비냉각 방식의 검출기는 검출기 내부에 냉각기 기능을 하는 열전소자(TEC : Thermal Electric Cooler)를 탑재하여 냉각기의 기능을 대신하고 있다. 이 열전소자의 기능은 검출기의 기준온도를 제어하여 온도변화에 따른 영상화질의 저하를 방지하는 역할을 수행한다. 최근에는 이 열전소자를 삭제하여 크기, 가격을 줄일 수 있는 노력이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 비냉각 형태의 적외선 검출기는 내부에 열전소자가 없는 검출기를 보다 효과적으로 제어하여 영상의 화질저하를 최소화 하면서 크기를 최소화 하고 가격경쟁력을 높일 수 있는 효율적인 제어기법에 대해 실제 챔버를 활용한 시험결과를 제시하고자 한다.
선량 측정기의 공간적인 반응특성 때문에 나타나는 detector의 크기효과는 임상적인 선량측정을 부정확하게 만드는 중요한 원인이기에 많은 연구의 대상이 되어왔다. 관례적으로 detector response kernel은 detector 자체의 크기가 측정한 방사선의 선량분포에 대해 미친 영향에 대한 정보를 포함하고 있다. 이 kernel에 대해 다양한 수학적 모델들이 제안되었고 실험적으로 이론적으로 연구되어왔다. 이 논문은 convolution이론과 Monte Carlo simulation만을 이용하여 detector의 kernel을 결정하는 방법을 제시한다. 이 수치해석적인 방법을 사용하여 물 phantom에 잠긴 Farmer형 ion chamber의 detector response kernel을 계산하였다. 계산된 kernel은 기존의 parabolic 모델의 특성과 Gaussian 모델의 특성을 동시에 나타내고 있다. 이 kernel과 deconvolution 방법을 사용하여 측정된 6MV, 10${\times}$10 $\textrm{cm}^2$, 0.5${\times}$10 $\textrm{cm}^2$ 광자선으로부터 크기효과를 제거하였다. 크기효과가 제거된 방사선의 선량분포는 꼬리부분을 제외하고는 film이나 pin-point ion chamber에 의해 측정된 결과와 유사한 선량분포를 나타냈다.
자연이미지에 포함된 안내 표시판은 많은 유용한 정보를 포함하고 있으므로 이를 효과적으로 검출하여 문자인식시스템과 연동될 수 있다면 다양한 응용분야에서 활용될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 문자 및 문자열의 에지 특징을 이용하여 표시판이미지로부터 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 검출하여 에지 이미지를 생성한다. 에지 이미지를 레이블링을 하여 연결요소 성분을 추출한다. 레이블 영역에서 문자와 문자열 에지 특징을 분석하여 후보 문자영역으로 추출한다. 후보 문자영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 문자영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험하였고, 자연이미지에서 기울어진 문자영역과 다양한 크기의 문자를 갖는 문자영역을 효과적으로 검출하였다.
이미지 데이터베이스 시스템에서 이미지에 포함된 문자정보를 기반으로 검색어를 사용한다면 검색의 정확도 높일 수 있다. 이미지에서 문자정보를 추출을 위한 전단계로서 문자열 영역 검출이 필수적인 과제가 된다. 그러므로 본 논문에서는 문자의 크기와 문자열의 방향에 적응적인 문자-에지 맵을 이용한 문자열 영역 검출 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지로 레이블 이미지를 얻고, 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 배열문법으로 문자-에지 맵에 적응적으로 분석한다. 문자-에지 맵의 분석결과로서 문자열 후보 영역을 얻고, 문자열 영역의 구조적인 특징을 이용하여 문자열 후보 영역을 검증함으로서 최종적인 문자열 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 자연영상에서 기울어진 문자열과 다양한 크기의 문자를 갖는 문자열 영역을 효과적으로 검출하였다.
본 논문에서는 방송 영상에서 조명효과와 크기변화 등에 강인한 얼굴패턴 검출기법을 제시한다. 제안된 얼굴검출 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 검출 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명변화에 대한 보정기능과 다중필터에 의한 후보영역 선별기능으로 구분된다. 얼굴패턴 검출과정은 다단계의 특징지도 생성과정과 패턴분류 과정으로 이루어진다. 특징지도를 생성하기 위하여 가보(Gabor) 필터계층을 포함하는 CNN(Convolutional Neural Networks)모델을 도입하였다. 다양한 배경을 고려한 효과적인 학습을 위하여 본 논문에서는 억제성의 뉴런(Inhibitory neuron)을 포함하는 구조의 CNN모델을 적용한다. CNN으로부터 추출되는 특징집합은 최종 단계에서 WFMM(Weighted Fuzzy Min Max) 모델을 사용하여 분류된다. 이때 사용되는 특징집합의 크기는 분류기의 규모 및 계산량의 결정적인 역할을 준다. 이에 본 연구에서는 최종 분류 과정에 사용되는 특징의 수를 효과적으로 줄이기 위해 FMM모델을 사용하는 적응적인 특징 선별 기법을 제안한다. 또한 실제 영상을 통한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.
본 논문에서는 다수의 사용자가 있는 주파수 선택성 페이딩 환경하의 multi-rate CDMA 시스템에서Hopfield 신경망의 시정수를 제어하는 알고리즘을 이용하여 Hopfeld 신경망 기반 다중 사용자 검출기의 국부 최소점 문제를 간단히 해결하고 설계된 검출기의 성능을 병렬 간섭 제거기와 비교 분석하였다 또한 역방향 링크는 부호 길이가 256 칩인 short 스크램블링 부호를 가정하고, short 스크램블링 부호의 주기성을 이용한 간단한 상관계수 예측 알고리즘을 사용하여 주기적인 확산부호간 상관계수 행렬을 계산하고 Hopfield 신경망의 입력으로 사용하여 확산 코드의 주기에 상응하는 연산에 필요한 신경망회로의 복잡도를 1/(64*64) 배로 단순화하였다. 그, 결과 Hopfield 신경망을 이용한 다중 사용자 검출기(HNN-MUD)는 다중 사용자 간섭(MAI)을 효과적으로 제거하여 기존의 검출기에 비해 낮은 비트 오류율을 보였고 근원거리상황(near-far situation)에서도 타 사용자의 전력의 크기에 관계없이 거의 일정한 비트 오류율을 보여, 기존의 검출기 보다 성능이 향상됨을 보였다.
자연영상에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있으므로 자연영상에서 텍스트 정보를 검출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 문자 영역의 구조적인 특정을 배열문법으로 정의한 적응적 문자-에지 맵을 제안하여 텍스트 영역을 검출한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지를 레이블링하고 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 적응적 문자-에지 맵을 분석한다. 적응적 문자-에지 랩의 분포 상태를 분석함으로서 텍스트 후보 영역을 검출하고, 텍스트 영역의 에지 히스토그램 프로파일을 분석함으로서 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하여 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 기울어진 텍스트와 다양한 크기의 텍스트 구성된 자연영상에서 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.
단일광자방출전산화 단층촬영술을 이용한 영상정보를 효과적으로 얻기 위하여 고려되어야 할 사항으로는 1) 조준기(collimator)의 선택, 2) 기질(matrix)의 크기, 3) 회전각의 수 (number of angles), 4) 360도 또는 180도 획득(acquisition), 5) continuous 또는 step& shoot, 6) 원형 또는 비원형회전 등이 있다. 저자들은 비원형회전으로 검체와 검출기 사이의 거리를 단축시킴으로써 직선성, 균일성, 대조도, 해상력에 미치는 영향을 알아보기 위하여 원형회전 방법과 비교하여 다음과 같은 결과를 얻었다. (1) 비원형회전을 하여도 균일성(uniformity)과 직선성(linearlity)을 유지한다. (2) 균일성, 대조도(contrast), 해상력(resolution)들이 비원형 회전을 한 경우에 보다 더 개선되었다. (3) 영상 획득시간은 비원형회전인 경우에 더 소요되었다. (매스캔 당 10분) 따라서 검사자는 영상 화질의 개선효과와 상반되는 보정(calibration)과 설치(set-up)에 소요되는 시간(매스캔당 10분이상)을 비교하여 자료획득(data acquisition) 회전방법을 선택하여야한다.
2D 어레이 다이오드 검출기를 이용하여 전립선과 두경부 IMRT 환자(전립선 2사례, 두경부 2사례)를 대상으로 선량계산 격자 크기(calculation grid size)에 따른 계산선량 정확성(dose calculation accuracy)을 평가했으며, 그 결과를 바탕으로 2D 어레이 다이오드가 IMRT 계산선량과 조사선량 검증에 적합한지 여부를 확인했다. 치료계획장치(treatment planning system, TPS)에서 제공되는 4종류의 격자 크기(1.25 mm, 2.5 mm, 5 mm, 10 mm) 별로 계산된 선량과 2D 어레이 다이오드 검출기를 이용하여 얻어진 측정선량을 감마 분석방법을 이용, 비교하는 방식으로 실험을 진행하였으며, 선량분포의 변화 범위에 따른 정확성 변화 또한 확인했다. 3 mm/3%의 평가기준(acceptance criteria)을 적용한 감마 분석방법에서는 10 mm를 제외한 격자 크기 별 평균 통과율(pass rate)에 뚜렷한 차이를 확인할 수 없었으나, 평가기준을 3 mm/3%, 2mm/2%, 1 mm/1%로 세밀하게 적용하였을 경우, 1.25 mm를 제외한 격자크기의 통과율이 각각 5%와 20%, 31.53% 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 격자 크기에 따른 선량계산시간은 1.25, 2.5, 5, 10 mm 격자 크기에서 각각 11.5, 4.77, 2.95, 1.5 min 소비됐으며 격자 크기가 2배 증가할수록 선량계산시간은 약 1/2로 감소되는 결과를 확인할 수 있었다. 또한 저경사도영역(low gradient area)과 고경사도영역(high gradient area)을 구분하여 격자 크기영향을 평가하였으며, 격자 크기가 계산선량 정확성에 미치는 효과는 low gradient area보다 high gradient area에서 더 크게 작용한다는 결과를 확인했다. 본 연구의 결과를 종합해 봤을 때 2.5 mm의 격자 크기로 선량계산을 수행하는 것이 계산선량 정확성과 계산시간 면에서 적절한 것으로 여겨지며, high gradient area에 있어서는 가능한 세밀한 격자크기(1.25 mm)를 적용할 것이 권장된다. 또한 이상의 결과가 기존 연구의 이론 및 필름을 이용한 측정과 동일함을 고려해 봤을 때 2D 어레이 다이오드 검출기가 IMRT 계산선량과 조사선량 검증에 적합함을 확인할 수 있었다.
모든 복사온도계는 복사원 크기효과(Size-of-Source Effect, SSE)와 자기복사효과를 가지고 있다. 복사원의 직경에 따른 복사온도계의 검출기 신호세기로 정의된 SSE의 주원인은 회절이기 때문에 파장에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 중저온영역에서 복사온도의 전달표준기로 많이 사용되고 있는 TRT2(Transfer Radiation Thermometer 2, HEITRONICS)의 SSE와 자기복사 특성을 측정하였다. 측정한 TRT2의 SSE 값을 사용하여 계산한 결과 흑체의 온도가 $300^{\circ}C$ 일 때, 개구 직경이 60 mm인 흑체와 10 mm인 흑체의 복사온도 차이가 저온모드($8-14\;{\mu}m$)에서 $3.5^{\circ}C$, 중온모드($3.9\;{\mu}m$)에서 $0.5^{\circ}C$인 것을 알 수 있었다. 또한, 복사온도계 몸체 온도가 $2.6^{\circ}C$ 변화했을 때 자기복사효과 때문에 흑체의 복사온도는 110 mK 다르게 측정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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