SAR 시스템은 능동적 센서로 마이크로파라 불리우는 전자기파를 직접 지상에 보내고 돌아오는 신호의 위상과 진폭을 이용하여 영상으로 나타내는 간섭성 시스템이다. 이러한 영상의 특성으로 인해 날씨나 태양의 유 무에 상관없이 영상을 취득할 수 있는 장점이 있다. 또한, 최근에는 기존의 다중분광 위성영상과의 SAR 영상의 Data Fusion을 통해 지상의 새로운 정성적 정보를 취득하려는 시도 등 나날이 그 활용성이 증대되고 있는 상황이다. 그러나 SAR 영상의 광범위한 활용을 위해서는 먼저 영상의 지형보정이 선행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 SAR 영상의 활용을 위해서 선행되어야 할 지형보정의 알고리즘을 컴포넌트 기반의 프로그램으로 구현하고 대상연구지역에 대한 적용을 통해 그 활용성과 가능성을 보여주고자 한다. 연구대상지역은 ERS-1, ERS-2 SAR로 촬영된 대전광역시와 그 주변지역으로 해당 SAR 영상에 대하여 엄밀지형보정 알고리즘과 경사거리 영상을 지상거리 영상으로 변환하는 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 실험결과 공칭해상도 30m의 ERS 영상에 대하여 39.7m(X방향으로 24.5m, Y방향으로 31.3m)의 수평오차를 나타내었으며 경사거리 영상의 지상거리 영상으로의 변환도 원활하게 수행됨을 알 수 있었다. 마지막으로 본 연구를 통해 연구된 모든 알고리즘은 컴포넌트 기반으로 설계하고 구현되어 향후 국내 SAR 처리기술 개발에 있어서 공유할 수 있도록 하였다.
표면영상유속계는 영상분석을 이용하여 홍수시 하천 수표면 유속을 측정하는 비접촉식 유속측정장치이다. 때문에 안전하고 편하게 홍수시 유속을 측정할 수 있으나, 실제 적용상 몇 가지 문제가 있다. 하나는 야간과 악천후에는 영상 촬영이 어렵다는 점이고, 다른 하나는 영상과 실세계와의 좌표변환을 위한 참조점 측량이 반드시 필요하다는 점이다. 본 연구에서는 열영상 카메라를 이용하여 첫 번째 문제를 해결하고, 방향센서(경사계)를 이용하여 두 번째 문제를 해결하여, 언제든지 유속측정이 가능한 실시간 표면영상유속계를 개발하였다. 열영상카메라는 별도의 조명장치없이도 주야간 영상 촬영이 가능하다. 또한 안개의 영향을 받지 않으며, 저유속시 생기는 수면파의 움직임도 잡아낼 수 있는 장점이 있다. 또한, 방향센서를 이용하여 참조점을 이용하지 않고, 좌표변환 관계를 구성할 수 있도록 카메라 모형(camera model)을 구성하였다. 이 카메라 모형에 필요한 외부 변수는 하천수표면과 카메라와의 높이 및 카메라의 두 가지 경사각뿐이다. 여기에 일반적인 카메라 보정에 이용하는 방법으로 구한 카메라 내부 변수를 결합하면 된다. 이렇게 개발한 열영상 표면영상유속계는 실험 수로와 하천 현장에 적용한 결과, 종전보다 훨씬 적용이 간편하며, 매우 높은 정확도로 유속을 측정할 수 있었다.
자연 하천의 홍수 유량 측정은 매우 어렵고 많은 비용과 시간, 노력을 요하는 작업이다. 보다 안전하고 경제적인 유량 측정의 대안으로 제시된 것이 하천 표면의 영상 분석을 이용하는 표면영 상유속계이다. 본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰에 내장된 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 잡고, 경사계(방향 센서)를 활용하여 카메라와 촬영면의 기하적인 관계를 설정한다. 수표면과 카메라의 높이차만을 입력하고, 측정된 카메라의 경사에서 하천 수표면의 위치관계를 추정할 수 있는 카메라 모형을 작성하였다. 이 방법을 이용함으로써 기존 표면영상유속계의 단점 중 하나인 참조점 보정이 필요없도록 하였다. 내장된 카메라로 정해진 시간(3초) 동안 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상은 개방 소스의 영상처리 라이브러리인 JavaCV를 이용하여 프레임별로 분할하고, 이를 시공간 영상 분석하여 하천 표면의 2차원 유속장을 추정한다. 영상의 시공간 분석에는 상호상관 시공간분석법을 이용하였다. 모든 코드는 안드로이드 운영체제에서 실행되도록 Java로 작성하였다. 시판되는 안드로이드 스마트폰에 적용하여 현장 시험한 결과 3초간의 영상 처리에 5초 정도를 소요하여, 거의 실시간으로 유속을 측정할 수 있었다. 또한 유속 측정 오차는 일반적인 영상 처리의 오차인 5% 내외였다.
확산 텐서 영상은 조직 내 물 분자의 확산 현상을 이용하는 영상기법으로 조직 구조의 비등방성 및 방향성에 대한 정보를 제공해준다. 근육이나 뇌백질과 같은 조직에서는 신경다발들이 일정한 방향성을 가지고 있어서 그 방향에 대해서 확산이 잘 일어난다. 이러한 확산을 비등방성이라 한다. 확산의 비등방성의 정도는 RA, VR 그리고 FA와 같은 지표를 이용하여 나타낸다. 본 연구에서는 다른 확산 경사자장의 수에 대하여 각각 FA 영상을 만들었다. FA영상에 관심영역을 설정하고 FA 평균값 및 FA의 표준편차를 계산하였다. 그 결과, 경사자장의 방향수가 증가함에 따라서 FA값 및 FA의 표준편차가 감소하였다. 또한 ADC 측정 오차에 대한 표준 오차도 확산 경사자장의 방향수가 증가함에 따라서 감소하였다. 결론적으로 경사자장의 방향수에 따라서 잡음의 영향이 다르며, 더 많은 방향수를 사용하는 것이 FA영상의 질을 향상시킨다는 것을 알 수 있었다. 그러나 영상획득 시간과 FA의 표준편차 등을 고려했을 때. 임상적으로 사용될 확산 텐서영상의 방향수는 23개 정도가 적당하다고 결론 내릴 수 있다.
목적: 이 연구의 목적은 excitation pulse profile을 이용하여 불균일 자장에 의하여 발생하는 배경 경사 자장에 의한 영향을 보상하여 2차원 다중 단면 경사에코 간 영상에서의 정확한 지방 및 $T_2{^*}$ 측정을 하는 데에 있다. 대상과 방법: 2차원 경사에코영상에서 불균일 자장에 의한 배경경사자장으로 인하여 유도되는 신호의 감소는 excitation pulse profile weighting으로 나타난다. 이에 의한 영향을 최소화 하기 위하여 $B_0$ field map을 통하여 단면선택방향으로의 선형 경사자장의 정도를 추정한 후, 획득한 신호를 excitation pulse profile을 이용하여 보정하였다. $T_2{^*}$ 및 지방은 보정된 신호로부터 측정되었으며 보정방법은 3.0T 임상용 장비에서 팬텀 및 in vivo 실험을 통하여 이루어 졌다. 결과: 팬텀 실험 결과는 보정 후 측정된 $T_2{^*}$ 및 지방의 양이 자장이 균일한 경우에 가까워 진 것을 보여 주었다. In vivo 실험에서는 간에서 배경경사자장의 크기가 약 120 ${\mu}T/m$ 정도 까지로 나타났으며 보정하기 전에 비하여 측정된 $T_2{^*}$ 및 지방의 정도의 균일도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 결론: Excitation pulse profile을 이용한 배경경사자장 보정 방법은 경사 에코 신호에서의 거시적인 불균일 자장에 의한 영향을 줄여 주며 2차원 간 영상에서의 적용을 통하여 보다 정확한 지방 및 $T_2{^*}$의 측정에 도움이 될 수 있다.
본 연구는 수공구조물 주변에서 발생하는 폭기 흐름의 기포분율을 측정하는 실험 연구를 수행하였다. 그림자기법을 이용한 영상측정기법을 적용하여 기포분율을 측정하고 이를 통해 폭기 정도를 정량화하였다. 제안된 영상기법을 이용하여 경사보와 계단보 주변에서 발생하는 흐름을 측정하였다. 흑백 영상으로부터 얻어진 공간적으로 분포한 기포분율은 친환경 수공구조물 주변에서 폭기 정도를 제시할 수 있었다. 얻어진 결과로부터 계단보의 전면경사부와 하류부에서 상대적으로 강한 폭기 현상이 발생함을 알 수 있었다.
대부분의 임상용 자기공명영상 장치에서 확산텐서(difiusion tensor) 영상을 얻기 위하여 에코플렌(EPI) 스핀에코(spin-echo) 시퀀스를 사용한다. 하지만 이 영상법은 자화감수성에 매우 예민한 단점이 있다. 따라서 본 연구의 목적은 자화감수성에 의해 발생하는 영상의 변질을 최소화하면서 확산텐서를 한번에 얻을 수 있는 시퀀스를 개발하는데 있다. 모든 확산 텐서 성분을 한번에 얻기 위하여 다편(multi-slice) 8에코 스핀에코 시퀀스(MePGSE)가 개발되었다. 모든 180도 펄스는 기존에 사용된 방법과는 달리 선택된(slice selective) 경사자장을 이용하였다. 처음 7개의 에코 영상은 확산텐서 영상을 위하여 사용하였고, 마지막 에코 영상에서는 영상을 얻는 경사자장은 사용하지 않고 남아있는 자화를(residual magnetization) 최소화하기 위하여 삼차원 경사자장(crusher gradients)만을 사용하였다. 따라서 6개의 텐서 성분을 단 한번의 실험에 의하여 얻을 수 있었다. 이 시퀀스를 사용하여 물과 수박을 이용하여 실험을 하였으며 물에서의 확산 값이 기존에 출판된 값과 유사하게 나타나 본 연구에서 MePGSE 시퀀스의 신뢰를 가질 수 있었다.
공액 경사법을 이용한 정칙화 반복 복원 방법에 관하여 논하였다. 기존의 반복 복원 방법에 비하여, 공액 경사법을 이용한 반복 복원 방법은 초선형적인 속도로 해에 수렴한다는 장점을 지닌다. 그러나, 이와 같은 성질로 인해 잡음과 흐려짐현상으로 훼손된 영상을 복원하는 과정에서 잡음의 증폭이나 파문현상과 같은 결합을 갖게된다. 본 논문은 구속 조건을 적용한 정칙화 공액 경사법을 제안한다. 정칙화 공액 경사법에 정칙화 구속 조건과 정칙화 변수를 적용함으로서, 영상에서 윤곽 부분의 평활화없이 파문 현상을 감소시킬 수 있을 뿐 아니라, 가산 잡음의 증폭을 억제할 수 있다는 장점을 지닌다. 실험 결과를 통하여 기존의 정칙화 반복 복원 방법에 비해 본 논문에서 제안한 방법이 수렴비에 우수함을 증명하였다.
표면영상유속계는 영상분석을 이용하여 홍수시 하천 수표면 유속을 측정하는 비접촉식 유속측정장치이다. 때문에 안전하고 편하게 홍수시 유속을 측정할 수 있으나, 이를 위해서는 영상과 실세계와의 좌표변환을 위한 참조점 측량이 반드시 필요하였다. 좌표 변환에 8-변수 사영변환을 이용할 경우 최소한 4개의 참조점이 필요하다. 그러나 홍수시 참조점 측량은 불가능에 가까우며, 홍수전후의 측량도 매우 번거로운 일이다. 본 연구에서는 참조점을 이용하지 않고, 좌표변환 관계를 구성할 수 있는 카메라 모형(camera model)을 구성하였다. 여기서 카메라 모형은 실세계 좌표(world coordinates)를 영상좌표(image coordinates)로 변환해 주는 관계를 말한다. 이 카메라 모형에 필요한 외부 변수는 하천수표면과 카메라와의 높이 및 카메라의 두 가지 경사각뿐이다. 여기에 일반적인 카메라 보정에 이용하는 방법으로 구한 카메라 내부 변수를 결합하면 된다. 이 모형은 표면영상유속계 장비로 스마트폰을 이용할 때 간편하게 적용할 수 있으며, 별도의 경사계만 부착하면 일반적인 CCTV나 캠코더를 이용할 때도 적용할 수 있다. 이 카메라 모형과 종래 사용하던 8-변수 사영변환에 의한 좌표변환관계를 비교한 결과 상호간 오차가 거의 없이 적용할 수 있었다. 또한, 스마트폰 표면영상유속계와 열영상 표면영상유속계에 적용한 결과 종전보다 훨씬 적용이 간편하며, 정확도 또한 거의 차이가 없이 적용할 수 있었다.
목적: 점구분-분광술을 이용한 여기법과 나선형 판독경사를 이용하여 삼차원 화학적변위영상을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법: 상수 밀도를 갖는 나선형 판독경사를 디자인하는 분석식을 이용하여 스캐너에서 실시간으로 각종 지표들을 바꿀수 있도록 개발하였다 ($32{\times}32$ 행렬, $24{\times}24\;cm$ FOV). 생체내 뇌 데이터를 수집하였고 그리딩 알고리즘을 이용하여 분광학 영상을 재구성하였다. 결과: 본 연구에서 개발한 영상 기법을 이용하면, 점구분 분광술의 이점인 뇌 표면의 지방의 신호를 제거하면서 나선형 패턴이 갖는 장점들을 이용할 수 있다. 나선형 샘플링은 영상을 얻는데 걸리는 시간과 영상의 해상도를 자유로이 조절할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 삼차원 고해상도 점구분-분광술 영상을 $5760\;cm^3$의 공간에서 얻는데 걸리는 총 시간이 12.5 분이었다. 결론: 점구분 분광술과 나선형 샘플링을 결합하여 삼차원 화학적 변위 영상을 얻는 새로운 방법을 개발하였다. 이를 통해 넓은 공간을 확보하며 동시에 지방 신호를 제거하는 기법을 사용할수 있게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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