내시경 검사는 내장기관의 이상 유무를 점검할 수 있는 효과적인 의료 기술이다. 해당 논문에서는 자가지도 방식의 직접 감쇠 모델(DAM, Direct Attenuation Model)[3]을 사용한 내시경 비디오 기반 깊이 예측을 제안한다. 단안 카메라의 비디오 영상에서 DAM 을 이용한 빛의 밝기에 따른 깊이 변화 정보와 Normal 정보를 사용하여 깊이와 자세 예측 네트워크 모델 학습을 효과적으로 수행한다. 실험을 통해 제안하는 방법은 기존의 깊이 추정 네트워크 대비 다양한 내시경 비디오 영상에서 더 정확하게 깊이를 추정함을 확인하였다.
증강현실이나 자율 주행, 드론 등의 기술에서 현재 위치와 시점을 파악하기 위해서는 실시간 카메라 자세 추정이 필요하다. 이를 위해 가장 일반적인 방식인 연속적인 단안 영상으로부터 카메라 자세를 추정하는 방식은 두 영상의 정적 객체 간에 견고한 특징점 매칭이 이루어져야한다. 하지만 일반적인 영상들은 다양한 이동 객체가 존재하는 동적 환경이므로 정적 객체만의 매칭을 보장하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 이 같은 동적 환경 문제를 해결하기 위해, 신경망 기반의 객체 분할 기법으로 영상 속 객체를 추출하고, 객체별 특징점 매칭 및 자세 추정 결과로 정적 객체를 특정해 매칭하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 정적 객체 특정 방식에 적합한 신경망 기반 특징점 추출 방법을 사용하면 동적 환경에 보다 강인한 카메라 자세 추정이 가능함을 실험을 통해 확인한다.
근거리에서 폭주와 조절 상태를 평가하여 시기능 검사값의 상관관계를 분석하고자 안질환이 없는 성인남녀 92명에 대해 양안 완전 교정 후 양안 균형을 취한 굴절 교정 도수를 시험테에 장용 시킨 후, 근거리(40 cm)에서 MEM 검영법 및 Bell 검영법(Welch Allyn, USA), 조절 용이성 검사(${\pm}2.00$ D Flipper, Bernell Co., USA), 버전스 용이성 검사(Prism Flipper, Bernell Co., USA)를 실시하였다. MEM 검영법에 의한 조절래그 검사는 양안이 같은 수준의 조절반응을 보였고, Bell 검영법에 의한 양안의 조절래그는 MEM의 결과보다 매우 높은 상관관계를 보였다. 조절래그가 낮을수록 조절 용이성은 높고, 편광을 이용한 양안 조절 용이성이 적녹을 이용한 양안 조절용이성보다 높았다. 단안 조절 용이성은 좌 우안 사이에 높은 상관관계를 보여 차이가 없음을 보였으며, 단안 조절 용이성이 높을수록 양안 조절 용이성도 높았다. 또한 단안 양안 조절 용이성이 높을수록 버전스 용이성도 높은 것으로 나타났다. 이 시기능 검사값은 환자의 시기능 치료에 임상적 가이드가 될 수 있을 것으로 사료된다.
2차원 영상으로 부터 3차원 영상으로 복원하는 일은 일반적으로 카메라의 초점에서 영상 프레임의 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 식나과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 카메라의 움직임이 포함되어 있는 단안 영상 시퀸스로부터 3차원 영상 제작에 필요한 상대적인 깊이 정보를 실시간으로 추출하는 알고리즘을 제안하고, 하드웨어를 구현하기 위한여 알고리즘을 단순화하였다. 이 알고리즘은 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보의 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 불록매칭 알고리즘에 기반을 둔 전역 움직임 탐색에 의한 움직임 벡터를 추출한 후, 카메라 회전과 확대/축소에 관한 카메라 움직임 보상을 실행하고 깉이 정보 추출 과정이 전개된다. 깊이 정보 추출 과정은 단안 영상에서 객체의 이동처리를 분석하여 움직임 벡터를 구하고 프레임내의 모든 픽셀에 대한 평균 깊이를 계산한 후, 평균 깊이에 대한 각 블록의 상대적 깊이를 산출하였다. 모의 실험 결과 전경과 배경에 속하는 영역의 깊이는 인간 시각 체계가 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.
본 논문에서는 2차원 단안 동영상으로부터 3차원 입체 동영상을 생성하는 기법을 제안한다. 3차원 공간에서 평행한 직선은 2차원 평면의 투시영상에서 먼 거리일수록 간격이 좁아져서 마지막에 한 점에서 만나게 되며, 이 점을 소실점(vanishing point)이라고 정의한다. 관찰자는 관찰자의 시점으로부터 가장 먼 지점인 소실점이라는 깊이 지도 지각 단서를 활용하여 객체와 배경으로부터 관찰자까지의 깊이 정보를 인지한다. 일반적으로 2차원 단안 영상에서의 기하학적 특성을 이용해서 소실점을 추정하고, 소실점의 위치와 관찰자의 시점과의 관계를 이용하여 깊이 정보를 인지할 수 있다. 본 논문에서는 일반적인 2차원 단안 영상에서 에지 방향성 히스토그램을 이용하여 소실점의 위치를 추정하고, 소실점의 위치에 따른 깊이지도(depth map)를 생성하는 방법은 제안한다. 실험 결과를 통해서 생성된 깊이지도를 이용하여 안정된 3차원 입체 동영상을 만들 수 있다.
초파리 단안의 발생단계에 따른 각막형성세포의 형태적인 변화를 관찰하고, 생산된 단백질의 이동방향을 조사하였다. 그 결과 우화 후 수일이 지나면서 각막형성세포는 그 기능이 급격하게 감소하는 것으로 보인다. 반면 우화 직후의 각막형성세포는 왕성한 분비활동을 하는 것으로 생각된다. 특히 자기방사섭의 결과에서는 각막형성세포에서 생산된 대부분의 단백질이 랜즈쪽으로 가는 것을 볼 때, 이 시기에서 이들 세포는 시세포에 기능하기보다는 렌즈형성에 주 기능을 할 것으로 사료된다. 번데기시기의 각막형성세포는 더욱 잘 발달되어 있었다. 렌즈가 형성되고 있는 시기의 각막형성세포에는 rER이 잘 발달되어 물질생산이 왕성하게 일어나고 있음을 보여주었다. 또한 분비과립과 미세소관이 많이 관찰되는데, 후자는 물질이 이동하는 통로를 제공하기 때문이다. 발생도중의 단안에서 새롭게 만들어진 렌즈의 가장 아래층의 저밀도의 불연속적 라멜라구조를 이루고 있고, 이 부분의 각막형성세포는 미세융모가 잘 발달되어 있어 물질을 분비하는 조직의 일반적인 특징을 보여준다. 결론적으로 각막형성세포는 렌즈가 왕성하게 형성되는 시기에는 잘 발달하고, 우화 후 완전히 형성된 추에는 그 기능이 급격하게 감소하면서 세포의 크기도 작아진 다는 것을 알 수 있었다.
현재 사용 가능한 상용 라이트필드 카메라는 정지 영상만을 취득하거나 가격이 매우 높은 단점으로 인하여 5차원 라이트필드 비디오 취득에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 단안 비디오로부터 라이트필드 비디오를 합성하기 위한 딥러닝 기반 기법을 제안한다. 라이트필드 비디오 학습 데이터를 취득하기 어려운 문제를 해결하기 위하여 UnrealCV를 활용하여 3차원 그래픽 장면의 사실적 렌더링에 의한 합성 라이트필드 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 입력 단안 비디오에서 $9{\times}9$의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 밝기 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추정하는 네트워크, appearance flow로부터 얻어진 인접한 라이트필드 비디오 프레임간의 optical flow를 추정하는 네트워크로 구성되어 있다.
최근 1년간 안경 처방을 받은 1,100명을 대상으로 단안난시와 양안난시를 분류하고 대칭난시와 비대칭난시에 관해 조사하였다. 대상자 중 난시가 1,365안으로 59.3%이었고, 단안만 난시인 경우가 235명으로 21.4%, 양안이 난시인 경우가 535명으로 48.6% 이었으며 양안난시가 단안난시보다 2.3배 많았다. 양안난시 535명 중 직난시가 61.2%, 도난시 24.7%, 사난시 14.1% 이었고, 난시도는 -0.25~-0.50D가 47.5%, -0.75~-1.00D가 29.9%로 나타났다. 양안난시 535명 중에서 대칭난시는 446명으로 83.4%(1,100명 기준시 40.5%), 비대칭난시는 89명으로 16.6%(1,100명 기준시 8.1%)으로 대칭난사가 5배 많았다. 연령대별 비율을 보면 41~50세에서 45.4%가 대칭난시이었고 14.3%가 비대칭난시로 다른 연령대보다 높게 조사되었다. 대칭난시를 이루는 좌, 우안의 난시형태는 직난시와 직난시가 65.5%, 도난시와 도난시가 25.3%, 사난시와 사난시가 5.6%였고, 비대칭난시를 이루는 좌, 우안의 난시형태는 직난시와 사난시, 사난시와 직난시가 각각 23.6%, 20.2%로 분석되었다. 결론적으로 안경착용자의 대부분이 난시안을 가졌고 단안난시보다는 양안난시가 많았다. 양안난시에서는 대칭난시가 대부분이었으며 40대의 비율이 높았고 남녀간의 차이는 없었다. 대칭난시에서도 좌, 우안이 직난시와 직난시의 형태가 많은 것으로 조사되었다. 이런 자료를 통하여 난시에 대한 이해의 폭을 넓히고, 보다 편안한 안경 처방의 기본자료로 활용될 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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