자료는 EM-DAT에서 제공하는 지 역 공간분포자료를 활용하였으며, 메콩강 주하천 격자로 부터 모든 임의 격자의 떨어진 거리를 계산하여 해당 격자에서의 나이트라이트 강도와 인명 및 재산피해와의 상관분석을 수행하였다. 그 결과, 나이트라이트 강도가 클수록 홍수피해가 큰 것으로 분석되었으며, 특히, 하천으로부터 가까 운 거리에서 나이트라이트 강도가 높게 나타났다. 이는 높은 나이트라이트 강도를 갖는 격자, 즉 인구밀집도가 상대적으로 높은 격자가 메콩강 하 천주변으로 분포되어 있으며, 홍수피해와 양의 상관관계를 갖고 있음을 의미한다. 이와 같이 나이트라이트 위성영상정보는 에너지소비, 재해 등 다양한 공간분석을 통해 사회경제적 영향성 평가를 위한 대리변수로 사용이 가능할 것으로 판단된다.

The purpose of this study is to identify the effectiveness of satellite images in detecting the areas of rice production in the Barisal of Bangladesh. We also investigated the effect of climate change on the crop production through comparative analysis of rice production area and production statistics with climate data at multi-temporal time scale. This analysis found that the classification of rice fields extracted through satellite image and made as the number of rice cultivation areas did not exceed 10 percent of the statistical data. Climate data analysis showed that the average temperature during the ripening stage has the greatest impact on Boro’s production. It would be more make sense if you can describe the results of how precipitation is also important for rice production in addition to temperature. Therefore, it is believed that this research could serve as a key basis for solving food security issues due to climate change.

본 연구는 두부 인체모형 팬텀을 컴퓨터 단층촬영 장치를 이용하여 스캔 후 영상에서 발생한 선속경화현상을 고 관전압 적용 방법과 본 연구에서 적용한 금속인공물감소 알고리즘 적용 영상을 비교하여 금속인공물감소 알고리즘 적용의 유용성을 알아보고자 하였다. 그 결과 관전압을 140 kVp로 높여 스캔 시 CT value가 0.02～0.05 % 감소하여 선속경화현상 감소 효과가 상대적으로 낮았으며(P>0.05), 금속인공물감소 알고리즘 적용 시 CT value가 12.4～26.9 % 감소하여 선속경화현상 감소 효과에 상대적으로 의미가 있는 것으로 분석되었다(p<0.05). 또한 임상영상평가표에 의한 정성적 평가에서도 인공물의 경우 MAR알고리즘 적용 후 1.8점으로 평가 되었고, 해상도 및 대조도 평가에서 MAR알고리즘 후 7.2점으로 평가되어 선속경화현상 감소에 있어 금속인공물감소 알고리즘 적용이 의미가 있는 것으로 평가되었다. 따라서 불가항력적으로 발생하는 선속경화 현상에 의한 인공물의 경우 기존연구에서 도출한 다양한 방법과 더불어 본 실험을 통해 제시한 금속인공물 감소 알고리즘을 적용하여 스캔한다면 선속경화현상에 의해 발생한 인공물 감소에 유용할 것으로 사료된다.

의료수준의 향상과 더불어 환자들의 첨단의료장비에 대한 기대수준이 증가하고 있으며 특히 자기공명영상(Magnetic Resonance Image : MRI)은 현재 모든 임상 분야에서 가장 핵심적인 영상진단 도구로서 사용되고 있다. 그러나 검사 중에 발생하는 심각한 소음으로 많은 환자가 심리적인 불안을 경험한다고 한다. 이에 본 연구에서는 자기공명영상검사실의 기존 헤드셋 흡음재에서 차음재를 추가한 헤드셋의 소음저감평가와 차음재별 영상 아티팩트(artifact) 유무를 알아보고자 하였다. 3D 프린팅한 헤드셋 내부에 흡음재(스펀지)와 차음재(아크릴판, 구리판, 3D copper plate)를 교차 배열하여 MRI 검사소음을 녹음하여 스피커로 같은 dB 값의 소음을 발생시키며 3D 프린팅 된 두부모형의 내부에 소음측정기로 dB 값을 측정하여 정량분석을 하며 자체 제작한 헤드셋을 물팬텀에 밀착시킨 후 MRI영상 아티팩트 유무를 검사한다. 드셋의 정량평가를 한 결과, 헤드셋 평균 dB 값은 81.8 dB 로 나타났으며, 차음재를 추가한 헤드셋에서 가장 방음효과가 뛰어난 재료조합(구리, 아크릴판, 스펀지, 스펀지) 헤드셋의 평균 dB 값은 70.4 dB 값이 측정되었지만 MRI 시뮬레이션 결과 구리가 반자성체이기 때문에 아티팩트가 나타나 배제하였고 두 번째로 방음효과가 뛰어난 (스펀지, 아크릴판, e-copper plate, 스펀지) 헤드셋의 평균 dB 값은 70.6 dB 값이 측정되었고 MRI 시뮬레이션 결과 인공물 나타나지 않았다. 구리분말이 약 40%가 포함된 e-copper PLA로 출력한 재료를 동일하게 시뮬레이션을 한 결과 인공물 나타나지 않았으므로 3D 프린팅 재료의 사용이 적합하였고 구리보다 경제성이 우수하며 가공이 용이하므로 적합한 재료로 선정하였다. MRI관련 연구에 있어 3D 프린팅을 이용한 상호발전이 매우 기대된다.

The goals of this study were to investigate image quality of coronary CT angiography (CCTA) and change of radiation dose by using Adaptive Statistical Iterative Reconstruction (ASIR) technique. 40 subjects with BMI≥25 (A, C groups), 40 subjects with BMI<25 (B, D groups), Groups without ASIR (A, B groups), and with ASIR (C, D groups) were included. There were no statistical differences in image qualities (p>0.05). Radiation doses with application of ASIR were significantly lower than those of ASIR (51-53%, p<0.05). In CCTA scan-nings, ASIR technique helps to reduce radiation dose with preserved image quality.

컴퓨터방사선촬영 시스템이 도입되면서 영상판은 분명 우리에게 많은 정보, 정밀한 디지털이미지 제공, 재촬영률 감소 등 상당한 이점으로 다가왔다. 컴퓨터방사선촬영 시스템의 영상판을 이용한 의료 영상 획득시 좋은 영상을 얻기 위해서는 영상판의 보관 장소 및 발광시간의 응답 특성과 잠상퇴행 현상을 인지함과 동시에 효과적인 정도관리와 화질 향상을 위해 체계적인 관리와 노력을 해야 할 것으로 판단한다. 본 연구에서는 컴퓨터방사선촬영 시스템의 영상판을 이용한 영상획득 과정에서 발생할 수 있는 자연 환경에 의한 잡음에 대하여 알아보았다. 실험 결과 시간이 지남에 따라 영상판에 잡음이 생성되며 영상의 신뢰성이 떨어지게 됨을 확인하였다. 영상판을 사용할 경우에는 4시간 이상 보관된 영상판에 대해서는 잠상소거를 반드시 실시해서 사용하고, 2회 이상 잠상소거 하는 것이 가장 좋은 방법일 것이라고 판단한다. 본 연구는 임상에서 영상판 관리 및 사용 시 정량적인 참고자료가 될 것이다.

비흡연자와 한국형 알코올 선별 검사법 (AUDIT-K)설문지 척도점수에 따라 적정음주군(10점 이하)을 연구대상으로 하여 뇌 백질의 손상 유무를 파악 할 수 있는 확산텐서영상을 검사하고 영상을 획득 한 후 Tract-Based Spatial Statics(TBSS)방법으로 뇌 백질 부위의 신경섬유로의 비등방도 FA(fractional anisotropy)값을 측정 분석한 결과 연령과 체질량지수(BMI)의 변인에 따른 뇌 백질 모든 영역에서 FA값은 통계적으로 유의하지 않았으며 본 연구의 결과 값으로 추측하자면 즉, 연령과 체질량지수(BMI)는 뇌 백질의 미세구조성 변화에 크게 영향을 미치지는 않는다고 할 수 있다.

본 연구는 Image J 프로그램을 사용하여 유속증가 자기공명영상기법의 숙임각 변화에 따른 SNR와 CNR을 측정하여 최적의 숙임각을 알아보기 위해 연구하였다. 총 30명의 정상인 지원자를 대상으로 1.5T 자기공명영상기기(Philips, Medical System, Achieva)를 이용하여 뇌동맥검사 후 평가를 실시하였다. 분석 방법으로 유속증가 자기공명 혈관 조영술에 대하여 4 부위에 관심영역을 설정하고 SNR와 CNR을 평가하였다. 5가지 숙임각에서의 정량적 분석으로 SNR과 CNR에 대한 통계적 유의성은 일원분산분석으로 계산되었으며, 사후 분석으로는 Bonferroni 법을 적용하였고, 통계에 사용된 프로그램은 SPSS 14.0을 이용하여 p 값을 0.05 이하일 때 유의성을 두었다. 본 실험에 대한 결과로서 전교통동맥(SNR:876.59 ± 14.22, CNR:1999.7 ± 12.5), 후교통동맥 (SNR: 863.48 ± 13.29, CNR:1870.18 ± 12.56), ICA(SNR: 1116.87 ± 08.34, CNR:2979.37 ± 14.69), 중대뇌동맥(SNR:848.66 ± 15.25, CNR:2199.25 ± 13.48)의 값으로 25°에서 가장 높은 신호강도를 보였다(p<0.05). 작은 혈관 묘출로서 a1, a2, a3, p1, p2, p3, m1, m2, m3 값 또한 동일한 결과 이었다(p<0.05). 사후분석결과로, 숙임각에서 25° 기준으로 10°, 15°, 20°에서 유의성 있는 결과를 얻었지만(p=0.000) 30° 에서는 유의한 차이가 없었다(p>0.05). 결론적으로, 본 연구에서 30° 에서는 신호강도가 떨어지기 때문에 뇌혈관 자기공명조영술에서 최적의 숙임각은 25°로 나타냈다.

본 연구는 총 15명의 정상인 지원자를 대상으로 1.5T와 3.0T의 자기공명영상기기(Philips, Medical System, Achieva)를 이용하여 강자성 인공물을 최소화하기 위한 최적의 Tesla를 알아보고자 하였다. 평가는 신호대잡음비 평가, 강자성 인공물이 형성된 부위의 길이와 Histogram을 평가하였다. 분석방법으로는 T1, T2 sagitt al 영상의 Background의 4 부위에 관심영역을 설정하고 L3, L4, L5의 각 추체부에 관심영역을 설정한 후 신호대잡음비 값을 측정하였고, 인공물이 형성된 3 부위에 관심영역을 설정하고 길이 값을 측정하였고, Im age J 프로그램을 이용해 인공물 영역의 히스토그램 분포 값을 측정하였다. 본 실험에 대한 결과로 신호대잡음비 평가에서 L3에서는 1.5T와 3.0T 사이에 별 차이가 없는 것으로 나타났고, L4, L5에서는 큰 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.05). 강자성 인공물이 형성된 3 부위의 길이는 3.0T에 비해 1.5T가 더 짧아 주변 조직에 대한 진단적 정보를 더 얻을 수 있는 것으로 나타났다(p<0.05). Histogram평가에서는 3.0T보다 1.5T 가 Count값이 높게 나타났다(p<0.05). 결론적으로 1.5T와 3.0T의 신호대 잡음비, 강자성 인공물의 길이, Hist ogram을 비교 평가해 봤을 때, Spine MRI 검사 시에 PLIF 등 디스크 수술을 받은 환자에게는 Low Tesla로 검사가 최적의 영상정보를 얻을 수 있었다.

This paper presents the applicability and reliability of the crack detection technique of concrete structures developed based on the use of digital image analysis technologies through on - site tests. The problem of aging of infrastructure is a serious threat to the national and national security and there is a growing interest in the development and application of effective inspection and maintenance techniques for related infrastructure. Therefore, instead of the existing traditional manpower-based infrastructure inspection and maintenance techniques, which involve lots of time and money consumption and reliability of results, research using digital image analysis technology is actively being carried out.

In the shaking table test, contact displacement sensors are widely being applied to a structure for measuring the displacement responses, but difficulties may arise depending on the condition of the structure. Moreover, the test uneconomically needs temporary facilities for installing sensors and supplementary equipment for saving the displacement responses of a structure. The contact displacement sensors that are currently becoming popular in the shaking table tests are limited depending on their use environments; thus, the reality is that each equipment appears impractical considering its effectiveness and applicability. Therefore, in this study, to verify an algorithm for measuring the displacement responses of a structure using the vision-based system in the shaking table test, the various tests were conducted.

This paper proposes real-time image-based damage detection method for concrete structures using deep learning. The proposed method is composed of three steps: (1) collection of a large volume of images containing damage information from internet, (2) development of a deep learning model (i.e., convolutional neural network (CNN)) using collected images, and (3) automatic selection of damage images using the trained deep learning model. The whole procedure of the proposed method has been applied to some figures taken in a real structure. This method is expected to facilitate the regular inspection and speed up the assessment of detailed damage distribution the without losing accuracy.

This paper proposes a deep learning-based crack evaluation technique using hybrid images. The use of the hybrid images combining vision and infrared images are able to improve crack detectability while minimizing false alarms. In particular, large-scale infrastructures can be inspected by an UAV-mounted hybrid image scanning (HIS)　system, and the corresponding huge amount of data is typically difficult to be analyzed by experts. To automate such making-decision process, deep convolutional neural network is used in this study. As the very first stage, a lab-scale HIS system is developed using a scanning zig and experimentally validated using a concrete specimen with various-size cracks. The test results reveal that macro- and micro-cracks are successfully and automatically detected with minimizing false-alarms.

케이블지지교량에서 케이블은 하중을 지지하는 주요 부재로, 케이블 장력은 교량의 건전성과 안전도 평가에 있어서 매우 중요한 변수이다. 케이블의 장력을 추정하는 기법으로, 로드셀 및 유압잭 등을 이용하여 케이블의 응력을 직접 측정하는 직접법과 케이블의 형상조건과 계측된 동특성을 활용하여 장력을 역산하는 진동법이 가장 많이 활용되고 있다. 최근 들어 케이블 내부 강재의 응력변화로 인하여 유발되는 자기장 변화를 탐지하는 EM 센서의 연구 및 활용이 증가하고 있다. 본 연구에서는 리프트오프 테스트, EM 센서 및 진동법(Vision-based System, Accelerometer)을 적용하여 장력을 측정하고 그 결과를 비교 분석하였다.

This paper proposes a convolutional neural network model for distinguishing areas occupied by obstacles from a LiDAR image converted from a 3D point cloud. The channels of a LiDAR image used as input consist of the distances to 3D points, the reflectivities of 3D points, and the heights of 3D points from the ground. The proposed model uses a LiDAR image as an input and outputs a result of a segmented LiDAR image. The proposed model adopts refinement modules with skip connections to segment a LiDAR image. The refinement modules with skip connections in the proposed model make it possible to construct a complex structure with a small number of parameters than a convolutional neural network model with a linear structure. Using the proposed model, it is possible to distinguish areas in a LiDAR image occupied by obstacles such as vehicles, pedestrians, and bicyclists. The proposed model can be applied to recognize surrounding obstacles and to search for safe paths.

고관절 시행에서 식립각도는 추후 환자의 운동범위나 힘의 분배조건에 따라 폴리에틸렌 라이너의 마모에도 영향을 미친다. 인공관절요소로부터 마모입자는 골괴사나 다른 생화학적으로 많은 합병증을 일으킨다. 이런 점에서 인공고관절에서 마모와 정렬각도를 수술 후 추시를 통해 측정하는 것은 중요하다. 특히 관절면의 마모를 측정하는 것은 그 량이 크지 않아 상당한 정밀도를 요구한다. 현재 널리 쓰이는 상용 소프트웨어는 재현성과 측정방법의 표준화가 되어 있지 않아 사용에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 일반 병원의 방사선촬영 환경에서 CAD만 추가로 구비하면 행할 수 있는 인공관절면 마모와 식립각 측정법을 제시한다. 인공관절만의 X-ray영상을 이용한 본 방법의 정확도와 정밀도 평가를 수행하였다. 또한 실제 인공고관절환자의 X-ray영상을 가지고 2년추시에 따른 마모와 식립각을 측정하였다. 본 연구에서 제시한 CAD를 이용한 방법은 마모측정에서 정확도 0.06 mm, 정밀도 0.05 mm, 식립각은 0.27°의 정밀도를 갖는다.