한국천문연구원에서 개발 중인 외계행성 탐색 시스템은 우리은하 중심부 $4^{\circ}\times4^{\circ}$ 영역을 10분 간격으로 시계열 관측하여 지구형 외계행성을 검출하는 시스템으로써, 대용량의 관측자료를 처리하기 위하여 영상차감법을 사용한다. 이 방법은 최적화 방법을 이용하여 기준영상과 관측영상사이의 점퍼짐함수 변화를 나타내는 커널을 구하고, 이를 적용하여 만든 합성영상과 관측영상을 서로 차감한 잔차영상에서 밝아지거나 어두워진 변광성을 찾아 내어 이들에 대한 구경측광 또는 점퍼짐함수 측광과정을 수행한다. 따라서 성단 및 은하중심부와 같이 별들이 밀집된 관측영역에 영상차감법을 이용하면 배경별들은 모두 제거되고 변광성만 남게 되므로 잔차영상의 분석을 통하여 변광성 검출 효율을 높일 수 있게 된다. 우리는 이 연구에서 구재림 등 (2007)에 의하여 수행된 산개성단 M11의 시계열관측 영상에 이 방법을 적용하여 얻은 새로운 결과와 기존 연구결과를 서로 비교하고, 변광성의 검출 효율과 측광 정밀도에 대하여 논의한다.
본 논문에서는 CT 및 CT 혈관 조영 영상에서 강체 정합 및 뼈 소거법을 이용한 하지 혈관 자동 추출 방법을 제안한다. 첫째, 뼈의 부분적인 움직임을 반영하기 위하여 해부학 정보를 바탕으로 하지를 자동 구역화하고, 둘째, CT와 CTA 영상간 움직임을 산정하기 위하여 거리지도 기반의 강체 정합을 수행한다. 셋째, CTA 영상에서 복잡한 구조를 갖는 뼈를 제거하고 뼈에 인접한 혈관이 깎이는 것을 방지하기 위하여 뼈 소거법과 혈관 마스킹 기법을 제안한다. 넷째, 정합오차 및 연골 등의 잡음을 줄이기 위하여 혈관 추적 기반의 후 처리 과정을 통하여 보정한다. 제안 방법의 평가를 위해 육안 평가와 정확성 평가 그리고 수행시간을 측정하였다. 육안 평가를 위해 차감 기법, 정합 후 차감 기법, 제안 방법을 적용한 결과를 볼륨렌더링과 최대 강도 투영영상을 사용하여 비교하였다. 정확성 평가를 위해 CTA 영상과 차감 기반 기법 및 제안 방법을 적용한 결과의 밝기값 분포도를 분석하였다. 실험 결과 뼈는 제거되고 가는 혈관 및 다른 조직의 손실 없이 혈관이 정확하게 추출되었음을 볼 수 있었고, 13명의 환자 데이터 전채에 대한 전체 수행시간은 약 40포 정도로 측정되었다.
영상 학습은 컴퓨터를 이용한 자동 시각 검사에서 매우 중요하고 어려운 문제이다. 최근 생산되는 인쇄회로 기판(PCB : Printed Circuit Board)은 부품의 크기가 작아지고 회로 패턴이 점점 복잡해져서 신제품의 개발 주기가 짧고 다양한 제품들을 검사해야 하는 분야에서 어렵고 복잡한 학습 과정은 큰 문제가 되고 있다. 본 논문은 CAD(Gerber: 거버)파일을 이용하여 PCB 자동 시각 검사의 기준이 되는 참조 영상을 생성하였다. Gerber 파일로 생성된 참조 영상은 결함이 없는 PCB 패턴을 보장한다. 시스템의 구현과 실험을 통하여 Gerber 파일을 이용하여 PCB 자동 시각 검사 시스템의 학습 과정을 손쉽게 할 수 있는 방안을 제시하였다.
한국천문연구원에서 개발 중인 KMTNet 망원경은 2014년 칠레(5월), 남아공(8월), 호주(11월)에 설치가 완료되었다. 망원경 설치 이후, 연구관측용 광시야 18k CCD 카메라를 설치하기 전까지의 기간 동안 시험관측용 4k CCD 카메라(STX-16803)를 활용하여 관측을 수행하였다. 시험관측 대상으로는 KMTNet의 주 관측 영역인 우리은하 팽대부처럼 별이 밀집된 영역에서 영상차감법(Difference Image Analysis; DIA)을 활용해 변광하는 천체를 찾기 위해 $25^{\prime}{\times}25^{\prime}$의 CCD 관측 영역에 적당한 6개의 남반구 구상성단을 선정하였다. 본 발표에서는 관측된 성단의 측광 결과와 영상차감법을 이용해 찾은 변광성에 대해 논의할 예정이다.
본 논문은 사람 검출 알고리즘을 고해상도 CCTV 카메라에 적용할 수 있도록 빠른 사람 검출 알고리즘을 제안한다. HOG 디텍터를 이용한 사람 검출 알고리즘은 영상처리 분야의 최신 기술로 높은 성능을 보인다. 그러나 HOG 특징 추출과정에서 연산 속도가 느려 실시간 고해상도 영상에 적용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 2단계 검출 방법을 제안한다. 먼저 전처리 과정으로 배경 차감법(Background subtraction)을 이용하여 사람 후보 영역을 찾는다. 이후 사람 후보영역에서만 HOG 디텍터를 이용하여 사람/비사람 구분을 수행한다. 이러한 두 단계의 실험 결과 약 2.5배의 검출 속도 향상을 보였으며, 성능 저하는 거의 없음을 확인할 수 있었다.
YSTAR-NEOPAT 탐사프로그램에서는 관측된 영상으로부터 지구접근천체와 소행성 등의 이동천체 후보를 검출하기 위해 두 가지 자동검출 알고리즘을 개발하였다. 영상들의 측광자료를 이용하여 이동천체 후보를 검출하는 측광자료 비교방법과 영상들을 정렬시킨 후 영상간 차감 과정을 통해 이동천체 후보를 검출하는 영상차감방법이 그것이다. 두 가지 알고리즘의 이동천체 후보 자동검출효율을 시험, 비교하기 위하여, YSTAR-NEOPAT자동관측 루틴에 의해 관측된 영상들의 일부를 사용하였다. 시험 영상들의 지역좌표와 등급은 기준목록인 USNO-B1.0의 좌표와 등급에 비교되었으며, 이 과정에서 광시야망원경의 심각한 영상왜곡현상들이 1.5 초각 이상의 정밀도로 모두 보정되는 것을 검증하였다. 두 알고리즘을 시험 영상에 적용한 결과, 측광자료 비교방법을 적용한 경우 1차 후보군들이 과다 검출되었고, 이들로 인해 오검출되는 이동천체 최종후보가 다수 발생하였다. 반면, 영상차감방법을 적용한 경우에는 이동천체 후보의 오검출 비율이 측광자료비교방법을 적용했을 때보다 월등히 감소하였음을 확인하였다. 마지막으로 육안확인 과정을 거친 결과, 측광자료비교방법에 의해 검출된 이동천체 후보의 총개수는 검출문턱값에 따라 각각 60개$(2.0\sigma)$, 6개$(4.0\sigma)$이며, 육안확인에 의해 실제 이동천체로 분류된 것은 각각 27개와 6개이다. 반면, 영상차감방법에서 이동천체 후보는 모두 34개$(2.0\sigma)$와 12개$(4.0\sigma)$가 검출되었으며, 이 가운데 육안확인에 의해 실제 이동천체로 분류된 것은 각각 32개와 12개이다. 따라서 YSTAR-NEOPAT영상으로부터 이동천체 후보를 효율적으로 검출하기 위해서는 절대개수측면에서나 검출효율측면에서 측광자료비교방법보다 영상차감방법이 더 적합하다는 것을 확인할 수 있다.15\~20$배가량 높았다.과 립장이 부의 값이어서 소립의 형태를 보였으며 제2주성분은 립장, 립폭, 백립중 등이 정의 값을 나타내어 대립의 계통군들이 포함되며 경도와는 부의 상관을 보여 식미가 양호한 계통군으로 분류되었다. 6. 제1주성분과 제2주성분을 이용하여 군집분석을 한 결과 8개 자식계통군으로 구분할 수 있었으며 scatter diagram에서 제1주성분이 작아지고 제2주성분이 커지는 좌측 상단부에 분포한 VII, VIII군에 속한 계통들이 주로 식미가 높으며 조숙종보다는 중, 만숙종들이 대부분 이였다. 등과 정의 상관을 보였고 과피두께, 경도, 껌성, 씹힘성 등과는 부의 상관을 나타내었다. 이와 같은 결과를 바탕으로 품질기준을 설정해 보면 저식미 교잡종인 찰옥1호(100)를 표준으로 비교하였을 때 고식미 교잡계인 연농1호, 찰옥4호, 수원45호의 유리당 함량은 $6.2\~6.6\%(111\~l18)$, 립장 $8.8\~9.7(99\~109)$, 립폭 $9.8\~10.5mm(111\~l19)$, 백립중 $38.6\~41.9g(113\~123)$, 아밀로그램의 응집점도 $28.2\~30.6RVU(123\~133)$, 과피두께 $34\~41{\mu}m(42\~51)$, texture 분석의 경도 $460\~513(43\~48)$, 씹힘성 $125\~139(51\~57)$, 껌성 $130\~148(49\~56)$의 범위에 있었다.운 표면을 보이고, Unitek사의 경우 압흔과 함께 pitting 이 관찰되며, Ormco Stainless Steel의 경우 불규칙한 pitting이 다수 존재했다.수술 시행 시기별의 차이를 보이지 않고 고른 분포를 보였다. 10. 내원한 환자를 순구개열 종류와 Angle씨 분류법에
한국천문연구원에서는 은하중심부의 특정영역을 집중 관측하여 지구형 외계행성을 검출할 수 있는 외계행성 탐색시스템 (KMTNet; Korea Microlensing Telescope Network)을 개발하고 있다. 이 시스템의 주된 관측영역은 별의 밀집도가 매우 높은 은하 중심부로써, 인접한 별의 영향을 감소시킬 수 있는 영상차감분석법 (Difference Image Analysis) 을 주요 측광방법으로 사용한다. 이 발표에서는 실제 관측 자료를 이용하여 우리가 작성한 측광파이프라인을 시험한 결과 및 최적의 측광관측결과를 얻기 위해 시뮬레이션을 통해 확인한 관측전략을 제시한다.
본 논문에서는 흥부 CT 영상에서 폐 부위를 효율적으로 자동 분할하기 위한 하이브리드 접근기법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 구성된다 첫 번째, 2, 3차원 자동 씨앗 영역성장법과 저해상도 연결요소 레이블링을 통하여 폐와 기관지를 분할한다. 두 번째, 2차원 형태학적 연산을 반복 적용하여 폐와 기관지를 분리한 후 저해상도 연결요소 레이블링을 이용하여 폐만 분할한다. 세 번째, 영상차감 기법을 사용한 폐 영역 보정을 통해 보다 정확한 폐 영역을 얻는다. 실험에서는 5명의 환자로부터 얻은 10개의 흉부 CT 영상을 사용하여 제안방법의 정확성과 효율성을 평가한다. 제안한 자동 분할 기법의 적용 결과를 전문가에 의한 수동 분할 결과와 비교함으로써 정확성을 평가하고, 수행시간과 메모리 사용량을 분석하여 제안방법의 효율성을 평가한다. 제안한 저해상도 연결요소 레이블링을 사용했을 때 수행시간은 평균 31.4초, 최대 메모리 사용량은 평균 196.75MB가 단축된다. 본 제안방법은 혈관에 생기는 빈 공간을 막아주는 추가작업 없이 효율적으로 자동 폐 분할을 수행한다.
본 논문은 조명의 변화가 심한 영상에서 손 형태를 안정적으로 인지하는 기법에 관한 것이다. 제안한 방법은 HSI 색상공간에서 색상(Hue) 및 색상 기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를 저해하는 복잡한 손의 특성정보 대신, OBB의 크기에 대하여 정규화된 두 개의 고유값과 객체 기반 바운딩 박스(OBB)를 구성하는 16개 세부 영역에서의 손 윤곽픽셀의 개수를 손의 특성정보로 사용하였다. 본 논문에서는 급격한 조명 변화 상황에서 기존 RGB 색상요소를 기반으로 하는 배경차분법과 색상을 기반으로 하는 배경차분법, 본 논문에서 제안하는 색상 기울기 기반 배경 차분법의 결과를 비교함으로써 제안 기법의 안정성을 입증하였다. 6명의 실험대상자의 1부터 9까지의 수지화 2700개의 영상으로부터 손 특성 정보를 추출하고 이에 대하여 훈련을 통한 학습 모델을 생성하였다. 학습모델을 기반으로 실험자 6인의 손 형태 1620개의 데이터에 대하여 인지 실험을 실시하여 92.6%에 이르는 손 형태 인식 성공률을 얻었다.
목적: Ictal SPECT의 간질 병소를 찾는 민감도와 정확도는 각 연구마다 다르다. 발작 중에 발생할 수 있는 여러 가지 형태의 뇌혈류변화를 알아보고 이와 관련된 임상 요인들을 찾아보기 위하여 본 연구를 수행하였다. 대상 및 방법: 간질 수술을 받을 61명의 부분적 간질 환자들에서 interictal SPECT와 ictal SPECT를 시행한 후 두 영상을 차감하여 subtraction SPECT (sub-SPECT)영상을 구하였다. Sub-SPECT에서 보인 발작 중 뇌혈류변화의 형태는 1) 국소 뇌혈류증가(focal hyperperfusion), 2) 뇌혈류증가 플러스(hyperperfusion-plus), 3) 국소 뇌혈류감소(focal hypoperfusion), 그리고, 4) 혈류증가-감소 복합형(combined hyperperfusion-hypoperfusion)의 4가지로 나누었다. 각 형태 별로 간질초점 (epielptic focus)과의 일치율 (concordance rate)을 산출하였다. 결과: Conventional ictal SPECT 분석법의 간질촛점 진단율은 68.9%이었고, sub-SPECT의 진단율은 뇌혈류증가 만을 분석하였을때는 85.2%이었고, 뇌혈류 증가 및 감소를 모두 평가하였을 때는 91.3%이었다. 발작 중 국소 뇌혈류 감소는 측두엽외 간질에 비하여, 측두엽 간질에서 더 드물게 관찰되었다. 내측 측두엽에서만 발생한 뇌혈류증가는 내측 측두엽간질에서만 관찰되었고, 외측 측두엽에서만 발생한 뇌혈류증가는 신피질 측두엽간질에서만 관찰되었다. 해마 경화를 동반한 측두엽간질은 다른 병리소견에 비하여 발작 중 뇌혈류감소 현상을 매우 적게 보였다. 결론: Ictal SPECT를 분석할 때는 뇌혈류증가 뿐만 아니라 뇌혈류감소 현상도 유심히 보아야 하며, 발작 중 국소 뇌혈류감소의 기전으로 간질초점의 발작 중 초기 에너지고갈 (intra-ictal early exhaustion) 또는 간질초점 주변부로의 발작파 전파에 의한 steal 현상 등을 생각할 수 있지만 앞으로 규명하여야 할 과제이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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