연무가 있는 상황에서 촬영된 영상은 낮은 대비로 인해 시인성이 낮아지는 문제가 있다. 이렇게 연무로 인해 흐릿한 영상에서 연무의 효과를 제거하는 과정을 연무제거라고 한다. 연무제거에서 가장 중요한 문제 중 하나는 전달지도 (transmission map) 또는 깊이지도 (depth map)를 정확하게 추정하는 것이다. 본 논문에서는 정확한 깊이지도 추정을 위해 생성적 대립쌍 신경망 (Generative Adversarial Network: GAN)을 이용한 정확한 깊이 영상 추정 방법을 제안한다. 제안된 GAN 모델은 흐릿한 입력영상과 이에 상응하는 깊이지도 간의 비선형 매핑을 학습한다. 그리고 연무제거단계에서는 훈련된 모델을 사용하여 입력영상의 깊이지도를 추정하고 이것을 전달지도를 계산하는데 사용한다. 이어서 guided filter를 사용하여 전달지도를 다듬는다. 마지막으로 대기 산란 모델을 기반으로 연무가 제거된 영상을 복원한다. 제안된 GAN 모델은 합성실내영상으로 훈련되었다. 하지만 실제 연무영상에 대해서도 적용할 수 있다. 이를 실험을 통해 증명하였다. 또한 실험에서 제안된 방법이 이전에 연구된 방법에 비해 시각적 및 정량적 측면에서 우수한 결과를 나타냈다.
목적: $^{99m}Tc-DTPA$ 연무 스캔의 폐제거율은 폐포상피 투과성을 측정할 수 있는 유용한 검사이다. 이 연구에서는 당뇨병 환자에서 $^{99m}Tc-DTPA$ 연무 스캔의 폐제거율을 측정하고, 정상인과의 차이 및 당뇨병 미세혈관 합병증의 여부에 따른 차이를 조사하여, 폐손상의 조기발견에 대한 $^{99m}Tc-DTPA$ 연무 스캔의 의의를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 호흡기 증상이 없었던 무증상 흡연자 10예, 흡연력이 없는 당뇨병환자 20예(미세혈관 합병증을 가진 당뇨병환자 10예, 미세혈관 합병증이 없었던 당뇨병환자10예, 및 정상인 10예를 대상으로 $^{99m}Tc-DTPA$ 연무스캔을 시행하여 폐제거율을 측정하였고, $^{99m}Tc-DTPA$ 연무 스캔전에 시행한 흉부 방사선 촬영과 폐기능 검사결과와 비교하였다. 결과: 정상 대조군의 제거 반감기는 $65.2{\pm}23.7$(분)였으며, 흡연자군에서는 $39.6{\pm}9.8$(분)으로 유의하게 감소되어 있었고(p<0.05), 합병증이 있는 당뇨병 환자에서는 $90.5{\pm}46.5$(분)으로 정상인 및 합병증이 없었던 당뇨병 환자에 비해 지연되어 있었다(p<0.05). 정상대조군과 무증상 흡연자, 당뇨병 환자군에서 방사선연무 입자들이 좌우폐에 균등히 침착되었고, 잔류영상에서도 국소적인 제거율의 차이는 없었다. 일산화탄소 폐확산능을 포함한 폐활량 측정법 지표(노력성 폐활량, 1초간 노력성 폐활량, 1초간 노력성 호기량의 노력성 폐활량에 대한 비, 노력성 중간 유량)들과 제거 반감기 사이에 유의한 상관 관계는 발견할 수 없었고, 당뇨병의 유병기간과 제거 반감기 사이에도 의미있는 상관 관계는 없었다. 결론: 무증상흡연자와는 달리 미세혈관 합병증이 동반된 당뇨병환자군에서 $^{99m}Tc-DTPA$ 연무스캔의 폐제거율이 유의하게 증가되어있는 소견은 비록 환자군의 나이가 많았던 영향을 배제할 수는 없지만, 폐모세혈관 합병증이 흡연과는 달리 폐포상피 투과성의 감소를 일으키는 병태생리적 영향을 미친다는 것을 시사하는 것으로 생각된다. $^{99m}Tc-DTPA$ 연무스캔의 폐제거율이 폐모세혈관 합병증을 반영하는 지표로서의 의의를 규명하기 위하여서는 같은 연령층의 보다 많은 환자와 정상인에서의 연구가 필요할 것이다.
야외에서 촬영된 영상은 안개나 연무 등에 의한 화질 저하가 나타난다. 이를 해결하기 위하여 안개제거를 위한 여러 장의 영상, 추가정보를 이용하는 안개제거 방법과 한 장의 영상을 이용한 안개제거 방법들이 제안되어왔다. 본 논문에서는 한 장의 영상에서 안개나 연기를 제거하여 가시성이 향상된 영상을 제공하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 안개영상 모델에 대한 2차원 방정식 풀이를 통해 원 영상에 안개가 어느 정도의 비율로 섞여있는지를 나타내는 전달률(transmission rate)을 계산하고, 계산된 전달률을 이용하여 안개가 제거된 영상을 구한다. 제안된 방식은 기존 방법들과 달리 필터를 사용하지 않고 화소단위의 연산만을 사용하므로 후광효과가 발생하지 않고, 연산량이 매우 적어 실시간 처리가 가능하다.
본 논문에서는 기존의 고전적인 안개 제거 알고리즘과 딥러닝 기반의 안개 제거 모델들의 문제점을 개선하고, 고해상도 안개 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 딥러닝 모델과 추론 방식을 제안한다. 핵심 아이디어는 안개 영상에서 안개의 색상을 추론하는 모델과 안개량을 추론하는 모델을 분리하여 학습시켜 각각의 모델을 경량화함으로써 추론 속도를 향상시키는 것이다. 또한, 합성 안개 영상에 대해서는 잘 작동하지만 다양한 안개 색상과 배경을 갖는 실제 안개 영상에서는 성능이 떨어지는 문제점을 새로운 데이터셋 생성 방식을 이용하여 해결한다. 실험을 통해 우리의 안개 제거 모델로 안개 이미지를 처리한 후의 가시거리 증가량을 측정하고, 실제 CCTV 영상에 대하여 추론 속도와 안개 제거 성능을 사전 학습된 기존의 모델들과 비교한다.
반 밀폐형 공간에서 발생되는 비등온 고농도의 연무를 제거하기 위해 필요한 배연량 산정을 위한 실형과 모형사이의 Froude 상사연구를 시행하였다. Zukoski의 연무상승 방정식을 기반으로 하는 무차원 상사방정식을 구성한 다음 체적 $1\;m^3(1\;m\;{\times}\;1\;m\;{\times}\;1\;m)$인 모형 A와 체적 $0.125\;m^3(0.5\;m\;{\times}\;0.5\;m\;{\times}\;0.5\;m)$인 모형 B를 사용하여 기하학적 상사성에 따른 파라메터인 무차원 에너지방출량과 무차원 질량유량과의 상관관계를 실험적으로 평가하였다. 실험적 결과는 고농도 배연에 관련하며 구성된 이론적 상사가 타당함을 보여주었고 본 연구에서 구성된 이론적 방정식이 범용으로 적용될 수 있음을 보여 주었다. 본 연구의 실험조건에서 제어공간에 투입된 최대 에너지량은 $20\;kW/m^3$이며 이 범위 이하의 열량 투입조건에서 배연량 대비 에너지 투입양 간의 상사가 잘 이루어졌다. 연구 범위의 에너지 투입조건에서 열적영향에 의한 필요 배연량의 증가는 단순한 양론적 추정 배연량에 비해 20-30% 추가되는 것으로 나타났다. 본 연구 자료를 바탕으로 고농도 비등온 조건에서 열부력 및 확산효과에 의해 이탈되는 제어대상 연무를 효율적으로 제어하기 위한 국소배기시스템의 설계 개선을 가져 올 수 있다.
일반적으로 외부에서 획득되는 영상은 대기 중에 존재하는 먼지, 물방울, 연무, 안개, 연기 등에 의해 화질이 감쇠되고 결과적으로 대비도 감소와 색상의 왜곡 현상이 발생한다. 그리나 안개와 배경 사이에 내재된 모호성 때문에 배경으로부터 안개를 제거하는 작업은 결코 간단한 문제가 아니다. 본 논문에서는 단일 영상에서 비용함수로서 에지의 기울기를 이용한 그래프 기반 영역 분할 방법을 이용하여 안개 제거를 위한 새로운 방법을 제안한다. 우리는 장면을 깊이 관련 정보에 따라 여러 영역으로 분리하고 전역적인 안개값을 추정한다. 매체의 전달량은 그래프 기반 영역 분할 알고리즘의 임계 함수에 의해서 직접적으로 계산된다. 매체 전달량과 안개값이 계산되면 안개 모델식에 의해서 쉽게 안개가 제거된 영상을 복원할 수 있다. 그리고 안개 영상과 복원된 영상간의 에지의 기울기 비율을 계산함으로써 기존의 연구 방법과 제안된 연구 방법의 가시성 복원 정도를 비교 평가하였다. 다양한 안개 영상에 대한 실험 결과 제안된 방법의 우수한 안개 제거 및 화질 복원 능력이 입증되었다.
최근 디지털 기술의 발달로 인하여 실외 환경에서 획득된 영상은 민수분야 및 군사분야 등과 같이 다양한 목적에 따라 활용되는 분야의 폭이 넓어지고 있다. 교통정보 수집장치, 차량 블랙박스, 산불 및 지진관측, 선락/해안경비 감시, 국경 및 군사표적이동 감시 등의 목적에 의해 촬영된 영상들은 대부분 획득된 영상을 통해서 분석 및 판독의 과정을 거쳐서 각 원하는 정보 획득에 목적을 두고 있다. 하지만 실외에서 촬영된 영상은 실내에서 촬영된 영상에 비해서 기상에 따른 환경적인 요인에 노출이 쉽게 됨으로써 영상에 대한 화질 저하가 발생하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 화질저하의 원인이 되는 다양한 요인 중에서도 대기중에 존재하는 먼지, 물방울 연무, 안개, 연기 등으로 인해 빛이 산란됨으로써 밝기 값을 왜곡시키는 문제점에 대한 해결 방법을 제안한다.
본 논문에서는 대기 열황 영상의 색상 분석을 통해 대기값과 전달률을 추정하여 대기 열화 요인을 제거함으로써 영상의 가시성을 향상시키는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 RGB채널의 최대값을 이용하여 영상을 정규화 시키고, 반사율을 이용하여 RGB 채널 각각의 적응적 대기값을 추정한다. 또한 영상의 Y채널의 감마보정을 통해 전달률을 생성한다. 결과적으로 대기값과 전달률을 이용하여 대기 열화 요인을 제거함으로써 가시성이 향상된 영상을 얻는다. 제안된 방법은 영상의 색상을 분석하기 때문에 기존의 기술의 문제점인 색상왜곡을 억제하고, 효과적으로 영상을 복원함으로써 가시성 향상에 있어서 뛰어난 성능을 보인다. 그 결과 제안된 알고리듬은 안개, 연기, 먼지 등과 같은 다양한 대기중의 불순물에 의한 화질 열화를 효과적으로 제거하여 가시성 향상에 기여할 수 있다.
이상의 성적을 종합하여 보면, 강남성모병원 방사선과에 근무하는 정상성인 17인을 대상으로 앙와위에서 Tc-99m-DTPA 연무를 흡입시킨 후 측정한 Tc-99m -DTPA 폐제거율은 그 반감기가 평균 5$51{\pm}11.2$분이었고, 좌위에서 흡연시킨 후 측정한 다른 보고들과는 달리 폐하부에서 더 빨랐다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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