유무선 정보통신환경에 맞춰 제한된 비트율로 압축된 CCTV 영상의 화질은 좋지 않을 수 있다. 본 논문은 제한된 비트율로 압축된 영상내 관심영역의 화질개선을 위해, 영상압축을 수행 하기 전의 카메라 센서로 획득한 영상에 전처리를 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 관심영역 및 비관심영역에 차등적 필터를 적용하여 화소 별 공간적 상관도를 향상시킨다. 제안된 방법을 사용한 결과 관심영역에서의 텍스처 손실을 최소화 할 수 있었으며 전처리 과정을 적용하지 않은 영상과 비교하여 객관적 화질이 향상됨을 확인할 수 있다.
과거에 비해 현재는 네트워크를 통해서 수없이 많은 이미지와 영상을 많은 사용자들이 공유하고 있다. 이러한 연유로 이미지 또는 영상의 압축에 대해서 많은 연구들이 진행되어지고 있다. 그 중에서도 특정한 목적을 위해 이미지의 특정영역에 관해서만 관심을 갖는 경우가 존재한다. 예를 들어 ATM과 같이 배경보다는 사람의 얼굴을 중요시 여기는 기기에서는 관심영역을 설정하여 압축하는 방법이 중요시 되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 한 이미지 내에서 관심영역과 비관심영역을 구분하고, 관심영역에 대해서는 높은 퀄리티를 유지하되 비 관심영역에 대해서는 낮은 퀄리티로 압축하여 사용자가 의도하는 관심도를 고려할 수 있도록 새로운 압축방법을 제시한다. 인간 시각체계는 어두운 영역에서보다는 밝은 영역에서 밝기 변화의 민감도가 낮다는 특성과 이미지 압축 시 사용되는 블록의 특성인 표준편차를 이용하여 새로운 관심영역을 정의하여 사용한다. 마지막으로 제시된 방법을 JPEG을 변형하여 실험해봄으로써 검증하였다.
BOLD기법은 자극 횟수가 늘어날수록 시간의 증가 및 검사 실패율이 높아지므로 본 연구를 통해 가장 적절한 자극 횟수를 도출하여 제시함을 목적으로 하였다. 연구대상은 정상인 10명을 대상으로 손 운동 기능검사의 paradigm을, 1회에서 7회까지 자극 횟수로 나누어 피검자에게 시행하였다. 실험장비는 Philips Intera Archieva 3.0T MRI System 및 Invivo사의 Eloquene를 사용하였으며, BOLD-EPI 기법을 이용하여 10번의 휴지기와 10번의 활성기의 block design을 이용하였다. 관심영역인 primary hand motor area의 활성화 여부와 활성화 cluster 수, 활성화도, 비관심영역의 활성화 cluster 수를 비교하였다. 관심영역의 활성화 cluster 수는 2회 자극이 가장 낮았고, 3회부터는 일정하였으며, 활성화도는 자극 횟수가 늘어날수록 증가하지만, 비례하지는 않았다. 비관심 영역의 활성화 cluster 수는 3회부터 일정하였고, 6회부터 다시 증가하였다. 결론적으로 관심영역과 비관심영역의 활성화를 감안하고, 시간 감소에 따른 환자의 피로를 감소시키면서 정확성에 영향을 주지 않는 자극 횟수로 3회가 적정하리라 사료된다.
정지영상 및 동영상내의 화면에서 관심영역이 설정되고, 비관심영역에 비하여 관심영역에 높은 화질이 제공되면 전체적으로 주관적 화질이 증대하게 된다. 관심영역은 색상 카메라만을 이용하여 추출하게 되면 계산이 복잡해질 뿐만아니라 추출의 정확도도 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 관심영역을 설정하기 위하여 깊이 카메라를 이용하며, 카메라와 관심영역 객체별 거리를 산출하고, 거리에 따라 객체의 화질을 차별적으로 제어하는 방법을 제안한다. 즉, 거리가 먼 객체에는 높은 양자화 계단크기를 적용하지만, 상대적으로 거리가 가까운 객체에는 낮은 양자화 계단크기를 적용하여 화질을 좋게 한다. 본 논문에서 제안된 방법에 의해 객체의 거리별로 양자화계단의 크기를 차등적으로 적용함으로써 주관적 화질의 개선이 이루어졌으며 모의실험을 바탕으로 확인할 수 있다.
CT 영상에서 폐암 추출을 위한 컴퓨터지원진단시스템(CAD)에서 전처리 시스템은 매우 중요한 역할을 담당한다. 본 논문에서는 CT 영상에서 폐암 추출을 위한 전처리 기법을 소개한다. CT 영상에서 폐 영역 추출 과정에서 가장 먼저 수행되는 이진화를 위해 k-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 비관심 영역 제거 방법으로 연결요소를 분석하고, 이진화 과정에서 발생한 폐 외곽 분실을 재구성하기 위해 Rolling Ball 알고리즘을 수행한다. 또한 분할된 폐 영역에서 폐암 후보자를 선출하기 위해 분할과정에서 수행하였던 이진화 방법을 폐 영역에 다시 한번 적용하고 잡음제거를 위해 모폴러지 기법을 사용한 전처리 기법을 제안한다.
본 논문에서는 복잡한 배경의 차량 영상에서 번호판 영역의 색상 및 배치 정보를 이용하여 번호판 숫자 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 번호판에서 숫자의 색상은 흰색과 유사 검정색이며, 숫자는 일정한 간격으로 배치되어 있다. 먼저, 컬러로 획득된 영상에 대해 색상특성을 이용하여 번호판 숫자의 후보영역과 비관심 영역으로 분할하고, 평균값을 이진화해 이진 영상으로 변환한다. 이진 영상에서 숫자의 종횡비로 잘못된 후보영역을 제거하고, 숫자의 간격 정보를 이용하여 번호판 숫자 영역을 추출한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 다양한 시간과 장소에서 촬영된 영상 292장을 사용하고, 실험의 결과로 녹색 번호판과 흰색 번호판의 숫자 영역에 대해서 각각 약 89.8%, 95.5%를 추출하였다.
인간과 컴퓨터 사이의 보다 자연스러운 상호적인 인터페이스를 효과적으로 구현하기 위해서 사람의 제스처를 활용하려는 노력이 최근 들어 지속적으로 시도되고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 입력되는 3차원의 깊이 영상을 받아들여서 손 모델을 정의하고, 정의된 손 모델을 기반으로 사람의 손 영역을 강인하게 추출하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시된 알고리즘에서는 먼저 21개의 관절을 사용하여 손 모델을 정의한다. 본 논문에서 정의한 손 모델은 6개의 손바닥 관절을 포함하는 손바닥 모델과 15개의 손가락 관절을 포함하는 손가락 모델로 구성된다. 그런 다음, 입력되는 3차원의 깊이 영상을 적응적으로 이진화함으로써, 배경과 같은 비관심 영역들은 제외하고, 관심 영역인 사람의 손 영역만을 정확하게 추출한다. 실험 결과에서는 제시된 알고리즘이 연속적으로 입력되는 깊이 영상으로부터 배경과 같은 영역들은 제외하고 사람의 손 영역만을 기존의 알고리즘에 비해 약 2.4% 보다 강인하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 손 영역 추출 알고리즘은 제스처 인식, 가상현실 구현, 3차원 운동 게임, 수화 인식 등과 같은 컴퓨터 비전 및 영상 처리와 관련된 여러 가지의 실제적인 분야에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
구강저를 통한 기관내 삽관은 1986년 Altemir에 의해 처음 소개된 바 있는데 그 후 1993년 Hoenig와 Braun 및 같은 해 Stoll 등에 의해서나, 또는 1996년 Prochno 등에 의해 계속 변형된 방법으로 문헌에서 기술되어 왔다. 이 방법은 치과 영역 특히 구강악안면외과의 외상수술시 이상적인 교합을 얻기 위해 임시 상하악간 고정(intermaxillary fixation)을 할 수 있고 중안모 골절(midface fracture)의 회복을 위한 비관 삽관의 불편함을 피할 수 있는 유리한 점이 있으며, 또한, 정복 및 고정술이 필요한 비골 골절(nasal bone fracture)에서나 두개기저골 골절(skull base fracture)에서 여러 감염 등 합병증을 피하기 위해 추천될 수 있다. 또한, 목 부위에 비심미적인 반흔을 만들게 되며 여러 합병증을 초래할 수 있는 기관절개술(tracheostomy)보다 유용할 수 있다. 본 증례보고에서는 교통사고로 두개기저부 골절을 동반한 심한 중안모 골절 환자에서 적용시킨 경우를 알아보고, 아울러 이러한 악하부 삽관의 장, 단점 및 시술 과정 등에 대해 고찰해보고자 한다.
하악의 골절은 아이들의 악안면 영역 골절 중 높은 빈도로 발생하며, 성장기의 환자에서 악골의 골절은 성인의 골절과 구별된 처치가 필요하다. 골편의 변위가 심하지 않다면 비관혈적 정복술과 추가적인 악간 고정을 시행할 수 있으며 악관절 강직을 예방하기 위한 기능적 운동이 필요하다. 하악의 골절 이후 여러 합병증이 발생할 수 있다. 특히 과두 골절의 경우, 골절 이환 측에서 성장장애를 일으켜 부정교합과 안면비대칭을 야기할 수 있다. 하악의 골절 이후 성장 장애가 발생한 경우, 환자에 따라 catch-up growth가 일어날 수 있으므로 주기적인 관찰이 필요하다. 성장장애가 지속되는 경우엔 안면 비대칭이 심해지는 것을 방지하기 위해 기능성 장치의 사용을 고려할 수 있다. 본 증례에서는 하악의 골절 이후 안면비대칭을 보이는 2명의 환자를 장기적으로 관찰하고 의미 있는 결과를 나타내고 있기에 이를 보고하는 바이다.
H.264/AVC-MPEG의 JM v10.2 코드 기반에서 QCIF ($176{\times}144$) 해상도를 가지는 News 샘플 영상을 사용하여 실험을 하였다. 암호화를 하게 될 관심영역(Region of Interest, ROI)이 H.264 표준의 움직임 예측 및 보상의 특성상 연속적으로 각 프레임마다 불필요하게 참조하여 드리프트를 발생시켰다. 드리프트를 완화하기 위해 암호화가 된 I픽처를 특정 주기로 재삽입하는 최신 관련연구의 방법은 추가 연산량 증가로 이어져 영상 전체의 비트레이트 오버헤드가 증가하는 요인이 된다. 따라서 움직임 예측 및 보상 단계에서 각 프레임마다 암호화가 될 관심영역에서의 Block과 Frame의 참조 탐색 범위를 제한하고, 암호화가 되지 않을 비관심영역에서의 참조 탐색 범위는 정상적인 인코딩 효율을 유지하기 위해 제한하지 않는다. 이와 같이 특정 참조 탐색 범위가 제한된 영상 인코딩을 한 후, 영상 속 개인정보 보호를 위해 얼굴과 같이 개인 식별이 가능한 관심영역에 대해 RC4 비트스트림 암호화 하는 방법을 제안한다. 그리고 동일한 환경의 조건에서 암호화되지 않은 원본 영상과 최신 관련연구 방법과 본 연구의 제안 방법을 각각 구현한 후, 실험 결과들을 비교 분석하였다. 최신 관련연구 방법과 다르게 제안방법을 통해 시간상 드리프트를 완화하면서, 제안방법이 적용된 영상 전체의 비트레이트 오버헤드가 원본 영상보다 2.35% 증가되고 최신 관련연구 방법보다 14.93% 감소되었다. 이와 같이 향상된 결과는 본 연구의 실험을 통해 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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