영상데이타의 효율적인 검색은 멀티미디어 데이터 베이스에 중요한 문제이다. 본 논문에서는 국부적인 블록 질감 특징을 바탕으로 한 새로운 영상 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서는 영상을 NxM크기의 블록으로 나누어 GLCM을 구한 후, 이에 대한 통계적 질감 특징인 블록 질감 히스토그램을 생성하여 영상 검색에 사용한다. 실험을 통한 성능 평가에서 제안한 방법이 GLCM을 이용한 기존의 방법보다 Recall과 Precision이 약 3~8%의 향상을 보였다.
최근 다양한 3D 콘텐츠들에 대한 사용자의 요구에 따라 HD(High Definition)화질 및 이를 넘어서는 고해상도(FHD(full high definition), UHD(ultra high definition))의 고품질 3D 방송 서비스에 대한 연구가 진행되고 있으며, 차세대 영상 기술로 주목되고 있는 3차원 비디오 기술은 사용자에게 실감 있는 영상을 제공할 수 있다, 하지만 많은 시점을 전부 촬영하는 것은 한계가 있으므로, 카메라의 깊이 정보를 이용하여, 전송하는 시점을 줄이고, 시점영상을 합성함으로써 사용하는 카메라의 수보다 더 많은 시점을 생성하는 방법이 필요하다. 현재 국제 표준화 기구인 MPEG(Moving Picture Experts Group)의 3차원 비디오 부호화(3D Video Coding, 3DVC)에서는 깊이영상을 가지는 3차원 비디오영상에 대한 효과적인 부호화 기술들에 대해 표준화가 진행되고 있다. 이에 본 논문은 HEVC 기반의 3D-HEVC에서 사용하는 표준 기술들에 대하여 소개하고, 현재 사용되고 있는 기술들에 대한 성능 평가를 분석 하였다.
본 논문은 최근 수요와 관심이 급증하고 있는 초고선명 4K-UHD 영상의 방송TV 서비스 도입시에 영상의 시청환경 및 신호규격 선정의 가이드라인을 제공하는 것을 목표로 HEVC 코덱(HM5.0 참조 소프트웨어)으로 부/복호화 한 4K-UHD 영상에 대한 주관적 화질평가를 결과를 제시한다. ITU-R BT.500의 권고에 따라 DSIS 방법으로 실험 하였으며, 원본 영상 대비 목표 비트율(18, 23, 36 Mbps), 컬러 포맷(YUV444, YUV420), 시청거리(0.75H, 1.5H) 변화에 따른 주관적 화질 평기를 수행하였다. 실험결과 시청거리가 가깝고 비트율이 18Mbps로 낮게 책정한 조건에서도 평균 의사 점수(MOS)는 4.65로서 피 실험자들은 화질 차이를 거의 느끼지 못하는 것으로 나다났다. 또한 동일한 비트율 조건에서 컬러 포맷을 YUV444와 YUV420에 대한 비교 실험에서 각각 MOS 값은 4.71과 4.81로 측정 되었으며, 평가자들은 채도(Chrominance)의 해상도 보다 전체적인 PSNR이 높을수록 높은 MOS 값을 주었다. 이는 동일 비트율 대비 YUV444보다 YUV420의 컬러 포맷이 더 높은 주관적 화질을 가짐을 의미한다. 본 실험을 통해 HEVC 코덱을 사용하여 현재의 방송 대역폭 조건에 UHD 영상도 충분히 고품질로 전송 가능하며, 영상의 컬러 포맷은 YUV420가 YUV444 방식보다 동일 비트율 대비 더 높은 화질을 가질 것이라고 예상 할 수 있다.
본 연구 논문의 목표는 홀로그래픽 디스플레이 성능평가 항목을 구체적으로 정리하며 성능평가 정의를 기반으로 홀로그래픽 디스플레이의 화질평가 방법을 제안한다. 홀로그래픽 디스플레이를 통하여 제공되는 입체 시 인지요인의 만족지표를 설정하고 디스플레이 되는 홀로그래픽 디스플레이의 광학적 요구 사항과 관련된 성능 평가 항목을 정의 한다. 또한 본 논문에서는 위상 광변조기(Phase SLM)를 이용한 실험장치를 구성하여 획득한 홀로그래픽 재생영상을 분석함으로써 홀로그래픽 디스플레이의 영상이 갖추어야 할 평가지표를 나타낸다. 평가 항목과 관련하여 모듈레이션 전이함수(Modulation Transfer Function)를 이용한 해상도(resolution)와 대조비(contrast)에 대한 결과를 분석하였으며 마지막으로 획득된 간섭무늬(Fringe Pattern)의 랜덤 위상 노이즈(Random Phase Noise)에 따른 화질 저하에 대한 정량 분석결과를 나타낸다.
위성영상은 그 특성상 다중대역과 방대한 양의 영상 데이터로 이루어져 있으며, 방대한 양의 데이터에서 필요한 영상정보를 검색하기 위해서는 위성영상 검색에 적용 가능한 다중대역의 화소벡터, 질감 및 이들의 공간분포를 효과적으로 얻어낼 수 있는 속성을 추출하여 활용하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 위성영상 검색에 유용하게 사용할 수 있는 속성으로 다중대역의 화소벡터 값과 질감 정보를 동시에 추출하면서 UV(Color Coherent Vector)의 개념을 적용하여 이들의 공간분포에 관한 정보를 포함한 새로운 속성을 정의하였고, SPOT 위성영상을 이용하여 국부적인 질의 영상의 속성벡터와 광범위한 지역의 위성영상에서 부분영상들의 속성벡터와의 유사성 비교를 통하여 원하는 부분영상을 검색하는 방법으로 그 성능을 평가하였다. 제안된 검색방식은 칼라와 질감 그리고 이들의 공간적인 분포 등을 개별적으로 추출하여 조합하는 과정이 필요 없으며, 특히 위성영상이나 특정 도메인에 종속되지 않기 때문에 다양한 내용기반 영상정보 검색에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.
인공지능의 발전으로 의료영상 분야에서 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발하다. 그러나 모델 개발 시 학습 데이터의 개수와 품질은 매우 중요한데, 의료 분야 특성상 접근 가능한 데이터셋이 적으며 오픈 데이터셋은 서로 다른 기관에서 배포되거나 웹상에서 수집된 것으로 진단에 적합한 품질을 기대하기 어렵다. 또한, 기존 연구는 데이터셋이 학습에 적합한지에 대한 품질검증 없이 사용한다. 따라서 본 논문에서는 임상에서 사용하는 화질 평가 요소에 근거를 두고 영역별 화소값 분석을 통한 흉부 X선 영상 품질 평가 기법을 제안한다. 오픈 데이터셋 JSRT, Chest14와 국내 A 병원 데이터셋 AUH에 제안한 기법을 적용한 결과 민감도 91.5%, 특이도 96.1%의 우수한 성능을 확인하였다.
정위적 방사선수술을 시행하기 위하여 CT, MR, 그리고 digital angiography 의 표적 위치결정의 정확도를 평가하였다. 특정한 지점의 위치가 이미 알려져 있는 (정밀도 : 0.lmm 이내) geometrical phantom 을 CT 혹은 MR로 scan 하였다. Scan 간격은 3mm 이었으며 FOV (Field of View)는 CT의 경우 35cm, MR 의 경우 28cm 이었다. 얻어진 영상은 GE format 의 형태로 TCP/IP를 이용하여 치료계획 컴퓨터로 전달되었다. 각 영상을 컴퓨터로 분석하여 얻은 측정된 좌표값을 이미 알고 있는 값과 비교하였다. Digital angiography 의 경우, 좌표값을 결정하기 위하여 anterior-posterior 방향과 lateral 방향의 film을 얻었으며 이 film은 film scanner를 이용하여 치료계획 컴퓨터로 전달되었다. CT 영상의 위치결정 오차는 1.2$\pm$0.5 mm이었으며 MR의 경우에는 coronal 및 sagittal 영상에 대하여 각각 평균 1.7$\pm$0.4mm, 2.1$\pm$0.7mm의 오차가 있었다. 반면에 Axial 영상의 경우에는 오차가 평균 4.7$\pm$ 0.9mm이었다. Digital angiography 의 위치결정 오차는 0.9$\pm$0.4mm이었다. CT, MR, 그리고 Angiography 등과 같은 진단장비를 이용하여 표적의 위치 및 형태를 정의하는데 있어서의 정확도는 진단 영상의 분해능 및 distortion 과 밀접한 관련을 가지고 있다. CT의 경우, 위치결정 오차는 주로 영상의 slice 간격에 따른 분해능에 의존하며 MR 영상의 경우에는 영상자체의 분해능과 더불어 head frame에 의한 distortion이 크게 작용하였다. 반면에 Digital angiography의 경우에는 fiducial marker의 distortion으로 인한 오차가 가장 크게 영향을 주었다. 본 연구의 결과는 치료계획시 PTV(Planning Target Volume)를 결정할 때 반드시 고려되어야 한다.
최근 WEB 2.0 환경을 통해 사용자는 직접 응용 프로그램과 데이터를 이용하여 새로운 컨텐츠를 생산하는 주체로 변모하고 있다. 이러한 사용자의 자발적이고 적극적인 참여는 'UCC(사용자 제작 컨텐츠)'라고 불리는 새로운 문화 컨텐츠의 활성화로 이어지고 있다. 특히 글과 그림, 소리 등이 총체적으로 엮여 있는 동영상 UCC 의 경우, 이야기 구조나 캐릭터가 갖는 내용적인 특성과 제작자의 제작 취지를 훼손없이 살릴 수 있다는 제작의 특성으로 인해 WEB 2.0 환경에서 사용자의 참여가 더욱 두드러지고 있다. 본 연구에서 '사용자들이 열광하는 동영상 UCC 는 어떤 특징을 갖는가?' 라는 질문에 답하기 위해 동영상을 시청하는 사용자의 몰입과 창의성 평가를 진행하였고 이에 영향을 주는 요인으로 동영상 UCC 를 구성하는 내용적인 특성인 이야기의 내러티브와 캐릭터의 과장성을 살펴 보았다. 그리고 이 요인들의 상호작용에 영향을 주는 매개변인으로 제작자의 제작의도에 따른 컨텐츠의 특성을 선정하였다. 제작자의 의도에 따른 컨텐츠의 특성을 분류하기 위해 라캉의 주체이론과 퍼스의 기호학 이론을 바탕으로 모형을 제안하였으며 이를 검증하기 위해 UCC 사용자들을 대상으로 현재 서비스 중인 동영상 UCC 를 보여주고 설문을 실시하였다. 연구결과 제안하는 모형의 적용가능성이 입증되었으며 제작자의 의도에 따른 컨텐츠의 특성에 따라 이야기의 내러티브나 캐릭터의 과장성이 사용자의 몰입과 창의성평가에 미치는 영향력이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 전신 PET/CT영상에서 조영제의 영향에 대한 보정 유 무가 SUV (standard uptake value)에 미치는 영향을 평가하는 것이었다. 영상획득은 GE DSTe PET/CT 시스템을 사용하였으며, 간질환(hepatocellular carcinoma, HCC)과 신장질환(renal cell carcinoma, RCC)이 있는 환자를 대상으로 하여 영상을 평가하였다. 영상 평가는 조영제에 의한 영향을 보정한 영상과 보정하지 않은 영상에서 각각 동일한 위치에 같은 크기의 관심영역을 설정한 후 각 관심영역으로부터 구한 SUV를 비교함으로써 수행하였다. HCC 환자의 경우 조영제에 의한 영향의 보정 유 무에 따른 평균 SUV의 차이는 $1.5{\pm}1.2%$이었고, 최대 4.3%의 SUV 차이를 나타내었다. RCC 환자의 경우 평균 SUV의 차이는 $1.0{\pm}0.9%$이었고, 최대 1.9%의 SUV 차이를 나타내었다. 조영제를 사용한 PET/CT 영상에서 조영제에 의한 영향을 보정하지 않았을 경우는 조영제에 의한 영향을 보정해준 경우에 비해 상대적으로 높은 SUV를 나타내었다. 본 연구의 결과는 HCC 환자와 RCC 환자의 경우 조영제에 의한 영향을 보정한 경우와 보정하지 않은 경우 SUV에 큰 차이를 보이지는 않았으나, 향후 보다 많은 수의 HCC 환자와 RCC 환자를 대상으로 한 추가적인 연구가 필요할 것이라고 생각한다. 또한 다른 질환을 가진 환자의 경우에 대해서도 조영제가 SUV에 미치는 영향을 평가하는 것은 매우 유용하리라 생각한다.
얼굴 추적은 Vision base HCI의 핵심인 얼굴인식, 표정인식 그리고 Gesture recognition등의 다른 여러 기술을 지원하는 중요한 기술이다. 이런 얼굴 추적기술에는 영상(Image)의 Color또는 Contour등의 불변하는 특징들을 사용 하거나 템플릿(template)또는 형태(appearance)를 사용하는 방법 등이 있는데 이런 방법들은 조명환경이나 주위 배경등의 외부 환경에 민감하게 반응함으로 해서 다양한 환경에 사용할 수 없을 뿐더러 얼굴영상만을 정확하게 추출하기도 쉽지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 deformable한 model을 사용하여 model과 유사한 shape과 appearance를 찾아 내는 AAM(Active Appearance Model)을 사용하는 얼굴 추적 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템에는 기존의 Combined AAM이 아닌 Independent AAM을 사용하였고 또한 Fitting Algorithm에 Inverse Compositional Image Alignment를 사용하여 Fitting 속도를 향상 시켰다. AAM Model을 만들기 위한 Train set은 150장의 4가지 형태에 얼굴을 담고 있는 Gray-scale 영상을 사용 하였다. Shape Model은 각 영상마다 직접 표기한 47개의 Vertex를 Trianglize함으로서 생성되는 71개의 Triangles을 하나의 Mesh로 구성하여 생성 하였고, Appearance Model은 Shape 안쪽의 모든 픽셀을 사용해서 생성하였다. 시스템의 성능 평가는 Fitting후 Shape 좌표의 정확도를 측정 함으로서 평가 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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