일반 영상의 화질을 개선하기 위해 다양한 알고리즘이 존재한다. 하지만 X-ray 영상의 경우 일반 영상과 특성이 다르기 때문에 기존의 화질 개선 알고리즘으로는 진단에 적합한 화질을 얻을 수 없다. 디지털 X-ray 기기로부터 처음 획득된 X-ray 영상은 데이터 범위가 일반 영상에 비해 넓고 밝기 레벨이 고르지 못하다. 특히 Chest X-ray 영상의 경우 다양한 이유로 촬영하기 때문에 갈비뼈와 혈관, 척추 뼈 등 특성이 다른 모든 부위들을 자연스럽게 개선할 필요가 있다. 본 논문은 영상의 불필요한 배경 성분을 제거하여 특정 밝기에 밀집되어 있는 데이터들의 히스토그램 범위를 확장시키고 주파수 대역 별 가중치를 조절하여 대비 및 선명도를 향상시킨다. 마지막으로 전역적 대비 개선 기법과 지역적 대비 개선 기법의 장점을 취하여 진단에 적합하도록 개선된 Chest X-ray 영상을 얻는다.
전기 임피던스 단층촬영 기법은 도메인의 표면에 부착된 전극들을 통해 주입된 전류와 측정된 전압 데이터를 기반으로, 미지의 도전율 분포를 복원하는 비파괴 기술이다. 이 논문에서는 전기 임피던스 단층촬영법에서 일반적 Tikhonov 조정을 갖는 역문제를 풀고 도전율 분포를 복원하기 위해 절단된 특이값 분해 기반의 역문제 해법을 제안하였다. 역문제 계산시간을 줄이기 위해 일반 조정행렬을 역행렬 항목에서 분리시키고 절단된 특이값 분해 방법을 적용하였다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 모의실험과 팬텀실험을 수행하고 복원결과를 비교하였다.
본 논문에서는 블랙박스 혹은 운전석에 장착된 카메라로부터 얻어진 차량 영상에 대한 영역별 수직 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델(linear regression model)을 활용한 강건한 차량 운행 동영상의 안정화(video stabilization) 기법을 제안한다. 동영상 안정화 기법은 영상의 흔들림 보정뿐 아니라 동영상 내 강건한 특징점 추적 및 매칭을 위한 이전의 전처리 과정으로 적용된다. 일반적으로 촬영 과정에서 많은 떨림이 포함될 수 있는 야외 CCTV 영상이나 손으로 들고(hand-held) 촬영된 동영상에 대한 흔들림 보정 등에 적용되고 있으나 영상 내 특징점이 지속적으로 변하고 영상의 변화 정도가 매우 심한 차량 운행 동영상에서는 적용된 사례가 드물다. 본 연구에서는 일반적인 비디오 안정화 기술이 적용되기 어려운 차량 운행 동영상에 대하여 수직 투영 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델 기반의 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 입력영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭을 수행하고 선형 회귀모델을 통해 영상에 나타나는 수직 및 회전이동 변환을 선형 근사하여 시간 영역 상의 입력 영상에 대한 안정화를 달성한다. 제안 방법의 검증을 위해 블랙박스로 촬영된 실제 동영상에 동영상 안정화 기술을 적용하였으며, 운행 중 불규칙한 노면으로 인한 영상의 흔들림이 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다.
각종 자연재해에 따른 광역 피해에 대한 정보를 수집하는 데에는 일반적으로 위성영상이 이용되고 있으며, 좀 더 국지적인 피해를 조사할 경우에는 항공사진이나 저고도 무인비행기가 이용되고 있다. 그러나 공공 시설물 피해와 같이 더욱 세부적인 피해를 조사하는 데에는 이러한 방법이 적절치 않으며, 현지측량작업이 행하여져 왔다. 본 논문에서는 사진측량 기법을 이용하여 공공시설물 피해를 좀 더 빠르고 정확하게 조사할 수 있는 방법을 모색하였다. 두 개의 디지털 카메라를 프레임에 고정시켜 촬영시스템을 제작하였으며, 실제 피해 지역에서 이 시스템을 이용하여 피해 현장을 촬영한 후 피해정보를 추출하였다. 이렇게 산출된 피해정보와 토탈스테이션을 이용한 실측결과를 비교하여 제작된 시스템의 활용성을 확인하였다.
스테레오 정합은 서로 다른 두 시점을 갖는 스테레오 영상으로부터 객체의 깊이값을 예측한다. 이 방법은 객체가 카메라로 부터 멀리 떨어질수록 두 시점 사이에 큰 변위차를 갖는 양안시차 특성을 이용해 깊이값을 구한다. 일반적으로 스테레오 정합은 촬영한 두 영상의 조명 변화 및 노출 정도가 같다는 조건으로 수행된다. 하지만 실내 또는 실외에서 실제로 영상을 촬영하면 조명 및 햇빛의 위치 그리고 카메라의 특성에 따라 촬영된 스테레오 영상의 밝기가 서로 달라지는 경우가 발생하게 된다. 이처럼 두 영상의 밝기차를 고려하지 않고 스테레오 정합을 하게 되면 정확한 깊이값을 예측하기 어렵다. 이러한 문제를 개선하기 위해 조명 변화에 강인한 ANCC (Adaptive Normalized Cross Correlation)가 제안되었다. 이 방법은 영상 속 화소들의 색상 모델을 이용해 조명변화의 영향을 받는 요소들을 제거함으로써 다양한 밝기변화 속에서도 안정적으로 스테레오 정합을 수행할 수 있도록 한다. 하지만 ANCC는 수행과정에서 각 화소마다 양방향 필터 (Bilateral Filter)가 적용되는 등 높은 복잡도를 갖는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 ANCC 보다 복잡도가 낮으면서 밝기변화에도 안정적인 정합 결과를 갖기 위해 Census 변환의 이진 정보를 이용한 스테레오 정합 방법을 제안한다.
HEIF (High Efficiency File Format)는 MPEG에서 개발된 이미지 포맷으로써, 비디오 코덱인 H.265를 활용하여 정지된 화면을 하나의 이미지 형태로 저장할 수 있도록 개발된 컨테이너이다. 아이폰은 2017년부터 HEIF를 사용하고 있으며, 2019년부터는 갤럭시 S10과 같은 안드로이드 기기도 해당 포맷을 지원하고 있다. 이 포맷은 우수한 압축률을 가지도록 이미지를 제공할 수 있으나, 복잡한 내부 구조를 가지고 있으며 기기나 소프트웨어 간 호환성이 현저하게 부족하여 일반적으로 사용되는 JPEG(또는 JPG) 파일을 대체하기에는 아직 대중적이지 못한 상황이다. 하지만 이미 많은 기기에서 HEIF를 사용하고 있음에도 불구하고 디지털 포렌식 연구는 부족한 상황이다. 이는 디지털 포렌식 조사 과정에서 파일 내부에 포함된 정보의 파악이 미흡하여 잠재적인 증거를 놓칠 수 있는 위험에 노출될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 아이폰에서 촬영된 HEIF 형식의 사진 파일과 갤럭시에서 촬영된 모션 포토 파일을 분석하여 파일 내부에 포함된 정보와 특징들을 알아본다. 또한 이미지 뷰어기능을 지원하는 소프트웨어를 대상으로 HEIF에 대한 지원 여부를 조사하고 HEIF 뷰어를 분석하는 포렌식 도구의 요구사항을 제시한다.
구강진료기관에서 이용되는 방사선은 노출량이 극히 미량이라고 알려져 있지만, 장기간 방사선을 취급하는 경우에는 위해 작용이 나타날 수 있으므로 이에 대한 방사선 종사자의 인식 변화가 필요하다고 볼 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 치과위생사를 대상으로 치과방사선 촬영실의 방사선 안전관리 실태 및 촬영업무 실태를 조사하여 치과위생사 뿐만 아니라 일반 이용자들의 방사선에 의한 건강장해를 예방하기 위한 방어계획 수립과 치과위생사의 방사선 안전에 대한 보건교육 프로그램을 설계함에 도움이 되는 시사점을 도출하고자 각 지역의 치과병원 및 치과의원에 근무하는 치과위생사를 대상으로 2003년 12월부터 2004년 3월까지 약 4개월 동안 조사하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 구내 방사선 촬영 실태를 살펴본 결과, 표준필름의 촬영은 1일 기준으로 1~5장이 47.5%로 가장 많았고, 디지털 촬영은 촬영하지 않는 경우가 69.8%로 가장 많았으며, 교익필름의 촬영은 1주일 기준으로 촬영하지 않는 경우가 67.7%로 가장 많았고, 교합필름의 촬영은 촬영하지 않는 경우가 95.0%로 대부분을 차지하였으며, 소아필름의 촬영은 1장이 47.1%로 가장 많았다. 2. 구외 방사선 촬영 실태를 살펴본 결과, panorama 촬영은 1~5장이 63.7%로 절반 이상을 차지하였고, 촬영을 하지 않는 경우도 20.9%로 나타났다. cephalo 촬영은 촬영하지 않는 경우가 72.3%로 가장 많았고, 다음으로 1~5장이 20.1%로 나타났다. 3. 방사선 안전관리에 대한 교육 실태를 살펴본 결과, 총 278명 중 안전관리 교육을 받은 경우는 18.7%에 불과했고, 또한 교육을 받았을 경우 방사선 안전교육 횟수는 1회가 94.2%로 대부분을 차지하였으며, 안전관리 교육형태로는 보수교육이 63.5%로 가장 많았다. 일반적 특성에 따른 방사선 안전관리에 대한 교육 경험을 살펴보면 연령에 따라(p<0.01), 근무경력에 따라(p<0.001), 결혼 여부에 따라(p<0.01) 통계적으로도 유의한 차이를 보였다. 4. 방사선 피폭에 대한 방어시설의 인식 수준은 보통이라고 인식한 경우가 40.6%로 가장 많았으며, 배치된 방어용구로는 납 에이프런이 71.1%로 가장 많았다.
팔꿉관절 측방향 일반촬영 검사 시 위팔뼈 양측 위관절융기의 정확한 겹침과 팔꿉관절의 적절한 분리는 매우 중요하다. 그러나 팔꿉관절의 복잡한 해부학적인 구조로 인해서 최적의 영상을 획득하기 어려워 반복적인 검사가 시행되고 있다. 따라서 본 연구는 팔꿉관절 측방향 일반촬영 검사 시 정확한 영상을 획득할 수 있는 환자의 각도를 조사하고자 하였다. 연구 대상은 20명의 환자로 정해진 연구 절차에 따라 시행되었다. 먼저 아래팔과 테이블 사이의 0°의 각도에서 X선을 수직 입사하여 영상을 획득하였다(대조군). 그 후, 팔꿉관절의 측방향 영상이 부적절하다고 판단될 경우 5° 및 10°의 기울기를 가진 스티로폼 지지대를 이용하여 아래팔의 각도를 조정하여 영상을 획득하였다(실험군). 평가 방법으로는 두 명의 평가자가 리커트 5점 척도를 통해 영상을 평가했고, 평가에 대한 신뢰성은 크론바흐 알파 값을 제시하였다. 결과적으로 처음 검사(대조군)에서 양측 위관절융기의 겹침과 팔꿉관절의 분리가 적절하지 않은 환자들은 아래팔뼈와 테이블 사이에 10° 각도를 설정하였을 때 가장 좋은 영상을 획득할 수 있었다. 이에 대한 정성적 평가 점수는 0°에서 1.6±0.8점, 5°에서 2.7 ± 0.8점, 10°에서 4.4 ± 1.3점이었고, 0°, 5°, 10° 각도에 대한 신뢰도 분석 결과 크론바흐 알파 값은 각각 0.867, 0.697 및 0.922였다. 결론적으로 기존의 검사 자세와 X선 입사 방식을 사용하여 정확한 영상을 얻을 수 없는 경우에는 아래팔과 테이블 사이의 각도를 10°로 설정한 후 우선적으로 영상을 획득하고 차츰 각도를 줄여가면서 영상을 획득한다면 반복 검사의 횟수를 줄이면서 최적의 영상을 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
진단영상의학에서 일반영상촬영의 경우 각각의 부위를 연속(series)촬영으로 검사하는 경우가 대부분이다. 그러나 환자선량권고량(DRL)의 경우 각 부위의 전후(AP)방향과 측면(lateral)자세의 촬영 측정값만이 설정되어있는 것이 현실이다. 병원에서는 환자의 연속 촬영에 의해 누적 선량이 발생되며, 이는 환자선량권고량(DRL)과 누적된 피폭선량을 비교할 수 없거나, 과소평가할 수 있다. 본 연구에서 각 부위별 연속촬영의 누적선량을 측정한 결과, 조사야에 포함된 경우 입사표면선량(ESD)을 유효선량으로 변환하면 공중의 선량한도(Individual dose)의 최대 38.06%에서 최소 0.23%까지 측정되었다. 그리고 조사야에 포함되지 않은 각 부위의 입사표면선량(ESD)을 유효선량(Effective dose)으로 변환한 경우 공중의 선량한도(Individual dose)의 최대 5%에서 최소 0.04%까지 측정되었다. 연구결과 각 부위별 연속촬영에서 입사표면선량(ESD)이 많이 증가하는 것을 알 수 있다. 따라서 병원에서는 환자선량권고량(DRL)을 구체적으로 설정할 필요가 있으며, 불필요한 검사를 줄이기 위해 환자 촬영 order의 세분화가 필요하다고 판단된다. 또한, 여러 부위의 검사에서는 정확한 조사야의 필요성이 강조된다.
일반적으로 카메라는 좁은 시각 영역(field of view)를 가짐으로 인해, 넓은 영역의 뷰를 얻기 위해서는 모터를 이용하여 카메라를 팬/틸트시키는 것이 일반적이다. 하지만, 이들은 아직까지 기계적으로 카메라를 직접 움직여 원하는 영역의 영상을 보여주기 때문에, 내구성이 떨어지며 생산 원가도 많이 든다. 또한 움직임으로 인한 모션 블러 현상도 나타난다. 본 논문에서는 한번에 보은 지역을 촬영할 수 있고, 비기계적으로 팬/틸트가 가능한 카메라 시스템을 개발하고자 한다. 한번의 촬영으로 널은 영역을 얻기 위해, 어안렌즈를 CCD 센서와 항께 사용한다. 또한, 어안렌즈(fish-eye lens)를 통해 얻은 왜곡된 영상을 와핑 기술을 이용해 편 다음, 원하는 부분의 영상을 보여준다. 본 논문은 TI사의 TMS320DSC25 프로세서로 구현하였으며, 어안 렌즈 캘리브레이션 및 실시간 왜곡 보정, 영상 출력을 위한 방법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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