이동 객체 추적 시스템을 위한 한 연구 분야로 차영상을 이용하여 움직임을 추정하는 기법이 있다. 움직임 추정을 위해 차영상을 이용하는 경우 임계값을 적용하여 배경 영역과 이동 객체 영역을 구분할 수 있도록 이진화를 수행하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 차영상에서 배경과 객체의 특성 변화에 적응적인 임계값 결정 기법을 제안하였다. 제안 기법은 차영상의 히스토그램 모양을 분석하여 적절한 임계값을 결정하도록 하였다. 그레이 스케일 영상의 이진화에 사용되는 일반적인 임계값 기법들과 성능을 비교 평가하였다. 60개의 실험 영상에 대해 평가한 결과 제안 기법이 수작업으로 확인한 최적의 임계값과 평균 오차 2.8로 성능의 우수성을 확인하였다.
본 연구에서는 단일 이동 객체를 추적할 수 있는 추적 시스템을 제안하였다. 추적 시스템은 차영상 기법을 이용하여 객체의 움직임을 추정하고, 카메라의 Pan/Tilt를 제어함으로서 이동 객체를 추적할 수 있도록 하였다. 구현된 시스템은 영상획득 및 전처리 단계, 움직임 추정 단계, 객체 추적 단계로 구성되었다. 시간 간격을 두고 획득된 두 영상에 있어 움직임 추정은 기본적으로 차영상 기법을 이용하였다. 차영상의 이진화 작업에 있어 임계값의 결정은 배경과 객체의 변화에 적응적으로 동작할 수 있는 기법을 사용하였다. 또한 객체 영역의 그룹화에 있어 블록 단위의 재귀적 레이블링 방법을 사용하여 연결성을 향상시켰다. 실험 결과 이동 객체의 움직임을 추정할 수 있었고, 추적 과정에서도 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다.
최근 고성능 모바일 단말기와 다양한 컨텐츠가 등장하면서 유비쿼터스 환경에서의 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 모바일 프로젝터는 장소의 제한을 받지 않고 큰 화면을 다른 사람과 공유할 수 있는 장점이 있는 반면에 단말기를 직접 제어해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 스크린에 비추는 레이저 포인터를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분의 평균을 이용한 조건을 검사하여 레이저 포인터 색상 영역을 검출하고, 인접한 프레임과 현재 프레임과의 차를 구하며 그 차이가 임계값보다 큰 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하는 영역을 최종적으로 레이저 포인터 영역으로 인식한다. 본 기법은 영상 정보만 사용하기 때문에 센서나 불필요한 장비를 착용할 필요가 없고 영상 성분 평균을 이용하므로 프로젝터 성능에 따른 조도의 변화에 강건하여 효과적인 레이저 포인터 검출이 가능하다. 실험결과는 주변 조명의 밝기에 따라 차이가 있지만 대부분 80% 이상의 검출률과 16% 미만의 오검출률의 성능으로 나타났고, 이 같은 결과는 사용자의 주관적인 만족을 보장하였다.
최근 고해상도 영상을 지원하는 위성들이 다양화되면서 도심지에 대한 DSM (Digital Surface Model) 생성 및 업데이트가 가능해지고 있다. 그에 따라 고해상도 DSM을 이용해 건물 단위의 변화탐지가 가능해지면서 DSM을 활용한 건물 변화탐지 기법들이 다양하게 연구되고 있다. 기본적으로 DSM을 활용한 건물 변화탐지를 위해서는 스테레오 위성영상을 이용한 두 시기에 대한 DSM의 생성이 필요하며, 생성된 DSM의 표고값 차이를 이용해 변화를 탐지하는 D-DSM (Differential DSM) 방법이 일반적으로 사용된다. 그러나 D-DSM을 이용하는 기법은 두 DSM 간의 수직오차가 클 경우 건물의 변화를 탐지하기 위한 최소 수직좌표의 임계치를 정밀하게 적용하기에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 DTM (Digital Terrain Model)의 높이를 기준표고로 지정하고 구조물의 높이만을 표현하는 nDSM (Normalized DSM)을 기반으로 D-nDSM (Differential nDSM)을 생성하고 모폴로지 필터링을 거쳐 변화탐지를 진행하여 표고 오차에 따른 변화탐지의 오류를 줄이고자 하였다. 또한 도로변 건물의 추출 정밀도 향상을 위해 nDSM에서 도심지의 도로망을 추출하는 방안을 제시해 D-nDSM기법에 적용하였다. 도시 변화지역을 대상으로 두 시기의 스테레오 영상을 이용하여 실험을 진행하였고, D-DSM을 이용한 변화탐지기법과 D-nDSM기법, 도로선형을 추출해 D-nDSM에 적용한 탐지방법 등을 비교하여 결과를 얻었다. 단순 D-DSM을 이용한 기법에서 수직 임계치에 따라 약 30~55%의 정확도를 얻어낼 수 있었다. 또한 D-nDSM 기법의 적용시 59%의 정확도를 얻었으며, 노이즈 필터링의 과정을 거쳐 77.9%의 정확도를 얻었다, 최종적으로 대상지의 도로 선형을 추출해 적용하여 87.2%의 전체 정확도를 얻을 수 있었다.
목적: $^{18}$F-FDG PET/CT는 다양한 장관내 악성 종양을 발견하는데 높은 민감도를 보이고 있다. 하지만 $^{18}$F-FDG가 다양한 형태로 장관 내 생리적, 병리적 섭취증가를 보이기 때문에 그 특이도는 낮다. 이 연구는 장관 내 국소적인 $^{18}$F-FDG 섭취증가를 보일 때 생리적 섭취와 병리적 섭취를 감별하는 데 있어 추가 지연(dual time point) $^{18}$F-FDG PET/CT의 임상적 유용성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 2007년 1월부터 2008년 6월까지 장관 내 국소적인 섭취증가를 보여 추가 지연 촬영 $^{18}$F-FDG PET/CT를 실시한 132명(남:여=77:55, 나이 62.8$\pm$11.6세)을 대상으로 하였다. $^{18}$F-FDG 정맥 주사 후 50-60분 후에 조기 영상을 촬영하였고, 정맥 주사 후 4-5시간에 국소 섭취 증가 부위를 포함하고 있는 복부 부위에 대해 추가 지연 촬영을 실시하였다. 초기 영상에서 보였던 국소적 섭취가 지연 영상에서 보이지 않거나 이동하였을 경우에는 생리적 섭취증가로 간주하였고, 지연 영상에서 지속적으로 관찰되는 섭취증가에 대해서는 대장내시경과 병리조직 검사를 실시하였다. 지연 영상에서 지속적으로 관찰되는 장관 내 섭취에 대해서는 각각 Suvmax값과 조기 영상과 지연 영상의 Syvmax값의 차이($\Delta$%Suvmax)를 계산하였다. 결과: 132명의 환자에서 153개의 국소적 섭취증가병소를 관찰할 수 있었다. 이 중 72개 병소에서는 지연 영상에서 섭취 증가가 사라져 생리적 섭취로 판단할 수 있었다. 조기 영상에서만 보였던 생리적 섭취는 맹장을 포함한 오름 결장에서 가장 많이 관찰되었다. 지연 영상에서도 지속적으로 섭취증가를 보인 81개 병소에서 61개는 악성 종양으로 확진되었고, 14개는 양성 질환으로 확인 되었다. 나머지 6개의 병소는 대장내시경에서 특이소견을 보이지 않아 생리적 섭취로 확인되었다. 악성 종양은 $\Delta$%Suvmax가 20.8%$\pm$18.7%로 통계적으로 유의하게 증가하였고, 반대로 리 악성에서는 3.7%$\pm$24.2%로 감소하였다. 가장 유용한 진단적 가치를 주는 요소는 $\Delta$%Suvmax 임을 확인하였고, 악성과 비악성 질환을 감별하는데 임계수를 -5%로 정하였을 때 가장 좋은 민감도, 특이도, 정확도를 보였다. 결론: $^{18}$F-FDG PET/CT를 이용한 추가 지연 촬영은 생리적 섭취와 병리적 섭취를 감별하는데 있어 검사의 특이도를 높이고 불필요한 검사를 줄일 수 있는 유용한 비침습적 방법으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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