Computed tomography (CT) images are widely used for the analysis of the temporal evaluation or monitoring of the progression of a disease. The follow-up examinations of CT scan images of the same patient require a 3D registration technique. In this paper, an automatic and robust registration is proposed for the rigid registration of 3D CT images. The proposed method involves two steps. Firstly, the two CT volumes are aligned based on their principal axes, and then, the alignment from the previous step is refined by the optimization of the similarity score of the image's voxel. Normalized cross correlation (NCC) is used as a similarity metric and a downhill simplex method is employed to find out the optimal score. The performance of the algorithm is evaluated on phantom images and knee synthetic CT images. By the extraction of the initial transformation parameters with principal axis of the binary volumes, the searching space to find out the parameters is reduced in the optimization step. Thus, the overall registration time is algorithmically decreased without the deterioration of the accuracy. The preliminary experimental results of the study demonstrate that the proposed method can be applied to rigid registration problems of real patient images.
3차원 지리정보처리와 관련하여 인터넷 환경에 기반을 둔 3차원 GIS는 최근의 중요 GIS 기술개발 분야 중 하나로 간주되고 있다. 3차원 GIS를 설계하고 구현하기 위해 자바와 VRML의 전략적인 연계를 고려하였다. 3차원 피쳐 포맷을 정의하였는데 이는 비공간 속성, 3차원 벡터 데이터, 멀티미디어 데이터, 그리고 3차원 가시화 정보를 포함한다. 3차원 피쳐에 대한 검색과 버퍼링 연산, 근접 분석, 거리 분석 등의 기능을 구현하였고 'Lantern operator'라는 새로운 3차원 공간 연산자를 고안하였다 지형고도 데이터와 위성영상 데이터를 가상공간에 표현하였으며 3차원 피쳐에 대한 영상이나 사운드 등의 멀티미디어 정보 검색 기능을 구현하였다. 결론적으로 본 논문에서는 WWW에서 구동되는 3차원 GIS의 프로토타입을 개발함으로서 현재 개념 정립 단계에 있는 3차원 GIS의 향후 기반연구 개발 및 응용연구 모델 개발에 기여할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 통하여 장애물에 가려진 물체를 인식하는 기술은 제안하고 구현하였다. 집적 영상의 복원은 해당되는 화소 세기의1차 확률적 특성인 평균으로 구한다. 복원평면까지의 거리는 2차 확률적 특성인 표준 편차를 이용하여 구하고3차원 물체의 경계(edge)를 검출한다. 표준 편차의 합을 최소로 하는 거리에서 복원된 영상을 표적인식에 이용한다. 표적인식은 주성분 분석(principle component analysis, PCA) 분류기를 복원된 영상에 적용하였다. 표적 분류에 대한 판정은 분류기에 의해서 투영된 클래스의 평균 특징 벡터와 테스트 특징 벡터간의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용한다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 가려진 표적을 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 오차 없이 분류하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2577-2596
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2013
In this paper, we present an Energy-Aware Self-Stabilizing Distributed Clustering protocol based on message-passing model for Ad Hoc networks. The latter does not require any initialization. Starting from an arbitrary configuration, the network converges to a stable state in a finite time. Our contribution is twofold. We firstly give the formal proof that the stabilization is reached after at most n+2 transitions and requires at most $n{\times}log(2n+{\kappa}+3)$ memory space, where n is the number of network nodes and ${\kappa}$ represents the maximum hops number in the clusters. Furthermore, using the OMNeT++ simulator, we perform an evaluation of our approach. Secondly, we propose an adaptation of our solution in the context of Wireless Sensor Networks (WSNs) with energy constraint. We notably show that our protocol can be easily used for constructing clusters according to multiple criteria in the election of cluster-heads, such as nodes' identity, residual energy or degree. We give a comparison under the different election metrics by evaluating their communication cost and energy consumption. Simulation results show that in terms of number of exchanged messages and energy consumption, it is better to use the Highest-ID metric for electing CHs.
전역 조명(global illumination) 효과를 사실적으로 렌더링하기 위해서는 복잡한 경로를 통해 입사하는 빛의 정보 해당하는 직접 조명 및 간접 조명을 정확하게 계산해주어야 한다. 이 과정에서 주어진 물체 표면 지점에 대해 계산되는 간접 조명 정보는 주변 환경의 기하적인 형태에 큰 영향을 받게 된다. 조화 평균 거리(harmonic mean distance)는 3차원 공간상에서 주어진 한 지점에서 보이는 물체들과의 거리를 나타내는 척도로 많이 사용되는 수학적 도구로서, 광휘 캐시(irradiance/radiance cache)나 환경 폐색(ambient occlusion) 등의 렌더링 효과를 생성하는데 주요하게 사용된다. 본 논문에서는 대표적인 고품질 전역 조명 렌더링 알고리즘인 최종 수집(final gathering) 방법 및 포톤 매핑(photon mapping) 기법을 통해 다양한 환경에서 계산되는 조화 평균 거리에 대한 근사값의 정확성에 대해 분석한다. 이러한 분석 결과를 기반으로 효과적인 조화 평균 거리 계산의 근사화 기법 개발에 있어서 고려해야 할 점들과 방향을 제시한다.
화풍을 효과적이고 객관적으로 기술하는 한 방법으로 팔레트 추출에 대한 수학적 모델을 제시한다. 이 모델에서는 팔레트를 허용 오차 범위 내에서 회화 작품의 영상을 표현할 수 있는 주요 색상의 집합으로 정의하고 색상 그룹핑과 주요 색상 추출의 두 단계를 거처 팔레트 색상을 추출한다. 색상 그룹핑은 주어진 회화에 대해 적응적으로 색의 분해능을 조절하여 각 회화 작품을 이루는 기초 색상을 추출하며 다음 주요 색상 추출 단계에서 이것과 이것이 차지하는 영역에 대한 정보를 바탕으로 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하여 팔레트를 얻는다. 실험을 통해 유명 화가의 작품을 대상으로 RGB와 CIE LAB 색상 모델을 사용하여 추출한 팔레트를 3차원 색 공간에 표시하였다. 팔레트 색상의 거리를 사용한 화가 분류 실험과 실사 영상의 색채 변환 실험 통해 이 방법이 화풍 분석과 그래픽 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.
남한은 철강의 수요나 생산에 비해 그 원료가 되는 철광석의 생산이 미약한 반면, 북한은 상당한 철 매장량을 보유하고 있으나 자원량에 비해 생산량이 극히 미진하다. 또한 북한의 폐쇄성으로 인해 북한의 자원에 대한 정보가 미비하고, 그 신뢰성에 의문이 있다. 본 연구는 북한의 철광산 중 세계적인 노천광산으로 알려진 무산광산을 대상으로, Landsat MSS, ASTER 위성영상자료와 수치지형도를 통해 1976~2007년 사이의 자원량과 생산량을 추정하였다. 원격탐사를 통해 산정한 무산광산의 넓이는 1976년을 기준으로 총 약 $6.1km^2$의 면적이 증가하였으며, 광산 내 채광지의 크기는 지도대수기법을 통해 $4.9km^2$로 산정되었다. 또한, 산정된 채광지 내 약 3.2억 $m^3$의 체적을 3차원 모델링을 이용하여 산출한 후, 무산광산과 동일한 암상으로 간주되는 중국 안산층의 철광석 평균밀도와 연산하여 약 7.3억 톤의 자원량과 약 2.4억 톤의 생산량을 추정하였다. 이 수치는 연 평균 810만 톤 수준의 생산량으로, 기존에 보고된 수치와 비교하였을 때, 상당한 일치성을 보였다. 본 연구는 남북자원교류사업을 위한 기초자료로써 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 강원도 강릉시 소재의 ${\bigcirc}{\bigcirc}$ 석회석 광산에서 2012년 8월 23일 오후 7시경 붕괴된 대규모 암반사면을 대상으로 한다. 붕괴 이전에 사면의 높이는 약 200 m이고 평균경사는 $45^{\circ}$로 형성되어 있다. 사면 붕괴 후 추정된 붕괴량은 $1,500,000m^3$ 정도이다. 사면 붕괴의 원인을 분석하기 위하여 시추, 물리탐사, 지표지질조사, 선구조분석, 공내영상촬영, 입체사진영상촬영, 실내시험 및 현장시험, 년도별 채광현황 및 강우량 분석등의 현장 및 지반조사를 실시하였다. 사면의 안정성을 파악하기 위하여 SMR, 평사투영법, 한계평형법, 연속체 및 불연속체 해석을 수행하였다. 이 결과들로부터 사면붕괴의 원인은 지형, 강우, 암종 및 암질, 불연속면, 석회암 공동이나 단층의 지질구조적 특성 등 여러 요인들이 복합적으로 작용하여 사면활동이 발생한 것으로 추정되지만, 석회암 공동을 고려하지 않을 경우 사면 붕괴는 발생하지 않는 것으로 분석되었다. 석회암 공동을 고려한 연속체 해석에서 사면 안전율이 0.66으로 나타났다. 따라서 대규모 사면붕괴의 근본적인 원인은 단층대를 따라 발달하고 있는 석회암 공동의 영향에 기인하는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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