목적: 정시와 안경 및 콘택트렌즈 착용자의 조절반응량을 비교하고, 각 그룹내에서 굴절이상도와 조절래그의 상관성을 확인하고자 하였다. 방법: 안질환이 없고 굴절이상이 완전 교정된 72명(144안)을 대상으로 폐쇄형 자동굴절검사기로 측정한 굴절이상도를 사용하여 정시, 안경착용자 및 콘택트렌즈 착용자로 분류하였다. 이후 우세안, 나안시력 및 교정시력을 측정하고, 개방형 자동굴절검사기를 이용하여 단안 및 양안으로 원/근거리(5 m/33 cm)를 주시할 때의 굴절이상도를 측정하여 조절래그를 산출하였다. 결과: 좌우안 및 우세안/비우세안의 조절래그는 단안/양안주시 모두 통계적으로 유의한 차이가 없었으며, 단안주시의 조절래그가 양안주시보다 더 크게 검출되었다. 또한 남녀간의 조절래그는 단안주시는 남자가 컸지만 양안주시는 유의한 차이가 없었다. 근시도와 조절래그는 단안/양안주시 모두 근시안이 정시안에 비해 더 컸지만, 안경착용자와 콘택트렌즈 착용자의 조절래그는 단안/양안주시 모두 유의한 차이는 없었다. 전체 대상자의 굴절이상도와 조절래그 상관성은 단안/양안주시 모두 굴절이상도가 클수록 조절래그가 컸으며, 정시안과 콘택트렌즈 착용자는 단안/양안주시 모두 유의한 상관성이 있었으나 안경착용자는 단안/양안주시 모두 유의한 상관성이 없었다. 결론: 정시안과 근시안의 조절래그는 유의한 차이가 있고, 근시안 중 안경착용자와 콘택트렌즈 착용자의 조절래그는 유의한 차이가 없었다. 정시안과 콘택트렌즈 착용자의 굴절이상도는 조절반응량과 상관성을 보였다.
한 장의 이미지로부터 장면의 깊이 정보를 추정하는 기술은 자율 주행, 실내외 로봇 기반 서비스 등 다양한 응용 분야에서 널리 적용되고 있다. 심층 학습을 이용한 알고리즘이 활발히 연구되면서 이러한 단안 깊이 추정 기술의 산업 분야 적용 범위는 확대되고 있는 추세이다. 그러나, 깊이 경계 정보를 정밀하게 예측하는데 여전히 많은 어려움이 있으며, 다양한 실제 환경에서 획득한 3차원 깊이 정보 구축 또한 많은 비용이 소모되는 문제점이 있다. 본 고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 심층신경망 기반 단안 깊이 추정 연구의 최신 동향을 소개하고자 한다. 지도 학습 기반 방법부터 최근 활발히 연구되고 있는 비지도 학습 방법까지 상세히 살펴본다. 이와 더불어 대표 방법에 대한 성능 평가 결과도 간략히 제시하고자 한다.
사람은 일반적으로 깊이를 지각하는데 두 눈으로 들어오는 영상의 시차(binocular disparity)를 이용하며 6-15m 정도의 범위 내에서는 매우 뛰어난 깊이 판별 능력을 보인다. 그러나 사람은 하나의 눈만으로도 깊이를 지각하는데 별 어려움을 느끼지 못한다. 이것은 공간의 깊이 지각 단서로 양안단서안이 아니라 다양한 단안단서(monocular Cue)들이 함께 사용되기 때문이다. 본 논문에서는 사람이 공간 깊이정보 파악에 사용하는 것으로 알려진 여러 단안 단서들 중 영상의 채도(saturation) 정보와 디포커스(defocus) 정보, 기하학적 깊이(geometric depth) 정보에 기반을 둔 단안 영상에서의 상대적 깊이지도의 생성방법을 제안한다.
목적: 이 연구에서는 단안 및 양안의 조절용이 검사가 양안시이상을 진단하는데 유용하게 사용될 수 있는지 확인해보고자 한다. 방법: 증상을 호소하는 어린이를 대상으로 포괄적인 눈검사를 통해 선별된 95명을 4개의 집단(조절이상 29명, 버전스이상 28명, 조절이상과 버전스이상 동반 25명, 양안시 기능이 정상 13명)으로 분류하였다. 단안 및 양안의 조절용이 검사는 ${\pm}$2.00 D 플리퍼 렌즈를 사용하여 측정하였다. 결과: 양안시이상에 따라 단안과 양안의 조절용이 측정값을 비교한 결과 조절이상이나 조절이상과 버전스이상이 동반된 집단은 단안과 양안의 조절용이가 차이를 보이지 않았지만(p>0.05), 버전스이상이 있는 집단에서는 양안으로 측정한 조절용이 값이 단안으로 측정한 조절용이 값보다 유의하게 낮았다(p<0.01). 그리고 양안시이상이 있는 집단의 단안 및 양안의 평균 조절용이 값이 양안시 기능이 정상인 집단과 유의한 차이를 보였다(p<0.000). 결론: 이 연구의 결과를 통해 단안 및 양안의 조절용이 검사가 양안시기능의 정상여부를 구별할 수 있을 뿐만 아니라 대부분의 양안시이상의 종류도 구별이 가능하므로 양안시이상을 진단하는데 유용한 방법임을 확인하였다.
본 연구의 목적은 양안에서 정상 단안시와 약시에서 P-VEP의 파형을 분석하였다. P-VEP는 3채널의 Nicolet system으로 기록하였다. 5명의 성인 피검자(남성 3인, 여성 2명: 평균 22세, 연령은 19세와 24 세 사이)를 기록하였다. 피검자는 전신건강, 약물복용, 유전, 알레르기 그리고 안질환을 포함하는 문진을 조사하였다. 시력과 입체시 검사는 각 피검자의 단안과 양안을 기록하였다. 피검자는 VEP 의 기록을 하는 동안 교정된 시력을 통해서 단안과 양안으로 P-VEP 자극을 본다. 연구의 결과 양안의 시력은 정상 단안 시력보다 좋은 것으로 나타났다. 입체시는 140초 이상을 가졌다. 한편 P-VEP 의 자극을 받은 단안 정상안은 양안으로 본 것과 비교해서 높은 진폭을 나타내었다. 그러나 약시의 파형은 정상 단안시와 양안시에 비해서 상당히 감소함을 가졌다. 결론적으로 본 연구에서는 시력검사에는 양안시가 정상 단안시에 비해서 좋은 시력을 나타내나, P-VEP 검사에서는 오히려 단안 정상 안이 양안에 비해서 높은 진폭을 나타내었다. 그러나 약시안은 시력과 P-VEP 모두 감소함을 나타내었다.
본 논문에서는 가정용 비디오 게임에 사용 가능한 고속의 저가형 모션캡쳐, 시스템에 사용되는 전 방향 특성을 갖는 IR 능동 마커의 개발을 목표로 하고 있다. 현재 영화나 게임에서 모션캡쳐를 응용한 시스템 및 컨텐츠들이 많이 선보기고 있으며, 인기를 모으고 있는 추세이다. 이러한 흐름에 맞추어 우리는 이미 저가이면서 속도가 빠른 PSD(Position Sensitive Detector) 센서를 이용만 스테레오 비젼 기반의 PSD 모션캡쳐 시스템(Stereo vision based PSD motion capture system)과 광량 보정 기반의 단일 PSD 모션캡쳐 시스템(Intensity Calibration based single PSD motion capture system) 그리고 일정간격의 두 능동마커 기반의 단안 PSD 모션캡쳐 시스템(Two active markers at fixed distance based single PSD motion capture system)등을 소개한 바 있다. 본 논문에서 제안하는 전방향 특성을 갖는 IR 능동 마커는 일정간격의 두 능동마커 기반의 단안 PSD 모션캡쳐 시스템에 적용하여 보다 정밀한 3차원 좌표 측정을 할 수 있도록 한다. 이를 위해 본 논문에서는 동일 특성을 갖는 마커를 제작하고 평가하여 일정간격의 두 능동마커 기반의 단안 PSD 모션캡쳐 시스템에 적합한 마커의 제작 방법을 제안하였다.
성층 초파리의 단안 신경계를 미세형태학적으로 연구 하였다. 단안은 수용기말단, 개재신경 그리고 신경교세포의 3종류로 구성되어 있다. 이들은 전자현미경 사진상에서 각기 다른 밝기를 보여주고 있으므로 쉽게 구분이 가능했다. 신경교세포 내에는 조면소포체가 풍부하게 존재하고, 수용기 말단과 개재신경내에는 신경세포에서 물질의 이동 통로인 미소관이 다수 관찰되었다, 수용기말단과 신경교세포를 연결해주는 capital projection이라는 인상적인 구조물이 관찰된다. 수용기 말단과 개재신경의 시냅스 활성부에 존재하는 리본모양의 구조물과 이들 주위에 모여있는 시냅스 소포들이 자주 관찰되었다. 그리고 단안 시신경이 최종적으로 집중되어 뇌로 신호를 전달해 주는 거대개재신경(giant interneuron)의 횡단 구조를 관찰 할 수 있었다.
본 논문에서는 GPU(Graphics Processing Unit)에서 데이터를 처리할 수 있게 하여 단일 영상에서 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 단일 영상은 카메라의 투영 과정에 의해 깊이 정보가 소실되게 되며 영상에서 소실된 깊이를 추정하기 위해서 단안 단서를 이용한다. 제안하는 깊이 추정 알고리즘은 좀 더 신뢰성 있는 깊이를 추정하고자 여러 단안 단서를 이용하며 에너지 최소화를 통해 단안 단서들을 결합한다. 그러나 여러 단안 단서들을 고려해야하기 때문에 처리해야 할 데이터가 많은 단점이 존재한다. 따라서 GPGPU(General Purpose Graphics Processing Unit)를 통해 데이터를 병렬적으로 처리하게 하여 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 객관적인 효율성을 검증하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 통해 실험하였으며 GPGPU을 이용함으로써 알고리즘의 수행시간을 평균 61.22% 감소시켰다.
사람은 실내나 인공구조물을 가진 실외 환경에서 깊이를 지각하는데 소실점이라는 강력한 깊이 지각 단서를 활용한다. 소실점은 관찰자로부터 가장 먼 거리의 지점에 대응된다. 인간은 단안영상이 가지는 기하학적 성분을 이용해서 소실점을 추정하고, 소실점의 위치와 관찰자의 시점을 기준으로 상대적 깊이지각을 할 수 있다. 본 논문에서는 하나의 소실점을 가진 2차원 단안영상에서 유효한 소실점을 추정하고, 입력영상에 대한 소실점의 위치 관계를 이용한 상대적 깊이지도의 생성 방법을 제안한다.
본 논문에서는 기존의 연구를 극복하여 단일 영상이 아닌 단안 비디오로부터 5D 라이트필드 영상을 합성하는 딥러닝 프레임워크를 제안한다. 현재 일반적으로 사용 가능한 Lytro Illum 카메라 등은 초당 3프레임의 비디오만을 취득할 수 있기 때문에 학습용 데이터로 사용하기에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 가상 환경 데이터를 구성하며 이를 위해 UnrealCV를 활용하여 사실적 그래픽 렌더링에 의한 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 두 개의 입력 단안 비디오에서 $5{\times}5$의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 luminance 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추측하는 플로우 추측 네트워크(flow estimation network), appearance flow로부터 얻어진 두 개의 라이트필드 비디오 프레임 간의 optical flow를 추측하는 광학 플로우 추측 네트워크(optical flow estimation network)로 구성되어있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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