고강도 집중 초음파(High-Intensity Focused Ultrasound, HIFU) 치료에서 HIFU 초점의 효과적인 위치 파악은 안전한 치료 계획을 개발하는 데 중요하다. 자기 공명 영상 유도 HIFU(Magnetic Resonance Imaging guided HIFU, MRIgHIFU)는 HIFU 초점을 영상화하여 치료 중에 초음파 경로를 시각화 할 수 있지만 초음파 이미징 유도 HIFU(Ultrasound imaging guided HIFU, USIgHIFU)에서는 어려움이 있다. 본 연구에서는 USIgHIFU에 대해 HIFU 초점을 영상화할 수 있는 실시간 초음파 빔 시각화 기법을 제시 하였다. 제안 된 방법에서, 음향 강도(Ispta < 720 mW/㎠) 아래의 이미징 초음파 변환자의 동일한 중심 주파수를 갖는 짧은 펄스가 HIFU 변환기를 통해 전송되고, HIFU 빔 경로를 시각화하기 위해 수신 신호는 동적 수신 포커싱 및 후속 에코 처리를 거쳤다. 소 혈청 알부민 젤 팬텀을 이용한 생체외 실험으로부터, HIFU 빔 경로는 낮은 음향 강도 (Ispta = 94.8 mW/㎠)에서도 명확히 영상화 할 수 있었고 HIFU 초점은 손상이 생성되기 전에 성공적으로 시각화하였다. 이 결과는 제안 된 초음파 빔 경로 시각화 방법이 USIgHIFU 치료에서 원치 않는 조직 손상을 최소화하면서 실시간으로 HIFU 초점을 영상화하는 데 사용될 수 있음을 나타낸다.
다중빔 음향 탐사 시스템의 후방산란 자료를 대상으로 한 해저면 분류의 가능성을 평가하기 위하여, KONGSBERG SIMRAD EM3000(300kHz) 후방산란 신호를 분석하고 처리하는 소프트웨어를 구현하였다. 강원도 속초항 부근에서 취득한 음압 자료를 이용하여 모자익 영상을 제작하였다. 원격 분류 결과의 검증을 위해 영상 내에서 이질적인 음압 강도로 나타나는 지역에 대하여 잠수사에 의한 직접적인 표층 퇴적물 채취와 비디오 광학 영상을 취득한 후, 후방산란 음압과의 비교를 실시하였다. 연구 대상 지역의 수심은 5m에서 22.7m까지였으며, 모자이크 영상 내의 후방산란 강도 분포는 -15dB에서 -36dB까지 나타났다. 그리고 표층퇴적물 입도 분석 결과, 평균 입도 크기는 최대 $2.86{\phi}$에서 최대 $0.88{\phi}$까지 나타났다. 시료의 입도 분석 자료와 영상의 강도 변화 사이의 상관성을 비교해 본 결과, R값은 0.56으로 나왔다. 입도 분석 자료와 후방산란 음압 자료와의 상관성을 기반으로 구현한 해저면 자동분류 시스템의 인식정도를 정량화하기 위하여, GIS시스템으로 각 대상 자료를 통합하고, 면적비교 기능을 사용하여 평가를 수행하였다. 암반 지역을 사질지역으로, 사질 지역을 암반지역으로 교차 인식하는 오인식율은 약 8.95%로, 평균 입도가 낮은 지역의 인식 면적 차이는 사용자 분류를 기준으로 약 2.06%로 나타났다. 이러한 결과는 평균 입도 변화가 해저면 후방산란에 가장 큰 영향을 미치는 요인임을 지시하고 있다. 따라서 이러한 후방산란 음압을 평가하여 평균 입도 변화를 추적하는 알고리즘을 구현할 수 있었으며, 최종 모자이크 영상을 두 개의 퇴적체로 자동 분류하는 시스템을 구현하게 되었다.
2015년 발사된 다목적실용위성 3A호는 3.3~5.2㎛ 파장의 중적외선 영상을 제공한다. 다목적실용위성 3A호는 지상 물체의 밝기 온도를 추정하기 위한 고해상도 영상을 제공하지만 기존 자연 과학 목적으로 개발된 위성과 차이가 있다. 다목적실용위성 3A호의 단일 채널의 중적외선 영상으로 지표 밝기 온도를 추정하기 위해서는 대기 보정 과정이 필수적이다. 하지만 대기 보정 이후에도 여러 요인으로 인하여 밝기 온도 추정 오차가 존재한다. 본 논문에서는 다목적실용위성 3A호 카메라의 물리적인 특성으로부터 영상 처리까지 신호 흐름을 추적하여 밝기 온도 추정 오차 요인을 분석하였다. 또한, 천리안위성 2A호를 이용하여 다목적실용위성 3A호와 밝기 온도 편향 오차 개선 가능성을 연구하였다. 큰 편향 오차를 가지고 있는 야간 영상에 대하여 편향 오차를 보상한 이후 다목적실용위성 3A호와 천리안위성 2A호의 지표 밝기 온도가 상관성이 있음을 확인하였다. 다목적실용위성 3A호 중적외선 밝기 온도 편향 오차를 개선하는데 천리안위성 2A호 영상이 도움이 될 것으로 예상된다.
가스장 이온원(GFIS: Gas Field Ionization Source)은 전자현미경보다 분해능이 향상된 이온현미경의 광원으로 사용하기 위하여 연구되고 있고, 큰 각전류 밀도, 작은 크기의 가상 이온원 그리고 좁은 에너지 퍼짐을 특징으로 한다. 여러 가지 장점을 가지고 있는 GFIS을 개발하기 위해서는 GFIS에서 발생된 이온빔의 형상을 관찰 것이 매우 중요하며, 이러한 관찰을 위한 시스템에는 주로 마이크로 채널 플레이트 (MCP: Micro Channel Plate)가 사용된다. MCP는 채널내부에 입사한 입자의 에너지에 의해서 생성된 이차전자를 수 천 배에서 수 백 만 배 이상 증폭시켜 형광판에 조사하고 발광시키는 방법으로 작은 신호를 영상으로 관찰 할 수 있도록 한다. MCP의 큰 증폭비는 작은 크기의 신호를 큰 신호로 증폭하여 관찰하는데 용이하여, GFIS 방법으로 생성된 이온빔(이온빔 전류 값은 pA 수준)을 관찰하기에 적합하다. 그러나 MCP를 이용하여도 증폭된 이온빔의 세기가 매우 작기때문에 생성된 이온빔 형상을 정확하게 관찰하기 위해서는 MCP의 형광판을 촬영하는 카메라 노출시간을 길게하여 데이터 수집 시간을 늘려야 하는 문제가 있다. 본 발표에서는 이온빔 형상 관찰에 소요되는 시간을 단축하기 위하여 MCP의 잡음이 GFIS의 이온빔 이미지 관찰에 미치는 영향을 분석하고 이를 제거 방법을 소개한다. 본 연구에서는 GFIS 방출 이온빔의 이미지에 포함된 MCP 잡음 특성을 장(전계)이온현미경 (Field Ion Microscope)실험을 통하여 분석하였고, 디지털 이미지 처리 방법을 이용하여 방출 이온빔 이미지에서 MCP 잡음을 제거하여 방출 이온빔 이미지만 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법을 GFIS 방출 이온빔 관찰시스템에 적용함으로써 기존 방법에 비해 노출시간을 단축하여 방출 이온빔을 관찰 할 수 있었으며, 노이즈 제거 효과로 향상된 이온빔 형상을 얻을 수 있었다. 본 연구결과의 관찰시간 단축과 향상된 이온빔 형상 획득은 이온현미경 개발에 필수적인 단원자 이온빔을 보다 효율적으로 개발할 수 있으며 디지털 이미지 처리로 GFIS 이온빔 생성을 자동화하는데 응용할 수 있다. 더불어 기존방법에 비해 이미지 획득을 위한 MCP의 노출시간을 단축할 수 있으므로 실험장비 수명 단축 방지 및 관리에 큰 장점이 있다.
웨이블릿 변환 영역에서 계수 축소 방법의 잡음제거는 알고리즘의 단순함과 잡음제거 효과의 우수함으로 많이 사용되는 방법이다. 계수 축소 방법 중 VisuShrink는 데이터의 수와 잡음편차에 비례하는 universal 경계값을 사용하여 잡음을 제거하는 방법이다. 일반적으로 잡음편차가 알려져 있지 않으므로 universal 경계값 결정을 위해 잡음편차 추정이 필요하다. 그러나 잡음편차 추정 방법은 고주파 대역에서는 알려져 있으나 저주파 대역에 대해서는 알려져 있지 않으므로 기존의 VisuShrink 방법은 저주파 대역의 잡음을 제거할 수 없다. 본 논문에서는 단조변환에 의한 각 대역의 잡음편차를 추정하고, 추정된 편차에 가중값을 곱한 가중편차를 universal 경계값에 적용하여 최저주파 대역을 제외한 모든 대역의 잡음을 Soft-Threshold 기법으로 제거하였다. 그리고 잡음제거 특성을 비교하기 위해 기존의 VisuShrink방법 및 SureShrink방법과의 잡음제거 특성을 비교하였다. 비교 결과 본 논문에서 제시된 잡음제거 방법은 가우시안 잡음과 고압축 양자화 잡음에서 좋은 잡음 제거효과를 보였다.
목적 : 기능적 자기공명영상(fMRI)을 이용하여 수리연산 과제를 수행하는 동안에 활성화되는 뇌영역을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 모두 오른손잡이인 6명의 정상 자원자를 대상으로 하였다. 1.5 T MR기기를 이용하여 EPI BOLD기법으로 fMRI영상을 얻었다. 실험과제의 특성에 따라 실험 1과 실험2로 구분하여 시행하였다. 각 실험은 5번의 휴식기와 4번의 활성기로 구성되었으며, 1회의 휴식기와 대조기는 각각 30초였다. 실험 1, 2 모두에서 활성기 자극과제로 연산식[예: $(4+5)\times8=72$]을 보여주고 맞는지 틀리는지를 판단하게 하였고, 휴식기 대조과제로 실험 1에서는 십자모양을 바라보고 있도록 하였으며, 실험2에서는 같거나 서로 다른 두 가지의 기호[예: $(\bullet,\;\blacksquare)$]를 보여주고 같은지 다른지 판단하도록 하여, 판단과정을 감산하였을 때 나타나는 활성화 영상이 실험 1에서 나타난 결과와 어떠한 차이가 있는지 알아보고자 하였다. 영상후처리는 SPM 분석 프로그램을 사용하였고 활성화 신호의 유의수준은 p<0.00001로 하였다. 결과 : 실험 1에서 양측 하전두회, 전전두영역, 전운동영역, 보조운동영역 및 상두정소엽을 포함한 두정엽내 뇌구를 중심으로 대칭적인 활성화 신호가 나타났다. 실험2에서도 실험 1과 동일한 부위에서 활성화 신호가 나타났으나 우반구 전두엽과 두정엽의 활성화는 실험 1에 비해 작았으며, 그 정도는 전두엽에서 보다 뚜렷하게 작았다. 결론 : 수리연산과 연관된 대뇌 부위는 좌반구 하전두회와 전전두영역 및 양측 두정엽이며, 우반구 전두엽과 두정엽의 일부는 주의집중 및 판단과 관련이 있는 부위로 추정된다.
본 연구에서는 전류제어 효과를 갖는 전압제어 펄스폭 변조 방식의 5' true color FED 구동시스템을 설계하였다. 제안한 구동방식은 전압제어 펄스폭 변조방식과 전류제어 방식의 장점을 가지고 있다. 또한, FED 구동회로의 시뮬레이션을 위하여 FED 서브 픽셀에 대한 새로운 회로 모델을 제안한다. 제안된 모델은 FED 서브 픽셀의 특성과 FED 패널의 기생 효과인 게이트 라인간 커플링 현상과 인접한 캐소드 라인을 통하여 흐르는 누설 전류 등을 고려하고 있다. FED 구동회로의 출력단은 제안된 모델을 사용하여 최적화되었다. R.G.B 입력데이터 신호 처리를 병렬처리 방식으로 하여 기존의 직렬처리 방식에 비해서 화면에 영상을 디스플레이하는 duty ratio를 최대로 하여 휘도를 높일 수 있도록 하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 $300{\times}224$의 해상도를 가지는 5' true color FED를 성공적으로 디스플레이 하였다.
탄성파 처리 기술개발 분야의 오픈-소스 소프트웨어인 Madagascar를 이용하여 신호 대 잡음비가 낮고 속도정보가 불확실한 현장 탄성파 자료에 대해 자료처리를 수행하고, 오픈-소스 소프트웨어의 현장 적용성을 시험하였다. 파이썬(python) 기반의 Madagascar는 방법론적으로는 다차원 자료 분석이 가능하고, 처리 공정의 재현성이 뛰어나 효율적인 자료처리가 가능하다는 장점이 있지만, 다소 복잡한 사용법과 자료 구조 시스템으로 인해 현장 자료에 대한 자료처리 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 현장 자료에 대한 Madagascar의 효용성을 확인하기 위해 기본적인 탄성파 자료처리(자료입력, 지형 정보 일치, 진동수-파수 필터, 예측 곱풀기, 속도 분석, 수직 시간차 보정, 겹쌓기, 참반사 보정)를 수행하였다. 테스트를 위해 사용한 현장 자료는 서해 군산분지에서 에어건 음원과 480채널의 스트리머로 취득한 해양 탄성파 탐사자료이며, 각 자료처리 단계마다의 결과를 Landmark사의 상용 소프트웨어인 ProMAX (SeisSpace R5000)을 사용하여 처리한 결과와 비교하였다. 그 결과 데이터 입출력 및 관리, 처리 과정의 재현성 및 자동 속도 분석 측면에서는 Madagascar가 상대적으로 높은 효율성을 보였고, 신호 품질 향상을 위한 전처리 결과는 상용 소프트웨어와 유사함을 확인하였다. 반면에, 심부 지층에 대한 영상화 결과는 상용 소프트웨어로 처리한 결과가 보다 뛰어남을 확인하였다. 이러한 결과는 상용 소프트웨어의 경우 다양한 겹반사 제거 모듈이 적용되었고, 상호 대화식 인터페이스로 인해 보다 정교한 자료처리가 가능하였기 때문이다. 그러나, Madagascar의 경우에도 현재 전 세계에서 많은 연구자들이 다양한 자료처리 알고리듬을 개발하여 지속적으로 공개하고 있기 때문에, 향후 이러한 최신 알고리듬을 적용한다면 상업용 수준의 자료처리가 가능해져 보다 향상된 결과를 도출할 수 있을 것이다.
자동차 부품의 측정 시스템은 현재 고가의 장비가 대부분이다. 본 논문에서는 저가의 장비를 구현하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 측정에 어려움을 겪고있는 에어콘 스윗치인 마그네트 코일 하우징을 대상으로 하였다. 특히 측정 대상이 크고, 카메라의 화소수가 40만 이하일 경우, 측정의 중요한 포인트는 화소수이기 때문에 이를 정확히 알아 내는데, FCM(Fuzzy C-means) 알고리듬이 좋은 결과를 주지만 속성 공간에서 유사성만을 고려하고, 공간영역에서 유사성은 고려되지 않기 때문에 FCM은 "equal evidence"와 "ignorance"를 구분하지 못한다. 이를 개선하기 위해서 FCM를 수정하여 먼저 FCM로 처리하고 하고 이를 바탕으로 PCM(Possibilistic C-means)를 사용하였다. 길이를 측정하기 위해서는 표준이 되는 정확한 자가 필요하지만 실재로는 획득하기가 용이 하지 않기 때문에 이미 공장에서 수작업하여 얻은 합격 제품의 화소수들의 평균치를 표준값으로 하고 이를 표준 길이로 하였다. 결과를 모니터에 보여주고, RSC-232 포트를 통하여 신호를 마이크로프로세서에 전달하여 제품의 양호(good), 불량(bad)을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.
자동차 부품의 측정 시스템은 현재 고가의 장비가 대부분이다. 본 논문에서는 저가의 장비를 구현하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 측정에 어려움을 겪고 있는 에어콘 스윗치인 마그네트 코일 하우징을 대상으로 하였다 특히 측정 대상이 크고, 카메라의 화소수가 40만 이하일 경우, 측정의 중요한 포인트는 화소수이기 때문에 이를 정확히 알아 내는데, FCM(Fuzzy C-means) 알고리듬이 좋은 결과를 주지만 속성 공간에서 유사성만을 고려하고, 공간영역에서 유사성은 고려되지 않기 때문에 FCM은 "equal evidence"와 "ignorance"를 구분하지 못한다. 이를 개선하기 위해서 FCM를 수정하여 먼저 FCM로 처리하고 하고 이를 바탕으로 PCM(Possibilistic C-means)를 사용하였다. 길이를 측정하기 위해서는 표준이 되는 정확한 자가 필요하지만 실재로는 획득하기가 용이 하지 않기 때문에 이미 공장에서 수작업하여 얻은 합격 제품의 화소수들의 평균치를 표준값으로 하고 이를 표준 길이로 하였다. 결과를 모니터에 보여주고, RSC-232 포트를 통하여 신호를 마이크로프로세서에 전달하여 제품의 양호(good), 분량(bad)을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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