이미지 분석을 통한 재료의 상 구분은 재료의 미세구조 분석을 위해 필수적이다. 이미지 분석에 주로 사용되는 마이크로-CT 이미 지는 대체로 재료를 구성하고 있는 상에 따라 회색조 값이 다르게 나타나므로 이미지의 회색조 값 비교를 통해 상을 구분한다. 순환골 재의 고체상은 수화된 시멘트풀과 천연골재로 구분되는데, 시멘트풀과 천연골재는 CT이미지 상에서 유사한 회색조 분포를 보여 상 을 구분하기 어렵다. 본 연구에서는 Unet-VGG16 네트워크를 활용하여 순환골재 CT 이미지로부터 천연골재를 분할하는 자동화 방법 을 제안하였다. 딥러닝 네트워크를 활용하여 2차원 순환골재 CT 이미지로부터 천연골재 영역을 분할하는 방법과 이를 3차원으로 적 층하여 3차원 천연골재 이미지를 얻는 방법을 제시하였다. 선별된 3차원 천연골재 이미지에서 각각의 골재 입자를 분할하기 위해 이 미지 필터링을 사용하였다. 골재 영역 분할 성능을 정확도, 정밀도, 재현율 F1 스코어를 통해 검증하였다.

본 연구는 기후변화에 따른 한반도 후박나무의 분포를 규정하는 기후요인과 현재기후와 미래기후에서의 잠재 생육지를 CT모델을 이용하여 예측하였다. 모델 구축을 위한 4개 독립변수로는 최한월최저기온(TMC), 온량지수(WI), 하계강수량(PRS), 동계강수량(PRW)을 사용하였다. CT분석을 통해 구축된 후박나무 분포 모델(Mth-model)에서 TMC(최한월최저기온)가 분포를 규정하는 주요요인으로 작용하였으며, TMC(최한월최저기온) -3.3℃이상인 지역에서 후박나무의 높은 출현확률을 나타냈다. 현재기후에서 한반도 후박나무의 잠재 생육지(PH)는 9,326km2로 예측되었으며, 3종류 미래기후 시나리오(CCCMA-A2, CSIRO-A2, HADCM3-A2)에서 61,074~67,402km2(남한: 58,419~61,137km2, 북한:2,655~6,542km2)로 예측되었다. 미래기후에서 잠재 생육지는 49~51%(남한: 49~51%, 북한: 2~5%) 증가된 면적이 예측되었다. 기후변화에 따라 한반도 후박나무의 잠재 생육지의 확대는 난온대 낙엽활엽수림과 경쟁이 예상된다. 후박나무는 한반도 기후변화 지표종으로 유효하다고 판단되며 잠재 생육지에 대한 지속적인 모니터링이 중요하다.

본 연구는 기후변화에 따른 한반도 난온대 상록활엽수의 생육지 변화를 예측하기 위하여 CT-model을 이용하여 현재기후(1961~1990)와 3종류의 미래기후(2081~2100) 시나리오에서의 잠재 생육지를 예측하였다. 반응변수로서 난온대 상록활엽수의 실제 분포에서 추출한 유/무자료와 4가지 기후변수(온량지수, 최한월최저기온, 동경강수량, 하계강수량)를 예측변수로 사용하였다. 현재기후에서 잠재 생육지(PH)는 28,230km2로 예측되었으며, 3종류 미래기후 시나리오(CCCMA-A2, CSIRO-A2, HADCM3-A2)에서는 77,140~89,285km2로 예측되었다. 현재기후에서 토지 이용을 고려한 잠재 생육지(PHLU)는 8,274km2로 예측되었으며, 잠재 생육지의 29.3%를 차지하였다. 미래기후에서 토지 이용을 고려한 잠재 생육지는 35,177~45,170km2로 예측되었으며, 26.9~36.9% 증가하였다. 기후변화에 따른 난온대 상록활엽수의 분포 확대는 토지 이용에 제한되어 생육지 파편 형태로 진행되고 있다. 난온대 상록활엽수의 생육지 증가는 난온대 낙엽활엽수림과의 경쟁이 예상되며, 난온대 상록활엽수림대의 확대 및 북상을 시사하고 있다.

OP-FTIR(Open-path Fourier Transform Infrared)을 광학적 센서로 활용하여 혹은 유독가스의 옥외 누출 및 농도분포를 신속하게 파악할 수 있는 유해가스 검색시스템을 가상환경 상에 구성하였다. 유해가스의 확산환경은 풍동실험과 유사하도록 CFD 모델을 사용하여 구성하였다. 신속한 연산이 가능하도 록, 1개의 가우스 함수를 사용한 SBFM 기법을 토대로 CT 프로그램을 만들었다. 캐노피 층보다 높은 고도 면에서 CFD 농도장 시뮬레이션으로부터 OP-FTIR 광로 통합농도 신호를 구성하였다. 이 신호를 CT 프로그램에 적용하여 CFD 농도장을 역추정한 후 CFD 결과와 비교해 봄으로써, OP-FTIR을 이용한 관 측시스템의 성능을 평가하였다. 단순한 시스템임에도 불구하고, 비교적 만족스러운 성능을 보였다.

추적자 SF6 가스농도의 공간분포를 예측하기 위하여 수동형 리모트 센싱 기술과 컴퓨터 단층 측정 기술을 접목시켜 도시모델을 모사한 풍동에서 시나리오에 따라 실험을 수행하였다. 풍동실험의 시나리오는 거리에 따른 스캐닝 방식과 각도에 따른 스캐닝 방식으로 실험을 수행하였고, OP-FTIR 원격 감시장비는 SF6 가스의 광로통합농도를 구하기 위하여 사용되었다. 또한 제안한 SBFM(Smooth Basis Function Minimization) 알고리즘은 SF6 가스농도를 공간정보를 예측하기 위하여 사용되었으며 최적의 Gaussian 함수 개수를 구하기 위하여 1개, 2개 및 3개의 Gaussian 함수를 적용하여 실험하였다. 실험 결과 SBFM 알고리즘에 의한 SF6 농도분포의 예측 결과는 실제 측정 결과와 비교할 때 1개의 Gaussian 함수를 적용한 결과의 상관계수가 0.755로 가장 잘 일치하였다. 아직 컴퓨터 단층 기술과 수동형 리모트 센싱 기술의 결합된 기술이 실험실적 연구단계이지만 SBFM 알고리즘과 기하학적 빔 스캐닝 기술이 보다 향상된다면 대기오염 감시 및 국방 분야에 폭 넓게 응용될 것으로 기대된다.

본 연구에서는 CT영상기반 3차원 고관절모델을 이용한 컴퓨터시뮬레이션을 통해서 고관절의 운동범위 (Range of Motion)를 측정하는 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 그 측정방법에 대한 기술적인 사항을 제시하고, 그 기술이 재현성 있게 실현할 수 있도록 대퇴골두 중심점의 결절, 대퇴골 외전(Abduction)/내전(adduction)회전축, 굽힙(flexion)/신전(extension) 회전축을 정의하고 측정하는 명확한 방법을 제시하였다. 외전각은 해부학적인 시상면(Sagittal plane)상의 Anterior-Posterior축에 대해 아래쪽(Inferior)면으로부터 Lateral 쪽으로의 회전각으로 정의된다. 최대외전각은 대퇴골두가 엉덩이뼈(Pelvis)의 절구(Acetabulum)의 테두리와 겹치지 않고 Anterior-Posterior축을 중심으로 회전할 수 있는 최대 외전각으로 결정된다. 굴곡각은 해부학적인 관상면(Coronal plane)상의 Medial-Lateral축에 대해 아래쪽(Inferior)면으로부터 회전각으로 정의된다. 최대굴곡각은 대퇴골이 Medial-Lateral축을 중심으로 엉덩이뼈(Pelvis)의 절구(Acetabulum)의 테두리와 겹치지 않고 회전할 수 있는 최대 굴곡각으로 결정된다. 정상고관절에 비해 인공고관절술을 받은 해당 환자의 경우, 외전에서는 60도 정도, 굽힘에서는 4도 정도 운동범위가 줄어들 수 있다는 예측이 나왔다. 본 연구에서 행한 시뮬레이션을 해보고 외전의 경우 운동범위의 감소가 예측되므로, 대퇴골두를 조금 큰 것을 고르거나 대퇴골목부의 길이 (femoral neck offset)를 길게 시술해야 할 필요가 있음을 의미한다.