실내 서비스로봇이 빠르고 정확하게 업무를 수행하기 위해 위치인식과 물체인식은 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 실내 서비스로봇의 물체인식 성능을 객관적으로 비교 평가를 할 수 있도록 Sejong OFEX 데이터베이스를 구성하였고 이에 대하여 기술하고자 한다. 2009년에 제작되어 제공되었던 OFEX 1.0의 취약점을 보완한 OFEX 2.0를 소개하고 있다. OFEX 2.0에서는 OFEX 1.0과 같은 환경 조건을 이용하여 촬영을 하였지만 물체를 6가지로 증가시키고, 복잡배경 영상을 추가하였다. 또한 기존에는 없던 복합조건 영상을 제작하여 제공한다. OFEX 2.0을 이용하여 물체인식 관련 알고리즘 간의 성능 비교 및 새로운 물체인식 방법의 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
목적: 본 연구의 목적은 ASI$^{(R)}$의 중재 교육을 6명의 작업치료사에게 실시하고, 교육 전과 후에 ASI$^{(R)}$의 중심원리 수행도를 자기-평가, 타인-평가, 전문가-평가로 알아보는 것이다. 연구 방법: 2013년 11월 30일부터 2014년 6월 30일까지 총 6명의 작업치료사를 대상으로 연구가 이루어졌다. 총 8주 동안 6회의 ASI$^{(R)}$ 중재 교육을 실시하였고, 대상자들이 ASI$^{(R)}$ 중재 교육 전에 촬영한 치료 동영상과 교육 후에 촬영한 치료 동영상을 평가하였다. 평가는 교육전과 후에 자기-평가, 타인-평가, 전문가-평가로 실시하였고, 이 자료를 바탕으로 Mann-Whitney, ICC (Intra-Class Correlation)로 분석하였다. 결과: 영역III(평가기록), IV(공간과 도구), V(부모, 교사와의 의사소통)의 구조적 요소 합의 결과는 $79.33{\pm}18.27$점이었다. 평가방법에 따른 ASI$^{(R)}$ 중재 교육 전과 후의 과정요소 차이를 살펴본 결과, 자기-평가에서는 '감각조절 제공', '활동선택에서 협력', '활동의 성공보장', '놀이에 대한 아동의 내적 동기를 지지', '치료적 연합', '과정요소의 합'에서 교육 전보다 교육 후에 점수가 향상되었다. 타인-평가에서는 '물리적 안정성 보장'을 제외한 모든 항목에서 통계학적으로 유의한 차이를 보였다. 전문가-평가에서는 '감각의 기회제공'을 제외한 모든 항목에서 통계학적으로 유의한 차이를 보였다. ASI$^{(R)}$ 중재 교육 전에 실시한 자기-평가와 전문가-평가에서는 '물리적 안정성 보장'항목에서 통계학적으로 유의한 차이를 보였다. 교육 후에 실시한 자기-평가와 전문가-평가에서도 '물리적 안정성 보장' 항목에서 차이를 보였다. 결론: 본 연구의 결과는 정확한 감각통합중재를 위해 ASI$^{(R)}$의 중재 교육이 필요함을 강조하고, 치료사 스스로의 치료적 스타일을 점검하는 것이 중요하다는 것을 제시한다.
디지털 방사선시스템에서의 의료영상 획득의 방법은 X선을 조사하고, 반도체 디텍터(Detector)를 이용하여 직접 및 간접으로 변환하여 기존 업체마다 여러 가지 알고리즘을 적용하여 적절한 이미지 프로세싱을 거쳐서 임상의 적정한 영상을 획득한다. 방사선과에서 적절한 의료 영상 형성을 위하여 적용하는 이미지 프로세싱 파라미터(Image Processing Parameters)는 Edge, Frequency, Contrast, Latitude, LUT, Noise 등의 영상 증강의 과정은 기술력 및 업체 알고리즘에 따라 다르게 적용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 디지털 방사선 환경에서의 최종의 임상 영상을 위한 이미지 증강의 파라미터들의 적정 세팅 값의 기준을 제시하고자 한다. 그리고 각 병원들의 의료 영상을 바탕으로 이미지 프로세싱 파라미터들을 변화하여 각 파라미터들의 세부적인 기준 세팅값을 연구하며, 실제적인 파라미터 변화에 대한 적합한 의료 영상을 디지털방사선시스템의 영상 평가 방법을 도식화하여 결과를 제시하고, 향후 임상에서 적응 및 활용 가능한 객관적인 영상 파라미터에 대한 특성 평가의 응용을 정립하고자 한다. 또한 다양한 표본 병원의 디지털 방사선 환경에서 적정 파라미터 값들을 조사하여 임상에서 영상의 화질에 미치는 영향으로 특성 평가의 객관적인 기준의 변조전달함수(MTF)의 공간해상력을 제시하고 한다.
본 연구에서는 항공 하이퍼스펙트럴 영상에 대해 PCA를 적용하여 토지 이용 및 피복 분류 판독의 가독성을 향상시키기 위하여 고유성분이 높은 밴드를 선별적으로 조합하여 5개 유형의 PCA영상을 제작하였다. 유형별 영상은 SAM감독 분류 기법을 적용하여 영상분류를 시행하고 정확도를 평가한 결과 PCA변환 시 고유성분 포함율은 PCA변환 영상의 첫 번째 밴드에 해당하는 영상이 76.74%의 성분을 포함하며, PCA변환 영상의 두 번째 누적 밴드에 해당하는 영상이 98.40%로 대부분의 성분자료가 두 번째 영상까지에 담긴 것을 알 수 있었다. 유형별 영상의 정량적 분류정확도 평가는 전체정확도, 생산자 및 사용자 정확도를 분석한 결과 유사한 패턴을 가지며, 특이한 사항은 정성적인 분류정확도 평가는 PCA변환 영상의 네 번째 밴드이상이 포함되어야 정확도가 확보되는 것으로 판단되나 정량적인 분류 정확도 평가에서는 PCA변환 영상의 두 번째 밴드까지를 포함하는 영상이 가장 높은 정확도를 나타내는 것을 알 수 있었다.
최근 Computed tomography (CT) 조사선량의 인체에 대한 부정적 영향이 부각됨에 따라 선량을 줄이는 연구가 활발히 진행되고 있고, 이로 인하여 소 동물에 관한 연구는 점점 임상전의 연구로서 필수적으로 여겨지고 있다. 최근에는 피폭 선량을 줄일 수 있는 방법으로서 이론적으로 투영 데이터가 충분하지 않을 때 정확하게 영상을 재구성 하는 것이 가능한 Total Variation (TV) minimization 알고리즘이 각광받고 있다. 이에 본 연구에서는 micro-CT (DRGem, Harmony80H series, Korea) 시스템에서 획득한 적은 수의 투영 데이터를 가지고 TV minimization에 기초한 반복적 영상 재구성 알고리즘과 기존의 Feldkamp-Davis-Kress (FDK) 알고리즘을 사용하여 영상을 재구성하고 두 알고리즘의 영상 화질을 비교 및 평가하였다. TV minimization 알고리즘의 효과를 평가하기 위해서, 먼저 서로 다른 농도의 조영제, 물, 공기가 들어있는 원통형 팬톰을 제작하였고, micro-CT를 사용하여 영상을 획득하였다. Tube와 검출기 일회전 당 최대 400개의 투영 데이터를 획득할 수 있으며, TV minimization 알고리즘의 영상 복원의 정도를 평가하기 위해서 20, 50, 90, 180장의 적은 투영 데이터를 추출하였다. 영상 비교평가를 위한 참고 영상(FDK-reference 영상)은 마찬가지로 400개의 투영데이터를 이용하여 FDK 알고리즘으로 재구성하였고, 20, 50, 90, 180장의 투영데이터를 가지고 TV minimization 알고리즘, FDK 알고리즘을 이용하여 재구성한 영상과 FDK-reference 영상의 프로파일, Contrast-to-noise ratio (CNR), Universal quality index(UQI)를 각각 비교평가 하였다. 또한, 소 동물에 관한 연구를 위하여 mouse 영상에 관하여 프로파일과 UQI를 분석하여 비교평가 하였다. 결과적으로 90개의 투영데이터를 사용하여 재구성한 원통형 팬톰 영상을 분석하였을 때, TV minimization 영상(TV-90) 및 FDK 영상(FDK-90)의 CNR과 UQI를 비교하였을 때 FDK-90보다 TV-90에서 CNR이 0.21, UQI가 0.18 증가하였다. 원통형 팬톰 영상과 같은 조건에서 mouse 영상을 사용하였을 때, UQI는 FDK-90보다 TV-90에서 0.08 증가하였다. 결론적으로 본 연구결과는 기존의 micro-CT의 투영 데이터의 사분의 일이 되는 투영데이터를 사용하여 영상을 재구성하여 비교평가 한 결과 투영영상 데이터의 수가 제한되는 경우에 FDK 알고리즘보다 TV minimization 알고리즘이 X-ray 조사시간을 줄임으로서 피폭선량을 줄이는데 효과적으로 기여할 것으로 기대된다. 특히, 조사시간의 단축은 물체의 움직임으로 인한 영상 화질의 저하를 감소시키는데 기여할 것으로 사려된다.
본 논문에서는 SPOT 5호 HRG 스테레오 영상을 이용하여 수치표고모형을 생성하기 위한 사진측량학적 처리과정을 제시하고 수치표고모형 생성을 위한 HRG supermode 영상의 정확도 잠재성을 평가하고자 하였다. 센서모델링을 위하여 광속조정을 행한 후 에피폴라 영상재배열과 영상정합 과정 등을 통하여 수치표면모형을 생성하였다. HRG 영상으로부터 추출된 DEM 성과를 축척 1:5000의 수치지형도로부터 추출된 기준 DEM과 여러 시험구간 상에서 비교하였다. 전체구간 중 5m 미만의 DEM 오차를 나타내는 부분의 비율은 53.8%이었고, 5m를 초과하는 오차부분은 구름, 수역, 건물 등에 의한 영향을 받는 것으로 확인되어 이러한 지역을 제외하고 평가한 정확도는 약 2.5m의 RMSE를 나타내었다. 아울러 추출된 수치표면모형(DSM)을 사용하여 3차원 건물모델과 대상지역 전체의 3차원 가시화 모델을 작성하였다.
본 논문에서는 PSNR 이 다른 어떤 척도보다도 화질의 평가에 있어서 중요하다는 전제하에 비쥬얼리듬 (VR) 정보를 이용하여 원본영상이 가용하지 않은 일반 시청자들의 STB 재생영상으로부터 PSNR 을 추정하는 방법을 제안하였다. VR 로부터 추정한 PSNR 값이 매 프레임 별로 2 차원 재생영상으로부터 구한 PSNR 과 같지는 않으나 시청자들이 평균적으로 어느 정도의 화질로 시청하고 있는지 비교적 정확하게 모니터링이 가능하다. 제안된 방법은 감소기준법(RR) 영상품질 측정방법으로 사용될 수 있다. STB 은 단순히 재생영상으로부터 VR 정보만 추출해서 서버로 전송하는 역할만 수행하면 되고, 나머지 연산은 품질관리 서버에서 수행하므로 자원이 부족한 STB 의 부담을 경감하면서도 효율적으로 품질을 모니터링할 수 있는 장점이 있다.
위성영상으로부터 적절한 정보를 추출하여 GIS(지리정보시스템)의 기반자료로 활용하기 위해서는 공간해상도와 분광해상도가 모두 우수한 양질의 고해상 영상을 확보해야 한다. 그러나 현재 운영되고 있는 위성영상은 이 두가지를 모두 만족시키지 못하므로 본 연구에서는 위성영상 융합기술을 사용할 것을 제안하였다. 그리하여 IHS PCA Wavelet 등의 융합기술들을 실험하였고 두가지 해상도를 모두 만족시키는 고해상 영상을 생산할 수 있음을 보였다. 또한, 실험 결과를 시각적 정량적으로 평가하여 IHS 융합기법이 가장 우수한 결과를 나타냄을 보였다.
본 논문에서는 다중 접합 기반 수신기 (MPDR)의 영상 제거 성능을 향상시키는 반복적인 단일주파수 CW 신호 기반 I/Q 신호 재생 알고리즘을 제안한다. 이 논문에서는 MPDR 수신기의 I/Q 신호 재생이 직접변환수신기의 I/Q 부정합 보상임을 보인다. 분석을 바탕으로 I/Q 재생의 정확도를 영상 제거비로써 평가한다. 제안한 방법은 기존의 I/Q 신호 재생 방법에 비해서 20dB 이상 영상 제거비를 향상시킨다. 모의실험 결과는 제안한 방법을 이용한 MPDR 수신기의 영상 제거비가 70dB 이상임을 보이고, 비트오율 성능은 페이딩 채널 환경에서 조차도 일반적인 동기 수신기의 성능과 거의 같음을 보인다.
라인빙식의 항공디지털 카메라인 ADS 80의 후방(backward)영상으로 정사영성을 제작하고 건물의 기복 변위와 폐색영역을 보정 후, True Ortho Photo을 제작하였다. 또한 제작된 정사영상과 True Ortho-Photo을 검증을 위해 지상검사점, 사진기준점을 이용하여 평면 위치정확도 평가 및 분석한 결과, 프레임방식과 비교하여 상대적으로 소량의 지상기준점을 이용하여 고품질의 정사영상을 제작할 수 있었다. 또한 라인 방식 카메라의 True Ortho Photo 제작 시, 종중복도가 100%이므로 폐색영역 보정시에 효과적임을 검증 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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