생태통로란 자연환경보전법 제2조 9호에 “도로, 댐, 수중 보, 하굿둑 등으로 인하여 야생동식물의 서식지가 단절되거나 훼손 또는 파괴되는 것을 방지하고 야생동식물의 이동 등 생태계의 연속성 유지를 위하여 설치하는 인공 구조물 식생 등의 생태적 공간”이라고 명시되어있다. 생태통로 모니터링은 생태통로를 이용하는 야생동물의 현황을 파악하고 설치의 실효성을 평가하여 개선방안을 마련하기 위함이 다. 현행 조사기법은 생태통로에 카메라 트랩을 설치하고, 정기적으로 조사자가 촬영 데이터를 회수하여 육안판독을 통해 야생동물 객체를 식별하여 정리하고 있다. 이러한 방식은 센서 카메라에 촬영된 동영상을 일일이 확인하여 진행 하므로 분석에 장시간이 소요되며 조사자의 종별 동정능력에 따라 조사결과의 품질 차이가 발생하는 한계가 있다. 최근 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 활용한 기법은 영상 내 에서 객체를 자동 식별할 뿐만 아니라 개체 수, 이미지 설명 등을 높은 수준의 정확도로 탐지하고 있다. 따라서 카메라 트랩에 딥러닝 기법을 적용하면 야생동물의 동정, 탐조 및 움직임 정보 등을 자동적으로 데이터베이스화할 수 있다. 본 연구는 이미지 인식 분야 딥러닝 기법을 생태통로 모니터링에 적용함으로써 기존 육안판독의 소요시간을 줄이고, 인적오류를 최소화하는데 그 목적이 있다. 연구지역은 소백산국립공원 죽령생태통로를 선정하였다. 죽령 생태통로는 소백산국립공원 내 유일한 생태통로로 공원구역을 가로지르는 국도 5호선에 의해 단절된 서식처를 연결하고 야생동물의 휴식처로서의 역할을 수행하고 있 다. 터널형 생태통로로, 폭 약 8m, 길이 21m의 규모이다. 2003년에 설치되었으며 2004년부터 국립공원관리공단이 위임받아 현재 소백산국립공원북부사무소가 관리하고 있다. 국립공원 생태통로 중 가장 많은 자료가 축적(2011년 -2015년 집계 기준)된 곳으로, 2005년부터 현재까지 13년 간의 모니터링 자료가 축적되어 있다. 따라서 딥러닝 학습 을 위한 데이터 확보가 용이하다. 본 실험은 카메라 트랩의 딥러닝 기반 영상분석을 실험하는 초기연구이기 때문에 비교적 간단한 신경망 모델과 소량의 데이터를 이용하여 가능성을 검증하였다. 딥러닝은 영상 인 식 분야에서 사용되는 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network) 기법을 적용하였다. 먼저 죽령 생태통로에서 발견 확률이 높은 삵, 고라니, 노루, 멧돼지, 너구리 5종에 대한 모니터링 자료(카메라 사진과 동영상)를 수집하였다. 동영상의 경우, 고정된 위치에서 움직이는 객체를 탐지해야 하기 때문에 컴퓨터 비전 기법을 통한 데이터 전처리를 수행 하였다. OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 영상추적 알고리듬을 제공하는데 이를 통해 야생동물 객체의 최소경계사각형을 탐지하고 각 프레임을 이미지로 저장하였다. 탐지된 이미지는 크기와 해상도가 제각각이기 때문에 CNN의 입력 데이터로 인식시켜주기 위해 100×100 화소 크기로 조정하였다. 딥러닝을 비롯한 머신러닝 문제는 일반적으로 데이터를 훈련 데이터와 시험 데이터로 나눠 학습과 실험을 수행한다. 훈련 데이터는 모델의 최적의 매개변수를 찾는데 사용 되며 시험 데이터는 앞서 훈련된 모델의 성능을 평가하는데 사용된다. 임의 추출을 통해 야생동물 종별로 1,000장의 훈 련 데이터와 400장의 시험 데이터(총7,000장)를 선택하였다. 훈련 데이터는 동물의 전신 이미지는 드물었으며 얼굴 과 몸의 일부만 촬영된 경우가 대부분이었다. CNN 모델은 5층 신경망으로 구성하였으며 이미지 규모를 고려하여 영상증강(image augmentation) 기법을 적용하였다. 모델 구현에는 오픈소스 딥러닝 라이브러리 TensorFlow와 Keras를 사용하였다. 실험결과, 야생동물 5종에 대한 CNN 모델은 96.25%의 정확도를 보였다. 고정된 카메라에서 촬영된 이미지는 야생 동물의 행동 패턴이 비교적 단순하여 객체 식별에 유리한 것으로 추정된다. 또한 생태통로를 이용하는 야생동물의 제한적인 종류는 예측 정확도에 기여도가 있을 것으로 판단된다. 현행 수동식별과 대비하여 본 기법의 적용은 조사 자동 화에 따른 시간절감과 객관적 품질 확보라는 측면에서 활용 잠재력이 높을 것으로 기대된다. 모델이 최종적으로 정립되 면, 조사자가 회수된 현장 데이터를 입력만 하면 생태통로 모니터링 통계를 자동 계산하는 프로그램으로 제공 가능할 것이다. 이번 실험에서는 CNN의 생태통로 모니터링 적용 가능성을 검증해 본 것으로 간단한 모델과 데이터를 통해 그 가능성을 확인하였다. 현재 카메라 트랩 이미지를 대상 으로 CNN의 최신 연구들이 진행 중이나, 실제 적용해 본 바로는 자동 전처리에 관한 연구가 충분히 이뤄져야 할 것 으로 판단된다. 차기 연구에서는 사전 학습된 CNN 모델에 현장 이미지를 추가한 트랜스퍼 러닝(transfer learning)을 적용하여 범용적인 활용도를 평가해보고자 한다.

최근 들어 비행정보에 대한 확인기술의 발달과 소형 드론의 지속적인 기술개발로 인하여 이동성과 안정성이 확보된 근접 항공촬영이 가능해졌다. 특히 GPS좌표를 활용하여 경로비행의 위치를 직접 지정함으로써 조사대상지에 대한 경 로비행의 정확성과 안정성이 확보되었으며, 이를 통해 일정한 고도를 유지한 상태에서 정사투영 촬영을 통한 분석이 가능하게 되었다. 따라서 본 연구에서는 수목의 생육관리와 3D맵핑 시스템의 접목에 착안하여 정밀하고 체계적인 3D 맵핑 도면작성을 활용하여 수목의 시공과 관리측면에서 경제적이고 장기적인 차원에서 수목의 상태를 파악하기 위한 방안을 모색하고자 하였다. 특히 문화재로 지정된 수목의 경우처럼 고부가가치를 지닌 수목에는 활용도가 더 크다 하겠다. 항공사진 촬영에 이용된 UAV는 Mikrokopter사의 회전 익을 이용하였으며, 디지털 데이터의 취득은 Sony α5100을 활용하였다. 항공사진촬영 시 공간해상도를 고려하여 비행고도를 설정하였는데, 계획된 공간해상도 3Cm를 확보하기 위해 비행고도는 대상지를 기준으로 80m로 설정하였으며 촬영 시 종중복율(Endlap) 및 횡중복율(Sidelap)을 45%로 설정하여 항공사진촬영을 실시하였다. 그 결과 약 4개의 스트립 비행 경로를 따라 44개의 Waypoint가 설정되었으며, 비행고도와 속도는 80m, 약 3m/sec로 항공사진촬영을 실시하였다. 연구대상지인 광한루원의 항공사진 촬영을 결과를 살펴 보면 44개의 Wapoint 중 41개 지점에서 촬영되었으며, 취득된 디지털데이터에 비행로그데이터를 적용하여 잔차분 석을 통한 유효성을 검증한 결과 UAV에서 촬영된 41개의 디지털데이터 모두 유효한 데이터로 확인되었다. 3D맵핑 데이터제작 및 DEM분석은 Photoscan을 이용하 여 데이터를 추출하였다. 3D맵핑을 위한 데이터의 정합은 UAV 시스템에서 취득된 디지털영상데이터를 모두 이용하였으며, Photoscan의 자동영상매칭 기능을 이용하여 Point Cloud Data 형식의 데이터를 하나의 데이터로 정렬한 후 이를 바탕으로 Polygon Data 및 Texture로 변환하여 약4.5 ㎝급의 DSM을 생성하였으며, 정사투영 방식의 보정을 통해 약 3cm급의 정사영상데이터를 제작하였다. 취득된 디지털데이터를 통해 구축된 공간정보데이터의 보정 및 정확성 검토를 위해 UAV를 이용하여 취득된 영상과 GPS/INS데이터, 기상기준점 측정 데이터를 기반으로 정확성을 검토하였다. 지상기준점측량은 RTK(Real Time Kinematic)의 GRS80좌표 시스템을 이용하여 데이터를 취득하였으며, 측량지점은 3곳을 지상기준점으로 선정하였 다. 측정결과 RMSE는 ±5Cm 이내의 정확성을 가지는 것으 로 나타나 정사영상 데이터를 이용한 수목의 수관폭 등에 대한 평면데이터 구축에는 문제가 없는 것으로 파악되었다. 구축된 정사영상 데이터를 분석한 결과 총 25주의(산수 유4, 은행나무7, 소나무9, 단풍나무4, 모과나무1) 수목이 확인되었는데, 이중 산수유와 은행나무는 현장조사를 통해 수목의 종류를 확인하였다. 정사영상 데이터를 바탕으로 최종 생성된 DSM데이터를 살펴보면, 시설물 및 지형에 대한 수치데이터는 정확하게 분석되었으나 수목의 경우에는 총 25주의 수목중 약 50%에 해당하는 12주(단풍나무 3주, 소나무 5주, 산수유 4주)의수목에 대한 3D데이터가 추출되었다. 이러한 이유는 항공촬영을 통한 디지털데이터 구축에 있어 수직부감으로 촬영된 디지털데이터는 수목의 불규칙면에 대한 데이터 구축의 어려움과 수목 일부가 그림자와 중첩됨으로써 그림자로 인식되는 현상, 수목들 중첩되는 구간에 대한 3D데이터 구축이 어려운 것으로 판단되었으며 최근에 식재된 수목(은행나무(7)에서 3D데이터가 생성되지 않는 것으로 나타났다. 따라서 추후 항공촬영에 있어 디지 털 데이터 구축 시 45도 사선 촬영을 포함하여 항공사진촬 영 시간과 시기 등에 대한 보완이 필요할 것으로 판단되며, 3D데이터 구축에 필요한 위치좌표의 참고자료 구축을 위해 다양한 고도에서 항공사진촬영을 실시함과 동시에 지상 촬 영의 병행을 통해 수목개체군에 대한 종합적인 3D데이터 구축이 가능할 것으로 판단된다.

목 적：MRCP검사시 CS SPACE breath-hold기법을 사용하여 조영전과 Gd-EOB- DTPA 사용후 영상을 시 간대별로 획득하여 영상의 변화를 통해 담즙의 변화를 알아보고, 이를 바탕으로 3D T2강조 자기공명 담췌관 조영영상의 적절한 획득시기를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법：2017년 11월부터 2018년 1월까지 본원에 내원하여 Gd-EOB-DTPA를 사용하여 MRCP검사를 시행한 42명을 대상으로 하였고 장비는 SIEMENS사의 Magnetom Skyra 3.0T를 사용하였다. Compressed Sensing SPACE breath-hold 기법으로 조영전과 Gd-EOB-DTPA를 사용한 역동적 조 영검사 후 delay 4m, 6m, 8m 때의 3D T2강조 자기공명 담췌관 조영영상을 MIP기법을 사용하여 영상 을 재구성한 뒤, RHD, LHD, CBD의 SNR과 CNR을 측정하였고, 정성적 평가는 조영전과 Gd-EOB-DTPA사용후 delay 4m, 6m, 8m때의 RHD, LHD, CBD를 복부전문 영상의학과 전문의 1명과 10년 이상 경력의 MRI전문 방사선사 1명이 5점 척도로 평가하였다. 결 과：조영전 RHD, LHD, CBD의 평균 SNR은 33.07, 32.18, 38.43 였고, Gd-EOB-DTPA사용후 delay 4m때의 평균 SNR은 38.1, 36.33, 43.16, delay 6m때는 37.79, 37.67, 44.46, delay 8m때는 30.24, 35.29, 41.45였다. CNR은 조영전이 평균 22.27, 21.36, 27.59, Gd-EOB-DTPA 사용후 delay 4m때는 27.1, 25.32, 32.12, delay 6m때는 26.81, 26.71, 33.41, delay 8m때는 19.14, 24.21, 30.28 였다. delay 8m때의 RHD의 SNR과 CNR만 조영전과 비교해서 통계적으로 유의하지 않았으며(p>0.05) 나머지는 통계적으로 유의했다(p<0.05). SNR과 CNR이 조영전부터 delay 8m때까지 순차적으로 계속 증가하는 경우는 전체의 47.6%였고, 조영전보다 delay 6m때의 SNR과 CNR이 더 높 지만 delay 8m때 감소하는경우가 전체의 40.5%, 조영전보다 delay 4m때의 SNR과 CNR이 더 높지만 delay 6m, 8m때 감소하는경우는 전체의 11.9%였다. 정성적 평가는 조영전 RHD, LHD, CBD의 평균 점수가 4.48, 4.55, 4.93였고, Gd-EOB-DTPA사용후 delay 4m때는 4.48, 4.55, 4.86, delay 6m때 는 4.12, 4.5, 4.88, delay 8m때는 3.55, 4.1, 4.64 였다. 조영전과 delay 4m은 통계적으로 유의한 차이가 없었고(p<0.05), 조영전과 delay 6m은 RHD만, 조영전과 delay 8m은 RHD, LHD가 통계적으 로 유의한 차이가 있었다(p>0.05). 결 론：조영전과 Gd-EOB-DTPA사용후 delay 4m때의 영상의 진단적 차이가 없었으며, delay 4m때가 SNR 과 CNR이 더 높았기 때문에 delay 4m때 breath-hold 3D T2강조 자기공명 담췌관 조영영상을 얻는것 이 검사시간도 단축하고 더 좋은 영상을 얻을 수 있을겄으로 생각되며, 담췌관에 질병이 의심되는 환자에 서 respiratory-triggered 3D T2강조 자기공명 담췌관 조영영상은 역동적 조영검사 후에 바로 시행하 여 delay 6m전에 검사를 획득한다면 담도배설이 시작되기 전에 영상을 획득하거나 담도배설이 어느정도 시작되었어도 높은 신호때부터 영상이 얻어졌기 때문에 조영전과 영상의 차이가 없고 시간을 많이 단축 하는 방법이 될거라 생각된다.

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：일반적으로 DWI 검사의 Echo Planner Image(EPI)기법은 공기, 지방, 물 등 자화율 차이가 큰 물질에 서 종종 왜곡된 영상이 발생되는 특성이 있다. 또한 B0 field 영역의 불균일에 따라 발생 되어지는 왜곡 현상도 1.5T보다 3.0T에서 더 크다. 이러한 문제점을 해결하고 보완하기 위하여 본 연구에서는 정상인을 대상으로 3D shim Whole body DWI와 SIEMENS의 Integrated-shim (i-shim) Whole body DWI의 영상품질을 비교 평가해 보았다. 대상 및 방법：본 연구는 2017년 12월부터 2018년 1월까지 정상인 10명(평균 나이 28.7±3.62세, 체질량지수 26.3±2.74)을 대상으로 하였다. 연구에 사용된 장비는 3.0T MRI 장비(Skyra 3.0T Elfs, SIEMENS, Germany)를 사용하였으며, 20 채널 head&neck coil, 30 채널 body coil 2개, 18채널 spine coil을 사용하였다. 방법으로는 3D shim WB DWI와 i–shim WB DWI을 연속적으로 검사하였다. step당 TR/TE = 8500/ 56 msec, fOV450x450, matrix 134/134, Nex(b-value 0 =3nex, 900= 4nex), 50slice, Slice Thickness 5mm로 하였다. 영상획득시간은 pre scan을 포함하여 step당 3D shim DWI = 183sec, i-shim DWI = 227sec였다. 평가 방법으로는 재구성 된 B900 영상의 시상면 영상을 가지고 정성적 분석과 Image J의 Plot profile기능을 활용한 정량적 분석을 하였다. 결 과：시상면 영상에서 척추와 뇌척수(spinal cord) 주변부의 신호소실, 틀어짐, 영상 품질, 3가지 항목을 정성 적으로 평가한 결과 I shim DWI가 3D shim DWI보다 신호소실 평가에서 0.9점(18%)더 높게 받았으며, 틀어짐에서 1.1점(22%), 총 영상 품질에서 1.1점(22%) 높았다. 결과적으로 i-shim DWI가 3D shim DWI보다 높은 점수를 보였으며, Total image quality를 합산하여 평가한 결과 i-shim DWI가 1.03점 (20.6%)이상으로 더 좋은 점수를 받았다. 정성적 평가에서 영상의 품질이 가장 좋지 않았던 목 부위를 정량적으로 분석해 본 결과, 3D shim WB DWI의 Area signal Plot profile 은 242.74(6.67)이었고, i-shim WB DWI의 Area signal Plot profile은 250.21(5.65)로 I-shim WB DWI에서 목 부위 Area 신호 면적이 더 넓어 신호소실이 더 적은 것으로 확인됬다. 또한 영상의 background 값을 normalize하여 signal intensity를 비교한 결과 3D shim DWI이 455.80(299.81), i-shim DWI이 718.80 (376.40)으로 약 1.57배 더 신호강도가 좋았다. 결 론：i-shim DWI은 기존의 3D shim DWI보다 자화율과 두께 차이가 심한 목 부분에서 자화 불균일에 의한 인공물을 효과적으로 교정할 수 있었으며, 결과적으로 B0 fileld 불균일에 따라 발생되어지는 인공물을 줄이는데 탁월한 것으로 확인됬다. 또한 step이 인접한 각 table의 위치에서 왜곡에 따른 신호소실을 줄이고 움직임에 대한 보상이 탁월한 것으로 판단되었다.

목 적：확산강조 영상은 뇌질환 병변의 발견에 민감할 뿐 아니라 병변의 크기가 작아 발견이 어려울 때나 급성 및 아급성기의 뇌경색을 감별해 내는데 유용하게 사용된다. 그 밖에도 일반 MRI 검사로는 감별이 어려운 연부조직의 암과 양성종양을 확인 할 수 있어 근․골격계 검사에도 유용하게 사용된다. 하지만 해부학적 구조에 의해 자화감수성 차이 및 금속성 물질을 삽입한 환자에게서 EPI기법을 사용한 Diffusion 검사는 영상의 왜곡과 Artifact가 크게 나타나 영상에 대한 정확한 평가나 종양의 감별에 어려움을 겪게 된다. 이에 기존 Single-shot EPI 기법을 이용한 Diffusion검사에 비해 Metallic susceptibility artifact가 적은 IRIS Multi-shot Diffusion 기법의 SENSE factor와 Shot 수 변화에 따른 영상 변화를 확인하고자 하였다. 대상 및 방법：IRIS MS DWI 기법의 자기감수성 인공물과 기타 영상 평가를 위해 돼지고기에 실제 수술용 Metal pin을 삽입하여 인체와 유사한 Phantom을 제작하였다. 모든 검사는 IRIS MS DWI 기법을 이용 하여 Phantom 영상을 획득하였다. SENSE factor와 Shot 수의 변화에 따른 자기감수성 인공물의 왜곡 도 및 영상 변화를 확인하기 위해 SENSE factor 1, 2, 3, 4 값에 Shot 수를 각각 2, 4, 6으로 변화시켜 실험을 진행하였고 두 가지 Parameter를 제외한 모든 Parameter는 동일하게 적용하여 영상을 획득하 였다. 사용된 장비는 Philips medical system의 Ingenia 3.0T를 사용하였고, 신호수집 코일은 32 channel SENSE head coil을 사용하였고 모든 평가항목은 Infinitt healthcare사의 INFINITT PACS 를 이용하여 측정하였다. 자기감수성 인공물의 왜곡도 평가는 각 평가 영상에서 인공물의 가장 긴 종축 길이를 5회씩 측정한 후 평균값으로 산출하였고 정성적 평가는 5년 이상의 MRI 경력을 가진 전문방사선 사 5인이 항목 당 1회씩 측정한 후 평균값으로 산출하였다. 결 과：같은 SENSE factor 일 때 Shot 수의 증가로 자기감수성 인공물의 왜곡도는 감소하였다. 또한 같은 shot수 일 때 SENSE factor의 증가 시에도 자기감수성 인공물의 왜곡도는 감소하였다. 자화감수성인공 물 역시 SENSE factor와 Shot 수가 증가함에 따라 왜곡도의 정도가 감소하였으나 일정 Factor이상 후 에는 같은 값을 나타내었다. 전체적인 Image quality 평가에서는 Shot수의 변화 보다는 SENSE factor 의 변화시에 많은 영향을 주는 것을 알 수 있었고 과도한 SENSE factor 사용은 오히려 Image quality 가 저하 된다는 것을 알 수 있었다. Ghost artifact의 발생은 SENSE factor 4 이상이 되었을 때 발생하 였으며 이처럼 많은 SENSE factor의 사용은 Ghost artifact 발생시킬 수 있으므로 적절한 SENSE factor 사용이 필요할 것으로 생각된다. 결 론：본 연구에서는 IRIS MS DWI 기법의 SENSE factor와 Shot 수를 변화시켜 여러 가지 Artifact를 감소시키 고 Scan time을 단축시킬 수 있는 방안을 찾을 수 있었다. 더욱이 IRIS MS DWI 기법의 사용은 기존의 Single shot DWI 기법에서의 문제점들을 보완할 수 있었고 다양한 검사부위를 더 좋은 Image quality로 획득 할 수 있는 의미 있는 실험이었다. 앞으로 실제 임상에서 환자의 상태나 의뢰된 검사 목적에 따라 본 논문의 결과를 활용한다면 보다 진단적 가치가 높은 영상을 획득할 수 있을 것으로 사료된다.

게임 플레이에서 몰입은 매우 중요한 개념이며 게임을 이루는 요소들 중 몰입에 많은 영향을 미치는 요소는 바로 컷씬이다. 컷씬은 재미와 감동을 주는 게임의 스토리를 플레이어에게 직접적으로 전달해준는 매개체 이다. 대부분의 게임에서 모든 플레이어는 같은 컷씬을 보게 된다. 본 연구는 플레이어의 감성 데이터를 바 탕으로 플레이어마다 다른 컷씬을 감상하게 하게 게임 플레이의 몰입을 증가시키는 실험을 검증하였다. 우리는 각 이벤트 후 보여지는 컷씬을 감상하기 전 인터페이스를 통해 플레이어의 각 상황에 대한 감성을 입력받아 실시간으로 보여지는 컷씬에 효과를 적용시켰다. 적용시켜지는 칼라 효과는 러셀의 감성모델과 그 감 성모델에 매칭되는 컬러표를 기반으로 구현하였다. 플레이어의 감성에 따라 컷씬은 달라지게 된다. 많은 연 구들이 게임에서의 몰입을 다루고 있으며 이계속 이루어 질 것이다. 본 연구는 게임에서 플레이어의 몰입증가에 새로운 시도가 될 것이다.

4 개의 사각형으로 구성된 도형들의 집합인 테트로미노는 가장 유명한 게임 중의 하나인 테트리스에서 사 용되면서 널리 알려졌다. 최근에는 테트리스를 모방하는 다양한 보드 게임들이 제작되어 저학년 학생들의 교육에서 사용되고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자가 입력한 고해상도의 영상으로부터 테트로미노에 기반한 퍼즐을 생성하는 2단계 알고리즘을 제시한다. 1단계에서는 슈퍼 픽셀 알고리즘을 이용해서 고해상도의 입력 영상을 공통된 색 팔레트를 공유하는 저해상도의 픽셀 아트 영상으로 변환한다. 2단계에서는 타일화 알고리즘 을 이용해서 픽셀 아트 영상을 채우는 4x4 또는 8x8 크기의 테트로미노 타일을 생성한다. 영상을 타일로 채우는 과정은 픽셀 아트 영상의 픽셀의 색과 테트로미노 타일의 색의 차이를 최소화하는 방법을 이용한다. 이 과 정에서 퍼즐의 복잡도를 제어하기 위해서 픽셀 아트 영상의 해상도를 조절한다. 이러한 테트로미노에 기반한 게임은 보드 게임뿐 아니라 컴퓨터 게임의 형태로도 구현할 수 있으며, 다양한 사용자 테스트를 통해서 게임의 재미를 검증한다.

The purpose of this study is to analyze the landscape image of the Seoul City Wall, focusing on the external restoration without paying attention to the landscape. To derive the results, data were collected from a domestic portal site and the original text of documents and used as the basic data for the study. As a result, 21 landscape image keywords related to the “Naksan course” were derived, and the correlation of the extracted keywords was analyzed. First, the landscape image of the Naksan section does not mean the characteristics of the place, but rather how it has been perceived as a physical element of the city for about 600 years. Second, the landscape image of the Naksan section can be divided into positive and negative images according to people’s reasons for visiting. Visitors pursuing a positive physical activity had a positive image, while those pursuing a passive activity had a negative image. Third, there is a need for a variety of landscape elements that can bring out the emotions of the visitors, because landscape images are derived in various ways. In this study, the Naksan section was the sole focus, and landscape image studies of the other sections are still ongoing, so visitors need to understand the landscape image needed for the Seoul City Wall and discuss the direction it should go. In addition, technical studies should be conducted to make up for the limitations of the text mining method used here to derive the results.

본 연구는 일 대학 간호학과 4학년을 대상으로 문제해결능력, 간호사 이미지, 리더십 정도를 살펴보고, 간호관리 실습 전후 문제해결능력, 간호사 이미지, 리더십의 변화에 대해 알아보기 위해 시행 된 서술적 조사연구이다. 연구 대상자는 일 지역 소재 간호학과에 재학 중인 4학생 60명으로 자료수집은 2014년 8월 1일 부터 8월 29일 까지 진행되었다. 수집된 자료의 분석은 SPSS/WIN 21.0 프로그램을 이용하여 기술통계, t 검정, 일원분산분석을 하였다. 연구결과 간호학과 지원동기는 ‘취업용이’가 가장 많았고, 간호사 이미지 형성에 영향을 준 요소는 ‘임상실습시 간호사 모습’이 가장 많았으며 전공만 족도는 ‘보통’ 이상이 83.4%였다. 간호사 이미지는 간호사 친척 유무 및 간호학 전공 만족도에 따라 차이가 있었고, 리더십은 간호학과 지원동기, 간호학 전공 만족도, 성격에 따라 차이가 있었으며, 문제해결 능력은 간호사 친척 유무 및 성격에 따라 차이가 있었다. 실습 전 간호대학생의 문제해결능력은 3.32점, 간호사 이미지는 3.41점, 리더십은 3.62점이었고, 실습 후 문제해결능력(t=-2.15, p=.03), 간호사 이미지 (t=-2.67, p=.01), 리더십(t=-2.20, p=.03)이 유의하게 증가하였다. 본 연구 결과를 토대로 간호학 실습 교육에 활용할 필요가 있다고 사료된다.

Currently, satellite images act as essential and important data in water resources, environment, and ecology as well as information of geographic information system. In this paper, we will investigate basic characteristics of satellite images, especially application examples in water resources. In recent years, researches on spatial and temporal characteristics of large-scale regions utilizing the advantages of satellite imagery have been actively conducted for fundamental hydrological components such as evapotranspiration, soil moisture and natural disasters such as drought, flood, and heavy snow. Furthermore, it is possible to analyze temporal and spatial characteristics such as vegetation characteristics, plant production, net primary production, turbidity of water bodies, chlorophyll concentration, and water quality by using various image information utilizing various sensor information of satellites. Korea is planning to launch a satellite for water resources and environment in the near future, so various researches are expected to be activated on this field.

목 적：확산강조 영상은 뇌질환 병변의 발견에 민감할 뿐 아니라 병변의 크기가 작아 발견이 어려울 때나 급성 및 아급성기의 뇌경색을 감별해 내는데 유용하게 사용된다. 그 밖에도 일반 MRI 검사로는 감별이 어려운 연부조직의 암과 양성종양을 확인 할 수 있어 근･골격계 검사에도 유용하게 사용된다. 하지만 해부학적 구조에 의해 자화감수성 차이 및 금속성 물질을 삽입한 환자에게서 EPI기법을 사용한 Diffusion 검사는 영상의 왜곡과 Artifact가 크게 나타나 영상에 대한 정확한 평가나 종양의 감별에 어려움을 겪게 된다. 이에 기존 Single-shot EPI 기법을 이용한 Diffusion검사에 비해 Metallic susceptibility artifact가 적은 IRIS Multi-shot Diffusion 기법의 SENSE factor와 Shot 수 변화에 따른 영상 변화를 확인하고자 하였다. 대상 및 방법：IRIS MS DWI 기법의 자기감수성 인공물과 기타 영상 평가를 위해 돼지고기에 실제 수술용 Metal pin을 삽입하여 인체와 유사한 Phantom을 제작하였다. 모든 검사는 IRIS MS DWI 기법을 이용하여 Phantom 영상을 획득하였 다. SENSE factor와 Shot 수의 변화에 따른 자기감수성 인공물의 왜곡도 및 영상 변화를 확인하기 위해 SENSE factor 1, 2, 3, 4 값에 Shot 수를 각각 2, 4, 6으로 변화시켜 실험을 진행하였고 두 가지 Parameter를 제외한 모든 Parameter는 동일하게 적용하여 영상을 획득하였다. 사용된 장비는 Philips medical system의 Ingenia 3.0T를 사용하였고, 신호수집 코일은 32 channel SENSE head coil을 사용하였고 모든 평가항목은 Infinitt healthcare사의 INFINITT PACS를 이용하여 측정하였다. 자기감수성 인공물의 왜곡도 평가는 각 평가 영상에서 인공물의 가장 긴 종축 길이를 5회씩 측정한 후 평균 값으로 산출하였고 정성적 평가는 5년 이상의 MRI 경력을 가진 전문방사선사 5인이 항목 당 1회씩 측정한 후 평균값으로 산출하였다. 결 과：같은 SENSE factor 일 때 Shot 수의 증가로 자기감수성 인공물의 왜곡도는 감소하였다. 또한 같은 shot수 일 때 SENSE factor의 증가 시에도 자기감수성 인공물의 왜곡도는 감소하였다. 자화감수성인공물 역시 SENSE factor와 Shot 수가 증가함에 따라 왜곡도의 정도가 감소하였으나 일정 Factor이상 후에는 같은 값을 나타내었다. 전체적인 Image quality 평가에서는 Shot수의 변화 보다는 SENSE factor의 변화시에 많은 영향을 주는 것을 알 수 있었고 과도한 SENSE factor 사용은 오히려 Image quality가 저하 된다는 것을 알 수 있었다. Ghost artifact의 발생은 SENSE factor 4 이상이 되었을 때 발생하였으며 이처럼 많은 SENSE factor의 사용은 Ghost artifact 발생시킬 수 있으므로 적절한 SENSE factor 사용이 필요할 것으로 생각된다. 결 론：본 연구에서는 IRIS MS DWI 기법의 SENSE factor와 Shot 수를 변화시켜 여러 가지 Artifact를 감소시키고 Scan time을 단축시킬 수 있는 방안을 찾을 수 있었다. 더욱이 IRIS MS DWI 기법의 사용은 기존의 Single shot DWI 기법에서의 문제점들을 보완할 수 있었고 다양한 검사부위를 더 좋은 Image quality로 획득 할 수 있는 의미 있는 실험이었다. 앞으로 실제 임상에서 환자의 상태나 의뢰된 검사 목적에 따라 본 논문의 결과를 활용한다면 보다 진단적 가치가 높은 영상을 획득할 수 있을 것으로 사료된다.

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.

본 연구에서는 제니탈이미지와 성만족의 유관성을 고찰하였다. 이를 위해 제니탈이 미지는 성 만족과 관계가 있다는 연구결과들(Herbenick, Reece, Schick, Sanders, Dodge & Fortenberry, 2010; Meltzer & McNulty, 2010)을 토대로 성 만족을 제니탈이 미지의 유관요인으로 가정하고 이에 대해 설명하였다. 더불어 한국여성 170명에게 개 방형 설문조사 후 결측치를 제외하고 최종 168명이 기술한 제니탈이미지 237개 문항 을 소개하였다. 이를 통하여 제니탈이미지 요인이 긍정적일수록 성 만족은 높을 것으 로 예측할 수 있다. 이후 제니탈이미지 유형구분 연구 및 성 만족과의 관계연구 수행 에 있어서 제니탈이미지를 고려하는 것의 중요성과 함의점을 논의하였다.

수심이 깊은 바다 속을 광학 카메라로 촬영하는 경우 영상 왜곡이 일어날 수 있다. 이런 문제는 해수와 각종 부유물로 인 해 태양광이 충분히 전달되지 않아 발생하게 된다. 특히, 수심에 따라 녹색과 청색 계열의 색상이 지나치게 강조되는 색상의 왜곡과 해수에 의한 빛의 굴절과 부유물로 인한 경계선 부분에서의 왜곡현상이 발생한다. 이와 같은 왜곡들로 인하여 수중영상의 전반적인 화질이 저하된다. 본 논문에서는 정박 중인 선박의 하부를 촬영한 수중영상을 대상으로 영상분석을 수행한다. 그 결과를 기반으로 색 상을 보정하고, 윤곽선을 강조하는 기법을 제안한다. 실험결과 제안한 기법을 적용할 경우 원본 수중영상의 유효 윤곽선 보다 3.39 % 정도 윤곽선의 수가 증가하는 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 정량적인 평가와 함께 주관적인 화질평가를 병행한 결과 색상 보정과 함 께 객체의 경계부분이 명확해지는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 수중영상의 색상 보정과 윤곽선 강조 기법은 향후 수 중영상 촬영이 필요한 여러 분야에 응용될 수 있을 것으로 사료된다.

This study surveyed the recognition, image, preference, attributes, satisfaction and revisit intention for Korean food of local Vietnamese to facilitate the globalization of Korean food. Most participants had recognized Korean food. and, they were especially aware of kimchi (김치), bulgogi (불고기) and bibimbab (비빔밥), Additionally, most repondents thought these foods represent Korean traditions and culture very well. The image of local Vietnamese for Korean food was good. Which was reflected in Korean food having “a good reputation” and a high possibility for “globalization” were high. This study also investigated 16 kinds of Korean food and found the highest preferences to be for bulgogi (불고기), followed by galbitang (갈비탕), whereas that for doenjangchigae (된장찌개) was lowest. Some of the top choice attributes of Vietnamese for Korean food were found to be in “because it is ‘colorful’, ‘prepared sincerely’, ‘plated neatly’, ‘fresh’ and ‘comes with a variety of banchans (side dishes). This is a very meaningful result, making this an important reference for the globalization of Korean food. The local Vietnamese had high satisfaction and reuse intention degree for Korean food, and especially high satisfaction with the colorfulness of Korean food. In addition, the local Vietnamese showed a very high revisit intention for Korean food.

디스플레이 기술이 다양한 상품으로 점차 발전함에 따라 소비자가 선호하는 디스플레이 유형을 선택할 수 있는 효과적이고 객관적인 비교 평가 방법이 필요하다. 그러나 객관적이고 주관적인 디스플레이 품질 평가 방법은 디스플레이가 상이한 특성을 가지므로 다양한 디스플레이에서 일반적으로 유사하지 않다. 이에, 본 논문은 상대적으로 특성이 서로 다른 디스플레이의 인지 화질 평가를 위해 분석 네트워크 프로세스 (ANP)를 사용하여 이들 디스플레이의 상대적 화질 을 평가할 수 있는 체계적인 시스템을 제안한다. 제안된 평가 방법의 검증은 4 개의 모바일 디스플레이를 사용하여 평가 되었고, 주관적 평가와 제안한 방법의 선호도가 일치함을 보였다.

With the development of augmented reality technology, various related technologies and content production are rapidly increasing. The virtual space in the augmented reality is achieved through the synthesis of the virtual environment composed of 3D models with the background of the real world video. The harmonization of these two environments is an important factor for users enjoying augmented reality contents. In this paper, we introduce a video abstraction technique to solve the problem of mismatch between input video and 3D virtual objects, which is one of the points to be improved in augmented reality. In particular, we created a new virtual space by applying video-based cartoon and pencil stylization to transform the AR background.