오차확산법은 연속계조 영상을 중간조 영상으로 생성시 우수한 재현성을 보인다. 그러나 표시오차의 전력스펙트럼 분석에서 경계정보의 재현성이 다소 떨어지는 특성을 보인다. 이를 개선하기 위해 원영상의 현재화소와 로컬 평균간의 차이정보를 이용하는 경계강조 오차확산법을 제안한다. 제안한 기법은 원영상이 현재화소와 로컬 평균과의 차이정보 및 이를 활용하는 필터의 가중치 함수로 구성된다. 첫째, 원영상의 차이정보는 현재 화소와 이의 인접화소(5x5)의 로컬 평균과의 차이이다. 둘째, 필터의 가중치 함수는 차이정보의 크기를 포함하는 함수와 이의 부호로 구성된다. 제안한 기법을 적용한 중간조 영상은 경계가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보인다. 환상 평균 전력 스펙트럼 밀도를 이용한 표시오차, 경계상관도 및 로컬 평균 일치도의 평가함수로 제안한 경계강조 오차확산법과 기존의 경계강조 오차확산법의 특성을 비교한다.
기존의 안경 렌즈 흠집 검출 방법은 영상내의 미세 잡음이 제거되지 않아 렌즈 영역이 정확히 추출되지 않는 경우가 발생하여 흠집 영역을 검출할 수 없다는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 적응적 이진화 기법과 Bresenham algorithm을 적용하여 흠집 영역을 검출한다. 제안된 방법은 안경 렌즈 영상에서 명암 대비를 적용하여 렌즈의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 렌즈 밖의 배경 영역은 흠집 검출에 불필요하므로 이진화 기법을 적용한 후에 Bresenham algorithm을 적용하여 렌즈의 윤곽선을 검출하고 렌즈 이외의 배경을 제거한다. 렌즈 이외의 배경이 제거된 렌즈 영상에서 렌즈 내부의 배경과 흠집의 명암 대비를 높인다. 명암이 강조된 렌즈 내부 영역에서 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집과 잡음을 검출한다. 잡음은 중간값 필터를 적용하여 제거한 후에 흠집 영역을 추출한다. 추출된 흠집 영역에서 렌즈의 중심으로부터의 거리와 흠집의 크기를 퍼지 추론 규칙에 적용하여 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM과 같은 시력 보정용 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 12개의 시력 보정용 렌즈 영상 중에서 10개에서 결함을 성공적으로 추출하였다.
본 연구는 유전체 효과를 줄이기 위해 26cm 영상영역 이상에서 사용하고 있는 Multi-transmit 기법을 26cm 이하에 적용하여 유용성을 알아보고자 하였다. 연구방법은 ACR 팬텀에 26cm 이하의 영상영역을 설정한 후, Multi-transmit 기법 적용 전 후 T1, T2강조영상의 균일도와 신호 대 잡음비, 영상획득시간을 비교하였다. 연구결과, 영상의 균일도와 SNR은 적용 후 유의한 차이가 없었으며, 영상획득시간은 적용 전에 비해, T1강조영상에서 46.8%, T2강조영상에서 18.9% 감소하였다. 결론적으로 Multi-transmit 기법을 26cm 이하의 얇은 부위에 적용하면, 영상의 질은 유지하면서 영상획득시간을 획기적으로 줄일 수 있어 임상적용에 유용하리라 사료된다.
본 논문에서는 영상의 중요한 특징을 강조하는 점의 분포를 가지는 자동화된 점묘화(stippling) 제작 방법을 제시한다. 예술가의 점묘화 일러스트 작품을 살펴보면 영상의 특징을 강조하는 방향성이 있는 점들을 사용해서 회화적인 느낌을 살림과 동시에 사물의 형태를 좀 더 명백히 파악할 수 있게 해준다. 하지만 컴퓨터 그래픽스 분야에서 연구된 기존 점묘화 기법 알고리즘은 입력 영상의 특징적인 형태를 고려하지 않고 색조에 따른 점의 밀도 변화만으로 사물을 표현하기 때문에 사물의 형태가 제대로 드러나지 않는 단점이 있다. 본 방법에서는 점의 분포가 대상의 형태를 반영하며 분포되게 하는 알고리즘을 적용하여 사물의 특징적인 형태를 강조한다. 이를 위해 영상의 특징선으로부터 추출한 특징 흐름(feature flow)을 따라 점을 배치시키는 방법을 사용한다. 그리고 입력 영상의 색조(tone)를 점묘화에 반영하기 위해 점의 크기가 입력 영상의 색조에 따라 자동으로 결정되도록 한다.
본 연구는 자기공명영상에서 array coil을 이용한 부분영역의 영상화 시 SNR을 증가시킬 수 있는 방안으로 element를 선택하여 신호를 수집하는 기법의 유용성에 대해 알아보고자 하였다. 연구방법은 array coil에 두 개의 원통형 fluid phantom을 나란히 위치시킨 다음, 부분영역인 한 개의 fluid phantom 영상화 시 element 전체를 사용하여 신호를 수집하는 경우와 선택한 경우로 나누어 SNR을 비교하였다. 연구결과, T1, T2 강조영상 모두 element를 선택하여 신호를 수집하는 경우가 전체를 사용한 경우보다 T1강조영상은 5.49%, T2강조영상은 14.64% 유의하게 증가하였다. 결론적으로 array coil을 이용한 부분영역의 영상화 시 element를 선택하여 신호를 수집하면 손쉽게 SNR을 증가시킬 수 있으리라 판단된다.
본 논문에서는 구역을 나눔으로써 상황에 따라 강조하고 싶은 부분을 부각시키는 방법을 활용하여 히스토그램을 처리하는 기법을 제안한다. 기존의 히스토그램 스케일링과 평활화 방법은 간단한 알고리듬으로 사용이 편하지만 쓸 수 없는 상황이 존재한다. 먼저 히스토그램 스케일링에서는 사진이 갖고 있는 명암 최댓값과 최솟값을 늘리는 방법이지만, 범위를 늘릴 수 없는 경우에는 이 방법이 제한된다. 히스토그램 평활화는 사진이 갖고 있는 명암의 히스토그램 누적분포함수 (CDF)가 일정한 기울기를 갖게 변환하는 방법이다. 이 방법에서는 밝기 변화가 거의 없었던 부분에서 품질이 낮아지는 단점이 있다. 제안하는 알고리듬은 영상에서 강조하고 싶은 부분을 설정한 뒤, 구역을 나눔으로써 기존의 히스토그램 스케일링과 히스토그램 평활화의 단점을 개선했다. 제안한 알고리듬을 평가하기 위해서 주관적인 지표로 20명을 대상으로 설문을 진행하였다. 블라인드 테스트로 원본과, 기존의 히스토그램 처리 기법을 이용한 영상, 제안된 히스토그램 처리 기법을 이용한 영상을 비교하였다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 영상의 화질을 개선했음을 확인했다.
6 시그마 기법은 Define 단계부터 현상에 대한 수치화를 강조하고 있어, Data의 중요성을 어떤 다른 개선활동 보다도 강조하고 있다. 그러나 현장에서 개선활동 수행시에 가장 큰 문제점은 결과지표인 Y에 대한 측정을 통한 수치화는 가능하지만 -현실적으로도 관리를 하고 있고- 제어인자인 Xs인자에 대한 수치화는 상당한 어려움을 겪고 있다. 그 이유는 가장 큰 경우가 조건변경에 의한 실험을 통해 Data를 수집하려면 상당한 불량의 발생을 감수해야 하고 그로 인한 피해를 중소기업 입장에서 감수하고 실험을 감행하는것이 쉽지 않을 것이다. 따라서 실제 현장 개선에서는 불량을 최소한 줄이기 위해서 제어인자인 Xs인자의 변동을 최소화 하다 보니 X인자의 변화에 따른 Y인자의 변동을 알 수 없어 실제로는 유의한 영향을 줌에도 불구하고 통계적인 결론에만 집착하다 보면 잘못된 판정으로 인해 실제 개선이 되지 않는 경우가 허다하다. 이 논문에서는 6 시그마 활동시 문제가 되는 통계적 기법 적용시 현실과 Data 분석의 결과가 일치하지 않을 때 현실적 판단방법을 적용하여 실질적 개선을 하는 방법과 Xs인자의 작은 변화를 감지할 수 있는 통계적 기법의 적용을 통하여 실제 개선을 할 수 있는 사례를 제시하고자 한다.
본 논문은 H.264/AVC에서 사용하는 기존의 SVC 알고리즘에 추가적으로 인간의 시각적 중요도 정보를 활용하는 기법을 제안한다. 이 접근방식에서 기존의 SVC 알고리즘을 수정하기 위해 사람의 시각 체계가 균일하지 않게 표본화를 하는 정보가 이용된다. 우리는 각각의 화질계층에서 가장 중요한 지역의 크기를 조절함으로써 효율성과 공정성 모두 강조하는 새로운 자원 할당 알고리즘을 제안하였다. 효율성은 제안하는 SVC의 낮은 화질계층에서, 공정성은 중요한 지역의 크기를 크게 하는 높은 화질계층에서 강조된다. 실험결과는 제안하는 SVC 알고리즘이 압축된 비디오의 주관적인 시각적 화질을 개선하는 것을 보여준다.
제 3차 국가 GIS 기본 계획의 목적은 국가지리정보체계의 원활한 구축 및 지리정보 활용촉진으로 기존의 구가 GIS 구축의 양적 확산에서 질적 심화를 도모하고 있다. 고해상도 위성영상이 다양한 분야에서 활발하게 이용하게 됨에 따라 지형자료의 더 정확한 경계검출에 대한 필요성이 대두되고 있다. 위성영상을 이용한 도로 경계 검출은 교통정보시스템을 포함한 도로계획, 도시계획 등의 GIS 응용을 위한 필수 연구로 인식하고 있다. 본 연구는 IKONOS 영상에서 도로 경계 검출을 위한 고주파 와 저주파 필터링 비교분석에 관한 연구이다. 분석결과 저주파 필터링과 고주파 필터링은 입력영상의 경계부분에서 영상을 선택적으로 강조할 수 있었다. 저주파 필터링과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체영상을 대상으로 변화시켜 비교적 도로 폭이 넓은 경우 효과적이었다. 고주파 필터링은 세부적인 영상정보를 선택적으로 강조할 수 있었다.
웹사이트 및 사용인구의 폭발적인 증가와 함께 사이트의 방문자를 끌어들이기 위한 경쟁이 더욱 치열해지고, 이에 따라 웹사이트의 사용편의성과 함께 사용자의 감성적 만족도를 높여줄 수 있는 방안에 대한 연구가 강조되고 있다. 특히 사용자가 웹사이트 디자인에서 느끼는 감성적 이미지가 사용 만족도와 사이트 재방문율에 미치는 영향이 강조됨에 따라 웹사이트의 특성에 따른 사용자들의 선호 감성 파악의 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 웹사이트를 특성에 따라 9개의 카테고리로 분류하고 웹사이트의 임지 감성요인들을 요인분석 기법을 사용하여 10개의 대표 감성으로 축소하였다. 설문 조사를 수행하여 웹 분류별 선호 감성을 평가하였으며 MDPREF 기법을 사용하여 웹사이트의 특성에 따른 선호 감성이미지를 파악하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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