본 논문에서는 Generalized Hough Transform (GHT)와 Chamfer 정합(Chamfer matching)방법을 결합하여, 두 방법의 약점을 보완하는 새로운 이차원 에지기반 매칭기법이 제시된다. 먼저, GHT를 적용하여, 물체의 대략적인 위치와 방향을 추정하고, 이를 시작점으로 하여, 보다 정확한 위치와 방향을 Chamfer 정합기법을 적용하여 찾았다. 끝으로, 서브픽셀(subpixel) 알고리즘을 사용하여, 매칭정확도를 향상시켰다. 제안된 알고리즘은 다양한 전자부품 영상에 대해 실험한 결과 좋은 결과를 나타내었다.
두 개의 이차원 단백질 전기영동 영상에서 한쪽 영상의 각 반점이 다른 영상의 어느 반점과 일치하는 지 알아내는 일은 단백질의 생성과 소멸, 변이 등을 알 수 있게 하는 중요한 일이다. 단백질 반점은 주로 2차원 전기영동에 의해 분리된다. 이 과정은 조직의 상태, 실험 조건 등에 따라 같은 단백질이라도 그 위치가 조금씩 다르게 된다. 각 반점을 정합하여 보면 균일하지 않은 비선형 변환 관계를 이룬다. 그러나 국지적으로 보면 반점 사이의 토폴로지가 유지되는 것을 볼 수 있다. 본 연구는 이러한 토폴로지의 유지에 착안하여 반점끼리 정합하는 방법을 제안한다. 토폴로지의 유사성을 비교하기 위하여 이웃한 반점과의 거리와 각도를 비교하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 Direct LDA(DLDA)을 사용한 홍채 특징추출 방법을 제안한다. 이것은 획득한 홍채 영상으로부터 독특한 특징을 추출하기 위해 특별히 이차원 이산 웨이블릿 변환의 다중해상도 분해 방법을 사용하는 것이다 또한 홍채의 다양한 웨이블릿 성분으로부터 변별력을 가진 특징을 얻을 수 있도록 DLDA 기법을 적용하였다. 이러한 특징추출 방법은 이동이나 회전에 변하지 않는 알고리즘을 요구하는 홍채의 모양을 묘사하는데 적합하다. 홍채의 패턴정합을 위해서는 최근접 평균 분류기(Nearest Mean Classifier)를 사용하였다. 본 논문에서 인간의 홍채인식을 위해 제시한 방법이 홍채패턴을 표현하는 효과적인 방법이며, 시간 및 공간의 절약이라는 측면에서 유리하다는 것을 보여준다.
본 논문은 2-D 물체 정합을 위한 robust oriented Hausdorff measure (ROHM)을 제안하였다. 이 ROHM은 기존의 Hausdorff distance (HD) 알고리듬의 거리 개념을 Hough 변환의 누적기법으로 대치함으로써 제안되었다. 제안한 알고리듬은 distance transform (DT)을 사용하는 변형된 Hough transform으로 생각할 수 있다. 또한 각 화소의 방향각을 사용하여 부적절한 대응관계를 제거하였다. 여러가지 실험영상을 이용한 실험을 통하여 제안한 알고리듬이 기존의 알고리듬들에 비하여 효율적임을 보였다.
$BF_2$ molecule 이온주입은 ULSI기술에 있어서 ultra shallow 정합형성을 위해고 P-MOS를 제작하는데 매우 유용한 기술이다. 주입된 boron 이온의 분포를 위해서 $0.05{\mu}m$ 나노스케일의 마스크사이즈의 패턴에 이온 주입한 결과를 일차원적인 분포해석을 위해서 UT-Marlowe tool을 사용하여 gauss 및 pearson 모델의 도핑분포를 나타내었다. 또한 이 데이터를 TSUPREM4에 적용하여 이차원적인 도핑분포와 열처리 후에 boron의 gauss 및 pearson의 모델의 도핑분포를 본 논문에 나타내었다.
단백질 분석에 사용하는 이차원 젤 영상에서 단백질은 반점으로 나타난다. 같은 세포에서 추출한 두 젤 영상을 비교하면 같은 단백질은 비슷한 위치의 반점으로 나타난다. 정상 세포와 암 세포의 젤 영상을 비교하면 달라진 단백질을 알 수 있으므로 이는 신약개발의 중요한 정보가 된다. 젤 영상은 생물학적 실험 방법으로 만들어지므로 반점의 위치가 일정하지 않아 자동으로 정합하기 매우 어렵고, 이 문제는 NP-hard임이 밝혀졌다. NP-hard 문제를 푸는 방법으로 신경회로망이 널리 쓰이므로 그 중 젤 영상 정합에 적당한 홉필드 신경망으로 문제를 해결하였다. 두 젤 영상의 반점의 위치와 거리를 매개변수로 하는 에너지 함수를 정의하였고, 이 에너지 함수가 최소로 되는 두 반점이 같은 단백질이라 판정한다. 에너지 함수는 검토중인 반점뿐만 아니라 이웃한 반점도 함께 검사하도록 하여 단순한 거리 개념만이 아니라 전체 반점의 형태를 반영하도록 하였다.
본 논문에서는 영상 등록을 위한 유사도 계산에 사용되는 원형 템플릿의 설계 방법을 제안한다. 원형 템플릿은 영상의 이동 및 회전 변환에 불변한 성질을 가지고 있어 기준 영상 및 관측 영상 사이에 이동 및 회전 변환이 존재하더라도 영상 등록 제어점을 정확하게 정합하는 장점이 있다. 기준 영상의 제어점을 중심으로 일정한 거리 이내에 다수의 원주를 구성하고 각 원주 위에 일정한 간격으로 위치하는 화소들로 이루어지는 원형 템플릿을 생성하고 이를 이차원 이산 극좌표 행렬(Discrete Polar Coordinate Matrix, DPCM)으로 구성한다. 관측 영상에서도 동일한 형태의 원형 템플릿을 생성하고 탐색 범위 내의 각 위치에서 관측 영상의 원형 템플릿을 0도에서 360도 범위 내에서 일정 각도 간격으로 회전시키면서 극좌표 행렬을 생성하고 기준 영상의 극좌표 행렬과의 유사도를 Mutual Information을 이용해서 계산한다. 탐색 범위 내의 각 위치와 회전 각도에 대한 Mutual Information이 최대가 되는 화소를 정합쌍으로 결정한다. 제안한 알고리즘은 서로 다른 두 시기에 촬영한 KOMPSAT-2 영상에 적용하여 영상의 회전 변화 조건하에서 우수한 정합 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 완전탐색 블럭정합 알고리즘의 고속처리를 위한 VLSI 어레이 프로세서의 구조를 제안한다. 완전 탐색 블록정합 알고리즘으로부터 인덱스 공간을 확장한 단일할당코드를 변환 후, 이것으로부터 데이터의존그래프를 구하고, 최적의 방향으로 투영시켜 신호흐름그래프를 얻는다. 신호흐름그래프에 시간 및 공간적인 지역성을 추가하여 이차원 VLSI 어레이를 구하였다. 탐색영역의 후보블럭이 행과 열로 중첩되므로, 중복되는 데이터를 재사용해서 데이터 임력횟수를 줄이고 처리 속도를 향상시켰다. 블럭의 크기가 N이고 최대탐색거리가 p인 경우, 제안한 VLSI 어레이의 처리요소는 ($N_2$+1)$\times$(2p+1)개이고, 입력포트는 (N+2p)개이다. 첫 번째 기준블럭에 대한 이동벡터를 구하는 시간은 ($N_2$+2(p+1)N+6p)이고, 매 (3N+4p-1) 단위시간마다 다음 기준 블럭에 대한 이동벡터가 구해진다.
LCTV를 이차원 공간 광변조기로 사용하기 위하여 성능평가 및 특성개선을 수행하였다. LCTV 스크린의 위상 왜곡은 홀로그램 기판과 굴절을 정합액을 사용해 보정하였고, 실제 사용시 문제시되는 전국 격자패턴의 제거를 위해 BaTiO3 결정에서의 위상공액파를 이용하는 새로운 방법을 제안하고 실험하였다.
본 연구에서는 방사선사를 포함한 레이저, 갠트리 및 온-보드 영상장치의 총체적 셋업의 정확성을 평가하고자 하였다. 경험이 많은 방사선사에게 매일 아침 마커블록을 카우치의 Lock bar 시스템에 고정하고 마커블록을 레이저 중심에 맞추도록 하였다. 71일간 마커블록을 2D/2D 정합으로 위치를 보정하기 위하여 $0^{\circ}$ and $270^{\circ}$ 각도에서 한 쌍의 kV 영상을 획득하였다. 정합이 되었을 때 원격으로 카우치를 조정하여 셋업에러를 보정하고 보정 값은 저장하였다. 상하방향(vertical)과 앞뒤방향(longitudinal) 평균오차를 분석한 결과 상하방향은 0.65, 앞뒤방향은 0.66으로 나타났으며 반면에 좌우방향(lateral)은 0.01으로 나타났다. 상하방향과 앞뒤방향의 p 값은 모두 0.00으로 통계적으로 유의하게 나타났으며, 좌우방향에서는 p 값이 0.829로 나타나 계통오차를 발견하기 어려웠다. 총체적 셋업평가방법은 일간으로 시행하기에 유용하고 편리하였다. 그러나 계통오차를 줄이기 위해서 여전히 레이저와 OBI의 일간 점검은 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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