Evaluating the performance of asphalt concrete using CT scanning has become an essential area of research due to its potential to revolutionize the way we assess road materials. Traditional methods often require destructive sampling, which can damage infrastructure and offer limited insight into the material's internal structure. In contrast, CT scanning provides a non-destructive, highly detailed analysis of asphalt's internal features, such as air voids, aggregate distribution, and binder coverage, all of which are critical to its durability and performance. Additionally, the ability to create 3D models from CT scans allows for deeper insights into factors like void connectivity and aggregate bonding, which directly affect the lifespan of pavements. By combining CT imaging with advanced data processing techniques, such as deep learning, this research offers more accurate and reliable methods for optimizing asphalt mix designs, ultimately leading to longer-lasting roads, reduced maintenance costs, and more sustainable construction practices.

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.

Islands often have relatively well-preserved ecosystem and an abundance of bioresources with a high conservation value, with unrecorded species continuing to be reported (Hong, 2011). Approximately 1,000,000 species of insect known worldwide (Costello et al., 2012), and 20,710 species are known in Korea (NIBR, 2023). Among these, there are 6,117 species in Korean islands (HNIBR, 2022). Native insect Bio-scan project for Korean islands is to estimate the number of insect species on Korean islands. We attempted to estimate the number of insect species on Korean islands using Barcode Index Number (BIN), and also found unrecorded species. The samples were collected four times from April to July at five locations in the Amtedo, an island located in Shinan-gun Jeollanam-do. We tried to obtain a minimum of one to usually a maximum of four samples per morphospecies to enable DNA barcoding.

During the decommissioning of nuclear facilities, 3D digital model that precisely describes the work environment can expedite the accomplishment of the work. Thus, the workers’ exposure to radiation is minimized and the safety risk to the workers is reduced, while precluding inadvertent effects on the environment. However, it is common that the 3D model does not exist for legacy nuclear facilities as most of the initial design drawings are 2D drawings and even some of the 2D drawings are missing. Even in the case that all of the 2D drawings are intact, these initial design drawings need to be updated using asbuilt data because facilities get modified through years of operation. In those cases, 3D scanning can be a good option to quickly and accurately generate a structure’s actual 3D geometric information. 3D scanning is a technique used to capture the shape of an object in the form of point cloud. Point cloud is a collection of large number of points on the external surfaces of objects measured by 3D scanners. The conversion of point cloud to 3D digital model is a labor-intensive process as a human worker needs to recognize objects in the point cloud and convert the objects into 3D model, even though some of the conversion process can be automated by using commercial software packages. With the aim of full automation of scan-to-3D-model process, deep learning techniques that take point cloud as input and generate corresponding 3D model have been studies recently. This paper introduces an efficient scan simulation method. The simulator generates synthetic point cloud data used to train deep learning models for classifying reactor parts in robotic nuclear decommissioning system. The simulator is built by implementing a ray-casting mechanism using a python library called ‘Pycaster’. In order to improve the speed of simulation, multiprocessing is applied. This paper describes the ray casting simulation mechanism and compares the in-house scan simulator with an open source sensor simulation package called Blensor.

VR은 사용자가 가상 공간에 완전히 몰입하고 상호 작용할 수 있는 가상 세계이다. 본 연구는 스톱모션 애니 메이션을 VR 애니메이션으로 제작할 시 효과적인 객체 표현 방법에 대한 내용을 제시하고자 한다. 실험 결 과 데이터는 VR 스톱모션 애니메이션 및 일반 스톱모션 애니메이션, VR게임 등 다양한 콘텐츠에 적용이 가 능하다. 3D 오프젝트의 변화되는 형태를 앵글별로 3D 스캔한 후 게임엔진에서 다양하게 활용할 수 있도록 데이터화 한 뒤 콘텐츠에 적용하여 구현한다. 기존 스톱모션 애니메이션에서 느낄 수 있는 수작업 느낌을 살리되 디지털적인 이펙트를 추가적으로 이용할 수 있는 장점이 있다. 기존의 스톱 모션 애니메이터들이 접 근하기 힘든 영역을 작업하는데 필요한 세가지 모듈을 구현하여 실험하였다. VR 콘텐츠 제작에서 오브젝트 의 표현과 관련된 분야의 발전에 기여하게 될 것이며 새로운 방향을 제시할 것이다. 향후 연구에서는 각 캐 릭터 관절의 움직임에 따른 3D 스캔 데이터 관련 연구를 수행할 예정이다.

목적：간 역동적 검사 시 호흡이 불규칙하거나 호기 후 정지의 어려움을 갖는 환자의 경우 영상의 질이 저하된다. 이 문제점을 해결하기 위해서 GRAPPA, CAIPIRHINA, Compressed Sensing 기법을 사용하여 호흡 정지 시간을 단축하고 있다. 본 연구에서는 acceleration factor 8, 9, 10을 적용한 CS 기법과 초기 동맥기와 동맥기를 동시에 얻을 수 있는 Double arterial phase 기법을 사용하여 VIBE 영상을 얻어 비교함으로써 최적 acceleration factor 값과 phase를 평가해보고자 한다. 대상 및 방법：2019년 8월 19일부터 9월 20일까지 본원에서 간 MRI 검사를 시행한 환자 15명을 대상(남자 10명 여자 5명 64±12.6세)으로 단일 호흡 정지 동안 2번 측정되는 double phase image를 사용할 때, acceleration factor를 각각 8, 9, 10으로 변화를 주고 다른 변수들은 같게 하여 실험을 진행하였다. 획득한 acceleration factor 값과 phase가 다른 각 영상의 SNR, CNR을 측정하여 정량적 평가를 진행하고, 정성적 영상평가와 호흡 정지 시간의 변화를 비교하였다. 결과：같은 phase에서 acceleration factor의 값이 9, 10, 8 순으로 SNR이 높았으며, acceleration factor가 8, 10일 경우 SNR이 phase 1보다 phase 2가 높았고, acceleration factor가 9일 경우에는 phase 1가 더 높았다. phase 1의 CNR은 acceleration factor 9, 8, 10 순으로 높았고, phase 2에서의 CNR은 acceleration factor 9, 10, 8 순으로 높았다. acceleration factor가 8, 9인 경우는 phase 1의 CNR이 높았고, 10인 경우 phase 2의 CNR이 높았다. 결론：본 연구의 실험결과를 종합하였을 때 acceleration factor 9를 적용한 double phase image 중 Phase 1에서 가장 높은 SNR과 CNR을 확인할 수 있었다. 또한, 호흡 정지시간 역시 acceleration factor 8 대비 acceleration factor 9에서는 13% 감소하고, acceleration factor 10에서는 20% 감소한 효과를 얻었다. CS 기법을 사용한 간의 역동적 Double Phase 검사 시 영상의 질의 변화에 큰 유의함이 없는 상태로 acceleration factor를 조절하여 호흡 정지시간을 줄이고, 2개의 영상 중 선택하여 임상적으로 활용할 수 있다고 생각한다.

목 적：치아교정용 보철장치를 부착한 환자의 MRI 검사는 꾸준히 시행돼 오고 있다. 그러나 MRI 검사에서의 안전성에 대한 입증은 명확히 이루어지지 않고 있다. 이에 본 논문은 3.0T MRI에서의 자기장과 RF에 의한 치아교정용 보철장치와의 상호작용을 실제 임상 조건으로 실험하여 안전성을 입증하고자 한다. 대상 및 방법：3.0T MRI 장치와 광섬유 온도 측정계, 온도 측정용액, 치아교정용 보철장치를 사용하였으며, 자장에 의한 왜곡 실험은 편향각과 토크 측정 장치를 사용하여 측정하였으며, RF에 의한 발열 온도 측정은 wire와 bracket을 결합한 후 온도 측정용액에 담그고, 광섬유 온도계의 온도 센서를 치아교정용 보철장치와 그 주변부에 설치한 후 실제 임상 조건으로 실험하였다. 결 과：고정 자기장에 의한 편향각 측정에서 bracket은 5회 측정 평균 19.88ﾟ, Ni-Ti wire는 1.96ﾟ, stainless steel wire는 119ﾟ로 측정되었으며, torque 실험에서는 bracket과 Ni-Ti wire는 0점으로 no torque이었으며, stainless steel wire는 +4점으로 very strong torque로 측정되었다. RF 주파수인가로 인한 온도 변화는 Ni-Ti wire bracket에서는 임 상 조건 실험 시작 전 target 온도 21.8ﾟC에서 약 23분 34초간 측정하였을 때 22.2ﾟC로 약 0.4ﾟC 상승하였으며, 주변부 온도는 21.4ﾟC에서 22.4ﾟC로 약 1ﾟC 상승하였고, stainless steel bracket에서는 target 온도 23.5ﾟC에서 23.9ﾟC로 0.4 ﾟC, 주변부 온도는 23.4ﾟC에서 23.3ﾟC로 측정되었다. 결 론：본 연구의 실험을 통해 치아교정용 보철장치의 RF에 의한 발열 현상에 따른 온도 변화는 크지 않고, 주 자기장에 의한 영향은 치아교정 보철장치의 자화 감수성에 따라 크게 차이가 남으로써 주 자기장에 의한 치아교정용 보철장치의 치아 내 위치 변화가 발생할 가능성이 있음을 확인할 수 있었다.