본 논문에서는 서로 다른 두 종류의 위성센서로부터 획득한 네 개의 고해상도 위성영상에 대해 영상과 함께 제공되는 RPC 기반의 블록조정 모델을 구성하고 3차원 위치결정 정확도를 분석하였다. 실험자료로는 In-track 입체영상 획득방법으로 촬영된 두 개의 GeoEye-1 및 WorldView-2 입체 영상쌍과 DGPS 측량성과를 활용하였다. RPC 블록조정 모델 알고리즘을 이용하여 동종(同種) 영상으로 구성한 두 개의 입체영상 모델 및 이종(異種) 영상으로 구성한 네 개의 입체영상 모델과 세 개의 삼중영상 모델 및 하나의 사중영상 모델의 정확도를 분석하였다. 각 모델의 정확도는 유사하게 나타났으며, 지상기준점을 사용하지 않을 경우 CEP(90) 2.3m, LEP(90) 2.5m, 하나의 지상 기준점을 사용하였을 경우 CEP(90) 0.3m, LEP(90) 0.5m를 나타냈다.
본 연구에서는 보행 가속도 신호를 측정할 수 있는 휴대용 무선 가속도 측정 시스템을 설계하고 편마비 환자로부터 획득된 데이터를 이용하여 보행 인자 계산과 보행의 규칙성 및 대칭성을 평가할 수 있는 보행 자동분석 알고리즘을 개발하였다. 휴대용 무선 가속도 측정 시스템은 2축 가속도계와 증폭기 및 16㎐ 저역 통과 필터로 구성된 아날로그 신호처리부(가속도 센서부)와 원칩 마이크로프로세서, EEPROM RF 송신부 및 수신부로 구성되어 있다. 보행 분석 알고리즘은 FFT 분석부, 필터 처리부 및 정점 검출부로 구성된다. 알고리즘 개발 및 평가를 위하여 8명의 편마비 환자가 실험군으로 또 다른 8명의 편마비 환자가 대조군으로 참여하였으며, 요추 3∼4번 위치에서 10m 동안의 보행 가속도 신호를 60㎐의 샘플링 주파수로 측정하였다. 보행자동분석 알고리즘에 의해 먼저 보행 구분점을 검출하고 좌우 발을 구분하였으며, 이 정보를 이용하여 보행 인자들을 계산하였다. 비디오 데이터와 보행 가속도 신호를 직접 관찰하여 얻은 정보와 비교하여 알고리즘의 성능을 평가한 결과 보행 구분점이 모두 정확히 검출되었으며 좌우 발 또한 모두 구분되었다. 향후 알고리즘의 신뢰성과 더 많은 보행 인자들을 계산할 수 있도록 성능을 향상시킴으로써 임상에서 편마비 환자의 재활치료 성과를 평가하는데 사용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.
전산화단층촬영 검사 시 인체 내에 삽입되어 있는 금속물질은 금속주위에 있는 인체조직이나 뼈와 큰 밀도차이가 있어 인공물을 발생시킨다. 이 실험을 통해 Single source Dual energy CT에서 Dual energy검사 및 MAR 알고리즘의 특성을 비교분석하여 임상적으로 적용방법에 대한 기초자료를 제시하려 한다. MAR 알고리즘을 적용하거나 Dual Energy를 이용하여 검사하였을 때 금속 인공물이 감소하였는데 MAR알고리즘을 적용한 영상은 세부적인 부분을 왜곡시키는 단점이 있다. Dual Energy로 검사한 영상은 MAR알고리즘을 적용한 영상보다 세부적인 부분까지 구현해 낼 수 있다는 장점이 있으나 재구성에 소요되는 시간이 길며 피폭선량이 MAR알고리즘을 적용한 영상보다 약 4배 가량 높았다. 수술 후 Follow up 및 금속물질의 위치를 파악하기 위해서는 MAR알고리즘을 적용하여 영상을 획득하는 것이 검사적 측면에서 유용하며 미세 병변 확인 및 수술계획을 세우거나 진단적인 측면에서 검사를 시행하였을 때는 Dual Energy로 검사하는 것이 더 유용하다.
지구 표면에 대한 정보는 기상 및 대기 역학의 이해나 인간을 포함한 동물에 큰 영향을 미치는 극한 열현상에 대응함에 있어서 핵심적인 지구 물리량이다. 지구 영역에 대한 온도를 추정하기 위하여 위성에 탑재된 열적외 센서가 널리 활용되어 왔는데, 정밀한 활용을 위해서는 온도 추정 과정의 불확도에 대한 이해가 선행되어야 한다. 하지만 온도추정 불확도에 영향을 미치는 많은 요소 중에서 한반도 주변의 환경 하에서의 온도추정 알고리즘의 불확도 산정에 대한 연구는 미미하였다. 본 연구에서는 한반도 주변의 대기 및 해양 조건하에서 범용성이 높은 single-channel 알고리즘의 불확도를 추정하는 연구를 수행하였다. 알고리즘의 입력자료로 필요한 재분석자료(reanalysis)의 영향성을 평가하기 위하여 두 가지의 재분석자료, 즉 fifth generation of European Centre for Medium-Range Weather Forecasts reanalysis of the global climate and weather (ERA5)와 Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications-2 (MERRA-2)를 사용하였고, 복사전달모델은 MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN)을 사용하였다. MODTRAN 모의와 온도 추정 정확도 검증에 사용되는 현장 관측 수온은 한반도 인근 해역에 위치한 해양 기상 부이(buoy)로부터 획득했다. 실험 결과, 알고리즘 불확도는 대기 수증기량에 따라서 선형에 가깝게 증가하는 것을 확인하였고, 가장 건조한 조건에서는 약 0.35K 그리고 평균적으로 0.45K 가량의 불확도가 발생함을 확인하였다. 이러한 결과는 재분석자료의 종류에 상관없이 유사하게 도출되어 알고리즘이 가지는 순수한 불확도라고 추정할 수 있었다.
인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라 의료분야에서도 활발하게 인공지능이 연구되고 있다. 현재 국내에서는 엑스선 촬영, 컴퓨터단층촬영(Computer Tomography), 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging) 등의 의료영상장치에 인공지능이 접목되고 있으며 향후 방사선사 없이 환자의 방사선 영상을 획득 할 수 있는 인공지능을 탑재한 의료기기가 발명 될 것으로 예상된다. 본 연구는 엑스선 촬영에 있어서 환자 위치잡이에 대한 자동화에 대해서 초기 연구를 했다. 위치잡이에 대한 평가를 위해 엑스선 장비와 인체 팬텀을 사용했다. 프로그램은 Visual Studio 2010 MFC로 구현했으며 영상은 $1,450{\times}1,814$ 크기로 했다. 픽셀 값을 눈으로 식별 가능한 0 ~ 255 값을 갖는 명암으로 변환하여 모니터에 출력했다. 출력한 영상에 세 픽셀 좌표 값을 통해 각도를 예측하고 각도에 따른 음성안내에 따라 환자가 바른 위치잡이를 하도록 유도하는 절차 알고리즘 프로그램을 개발 했다. 다음 연구에서는 사용자가 좌표의 기준을 인공지능에게 전달하는 것이 아닌 인공지능 스스로 구조물을 파악하여 각도를 계산하는 연구를 진행할 것이다. 향후 위치잡이의 자동화를 통해 촬영부터 위치잡이까지 인공지능이 실시하도록 하는 연구에 도움이 될 것으로 예상된다.
본 연구에서는 두 개의 치료빔 가속기가 사용되는 구조에서 종양 위치 추적을 하는 두 쌍의 kV 영상시스템의 기하학적 설계 및 종양 위치 추적 정확도 분석을 목표로 하고 있다. 특히, 병변의 위치추적을 위한 수식 및 알고리즘을 수립하였고, 두 쌍의 kV 영상 시스템이 비직교 위치에 놓일 때 검출기 해상도가 종양 위치 추적 오차에 미치는 영향에 대해서 모의실험으로 분석하여 보았다. 병변의 위치추적을 위한 수식 및 알고리즘을 수립하기 위해서 각 엑스선원, 검출기 등의 절대좌표는 동차방정식을 이용하여 설정하였으며, 삼차원 상의 두 직선의 방정식을 통하여 병변의 절대위치를 찾아내도록 하였다. XCAT 프로그램을 이용한 모의실험을 통해서 영상 검출기의 해상도가 미치는 영향을 두 개의 kV 영상시스템의 각도에 따라서 분석하여보았다. XCAT 소프트웨어를 이용하여서 팬텀에 병변 추적을 위한 금속 기점 마커를 삽입하였고, CT projection 프로그램을 이용하여 각 kV 영상시스템의 각도별, 검출기의 해상도별 영상을 획득할 수 있다. 모의실험 결과, 두 kV영상시스템의 각도가 $90^{\circ}$에서 $50^{\circ}$까지는 검출기 해상도가 1.5 mm/pixel보다 고해상도 일 때 약 1 mm 이하의 위치 오차를 보였다. 하지만, 검출기의 해상도가 1.5 mm/pixel 이상으로 나빠질수록 오차가 약 1 mm 이상으로 나타날 뿐만 아니라 각도에 따른 오차의 변동이 컸다. 검출기의 해상도가 개선될 수록 그 각도별 오차의 변동이 줄어들고, $90^{\circ}$에서 가장 적은 오차가 발생 하는 것을 볼 수 있었다. 충분한 해상도의 검출기가 사용된다면 듀얼헤드 겐트리 시스템과 같이 공간적으로 제한된 방사선 치료기기에 두 개의 kV 영상시스템을 예각으로 설치하여도 된다는 결론을 도출할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 모의실험 방법론은 병변의 위치, 검출기의 특성, kV 영상 시스템의 기하학적 배치에 따른 종양추적 위치 추적시스템의 정확도를 분석하는 도구로서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
다중영상화기술은 진단 및 치료 반응평가의 성능향상을 위하여 활발히 연구되고 있으며 하드웨어의 통합에도 불구하고 기기간의 획득방법의 차이에 따라 영상간의 불일치와 계수부족으로 인하여 정합도를 떨어뜨린다. 이에 본 연구에서는 소동물 PET 리스트모드 데이터의 저장형식을 분석하고 잡음 및 통계적 특성을 향상시키기 위하여 이벤트 데이터를 재추출하여 정량적으로 개선된 PET 영상을 획득하고자 하였다. 소동물 리스트모드 Inveon PET 데이터는 소동물에 37 MBq/0.1 ml를 꼬리정맥에 주사하고 60분 후 10분 동안 정적데이터를 획득하였다. 생체신호와 같이 획득된 리스트모드 데이터형식은 48 비트의 패킷크기로 이루어져 있으며 패킷 내에서는 8 비트의 헤더와 40 비트의 payload 영역으로 나누어져 있다. 사이노그램 생성은 그레이코드로 각 패킷의 순서와 흐름을 평가하고 각 패킷의 순서를 CPU에서 검출기위치 변환과 단순 증가 그리고 비모수 부트스트랩 기법을 이용하여 재추출하여 새로운 사이노그램을 생성하였다. 영상은 3 span과 31 ring difference로 설정하여 생성된 사이노그램은 산란 및 감쇠보정을 고려하지 않고 16부분 집합으로 4회 반복하는 OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. 획득된 PET 데이터의 헤더정보에서의 동시계수의 총수는 1,394만 계수였으며, 리스트-이벤트 데이터의 패킷을 분석한 동시계수의 총수는 1,293만 계수였다. PET 데이터의 단순 증가는 최대값이 1.336에서 1.743으로 향상되었으나 잡음이 같이 증가됨을 확인하였다. PET 데이터 재추출 성능은 순차적인 패킷의 payload 값을 시프트연산을 통해 데이터의 위치를 이동시킴으로써 특정 잡음이 제거되거나 대조도가 향상되는 영상을 획득할 수 있었다. 부트스트랩 재추출 기법은 영상의 잡음과 통계적 특성이 개선된 PET 영상을 제공하여 다중영상화시 정합도를 향상시켜 질환의 조기 진단 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권1호
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pp.56-61
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2017
본 논문은 시간지연이 있는 데이터의 예측기법과 햅틱기반의 원격조작시스템에서의 응용방법을 다룬다. 일반적으로 네트워크 환경은 데이터 전송에 따른 시간지연이 필수적으로 동반되며, 햅틱기반의 원격조작시스템이 이러한 네트워크 환경에 구현되는 경우 시간지연으로 인해 전체 시스템의 성능저하를 피할 수 없다. 이러한 상황을 고려하여, 본 논문은 ARMA모델을 기반으로 모델파라미터의 학습방법과 실시간 예측을 위한 재귀적 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 가상공간에 놓인 물체에 대하여 양방향 햅틱 상호작용의 상황에서 5ms의 샘플링 주기로 획득한 햅틱데이터에 적용되며, 그 결과로서 100ms 이후의 값을 예측함에 있어 위치수준 오차 1mm이내의 예측성능을 보였다.
우리나라 연간 총수자원 1240억$m^3$ 가운데 42%에 해당하는 517억$m^3$는 증발산을 통해서 하늘로 올라가고 나머지 58%인 723억$m^3$는 하천으로 흘러간다(국토해양부, 2008). 이와 같이 증발산량은 지구 표면에서 대기로의 수증기 이동 현상으로 강수와 더불어 대기의 물 순환 및 수분 이동의 파악에 매우 중요한 지표로 사용되고 있다. 현재 기상청에서는 세계기상기구의 관측 기준에 따라 증발산량을 측정하고, 점추정 자료를 내삽법을 이용하여 유역면적 전체에 적용시키고 있다. 그러나 자연상태에서 증발산에 영향을 주는 요인이 매우 다양하기 때문에 점추정 자료를 통해 유역면적 전체에 대한 증발산량을 추정하는 방법은 많은 오차를 가져올 수 있다(유진웅, 2003). 이를 극복하기 위한 방법으로 RS 기법에 의한 증발산량 추정 방법과 함께 위성으로부터 획득할 수 있는 지표 및 대기 정보를 이용하여 광범위한 지역 내에서 공간적으로 불균일한 수분 분포를 추정하기 위하여 많은 알고리즘이 제안되었다. 본 연구에서는 위성영상을 이용하여 증발산량을 추정하는 모형가운데 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land) Model을 상용소프트웨어에서 구현하고 충청북도에 위치한 미호천 유역에 대해 모형을 적용하여 증발산량을 추정하였다. 위성자료로는 2006년 9월 22일의 Landsat 5 TM 영상을 사용하였으며, DEM은 USGS DEM, 기상자료로는 청주시 기상연보를 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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