Chirp SBP 탐사자료는 수 kHz의 고주파수대역의 자료로 다른 탄성파 탐사방법에 비해 고해상 자료이며 취득된 원자료를 기본적인 필터링 후 최종단면으로 이용할 수 있다. 그러나 고주파수 대역에서 발생할 수 있는 각종 잡음이 포함될 수 있고, 시간영역에서 기록된 단면은 복잡한 지형을 제대로 영상화하지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고, 향상된 영상을 얻을 수 있는 전산처리 흐름(workflow)을 구축하고, 국내대륙붕자료 처리에 적합한 변수를 분석하고자 하였다. 기본 전처리과정 후, 신호대잡음비 필터링을 통하여 고주파수 성분에 포함될 수 있는 각종 잡음을 제거하고, 경사스캔을 이용하여 반사이벤트의 연속성을 증가시키고, 중합후 심도구조보정을 수행하여 시간영역에서 기록된 지형의 왜곡을 진구조로 구조보정하는 과정을 포함시켰다. 이러한 과정을 국내에서 널리 이용되고 있는 탐사장비들을 이용하여 취득된 자료에 적용한 결과, 해상도가 향상된 심도영역 탄성파 단면을 제작할 수 있었다. 본 처리과정을 국내 대륙붕 탐사에 많이 취득되고 있는 Chirp SBP 전산처리에 적용할 시 해석이 용이한 탄성파 단면을 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 최근 관심이 고조되고 있는 3차원 입체 비디오 처리 기술의 최종 목표인 디지털 홀로그램을 생성하는데 필요한 객체의 좌표와 색상정보가 들어있는 RGB 영상와 깊이 영상을 획득하여 디지털 홀로그램으로 변환하는 시스템을 제안한다. 먼저, 가시광선과 적외선의 파장을 이용하여 파장에 따라 투과율이 달라지는 콜드 미러를 사용하여 같은 시점을 갖는 RGB와 깊이 영상을 얻는다. 카메라 시스템이 갖는 다양한 왜곡을 없애기 위한 보정과정을 거친 후에 해상도가 서로 틀린 RGB 영상과 깊이 영상의 해상도를 조절한다. 그리고 깊이 정보를 이용하여 디지털 홀로그램으로 구현할 객체를 추출한다. 마지막으로 컴퓨터 생성 홀로그램 (computer-generated hologram, CGH) 알고리즘을 이용하여 추출한 객체를 디지털 홀로그램으로 변환한다. 제안한 시스템의 각 알고리즘은 C/C++/CUDA로 구현하였고, LabView 환경에서 이들을 통합하였다. 고속화를 위하여 홀로그램을 생성하는 것은 범용 그래픽처리유닛(general-purpose computing on graphics processing unit, GPGPU)를 이용하였다. 제안한 시스템을 이용하여 생성한 디지털 홀로그램은 기존의 것보다 더욱 우수한 화질을 가진다는 것을 확인하였다.
감마카메라에서 영상을 획득하기 위해서 직선성 보정을 시행해야 한다. 이를 위해서 섬광체와 감마선이 상호작용한 위치에 대한 정확한 위치 지정을 위해 직선성 맵을 활용하여 디지털 좌표를 획득한다. 본 연구에서는 직선성 맵을 사용하지 않고 순람표와 최대우도함수를 사용하여 왜곡되지 않은 영상을 획득함과 동시에 디지털 좌표를 획득하는 방법을 개발하였다. DETECT2000 시뮬레이션을 통해 소형의 감마카메라를 구성하여 제시된 방법에 대해 검증을 실시하였다. GAGG 섬광체와 SiPM 광센서를 사용하여 감마카메라를 구성하였고, 섬광체의 중심에서 감마선 반응을 일으켜 SiPM에서 획득한 신호의 비율을 사용하여 순람표를 작성하였다. 작성된 순람표와 최대우도함수를 통해 감마선 반응에 의해 획득한 신호의 위치를 디지털 좌표로 획득하여 영상을 구성하였다. 그 결과 일반적으로 획득되는 영상에 비해 직선성이 유지되었으며, 감마선 반응을 발생시킨 위치의 정확도가 우수하였으며, 위치 간 간격이 일정하게 나타났다. 시뮬레이션을 통해 획득한 순람표는 신호의 비율을 사용하여 작성되므로 이를 실험에 직접 활용할 수 있어, 직선성 맵을 작성하지 않고 편리하게 직선성이 보정된 디지털 좌표로 신호의 위치를 획득할 수 있다.
무인항공기와 무인항공기 센서가 다양하게 개발됨에 따라 기존의 항공사진 또는 원격탐사보다 좁은 면적에 대한 정보를 빠르게 업데이트할 수 있다. 하지만 무인항공기 사진측량에서 지상기준점의 획득과 입력은 많은 시간이 소요되며, 지상기준점 측량과 입력이 잘못될 경우 기하 왜곡이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 지상기준점 획득과 입력의 시간을 줄이기 위해 RGB 기준 정사영상을 제작하고, 다양한 센서의 목적 정사영상에 특징점 알고리즘을 적용하여 비교·평가를 수행하였다. 연구대상지 2곳에 대해 4가지 특징점 추출 알고리즘을 적용했으며, 그 결과 특징점 대비 매칭쌍의 비율은 speeded up robust features(SURF)가 가장 우수하였다. 전체적으로 비교했을 때 accelerated-KAZE(AKAZE) 방법이 가장 많은 특징점과 매칭쌍을 추출했으며, binary robust invariant scalable keypoints(BRISK) 방법이 가장 적은 특징점과 매칭쌍을 추출했다. 본 결과를 통해 센서별 목적 정사영상 기하보정 수행 시 AKAZE 방법이 우수한 것을 확인할 수 있었다.
해양 탄성파 탐사 시 깊은 심도의 지하구조를 영상화하기 위해서는 원거리 벌림자료의 취득 및 처리가 필수적이다. 이러한 원거리 벌림자료에 대해 일반적인 자료처리를 적용하게 되면 탄성파 이방성으로 인해 과도한 수직 시간차 늘어짐과 비쌍곡선 무브아웃 현상이 발생하여 정확한 지하구조를 도출하기가 어렵다. 한국지질자원연구원은 2017년 울릉분지 해역의 심부 지질구조 파악을 위하여 5.7 km 스트리머와 해저면 지진계를 이용해서 2차원 해양·해저면 복합 탄성파 탐사를 수행하였다. 이 연구에서는 스트리머를 이용해 취득된 원거리 벌림자료에 대해 속도와 이방성 변수의 순차 반복적인 갱신을 통해 실제 지질구조를 반영한 속도 및 이방성 변수를 최종적으로 획득하고 이를 이용하여 이방성 참반사보정을 수행하였다. 그 결과 등방성 참반사보정과 달리 탄성파 이방성의 영향으로 인해 긴 벌림거리 트레이스에서 비쌍곡선 무브아웃을 보이던 반사파 에너지가 수평으로 잘 정렬되는 것을 확인하였다. 또한 반사에너지의 늘어짐이 줄어들어 반사면 모양 및 위치 왜곡 문제가 해소되어 보다 정밀하고 정확한 참반사보정 단면을 획득할 수 있었다.
로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다. 본 논문에서는 어안렌즈를 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특징을 갖는 고급의 영상 특징을 구하고, 이 특징들을 맵 빌딩과 위치 추정에 이용하였다. 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 이용하여 보정된 영상에서 천정영역과 벽영역으로 분할한다. 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특징점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특징점들을 구하고 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맵에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩 과정과 맵 상에서 로봇의 위치를 찾는데 이용된다. 로봇의 위치에서 구해진 특징점들은 로봇의 실제 위치를 추정하기 위해 기존의 맵과 매칭을 행하고 동시에 기존의 맵 데이터베이스는 갱신된다. 제안한 방법을 적용하면 50㎡의 영역에 대한 맵 빌딩 소요 시간은 2분 이내, 위치 추정시 위치 정확도는 ±13cm, 로봇의 자세에 대한 각도 오차는 ±3도이다.
목 적 : CT simulation 시 고 밀도 인공물에 의해 발생된 metal artifact는 주변조직의 관찰능력 감소 및 CT number 변화에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 CT 촬영 시 Metal Artifact Reduction for Orthopedic implants(O-MAR)의 유용성을 평가해 보고자 한다. 대상 및 방법 : CT simulator를 이용하여 Gammex phantom과 Rando phantom의 original 영상, 고 밀도 인공물을 삽입 후 획득한 non O-MAR 영상과 O-MAR 적용 영상을 획득하였다. CT 영상 평가를 위해 Gammex phantom CT 영상 내 5개 조직과 artifact 영향을 직접 받는 3개 지점에 관심영역(region of interest, ROI)을 각각 설정하고, CT number와 노이즈(standard deviation, SD)를 평균값으로 비교, 분석하였다. 고 밀도 인공물 주변조직의 CT number 변화에 따른 선량변화 확인을 위해 전산화치료계획시스템 Eclipse를 이용하여 Rando phantom CT 영상 3곳에 원기둥 체적을 형성하였다. 치료계획은 6 MV 광자선, 7개 조사면, 조사야 $15{\time}15cm$, 1회당 처방선량 100 cGy를 적용하여 수립하고 평균선량을 비교, 분석하였다. 두 실험 모두 original 영상을 기준으로 분석하였다. 결 과 : Gammex phantom을 이용한 영상평가 실험에서 각 영상별 5개 조직의 CT number 차이는 작았으며, artifact 영향을 직접 받는 3개 지점은 O-MAR 적용 시 original 영상과 유사하게 나타났다. 그리고 O-MAR 적용 시 8개 지점의 SD는 non O-MAR 영상보다 모두 감소되었다. Rando phantom을 이용한 선량변화 실험 또한 O-MAR 적용 시 original 영상과 유사하게 나타났다. 결 론 : O-MAR 적용 시 고 밀도 인공물 artifact로 인한 영상 왜곡 및 SD 감소로 영상의 질이 향상되었으며 CT number 보정에 유용하였다. 이는 체표윤곽도(contour) 생성 및 치료계획 수립에 이점이 있을 것이라 사료된다.
MPEG-2 소스 부호화 알고리즘은 가변장 부호화를 사용하기 때문에 채널 오류에 매우 민감하다. 압축 데이터가 전송되는 동안 비트 오류가 발생하게 되고, 이 오류를 정정 기술로 보정할 수 없는 경우 디코더에서는 오류 은닉 방식을 사용함으로써 영상의 화질 저하를 최소화할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 I 프레임의 연속적인 매크로블록 오류를 은닉하기 위한 방식으로 I 프레임과 시간적으로 가장 가까이 위치한 이전 GOP의 B 프레임의 시간적 정보와 P 프레임의 공간적 정보를 이용한다. 이 방식은 기존의 오류 은닉 방식들이 갖는 시간적 오류에 의한 움직임 왜곡과 공간적 오류에 의한 번짐 현상을 개선할 수 있으며, 전송 오류가 매우 심한 망에서의 심각한 슬라이스 오류를 보다 효과적으로 은닉할 수 있다. 알고리즘은 MPEG-2 비디오 코덱에서 수행되었고 모의 실험을 통하여 다른 방식들에 비하여 I 프레임의 슬라이스 오류를 효율적으로 은닉할 수 있음을 증명한다.
본 논문에서는 형태학적 처리와 에지 가반 영역 분할을 이용해 환경변화에 강인한 실시간 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 매 프레임마다 가장 적절한 임계값을 적용시키기 위해 적응적 임계값을 사용하고 투사변환을 통해 영상의 왜곡을 보정한다. 이 후, 관심영역을 지정하고 에지를 검출해 실시간적으로 차선을 검출한다. 형태학적 처리의 유무에 따른 차선 검출 정확도와 연산 속도를 비교한다. 실험 결과 제안한 알고리즘을 통해 98.8%의 차선 검출율과 프레임 당 36.72ms의 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 능동형 센서를 이용하여 실사 객체에 대한 깊이 정보 및 칼라 정보를 획득하고 획득된 데이터를 이용하여 3D 객체를 생성하였다. 길이 정보를 획득하는 방법은 능동형 센서 모듈을 내장한 $Zcam^{TM}$ 카메라를 이용하였다. <중략>세 번째, 세부 파라미터를 조절하여 깊이 정보의 왜곡을 보정하고 보정된 깊이 정보를 이용하여 3D 메쉬 모델을 생성한 후, 서로 인접한 외곽 점들을 연결하여 완전한 객체 메쉬 모델을 만든다. 최종적으로, 완성된 객체 메쉬 모델에 칼라 영상 데이터의 칼라 값을 적용해 매핑 처리를 수행함으로써 3D 객체를 생성하였다. 실험을 통해 능동형 센서가 장착된 카메라로 획득한 데이터만으로 3D 객체를 생성할 수 있다는 가능성을 제시하였으며, 3차원 전용 스캐너를 이용한 것보다 데이터 획득이 간편하고 용이함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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