Technology
방사광 데이터에 맞춘 AI 분석
일반 X선이 아니라 방사광 CT 데이터의 특성에 맞춰 세그멘테이션 모델을 설계했습니다.
핵심 기술
방사광 X선 영상 분석에 특화된 딥러닝 기술
방사광 X선 특화 AI
방사광 가속기 X선 CT 데이터의 특성을 반영한 3D U-Net 기반 세그멘테이션 모델
방사광 데이터 전처리
포항가속기연구소 등 국내외 방사광 시설 데이터에 최적화된 노이즈 제거 및 정규화
대용량 데이터 파이프라인
수십 GB 규모의 초고해상도 3D 볼륨을 나눠 안정적으로 처리하는 파이프라인.
기술 아키텍처
입력부터 결과까지 이어지는 분석 파이프라인
01
입력
TIFF 스택
02
전처리
노이즈 제거, 정규화
03
3D U-Net
딥러닝 추론
04
출력
세그멘테이션 결과
목표 90%+
Dice Score
세그멘테이션 정확도
30GB+
데이터 처리
대용량 볼륨 지원
Avizo 2024
분석 플랫폼
Thermo Fisher Scientific
기술 데모
AI가 분류하는 3개 상(기지·공극·균열)을 실시간 3D로 직접 조작해보세요
균열 Crack공극 Pore기지 Matrix
인터랙티브 시각화 — 플랫폼에 탑재된 3D 뷰어와 동일한 기술입니다
적용 분야
다양한 산업 분야에서 활용되는 X선 영상 분석 기술
이차전지
전극 미세균열, 활물질 분포, 공극 구조, 전해질 침투 분석
반도체
TSV(Through Silicon Via), 범프, 솔더 조인트 결함 검출
신소재
금속, 세라믹, 복합재료의 3D 미세구조 및 결함 분석
바이오/의료
뼈, 연골, 조직 구조 분석 및 생체적합 소재 평가