피부 이미지의 여러 가지 특징들 중 주름은 피부의 상태를 판단하는 중요한 요소이다. 따라서 주름을 추적하기 위해 확대경으로 촬영된 원본 이미지에서 질감 대비 증가, 노이즈 제거 등의 전처리 과정을 수행한 후 Watershed 알고리즘을 이용하여 주름을 선분으로 표현하였다. 이렇게 생성된 주름의 깊이, 너비, 길이 등은 피부 분석 시 특징 정보로 이용할 수 있다. 또한 주름과 주름이 연결되어 이루는 다각형을 논문에서는 셀(Cell)이라고 정의하는데 그것의 크기나 개수 같은 정보도 추출할 수 있게 된다. 그러나 주름으로 만들어진 셀들은 실제와 다르게 과분할 되는 경향을 보인다. 과분할 된 셀들은 잘못된 정보를 제공하기 때문에 피부 상태를 판단하는 결과의 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 인지하고 차후 정확한 셀 정보를 획득하기 위한 확장성 측면에서 각 셀들을 개체화시키고 과분할 된 셀을 검출하는 방법을 제안한다.
최근 딥 러닝을 이용해 기계로 인간을 대체하는 스마트 팩토리에 대한 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 FPCB를 Placing하는 방법에 기계를 도입하는 과정은 발전이 더딘 상태이다. 현재 로봇 팔을 이용해 Placing하는 방법은 사람이 직접 로봇 팔을 튜닝해 사용하고 있다. 이에 본 논문은 딥 러닝을 이용한 영상처리 기법을 활용해 FPCB를 사람의 개입 없이 트레이에 삽입하는 기법을 개발하였다. 이를 위해 여러 알고리즘을 비교한 후 각각의 장단점을 고려해 적합한 알고리즘을 제시하였다. 본 논문에서 제시하는 기법은 FPCB에 아무 행동을 가하지 않으며, 힘 센서, 깊이 센서 등 기타 센서들의 도움 없이 RGB 센서(카메라)를 통해 획득한 이미지만을 이용해 자동화가 가능하다. 또한, 개발 단계에서 실제 기계를 이용해 이미지 촬영, 이동 등을 진행했기 때문에 조명, 로봇 팔 위치 등 알고리즘 외 조건들에 영향을 받지 않고 실제 사용이 가능하다.
목적: 기존의 신장깊이를 구하는 Tonnesen, Taylor 방정식은 신장 핵의학 검사 시 별도의 초음파, CT(computed tomography) 검사를 토대로 도출되었으며, 몸무게, 키, 나이에 따른 변수를 이용하여 신장깊이를 구하게 되므로 개인차가 고려되지 못했다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하고자 감쇠 계수를 이용한 보정 인자 $e^{-{\mu}x}$를 적분하여 계수를 구하는 방법과 Conjugate-view 계수법을 사용하여 핵의학 영상에서 신장깊이를 구하였다. 대상 및 방법: 신장모형이 포함된 복부모형을 제작하였으며, 이를 이용하여 이중 헤드 감마카메라(E.CAM, SIEMENS, Germany)로 핵의학 이미지를 얻는 실험을 하였다. 신장 두께, 신장깊이 그리고 몸통두께를 변수로 하여 각각의 다른 실험값을 얻었다. 방사성 동위윈소는 $^{99m}Tc$-DMSA를 사용하였으며, 검출기에 대한 효율은 실험을 통해 계산되었다. 감쇠 계수를 이용하여 계수값을 얻어내는 방법으로 신장깊이 도출을 위한 방정식을 유도하였으며, 배후 방사능 보정에 대한 보정식을 추가하였다. 유도된 방정식에 실험을 통해 얻어낸 자료를 대입하여 신장깊이를 구하였으며 이렇게 계산된 신장깊이와 실험에 사용된 신장깊이를 비교하여 정확성을 평가하였다. 결과 : 이 연구에서 유도된 신장깊이 방정식을 통해 개발된 신장깊이 프로그램을 사용하여 몸통모형의 몸통 길이와 신장모형 두께, 위치를 각기 다르게 하여 각각의 핵의학 영상을 얻은 결과로부터 신장깊이에 대한 실제값과 유도된 방정식을 통해 얻은 계산값을 서로 비교, 검토해보았다. 신장깊이 프로그램을 사용하여 얻은 계산값과 모형의 실제값을 비교해 본 결과 0.1 cm에서 0.7 cm까지의 차이를 보였다. 실험값과 계산값과의 평균 오차는 $0.029{\pm}0.15cm\;(mean{\pm}S.D.$) 이다. 결론적으로 기존의 신장깊이를 구하는 여러 방법들과는 달리 본 연구를 통해 핵의학 영상만으로도 개인차가 고려된 신장깊이를 얻어낼 수 있게 되었다. 결론: 이 연구를 통해 도출된 신장깊이 계산 방정식을 이용하여 구한 신장깊이는 방사성동위윈소 주입 후 감마카메라를 이용하여 집적된 계수를 이용하여 구하는 것이 되므로 개개인의 개인차는 물론 좌신과 우신에 따른 차이도 고려될 수 있다. 더 나아가 이연구에서 개발된 신장깊이 계산 프로그램의 임상 응용에서의 적용을 위해서는 신장에 도달하는 방사성 동위윈소의 방사능양과 효율적일 관심영역 크기에 대한 연구가 이루어지며 좀더 정확하고 개인차가 고려된 신장깊이가 계산될 것이라고 사료된다.
For depth extraction from the focus and recovery the shape, determination of criterion function for focus measure and size of the criterion window are very important. However, Texture, illumination, and magnification have an effect on focus measure. For that reason, depth map has a partial high and low peak. In this paper, we propose a depth extraction method from focused images using the error interpolation. This method is modified the error depth into mean value between two normal depth in order to improve the depth map.
본 논문에서는 영상의 밝기 정보로부터 물체의 표면 형상을 재구성하는 새로운 접근 방법을 제시한다. 이미지 모델은 기존의 Lambertian surface model에 거리 요소를 포함시켜 보다 현실과 비슷한 제약 조건을 주고, 국지 해(local minima)에 빠지기 쉬운 기존의 iteration 방법을 탈피하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 도입한다. 표면의 깊이 정보를 이산여현변환(discrete cosine transform)하고 이 DCT 공간상에서 유전자 알고리즘을 적용함으로써 큰 형상을 먼저 결정한 후 미세한 형상을 찾아내는 계층적인 표면 형상의 재구성이 가능하도록 하였으며 간단한 실험으로 그 타당성을 보인다.
In this paper, we propose a new algorithm of image depth detection using motion estimation and object tracking. In industry, robots are used for automobile, conveyer system, etc. But, these have much necessary time. Thus, in this paper, we develop the efficient method of image depth detection based on motion estimation and object tracking.
마이크로소프트에서 게임용 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 개발된 깊이 카메라인 키넥트 깊이 측정 센서는 컴퓨터 비전 분야에 있어 매우 유용한 도구이다. 키넥트의 깊이 측정 센서와 그 높은 프레임률로 인해, 본 논문에서는 키넥트 카메라를 사용해 거리 측정 시스템을 개발하였으며, 이를 이동 시 인간과 같이 사물을 감지하는데 주변 환경을 인지하기 위해 시각 시스템이 필요한 무인 차량에 시험하였다. 즉, 키넥트 깊이 측정 센서를 이용해 가시 범위 내 사물을 감지하고 사물에서 시각 센서의 거리 측정 시스템을 개선한다. 감지된 사물을 정밀하게 확인하여 실제 사물인지, 또는 픽셀 노즈(nose)인지 판단해 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시함으로써 처리 시간을 줄인다. 이미지 처리를 위한 오픈 CV 라이브러리와 함께 깊이 분할 기법을 활용하여, 키넥트 카메라의 가시 범위 내 사물을 확인할 수 있으며, 해당 사물과 센서 사이의 거리를 측정할 수 있다. 시험 결과에 따르면 본 시스템은 저가 범위 센서인 키넥트 카메라가 장착된 자율주행차에 사용하여 감지된 사물로부터 측정 거리에 이르면 어플리케이션 방식에 따라 프로세스를 처리할 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문은 트랙기반 중작업용 ROV(Remotely Operated underwater Vehicle)에 적용 가능한 어라운드 뷰 소나 및 굴착깊이 측정 소나의 성능 검증에 대한 내용을 다루고 있다. 현재 국산화 개발 중인 중작업용 ROV에 활용 가능한 어라운드 뷰 소나 및 굴착깊이 측정 소나를 장착하여 수조 및 실해역에서 성능 검증 실험을 수행하였다. 어라운드 뷰 소나의 경우 이미지 소나를 ROV 전후좌우 4방향에 장착하고, 굴착깊이 측정 소나는 멀티 빔 음향측심기(Multi Beam Echo Sounder, MBES) 기술로써 ROV 전방에 장착된다. 본 논문에서 개발한 소나를 장착하고 ROV를 실해역에 진수시켜 소나를 운용한 결과 소나 시스템들은 작업 중 발생하는 침전된 부유물이 발생하거나 탁도가 높은 해역에 영향을 거의 받지 않으며 어라운드 뷰 소나의 경우 ROV 전방 30 m 거리에 있는 암반지형, 자갈, 모래톱 등을 확인할 수 있었다. 그리고 굴착깊이 측정 소나의 경우 ROV가 굴착 작업을 수행 후 굴착 깊이를 측정 가능함을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 어라운드 뷰 소나와 굴착깊이 측정 소나를 활용함으로써 작업효율성을 높일 수 있음을 입증하였다.
본 연구는 레진 블록에서 엔진구동형 Ni-Ti기구를 이용하여 근관성형 후 Buchanan plugger의 삽입 깊이에 대한 비교를 통해 임상적 상황에서 Ni-Ti 파일로 근관 성형 후 Continuous wave of condensation technique을 이용한 근관 충전시 적절한 크기의 Buchanan plugger 선택에 지침을 제공하기 위해 시행되었다. 만곡근관과 직선근관을 가진 레진 블록에서 ProTaper와 ProFile을 이용하여 근관 성형을 하였다. 성형 후 근관에 Buchanan plugger가 근관벽과 처음으로 접촉하는 부위까지 삽입한 후 그 상태에서 스캐너를 이용하여 이미지를 얻었다. 이미지 분석 프로그램을 이용해 근첨에서 plugger 첨부까지의 거리를 얻었다. 각 기구에 대한 plugger 삽입깊이에 대한 유의성을 검정하기 위해 one-way ANOVA를 시행하였고, 사후검정을 위해 Scheffe's test를 시행하였다. 본 연구의 결과 만곡되고 좁은 근관에서, ProTaper F2와 F3로 마무리 성형한 근관에서 F, FM크기의 plugger를 사용할 경우 Continuous wane of condensation technique으로 적절한 근관충전이 가능함을 시사하였다.
볼륨렌더링은 주로 의학 및 과학 분야에서 사용되는 기법이었으나, 하드웨어의 발달과 더불어 다양한 응용프로그램에서의 적용이 가능해짐에 따라 볼륨렌더링에 대한 관심이 증가하고 있다. 볼륨렌더링의 시각화에 있어서 쉐이딩은 물체의 깊이 정보를 효율적으로 전달하여 시각적 인지에 큰 도움이 된다. 전역조명을 사용하면 시각적 인지를 향상시킬 수 있지만, 많은 GPU 메모리의 사용과 긴 연산시간으로 인해 프로그램과의 상호작용에 영향을 미친다. 본 논문에서는 렌더링 속도의 저하를 최소화하며 볼륨렌더링에 사실적인 쉐이딩을 적용하기 위하여 이미지 공간 폐색 쉐이딩 모델을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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