3D 스캐닝을 이용한 3D 형상정보를 구축하기 위해서는 피측정물의 촬영부터 시작하여 획득된 데이터의 합성과정까지 여러 단계를 거치는데, 이는 많은 시간과 복잡하며 번거로운 수작업을 요구한다. 본 연구에서는 복잡하고 많은 시간이 소요되는 과정에서 생기는 불필요한 준비과정이나 진행단계별 수작업 요소들을 자동화하여 작업자의 숙련도에 따라 발생하는 데이터 품질의 차이를 최소화 할 수 있도록 하였으며, 작업자의 실수로 인해 발생하는 데이터의 부재를 사전에 예방 할 수 있어 결과적으로 3D 스캐너를 통한 3 차원데이터 획득과정의 시간적, 데이터적 효율성과 형상정밀도를 증가시킴을 증명하였다.
본 논문에서는 삼차원 메쉬 모델의 광학성 정보를 부호화하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 색상 정보, 법선벡터 정보 및 텍스처 정보의 부호화 효율을 개선하기 위하여 제안한 방법들은 기하학 정보와 연결성 정보를 이용하여 광학성 정보를 예측 부호화한다. 먼저 연결성 정보를 이용하여 광학성 정보의 부호화 순서를 결정하고, 이를 통해 얻어진 인접한 꼭지점들의 기하학 정보를 이용하여 광학성 정보를 예측 부호화한다. 색상 정보는 기하 예측기를 사용하여 부호화하고, 법선벡터 정보는 거리 균등화기와 최적화 평면 발생기를 적용하여 부호화하며, 텍스처 정보는 삼차원 메쉬 모델 분석기, 텍스처 좌표 분석기, 텍스처 영상 재배열기와 예측 부호화기를 이용하여 부호화한다. 색상 정보는 현재 꼭지점과 인접한 꼭지점 사이에 기하학 정보를 고려하여 인접한 꼭지점들의 색상 정보의 가중치 합으로 계산할 수 있다. 또한 법선벡터 정보는 현재 꼭지점의 법선벡터를 예측하기 위해서 이등변 삼각형의 특성을 이용한 거리 균등화 기법과 상호연관성이 높은 인접한 꼭지점의 특징을 이용한 최적화 평면을 개발했으며 효율적으로 삼차원 좌표를 압축하기 위해서 구면 좌표계와 6-4분할 양자화 방법을 사용하였다. 마지막으로 텍스처 정보는 부호화 순서에 따라 텍스처 영상의 조각을 재배열하여 텍스처 좌표를 불연속성을 제거한다. 다양한 삼차원 메쉬 모델들에 대해 실험한 결과를 살펴보면 제안된 압축 방법이 이전의 방법보다 개선된 부호화 효율을 제공하였다.
본 논문에서는 핵자기공명영상의 고해상도를 이루고, 영상의 신뢰성을 높이기 위해서 선형성이 증가된 경사자기장 코일의 설계와 제작에 목적을 두었다. Maxwell pair를 이용하여 Z-경사자계의 선형성을 증강시키기 위해 코일의 기하학적인 형태의 이론적인 계산과 몇 가지 형태의 코일로부터 예상되는 자기장 및 경사자기장의 분포를 구현했다. 즉, 코일 축 방향의 자기장을 구면좌표계에서 전개하는 방법으로 Maxwell pair의 크기와 위치를 계산하고, 유한요소법을 이용하여 자기장 및 경사자기장의 2차원 분포를 그렸다. 더불어 이론적인 계산 결과와 함께 자기장의 2차원 분포를 토대로 실제 경사자기장 코일을 제작하였고 이를 0.15 Τ 핵자기공명영상기에 적용하여, 영상을 획득하였다. 기존의 방법에 따른 Maxwell pair 형태를 이용한 경우에 코일지름의 40% DSV(diameter spherical volume)내에서 DSV의 5% 이내의 뒤틀림(distortion)을 갖는 선형성이 유지되었고, 새롭게 시도된 방법에 의한 경사자기장 코일의 경우는 코일지름의 70% DSV 내에서 DSV의 5% 이내의 뒤틀림을 갖는 선형성을 유지하였으며, 설계 제작된 경사자기장 코일과 RF-코일을 이용하여 이를 확인하였다. 본 연구에서 제작된 경사자기장 코일의 선형성은 Maxwell pair 코일보다 향상된 결과를 보았으며, 본 논문에서 제시하는 방법은 자기공명영상의 해상도 향상에 기여할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 초광각 카메라를 활용한 전방위 영상 및 객체 추적 결과 영상 표출을 통한 영상 분석 시스템을 제안한다. 구형 전방위 영상 생성을 위해 광각 영상 두 개에서 equirectangular 파노라마 영상으로의 projection 과정을 거쳤고, 구면 좌표계 변환식을 사용하여 구형 영상으로 표출하였다. 객체 추적은 원하는 객체를 초기에 선택하는 방식으로 수행되었으며, equirectangular 영상 내 왜곡으로 인한 객체 형태 변화에도 강인한 객체 추적이 이루어질 수 있도록 KCF(Kernelized Correlation Filter) 알고리즘을 사용하였다. 초기 다이얼로그에서는 파일 및 모드를 선택하고, 이후 새 다이얼로그에서 구형 영상 매핑 수행 결과 영상이 표출되도록 하였으며, 객체 추적 모드를 선택한 경우 새로운 창에서 원하는 영역을 드래그하여 ROI를 설정한 뒤, 이를 매 프레임마다 추적할 수 있도록 하였다.
이온층 구면을 사각형 격자로 분할하여 각 격자에서 총전자수를 추정하는 지역적 GPS 이 온층 모델을 제시한다. 한반도 상공을 위도와 경도 1$^{\circ}$$\times$1$^{\circ}$의 공간해상도를 가진 격자로 구분하고 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 격자 상의 총전자수를 추정하였다. 이 연구를 위해 한국천문연구원에서 운영하고 있는 전국 규모의 9개 GPS 상시 관측소의 데이터를 이용하였다. 수신된 의사거리 데이터의 측정 잡음을 줄이기 위해 의사거리와 반송파 위상 데이터를 선형 조합한 위상보정 의사거리(phase-leveled pseudorange) 데이터를 새롭게 만들어 사용하였다. 또한 지역적 이온층의 변화에 적합한 태양-지자기 좌표계(solar-geomagnetic reference frame)를 이용하였다. 태양 활동이 비교적 활발하지 않은 때의 경우, 이 연구의 모델은 이온층 활동이 활발한 낮 시간대의 총전자수가 대략 30-45 TECU 정도로 나타났다. 이 모델의 신뢰성을 평가하기 위해 한국천문연구원(Korea Astronomy Observatory, KAO)의 지역적 모델과 Center for Orbit Determination in Europe의 전 지구적 모델에 의한 총전자수를 동일 지역에 대해 비교했을 때 5일 동안 약 4-5 TECU 정도의 RMS 차이를 보였다.
대형 광학 거울은 연삭, 연마, 최종연마의 단계를 거쳐 가공된다. 이 가운데 가장 진행이 빠르고 가공량이 많은 연삭 단계에서 정밀하고 신속한 측정이 가능하다면 가공 공정의 효율성을 높일 수 있다. 그런데 연삭 단계의 광학면은 거칠고 광택이 없기 때문에 빛을 이용한 측정이 매우 어렵다. 따라서 간섭계를 사용할 수 없으며 기계적인 방법을 이용하여 면을 측정해야 한다. 레이저트래커는 이동이 가능한 3차원 좌표 측정기로, 이를 이용한 측정 방법이나 데이터 분석을 연구하면 연삭 단계의 광학 거울을 정밀하게 측정할 수 있다. 본 논문에서는 레이저트래커를 이용하여 직경 1 m의 구면 거울의 형상오차를 측정하고, 이 측정 결과를 간섭계로 측정한 것과 비교하였다. 레이저트래커를 이용한 측정법은 형상오차 rms $0.2{\mu}m$, PV $2.7{\mu}m$의 측정 결과를 얻는 것으로 파악되어 연삭 단계 광학면의 정밀한 측정이 가능할 것으로 보인다.
목적 : 뇌에 분포하는 동맥혈관을 관찰할 때 흔히 자기공명 뇌혈관 데이터(Magnetic Resonance Angiography, MRA)를 이용한다. 하지만 뇌혈관 데이터의 경우 관찰하고자 하는 부위의 혈관을 직접적으로 관찰하기 어렵다. 이러한 3차원 데이터를 2차원 디스플레이 장치에 나타내기 위해 최대강도투사(Maximum Intensity Projection, MIP) 영상이 흔히 이용된다. 데이터의 투사방향에 위치한 복셀들 중 최대값을 가지는 복셀을 투사하여 최대강도투사 영상을 얻게 된다. 혈관의 경우 큰 복셀값을 가지기 때문에 영상에서 밝게 나타난다. 하지만 투사방향에 중첩되어 있는 일부 혈관들이 투사하는 과정에서 최대값을 가지는 혈관들에 가려져 나타나지 않게 되기 때문에 깊이 정보를 잃게 된다. 또한 정해진 위치에서의 투사영상 밖에 얻을 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 최대강도투사 영상이 가지는 이러한 단점들을 개선하여 뇌혈관의 분포를 3차원 공간상에서 최적화 된 입체영상으로 보는 새로운 방법을 제안하였다. 대상 및 방법 : 우리는 4개의 채널 코일과 3.0T 자기공명영상장치 (Siemens Tim Trio MRI scanner)를 이용하여 피험자의 머리를 고정시키고 3차원 위상대조 (Phase-Contrast, PC) 시퀀스를 적용하여 3차원 뇌혈관 데이터를 얻었다. 얻어진뇌혈관 데이터의 중심점을 기준으로 3차원 공간 회전 알고리즘을 적용하여 회전된 새로운 데이터를 얻은 다음 이 데이터를 기준 수평면상에 투사하여 뇌혈관에 대한 2차원 최대강도투사 영상을 구한다. 이 때 입체영상 구현을 위해 두 눈과 데이터의 중심이 이루는 수렴각에 맞게 뇌혈관 데이터를 각각 공간 회전시킨 후 투사하여 각각의 눈에 적합한 영상들을 구하고 이를 적청안경방식 (anaglyph)을 이용하여 관찰함으로써 최적의 입체감을 가지는 최대강도투사 영상을 얻는다. 결과 : 결과 영상을 살펴보면 우선 기존의 방법들에서는 불가능했던 뇌혈관 데이터의 다양한 위치에서의 최대강도투사 영상이 가능해졌다는 것을 알 수 있다. 또한 관찰자와 데이터 사이의 거리와 두 눈 사이의 거리를 고려하여 보다 사실적인 입체감을 가지는 입체 최대강도투사 영상을 얻었다. 결론적으로 관찰자가 바라보는 방향과 관찰자와 데이터 사이의 거리에 따른 최적의 입체영상을 얻을 수 있었다. 결론 : 제안하는 방법은 단일 최대강도투사 영상을 관찰자의 위치를 고려하여 입체영상으로 변환시킴으로써 최적의 입체감을 가지는 입체 투사 영상을 구하였다. 그리고 구면좌표계 상에서 뇌혈관 데이터의 다양한 투사방향에서의 최대강도투사 영상을 나타낼 수 있었다. 추후 알고리즘 최적화와 병렬연산 프로세스가 적용된다면 진단과 수술 계획에 필요한 뇌혈관의 입체 정보들을 실시간으로 제공해 줄 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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