본 논문은 영상의 손실 압축에 널리 사용되는 JPEG 표준을 확장하여 압축률을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 연속적인 신호를 압축하는데 널리 사용되는 증분 압축 기법을 보다 효과적으로 손실 영상 압축 방법에 적용하기 위하여 행이나 열단위로 예측(prediction)과 이산 코사인 변환을 수행하고 양자화, 엔트로프 부호화 등의 과정을 거쳐 영상을 압축하기 위한 방법을 제안한다. 특히 JPEG 표준과 행/열 단위 압축 방법의 장점을 동시에 갖게 하기 위해 JPEG 표준의 틀에서 선택적으로 블럭에 행/열 단위 압축을 수행함으로써 압축률을 향상시킨다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 압축 방법은 사용자가 압축 시 지정한 화질이 높을 경우 JPEG보다 높은 압축률을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 압축 방법은 간단하게 기존의 JPEG 압축 방식에 추가되어 고화질의 영상을 효율적으로 압축하는데 사용될 수 있다.
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.
본 연구에서는 고정된 카메라로부터 입력되는 영상열에서 이동 물체를 신뢰성있게 분리하기 위해 형태 정보를 이용하여 이동물체를 분리하는 보안 시스템을 설계하고 구현한다. 영역 분리의 핵심은 배경으로부터 주위 잡음 영역과 무관하게 이동 물체 영역을 분리하는 기술이라고 볼 수 있다. 제안된 방법은 초기 이동 물체가 존재하지 않는 영상을 참고 영상(reference image)으로 하여 입력 영상(input image)과의 차영상(difference image)을 구하고, 차영상의 히스토그램(histogram)에서 배경잡음 모델링(modeling)을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 국부 최대값들(local maxima)을 이용해 후보 초기 영역을 선정한 후, 이 영역을 기반으로 영역의 형태정보를 이용하여 영역을 선별적으로 확장하면서 결합하는 방법을 사용하였다. 또한, 차영상 기법에서 중요시되는 참고영상 갱신방법의 효율적인 적용방안도 제시하였다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역 분리 방법보다 주위 잡음과 무관하게 이동 물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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