본 논문에서는 인체의 머리 부분을 촬영한 의료 영상에서 뇌 영역만을 분할하는 방법에 대해 제시하고자 한다. 뇌의 해부학적 구조 및 기능적 이상 부위를 파악할 경우에 영상 내에 함께 보여지는 두개골과 뇌척수액 등을 제외한 대뇌피질 영역을 분할하면 보다 효과적인 정보 분석 및 진단이 가능하게 된다. 본 시스템에서는 3단계 알고리즘을 제시한다. 첫 번째 단계에서는 영상 내에 존재하는 잡음을 제거하기 위한 필터링이고, 두 번째 단계에서는 필터링된 결과에 대한 영상분할을 수행하는 것이다 이 때 정확한 결과 도출을 위하여 사용자의 인터렉션이 들어가게 된다. 세번째 단계에서는 형태학적 방법을 이용하여 분할 결과를 보완한다. 본 연구를 위한 실험에는 자기 공명 촬영 영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging), 단일 광전자 방출 단층 촬영영상(SPECT: Single Photon Emission Computed Tomography), 양전자 방출 단층 촬영영상(PET: Positron Emission Tomography) 등을 사용하였다. 본 시스템에서는 다양한 모달리티의 뇌 영상에서 대뇌피질 부분을 정확하게 영상 분할함으로써 뇌의 구조적 이상을 판단하기 위한 해부학적 정보 분석을 가능케 하고 있다. 뿐만 아니라 뇌 질환에 대한 정확한 진단 시뮬레이션도 가능하게 하고자 한다.
적외선 영상 시뮬레이션 시스템(IIRSS : Imaging Infrared Simulation System)은 적외선 영상 센서를 탑재한 유도무기체계의 종말 호밍 단계에서의 체계 유도조종 성능 및 기능을 시험평가하기 위한 목적으로 연구 개발되었다. 적외선 영상 시뮬레이션 시스템은 체계성능을 단계적이고 종합적인 시험평가를 위하여 표적 주위 환경에 대하여 사실적이고, 동적인 실시간 시뮬레이션 환경이 제공되어야한다. 시뮬레이터 개발에 있어서 주요 관련 기술은 지형, 지물에 대한 3차원 모델링, 대기투과효과 모델링 및 합성된 적외선 영상의 실시간 렌더링 기술 등이다. 본 논문에서는 적외선 센서 시뮬레이션의 방법으로써 HILS(Hardware-in-The-Loop Simulation)를 위한 시뮬레이터 구성, 적외선 영상 생성을 위한 도구와 절차 및 시뮬레이션 방안에 대하여 기술한다.
영상탐색기가 적용된 유도무기체계의 경우 영상 추적 성능이 체계 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 유도탄 비행 중 강인한 영상 추적 성능을 확보하는 것이 필수적이다. 유도탄의 실사격 비행시험이 실제 영상 추적 성능을 확인하기 위한 가장 확실한 방법이나, 실사격 시험만으로 영상 추적기법을 실험 및 수정/보완할 경우 매우 큰 비용 손실이 발생하게 된다. 따라서 영상탐색기를 유도탄 비행 궤적을 모의할 수 있는 비행체에 탑재 후 추적 성능을 시험하는 탑재비행시험(CFT; Captive Flight Test)을 수행하게 된다. 하지만 탐색기를 탑재하는 항공기가 유도탄의 완벽한 거동을 모의하는 것은 불가능하기 때문에 탑재 비행시험만으로 체계 성능을 확인할 수는 없다. 본 논문에서는 기존 영상추적기법 단독 성능 확인에만 한정되어 있던 탑재비행시험 영상을 통합비행 시뮬레이션에 적용하여 체계 성능 확인이 가능하도록 한 기법 연구 결과에 대하여 기술하였다. 이 연구는 탑재비행시험 영상의 활용도를 증대시킬 뿐만 아니라, 기존 합성영상 기반의 통합비행 시뮬레이션 기법의 사실성을 보완할 수 있어 다양한 측면에서 체계 성능 검증을 가능하게 하였다.
현대전에서 중시되는 부수피해 최소화를 위한 정밀타격 유도무기에는 적외선 영상탐색기가 주로 적용되는데, 고가의 적외선 센서를 탑재한 일회성 유도무기의 성능평가에는 많은 비용이 소모되게 된다. 이러한 비용 소모를 최소화하기 위해 시뮬레이션 기법을 통해 유도무기의 성능 예측을 수행하는데, 합성 적외선 영상을 적용한 시뮬레이션 기법이 대표적이다. 하지만 합성영상 적용 기법은 실제 영상과의 특성 차 및 다양한 환경 조건에 따라 변화하는 영상의 특성을 모두 고려하기 힘들다는 제한 사항을 가진다. 본 논문에서는 기존의 시뮬레이션 제한 사항을 보완하기 위한 계측 영상 기반 시뮬레이션 기법을 제안한다. 유도탄 발사 전에 획득되는 영상은 표적의 대조비 또는 온도차 등을 확인하여 영상 추적기의 성능발휘 조건 판단 목적으로만 적용되어 왔으나, 낮은 해상도 및 정보량 부족으로 통합 비행 시뮬레이션에 적용되는 시도조차 없었다. 하지만 본 논문에 기술한 연구를 통하여 현장 계측 영상을 적용한 통합 비행 시뮬레이션은 초기, 중기 비행 간의 유도탄 비행 성능을 상당히 유사하게 예측할 수 있으며 비행시험 결과 분석에 유용하게 활용할 수 있음을 확인하였다.
소나 영상 시뮬레이션은 실시간 처리를 위해 병렬처리를 사용하여 연산성능을 증대시키고 있다. 하지만 모듈 간 병렬처리, 영상처리 알고리즘, 방대한 데이터 처리와 같은 시뮬레이션에 적용되는 작업은 성능향상을 위한 최적의 연산장치와 병렬처리 기법이 달라 실시간 처리를 위한 최적화가 어렵다. 본 논문에서는 효율적인 소나 영상 시뮬레이션의 개발을 위해 연산장치 및 병렬처리 기법에 따른 기술을 분류하고 실제 적용된 사례들을 소개한다.
최근 안경을 쓰지 않고 3차원 입체 영상을 볼 수 있는 무안경식 3차원 디스플레이 중에서 DIBR(Depth-Image-Based Rendering) 기반의 중간 영상을 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. DIBR 기반의 중간 영상 생성 방법은 정확한 깊이 정보를 요구하기 때문에 기존의 연구에서는 고가의 깊이 카메라를 활용하였다. 본 연구에서는 마이크로소프트사의 키넥트 센서를 이용한 실사 영상과 깊이 영상을 기반으로 다시점 중간 영상을 생성할 수 있는 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. 이 시뮬레이션은 키넥트(Kinect)를 활용한 저해상도의 깊이 영상으로부터 자연스러운 다시점 영상을 획득하는 것을 목적으로 하며, 이를 위해 생성된 영상의 품질을 평가할 수 있는 기능을 통합적으로 제공한다. 본 논문에서는 이러한 시뮬레이션 프로그램의 시스템 구조와 구현에 대해서 설명한다.
초해상도 영상복원은 동일 지역에서 획득한 다수의 영상을 통해 고해상도의 영상으로 복원하는 영상처리 알고리즘 기법이다. 이 기법은 비디오 영상, 위성 영상, 의료 영상과 같이 동일지역에 대한 다수의 저해상도 영상을 획득 할 수 있는 분야에 적용이 가능하다. 본 연구에서는 세계최초의 정지궤도 해양위성인 GOCI 센서의 육상 활용도를 높이기 위한 초해상도 기법 개발을 위해 MODIS 영상을 활용한 시뮬레이션을 수행하여, GOCI 센서를 위한 효율적인 초해상도 알고리즘을 제안한다.
단층 및 복층의 그래핀에 대한 원자분해 투과전자현미경 영상 시뮬레이션 연구에서, 통상의 Boch-wave 방법에 의한 영상이론식들이 고 준위 Laue 영역의 역 격자 회절을 적절히 포함 했을 때 시뮬레이션에 잘 적용될 수 있음을 보여 주었다. 적절한 조건에서 복층 그래핀의 시뮬레이션 영상들은 육방정계의 대칭성 보다는 삼방정계의 대칭성을 보여 주었다. 이 결과는 복층 그래핀이 3차원 공간에서 [0001] 축 방향 회전에 대해 갖는 삼방정계의 격자 대칭성이 영상에 구현되는 것으로 이해될 수 있다. 단층 그래핀에 대해서는, 관측 위상영상이 삼방정계의 대칭성을 보여주는 현상들이 특히 주목되었다. 이 현상은 그래핀 표면에 전자 밀도의 재 배치에 의한 것으로 설명되었다. 그리고 그래핀의 전자 재 배치를 반영하는, 다만 2번째 Laue 준위 영역의 회절 빔까지만 포함하면 관측 영상과 일치하는 시뮬레이션 위상 영상이 얻어졌다.
본 연구는 간호대학생을 대상으로 시뮬레이션 실습과 동영상 시청교육을 받은 경험에 관한 의미와 본질적인 구조를 파악하기 위해 시도된 질적 연구이다. 대상자는 이론적표본추출을 통해 6명을 선정하여 동전 던지기를 통해 3명씩 2팀으로 나눠 포커스그룹 면담을 진행하였다. 수집된 자료는 현상학적 방법 중 Colaizzi의 방법을 적용해 분석하였다. 연구결과 시뮬레이션실습은 3개의 범주(간호의 임상을 미리 경험해봄, 시뮬레이션 실습의 이로움, 시뮬레이션 실습의 한계)와 14개의 주제로 도출되었다. 동영상 시청교육은 3개의 범주(교육의 편리성, 교육효과 증대, 지식 전달의 부족)와 6개의 주제로 도출되었다. 결론적으로 시뮬레이션실습과 동영상 시청교육을 효과적으로 간호교육과정에 적용하기 위해서는 본 연구에서 도출된 결과를 반영하여 운영하기를 제언한다.
불확실성과 복잡성이 존재하는 제조시스템의 생산성 분석과 의사결정을 위하여 시뮬레이션 기법이 활용될 수 있다. 이러한 시스템의 시뮬레이션을 위해 대상의 특성을 반영하는 입력 모델링 과정이 필요하다. 하지만 건설기계 조립라인과 같은 수작업 중심과 긴 리드타임을 가지는 복잡한 환경에서는 시뮬레이션에 활용할 데이터의 수집이 제한된다. 본 연구는 입력 데이터의 수집이 어려운 환경에서 동영상 데이터를 이용한 시뮬레이션 입력 모델링 절차를 제안한다. 동영상 데이터 기반 작업분석을 통해 측정시간을 정미시간과 표준시간으로 산정하고, 시뮬레이션의 입력 분포로 활용할 수 있다. 제안하는 절차로 산정된 확률분포를 시뮬레이션에 이용하여 대상 시스템의 주요 생산성 지표를 분석하였다. 본 연구에서 제안하는 절차는 데이터가 적은 상황에서 시뮬레이션을 활용한 생산성 분석으로 의사결정 보조에 도움을 줄 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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