본 논문에서는 기울기 벡터장과 조건부 엔트로피를 결합한 의료영상 정합 방법을 제안한다. 정합 방법은 조건부 확률의 엔트로피에 기반한 측도를 수행한다. 먼저 공간적 정보를 얻기 위해 윤곽선 정보의 방향을 제공하는 기울기 정보인 기울기 벡터장을 계산한다. 다음으로 주어진 두 영상에서 픽셀의 밝기정보와 에지정보를 결합하여 조인트 히스토그램을 계산하여 조건부 엔트로피를 구하고, 이것을 두 영상의 정합측도로 사용한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 자기공명 영상과 변환된 컴퓨터단층촬영 영상에 기존 방법인 상호정보기반의 측도, 조건부 엔트로피만을 사용한 측도와 비교 실험을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 최적화 방법들 보다 더 빠르고 정확한 정합임을 알 수 있다.
다양체 M은 매끈하고(smooth) 콤팩트(compact) n 차원 리만다양체이고, 실가함수 f는 M상에서 미분가능 함수임을 가정한다. Morse 함수는 임계점(critical point)들이 모두 비퇴화(non-degenerate)인 실가함수이다. 만약 함수 f가 Morse 함수이고, 임의의 점 $x \in M$에서 $\gamma_x$는 x를 통과하는 흐름(flow)이면 $$ (*) \frac{d\gamma_x(t)}{dt} + \bigtriangledown_{\gamma x(t)}(f) = 0 $$ 이다. 여기서 $\bigtriangledown(f)$는 함수 f에 의해서 정의되는 기울기 벡터장이고 초기조건 $\gamma_x(0) = x$ 이다.
본 논문에서는 볼륨 의료영상 분할에 대한 기존의 레벨 셋 기법과 제안하는 방법의 성능을 비교하고자 한다. 기존의 방법들은 영역의 정보만을 이용하여 분할을 시행하므로, 영상의 종류에 따라서 정확한 분할을 못한 경우가 있다. 따라서 새롭게 제안하는 방법은 정확한 분할 결과를 위하여 영상의 객체가 가지고 있는 에지 정보와 영역 정보를 함께 이용한다. 에지 정보는 레벨 셋의 곡면이 객체의 표면에 잘 도달할 수 있도록 해주는 기울기 벡터장을 이용하고, 영역 정보는 각 영역에서 픽셀의 밝기 값을 가우시안 분포를 이용하여 통계적 모델로 적합시킴으로써 영상의 분할에 적용하였다. 또한, 곡면 주변 잡음의 영향을 최소화 시켜주는 정규화 항을 사용한다. 기존의 레벨 셋 기반의 방법들과 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 실제 볼륨 의료영상에 대하여 다양한 실험을 실시하고, 분할된 결과의 비교를 통하여 제안된 방법의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 레벨 셋 방법을 이용하여 영상분할을 수행하는데 필요한 새로운 하이브리드 속도함수를 제안한다. 새롭게 제안하는 속도함수는 정확한 분할 결과를 위하여 영상의 객체가 가지고 있는 영역정보와 윤곽선정보를 함께 이용한다. 영역정보는 관심이 있는 물체영상내의 픽셀들의 밝기에 대한 확률분포의 정보를 이용하였고, 윤곽선정보는 영상의 에지의 기울기로부터 주어지는 기울기 벡터장을 이용하였다. 제안된 방법을 이용한 분할결과의 정확성을 확인하기 위하여 가상영상과 실제 사용되는 의료영상에 대하여 다양한 실험을 실시하고, 분할된 결과를 통하여 제안된 방법의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 효율적인 2차 오차 함수를 이용하여 입자 기반에서 EMC(Extended Marching Cubes) 알고리즘을 구현할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. Smoothing 커널(Kernels)을 통해 계산한 입자 평균 위치에서 레벨셋(Level-set)을 계산해 스칼라장을 구축한다. 그리고 난 뒤 SPH(Smoothed particle hydrodynamics)기반의 커널을 통해 밀도, 입자 평균 위치를 계산한다. 스칼라장을 이용해 등가 곡면(Isosurface)을 찾고 음함수로 표현된 표면을 구성한다. SPH 커널을 공간에서 미분하면 공간상의 어느 위치에서나 기울기를 계산할 수 있고, 이를 통해 얻어진 법선벡터를 이용하여 일반적인 EMC나 DC(Dual contouring)에서 사용하는 2차 오차 함수를 효율적으로 설계한다. 결과적으로 제안하는 방법은 메쉬와 같이 연결정보다 없는 입자 기반 데이터에서도 EMC 알고리즘을 구현하여 볼륨(Volume) 손실을 줄이고, 복잡한 음함수 표면을 표현할 수 있게 한다.
본 논문에서는 한 장의 정지 영상에서 학습을 통한 방법으로 깊이 정보를 추정하는데 사용되어지는 특징 정보를 PCA(Principal Component Analaysis)기반으로 축소하여 깊이 정보의 정확성을 향상시키는 방법에 대하여 기술한다. 정지 영상에서 깊이 정보를 추정하기 위하여 이미지의 에너지 값과 기울기와 같은 특징을 추출하며 특징들의 관계를 이용하여 각 영역의 깊이 정보를 추정한다. 이 때 영상 필터를 사용하여 많은 특징을 추출하지만 특징의 중요성을 판단하지 않고 모두 사용하면 오히려 성능에 좋지 않은 영향을 미친다. 본 논문에서는 한 장의 정지 영상의 깊이 추정을 위해 PCA를 기반으로 중요도를 판단하여 특징 벡터의 차원을 줄이고 깊이를 정확하게 추정할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 제안한 방법을 스탠포드 대학의 평가 데이터로 실험한 결과, 깊이를 추정하는데 있어서 전체 특징 벡터의 30%만을 이용하여 평균 0.4%에서 최대 2.5%의 정확도가 향상되었다.
횡사구는 높이에 반비례하는 속도로 이동하므로 속도가 빠른 작은 사구가 속도가 느린 큰 사구에 계속 충돌한다. 충돌이 병합으로만 이어지면 일정한 규모의 사구열이 정상상태를 유지한 채 이동하는 현상은 설명할 수 없다. 최근 연구들은 사구의 충돌이 병합만을 유발하는 것이 아니라 모래의 재분배로 이어질 수 있다는 데 주목한다. 반면 사구 배후에 발달하는 바람그늘의 역할에 대해서는 아직 상세한 분석이 이루어지지 않았다. 이 연구는 기존 연구들을 토대로 횡사구 거동을 기술하는 지배 방정식을 유도하고, 횡사구의 지형발달을 '거동 공간' 상의 궤적으로 치환 분석하는 기법을 이용하여 바람그늘이 횡사구 지형발달에서 담당하는 역할을 규명하고자 한 것이다. 이를 위해 횡사구를 위치와 높이를 지닌 막대로 단순화하고, 사구의 형태 비율적 특징과 바람맞이 사면에 따른 풍속의 증가 현상, 사구의 모래포집 효율 등의 개념을 토대로 횡사구의 이동과 성장을 결정하는 관계식을 유도하였다. 유도된 관계식은 인접한 두 사구열 높이의 순서쌍으로 정의되는 평면(거동 공간) 상에서 사구의 거동 양상을 결정하는 영역과 사구의 진화 방향을 지시하는 벡터장으로 표현된다. 분석 결과 바람그늘의 기울기는 거동 공간에 수렴 영역을 생성하는 역할을 하지는 못하며, 다만 횡사구 지형발달의 경로에 영향을 미치는 요인으로 작용한다. 이 논문의 모형은 횡사구의 지형 안정성을 재현하지는 못했지만, 사구 간격-높이 관계의 지수를 관측값과 유사하게 제시한다는 점에서 주목할 만하다.
본 연구는 비정상류 조건에서 오염원 유출을 방지하기 위한 경사식호안 해상폐기물매립장 차수시스템에서 오염원의 이동을 알아보기 위하여 해석을 수행하였다. 차수시스템은 바닥과 측면으로 구성하였다. 바닥차수시스템은 불투수 점토층이 측면차수시스템은 HDPE 차수시트가 주 역할을 하고 부수적으로 중간보호층이 차수를 담당한다. SEEP/W와 CTRAN/W 프로그램을 이용하여 침투·이류 분산 해석을 실시하였다. 해석결과, 조석에 따른 수위변동을 고려한 비정상류 조건 하 에서의 전수두, 간극수의 유속벡터가 시간에 따라 크기 및 방향이 바뀌고 오염원 분산 농도가 변화하였다. 조석차 2m일 경우와 8m일 경우를 비교하면 조차가 클수록 비정상류조건에서의 오염물의 농도가 증가하였다. 오염원 농도 변화율이 조석의 변화에 따라 오염원 농도 변화율 기울기의 변화되어 결과적으로 오염원 유출이 정상류 상태에 비하여 작은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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