병원에서 사용하는 X선 장비는 X선 장비의 능력 연구와 더불어 출력되는 영상의 화질까지도 분석하는 연구가 활발히 진행되어야 한다. 영상의학과 장비의 X-Ray기계나 CT, MRI와 같은 장비의 후향적 이미지 분석은 활발히 진행되었으나 혈관조영실의 혈관조영장비를 이용하여 획득한 영상의 화질 측정은 팬텀을 이용하여 측정하는 방법이 대부분이고 실제 환자에게 촬영된 후의 영상에 관한 화질 측정은 미비한 실정이며 정확한 화질 측정 방법에 관한 연구가 현저히 부족한 상태이다. 따라서 본 연구를 통해 관상동맥 조영술 후 획득된 영상의 화질측정 방법을 고안한 연구를 진행해 시술자에게 질 높은 영상을 제공하고자 연구를 진행하게 되었다. 사용된 장비 및 프로그램은 혈관 조영 검사 장비(Axiom Artis Zee Ceiling)와 Image J프로그램을 사용하였다. 대상으로는 관상동맥 조영술 후 PACS프로그램에 자동 저장된 영상들을 대상으로 하였다. 화질 측정 방법으로는 Image J프로그램을 이용했을 때 관상동맥 조영술 중 좌 관상동맥의 주요 혈관들이 가장 잘 펼쳐져 보이는 각도의 영상인 AP Caudal 30°영상과 우 관상동맥의 혈관이 가장 잘 펼쳐져 보이는 LAO 30° 영상을 선택하여 선택된 영상의 배경영역(Background)과 관심영역(ROI)을 측정하기 위해 혈관과 간, 폐 등의 음영 중복이 가장 최소화 되는 구간을 찾아 측정하는 방법에 관한 기준을 제시하였다. 결론적으로 혈관 조영 영상의 화질측정 분석 방법은 정확히 제시되어 있는 기준이 없기 때문에 시술자에게 질 좋은 영상을 제공하기 위해선 그 장비의 기술자들뿐 아니라 실제로 사용하는 사용자들이 연구자가 되어 다양한 방법으로 화질측정에 관한 연구를 진행해야만 환자에게도 우수한 영상을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
MR영상에 Spatial Modulation of Magnetization (SPAMM)과 같은 lagging 기법을 이용하여 심근의 움직임을 분석하여 임상에 적용하려는 많은 노력들이 이루어지고 있다. Tagging 대조도는 자동 tagline 검출 알고리즘을 사용하는 경우, 그 정확도에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 tagline들 간의 간격에 의해 영향을 받을 수 있다. 본 연구의 목적은 SPAMM 영상에서 tagline 간격과 tagging 대조도와의 관계를 생체내 연구를 통해 알아보고자 하였다. 두 명의 건강한 지원자를 대상으로 1.5T MR 시스템에서 SPAMM 기반의 ECG triggered MR 영상을 획득하였다. 영상을 획득할 때, 먼저 3.6 mm에서 9.6 mm 사이의 간격을 가지는 수평 tagging stripe pattern의 tagline을 가하였다. 심실의 영상은 심장주기가 진행되는 동안 field echo EPI (FE-EPI) 기법을 이용하여 심실 중간 부분에서 얻었다 각 영상에 대한 tagging contrast-to-noise ratio (CNR)는 IDL을 이용한 프로그램을 사용하여 측정하였다. 분석 결과는, 심근의 수축이 진행되는 동안, tagline 간격이 좁은 경우 CNR은 급격한 감소를 나타내었으나, 간격이 넓은 경우에서는 CNR 감소 현상이 보이지 않았다. 같은 심장 위상에서, CNR은 tagline 간격이 넓어짐에 따라 증가하는 경향을 보였다. 특히, 완전히 수축한 심장 위상에서는, CNR의 변화가 다른 위상일 때와 비교해서 그 증가율이 높음을 알 수 있었다. 이러한 양상은 움직임이 없는 다른 주변 조직에서는 관찰되지 않았다. 결론적으로, 본 연구에서는 lagging 대조도가 tagline 간격 및 심근의 수축에 영향을 받을 수 있음을 알 수 있었으며, 앞으로 정확한 심근 움직임 연구를 위한 기초 자료로 쓰여질 수 있을 것이라 생각된다.
구내 치근단 촬영을 위한 수 많은 영상 장치가 활발히 연구되고 있으나, 현재까지의 X 선 장치는 강내형 센서 기반의 촬영 장치를 사용함으로서 환자의 고통, 피폭선량 등 많은 문제점이 있어왔다. 본 연구에서는 이러한 여러 문제점들을 해결할 수 있을 뿐만 아니라 이 분야에 새로운 변화를 가져올 수 있는 신개념의 치근단 촬영장치인 강내형 X-선 튜브를 사용한 치과용 영상 시스템을 소개한다. 이 신개념 치근단 X 선 촬영 시스템은 초소형 열전자 또는 냉전자 기반의 초소형 X-선 튜브, CMOS 기반의 검출기 및 이에 상응하는 자동 위치제어 및 시스템 제어장치를 포함한 몸체 부분으로 구성된다. 제안한 신개념 촬영장치의 가능성을 알아보기 위하여 XOFT사의 초소형 X-선 튜브를 이용하여 시스템을 구축하였으며 이러한 시스템의 성능 평가를 콜리메이터 유무에 따라 평가하였다. 또한 기존 시스템과 신개념 영상장치를 모두 이용하여 동일 치아 영상을 획득한 후 비교 분석 함으로서 제안된 시스템이 보다 우수한 영상 획득 및 분석이 가능함을 보여 주었으며 이러한 결과는 치근단 X 선 촬영장치 분야에 새로운 변화를 가져올 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 PpIX 유도물질인 포르피린 혼합제 methyl 5-aminolaevulinate(MAL)를 환자의 피부 종양부위에 도포하고, 우드램프를 이용하여 획득한 PpIX 형광영상으로부터 기저세포암을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 형광영상의 밝기값 특징을 분석하여 육안으로 확인이 가한 암이 존재하는 영역, 암이 존재할 수 있는 의심영역 및 암이 없는 정상영역으로 구분한다. 그리고 암이 존재하는 영역을 포함한 의심영역에 대해 국부적 워터쉐드 알고리즘을 적용하여 인접화소와 유사한 값을 가지는 소규모의 영역으로 분할한다. 그리고 국부적 워터쉐드 알고리즘으로 분할된 소규모 영역들의 평균 밝기값 차이를 병합기준 척도로 사용하는 계층적 큐 기반의 고속 영역병합을 수행하여 정확한 기저세포암을 추출한다. 10명의 기저세포암 환자에게 제안 알고리즘을 적용하여 검출한 암영역에 대해 50개의 조직 샘플을 획득하고, 피부과 전문의가 병리학적 검사를 수행했다. 실험결과 제안된 알고리즘은 94.1%의 민감도와 82.6%의 정확도로 신뢰성 있는 추출결과를 제공한다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지는 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 여상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드는 ART2 알고리즘을 적용하여 인식한다. 얼굴 인증을 위해 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 여권에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도 측정을 통하여 여권 얼굴 영역의 위조 여부를 판별한다. 얼굴 인증을 위해서 Hue, YIQ-I, YCbCr-Cb 특징들의 유사도를 종합적으로 분석하여 얼굴 인증에 적용한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에 얼굴 부분을 위조한 여권과 노이즈, 대비 증가 및 감소, 밝기 증가 및 감소 및 여권 영상을 흐리게 하여 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실
영상처리라는 것은 문자를 인식하거나 물체를 인식하는 등 어떠한 물체의 특징을 추출하여 그에 대한 정보를 가지고 자동제어 시스템이나 인식시스템에 도입하는 것이다. 그러나 이러한 시스템들에 도입시키기 위해서는 찾고자 하는 물체의 특징을 잘 검출할 수 있어야 하며 검출된 특징의 패턴도 잘 잘 구별해야 한다. 그러나 본 논문에서 다루고 있는 고무 타이어의 특성은 배경과 문자열이 존재하는 특징면이 잘 구분되지 않는다는 것이다. 이것은 곧 특징 추출이 어렵다는 것을 간접적으로 나타내고 있는 것이다. 그러므로 수많은 논문에서 손실된 특징 정보를 복원하기 위한 기술과 끊어진 문자 정보를 유추하여 맞춰 내는 등의 기술을 많이 연구해 왔다. 그러나 우리는 무엇보다 처음에 입력받는 영상이 좋아야만 나머지 필터링이나 영상 처리기법이 쉽다고 생각하여 입력 영상을 개선시킬 수 있는 광학적인 환경에 관심을 두기로 하였다. 본 논문은 이리한 영상처리기법 중에서 입력 영상을 보다 선명하게 받아들이기 위한 조건을 찾고 광학적인 이론을 찾고자 하는 논문이다. 본 논문은 타이어를 생산하는 라인에서 타이어에 각인되어 있는 문자를 인식하고 상위 컴퓨터인 호스트 컴퓨터에 자료를 전송함으로써 물류를 관리하고, 다음 공정인 전수 검사공정에서 각 타이어에 맞는 휠을 끼우기 위한 작업을 위한 것이다. 이러한 시스템을 위해서는 나은 양질의 입력영상을 획득해야만 인식과정에서 오인식을 줄일 수 있고 자동화 공정에 응용할 수 있다. 양질의 입력영상을 획득하기 위해서는 빛의 입사각도와 피사체가 이루는 각도가 어떠한 각의 형태를 가지는가 하는 것이 중요하며 또한 이것을 받아들이는 카메라의 각도가 피사체와 어떠한 각을 이루는가? 하는 것도 중요한 문제이다. 본 논문에서는 이에 대한 최적조건을 실험적인 방법으로 찾고, 이에 대한 결과를 광학적으로 증명해 보고자 한다.
복소 전기비저항 탐사기법은 진동수 영역에서 전기비저항과 위상을 측정하여 지하 매질의 다양한 특성정보를 획득할 수 있는 탐사기법으로 최근 그 활용성이 증가하고 있다. 이 논문에서는 복소 전기비저항 탐사기법의 활용성을 높이기 위하여 획득한 자료에 대한 3차원 역산 알고리듬을 개발하였다. 이를 위한 모델링에는 전자기 커플링 효과를 무시하는 경우에 적용할 수 있는 포아송 방정식을 적용하였으며, 역산에는 기존의 평활화된 역산법을 복소수로 확장하는 방법으로 알고리듬을 개발하였다. 역산의 안정성 및 현장자료의 적용성을 높이기 위하여 라그랑지 곱수를 역산 과정에서 오차 벡터와 모델 증분 벡터의 크기에 따라 자동적으로 조정되도록 하는 기법을 도입하였다. 또한, 잡음이 많이 포함된 위상자료로 인한 자료의 손실을 보완하기 위하여 역산반복 단계에서 초반부는 전기비저항 자료만을, 후반부는 전기비저항 자료와 위상 자료를 모두 역산하는 두 단계로 구성된 역산기법을 제시하였다. 수치 모형실험에 대한 역산 시험결과 안정적인 역산 결과를 얻을 수 있었으며, 개발된 3차원 역산 알고리듬을 국내 천열수 광산 인근에서 수행한 복소 전기비저항 탐사자료 해석에 적용하여 그 타당성을 확인하였다.
본 연구에서는 객체 인식 모델을 활용하여 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자를 위한 자동 정보 수집 체계 및 지리정보 구축 알고리즘을 구현하고자 한다. 장애인의 이동 중 만날 수 있는 객체를 인식하면서 좌표정보와 함께 획득하고 사진정보를 저장하여 기존의 장애인용 지리정보 보다 개선된 이동 경로 선택용 지도정보를 제공하고자 한다. 데이터 획득을 위한 수집 프로세스는 HW 계층을 포함하여 총 4가지 계층으로 구성되어 있으며, 영상 정보와 위치정보를 수집하여 서버로 송신하고 이를 인식하고 분류하는 과정을 통해 지리정보 생성에 필요한 데이터를 추출한다. 생성된 알고리즘은 실제 배리어프리존 일대에서 주행 실험을 실시하고 이 과정에서 실제 데이터의 수집과 그에 따른 지리정보 생성 알고리즘의 실행을 통해 실제 유의한 수준의 지리정보가 얼마나 효율적으로 생성되는지를 확인한다. 수집된 지리정보 처리 성능은 세 번의 실험에서 1회차 70.92 EA/s, 2회차 70.69 EA/s 3회차 70.98 EA/s로 평균 70.86 EA/s로 확인되었으며 실제 지리정보에 반영되기까지 약 4초가 소요됨을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과로부터 전동 이동 보조기를 이용하는 보행 약자가 현재보다 빠르게 제공되는 새로운 지리정보를 이용해 안전한 주행이 가능한 것으로 확인되었다.
능동소나는 은밀하게 기동하는 수중 물체를 탐지하기 위해 음파를 송신하여 표적에서 반사되어 돌아오는 신호를 탐지한다. 그러나 능동소나의 수신 신호에는 표적의 반향음 외에도 해저면/해수면의 잔향, 생물 소음 및 기타 잡음 등이 섞여 있어 표적 인식을 어렵게 한다. 기존의 문턱값 이상의 신호를 탐지하는 기법은 설정한 문턱값에 따라 오탐지가 발생하거나 표적을 놓치는 경우가 발생할 뿐 아니라 다양한 수중환경마다 적절한 문턱값을 설정해야하는 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 Constant False Alarm Rate(CFAR) 등의 기법을 이용한 문턱값의 자동산출과 진보된 형태의 추적 필터 및 연계 기법을 적용한 연구가 수행되었지만, 상당수의 탐지가 발생하는 환경에서는 그 한계가 있다. 최근 심층학습 기술이 발달함에 따라 수중 표적 탐지분야에도 이를 적용하기 위한 노력이 있었으나, 분류기 학습을 위한 능동소나 데이터의 획득이 매우 어려워 데이터가 희소할 뿐 아니라, 극소수의 표적과 상대적 다수의 비표적으로 인한 데이터의 불균형성으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지 신호의 에너지 분포 영상을 이용하되, 데이터의 불균형성을 고려한 방식으로 분류기를 학습하여 표적과 비표적을 구분하는 기법을 기존 소나처리 기법에 추가하여 표적의 오분류를 최소화하면서 비표적을 제거하여 능동소나 운용자의 표적 인식을 용이하게 하였다. 그리고 동해에서 수행한 해상실험에서 획득한 능동소나 데이터를 통해 제안 기법의 유효성을 검증하였다.
오늘날 자원의 보고라 할 수 있는 웹에는 자연어로 표현된 텍스트와 테이블들로 구성된 무수히 많은 문서들이 존재하고 있다. 이러한 웹 문서들로부터 규칙을 습득하고 습득된 규칙과 웹 문서간의 일관성을 유지하기 위해, 본 논문에서는 확장형 규칙 표식 언어 (extensible Rule Markup Language, XRML) 체계를 개발하였다. XRML은 웹 페이지에 내재되어 있는 규칙을 식별하여 자동으로 정형화된 규칙을 생성할 수 있도록 지원하는 규칙 식별 표식 언어 (Rule Identification Markup Language, XRML)와 구조화된 규칙 표현을 위한 규칙 구조 표식 언어 (Rule Structure Markup Language)로 구성된다. 특히, RIML은 HTML안에 내재되어 있는 규칙을 HTML 문서에 직접 명시할 수 있도록 설계되었기 때문에, RIML을 통해 웹페이지에 있는 규칙들을 식별하고 이 식별된 규칙은 RSML으로 표현된 정형화된 규칙으로 자동 변환될 수 있다. 본 논문에서는 RIML의 설계 시 웹페이지로부터 규칙을 식별하는 과정에서 발생하는 공유되는 변수 (variables) 및 값 (values),생략된 어구 ,동의어와 같은 몇 가지 중요한 현상들을 발견하고 이를 해결하고자 하였다. 제안된 XRML 접근 방법의 성능을 측정하고자, 3개의 대표적인 온라인 서점인 Amazon.com, BarnesandNoble.com, Powells.com의 실제 웹페이지들로부터 배송 및 환불과 관련된 규칙을 습득하여 XRML의 효과를 측정하는 실험을 수행하였다. 실험 결과에 따르면, 웹페이지로부터 규칙은 $97.7\%$의 매우 높은 정확성을 가지고 습득되었으며, 생성된 규칙의 완전성은 $88.5\%$로 측정되어, XRML이 특정 주제에 관한 전문가 시스템을 구축하기 위해 웹페이지로부터 규칙을 추출할 때 효율적인 도구가 될 수 있음이 예시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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