본 논문에서는 의료영상 영역화 기법으로 이용되는 레이블 융합 기법을 기반으로, 정합 기법을 이용했을 시 빈번하게 발생하는 경계에서의 오차를 크게 줄여줄 수 있는 기법을 제안한다. 패치 기반 레이블 융합 기법은 패치 간의 밝기 값의 유사도를 기반으로 융합 가중치를 계산하였지만 이는 밝기의 분포가 상대적으로 다른 자기공명영상에 적합하지 못한 경우가 많았다. 본 논문에서는 밝기 값과 함께 밝기 값의 경사도 유사도를 추가적으로 계산하여 융합 가중치를 얻어내는 기법을 제안한다. 밝기의 분포가 다른 영역에서도 밝기의 경사도 분포는 대부분 유사하기 때문에, 오차가 많은 모호한 경계에서 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 제안하는 기법의 성능평가를 위해 50 개의 SKI10 무릎 관절 데이터 셋 내에서 대퇴골을 영역화 하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 밝기 값 유사도 정보만을 이용했던 기법에 비해 개선된 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있다.
이미지 모자이크 시스템이란 일련의 여러 영상, 혹은 동영상을 하나로 정합하는 것을 일컫는다. 본 논문에서는 일반적이고 직접적인 방법에 의한 이미지 모자이크 구축 방법을 피하고, 효율적으로 이용할 수 있도록 트리를 이용하여 모자이크 시스템을 구축하는 것을 제안한다. 또한, 정적 이미지 모자이크 및 동적 이미지 모자이크를 구축하는 방안에 대해서 제시한다.
동영상에서 시공간상 일정한 위상을 갖는 윤곽선을 정합시켜 물리적 공간에서의 동일한 위치를 추적하는 방법은 명암이 일정한 윤곽선을 정합시키거나 일정한 명암을 전제로 추적하는 방법에 비해 정확성이 높고 조명조건에 대해 안정된 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 조명변화와 노이즈에 강인하게 카메라의 움직임을 추정하는 기법을 소개한다. 우선, 가버 필터뱅크를 사용하여 공간적으로 여과된 연속영상으로부터 계산된 위상의 크기를 기반으로 필터의 방향과 수직인 곳의 광류를 구한 후, 최소제곱법을 적용하여 어파인 모델에 상응하는 카메라의 움직임 파라미터를 구한다. 실험을 통하여 이러한 방법은 조명조건의 변화를 야기하는 디스플레이 기기를 피사체로 하여 카메라의 위치변화를 추정하는 방식의 영상기반 포인팅 디바이스에도 적용될 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 실시간 응용을 위해 형판 정합 방법을 기반으로 하면서 동시에 외형 기반 (appearance_based) 방법에서 제시하는 학습 모델을 이용한 새로운 얼굴 검출 방법을 제안한다. 우선, 빛이나 조명의 영향에 의한 오류를 방지하기 위한 효과적인 전처리 과정으로 최소-최대 정규화(Min-max Normalization) 방법과 히스토그램 정규화 방법을 적용시킨다. 그런 뒤에 입력 영상과 형판을 PCA 변환하여 각각의 주성분(PC : Principal Component)을 생성하고 이를 LDA 변환한다. PCA 및 LDA 변환된 형판을 이용하여 입력 영상과의 거리 값을 구한 후 거리 값이 가장 작은 영역을 얼굴 영역으로 선택하고, 선택된 영역은 SVM을 이용하여 얼굴인지 아닌지를 검증하는 과정을 거친다. 또한, 본 논문에서는 실시간 얼굴 검출 방법을 위해 전체 영역이 아닌 $\pm$12 화소 크기의 탐색 윈도우를 이용하여 시스템의 속도 및 정확도를 고려하도록 하였다. 실제 환경과 같은 6개 부류의 동영상을 중심으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 PCA 변환만을 이용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었고, 또한 SVM을 이용한 얼굴 검증 과정을 추가한 방법이 PCA 변환과 LDA 변환을 사용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었다.
본 연구에서는 연구지역을 대상으로 항공사진과 수치지형도를 이용하여 3차원 지형 모델링을 제작하였고 이를 이용하여 가시권 분석과 동아대학교에 대한 Web GIS를 구현하였다. 연구지역은 부산광역시 사하구 하단동 일대를 지정하였으며, 축척 1:20,000의 항공사진과 축척 1:5,000의 수치지형도를 사용하였다. 항공사진은 GCP선정과 영상정합을 통하여 보정된 영상을 추출하고 영상재배열 과정과 정밀미분편위수정을 거쳐 최종 정사보정된 영상을 제작하였다. 그리고 ArcView 프로그램을 이용하여 수치지형도에서 DEM을 생성하였고, 도로 레이어와 건물 레이어를 추출하여 3차원 지형 모델링을 제작함과 동시에 동아대학교에 대한 Web GIS를 구현하였다.
최근 통신 시스템의 연구와 발전 방향은 목소리의 음성 정보와 말하는 얼굴 영상의 화상 정보를 함께 적용하므로서 음성 정보만을 제공하는 경우보다 높은 인식율을 제공한다. 따라서 본 연구는 청각장애자들의 언어 대체수단 중 하나인 구화(speechreading)에서 가장 시각적 변별력이 높은 입모양 인식을 일반 퍼스널 컴퓨터상에서 구현하고자 한다. 본 논문은 기존의 방법과 달리 말하는 영상 시퀀스에서 입모양 인식을 행하기 위해 3차원 모델을 사용하여 입의 벌어진 정도, 턱의 움직임, 입술의 돌출과 같은 3차원 특징 정보를 제공하였다. 이와 같은 특징 정보를 얻기 위해 3차원 형상 모델을 입력 동영상에 정합시키고 정합된 3차원 형상 모델에서 각 특징점의 변화량을 인식파라미터로 사용하였다. 그리고, 인식단위로 동영상을 분리하는 방법은 3차원 특징점 변화량에서 얻어지는 강도의 기울기에 의하여 이루어지고, 인식은 각각의 3차원 특징벡터를 이산 HMM 인식기의 인식 파라메타로 사용하였다. 본 논문에서는 한국어 10개 모음에 대하여 인식실험하여 비교적 높은 인식율을 얻을 수 있는 것으로 보아 본 연구에서 사용한 특징 벡터를 시간적 변별 요소로서 사용할 수 있음을 제시하였다.
본 논문에서는 십자패턴과 육각패턴을 이용한 고속 블록 정합 동작 예측 기법을 제안한다. 블록 기반 탐색에서 전역 탐색방법이 가장 좋은 동작벡터를 찾지만, 탐색영역 내의 모든 전을 검색하기 때문에 많은 시간을 필요로 하게 된다. 본 방법은 대부분의 동영상에서 동작벡터가 블록의 중심 부근에 집중적으로 분포함을 착안하여 십자패턴으로 중앙을 우선 탐색한 다음 움직임이 큰 동작벡터를 육각패턴을 사용하여 찾는다. 실험결과, 본 방법은 기존의 탐색방법보다 화질과 탐색시간에서 대부분의 경우에 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 600Hz 무선 LAN 시스템에 탑재를 위한 600㎓ 대역 전력증폭기 모듈을 개발 하였다. 600㎓ 대역 전력증폭기 모듈에 실장된 600㎓ 대역 전력증폭기 MMIC는 ETRI에서 설계 및 제작한 것으로 칩의 크기는 2.80 × 1.75㎟이며, on-wafer측정을 하여 얻은 결과는 동작 주파수 58~620Hz에서 소신호 이득은 12.4dB이고, 최대 소신호 이득은 59~60G보z에서 ISdB이며, 출력전력(Pldn)은 16.3~16.7dBm을 얻었다. 이와 같은 특성을 갖는 전력증폭기 MMIC를 사용하여 모듈을 제작하였으며, RF feed line을 위해 Rogers 사의 R03003 기판을 사용하였다. 모듈의 입출력은 동작 주파수 대역에 적합한 WRl5라는 waveguide 형태를 사용하였고, DC 바이어스 공급을 위해 3.5㎜ K-connector를 사용하였다 제작한 모듈의 크기는 40 × 30 × 15㎣이며, 최적의 성능을 얻고자 tuning bar를 상하로 이동하여 최적점을 찾았으며 나사로 고정하여 상태를 유지하도록 하였다. DC 바이어스 및 RF feed line과 칩의 연결은 본딩에 의한 인덕턴스를 최소화하기 위하여 3mil 두께의 리본 본딩을 하였다 전력증폭기 모듈을 측정한 결과, 동작주파수 600㎓ 대에서 소신호 이득은 6dB 이상, 입력 정합은 -lOdB 이하, 출력 정합은 -4dB 이하로 측정되었긴, 출력전력은 SdBm 이상으로 측정되었다. 동국대에서 제작한 600Hz 무선 LAN 시스템에 전력증폭기 모듈을 시스템 송신부에 탑재 시험한 결과, 동영상을 실시간으로 전송하는데 성공하였다.
본 논문에서는 Active Shape Models(ASM)과 상태기반 모델을 사용하여 동영상으로부터 얼굴 표정을 인식하는 방법을 제시한다. ASM을 이용하여 하나의 입력 영상에 대한 얼굴요소특징점들을 정합하고, 그 과정에서 생성되는 모양변수벡터를 추출한다. 동영상에 대해 추출되는 모양변수벡터 집합을 세 가지 상태 중 한 가지를 가지는 상태벡터로 변환하고 분류기를 통해 얼굴의 표정을 인식한다. 분류단계에서는 표정별 표정변화에 따른 변화영역의 차이를 고려한 새로운 유사도 측정치를 제안한다. 공개데이터베이스 KCFD에 대한 실험에서는 제안한 측정치와 기존의 이친 측정치를 사용한 k-NN의 인식률이 k가 1일 때 각각 89.1% 및 86.2%을 보임으로써, 제안한 측정치가 기존의 이진 측정치보다 더 높은 인식률을 나타내는 것을 보인다.
본 연구는 IMRT가 적용된 성문암 환자에 대하여 CBCT영상과 변형영상 정합기법을 이용하여 치료기간 동안 실제 환자에게 전달되는 선량 변화를 평가하고자 하였다. B-spline 알고리즘을 사용한 변형영상정합 시스템을 통해 치료 중 1주 간격으로 얻은 CBCT를 재구성하고 치료계획을 재계산하여 종양과 결정장기의 선량 분포를 비교하였다. 체중에 따른 체적변화는 3~5 주부터 평균 1.38~2.04 kg로 증가하였으며 체표면의 변화는 평균 2.1 mm로 감소하였다. 또한, 3주 이후의 경동맥에 전달된 선량은 계획되었던 값보다 최대 8.76%로 증가하였고, 갑상선샘은 26.4%로 감소하였다. 종양의 물리적의 평가인자인 PITV, TCI, rDHI, mDHI 그리고, CN은 치료 계획된 값보다 각각 평균 4.32%, 5.78%, 44.54%, 12.32% 그리고, 7.11%로 감소하였다. PTV에 대한 $D_{max}$는 평균 2.99% 증가하였고, $D_{mean}$, $V_{67.50}$, $D_{95}$는 각각 평균 1.52%, 5.78%, 11.94%로 감소하였다. 체중변화에 따른 체적의 변화가 없더라도 체형변화는 발생하였고, 좁은 여유마진을 가지는 IMRT는 이러한 변화에 민감하게 반응하였다. 성문암에 대한 IMRT 적용 시 환자의 체중변화를 관찰과 함께 변화를 기록하고 치료 중 변형영상정합 시스템을 이용하여 선량분포를 평가할 필요가 있다. 최종적으로 치료 중 실제 전달되는 선량평가는 적응형치료계획을 통하여 확인하고 정확한 선량전달이 필요하다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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