원격탐사영상의 기상조건과 계절에 따른 모의는 영상 전처리 단계 중 대기보정 알고리즘의 역방향 구현을 통해 수행될 수 있다. 본 연구는 상용 원격탐사영상처리 프로그램에서 제공되는 대기보정기능으로 보정된 Landsat영상을 특정기상조건이 고려된 대기보정 이전 상태로 모의하는 방법을 실험하였다. 실험에 적용한 방법은 Forster 알고리즘(1984)과 6S RTM (Radiative Transfer Model) 이고, 모의된 결과영상을 특정기상조건의 원영상과 비교하여 일치성을 분석하였다. 6S RTM을 적용한 결과가 Forster 알고리즘보다 일치성이 높았고, 결과연구대상지역 영상으로 모의영상을 제작한 결과, 원영상과의 평균 RMSE of DN difference가 9.35이고, 평균 $R^2$는 0.7이였다. 결과적으로 참조 영상과 계절이 동일하고 시기가 유사한 모의영상 생성 시 실용적 활용 가능성을 입증하였다.
야간에 촬영한 열적외영상의 가시성 향상을 위해 주간에 촬영한 가시영역 컬러영상으로의 모의방법을 제안하였다. 짝지어지지 않은 야간 열적외영상을 주간 열적외영상으로 모의하고 그 결과를 주간 컬러영상으로 변환하는 단계별 모의를 하였다. 주간영상과 야간영상의 온도 영상변화의 계통적 특성을 반영하기 위해 온도변화 회귀식을 구성하여 적용하였고, 주야간 모의와 컬러화는 CycleGAN으로 학습하여 모델링하였다. 실험지역에 대하여 100장의 영상을 촬영하여 학습한 결과 SSIM은 0.2449, PSNR은 51.2254를 평균값으로 모의되었으며, 식생과 같은 복잡하고 세부적인 모의도 가능한 것을 확인하였다.
광학 위성영상은 국가 보안 및 정보 획득을 목적으로 사용되며 그 활용성은 증가하고 있다. 그러나, 기상 조건 및 시간의 제약으로 사용자의 요구에 적합하지 않은 저품질의 영상을 획득하게 된다. 본 논문에서는 광학 위성영상의 구름 폐색영역을 모의하기 위하여 고해상도 SAR 영상을 참조한 딥러닝 기반의 영상변환 및 컬러화 모델을 생성하였다. 해당 모델은 적용 알고리즘 및 입력 데이터 형태에 따라 실험하였으며 생성된 모의영상을 비교 분석하였다. 특히 입력하는 흑백영상과 SAR 영상간의 화소값 정보량이 유사하도록 하여 상대적으로 색상정보량 부족에서 오는 문제점을 개선하였다. 실험 결과, Gray-scale 영상과 고해상도 SAR 영상으로 학습한 모의영상의 히스토그램 분포가 비교적 원 영상과 유사하였고, 정량적인 분석을 위하여 산정한 RMSE 값은 약 6.9827, PSNR 값은 약 31.3960으로 나타났다.
본 연구에서는 3차원그래픽스를 이용하여 영상검지기에서의 교통정보를 얻기 위한 검지영역 설정시 안정된 검지영역을 찾기 위한 시뮬레이터를 개발하였다. 기존의 영상검지기에서는 사용자가 임의로 검지영역을 설정하여 교통정보를 수집함으로 인하여 안정된 교통정보를 얻기가 어려웠으며, 영상카메라의 설치시 과다한 설치규격의 설정으로 비효율적 측면이 발생될 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서는 영상검지기를 현장에 설치하기 전에 영상검지기 설치를 위한 사전 모의실험을 토대로 최적의 안정된 설치위치 결정이 매우 중요하다. 본 연구에서 개발한 모의 실험기는 도로의 기하구조와 차량을 모델화 하고 이를 3차원으로 좌표화하여 좌표변환식과 원근변환식을 이용하여 3차원좌표를 2차원으로 변환시키고 컴퓨터 모니터에 투영하여 대상 설치위치에서의 결과를 가시화하였다. 본 연구는 개발된 모의실험기의 적용성 검토를 위하여 현재 영상검지기를 운영중에 있는 한 접근로를 대상으로 사례연구를 수행하였다. 수행결과 교통량과 통행속도계측시 최적검지영역 설정을 위한 영상검지기의 설치규격은 높이가 각각 7m, 12m이상이며, 수직각은 각각 $30^{\circ}$, $80^{\circ}$인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 주성분 분석(principal component analysis; 이하 PCA) 및 독립성분분석(independent component analysis; 이하 ICA)을 이용, 이차원 영상을 분류하여 다중해상도에서 영상간의 거리를 측정하여 PCA 와 ICA 중에서 어느 것이 영상간의 상대적 식별을 용이하게 하는지 모의 실험을 통하여 확인하고자 한다. 모의 실험 결과로부터, ICA가 PCA에 비하여 영상간의 상대적 식별이 용이하여 빨리 수렴이 되는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.
다양한 분야에서 고해상도 위성영상의 활용도가 높아짐에 따라 많은 고해상도 인공위성이 발사되고 있으며 발사예정에 있다. 본 논문은 DEM과 항공사진영상을 이용하여 임의의 궤도정보와 자세정보를 가지는 인공위성에 대하여 모의위성영상을 제작할 수 있는 두 가지 방법을 제안하였다. 제작된 모의위성영상의 센서모델에서 자세는 변화가 없는 것으로 가정하였고, 투영중심의 위치는 위성의 진행방향에 따라 변화하는 모델을 사용하였다. 또한 자세와 위치에 변화를 준 모의위성영상을 제작하여 입체시 가능성을 실험하였으며, 제작된 모의위성영상의 정확도를 검증하기 위해 공간전방 교회를 이용하여 검증하였다.
본 논문에서는 주성분분석(principal component analysis; 이하 PCA) 및 첨도(Kurtosis)에서의 그레이 블록 거리 알고리즘(grey block algorithms; 이하 GBD)을 이용, 영상간의 거리를 측정하여 어느 정도 영상간의 상대적 식별을 용이하게 하여 영상 분류가 되는지 모의실험을 통하여 확인하고자 한다. 모의실험 결과로부터, PCA에서는 k가 9에서 상대적 식별이 불가능함을 보였고, 첨도에서는 k가 4까지만 블록을 택할 할 수 있음을 모의실험을 통하여 확인할 수 있었다.
목적: 온보드 영상장치(On-Board Imager, OBI) 및 콘빔CT(Cone Beam Computerized Tomography, CBCT)를 이용하면 치료실에 위치한 환자의 자세 및 위치와 모의치료 시점의 환자의 자세 및 위치를 비교할 수 있다. 온라인 영상유도방사선치료(on-line Image Guided Radiation Therapy, on-line IGRT)에서는 이러한 정보를 이용하여 방사선 치료 직전에 환자의 위치를 확인하고 보정한다. 이때 모의치료 시 획득한 영상과 치료실에서 실시간 얻은 kV X선 영상 또는 콘빔CT 영상을 이용하여 2차원/2차원 맞춤(2D/2D Match) 또는 3차원/3차원 맞춤(3D/3D Match)의 이미지 퓨젼 프로그램을 사용하여 그 편차를 산출한다. 이 과정에서 주어지는 편차가 환자 자세에 대한 오차를 정확히 반영하고 있는지에 대해 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 신체 내부 구조가 모사된 팬톰(The $RANDO^{(R)}$ Phantom, Alderson Research Laboratories Inc., Stamford, CT, USA)을 사용하여 실제 방사선 치료와 동일한 과정을 따라 모의치료 및 치료계획을 시행한 후 치료 테이블 위에 팬톰을 셋업한다. 그리고 모의치료 시 표시된 팬톰의 표면 지점에 치료실의 레이저에 일치시킨다. 이때, CT 모의치료실과 가속기가 있는 치료실의 벽면 고정 레이저에 대한 정렬의 일치만 확인하면, 치료테이블에 놓여진 팬톰의 위치는 모의치료 시 위치와 정확히 일치한다. 실제로는 팬톰 표면에 나타나는 레이저 선의 두께 정도되는 오차를 무시한다면, 두 시점에서 팬톰의 위치가 정확히 같다고 말할 수 있다. 정확히 위치가 재현되었다고 가정되는 팬톰에 대해 평행이동 또는 회전이동의 변화를 만들어 준 후, 위치가 옮겨지고 틀어진 팬톰에 대해 온보드 영상장치로부터 kV X선 영상을 그리고 콘빔CT로부터 CT 영상을 얻는다. kV X선 영상과 모의치료 시 획득한 CT영상을 이용하여 OBI 프로그램에서 제공되는 2차원/2차원 맞춤의 결과를 얻는다. 그리고 콘빔CT 영상과 모의치료 시 획득한 CT영상을 가지고 이미지 퓨젼 과정을 거쳐 3차원/3차원 맞춤의 결과를 얻는다. 이렇게 얻은 2차원/2차원 맞춤 및 3차원/3차원 맞춤의 결과와 처음에 팬톰에 인위적으로 만들어준 위치 변화를 비교한다. 결과: 온보드 영상장치로 획득한 kV X선 영상과 모의치료 시 영상을 비교하는 2차원/2차원 맞춤에서는 팬톰의 위치에 회전이동만 존재한다고 가정했을 때에는 평균 $0.06^{\circ}$의 오차 내에서 모의치료 시 팬톰의 위치에 대한 편차를 찾을 수 있었다. 또한 평행이동만 존재한다고 가정했을 때에는 편차 벡터의 크기가 평균 1.8 mm였다. 그리고 회전이동과 평행이동이 동시에 존재하는 일반적인 경우에는 편차 벡터의 크기는 평균 2.1 mm, 테이블 회전 방향으로 평균 $0.3^{\circ}$의 오차 내에서 모의치료 시 팬톰의 위치를 찾을 수 있었다. 콘빔CT로 획득한 영상을 이용하는 3차원/3차원 맞춤의 과정에서 팬톰의 위치가 회전이동만 존재할 때에는 평균 $0.03^{\circ}$의 오차 내에서, 평행이동만 있는 경우는 편차 벡터의 크기의 평균이 0.16 mm 내에서, 틀어지고 이동된 팬톰의 위치를 찾을 수 있었다. 그리고 회전이동과 평행이동이 동시에 존재하는 일반적인 경우에는 편차 벡터의 크기는 1.5 mm, 테이블 회전 방향으로 평균 $0^{\circ}$의 오차 내에서, 모의치료 시 팬톰의 위치와 맞출 수 있었다. 결론: 온보드 영상장치와 콘빔CT를 이용한 영상유도방사선치료(on-line IGRT)에서 모의치료 시 팬톰의 위치는 가속기의 치료테이블 위에서 매우 정확히 재현되어졌다. 온보드 영상장치는 kV X선 영상을 이용하여 간단하게 위치의 검증과 보정을 할 수 있었고, 콘빔CT를 이용하는 경우에는 2차원적인 정면 또는 측면 영상이 아니라, 3차원 영상을 비교함으로서 더욱 정확한 위치보정이 가능하였다.
본 논문에서는 그레이 블록 거리알고리즘(grey block algorithms, 이하 GBD)을 이용하여 독립성분분석(independent component analysis; 이하 ICA) 및 첨도(Kurtosis)에서의 영상간의 거리를 측정하여, 어느 정도 영상간의 상대적 식별을 용이하게 하여 영상 분류가 되는지 모의 실험을 통하여 확인하고자 한다. 모의 실험 결과로부터, ICA에서는 k는 8까지 상대적 식별이 되어 영상 분류가 되었고, 첨도에서는 영상간의 상대적 식별을 k가 4까지만 블록을 분할 할 수 있었다.
본 논문에서는 광대역 소음원의 위치를 탐지하여 2차원 영상면에 소음원을 영상화할 수 있는 3차원 마이크로폰 배열을 제안하였다. 배열요소간의 상호상관함수가 2차원 영상면의 화소의 밝기에 대응되도록 영상함수를 유도하였으며 영상면은 사각면 및 원통면등으로 선택 가능 하도록 하여 소음원의 위치동정 해석이 용이하도록 하였다. 몇가지 소음원에 대한 수치 모의 실험결과는 제안된 배열이 소음제어 분야 등에 응용 될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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