캡슐내시경 검사는 일반내시경으로는 관찰하기 힘든 소장 기관을 관찰할 수 있어 최근 환자들 사이에서 수요가 늘고 있는 검사 방법 중 하나이다. 이와 같은 캡슐내시경으로부터 병변에 대한 의료 정보가 획득될 수 있는데, 최근에는 캡슐내시경 영상의 학습을 통해 이를 자동으로 획득하려는 시도들이 이루어지고 있다. 예를 들면, 캡슐의 위치를 추적하기 위해 위장관의 개략적인 위치(위, 소장 등)를 파악하거나, 캡슐내시경 영상으로부터 관찰될 수 있는 병변(폴립 등)을 검출하기 위해 영상의 학습이 수행되고 있는 상황이다. 그러나 캡슐내시경의 방대한 영상 프레임 중에서 병변에 대한 영상은 극히 일부분이기 때문에, 기존 학습 영상의 클래스(레이블)는 다양한 병변에 대한 정의나 영상에서 확인될 수 있는 구체적인 속성이 고려되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 관련 표준(MST, CEST)에서 정의하고 있는 주요 병변 정보에 대한 색상 유사도 분석을 통해, 출력층에서 활용될 수 있는 클래스 레이블링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 유사한 특성을 보이는 영상의 구분을 통해 세부적인 클래스 레이블링을 수행하여 체계적인 학습 모델의 설계를 가능케한다.
대한민국 대표 축제로 자리 잡은 보령머드축제의 핵심 프로그램인 머드 셀프마사지 행사의 재미와 다양성을 부여하기 위하여, 색상이 함유된 머드에 관한 연구를 수행하였다. 머드 고유의 낮은 명도를 조절하고, 황색계열의 색상발현도를 연구하였던 일차적인 연구를 기반으로 하여, 한국의 전통 색을 근간으로 하는 다양한 색상의 유색머드 개발을 하고자, 무기색소(적색산화철, 울트라마린핑크, 울트라마린블루, 크롬옥사이드 그린)를 첨가하여, 각각의 색상발현도를 색차계, 육안검사, 사용감 등으로 판단하였다. 결정된 색상은 물에 젖음 시 발색정도와 세척상태를 검토하여 보령머드 축제 프로그램인 머드 셀프마사지 행사에 사용하여 축제의 다양성을 높이고, 또한 한국의 전통 색을 나타낼 수 있는 유색머드를 개발하고자 하였다.
면광원에 의한 부드러운 그림자의 표현은 가상 장면을 보다 사실적으로 보이도록 한다. 하지만 부드러운 그림자의 계산은 매우 느리게 수행되기 때문에 실시간 3차원 응용 프로그램에 적용하기 위해서는 가속화가 요구된다. 우리는 기존의 실시간 부드러운 그림자 방법들이 가정했던 면광원의 모양과 색상을 보다 일반적으로 확장하여 임의의 모양과 색상을 갖는 면광원에 대한 부드러운 그림자 생성 방법을 제안한다. 그림자 매핑 정보를 획득할 수 있는 그림자 맵은 픽셀과 면광원 간의 가시성 검사를 근사하기 위해 사용되며 픽셀 주변의 그림자 복잡도에 따라 근사의 정도를 결정하였다. 그 결과 보다 일반적인 형태와 색상의 면광원에 대한 부드러운 그림자를 실시간에 표현할 수 있었다.
본 논문에서는 핸드폰 조립 전의 키패드의 개별버튼에 불량 검사방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 키패드의 영역 분할, 폰트 영역 분할, 이동 및 회전의 처리과정을 통해, 동일 색상의 검사 및 등급 분류, 폰트 검사, 스크래치 검사로 이루어져 있다. 특히, 본 논문에서 제안한 영역분할 방법은 기존의 단순 문턱치를 기반으로 키패드의 경사나 곡면 모양에 기인한 휘도 변화에 대응하기 위해, 패드 영역만을 B-spline으로 근사화하여, 각 화소마다 다른 표면 문턱치를 적용하는 방법을 제시한다. 또한, 키패드의 회전 정보를 고유치 및 고유벡터를 사용하여 매우 빠르고 효율적으로 구하는 방법을 제시한다. 실험결과 제안한 방법은 실제 인라인 공정상에 적용하여 실험결과 우수한 성능을 보여준다.
일반인이 보편적으로 접근할 수 있는 요검사는 사람의 눈으로 판단하여 객관성이 떨어지고 별도의 휴대용 요검사기를 구매해야 하는 단점이 있다. 하지만 이동 통신 기술의 발전으로 탄생한 스마트폰의 높은 보급률과 성능 향상으로 스마트폰을 활용한 요검사 서비스에 관한 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 앞서 연구된 요검사 서비스들에 대한 제한 사항을 보완하여 새로운 스마트폰 기반 요검사 스크리닝 애플리케이션을 개발하였다. 애플리케이션의 핵심 기술은 이미지 처리와 윤곽선 검출을 통한 요검사지 인식 알고리즘과 요검사 패드 색상 판별 알고리즘이다. 개발한 애플리케이션의 성능을 확인하기 위하여 다양한 배경과 각도에서 요검사지를 촬영하고 분석하였다.
본 논문은 영상 처리에 의해 광학렌즈의 먼지 및 이물질의 유무를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 현재 사용되고 있는 비접촉 검사용 비젼 시스템은 마스크 기법을 활용하여 기준 영상에 비해 어느 정도의 잡음이 있는지를 검사한다. 그러나 조명의 정도, 반사 및 이물질의 유형에 따라 검출하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해 파란색 LED 광원을 수평축에 설치하여 양각 부분의 에지들을 더욱 강조하는 시스템을 구현하였다. 이물질 검출은 간단한 소벨 에지 마스크를 사용하고 이물질의 크기에 따라 먼지 및 이물질에 대한 판단을 결정하였다. 크기 및 색상이 틀린 렌즈를 사용하여 실험한 결과 일반 영상에서 검출한 것보다 파란색 LED 광원과 영상처리에 의해 잡음 및 이물질을 강건하게 검출하여 렌즈의 자동 검사용 로봇 비젼 시스템에 적용이 가능하다.
본 논문은 사람의 얼굴 영상에서 잡티를 제거하는 방법을 제안한다. 먼저 입력받은 영상에서 Haar-like Feature 기반 Adaboost 알고리즘과 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 영역에서 잡티를 제거하기 위해서는 먼저 눈, 코, 입, 눈썹과 같은 얼굴의 주요부위를 검출하고 이 영역을 제외한 순수 피부 영역에 잡티 검출 알고리즘을 적용해야한다. 사람의 얼굴은 미세하게 명암도 차이가 나는 부분이 많기 때문에 가우시안 스무딩을 적용한 후, 그래프 기반 분할 방법을 사용하여 눈, 입, 눈썹을 분할한다. 코 영역은 각 픽셀에 대해 인접픽셀과의 R 채널의 차이값을 가중치 맵으로 만들고 가중치 맵을 분석하여 영역을 분할한다. 분할된 영역에 사람 얼굴의 기하학적 위치 정보를 이용하여 주요부위를 검출한다. 얼굴의 주요부위를 검출하고 그 부위를 제외한 피부 영역에 잡티 검출 알고리즘을 적용한다. 잡티는 Edge와 색상 정보를 이용하여 검출하고, 잡티주변을 검사하여 잡티가 아닌 깨끗한 피부를 잡티 영역에 복사하여 채워나가는 방식으로 피부 영역을 복원한다.
현대 사회는 다양한 사회적 생활과 활동을 통해서 에너지를 소비하는 형태이기에 이로 인한 스트레스 등을 해결하기 위해 매운 음식을 선호하는 사람들이 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 매운 음식을 섭취했을 경우, 사람의 체질에 따라 얼굴의 주요 영역에 대한 색상 변화를 측정하고 이를 비교, 분석하는 실험을 수행하였다. 이를 위해 체질감별 설문 검사지를 통해 피실험자를 체질에 따라 5명씩 구성하였으며 매운 음식을 섭취하기 전과 후의 얼굴 영상을 수집하였다. 수집된 얼굴 영상을 입력 신호로 받아 Lab 색체계를 적용하여 붉은색의 정도를 수치 값으로 표현해주는 a*값의 변화를 비교 분석하는 연구를 수행하였다.
유방초음파 검사는 유방암 검사에 있어 유방촬영술에 비하여 많은 장점이 있으나, 미세석회화 발견에는 적합하지 않은 단점이 있다. 이에 유방초음파 검사에서 기존의 7.5 MHz 선형 탐촉자를 사용하여 파워도플러와 매질의 공명현상을 이용한 유방조직 석회화 병변을 관측할 수 있는 방법을 연구하였다. 먼저 gelatin을 이용하여 유방조직 팬텀을 제작하였으며, 외부 진동을 변화시켜 가며 석회화 병변을 관측하였다. 유방조직 팬텀 안에 주입된 석회화는 주변 조직과 다른 공명을 일으키면서 외부진동에 따라 음향공명의 정도가 파워도플러의 ROI 영역 내의 색상의 밝기와 영역의 차이로 나타내었다. 낮은 주파수 영역에는 음향공명이 거의 나타나지 않았으며, 약 $300{\sim}600\;Hz$ 사이에서 일정한 플래토우 영역을 나타내었으며, 이후 주파수가 증가함에 따라 색상이 사라짐을 확인하였다.
위암은 국내 암발생 및 사망률의 상당 부분을 차지하고 있으며, 이러한 조기 위암의 발견은 치료 및 예후에 있어서 아주 중요하다. 본 논문에서는 조기 위암의 진단을 위해 위 내시경 영상에서 색상 변화를 이용해 이상 부위를 검출하여 검사자에게 조직적인 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 어느 정도의 진행이 이루어진 염증과 암은 쉽게 판단할 수 있지만, 조기의 염증이나 암의 경우에는 주의 깊게 보지 않는 경우에는 병변의 진단이 쉽지 않다. 본 논문에서는 위 내시경 영상을 IHB 채널로 변환시키고 조명에 의해 발생하는 잡음을 제거하며 자동으로 암 의심 영역을 검출하여 검사자에게 제공하거나 검사자에 의해 설정된 영역에 대한 조직적인 표면 정보를 제공한다. 본 논문의 연구는 추출된 이상 부위가 암을 확진할 수 없지만, 인간이 쉽게 인지하기 어려운 이상부위(암 의심 영역)를 추출하여 검사자에게 주의를 요구함으로써 일 처리를 줄이고 부과적인 정보를 제공한다. 그리고 검사추가 지정한 영역에 대해서도 조직적인 정보를 제공한다. 제안된 위 내시경 영상 분석 방법의 효율성을 확인하기 위해서 실제 내시경 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 위 내시경 영상 분석에 효율적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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