본 논문에서는 보행자 및 배경 이미지로부터 HOG-PCA 특징을 추출하고 다항식 기반 RBFNNs(Radial Basis Function Neural Network) 패턴분류기과 최적화 알고리즘을 이용하여 보행자를 검출하는 시스템 설계를 제안한다. 입력 영상으로부터 보행자를 검출하기 위해 전처리 과정에서 HOG(Histogram of oriented gradient) 알고리즘을 통해 특징을 추출한다. 추출된 특징은 고차원이므로 패턴분류기 분류 시 많은 연산과 처리속도가 따른다. 이를 개선하고자 PCA (Principal Components Analysis)을 사용하여 저차원으로의 차원 축소한다. 본 논문에서 제안하는 분류기는 pRBFNNs 패턴분류기의 효율적인 학습을 위해 최적화 알고리즘인 PSO(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시킨다. 사용된 데이터로는 보행자 검출에 널리 사용되는 INRIA2005_person data set에서 보행자와 배경 영상을 각각 1200장을 학습 데이터, 검증 데이터로 구성하여 분류기를 설계하고 테스트 이미지를 설계된 최적의 분류기를 이용하여 보행자를 검출하고 검출률을 확인한다.
현재 개발중에 있는 이중 산란형 컴프턴 카메라는 두 대의 산란부 검출기(양면 실리콘 스트립 검출기, DSSD)와 하나의 흡수부 검출기(NaI(Tl) 섬광 검출기)로 구성되며, 소형이면서도 높은 영상해상도를 제공할 수 있는 구조를 가지고 있다. 본 연구에서는 이중 산란형 컴프턴 카메라를 구성하고 있는 감마선 검출기들의 에너지 분해능 및 시간 분해능을 평가하고, 산란부 검출기의 에너지 분해능에 영향을 미치는 인자들을 등가 노이즈 전하(equivalent noise charge)를 통하여 분석하였다. DSSD-1은 평균적으로 59.5 keV 피크($^{241}Am$)에 대하여 $25.2keV{\pm}0.8keV$ FWHM의 에너지 분해능을 보였으며, DSSD-2는 $31.8keV{\pm}4.6keV$ FWHM의 에너지 분해능 지니고 있는 것으로 확인되었다. DSSD의 시간 분해능은 57.25 ns FWHM으로 평가되었고, NaI(Tl) 섬광 검출기의 시간 분해능은 7.98 ns FWHM이었다. 또한 이중산란형 컴프턴 카메라를 이용하여 $^{137}Cs$ 점선원에 대한 컴프턴 영상을 획득한 후 성능을 평가하였다. 이번 실험을 통해서 영상해상도 8.4 mm FWHM (각 분해능 $8.1^{\circ}$ FWHM)을 획득하였고, 영상감도는 $1.5{\times}10^{-7}$(고유 효율=$1.9{\times}10^{-6}$)으로 나타났다.
중적외선 카메라의 초점면배열 검출기는 검출기 화소마다 응답 특성이 달라 검출기 화소 간 불균일이 발생한다. 또한 카메라 운용 중 카메라 내부 발열 등의 영향으로도 영상에 불균일이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 카메라 제작 단계에서 흑체를 이용해 검출기 화소 간 차이 교정용으로 이득과 오프셋 테이블을 생성해 보정하는 것이 일반적이다. 장비 운용 중 내부 발열 등에 의한 불균일을 보정하는 방법은 입력 영상을 기반으로 한 새로운 오프셋 값을 생성하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 장비 운용 중 발생하는 영상 불균일 보정을 위한 방법으로 입력되는 영상을 블록 형태의 패치로 분할한 후 균질한 영상 패치만 불균일 보정 테이블 생성에 사용하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 불균일 보정 테이블 생성을 위해 획득하는 영상의 카메라 시선 움직임으로 인해 발생하는 움직임 자국 형태의 인공 패턴 노이즈 발생을 방지할 뿐만 아니라, 적은 수의 영상으로도 불균일 보정 성능 향상을 꾀할 수 있다. 실험 결과 기존 전통적인 영상 기반 불균일 보정 방법에서 발생하는 영상 흐름 자국 형태의 왜곡이 발생하지 않았으며 기존 방법 대비 50% 이상 적은 수의 영상으로도 양호한 보정 성능을 확인할 수 있었다.
전산화단층촬영기법은 투영 영상을 재구성하여 단면 영상을 획득하는 기법으로 다양한 분야에 적용되고 있다. 재구성된 영상의 공간분해능은 장치, 대상, 재구성 과정에 의존한다. 본 논문은 평행빔 구조에서 투영 영상의 개수 및 검출기의 픽셀 크기가 재구성된 영상의 공간분해능에 미치는 영향을 조사하였다. 재구성 프로그램은 Visual C++로 작성하였으며 단면 영상은 $512{\times}512$ 크기로 하였다. 공간분해능의 특성을 평가하기 위해 수학적 막대 팬텀을 구성하였고, Min-Max 방법을 도입하였다. 재구성에 사용되는 투영의 개수가 작은 경우 허상이 나타났으며 Min-Max도 낮았다. 투영의 개수를 지속적으로 증가시키면 재구성된 영상의 공간분해능을 나타내는 Min-Max는 상향 포화되었다. 검출기의 픽셀 크기를 재구성되는 단면 영상의 픽셀 크기의 50%로 줄이면 영상은 거의 완벽하게 복원되고, 검출기픽셀 크기가 증가할수록 Min-Max는 감소하였다. 본 연구는 CT장치 설계 시 요구되는 공간분해능을 달성하기 위해 필요한 검출기 및 회전 스테이지의 정밀도를 결정하는데 도움이 될 것이다.
본 연구에서는 두 개의 치료빔 가속기가 사용되는 구조에서 종양 위치 추적을 하는 두 쌍의 kV 영상시스템의 기하학적 설계 및 종양 위치 추적 정확도 분석을 목표로 하고 있다. 특히, 병변의 위치추적을 위한 수식 및 알고리즘을 수립하였고, 두 쌍의 kV 영상 시스템이 비직교 위치에 놓일 때 검출기 해상도가 종양 위치 추적 오차에 미치는 영향에 대해서 모의실험으로 분석하여 보았다. 병변의 위치추적을 위한 수식 및 알고리즘을 수립하기 위해서 각 엑스선원, 검출기 등의 절대좌표는 동차방정식을 이용하여 설정하였으며, 삼차원 상의 두 직선의 방정식을 통하여 병변의 절대위치를 찾아내도록 하였다. XCAT 프로그램을 이용한 모의실험을 통해서 영상 검출기의 해상도가 미치는 영향을 두 개의 kV 영상시스템의 각도에 따라서 분석하여보았다. XCAT 소프트웨어를 이용하여서 팬텀에 병변 추적을 위한 금속 기점 마커를 삽입하였고, CT projection 프로그램을 이용하여 각 kV 영상시스템의 각도별, 검출기의 해상도별 영상을 획득할 수 있다. 모의실험 결과, 두 kV영상시스템의 각도가 $90^{\circ}$에서 $50^{\circ}$까지는 검출기 해상도가 1.5 mm/pixel보다 고해상도 일 때 약 1 mm 이하의 위치 오차를 보였다. 하지만, 검출기의 해상도가 1.5 mm/pixel 이상으로 나빠질수록 오차가 약 1 mm 이상으로 나타날 뿐만 아니라 각도에 따른 오차의 변동이 컸다. 검출기의 해상도가 개선될 수록 그 각도별 오차의 변동이 줄어들고, $90^{\circ}$에서 가장 적은 오차가 발생 하는 것을 볼 수 있었다. 충분한 해상도의 검출기가 사용된다면 듀얼헤드 겐트리 시스템과 같이 공간적으로 제한된 방사선 치료기기에 두 개의 kV 영상시스템을 예각으로 설치하여도 된다는 결론을 도출할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 모의실험 방법론은 병변의 위치, 검출기의 특성, kV 영상 시스템의 기하학적 배치에 따른 종양추적 위치 추적시스템의 정확도를 분석하는 도구로서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
전임상용 양전자방출단층촬영기기는 관심 시야 외곽에서의 공간분해능 저하현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 감마선과 섬광체가 상호작용한 위치를 측정하는 반응 깊이 측정(depth of interaction, DOI) 검출기가 개발되었다. 여러 층으로 섬광 픽셀 배열을 구성한 방법, 하나의 층의 양단에 광센서를 배치한 방법, 여러 층으로 섬광 픽셀 배열을 구성하고 각 층마다 광센서를 배치한 방법 등이 있다. 본 연구에서는 기존에 개발된 검출기들의 특징을 분석하여 새로운 형태의 DOI 검출기를 설계하였다. 두층으로 구성된 검출기는 각 층마다 서로 다른 크기의 섬광 픽셀을 사용하여, 배열의 크기를 다르게 구성하였다. 이러한 형태로 구성할 경우 층별 섬광 픽셀의 위치는 서로 어긋나게 배열되어 평면 영상에서 서로 다른 위치에 영상화된다. 설계한 검출기의 반응 깊이 측정 가능성을 확인하기위해 DETECT2000 시뮬레이션을 수행하였다. 각 섬광 픽셀의 중심에서 발생된 감마선 이벤트로 획득한 빛의 신호로 평면 영상을 재구성하였다. 그 결과 각 층별 모든 섬광 픽셀이 재구성된 평면 영상에서 분리되어 영상화되어, 반응 깊이를 측정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 검출기를 전임상용 PET에 적용할 경우 공간분해능의 향상을 이루어 우수한 영상을 획득할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 웨이블릿을 이용한 알고리즘으로 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴을 움직이는 Pan-Tilt 카메라상에서 추적하는 방법을 제안하고자 한다. 우리는 얼굴 검출을 위해 다섯 종류의 간단한 웨이블릿을 사용하여 특징을 추출하였고 AdaBoost(Adaptive Boosting) 알고리즘을 이용한 계층적 분류기를 통하여 추출된 특징들 중에서 얼굴을 검출하는데 강인한 특징들만을 모았다. 이렇게 만들어진 특징집합들을 이용하여 입력받은 영상에서 초당 20프레임의 실시간으로 얼굴을 검출하였고 영상에서 얼굴 위치와 Pan-Tilt 카메라 위치를 계산하여 실시간으로 움직임을 추적하는데 성공하였다.
최근 딥 러닝의 발전과 함께 보행자 검출 기술의 성능이 발전하면서 다양한 분야에서 응용되고 있다. 영상 내 보행자의 위치나 움직임을 파악함으로써 위험 지역이나 보안 지역에 접근하는 보행자를 찾아낼 수 있다. 일반적인 딥 러닝 기반의 물체 검출기는 멀리 있는 보행자와 같은 작은 물체를 검출 하는 데에 적합하지 않다. 또, 검출을 수행하기 위해서 큰 계산량을 필요로 하기 때문에, 동영상의 매 프레임 마다 수행하기 부적합 하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 작은 물체도 잘 검출할 수 있도록 기존 YOLO 네트워크의 구조를 변경하고, 보행자 데이터를 이용하여 추가로 학습함으로써 보행자를 검출하는 성능을 증가시켰다. 그리고 검출한 보행자들에 대해 추적 기법을 이용함으로써, 동영상의 매 프레임 마다 검출을 수행하는 것을 피할 수 있도록 하였다. 실제로 DukeMTMC Dataset을 이용하여 실험을 해본 결과, YOLO 네트워크의 구조를 변경하고 추가 학습을 함으로써 검출 정확도가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 또, 추적 기법을 이용했을 때, 성능이 크게 떨어지지 않으면서 검출 속도를 개선할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 이중 에너지 DR(Digital Radiography) 방식 중, 단일 조사 X-선(single shot X-ray exposure) 장치와 이중 모드 검출기 모듈 (Low Energy Detector & High Energy Detector)을 이용한 이중 X-선 이미징이 가능한 검출기 모듈에 관한 연구이다. 상용 BIS(baggage inspection system)에서 사용되고 있는 X-선 발생장치의 스펙트럼과 이중 모드 검출기에 대한 특징 및 방사선적 특성을 분석하여 새롭게 제안 할 검출기 모듈의 최적 설계 방향을 기술하고 상용화된 용화된 LED 및 HED 검출기와 새롭게 제안 한 검출기 모듈에 대해 전기적, 광학적, 방사선적 특성 실험을 실시하여, 새롭게 제안된 검출기 모듈이 BIS 용도로 사용 가능함을 증명하였다. 새롭게 제안 된 검출기 모듈이 적용된 BIS에 대해, 기본 특성 실험에 대한 X-선 영상을 획득하여 실험 및 분석을 실시하였다.
의료용 X-ray의 발전에 따라, 영상의 Digital화가 필요하게 되었다. Digital 영상 구현을 위해 다양한 형태의 영상 검출기가 개발되었다. 진단 영상의 조건으로는 구현 시간이 빠르고 해상도가 높아야 한다. 조건에 부합하는 Flat panel 형태의 직접방식과 간접방식 검출기의 개발이 주로 이루어졌으며, X-ray 검출 효율이 높고 공간 분해능이 높은 직접 방식의 검출기에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 직접방식의 X-ray 검출물질로는 A-Se이 이용되었다. 하지만 A-Se의 경우 낮은 원자번호로 인해 X-ray에 대한효율이 낮으며, 제조 공정과 수율의 문제로 인해 대체 물질의 개발과 공정의 개선이 필요하다. 선행 연구를 통해 X-ray 검출물질의 전기적 특성을 파악을 통해 대체 물질로서 가능성을 알아보았다. 본 연구에서는 기존에 제작된 X-ray 검출물질의 상부전극 증착 물질과 증착법 선정에 대한 연구이다. 선행 연구를 통해 선정된 X-ray 검출물질은 HgI2이다. 상, 하부 전극 선택에 있어 HgI2의 일함수 값(4.15eV)을 고려하여 그와 비슷한 일함수 값을 가진 물질로 전기적 장벽을 제거하여야 한다. 따라서, ITO (일함수 4.45eV)와 Au (일함수 5.1eV)을 선택하였다. ITO의 증착으로 이용된 방법으로는 on-axis 형태의 magnetron plasma sputtering을 이용하였으며, Au의 증착으로 이용된 방법은 Thermal evaporation deposition을 이용하였다. plasma sputtering에 이용된 타겟은 In2O3;SnO2 (조성비:90:10wt%)를 사용하였으며, Chamber의 크기는 넓이 456 ${\phi}cm^2$ 높이 25 cm이며, 로 target과 기판과의 거리는 15cm이다. plasma발생에 필요한 가스로는 Ar과 O2를 이용하였다. 고 진공 환경 조성에 이용된 장비로는 Rotary pump와 Turbo molecular pump이다. plasma 발생 전 진공도는 $3.2{\times}10^{-5}$ Torr, 발생 후 진공도는 $5.1{\times}10^{-5}$ Torr이다. plasma 환경이 조성된 후 증착 시간은 1분 30초이다. Au는 순도 99.999%를 이용하였으며, 이용된 금은 1회 증착에 0.3 g을 이용하였다. Chamber의 넓이 1,444 ${\phi}cm^2$이며, 높이 40 cm, boat와 기판과의 거리는 25 cm이다. 고 진공 환경 조성에 이용된 장비로는 Rotary pump와 diffusion pump를 이용하였다. Au의 승화 전 진공도는 $2.4{\times}10^{-5}$ Torr 증착 시 진공도는 $4.2{\times}10^{-5}$ Torr이며, Boat에 가해준 전압, 전류는 0.97 V, 47 A이며, 증착 시간은 1분 30초이다. 광도전체 층에 각각 증착된 전극의 저항을 통해 증착상태를 판단하였다. DMM (Digital Multimeter)로 1 cm 간격으로 측정된 표면의 저항은 ITO 약 $8{\Omega}$, Au 약 $3{\Omega}$으로 전극으로서 이용이 가능한 상태이다. Au와 ITO가 증착된 HgI2 시편의 전기적 특성은 기존에 이용된 X-ray 변환물질의 성능보다 우수하였다. 하지만 Au와 ITO가 각각 증착된 시편의 전기적 특성은 큰 차이를 보이지 않았다. ITO의 경우 진공 상태에서 이용되는 Gas가 이용되며, Plasma 환경 조성 유지가 어려운 점이 있다. Au전극은 증착 환경 조성이 쉽지만, 전극 물질 이용효율이 떨어지는 단점이 있다. 본 연구를 통해 X-ray 변환물질인 HgI2의 전극물질로 Au와 ITO의 이용가능성을 알아보았다. 두 전극으로 제작된 검출기의 성능은 큰 차이 없이 우수하였고, 전기적 장벽 상태가 낮아 높은 검출 효율을 보였다. 상대적으로 Au 전극의 공정이 간단하고 수율이 높다. 하지만 Au Source의 이용 효율이 떨어지는 단점이 있다. 본 연구의 결과를 통해 공정상의 유리함과 Source의 이용효율을 고려한 분석에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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