항공기 구조를 모사하여 일련의 리벳 구멍을 갖는 AA2024-T3 박판 구조를 대상으로 피로하중에 의한 단균열(short crack)의 발생시점과 성장거동을 음향방출(AE)을 위주로 한 측정으로 평가하였다. AE 위치표정에 의해 단균열의 좌표를 정확하게 결정하였으며, 이동식 현미경으로 균열의 크기를 측정하였다. 누적 AE 발생수 곡선은 단균열의 발생과 성장에 따라 일정한 간격을 두고 급격히 증가하는 양상을 보임으로써 여러 차례의 계단식 곡선을 형성하였다. AE 위치표정에서는 리벳 구멍을 중심으로 파괴역학에 근거한 관심영역(ROI)을 설정하였으며, 웨이블릿변환 잡음제거 방법을 사용하여 위치표정의 정확도를 향상할 수 있었다. 실제로 탐지된 신호의 대부분이 단 균열의 발생 및 성장과 관계없는 외부 잡음신호로 나타났으며, ROI 내에서 발생한 AE 발생원의 위치도 구조의 기하학적 특징이나 신호대잡음비의 영향에 의해 왜곡될 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 실시간으로 주행 중인 차량의 영상을 대상으로 ROI 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에 Warping 기법과 RANSAC 알고리즘을 적용하여 곡선 차선을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실시간 영상에서 관심 영역을 ROI 영역으로 설정하고 영상의 원근감을 제거하기 위하여 Warping을 적용한다. Warping이 적용된 영상에서 차선의 밝기는 도로의 밝기보다 높다는 특징을 이용하여 노란색과 흰색 차선의 영역을 추출한다. 추출된 차선의 영역에서 곡선을 검출하기 위하여 RANSAC 알고리즘을 적용하여 곡선을 검출하기 위한 기준점을 설정한 후, 스플라인 기법을 적용하여 곡선을 검출한다. 실시간적으로 주행 중인 차량에서 촬영한 동영상을 대상으로 실험한 결과, 곡선 차선이 효과적으로 검출되었다. 따라서 제안된 방법이 자율 주행에 효율적으로 적용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
Region-of-Interest is the region within the image selected for the users needs. The development of multimedia has made the expectation of image telecommunication higher, but the usage of the image, image transmission time, and image storage create problems. When transmitter or the receiver stops transmission at some point, we can still see the general image and the ROI maintains better image quality if the ROI is specified beforehand. In this paper, three methods are proposed and constructed for the transmission of ROI. In the first method, the ROI and the background are separated and then encoded as described above. The second method is to encode without separating the ROI and the background. The masked region is scaled and the coefficients are increased, then the region is transmitted first. The third method is the loseless coding of the ROI. For loseless coding, real number tap cannot be restored perfectly due to the rounding error, so the method of using integers is used. The proposed method shows a better performance than EZW even in case of ROI's PSNR at quality of 40 dB.
간담도 스캔은 방사성의약품을 정맥주사 후 간세포에 섭취되어 담즙과 함께 담낭과 담도를 통하여 십이지장으로 배출되는 양상을 경시적으로 검사한다. 따라서 간세포와 담낭의 기능 정도 및 담도계의 폐쇄 여부를 알 수 있고 담즙의 누출 유무, 위치 및 정도를 확인하는데 가장 예민한 검사 방법이다. 하지만 담즙 누출을 확인하기 위한 목적의 간담도 스캔은 누출된 담즙과 장으로 배출된 담즙의 구분이 명확하지 않다. 그래서 본 연구는 간담도 스캔 검사 시 양측와위 자세로 검사를 시행하여 누출된 담즙과 장으로 배출 된 방사능을 분리 구분하여 더욱 명확한 담즙 누출의 진단을 하는데 목적을 두고 있다. 총 31명의 환자 중 남자는 14명, 여자는 17명이고, 평균나이는 $51.1{\pm}14.4$세였다. 정상위 자세에서 1분씩 60분간 경시적 영상을 획득하고, 지연검사는 2시간, 4시간, 24시간 간격의 정상위 자세와 좌우 측와위 자세로 각각 5분 동안 영상을 획득하였다. 단, 측와위 자세의 영상 획득 시 약 5분간 측와위 자세를 유지한 후에 영상을 획득 하였다. 간담도 스캔 시 담즙 누출 환자에서의 양측와위 자세의 유용성을 알아보기 위해 정상위 검사에서 누출이 바로 확인되는 환자의 측와위 자세와 관심영역을 비교하여 누출 여부(크기, 위치, 농도)의 감별 편리성의 양상을 비교하였고, 의심되는 질환이 담즙 누출이지만 경시적 영상에서 누출부위를 확실히 구분할 수 없는 환자의 측와위 자세를 통해 누출부위를 우선적으로 식별할 수 있는 환자가 어느 정도인지를 검사대비 감별확률로 비교하였다. 31명의 담즙 누출 환자 중 23명의 환자는 기능영상 혹은 지연영상에서 담즙 누출을 확인하였고, 8명의 환자는 측와위에서 담즙 누출을 확인 할 수 있었다. 영상에서 해부학적으로 누출 위치를 찾는 것은 정상위가 더욱 용이하였으나, 양측와 위 자세 변동으로 인한 장내 담즙의 이동으로 담즙의 누출이 더욱 확실히 구분되었다. 또한 관심영역과 배후방사능의 섭취계수(Counts/Pixel)를 구하여 관심영역/배후방사능비를 평가결과, 평균은 정상위 5.02, 좌측와위 2.08, 우측와위 2.68이었다. 관심영역의 화소 수를 분석하여 크기를 비교할 경우, 좌측와위는 정상위에 비해 평균 1.91배 컸고, 우측와위는 평균 1.05배 컸다. 결과적으로 31명의 환자 중 38.5% 정도만이 측와위가 의미가 있었지만, 위치 변동으로 인해 장내 담즙의 이동으로 누출의 위치는 더욱 명확한 구분이 가능하였다. 또한 그 38.5%의 환자에서 정상위와 양측와위에서의 관심영역/배후방사능비, 관심영역의 크기를 비교하면 측와위에서 관심영역의 넓이는 좌측와위 19%, 우측와위 5% 넓어지고, 농도는 좌측와위 약 60%, 우측와위 약 50% 옅어졌으며, 이는 복강 내로 관심영역의 담즙누출을 의미한다고 할 수 있다. 간담도 검사시 담즙 누출을 의심하는 환자에게 양측와위 자세를 추가하여 검사를 한다면 담즙 누출을 정확하게 진단할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 관심 영역 보존을 고려한 이미지 리사이징 최적화 기법을 제안한다. 이미지 리사이징은 입력 영상을 다양한 비율의 디스플레이나 하드웨어 플랫폼에 적용이 가능한 비율의 영상으로 변환하는 것에 목적을 둔다. 변환 과정에서 인지적 특성을 고려하여 관심 영역 검출을 통해 주요 객체의 왜곡을 최소화하고자 한다. 목표 비율로의 리사이징 시 각 영역별 변환 비율이 상이하게 결정되어야 하고, 이 과정에서 관심 영역 왜곡과 영상 보간 불가능의 문제가 발생한다. 관심 영역 왜곡과 보간 불가능 상태를 최소화하기 위해 영역별 변환 비율을 결정하는 최적화 기법을 제안하여 관심 영역이 보존된 최적화된 결과 영상을 획득하고자 한다.
우리는 빛의 정도에 따라 이미지의 밝기와 채도, 대비를 보정하고 더 나아가 역광을 보정하는 기술을 구현하였다. 역광보정은 자동이나 수동으로 할 수 있는데, 수동으로 역광보정을 적용하기 위해서는 먼저 관심영역을 지정해 주어야 한다. 관심영역은 사진 속 원하는 사물의 윤곽선을 이어줌으로써 선택한다. 우리는 자석 올가미를 이용하여 사용자가 섬세한 선택을 가능하게 하였다. 기존 올가미 기능은 시작점과 끝점을 일치시켜 주어야 하는 단점이 있었으나 제안하는 올가미 기능은 시작점과 끝점을 일치시키지 않아도 관심영역을 선택할 수 있는 장점이 있다. 또한 사용자가 이진화 임계값과 질감추출을 위한 k-means 군집의 개수를 선택할 수 있도록 하여 다양한 역광보정 결과를 자동으로 얻을 수 있게 하였다.
본 논문에서는 중요도 지도에 기반한 관심 영역 동영상 압축 방법에 대해 고찰한다. 동영상 압축은 손실 프로세스이기 때문에 관심 영역에서의 정보 손실 최소화가 필요하며, 이를 위해 중요도 감지 과정에서 추출되는 중요도 지도의 신뢰도가 중요하다. 따라서 다양한 다른 기법의 중요도 지도 적용 결과를 비교함으로써 중요도 지도 추출 알고리즘의 요건에 대해 추론하고, 추출된 중요도 지도를 이용하여 적절하게 동영상을 부호화하는 방법에 대해 제안한다. 마지막으로 실험결과를 통해 보완되어야 할 부분을 제시한다.
입 모양 인식은 음성인식의 중요한 부분 중 하나로 이를 개선하기위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 기존의 연구에서는 주로 입술주변 영역을 관찰하고 인식하는데 초점을 두었으나, 본 논문은 음성인식 시스템에서 기존의 입술영역과 함께 입술, 턱, 뺨 등 다른 관심 영역을 고려하여 음성인식 시스템의 입모양 인식 성능을 비교하였다. 입 모양 인식의 관심 영역을 자동으로 검출하기 위해 객체 탐지 인공신경망을 사용하며, 이를 통해 다양한 관심영역을 실험하였다. 실험 결과 입술영역만 포함하는 ROI 에 대한 결과가 기존의 93.92%의 평균 인식률보다 높은 97.36%로 가장 높은 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌우 영상을 이용하여 3차원 공간좌표(x, y, z)를 획득하고, 이를 이용하여 제어되는 가상공간을 통하여 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 시스템을 구현한다. 일반적으로 관심영역의 변이를 추정할 때 관심영역내의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 시스템에서는 관심영역의 2차원 중심좌표(x, y)만을 변이추정에 사용하여 실시간으로 변이를 추정한다. 추정된 변이로부터 깊이정보(depth)를 구하여 관심영역의 3차원 공간좌표를 획득한다. 시스템은 손을 관심영역으로 설정하여 실시간으로 손의 움직임 정보를 획득하고, 가상공간(virtual space)에 적용하여 사용자가 가상공간을 조작할 수 있도록 한다. 실험을 통해 제안하는 실시간 시스템이 150cm 거리(distance) 내에서의 깊이측정 시 0.68cm의 평균오차를 가지고 손동작 인식률은 90%이상 보이는 것을 검증하였다.
최근 사용자에게 직접 입체감을 제공하는 3차원 영상기술에 대한 관심이 증대함에 따라 스테레오스코픽 비디오 화질 측정기술개발은 중요한 주제로 많은 연구자에게 관심을 받고 있다. 특히, 스테레오스코픽 비디오 화질 측정에 중요한 역할을 하는 인간시각특성을 고려한 연구가 활발히 진행되지 않고 있어 본 논문에서 스테레오스코픽 비디오를 시청할 때 자극되는 다수의 인간시각특성 요소인 깊이, 움직임, 컬러, 휘도, 대조 등을 고려하여 3차원 시각 주의 모델을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 실제 3차원 영상 특정 영역의 화질 열화 정도를 측정하는데 제안된 3차원 시각 주의 모델을 사용하여 무참조 스테레오스코픽 비디오 화질 측정 방법을 제안하였다. 제안 방법을 검증하기 위해 주관평가를 실시하여 기존의 스테레오스코픽 비디오 화질 측정 방법보다 평균 평가점에서 더 높은 연관성을 보였다. 게다가, 3차원 시각 주의 모델을 이용하여 스테레오스코픽 비디오의 관심영역 추출 결과는 공간적, 시간적 요소를 고려하여 추출된 관심영역에 비해 실제 관심영역과 더욱 유사함을 주관적으로 보여 제안 방법의 효율성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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