본 논문에서는 비선형 확장 칼만 필터를 이용한 양방향 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 비선형 칼만 필터를 사용하여 변이(disparity)를 예측하고 예측된 변이는 좌영상에서 우영상으로의 스테레오 정합에 적용된다. 변이 예측은 몇 번의 반복으로 구해지며 비선형 칼만 필터의 초기 상태 예측치에 큰 오차를 나타내는 단점을 극복하기 위하여 양방향 스테레오 정합 알고리즘을 사용하였다. 이웃 화소의 영향을 고려하여 선형 내삽법(intepolation)을 좌·우 영상에 적용함으로써 스테레오 정합에 강인한 결과를 나타내었다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해서 기존의 SSD방법과 비교 검토하였다. 비교 결과 제안 알고리즘이 매우 우수한 정합 성능을 가짐을 알 수 있었다.
본 논문은 제한된 1비트 변환 (Constrained One-Bit Transform : C1BT) 알고리즘의 정합 오차 기준의 동적 범위를 확장하는 알고리즘을 제안하였다. C1BT는 정합 오차 기준으로 SAD (Sum of Absolute Differences)를 사용하지 않고 CNNMP (Constrained Number of Non-Matching Points)를 사용하여 하드웨어 구현을 용이하게 하고 속도를 대폭 향상시켰다. 이는 기존의 움직임 예측 방법인 전역 탐색 알고리즘 (Full Search Algorithm: FSA)과 비교하여 연산량을 크게 줄였으나 움직임 예측의 정확도를 현저히 감소시켰다. 이 점을 개선하기 위해 이 논문에서는 C1BT의 정합 오차 기준을 확장하여 움직임 예측의 정확도를 높이는 알고리즘을 제안하였다. 기존의 C1BT와 제안하는 알고리즘을 비교한 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 C1BT에 비해 움직임 예측의 정확도의 기준인 PSNR 측면에서 더 우수한 성능을 보였다.
최근에 개인용 카메라를 통해 개인의 추억을 파노라마 영상으로 기록하는 것에 관심이 급증하고 있다. 파노라마 영상에 관심이 급증함에 따라 파노라마 영상을 제작하는 방법에 대해 여러 분야에서 연구가 많이 진행되고 있다. 일반적으로 개인용 카메라를 손으로 잡고 촬영하는 경우가 대부분이다. 손으로 잡고 촬영한 영상은 손 떨림에 의해 흔들린 영상이 된다. 이는 파노라마 영상을 만들 때 어려운 요소를 야기한다. 그러므로 흔들린 영상을 정합하고 안정화하는 연구는 매우 중요하다. 따라서 본 연구의 목적은 최근에 연구된 비디오 정합(Video Stitching)과 비디오 안정화(Video Stabilization)의 정확도 및 경향을 파악을 통해 빛의 변화가 빈번하고 움직임이 많은 콘서트 영상 정합에 이용될 아이디어 추출에 있다.
본 논문은 스테레오 시각에서 3차원 정보를 얻기 위해 지역적 특징 정보를 이용한 유전 알고리즘 기반의 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 스테레오 영상에서 대응점을 찾아 변위를 계산하는 문제는 최적화 기법으로 해결할 수 있다. 최적화 문제 해결에 우수한 유전 알고리즘을 이용해 조밀한 변위도를 구하고 정합의 효율성을 위해 계층적 다해상도 구조를 적용하여 영상 피라미드를 만든다. 그리고 변위도의 정확도를 높이기 위해 변위 전파 과정에서 지역적 특징 정보를 추출하여 이용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성이 보장됨을 확인하고자 한다.
초음파 탐촉자의 응용분야를 크게 고해상도 분야와 고출력 분야로 나누어 각각의 경우에 대하여 가장 우수한 탐촉자 성능을 구현케 하는 정합층의 물성을 결정하고자 하였다. 나아가 동일한 탐촉자에 대해 이 두 가지 특성이 모두 우수한 것을 요구하는 경우가 일반적이므로 각각의 분야에 대해 동시에 최선일 수는 없으나 두 분야에 공히 만족스러운 특성을 나타낼 수 있도록 하는 정합층의 물성을 최적화 하고자 하였다. 통상적인 등가회로 해석법과는 달리 탐촉자 구성매질들간의 경계면에서의 투과, 반사계수들을 반복 계산하는 방법을 통해 시간영역에서의 파형을 직접 구하고 이를 Fourier Transform하여 주파수 특성을 관찰하여 전형적인 탐촉자의 구조에 대하여 해석한 결과, 각 응용분야별로 가장 우수한 성능을 나타내는 정합층의 조합을 찾아내었다. 본 연구에서 찾은 정합층의 조합은 고출력용, 광대역용으로 각각 특화된 것으로 J. H. Goll과 C. S. Desilets의 방법들과 같은 기존의 연구결과들에 비해서 최대 57%까지 탐촉자 성능의 개선효과를 보았다. 나아가 고해상도와 고출력이 동시에 요구되는 응용분야에 대한 탐촉자의 성능평가를 위하여 새로운 평가지수를 개발하였으며, 적용결과 기존의 정합층 설계법들에 의한 것 보다 양 특성 모두에 걸쳐 더 우수한 탐촉자 성능을 구현할 수 있었다. 본 연구에서 수행한 정합층 설계방법은 다양한 형태의 탐촉자 개발에 있어 유용한 정합층 및 후면층 설계기술로 적용될 수 있을 것이다.
목적: 본 연구의 목적은 컴퓨터 단층촬영과 광학스캔 영상의 정합에서 술자의 경험이 정합의 정확성과 소요시간에 미치는 영향을 조사하는 것이다. 재료 및 방법: 치아결손이 없은 성인 악궁의 컴퓨터 단층촬영과 광학스캔 영상(IDC S1, Amann Girrbach, Koblah, Austria)이 수집되었다. 두 영상간의 영상정합이 임플란트 진단 소프트웨어(Implant Studio, 3Shape, Copenhagen, Denmark)에서 점 기반 자동매칭 방식으로 행해졌다. 영상정합 경험자 군과 미경험자 군으로 나누어 진행되었으며 작업시간이 기록되었다(군당 15명). 각 군의 영상 정합 정확성은 구치부에서의 선형 오차값으로 측정되었다. 정확성 값과 작성시간의 통계적 비교 분석을 위해 유의수준 0.05에서 독립표본 t검정이 이용되었다. 결과: 영상정합의 선형오차값은 경험자 군과 미경험자 군 간에 통계적인 차이가 없었다. 영상정합에 소요한 시간은 경험자 군이 미경험자 군에 비해 유의하게 짧았다(P = .007). 결론: 술자의 영상정합의 경험의 차이는 점 기반 자동정합이 사용된 경우 정합 정확성에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 보인다. 경험자에서 정합에 소요된 시간은 짧았다.
본 논문에서는 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 특징점 검출기와 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 특징점 서술자(descriptor)를 사용하여 시점 변화에 강인한 특징점 정합 기법을 제안한다. 기존의 FAST 기법은 영상의 에지 부분을 따라서 불필요하게 특징점을 많이 추출하게 되는데 이러한 단점을 주곡률(principal curvatures)을 적용하여 개선한다. 추출된 특징점을 SIFT 서술자를 통해 기술하고 시점이 다른 두 영상으부터 구해진 정합쌍에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 기법을 통하여 호모그래피(homography)를 계산한다. 시점 변화에 강인한 특징점 정합을 위해서 기준 영상의 특징점들을 호모그래피 변환을 통해 변경된 좌표와 시점이 다른 영상의 특징점 좌표간의 유클리디언(Euclidean) 거리를 통해 정합쌍을 분류한다. 같은 물체나 장소에 대해 시점이 변화된 여러 영상에 대한 실험을 통해서 제안하는 정합 기법이 적은 계산량으로 기존의 특징점 정합 기법보다 우수한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
다양한 의학 영상장비로부터 획득된 영상들간의 정합의 정확성은 방사선치료계획에서 매우 중요한 쟁점 중의 하나이다. 본 연구에서는 수제작된 뇌팬톰(brain phantom)을 이용한 영상정합의 정확성 평가방법을 연구하였다. 다중영상정합을 위해 CT-MR, CT-SPECT간의 Chamfer 정합(Chamfer matching)법을 적용하였다 영상정합의 정회성은 팬톰 내에 삽입된 표적(target)들의 중심정의 비교를 통하여 평가되었다. CT-MR, CT-SPECT간의 삼차원 제곱근평균제곱(root-mean-square) 이동편차는 각각 2.1$\pm$0.8 mm와 2.8$\pm$1.4 mm이었다. 회전편차는 세 직교좌표축에서 2$^{\circ}$이내였다. 이 오차들은 기존의 팬톰연구와 비교하여 합리적인 오차 허용범위 내에 들었다. 중첩한 CT-MR, CT-SPECT영상의 육안검증 또한 좋은 정합 결과를 보였다.
본 논문에서는 완전탐색 블럭정합 알고리즘의 고속처리를 위한 VLSI 어레이 프로세서의 구조를 제안한다. 완전 탐색 블록정합 알고리즘으로부터 인덱스 공간을 확장한 단일할당코드를 변환 후, 이것으로부터 데이터의존그래프를 구하고, 최적의 방향으로 투영시켜 신호흐름그래프를 얻는다. 신호흐름그래프에 시간 및 공간적인 지역성을 추가하여 이차원 VLSI 어레이를 구하였다. 탐색영역의 후보블럭이 행과 열로 중첩되므로, 중복되는 데이터를 재사용해서 데이터 임력횟수를 줄이고 처리 속도를 향상시켰다. 블럭의 크기가 N이고 최대탐색거리가 p인 경우, 제안한 VLSI 어레이의 처리요소는 ($N_2$+1)$\times$(2p+1)개이고, 입력포트는 (N+2p)개이다. 첫 번째 기준블럭에 대한 이동벡터를 구하는 시간은 ($N_2$+2(p+1)N+6p)이고, 매 (3N+4p-1) 단위시간마다 다음 기준 블럭에 대한 이동벡터가 구해진다.
최근 구인 구직에 대한 관심과 스마트폰의 사용률이 급증하고 있다. 본 논문에서는 구인 및 구직 사용자들이 실시간으로 양방향 의사소통을 하며 의사정합을 돕는 안드로이드 기반 어플리케이션인 리쿠르이드(Recruid)를 제안한다. 리쿠르이드에서는 구직을 원하는 사용자 뿐 아니라 구인을 원하는 사용자도 이용이 가능하도록 구현하여 구인 및 구직 사용자가 양방향 의사소통을 통해 의사정합이 가능하다. 스마트폰의 최대 장점인 높은 이동성을 반영하여 언제 어디서나 스마트폰 상에서 모든 기능을 이용할 수 있으며 웹을 통해 부가적인 기능을 추가적으로 이용할 수 있다. 리쿠르이드는 모바일 회원 가입 및 지원하기 기능으로 높은 이동성과 편의성을, 정보의 사용자 그룹화 기능으로 사용자 맞춤 시스템을, 신뢰도 평가 메커니즘 도입으로 정보의 높은 신뢰성을 사용자에게 제공한다. 본 논문에서는 리쿠르이드의 기능을 소개하고 구현 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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