산란선을 흡수하여 보다 선명한 x선 영상을 얻기 위하여 산란방지 그리드를 사용하여 투사영상을 얻는데, 이때 그리드로 인한 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 회전된 그리드를 사용하여 투사영상을 얻고 단순한 1차원 저역필터를 영상의 공간영역에서 각 축으로 별도로 적용하여 그리드 왜곡을 효율적으로 제거하는 방법을 제안하고 그 성능을 고찰해 보았다. 제안한 방법은 왜곡 주파수를 별도로 예측할 필요 없이, 회전된 그리드를 사용하여 획득한 영상에 단순한 1차원 필터를 주파수영역이 아닌 공간영역에서 적용하므로 매우 단순하여 쉽게 구현이 가능하며 빠른 계산 속도를 가지는 장점을 가지고 있으면서 그 성능은 주파수영역에서 2차원 필터를 적용한 경우와 유사하다.
산란선을 흡수하여 보다 선명한 x선 영상을 얻기 위하여 산란방지 그리드를 사용하여 투사영상을 얻는데, 이때 그리드 패턴으로 인한 왜곡이 발생하며, 디지털 필터를 사용하여 제거할 필요가 있다. 그런데 x선에 대하여 과하게 노출되어 영상디텍터에서 포화된 영상이 형성되는 경우에는 그리드 왜곡의 제거가 잘되지 않는다. 본 논문에서는, 보다 효율적으로 그리드 왜곡을 제거하기 위하여 x선 영상 형성에서 노출량에 따른 특성을 포화 현상까지 포함하여 분석하였다. 포화가 되기 시작하면 그리드 왜곡 성분의 최대 크기가 오히려 줄어들고 대역폭은 넓어지는 특성을 관찰할 수 있었다. 또한 왜곡 성분의 중요신호대역폭 (significant-signal bandwidth)을 측정하여 필터의 대역폭을 결정하여 그리드 왜곡을 효율적으로 줄일 수 있는 적응 필터링 알고리듬을 제안하였다. 실제 x선 디지털 영상에 대한 실험을 통하여 제안한 알고리듬이 효율적으로 그리드 왜곡을 제거할 수 있음을 확인하였다.
X-ray 진단에서 그리드 하드웨어의 사용은 산란선에 의한 영상의 왜곡을 보정할 수 있는 장점이 있는 반면, 반복되는 라인 형태의 그리드 아티팩트를 발생시키는 부작용을 수반한다. 본 논문에서는 이러한 그리드 라인을 제거하는 방법론으로서 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform)을 사용 하는 기법을 제안한다. X-ray 영상에서 그리드 라인의 특성은 피사체의 형태와 영상의 영역에 따라 서로 다른 특성을 갖는다. 이에 본 연구에서는 동적으로 재구성되는 분할 구조를 기반으로 DCT 변환을 적용하고 개별 영역별로 필터전달함수를 최적화하는 방법을 채택하였다. 추출된 주파수 영역 데이터에 대하여 그리드 라인의 대역을 검출하는 알고리즘을 제안하였으며, 필터전달함수로 Kaiser윈도우와 Butterworth 필터를 조합한 형태의 밴드스톱필러(BSF: band stop filter)를 구현하였다. 또한 블로킹 현상을 개선하기 위하여 다중 영상으로부터 경계선 부분의 픽셀값을 결정하는 방법론을 제안하였다. 제안된 이론에 대하여 실제 영상을 사용한 실험결과로부터 그 타당성을 평가하였다.
방사선 진단에서 산란선 보정 그리드의 사용은 굴절되는 신호에 의한 영상의 왜곡을 방지할 수 있는 장점이 있는 반면, X-ray 영상에서 그리드 아티팩트를 발생시키는 부작용을 수반한다. 본 논문에서는 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform)을 사용하여, 그리드 라인을 개선하는 기법을 제안한다. X-ray 영상에서 그리드 라인은 피사체의 형태와 영상의 영역에 따라 서로 다른 특성을 보인다. 이러한 점을 해결하기 위하여 동적 분할 구조를 기반으로 DCT 변환을 적용하고, 개별 분할별로 적합한 필터전달함수를 설계하였다. 세부적으로 주파수 영역 데이터에 대하여 그리드 라인의 대역을 검출하는 알고리즘을 제안하였으며, 필터전달함수로 Kaiser 윈도우와 Butterworth 필터를 조합한 형태의 밴드스톱필터(BSF: band stop filter)를 구현하였다. 또한 블로킹 현상을 개선하기 위하여 다중구조의 영상으로부터 픽셀값을 결정하는 방법론을 제시하였다. 총 140개의 실제 X-ray 영상을 사용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 평가하였다.
최근 들어 이동 통신 분야에서 이동하는 고객을 위한 위치 기반 서비스가 중요한 서비스로 부각되고 있다. 이동객체 응용의 경우 갱신 연산이 많고, 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 윈도우 나 원형 형태의 범위질의는 위치 기반 서비스에서 중요한 질의 중 하나이다. 이러한 범위질의에서는 부분 포함된 셀과 완전 포함된 셀을 구분해야할 필요가 있다. 또한 올바른 한정된 객체를 골라내기 위해 시간 영역을 고려할 필요성이 있다. 본 논문에서는 갱신연산을 최소화하기 위해 고안되어진 2번째 단계에 고정 그리드 구조를 적용한 2단계 인덱스 구조를 적용한다. VP 필터링과 윈도우 셀 필터링 기법을 이용한 공간 셀 필터링 기법과 Time Zone 개념을 사용하여 시공간 개념이 결합된 필터링 기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 측정을 위해서 다른 필터링 조합을 가지고 다양한 윈도우 질의와 원 질의에 대해서 실험 결과를 보인다.
최근 들어 이동 통신 서비스에서 이동하는 고객의 위치 정보와 관련된 서비스가 중요한 서비스로 부각되고 있다. 이동객체의 경우 갱신 연산이 많고, 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 이러한 위치 기반 서비스에서 범위질의는 중요한 질의 중 하나이다. 범위 질의는 윈도우나 원 형태로 수행되는데 윈도우의 경우에는 질의 범위 밖에 해당하는 객체를 쉽게 필터링 할 수 있는 반면 원 형태일 경우에는 대부분의 경우 거리 계산을 해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 객체의 위치 갱신 연산에 따른 인덱스 구조의 변화를 최소화하기 위해 고정 그리드 방식을 사용하고 VP 필터링 기법을 적용하여 원 범위 질의에서 범위 밖의 객체를 필터링하기 위한 방법을 제시한다.
공간 인덱스인 R-Tree를 이용하여 조건에 만족하는 공간 객체를 찾기 위해서 MBR의 비교하는 여과 과정만으로는 부정확한 경우가 있으며 그러한 경우에는 해당 공간 객체를 읽어 조건과 직접 비교하는 과정, 즉 정제과정이 필요하게 된다. 정제과정을 수행하기 위해서는 디스크 입출력이 요구되고 고비용 공간 연상을 수행해야 하므로 이는 검색 비용이 커지는 요인이 된다. 그래서, 여과 과정후의 후보 객체수를 최소화하기 위한 2단계 여과 기법들이 연구되었지만, 여과 효율이 떨어지거나, 추가로 데이터를 유지해야하거나, 원래 객체의 정보를 잃어버려 객체들을 재구성해야하는 문제점이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 이차 여과 과정에서 공간 객체의 존재여부를 저장하는 진위 테이블인 그리드 필터를 이용하여 간단한 논리 연산만으로 공간객체를 검색할 수 있도록 하는 확장된 R-Tree를 제안한다. 그러므로, 그리드 필터를 가지는 확장된 R-Tree 는 효율적인 이차 여과과정을 수행하기 때문에 여과를 위한 연산비용이 작고, 근사의 질이 높아 여과 효율이 우수하다.
최근 소프트웨어는 네트워크를 이용한 서비스가 대부분이다. 그 중 그리드 딜리버리는 서버/클라이언트 모델에서 서버의 부담을 줄이기 위해 개발된 서비스다. 그리드 딜리버리는 사용자의 자원을 이용해 서비스를 원활하게 제공하는 방법으로 충분히 악용할 수 있다. 그러므로 이 논문은 악용되고 있는 그리드 딜리버리를 탐색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모니터링 도구를 통해 모든 프로세스의 네트워크 자원을 감시한다. 그리고 네트워크가 사용되는 프로세스를 그리드 딜리버리로 추정하는 방법이다. 제안 방법은 두 단계로 나뉘어 진행된다. 처음으로 네트워크 자원을 사용하는 프로세스를 후보로 뽑아낸다. 두 번째로 이전 단계의 후보에 필터링을 적용해 그리드 딜리버리로 의심되는 프로세스를 찾아낸다. 이 논문에서는 제안하는 방법으로 실제 그리드 딜리버리 프로세스가 검출되는 것을 보임으로 제안하는 방법이 유효함을 보인다.
본 논문은 윤곽선이 불분명한 상황에서 체형의 윤곽선과 신체 내부의 그리드 패턴들을 추출하기 위한 이미지 분할 알고리즘을 서술한다. 이미지 분할 방법은 문턱 값을 이용한 이진화 기법을 사용한다. 복잡한 형상을 지닌 물체의 3차원 정보를 추출하기 위한 노이즈 제거 알고리즘은 $3{\times}3$ 하이브리드 고역통과 필터 방법을 제안한다. 본 하이브리드 고역통과 필터 알고리즘은 노이즈 제거 시간이 기존 방법에 대하여 훨씬 단축되기 때문에 3차원 체형, CAD 시스템, 공장자동화와 같은 복잡한 형상을 지닌 물체의 3차원 정보를 추출하는데 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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