제철소에서 생산된 철판의 물류 자동화 시스템을 구축하는데 있어 각 철판에 기록된 정보를 정확하게 파악하여 효과적인 적재 및 운반 시스템을 갖추는 것이 관건이다. 이를 위하여 본 논문에서는 생산 및 운반 정보가 기록된 철판 영상을 분석하여 자동화 시스템을 구축하기 위한 문자 추출 기법을 제안한다. 철판 영상은 가로 방향으로 철판의 정보를 나타내는 문자열을 포함하고 있고, 이러한 문자열이 세로 방향으로 배치되어 있기 때문에 각 문자를 분리하기 위해서는 2차원 기법을 적용하도록 한다. 영상을 획득하는 환경에 따라 문자 분리 성능에 미치는 영향을 최소화하기 위하여 국부 특징을 반영한 효율적인 이진화 기법을 제안하고, 잡음 등에 민감한 특성을 제거하기 위하여 CCA(Connected Component Analysis)를 이용한 문자 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 이렇게 분석된 영상에 대해 2차원 투영 기법을 적용하여 철판에 기록된 각 문자를 정확하게 분리하도록 한다. 제안된 문자 추출 기법은 높은 성능을 나타내면서도 저 복잡도를 가지도록 설계하여 제한된 자원을 이용하는 기기에 효과적으로 응용될 수 있다.
최근 지구 온난화 현상으로 인한 기후변화로 이상기후 현상이 발생하고 있으며 이로 인해 장기적으로 폭염의 빈도 및 강도 상승에 따른 가뭄 피해 우려가 증가하고 있다. 농업 가뭄은 강수량 부족, 토양 수분 부족, 저수량 부족 등 농업분야에 영향을 주는 인자들과 관련되어 있어 농작물 생육 및 수확량 감소를 야기한다. 우리나라는 논농사가 주를 이루고 있어 국내 농업 가뭄은 주수원공인 농업용 저수지의 가용저수용량으로 판단 가능하다. 따라서 안정적인 농업용수 공급을 위해 수리시설물의 모니터링, 공급량 등의 분석이 이루어져야 하며, 농업 가뭄에 대비하기 위해 농업용 저수지의 가용저수용량 파악이 필요하다. 수자원 분야에서 지점자료의 시·공간적 한계점을 보완하기 위해 인공위성 자료를 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 위성영상 자료 및 딥러닝 기반 알고리즘을 적용하여 농업용 저수지 수표면 탐지 및 시계열 분석을 목적으로 한다. 위성영상 자료는 5일 주기 및 10 m 공간해상도를 가진 Sentinel-2 위성영상 자료를 활용하고자 하였으며, 딥러닝에 적용하기 위하여 100장 이상의 영상 이미지를 구축하였다. 딥러닝 기반 알고리즘으로는 Convolutional Neural Network (CNN)을 활용하였으며, CNN은 주로 이미지 분류나 객체 검출 문제를 해결하기 위해 제안된 모델로 최근 픽셀 단위로 분류가 가능한 알고리즘이 개발되어 높은 정확도의 수표면 탐지가 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CNN 기반 수표면 탐지 알고리즘을 개발하여 Sentinel-2 영상 기준 경기도 안성시를 대상으로 소규모 농업용 저수지의 수표면적에 대한 시계열 데이터를 분석하고자 한다.
목적: 열적인 방법으로 시술을 할 때 발생한 생체 조직의 온도 변화는 생체조직의 전기임피던스 변화를 야기하는데 이 전기임피던스 변화가 자기공명영상의 위상에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다. 대상 및 방법: 생체조직의 전기임피던스는 조직부위에 따라 다르나 온도계수가 평균적으로 -2%/$^{\circ}C$에 이를 만큼 온도에 민감한 특성을 가지고 있다. 이러한 특성을 감안하여 유한요소법을 이용하여 자기공명영상의 위상을 계산하여 보았다. 그 결과를 토대로 0.3Tesla 자기공명영상시스템으로 팬텀을 촬영하여 자기공명영상의 위상을 구하였다.
목적: 인체에 전류를 주입하면 체내의 생체조직의 임피던스 분포에 따라서 전류밀도 분포가 결정된다. 이러한 전류밀도 분포에 대한 정보는 전기임피던스 단층촬영법과 유방암 진단, 체내 온도 분포의 영상화, 전기자극에 의한 체내 전류 경로의 시각화에 대한 연구에 응용될 수 있다. 한편 이러한 전류밀도 분포는 전류주입 자기공명영상기법에 의해 영상화할 수 있으며, 본 논문은 3차원 팬텀 내부의 전류밀도 분포를 영상화하는 전류주입 자기공명영상기법의 실험결과를 기술한다.
영상 검색 시스템들은 아직까지 내용 기반에 의한 검색 기술이 실용적으로 쓰일 만큼 높은 성능을 보이고 있지 않기 때문에 대부분 텍스트기반에 의한 검색을 지원하고 있다. 본 논문에서는 웹 에이젼트를 이용하여 웹상에서 멀티미디어 정보를 검색하는 것으로 HTML문서에 나타나는 텍스트 중 영상 이름이나 링크에 붙어 있는 텍스트를 추출하여 멀티미디어 자료를 데이터베이스화하였다. 이 데이터베이스에 저장된 영상 자료는 웹 브라우저에서 질의자의 스케치에 의한 검색과 그리고 예제 영상 질의로 검색하는 방법을 제시하여 질의 효율성을 개선하였다.
농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.
목적:자화율 대조법을 사용한 관류 영상에서 동시획득 $T_{1}T_{2}^{*}$ 강조 경사 자장 펄스열을 사용하여 Gd-DTPA에 의한 $T_{1}T_{2}^{*}$ 감소 효과를 동시에 획득하여 종양의 치료 효과, 판정에 중요한 기준을 제시할 수 있는 정확한 관류 정보를 얻고자 한다. 대상 및 방법: Gd-DTPA에 의한 $T_{1}T_{2}^{*}$ 감소 효과를 동시에 획득하기 위하여 기존의 이중 경사자장 펄스열을 수정, 동시획득 $T_{1}T_{2}^{*}$ 강조 경사자장 펄스열을 개발하였고, 시간 해상도를 높이기 위하여 key-hole 방법을 사용하였다. 고정 phantom으로 Sephadex를 다양한 농도의 Gd-DTPA 용액에 swelling하여 사용하였고, 관류 phantom으로는 Sephadex와 Dialyzer를 사용하였다. Sephadex는 swelling 하였을 때 $T_1$, $T_2$값이 생체 조직의 값과 비슷하고, 물을 관류시킬 수 있어 생체 모형에 적합한 phantom이다 .관류 phantom은 정량 펌프에 연결하여 사용하였다. Sephadex 관류 phantom에서는 분당 약 4$m\ell$ 속도로 관류시키면서 25 mM Gd-DTPA을 0.1$m\ell$ 일시 주입하여 관류 방향에 수직인 coronal 영상을 약 15분 동안 얻었다. 투과도를 구하기 위한 phantom으로는 hollow fiber type Dialyzer를 사용하였고, in vivo에서 1차 관류 이후에 현관 밖에서의 Gd농도가 높고 혈관 내부의 농도가 낮은 상태를 만들기 위하여 fiber 바깥쪽으로 500 mM Gd-DTPA 2 ml를 미리 넣어두고 fiber 내부로 이보다 낮은 농도의 Gd 용액을 관류시키면서 약 1시간동안 영상을 얻었다. 관류 영상에서 $T_1$/$T_{2}^{*}$ 감소 효과를 구분하여 구한 $\DeltaR_1$, $\DeltaR_2$ 곡선의 적분값으로부터 관류량을 구하고, 2 구획 모델을 적용하여 투과도를 구했다.
목적: 자화율 대조법을 사용한 관류 영상에서 동시획득 $T_{1}{/}T_{2}^{*}$ 강조 경사 자장 펄스열을 사용하여 Gd-DTPA에 의한 $T_{1}{/}T_{2}^{*}$ 감소 효과를 동시에 획득하여 종양의 치료 효과, 판정에 중요한 기준을 제시할 수 있는 정확한 관류 정보를 얻고자 한다. 대상 및 방법: Gd-DTPA에 의한 $T_{1}{/}T_{2}^{*}$ 감소 효과를 동시에 획득하기 위하여 기존의 이중 경사자장 펄스열을 수정, 동시획득 $T_{1}{/}T_{2}^{*}$ 강조 경사자장 펄스열을 개발하였고, 시간 해상도를 높이기 위하여 key-hole 방법을 사용하였다. 고정 phantom으로 Sephadex를 다양한 농도의 Gd-DTPA 용액에 swelling하여 사용하였고, 관류 phantom으로는 Sephadex와 Dialyzer를 사용하였다. Sephadex는 swelling 하였을 때 $T_1$, $T_2$값이 생체 조직의 값과 비슷하고, 물을 관류시킬 수 있어 생체 모형에 적합한 phantom이다. 관류 phantom은 정량 펌프에 연결하여 사용하였다. Sephadex 관류 phantom에서는 분당 약 4$m\ell$ 속도로 관류시키면서 25 mM Gd-DTPA을 0.1$m\ell$ 일시 주입하여 관류 방향에 수직인 coronal 영상을 약 15분 동안 얻었다. 투과도를 구하기 위한 phantom으로는 hollow fiber type Dialyzer를 사용하였고, in vivo에서 1차 관류 이후에 혈관 밖에서의 Gd 농도가 높고 혈관 내부의 농도가 낮은 상태를 만들기 위하여 fiber 바깥쪽으로 500mM Gd-DTPA 2$m\ell$를 미리 넣어두고 fiber 내부로 이보다 낮은 농도의 Gd 용액을 관류시키면서 약 1시간동안 영상을 얻었다. 관류 영상에서 $T_{1}{/}T_{2}^{*}$ 감소 효과를 구분하여 구한 $\Delta{R}_{1}$, $\Delta{R}_{2}^{*}$ 곡선의 적분값으로부터 관류량을 구하고, 2 구획 모델을 적용하여 투과도를 구했다.
본 논문에서는 시간 간격을 두고 활영한 흉부의 단순 x선 영상의 차영상을 이용하여 컴퓨터 도움 진단에 활용할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 시간 간격을 두고 촬영한 흉부 단순 x선 영상의 차영상은 시간에 따른 변화를 명확히 보여줌으로써 질병의 조기진단 및 질병의 전개과정 등을 알아보는데 유용하게 쓰일 수 있다. 특히, 이 방법은 폐암과 같이 조기진단이 매우 어려운 질병에 대하여 정기검진 등에서 정기적으로 촬영한 단순 x선 영상을 이용하여 조기진단을 할 수 있는 방법으로 활용될 수 있다. 그러나, 촬영시의 여러 가지 조건들, x선의 세기와 조영시간, 환자의 촬영 자세 및 호흡 상태 등에 따라 단순 x선 영상이 크게 달라져 단순한 뺄셈에 의한 차영상은 진단에 도움이 되지 못한다. 진단에 도움을 주기 위해서는 두 영상 사이의 전체적인 밝기와 대조도를 맞추고 늑골, 쇄골 등 해부학적 구조물의 위치와 크기를 서로 맞추어 차영상을 얻는 영상처리 방법이 필요하다. 또한, 폐의 크기와 위치도 서로 맞추어 차영상을 얻어야 한다. 그러나, 이러한 방법도 늑골과 폐의 크기와 위치 변화가 서로 일치하지 않는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 영상처리를 통하여 차영상을 얻는 방법에 대하여 논하고 방법상의 문제점과 해결 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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