육상 원격탐사에서 정량적 활용이 확대됨에 따라 대기보정의 중요성이 날로 증가하고 있다. 그러나 대기보정 처리의 난이도와 효과의 불확실성을 감안한다면, 대기보정은 필요한 활용 분야에 적용되어야 한다. 광학영상의 대기보정이 반드시 필요한 분야로 지표물의 생물리적 변수의 정량적 정보를 추출하는 경우와 시계열 자료 분석을 꼽을 수 있다. 지표물의 정확한 표면반사율을 도출하는 대기보정에서 가장 큰 영향을 미치는 요소는 시공간적으로 매우 가변적인 에어로졸 및 수증기량이다. 특히 고·중해상도의 다중분광영상 대기보정에서 시기와 공간해상도가 부합되는 에어로졸 및 수증기 자료를 얻는 데 어려움이 많다. 광학영상의 육상 대기보정에서는 대기자료의 획득 방법에 따른 적절한 기법의 적용이 필요하다. 육상 대기보정은 렘버시안 표면 가정으로 표면반사율이 산출되지만, 대부분의 지표면은 이방성 반사특성을 가지고 있기 때문에 BRDF보정이 추가적으로 적용되어야 하는 숙제를 가지고 있다. 육상지역의 광학영상 대기보정 방법은 지속적인 개선이 전망되며, 센서도 대기보정을 위한 추가적인 파장밴드 포함이 기대된다.
KMTNet 광시야 망원경의 성능 개선을 위해 2017년에 이루어진 주요 작업으로 주경 배플(baffle) 설치, 주경 코팅, 돔 플랫(dome flat) 장치 설치에 대해 발표한다. 망원경 주경의 가장자리(turn down edge)는 경면 가공이나 코팅 상태가 균질하지 않을 수 있으며, 이로 인한 난반사는 밝은 별 주위에 넓은 wing profile과 여러 갈래의 방사상 빛줄기를 만든다. 이런 난반사를 제거하기 위해 주경면 바로 앞에 배플을 설치하였다. 주경의 광학 성능과 집광력이 최적이 되도록 배플 내부 직경 값을 1,580 mm로 조정하여 설치한 결과, 관측 영상에서 별의 영상이 크게 개선되었다. 호주 관측소는 상대적으로 습기가 높아서 망원경 주경의 반사율이 빨리 낮아졌으며, 이를 개선하기 위해 기존의 코팅(protected silver)을 제거하고 알루미늄으로 새로 코팅하였다. KMTNet 3개 관측소는 주경의 반사율과 코팅 면의 확대 영상을 정기적으로 모니터링하여 광학 성능의 변화를 추적하고 있다. 밤하늘 플랫(twilight sky flat) 영상을 보완하기 위해, 돔 인클로져에 플랫 스크린과 광원을 설치하여 돔 플랫 영상을 획득하였다. 마지막으로 KMNet 관측시스템을 운영하며 발생한 돔 회전 및 돔 셔터 구동부 문제 등에 대해 소개하고, 문제 발생 원인과 주기, 문제 해결 방안을 발표한다.
급속한 위성영상 공급확대에도 불구하고 자동화되지 못한 영상처리과정으로 인해 영상활용이 제약받는 경우가 많다. 본 연구에서는 감독영상분류를 위한 훈련지역 선택과정을 자동화함으로써 영상처리과정의 비용과 시간을 절감하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 기존의 토지피복 정보를 활용하여 훈련관심영역을 추출하는 방법을 최신영상에 적용하여 토지피복분류를 실행한 후 분류정확도를 평가하였다. 원주시 도심지역을 대상지로 하여 토지유형을 시가지역과 농지/초지, 숲, 나대지 및 수계로 나누고 유형별 훈련관심영역을 환경부 중분류 토지피복지도를 활용하여 선택하였다. 관심영역 선택을 위해 먼저 토지피복지도 폴리곤 경계를 기준으로 negative buffer (-15m)를 적용하여 새로 폴리곤을 만들었고 너무 작은 폴리곤(<$2,000m^3$)과 큰 폴리곤(>$200,000m^3$)을 제외하였다. 선택된 폴리곤들의 밴드별 반사율 표준편차와 평균값 및 NDVI의 평균값을 계산하였다. 이 정보를 이용하여 먼저 표준편차가 적은 폴리곤 (폴리곤 내 반사율 값의 편차가 크지 않은 폴리곤)을 선택한 후 이들 중 반사율 평균값이 각 유형의 특징적인 분광특성을 반영할 수 있는 폴리곤을 관심영역으로 선택하였다. 2017년 Sentinel-2영상을 활용하여 토지피복유형을 분류한 결과 86.9%의 분류정확도($\hat{K}=0.81$)가 도출되었다. 본 연구에서 시도된 자동 관심영역 선택방법 적용한 결과 수동 디지타이징 과정을 생략하고도 높은 분류정확도를 도출 할 수 있었으며 이와 같은 방법을 통해 영상처리에 필요한 시간과 비용을 절약하여 급속히 증가하고 있는 영상을 효율적으로 활용할 수 있게 될 것으로 기대된다.
3차원 레이저 스캐너는 두개안면부의 입체적인 영상을 구성할 수 있을 뿐만 아니라 컴퓨터의 조작을 통해 관찰이 용이하도록 원하는 위치로 회전과 축의 조정이 가능하여 면밀한 연조직 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 Vivid 900 (Minolta, Tokyo, Japan) 3차원 레이저 스캐너와 Rapidform 프로그램 (Inus Technology Inc., Seoul, Korea)을 이용하여 마네킨의 3차원 영상을 채득하여 촬영 과정의 오차를 평가하고 3차원 레이저 스캔 영상의 정밀도 및 확대율을 평가하였으며, 마네킨과 정상교합자, 제II급 부정교합자, 제III급 부정교합자의 3차원 레이저 스캔 영상에서 지정이 용이하고 반복 재현성이 높은 연조직 계측점을 제안하고자 하였다. 마네킨을 6회 반복 촬영한 결과 촬영 과정에서의 평균 오차는 X축은 0.16 mm, Y축은 0.15 mm, Z축은 0.15 mm였다. 마네킨의 실측치와 3차원 스캔 영상에서의 계측치를 비교하여 본 결과, 평균오차 0.37 mm, 확대율 0.66%로 나타났다. 3차원 스캔 영상에서 마네킨의 오른쪽 연조직 gonion을 제외한 26개의 연조직 계측점의 평균 오차가 2.0 mm를 넘지 않았으며 glabella, 연조직 nasion, endocanthion, exocanthionm, pronasale, subnasale, nasal alare, upper lip point, cheilion, lower lip point, 연조직 B point, 연조직 pogonion, 연조직 menton, preaurale 등이 평균 오차가 적었다. 제안된 연조직 계측점들은 3차원 레이저 영상에서 반복 재현성이 높고 지정이 용이하며 안면의 해부학적 특징을 나타내주는 점들로 두개안면 구조의 3차원적인 연조직의 분석을 위해 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 지속적인 교통량의 증가로 인해 발생되고 있는 고속도로의 혼잡을 해결하기 위해 한국도로공사에서 도입, 시범사업을 실시하고 있는 자동요금징수시스템의 효과를 분석하고자 한다. 이를 위해 하이패스라고 하는 자동요금징수시스템의 시범운영이 실시되고 있는 서울외곽순환고속도로의 판교, 청계, 성남 톨게이트를 대상으로 정량적 측면과 정성적 측면에 대해 시범사업 시행 전.후의 상황에 대해 비교.분석하였다. 시행 전.후를 비교해 본 결과, 정량적 측면에서 각 톨게이트 별 시간대별로 다른 결과를 보이긴 하지만 이용율이 비교적 높은 오전 첨두시에는 3개 톨게이트 모두 효과가 있는 것으로 나타나, 일정수준 이상의 이용율이 있는 경우는 효과가 있는 것으로 분석되었다. 정성적 측면의 이용자 만족도 조사에서는 하이패스 이용자의 84%가 만족하는 것으로 나타났으며 비이용자 선호도 조사에서는 응답자의 91%가 하이패스 이용의사가 있는 것으로 조사되어 효과가 있는 것으로 분석되었다. 결론적으로 7,000대의 단말기 과소 보급으로 아직까지는 평균 3.9%의 저조한 이용율을 보여 시범사업의 전반적인 사업효과가 제대로 나타나지 알고 있지만, 비교적 하이패스의 이용율이 높은 오전첨두에는 효과가 있는 것으로 나타난 점을 보아 2000년 12월부터 시행되고 있는 단말기의 추가 보급이 완료되는 시점에는 그 효과가 분명하게 나타날 것으로 예상된다. 따라서. 이용자의 만족도와 비 이용자의 선호도가 매우 높은 상황에서 현재의 시범운영상에서 발생된 문제점을 개선하여 하이패스를 확대.보급한다면 고속도로의 혼잡을 해결할 수 있는 좋은 방안이 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 영상데이터 검색시스템에 적합한 계충적 확대축소법을 이용한 영상의 단계적 전송법을 제안한다. 종래의 단계적 전송방법은 계층간의 배율이 4(흑은 1 /4)로 고정되어 있어, 정보량의 증가가 급격히 일어나므로 해상도가 낮은 화면에서 갑자기 높은 화면으로 되지만, 본 방법은 계층간에 배율을 임의로 취할 구 있는 배율가변형 계층성을 단계적 전송에 도입함으로써, 계충간에 정보량을 서서히 증가시켜 전송하고 표시할 수 있으므로 화면의 해상도를 서서히 증가시킬 수 있다. 이 방법은 종래 제안된 LP법보다 압축율이 0.7bit/pel 개선된 상태에서 SNR이 5.7(dB)정도, PCS보다는 중간단계의 SNR이 약 1[dB]정도 개선되 고 있음을 보이고 있다
최근들어 보안이 중요시되는 공간에서 임의의 객체를 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 효율적인 영상 처리 교육을 위한 지능형 영상 시스템을 구현하고 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 검지 영역내 차량의 진입 및 추적 실험을 하였고, 차량이 검지영역 내에서 정차시 Pan-Tilt-Zoom 카메라를 제어하여 객체의 확대 영상을 취득하도록 하였다. 실험 결과 움직이는 차량의 경우 97.4%, 정차해 있는 차량의 경우 91%의 추적율을 나타내었다. 또한 제안된 시스템은 교육진행시 실시간 영상 데이터 사용 및 카메라 제어를 다수의 학생들이 동시에 할 수 있음으로 효율적인 영상 처리 교육을 진행 할 수 있을 것으로 사료된다.
도시부 교통정보 수집은 VDS, DSRC, 레이더 등 다양한 시스템에 의해 수집되고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 스마트교차로시스템이 확대 보급되고 있으며 교통량, 속도, 차종 등 다양한 정보수집이 가능하다. 그러나 관련 문헌을 고찰한 결과 지금까지의 성능평가 기준은 딥러닝 영역을 고려하지 않은 RBS기반 평가체계로 '기준값-측정값'의 퍼센트 오차만 고려하고 있어 기존 평가방식으로는 딥러닝 부분의 평가를 수행할 수 없어 새로운 성능평가 방법이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 데이터 비율 및 가중치를 고려하여 Precision과 Recall 등 딥러닝 성능지표를 고려한 오차산정식을 개발하여 개별오차와 구간 오차, 전체오차를 산정하였다. 연구결과, 측정값 1의 오차율은 3.99와 3.54, 측정값 2는 5.34와 5.07로 기존 산정식과 오차율에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 반복측정 분석결과 개발 산정식이 우수한 것으로 나타났다.
본 연구는 DR system에서 Chest PA 검사 시 일반적으로 적용되는 SID(180 cm)가 실제 심장크기 및 심흉비를 묘사하는데 적합한 거리인지 고찰해보고, 장비가 지닌 기하학적 원인이 영상에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 자체 제작한 Chest phantom과 XGEO-GC80, INNOVISION-SH, UD150B-40 장비에 CXDI-40EG detector를 조합한 X선 발생장치를 이용하였다. 실험방법은 SID를 180 cm로 고정 후 OID를 0, 75, 83 mm로 변화시키며 영상을 획득하였다. 영상은 Centricity Radiography RA1000 PACS system에서 측정하였다. 통계프로그램은 SPSS(Version 22.0, SPSS, Chicago, IL, USA)를 사용하였고, p-value는 0.05 이하를 통계적으로 유의한 것으로 평가하였다. OID 0 mm에서 세 장비 모두 팬텀의 실제 CS, BS 보다 약 2.7~3.5 mm 정도 확대되었고, 계산된 확대율과 비교해 보았을 때 1.6~2.8% 확대되었다. OID 75 mm와 OID 83 mm에서는 6~8 mm 범위에서 CS와 BS가 확대되었다. 계산된 값과 비교했을 때 측정된 값은 6.1~7.9% 확대되었다. OID 변화에 따른 CS와 BS는 각 그룹간에 통계적으로 유의한 차이(p<0.05)를 보였으며, 사후분석에서는 OID 0 mm 그룹만 독립적인 그룹으로 나타났고, 75 mm와 83 mm는 동일한 그룹으로 분리되었다. 하지만 OID 변화에 따라서 통계적으로 유의한 차이가 없었으며(p >0.05), 사후 분석에서도 모두 같은 그룹으로 나타났다. DR system에서 Chest PA 검사 시 일반적으로 이용되고 있는 SID에서 검사하는 경우 심장의 크기는 실제 크기보다 6~8 mm크게 나타나며 이는 실제 이론적인 값보다 6.1~7.9% 확대되어 나타났다.
Purpose : The purpose of this study is the magnification rates depending on the area of patient dose (DAP) and glass dosimeter see the change of the dose according to the dose characteristics of low-magnification aims to raise standards. Materials and Method : Direct DR equipment Sonialvision DAR-8000f, Shimadzu was used, the patient entrance dose measurements to the surface of the Rando Phantom of the neck and the abdomen was placed on the Xi unfors. glass dosimeter for measuring organ doses at the same time the Rando Phantom of the major organs in place by inserting a 9 ", 12", 15 ", 17" and 30 seconds for each magnification were measured according in fluoroscopy. DAP meter area of the patient dose was measured. Result : Esophagography at 17" 143% than 9"magnification the average area dose was increased. Organ dose of Esophagography at 17" was decreased 25.32% than 9" magnification. UGI at 17" was increased 129.73% DAP than 9" magnification. Organ dose of UGI at 17" was decreased 23.32% than 9" magnification. Where the major organs of magnification at 17" were decreased(lung -25.96%, stomach -33.09%, spleen -27.81%, liver -4.92%) than 9" magnification. Conclusion : Expected to get better quality image While using the proper magnification, and have recognition that difference Organ doses and DAP meter in fluoroscopy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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