• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2001년도 제6차 학술대회 초록집
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• pp.176-176
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• 2001

목적： 기존의 역수신코일(inside-out receiver coil)로 관벽의 MR 영상을 얻을 때 영상영역이 좁고 수신감도가 불균일한 단점을 보완하면서 신호대 잡음비(S/N ratio)도 높일 수 있는 회전자계역수 신코일(quadratic inside-out receiver coil)의 개발을 목적으로 한다. 대상 및 방법： 8극형코일, 선형자계수신코일, 회전자계수신코일에 대하여 컴퓨터 모의실험으로 영상영역 및 감도의 균일성을 비교하였다. 회전자계수신코일은 안장 모양을 한 두 개의 선형자계코일이 서로 간섭이 일어나지 않도록 수직 방향으로 배열된 구조를 갖도록 하였다. 지름 3 cm 크기로 각 코일을 제작하였으며 지름 20 cm의 원통 중앙에 내경 4 cm의 관이 있는 팬텀을 만들어 MnC1$_2$를 섞은 물을 채운 다음 1.5T 초전도 MRI 장치와 0.3T 영구자석 MRI 장치에서 팬텀의 관벽 영상을 얻었다. 본 실험을 시행한 1.5T 장치의 구조 때문에 회전자계코일의 두 안장코일을 결합하는 회로를 제작하여 사용하였고 0.3T에서는 장치에 내장된 결합회로를 사용하였다. 또한 포르말린 용액에 보관된 소의 대장 조직 단면 영상을 FOV 10-12 cm로 얻어 회전자 계안장코일의 성능을 평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.948-958
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• 2010

MRI 시스템이 수집하는 인체신호는 매우 미약하기 때문에 영상화 과정을 거치면서 외부 잡음이나 시스템 불안정성에 의한 영향을 쉽게 받을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 저 자장 MRI시스템에서 RF 수신코일의 디자인적 요소에 의해 발생되는 불균일성을 분석하여 영상의 균일도 향상 기법을 제안한다. 본 논문에서는 MRI영상의 신호강도 불균일성을 보정하기 위한 방법 중에서 팬텀 데이터를 이용하여 확장된 크기를 갖는 3차원 bias 볼륨 데이터를 획득하기 위한 방법을 제안함으로써 다양한 크기를 갖는 영상의 보정이 가능하도록 하였다. 제안된 bias 데이터의 최적화 기법을 적용하여 실험을 수행한 결과 단일 bias 데이터의 사용으로 다양한 영상법에 의한 영상을 효과적으로 보정할 수 있음을 확인 하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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• pp.266-271
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• 1998

본 논문에서는 칼라지도영상으로부터 GIS의 벡터링 과정에 사용할 벡터링 영역(도로, 해안선, 등고선 등)을 추출하는 방법에 대해 연구하였다. 입력영상으로는 트루칼라영상을 사용할 경우 추출 영역의 칼라가 비교적 균일하게 분포되지만 데이터량이 방대하여 처리에 어려움이 있어 현실적이지 못하므로 이를 양자화하여 256칼라 영상으로 변환한 후 사용할 수 있도록 하였다. 추출 단계에서는 Lab칼라공간에서 mahalanobis 거리 및 방향성 마스크를 사용하여 다양한 칼라 분포를 흡수할 수 있도록 하여 배경 영역을 배제하면서 연결성이 있는 추출결과를 얻을수 있도록 하였다. 그리고 추출된 결과를 원영상과 중첩해 보면서 기호, 문자 등의 요소로 인해 끊어진 영역이나 추출시 발생되는 피할 수 없는 잡영을 편집하여 제거할 수 있는 기능을 제공하였다. 추출된 결과는 벡터링 작업에 직접 사용 가능한 형태로 추출되도록 하였는데 실제 벡터링 작업에 다양한 추출영역을 사용해 봄으로써 이를 검증하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.631-636
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• 2018

기존의 자기공명영상검사에서 문제점으로 지적되어 왔던 위상부호화 방향에서의 긴 판독시간과 낮은 대역폭과 함께 기하학적 왜곡의 경향이 있어 이러한 영상왜곡을 감소하기 위한 여러 방법 중 FOCUS-DWI가 있다. 본 논문은 선택적인 위상 방향 및 슬라이스를 이용하는 FOCUS-DWI가 자기장 내 중심축에서 거리변화에 따른 인공물, 균일도를 기존의 Conventional-DWI와 비교하여 그에 대한 유용성을 확인하고자 하였다. 인공물 발생에 대한 결과는 Conventional-DWI 기법에서 불규칙적인 줄무늬 인공물이 발생하였는데 중심축에서 인공물의 발생이 심하게 나타났고, 영상의 겹침 정도가 급격하게 증가하였다. 하지만 FOCUS-DWI 기법은 줄무늬 모양의 인공물 발생이 나타나지 않았고 영상의 겹침 정도도 적게 나타났으며, 영역별 신호측정에 대한 균일도 결과는 중심축에서 거리의 변화에 관계없이 FOCUS-DWI가 훨씬 우수한 기법으로 나타났다. 결론적으로 FOCUS-DWI 기법은 인공물, 영상의 겹침 정도, 균일도 측정에서 Conventional-DWI 기법보다 우수한 결과를 보였고, 거리의 변화에 따른 두 기법에서는 차이가 없게 나타났다. 따라서 FOCUS-DWI 기법은 영상의 왜곡 정도가 적고 화질이 우수하여 임상에서 활용도가 높을 것이라 사료된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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• pp.169-172
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• 2005

크기조절 트랜스코딩에서 움직임 벡터 재 예측 과정은 많은 연산량을 필요로 하기 때문에, 실시간 처리를 위해서는 이 과정의 연산량을 줄이는 것이 필요하다. 본 논문에서는 여러 영상에 대해 예측 움직임 벡터를 산출하는 방법을 적응적으로 수행함으로써, 기존 방법에 비해 화질열화 없이 연산량을 줄이는 방법을 제안한다. 전체 움직임의 크기와 움직임 벡터들의 균일성(homogeneity)을 이용하여 움직임이 작을 때는 움직임 벡터 재산출 과정 없이 예측 움직임 벡터 성분을 0으로, 움직임이 크면 움직임 벡터들의 균일성의 정도에 따라 평균값 또는 중간값을 예측 움직임 벡터 성분으로 적응적으로 선택하였다. 그리고 좀 더 효율적인 움직임 벡터 수행을 위해 제안된 과정을 수평, 수직 성분에 각각 따로 적용하였다. 가중치를 부여하여 평균값을 취하는 가중평균 방법과 비효 실험한 결과, 같은 PSNR을 유지하는 조건에서 움직임 벡터 재산출 과정의 덧셈과 곱셈 연산의 수가 평균적으로 각각 96%, 42% 정도 감소하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.592-600
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• 2016

AAPM CT 성능 평가용 표준 팬텀을 이용한 특수의료장비 품질관리 검사 시, 평가자의 주관적인 평가로 인한 오류를 최소화 하고자 전산화된 평가 프로그램을 이용하여 유용성을 평가하고자 한다. 평가 팬텀으로 AAPM CT Performance Phantom을 사용하였고, 기본 촬영 조건은 품질관리검사와 동일하며, 평가프로그램으로 IMAGE J를 사용하였다. 정량적인 평가로 CT 감약계수와 노이즈측정, 균일도측정, 슬라이스 두께 측정, 대조도 분해능 측정, 공간 분해능 측정의 팬텀 영상을 평가프로그램을 이용하여 영상처리를 한 후 자동추출 된 결과로 평가 하였으며, CT 감약계수, 노이즈, 균일도 측정은 영상처리를 한 영상의 표준편차가 작아 더 균일하다고 평가하였고, 슬라이스 두께 측정은 팬텀영상의 측정값과의 비율 차로 인해 평가에 어려움이 있었다. 대조도 분해능은 원통형의 지름을 6회 측정하여 지름의 평균값과 표준편차를 구해 원의 형태를 평가하였으며, 공간 분해능은 합격기준을 포함하는 원의 그룹을 자동 추출한 결과 원의 개수를 모두 추출한 결과로 나타났다. 정성적인 평가로 원본영상과 영상 처리한 영상을 육안적으로 비교 평가 하였는데 영상처리 된 영상이 우수한 결과를 나타내었다. 위의 결과 등을 바탕으로 평가자의 주관적인 판단의 오류를 최소화하기 위해서는 정량적인 평가와 정성적인 평가가 함께 이루어져야 하고 전산화된 평가프로그램을 활용한다면 보다 더 효율적인 평가가 이루어 질 것이라고 사료된다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.141-144
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• 2002

영상에서의 칼라분포 정보는 영상간의 유사성을 표현하는데 매우 유용하여 내용기반 영상검색분야에서 기본적으로 사용하고 있다. 이때, 영상 데이터베이스에서의 각 영상에 대하여 동일한 방식으로 (비)균일하게 양자화하여 표현한 칼라 히스토그램이 주로 사용되고 있다. 그러나, 전체영상에 대하여 동일한 개수의 고정된 양자화를 통해 칼라분포 정보를 표현하는데, 여러 가지 문제점과 성능 차이가 있어 다양한 해결 방안이 연구되고 있다. 본 논문에서는, 적응적 양자화 방법으로 각 영상의 칼라분포 정보를 표현하되, 상이한 양자화 칼라간의 유사도를 정의하여 칼라히스토그램 인터섹션 방법과 유사하게 영상간의 칼라분포 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 양자화 칼라간의 유사도는 거리에 반비례하면서 두 양자화 칼라의 작은 빈도값에 비례하도록 정의하였다. 영상간의 칼라분포 유사도는 칼라 히스토그램 인터섹션 방법을 생산자-소비자 모델로 해석하여 구하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에 의해 기존의 칼라 히스토그램 인터섹션 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.109-116
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• 2008

고화질 입체 영상의 효과적인 재생을 위해 PC클러스터를 활용한 여러 형태의 병렬화 기법이 제안되었지만, 영상을 구성하는 객체의 분포가 균일하지 않은 경우 충분한 성능을 발휘하지 못하였다. 본 연구에서는 POV-Ray 렌더러를 채택한 PC클러스터 기반의 병렬 렌더링 시스템을 구축하고, 병렬화 성능을 높이기 위한 효과적인 부하 균형 기법을 개발하였다. 특히 애니메이션을 구성하는 연속 프레임 작업에서 프레임간의 연관성(coherence)이 높다는 사실에 근거하여, 임의 프레임의 각 분할 영역에 소요된 계산량을 바탕으로 다음 프레임의 부하 분포를 예측하고 이에 맞게 각 프로세서의 작업 영역을 재조정하는 기법을 제안하였다. 제안 기법의 성능을 평가하기 위해, 충분하지는 않지만 2개의 실제 애니메이션 데이터에 대한 적용 결과, 정적 분할에 비해 약 40% 가량의 성능 향상을 보였다. 또한 다양한 부하 분포에 대한 각 기법의 성능을 추정하기 위해 수행한 모의실험에서, 정적 분할 기법에 대해 부하균형, 확장성 측면에서 우월한 것으로 예측되었다.

• 비파괴검사학회지
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• 제22권5호
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• pp.465-473
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• 2002

영상 데이타는 전송, 검출 및 처리과정에서 여러 잡음에 의해 훼손될 수 있다. 적응성 가중 메디안 필터라는 공간변화 필터를 사용하여 방사선 투과영상의 양자 잡음을 제거하였다. 제안된 필터는 처리 윈도우 내 각 픽셀의 국소 통계치의 변화에 따라 필터의 성능이 변화하여 에지를 최대한 보존하면서 잡음만을 제거하고자 이러한 국소 통계 값에 근거한 적응성 가중 메디안 휠터 (AWMF)를 제시한다. AWMF를 구현함에 있어 두 가지 방법으로 나뉘는데, 우선 국소 통계의 특성에 따라 3개의 영역으로 분류하여 가중치를 부여하는 간단한 비선형 필터이고, 다음으로는 잡음모델로부터 국소 통계의 특성에 따라 경계(edge) 영역과 균일 영역으로 구분하여 영상시스템에 적당한 균일 척도 값을 구하여 영상의 공간적인 변화 정도를 판단하는 기준이 되도록 하였다. 제안한 알고리듬은 IBM-PC 상에서 C 언어로 구현하였으며 AWMF가 다른 잡음 제거 필터들과의 성능 비교를 통하여 경계는 보존하면서 잡음은 최대한 제거하는 우수한 필터임을 검증하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.295-302
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• 2022

희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.