최근 인공위성 영상자료는 주기적인 획득 시기를 가지고 있고 수치 지형도에 비해 쉽게 인지할 수 있기 때문에 지형변화 모니터링 분야에서 활발하게 이용되고 있다 그러나 인공위성 영상자료들은 촬영조건 및 센서의 특성에 따라 다른 기하학적인 왜곡을 포함하고 있을 뿐만 아니라 공간, 방사 및 분광 해상도가 상이하기 때문에 정밀한 분석 결과 산출에 어려움이 있다. 즉, 두 개 이상의 영상을 비교 분석하기 위해 기본적인 센서 정보의 차이에서 발생하는 정오차를 소거하고 지형기복에 의해 발생하는 부정오차를 제거하기 위한 정밀 기하보정은 반드시 선행되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 공간해상도가 다르기 때문에 발생하는 정오차 및 부정오차를 제거하기 위해 정밀정합을 실시하였다. 정밀 정합된 kompsat EOC 및 Landsat TM 영상으로 토지피복 변화를 탐지함으로써 위치정확도가 높은 탐지결과를 얻을 수 있었다. 정확한 위치정보를 가지는 탐지 결과는 지형지물의 갱신이나 다양한 GIS 응용의 기본자료로서 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 영상 회의 시스템에서 화자 위치 추정 및 음질 향상 기술이 연구되고 있다. 이 시스템에서는 마이크로폰 어레이를 이용하여, 화자의 위치를 파악하여 화자의 방향으로 카메라를 자동으로 조정해 주고 그 방향으로부터 입사되는 신호만을 수신할 수 있도록 한다. 이를 위해 마이크로폰 어레이가 연구되어져 왔다. 덜 연구에서는 시간에 따라 변화하는 음향 환경에 적응하는 적응 정합 필터 마이크로폰 어레이를 제안하고, 실험을 통해 그 성능을 고찰하였다.
본 논문에서는 여러 개의 측방 유동 스트립을 형광분석을 통한 정량분석을 할 수 있는 장비의 각 스트립에 인쇄된 바코드를 카메라를 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 각 슬롯의 스트립 유무를 판단하고, 시작 비트의 위치를 템플릿 정합법으로 검출하여 바코드 영역을 찾는다. 각 비트 영역은 바코드 설계 데이터와 기기 교정 시 계산된 공간 해상도를 이용하여 결정된다. 각 비트의 값은 비트 영역 중앙 부분의 평균을 이용하여 결정하였다. 다양한 조명 아래에서 취득한 영상들로부터 스트립 유무 판단, 시작 비트 위치 탐색 성공 여부 및 각 비트 값을 결정 등을 위한 판정 값을 가우시안 모델을 이용하여 계산하였다. 실험 결과 모든 판정 오류는 무시할 만 하였다.
다중 시기에 수집된 고해상도 위성영상은 효과적인 도심지 분석과 모니터링을 위한 필수적인 자료이다. 그러나 같은 지역에 대해 다른 센서에서 수집된 영상은 물론, 동일 센서 영상이라 하더라도 두 영상간의 기하학적 위치정보가 서로 일치하지 않는 문제가 존재한다. 따라서 다중 영상의 효과적인 활용을 위해서는 영상 정합을 위해 매칭 포인트를 추출하는 일이 필수적이다. 그러나 도심지의 경우 건물, 교량, 나무, 기타 인공 구조물 등의 영향으로 넓은 영역에 그림자가 분포하며 그림자의 방향과 강도는 영상 수집 시기에 따라 달라지기 때문에 정확한 매칭 포인트를 추출하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 대표적인 매칭점 추출 기법인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기법과 자동 그림자 추출 기법을 적용하여 도심지역의 그림자가 영상 정합에 미치는 영향을 분석하였다. 영상 분할을 통해 생성된 세그먼트의 분광 및 공간인자를 이용하여 그림자 객체를 추출하였으며 이 때 건물 버퍼 영역을 그림자의 인접정보로서 활용하였다. SIFT 기법을 통해 추출된 매칭점이 그림자에 위치하는 경우 이를 제거하고 영상 정합을 수행하였다. 최종적으로 고해상도 위성영상의 정합에 대한 그림자의 영향을 분석하기 위해 추출된 매칭점과 정합 결과의 정확도를 정량적, 시각적으로 평가하였다.
스마트폰의 보급 확산으로 다양한 콘텐츠가 등장하고 있다. 이러한 콘텐츠 중에서 위치 기반 서비스를 이용한 증강현실 응용프로그램의 필요성이 널리 대두되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰을 이용한 위치정보기반 AR 시스템에서 발생하는 정합 오차를 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 효과적으로 줄이는 방법을 제안한다. 위치정보 오차 누적 때문에 객체가 정확하게 정합되지 않는 부정합 현상 최소화를 위해 연산 속도는 유지하면서 연산량을 줄여 성능을 향상한 방법인 SURF(Speeded Up Robust Features)를 사용해 초기 특징점을 검출하고 검출된 특징점을 추적하여 모바일 환경에 적용한다. 위치정보 검색을 위해 GPS 정보를 사용하고 자세추정 및 방향 정보를 위해 자이로 센서, G-센서 등을 이용한다. 하지만 위치정보의 누적된 오차는 객체가 고정되지 않는 부정합 현상을 유발한다. 또한, 증강현실 기술은 구현하면서 많은 연산량이 필요하므로 모바일 환경에서 구현하는데 어려움이 발생한다. 제안된 방법은 모바일 환경에서 성능 저하를 최소화하고 비교적 간단하게 구현할 수 있어 기존 시스템 및 다양한 모바일 환경에서 유용하게 이용될 수 있다.
목 적: 현재 본원에서 방광암 환자의 영상유도 방사선치료는 재현성을 높이기 위하여 환자의 상태에 따라 알맞은 양의 생리식염수를 주입하고 영상유도 시스템(On-Board Imager system, OBI, VARIAN, USA)의 Cone.Beam CT (CBCT)로 3차원 정합(3D-3D matching)을 하여 치료를 한다. 본 연구에서는 방광암 환자의 치료 시 획득한 CBCT 영상의 분석을 통해 뼈를 기준으로 한 정합과 방광을 기준으로 한 정합의 차이를 알아보고, 생리 식염수를 주입한 방광의 체적 변화를 알아보고 방광암 환자의 치료 시 더욱 적절한 영상정합방법을 평가하고 고찰하고자 한다. 대상 및 방법: 본원에서 2009년 1월에서 2010년 4월까지 방사선치료를 위해 내원한 방광암 환자 7명을 대상으로 Folly catheter를 이용하여 방광 내 잔류 소변을 제거한 뒤 환자 개개인에 맞게 정해진 양 만큼의 생리식염수를 주입하고 CT-Sim 후 치료계획을 설계하였다. 그 뒤 OBI system을 이용하여 치료 전 자세 확인을 위해 CBCT를 찍었고, 담당 주치의가 모든 대상 환자의 영상 정합을 진행하였다. 총 45개 CBCT 영상을 이용하여 뼈를 기준으로 한 영상정합과 방광을 기준으로 한 영상정합의 차이를 분석하였다. 또, 방광의 체적 변화를 Eclipse (version 8.0, VARIAN, USA)를 통해 얻어냈다. 결 과: 뼈를 기준으로 한 영상정합을 한 후 다시 방광을 기준으로 한 정합의 차이는 X축으로 평균 $3{\pm}2mm$, Y축으로 $1.8{\pm}1.3mm$, Z축으로 $2.3{\pm}1.7mm$이고 전체 이동거리는 $4.8{\pm}2.0mm$로 나타났다. 또 방광의 체적은 기준 대비 $4.03{\pm}3.97%$의 차이를 나타냈다. 결 론: 방광의 특성상 해부학적 위치 및 내부의 움직임으로 인해 뼈를 이용한 영상정합 후에도 방광의 위치 차이가 발생하였다. 또, 생리식염수를 채운 방광의 체적은 4.03%의 차이를 나타냈으나 영상 정합 시 모두 계획한 볼륨 안에 포함되는 것을 확인 할 수 있었다. 따라서 생리식염수를 주입한 뒤 방광을 기준으로 영상 정합을 실시함으로써 더욱 정확한 치료를 실시 할 수 있을 것으로 사료된다.
수중 음원을 탐지할 때 사용되는 정합장 처리 기법은 복잡한 수중 환경을 고려하여 수행된다. 특히, 최소 분산 처리기를 적용할 경우 행렬의 고유치 문제로 인해 그 성능이 크게 저하될 수 있다. 본 논문에서는 변환 행렬을 이용하여 최소 분산 정합장 처리기의 성능을 개선하였다. 이 변환 행렬은 입력 신호의 공분산 행렬이 역행렬을 구할 수 있도록 하면서 원하는 음원 신호 성분을 향상시키도록 한다. 제안된 방법은 가상 데이터와 NATO 산하 SACLANT 센터에서 수집된 실측 데이터를 이용하여 그 효율성을 입증하였다.
도시와 같은 광범위한 영역에 대한 지형, 지물의 기하 정보를 추출 또는 복원하는 기술은 공간 영상정보 시스템을 비롯한 다양한 응용분야에서 사용되고 있으며, 이러한 필요에 따라 중요성이 더욱 커지고 있다. 본 논문은 위성 영상에서 건물의 footprint와 rooftop, 그림자 정보를 이용하여 건물을 반 자동으로 모델링하고, 이를 지형에 정합하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 직접적인 조작과 자동으로 이루어는 부분을 조합하여, 최소한의 사용자 조작으로 건물을 모델링하고, 지형에 의한 요소를 고려하여 건물의 실제 위치를 보정하여 지형과 정합을 수행한다.
시술 중 제공되는 2D영상은 실시간으로 환자와 시술도구의 상태정보를 제공해주지만 환부의 입체적ㆍ해부학적 파악이 어렵다. 따라서 긴 촬영시간으로 시술 전 획득되는 3D영상과 시술 중 얻어지는 2D영상간 정합영상은 영상 유도술에 있어서 유용한 정보를 제공한다. 이를 위해 본 논문에서는 볼륨영상으로부터 혈관모델을 추출하고 이를 평면으로 투영하였다. 두 2D영상에서 정차대상이 되는 혈관골격을 추출한 후 혈관의 분기특성을 고려 한 초기정합을 수행하였다. 크기와 초기 위치를 맞춘 혈관골격을 골격간 거리가 최소가 되도록 반복적으로 혈관을 기하변환시키고 최종 변환된 혈관골격을 시술 중 제공되는 2D영상에 겹쳐 가시화 하였다. 이로써 시술시간 경감과 시술성공률 향상을 유도할 수 있는 시술경로맵을 제시하고자 하였다.
이 논문에서는 1m 해상도 위성영상에서 관측할 수 있는 여러 인공지물 중에서 아파트 및 산업용 건물 등, 비교적 중대형이고 사각형 형태인 건물들을 반자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 소개한다. 기존에 연구된 건물추출을 위한 방식으로는 Perceptual Grouping, 스테레오 분석, LIDAR 센서 등에서 얻은 3 차원 정보를 이용하는 방식 등이 있다. 여기서는 단일영상 만을 이용하여 반자동으로 건물을 추출하는 알고리즘을 제안한다 이 알고리즘은 먼저 영상으로부터 라인을 추출한 후, 라인분석을 통하여 건물의 위치와 방향을 결정하고, 탬플릿 정합을 이용하여 이를 개선한다. 그리고 자동으로 추출된 건물외각선에 포함된 오류를 제거하기 위하여 수동편집 단계를 수행한다. 또한 먼저 수행한 건물추출 결과를 활용하여 주변에 유사한 형태의 건물외각선을 빠르게 추출하기 위해 기존에 추출된 건물 외각선 Polygon 을 탬플릿으로 정의하고 정합을 수행하여 건물 외각선을 추출한다. 개발된 알고리즘은 기존의 다른 방식들에 비해 추가적인 영상이나 정보를 요구하지 않고도 빠른 시간에 정확한 사각형형태의 건물을 추출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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