• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권7호
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• pp.555-562
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• 2004

뇌의 하부 구조인 해마의 전역적 부피 감소와 국부적 형상 변화는 정신의학적 질환에 깊게 관련되어 있다. 해마 구조에 관한 형상 분석 연구는 크게 해마 형상 표현 모델을 구축하고, 이러한 형상 표현으로부터 형상 유사성을 계산하는 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 우선 해마에 관한 MRI 데이터를 입력으로 받아, 마칭큐브 알고리즘을 사용하여 다해상도 메쉬 모델을 구축한다. 이렇게 구성된 다각형 모델은 깊이맵 기반의 복셀화 방법을 이용하여 중간 단계의 이진 복셀 데이터로 변환된다. 그리고 변환된 복셀 데이터로부터 슬라이스 기반의 골격화 방법에 의하여 해마의 3차원 골격을 추출한다. 그런 후에 옥트리 기반의 다해상도 형상 표현을 얻기위해 해마의 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 계층적으로 공간 분할하여 저장하고, 광선 추적 기반의 메쉬 샘플링 방법을 적용하여 샘플 메쉬 데이터를 추출한다. 최종적으로, 형상간 유사성 측정을 위하여 추출된 골격으로부터 방사되는 광선들과 충돌되는 각 샘플 메쉬 쌍에 대하여 $L_2$과 하우스도르프 거리를 계산하고 인터랙티브한 국부적 형상 분석을 지원하기 위하여 마우스 피킹 인터페이스를 채택한다. 이것은 형상의 국부적 변화에 대하여 다양한 해상도에 기반한 형상 분석을 가능하게 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여, 제시한 형상 분석 방법이 회전과 스케일 등의 변환에 강인하고, 특히 형상의 국부적 변화 정도를 정확도를 유지하면서 빠르게 평가하는데에 효과적임을 확인하였다. 경로의 수신 신호가 완전 동기 된 수신 신호임을 확인하였다.omonas aeruginosa PA01과 $82\%$로 가장 높은 유사성을 보였고 Pseudomonas arvilla C-1와는 $71\%,$ Pseudomonas putida KT2440과는 $59\%,$ 그리고 Pseudomonas sp. CA10과는 $53\%$의 상동성이 각각 존재하는 것으로 확인하였다.)을 가지고 있음이 확인되었다. 사람에 직접적인 유해성을 가지고 있는 지 확인하기 위해 사람 방광 유래의 T-24세포와 장내 표피 유래의 Caco-2세포에 대한 부착능을 시험하였을 때, 16균주$(42.1\%)$가 T-24방광 세포에, 그리고 17균주$(44.7\%)$가 Caco-2장세포에 대해 강한 부착능을 나타내었다. 특히 11균주$(28.9\%)$는 두 세포 모두에 강한 부착능을 가지고 있었다. Filter mating method를 수행하여 이들 균주들의 독소 생산 유전자와 항생제 내성 유전자가 사람에서 분리된 균주로 전달되는 것을 확인할 수 있었다. 본 실험의 결과는 설사 중상을 나타내는 돼지로부터 분리된 용혈성 E. coli의 독성과 세포 부착능력, 그리고 항생제 내성간의 상호 연관성을 보여주지 않았으나 동물 분리 세균의 항생제 내성과 독소 생산 능력이 유전자 전달을 통해서 뿐만 아니라 세균의 직접 접촉에 의해서도 인체로 전달될 수 있는 것을 보여주는 것이다.다. 본 연구를 토대로 장시간의 체외순환에서는 신장기능을 대표하는 수치들에도

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제55권5호
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• pp.399-403
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• 2013

국가간 유전능력평가를 위하여 5산차 다형질 모형을 적용한 다형질유효 딸소 기여도를 추정하기 위하여 농협중앙회 젖소개량부에서 수집한 한국형 보증종모우 및 수입 씨수소 2,046두의 딸소에 대한 산유량 검정기록 및 관련된 혈통을 수집하였으며, 수집된 산유량 검정기록 중 산차는 5산차, 누적착유일은 75~307일로 제한하였고, 305일 보정유량이 15,000 kg이 넘는 기록은 국제평가기준에 맞추기 위하여 제거하여, 총 301,551두 딸소의 681,860개 기록을 이용하였다. EDC 계산을 위하여 모든 개체의 육종가 추정 신뢰도를 부모 육종가 평균 (Parents average), 개체의 기록(Yield deviation) 및 배우자의 신뢰도가 보정된 후손의 육종가 기여도(Progeny contribution) 부분으로 분리하였으며, 1~5산차 유생산 유전상관을 고려하여 다형질 유효 딸소 기여도를 추정하였다. 씨수소 2,046두의 유생산 기록을 가지는 딸소 두수의 산차별 평균은 1~5산에서 각 140.57, 94.24, 55.14, 29.20 및 14.06두로 나타났으며, 추정된 MTEDC는 113.49, 89.28, 73.56, 54.02 및 35.08로 나타나 3산 이후의 기록이 부족함에도 유전상관을 고려한 EDC 추정치는 높게 형성되어 검정자료의 활용도가 높아진 것을 확인하였다. 또한 EDC 계산은 국제유전능력평가 적용을 위한 필수항목으로 정확한 국제유전능력평가를 위해서는 관련 알고리즘에 대한 이해가 필요하며, 지속적인 EDC 검증 및 종모우당 딸소 검정 두수 증가 등의 노력이 필요하다고 사료된다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제3권3호
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• pp.151-163
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• 2003

본 연구에서는 한국형 지하수 프로그램 개발(3-DFM, 3-Dimensional Finite Difference Method)을 위하여 대수층에 있어 지형 지질상태가 지하수유동시스템내에서 동적거동을 하는 것으로 취급하여 유동과정의 알고리즘을 확립토록 하였다. 본 연구에서 개발된 3-DFM모델은 입력변수 자료에 대한 설정이 모두 한글로 구성되어 있으며, 각 입력자료와 매개변수들의 이해와 적용치에 대한 도움말을 설정하여 두었다. 따라서, 입력변수에 대해서는 아이콘을 입력변수에 두면 각각에 대한 상세한 정보를 알 수 있도록 설계하였다. 또한, 각 지층의 지질경계 상태나 초기수위자료를 지정할 때는 work sheet상에서 간단히 지정할 수 있도록 설계되어 있다. 그리고 각 대수층의 특성과 더불어 정류 및 부정류 해석시에 각 매개변수들에 대한 입력은 기존의 모델과 같이 복잡하지 않도록 활성칸이 설정되도록 설계되어 있다. 최종 입력자료를 이용한 분석결과에서는 우측에 입력자료에 대하여 설명과 더불어 좌측에 분석 결과치를 나타나게 하였으며 이에 대한 결과는 TXT파일로도 출력할 수 있도록 설정하였다. 본 연구에서 개발된 모델은 유한차분법을 이용한 수치모델이며, 실제 함양량을 적용하고 매개변수들을 결정하여 관측 지하수두치와 모의발생으로 얻은 계산 지하수두치를 비교 분석하여 개발모델의 적용성을 검토하였다. 본 연구에서는 제주도 세화리 및 송당리일대의 양수에 따른 지하수 유동시스템 해석을 위하여 3-DFM모델을 적용 분석한 결과, 정류상태에서 따른 관측치와 계산된 지하수두와의 상대오차백분율(E.P.)이 $0.03{\sim}0.07$의 범위로서 관측치와 거의 일치하였다. 그리고 분석유역의 양수 전의 모의발생분석 결과를 이용하여 지하등수두분포와 유속벡터를 산정한 결과 지하수 유동분포는 높은오름과 문석이오름 등에서 월랑봉, 용눈이오름 및 손자봉 등 각 방향으로 고르게 유출되고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과는 MODFLOW모델과 비교할 때 일치된 결과를 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.249-256
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• 2011

텍스처 영상을 표현할 수 있는 새로운 특징(feature)의 개발은 텍스처 영상 연구에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 모든 종류의 텍스처 영상을 표현하는 완벽한 특징의 집합을 정립하는 것은 불가능하여 텍스처 영상을 분석하는 분야에 따라 적절한 텍스처 특징을 사용하여야 하기 때문이다. 본 논문의 첫 번째 연구 목적은 텍스처 영상을 분할하는데 유용한 새로운 텍스처 특징을 찾아내는 것이다. 실험 텍스처를 통해 본 논문에서 제안하는 새로운 특징의 영상 분할에서의 유용성 검증도 제시하였다. 한편 본 논문에서 제안한 텍스처 특징은 페이즈의 미분 데이터이다. 페이즈 정보는 텍스처에 가버 함수를 필터로 적용한 결과 영상으로부터 구해지는데, 페이즈 정보는 지금까지 텍스처 특징으로 사용하기에는 적절하지 않다고 알려져 왔으며 관련 연구도 미미한 상태이다. 그 이유는 페이즈 정보를 계산하는 방법으로 역탄젠트 오퍼레이터를 적용하여 구하는데, 이렇게 구한 페이즈 값은 $-{\pi}/2$와 ${\pi}/2$ 범위에서 정의 되는 불연속 값들이기 때문이다. 이러한 불연속적인 페이즈 데이터는 텍스처에 대한 정보를 적절하게 표현하지 못하고 왜곡된 정보를 만든다. 물론 불연속적인 페이즈 데이터를 연속적인 페이즈 데이터로 변환하는 언랩핑은 이론적으로는 불연속의 문제를 해결하지만 실제적인 적용에서는 문제점을 노출시킨다. 즉 실수와 허수 부문이 모두 0인 지점을 중심으로 페이즈 불연속을 해결하는 과정에 따라 상이한 페이즈 데이터의 값들이 도출되어 정보가 왜곡된다. 본 논문의 두 번째 연구 목적은 이러한 단점을 근본적으로 회피하는 다른 방법을 찾는 것이다. 본 연구에서 제안하는 새로운 방법은 불연속적인 페이즈를 왜곡되고 복잡한 언래핑을 거치지 않고 바로 미분함으로써 영상분할에 필요한 데이터를 도출하는 것이다. 페이즈 미분 방식은페이즈 언랩핑 절차를 필요로 하지 않기 때문에 언랩핑의 왜곡을 회피하고, 알고리즘이 매우 간단해지며, 가버함수에 적용하는 필터도 자유롭게 선택할 수 있다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 제시하는 방법의 유용성을 검증하기 위해 가버 필터를 적용하여 도출된 결과 영상으로부터 새롭게 제시한 방법으로 계산한 페이즈로 구성된 특징 벡터를 구해 텍스처 영상의 분할에 이용하였다. 실험 결과를통해 본 논문에서 제시한 새로운 방식이 텍스처 영상분할에 필요한 유용한 정보를 생성하는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.21-32
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• 1981

최근 구미(歐美) 선진제국(先進諸國)에서는 확률적(確率的)인 개념(槪念)에 의한 한계상태설계법(限界狀態設計法)을 표준시방서(標準示方書)로 도입(導入)하는 경향이 높아지고 있다. 이들 선진국(先進國)에서 채택한 LSD, LRFD, PBLSD 같은 신뢰성설계기준(信賴性設計基準)은 각종(各種) 시공재료(施工材料)에 대한 설계절차(設計節次)를 단순화(單純化)시킬 뿐만아니라 일관성(一貫性)있는 신뢰성(信賴性)을 갖게 하는 능력(能力)을 갖고 있다. 본(本) 연구(硏究)에서는 RC 휨부재(部材)에 대한 이러한 신뢰성설계기준(信賴性設計基準)을 제안(提案)하였다. 이를 위하여 Lind-Hasofer의 불변(不變)2차(次)모멘트 신뢰성이론(信賴性理論)에 의해 반복시행적(反復試行的) 신뢰성해석(信賴性解析) 및 하중(荷重)-저항계수(抵抗係數) 결정(決定)알고리즘을 유도하고, 또한 Cornell의 평균제(平均第)1계이차(階二次)모멘트법(法)을 사용하여 근사적(近似的)으로도 신뢰성(信賴性)을 해석(解析)하여 설계기준(設計基準)을 결정(決定)하도록 하였다. 휨부재(部材)의 저항(抵抗) 및 하중효과(荷重效果)에 대한 불확실양산정(不確實量算定)은 Ellingwood의 하중(荷重) 및 저항불확실량(抵抗不確實量) 해석방법(解析方法)을 따랐다. 현행(現行) 극한강설계시방서(極限强設計示方書) 기준(基準)으로 설계(設計)되는 R.C.휨부재(部材)의 상대적(相對的) 의미(意味)의 안전성수준(安全性水準)을 제안(提案)된 이차(二次)모멘트신뢰성이론(信賴性理論)에 의해 검토(檢討)하였다. 그리고 우리 현실(現實)을 고려한 ${\beta}_0=4$를 적절한 목표신뢰성지수(目標信賴性指數)로 간주(看做)하고 이에 대한 저항(抵抗) 및 하중계수(荷重係數)를 제안(提案)된 방법(方法)으로 계산(計算)하였으며, 현행(現行) 극한강설계기준(極限强設計基準)의 안전율(安全率)과 이들 계산(計算)된 계수(係數)를 비교(比較), 분석(分析)하였다. 현행(現行) 시방서(示方書)로 설계(設計)되는 휨부재(部材)의 신뢰성(信賴性) 수준(水準)은 적절(適切)하지 못하며, 현행(現行) 시방서(示方書)에 규정(規定)된 저항(抵抗) 및 하중계수(荷重係數)는 본연구(本硏究)의 신뢰성이론(信賴性理論)으로 유도한 저항(抵抗) 및 하중계수(荷重係數)와 상당히 차이(差異)가 있음을 발견(發見)할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.403-417
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• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.669-681
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• 2023

과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R²)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm², relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R²≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm², RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R²=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm², RE=13.9%와 validation에서 R²=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm², RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.847-860
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• 2020

2-pass DInSAR (Differential Interferometric SAR) 기법을 이용한 DEM 생성 방법은 SAR 영상쌍 간의 정합, 간섭도 생성, 위상 unwrapping, DEM오차 계산, 좌표계 변환 등 복잡한 단계가 필요하다. 이러한 각 단계별 자료처리 정확도는 최종적으로 생성되는 DEM의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 TanDEM-X bistatic SAR 영상의 2-pass DInSAR 기법 기반 DEM 생성 방법에 대한 성능 향상을 위한 개선된 방법을 개발하였다. 개발된 DEM 생성 방법은 unwrapped 위상 내의 DEM 오차와 좌표계 변환 시 발생할 수 있는 DEM오차를 현저히 줄일 수 있는 방법이다. 개발된 알고리즘의 성능 분석은 GPS 측량으로부터 생성한 지상기준점(Ground Control Point, GCP)을 이용하여 기존의 방법과 새로 제안된 알고리즘 적용 결과의 수직정확도(Root Mean Square Error, RMSE)를 비교하여 수행하였다. 실제 unwrapped 위상 및 좌표계변환 오차에 대한 보정을 수행하지 않고 생성한 DInSAR 기반 DEM의 고도 오차는 수직정확도는 39.617 m로 관측되었고, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 수직정확도는 2.346 m로 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 2-pass DInSAR 기법을 통해 reference로 사용한 SRTM 30 m DEM(수직정확도 5.567 m)에 DInSAR로 관측한 SRTM DEM 오차를 보상하여 최종적으로 공간해상도는 약 5배, 수직 정확도는 약 2.4배 향상된 DEM을 생성할 수 있었다. 또한, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 공간해상도를 SRTM 30 m DEM과 TanDEM-X 90 m DEM과 일치시키고 수직정확도를 비교한 결과 각각 약 1.7배 및 1.6배 향상되어 제안하는 2-pass DInSAR 기반 DEM 생성 방법으로 보다 정확한 DEM 생성이 가능함을 확인할 수 있었다. 빈번한 형태학적 변화를 갖는 지역에 대한 DEM의 지속적인 업데이트를 위하여 본 연구에서 도출한 방법을 이용한다면 저비용으로 빠른 시간 내에 효과적으로 DEM을 갱신할 수 있을 것이다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제27권1호
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• pp.37-49
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• 2002

방사선치료 시 종양에 정확한 양의 방사선을 조사하는 것은 국소 재발을 방지하고 합병증의 빈도를 낮춰 효과적인 치료를 가능하게 하는 중요한 요소이다. 종양에 조사되는 방사선량의 측정을 통해 치료의 정확성을 확인하기 위한 여러 방법들이 시도되고 있으며, 투과선량을 이용한 측정법도 그 중 한 예로 비침습적이며 매 치료 시 측정이 가능한 장점을 가지고 있다. 본 교실에서는 투과선량을 이용한 in vivo 선량측정시스템과 임의의 치료 조건에서 투과선량을 계산하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 본 교실에서 개발한 in vivo 선량측정시스템의 단기간 및 장기간의 재현성을 확인하고, 환자의 방사선치료에서의 이용 시 발생할 수 있는 문제점을 파악하고 알고리즘의 정확성을 확인하기 위하여 본 연구를 시행하였다. 2000년 7월 25일부터 8월 14일 사이에 방사선치료를 시행 받은 환자 66명을 대상으로 투과선량의 측정을 시행하였으며, 이 중 골반부위의 방사선 치료를 3회 이상 시행 받은 11명의 환자를 대상으로 측정선량과 예측선량의 비교 분석을 시행하였다. 측정시스템의 재현성의 확인을 위하여 환자의 치료 전 및 치료 중 매시간 기준 조사조건에서 측정치를 확인하였다. 일별 및 일 중 변동은 ${\pm}2%$ 이내로 재현성을 확인할 수 있었다. 본 시스템의 사용 시 별다른 문제점은 없었으나, 2명의 흉부 치료환자에서 투과선이 치료용테이블의 측면 금속을 관통하는 문제가 발생하였다. 골반부위 환자에서는 골반부위의 불균질조직에 의한 영향의 확인을 위하여, CT 및 simulation film을 이용하여 골 조직의 두께를 확인하여 보정 전 및 후의 값을 비교하였다. 전후방 및 후방조사야의 경우 골 조직의 보정을 시행하지 않은 경우 평균오차가 -5.20% 내지 +2.20%이었으며, 보정을 시행한 경우 -0.62%내지 +3.32%로 환자에 따라 정도의 차이는 있으나 골 보정이 필요함을 확인할 순 있었다. 측정치와 예측치 간 오차의 표준편차는 1.19%내지 2.46%로서 재현성이 높음을 확인할 수 있었다. 좌우 측방조사야에서 골 보정을 시행하지 않은 경우 평균오차는 -10.80%내지 +3.46%로서 골 조직의 보정이 필요하지 않은 1인의 환자를 제외하면 모두 음수 값을 지녔고, 보정을 시행한 경우 -0.55% 내지 +3.50%의 평균오차를 지녀 골 보정의 필요성을 확인할 수 있었다. 측정치와 예측치 간 오차의 표준편차는 1.09%내지 6.98%로 전후방조사야의 경우보다 재현성이 낮음을 알 수 있었다. 복와위로 방사선치료를 시행 받은 환자의 경우를 제외하면, 표준편차는 1.09%내지 3.12%로 1례 외에는 2.57% 이내로 재현성이 높음을 확인할 수 있었다. 본 실험을 통하여 in vivo 선량측정시스템의 안전성과 재현성을 확인할 수 있었다. 정확한 예측치를 얻기 위하여 불균질 조직이 조사야에 포함되는 경우 보정이 요구되며, 골반의 경우 골 조직의 보정이 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이를 위하여 불균질 조직에 대한 정확한 정보가 요구되며, 이는 CT 영상을 이용하는 것이 크게 도움이 되리라 생각된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.311-320
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• 2007

본 논문에서는 강건한 얼굴 포즈 추정과 실시간 표정제어가 가능한 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 방법 및 시스템을 제안한다. 기존의 비전 기반 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 반영하지 못하고 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있다. 그러나, 얼굴 포즈를 정확히 추정하여 반영하는 작업은 현실감 있는 얼굴 애니메이션을 위해서 중요한 이슈로 인식되고 있다. 본 연구 에서는 얼굴 포즈추정과 얼굴 표정제어가 동시에 가능한 통합 애니메이션 시스템을 제안 하였다. 제안된 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출은 비모수적 HT 컬러 모델과 템플릿 매칭을 통해 수행된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 얼굴 모션 추정을 위하여 3차원 실린더 모델을 검출된 얼굴 영역에 투영하고 광류(optical flow) 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 주요 얼굴 특징점을 검출하며 광류 알고리즘에 의하여 특징점을 추적한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수(parameters)를 계산한다. 결국 얼굴 표정 복제는 두 개의 정합과정을 통해 수행된다. 애니메이션 매개변수 3차원 얼굴 모델의 주요 특징점(제어점)의 이동은 획득된 애니메이션 매개변수를 적용하여 수행하며, 정점 주위의 부가적 정점의 위치는 RBF(Radial Basis Function) 보간법을 통해 변형한다. 실험결과 본 논문에서 제안된 비전기반 애니메이션 시스템은 비디오 영상으로부터 강건한 얼굴 포즈 추정과 얼굴의 표정변화를 잘 반영하여 현실감 있는 애니메이션을 생성함을 입증할 수 있었다.