현재 사회 전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 내용기반 영상검색을 위한 다중 영상특징 추출방법과 특징결합 방법을 제시한다. 우선 전처리 및 캐니 에지 검출법으로 질의영상내 물체영역의 에지를 검출한다. 그 다음에 제안한 볼록 다각형 알고리즘을 통해 분할된 물체영상을 획득한다. 분할된 물체영상은 HSV 공간으로 변환되고 히스토그램 인터섹션 방법으로 유사도가 측정된다. 또한 분할된 물체영상은 웨블릿 변환 영상으로도 변환된다. 이러한 변환후 웨블릿 부밴드의 LL 영역에 제안하는 거리 밴드 평균 오토코릴로그램 알고리즘을 적용하여 오토코릴로그램 유사도를 측정한다. 그리고 GLCM을 이용한 엔트로피와 콘트라스트 유사도는 LH, HL 영역에서 측정된다. 전 과정을 통해 얻은 4개의 다중 영상특징은 수정된 보다 카운트 방법으로 결합되고 최종 유사도가 결정된다. 실험결과 제안한 다중 영상특징을 사용한 검색 방법이 단일 영상특징을 사용하는 검색 방법보다 소환성과 정확성의 성능에 있어 우수함을 보였다. 그리고 NMRR 측정에서도 개선된 성능을 보였다.
3구면경계에서 aplanat 조건을 해석적으로 유도하고 이를 바탕으로 3종의 3차수차가 보정된 3구면 경계의 형태 및 존재영역을 조사하였다. 실상을 맺으면서 aplanat 저건을 만족하는 3구면경계는 유효초점거리가 양수인 경우 PPN, NPP, PNP 형태의 해가 존재하였으며 N은 볼록 거울, P는 오목 거울을 나타낸다. 유효초점거리가 음수인 경우 NPN, NPP, PNP, NNP형의 4종류의 형태가 존재하였다. 3종의 3차수차가 보정된 3구면경계에서 astigmatic aplanat는 실상을 맺는 해가 존재하지 않았다. Flat field aplanat는 PPN, PNP, NPP형태의 해가 존재하였고 distortion free aplanat의 경우는 PPN, PNP, NPN, NPP, NNP형의 해가 존재하였다.
본 논문에서는 실시간에 강체 운동을 하는 일반적인 모델사이의 효율적인 충돌검사 알고리즘을 제안한다. 기존의 경계볼륨 알고리즘에 계층적 구조를 적용하였다. 이는 볼록한 물체를 위한 보로노이 영역 기반의 충돌검사 알고리즘을 오목한 물체에도 적용할 수 있도록 확장한다. 추가적으로 빠르게 움직이는 물체에 대한 관통을 탐지하기 위해서 물체의 이동 경로에 대한 교차 검사를 진행한다. 구현된 알고리즘은 일반적인 응용에서 기대한 성능 향상을 얻을 수 있다.
임상에서 정확한 진단을 위해 양질의 초음파 영상을 얻는 것은 중요하다. 본 연구에서는 초음파 진단기의 주파수와 동적 영역(dynamic range, DR) 설정 및 프로브 유형에 따른 초음파 영상의 변화를 관찰하였다. 실험에서 고형 및 낭성 종괴 병변과 유사한 초음파 평가 팬텀(539,551, ATS, USA)의 6가지 LCS(low contrast sensitivity) 표적(-15, -6, -3, +3, +6, +15 dB)에 대한 영상을 대상으로 평가하였다. 초음파 영상은 볼록형(convex, C3-7IM) 및 선형(linear probe, L5-12IM) 두 가지 탐촉자(Probe)에 대해 SA-9900(Medison Ltd, Korea)을 이용하여 얻었다. 주파수는 4가지 방식(gen, pen, res, harmonic), 동적영역은 $40{\sim}100\;dB$ 범위에서 설정을 변화하면서 영상을 취득하였다. 취득한 영상의 질은 표적의 명목상 LCS 값과 영상에서 측정된 LCS을 비교하여 평가 하였다. 실험 결과 볼록형 탐촉자의 경우, 각 LCS 표적에 대해 주파수 방식 별로 동적영역 값을 40, 60, 80, 100 dB로 변화할 때, 초음파 영상의 질은 유의한 변화가 없었다. 그러나 낭종성 병변에 가까운 LCS 표적 -15 dB에서는 동적영역 60 dB과 하모닉 주파수 방식에서 LCS 값이 높게 나타났다. 선형 프로브에서는 -15 dB LCS 표적에서 동적영역 40 dB, 하모닉 방식에서 명목상 값에 근접하였다. LCS관점에서 정량화된 영상의 평가의 한계와 주관적인 평가 즉 심리적인 관점에서의 ROC(Receiver Operating Characteristic) 평가의 필요성에 대해 토의하였다.
본 논문에서는 불규칙한 샘플 영상에 대해 비지역적 블록 기반의 웨이블릿 영상 잡음 제거 기법을 포함하는 POCS (projection on convex sets) 보간법을 제안한다. 이 방법은 보간을 수행하기 위한 볼록 집합을 정의하고, 해당 볼록 집합으로 반복 투영하여 최종 보 간 영상을 생성한다. 우선 Delaunay 삼각화를 이용하여 불규칙한 샘플 영상을 균일 격자 영상으로 투영한다. 두 번째 단계에서 비지역 적 블록 기반의 웨이블릿 영상 잡음 제거 기법을 적용하고, 세 번째 단계에서 원본 관찰된 화소값을 주입한다. 두 번째 단계와 세 번 째 단계를 반복적으로 투영하고, 마지막 단계로 경계선 검출을 통해 비경계 영역에 비지역적 잡음 제거 기법을 수행하여 최종 보간 영 상을 생성한다. 본 논문에서는 여러 실험 영상을 사용하여 기존 제안된 기법 대비 제안한 기법의 효율성을 입증하였다.
우리나라는 삼면이 바다인 환경적 특성으로 인해 연안 양식 산업이 발전해 왔다. 번식력과 포식성이 매우 강한 아무르불가사리에 의해 우리나라 근해의 양식 산업이 받는 피해가 매년 급증하고 있다. 더욱이 아무르불가사리는 살아있는 어패류를 잡아먹기 때문에 양식 어민들의 피해가 매우 크다. 이 논문에서는 수중에서 획득한 아무르불가사리 영상에서 효과적으로 특징을 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 6-방향 스캐닝을 이용한 볼록 특징 추출을 사용하여 기존 방법에 비해서 적은 수의 특징 후보를 산출한다. 또한, 추출된 볼록 특징과 영역 중심점을 이용하여 후보 오목점을 선정한 후 최종 오목 특징을 추출한다. 군집 생활을 하는 불가사리의 특성 때문에 입력 영상의 불가사리 개체도 밀집되어 있다. 따라서 입력 영상에서 추출되는 특징 후보의 수를 최소화하는 것은 중요한 의미를 갖는다. 실험결과, 제안한 특징 추출 방법은 특징 후보수 대비 특징 추출률이 약 88%로 기존 방법에 비해 개선되었다.
본 논문에서는 블록식 보강토옹벽의 현장계측을 통해 곡선부 보강영역의 변형특성을 분석하였다. 보강토공법은 설계 및 시공이 증가하여 실생활에서 쉽게 접할 수 있게 되었으나, 곡선부의 균열 및 붕괴사례가 빈번히 발생하여 안전에 대한 중요성이 대두되고 있다. 이러한 붕괴원인은 곡선부에 대한 연구 부족과 설계기준의 미흡, 경제성과 공기단축에 의한 시공성 결여, 충분하지 못한 다짐 공간 등에 있다고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 설계 및 시공 기준을 검토하고 블록형 보강토옹벽 곡선부 사고사례를 통해 원인을 분석하였으며, 실제 시공된 블록형 보강토옹벽의 현장계측을 통해 직선부와 곡선부의 거동을 비교 분석하고 곡선부 보강영역의 변형특성을 확인하였다. 그 결과, 먼저 곡선부의 수평변위가 직선부와 비교하여 볼록형에서 최대 90%, 오목형에서 최대 60% 높게 나타났으며, 다음으로 곡선부 보강영역에서 볼록형의 경우 보강토옹벽 중심에서 수평방향으로 H/2구간에서 최대변위를 보이며 H까지의 영향범위를 나타내었으며, 오목형의 경우 중심에서 최대변위를 보이며 수평방향으로 H/4구간에서 최소변위를 확인하였다. 이러한 결과로 형태에 따른 곡선부의 영향범위와 현장적용을 위한 보강영역의 재정립이 필요하다고 판단되며, 본 연구결과가 이를 위한 기초 자료로서 활용 가능할 것으로 판단된다.
EBSD(Electron BackScattered Diffraction)분석은 주사전자현미경에서 관찰되는 비교적 넓은 영역의 결정 방위를 측정하여 집합조직을 해석하는 동시에 결정 방위의 변화를 기준으로 결정립계를 구분 지어 미세조직의 정량 분석도 가능하기 때문에 많은 연구자들이 사용하고 있다. 그러나 EBSD의 Kikuchi 패턴은 시편 표면으로부터 30~50nm 깊이 범위의 표면층으로부터 방출되기 때문에 EBSD 분석 결과는 시편의 표면 처리 상태에 크게 영향을 받아 적절한 시편준비법이 요구된다. 시편 준비 과정 중에 생기는 변형층, 산화층이나 오염층이 10nm 이내로 제어되지 못하면 명확한 패턴을 얻지 못하여 분석이 어려운 경우가 많으므로, 시료의 절단과 연마 과정 중에 변형층을 되도록 적게 만들고 표면의 산화나 오염을 최대한 방지해야 한다. 또한 EBSD 분석 특성상 시편을 70도로 기울이기 때문에 시편의 요철이 심하면 볼록한 영역에 의해 오목한 영역의 패턴이 가려져 결정방위 정보를 얻기 힘들다. 이런 이유로 시편을 최대한 평평하게 하고 요철이 생기지 않게 시편 준비를 하는 것이 관건이다. 금속재료의 EBSD 시편준비법으로는 일반적으로 기계적 연마법과 전해연마법이 주로 쓰인다. 경한 석출물이나 개재물이 연한 기지에 분산되어 있는 시편이나 이종 소재 접합재의 경우는 전해연마법을 사용하면 특정 상(혹은 합금)이 먼저 연마되어 큰 단차가 생기거나 석출물에 의해 요철이 심해져서 정량적인 EBSD 분석이 어렵게 된다. 이 연구에서는 시편 준비가 어렵다고 알려진 다상 금속재료에서의 EBSD 분석 사례를 소개한다. Ti-6Al-4Fe-0.25Si 시효처리합금, 알루미늄 기지 복합재료, 마찰교반용접한 알루미늄-타이타늄합금의 EBSD 시편준비법과 그 분석 결과를 고찰한다.
본 논문에서는 빠른 요소망 자료 처리를 위해 영역기반 해쉬구조를 개발하고 이에 기반한 효율적 삼각형 자동 요소망 생성 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬에서는 신속하게 최적의 절점을 생성하고 삼각형 생성시 예외처리를 줄일 수 있도록 Advancing layer method 와 Delaunay 삼각화 방법이 함께 이용되었다. 본 알고리듬의 성능을 검증하기 위하여 개발된 2차원 자동 요소망 생성 프로그램을 이용하여 볼록한 모델, 오목한 모델 및 복잡한 형태의 모델에 대한 요소망 생성 테스트를 수행하고, 그 성능을 상용 소프트웨어와 비교하였다.
본 논문에서는 비디오 편집 모델에 기반한 디졸브 모델의 특성에 따른 디졸브 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각각의 디졸브 구간이 가지는 특성을 반영하기 때문에 디졸브 검출에 적응적이다. 제안된 방법은 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 디졸브 구간의 후보 영역을 찾는다. 동영상의 각 프레임의 분산으로 얻어지는 분산 곡선에서 디졸브 구간은 아래로 볼록한 포물선으로 나타난다. 따라서 분산 곡선의 1차와 2차 미분을 이용하여 디졸브 구간에 대응하는 포물선의 후보 영역을 찾는다. 두 번째 단계에서는 각각의 후보 영역에 대해 디졸브 영역을 검증한다. 후보 영역에서 디졸브 모델에 대응하는 포물선의 골의 분산을 추정하여 디졸브를 판별한다. 골의 분산은 이웃한 두 장면의 분산의 함수로 나타남으로 다양한 분산에서 나타나는 디졸브를 적응적으로 검출할 수 있다. 제안된 방법은 다양한 디졸브를 포함하는 동영상을 대상으로 기존의 방법과 비교 실험하였다. 실험 결과 제안한 방법은 분산의 변화에 상관없이 디졸브를 정확히 검출하였으며 기존의 방법 보다 우수한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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