사시 진단을 위해 임상에서는 다양한 사시각 측정 방법들이 개발되어 이용되어 왔다. 그러나 기존 방법들은 대부분 육안 검사에 의해 이루어지므로 사용자의 주관적인 판단이 개입할 가능성이 크며 협조적인 대상에 대해서만 측정이 용이하다는 단점이 있다. 따라서 보다 이를 보완할 수 있는 객관적이고 신뢰성 있는 사시각 측정 방법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 임상 측정 방법의 문제점들을 보완할 수 있는 컴퓨터 기반의 새로운 자동 사시각 측정 소프트웨어의 개발을 소개한다. 먼저 간단하게 촬영된 환자의 전안부 영상을 획득하고 구형 RGB 모델을 이용하여 전처리를 수행하였다. 이후 새롭게 개발된 3차원 안구모델과 수학적인 측정 알고리즘을 이용하여 사시각 측정이 자동적으로 이루어지도록 하였다. 유효성 평가를 위해 10명의 환자 데이터를 대상으로 두 명의 검사자가 임상 측정 방법 중의 하나인 크림스키 테스트 방법을 통해 측정한 결과와 개발 소프트웨어를 이용하여 측정한 결과를 비교하였다. 그 결과, 두 명의 검사자의 상관계수는 각각 0.955, 0.969로 나타났으며, 두 검사자 간의 상관계수는 0.968로 나타나 객관성과 재현성이 매우 높음을 확인하였다. 향후 기존 사시진단 검사 방법들의 보조 수단이나 새로운 대안으로써 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
현재, 컨베이어 벨트 시스템에 소포를 적재하고, 우편번호를 입력하여 구분한다. 구분된 소포 중에서 기록관리 대상의 경우에는 바코드를 판독하여 처리하고 있다. 본 논문에서는 2m/sec 이내로 이송되는 소포를 라인 CCD(Charged Coupled Device) 카메라를 통해 이미지를 획득(4,096$\times$4,096)한 후, 바코드 ROI(Region of Interest)의 추출을 위해 32$\times$32 크기의 미세블록의 검사방법을 적용하였다. ROI 추출 단계는 미세블록(128$\times$128)들의 최대 및 최소값의 차이 분포를 이용하여 컨베이어 벨트 영역과 소포의 바탕면은 제거하였다. 그리고 문자열과 바코드 영역을 검출하기 위해 대각선(diagonal) 검사방법을 사용하였으며, 바코드 ROI 만을 분리하기 위해 미세블록의 중앙에 5개의 수평라인으로 스캔하여 에지 수와 크기에 대한 변화량을 검사하였다. 검출된 영역 중에서 잘못 검출된 영역을 그룹의 라벨링 과정에서 그룹의 크기를 비교하여 제거하였다. 미세블록 검사과정에서 누락된 바코드 영역을 보정하고 바코드의 정보 해석을 위해 추출된 ROI의 외곽좌표들과 기울기 분포를 이용하여 중심 축 라인과 ROI 영역의 기울기에 따라 중심축을 보정하는 방법 등을 적용하였다. 이와 같은 방법에 의해 바코드의 ROI 추출과 중심축 생성은 60~180msec이내에 가능하게 되었으며, ROI 추출의 정확도는 99.44% 이상이 달성되었다.
정식기에 의한 플러그묘 정식시 최적활착을 나타내는 관수량, 진압상태 등을 구명하여 관련정식기 개발과 최적 생육관리를 위한 기초자료를 획득하고자 기초시험과 포장실험을 실시한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 작물별 정식 성공률은 정식호퍼 크기별로는 유의성이 없으며, 작물의 초장과 관련이 크며, 반자동 정식기의 최대 정식가능초장은 30cm, 최적초장은 28cm 이내로 조사되었으며, 고추와 배추 공히 정식시 관수 작업을 실시하려면 큰 규격의 호퍼가 적당할 것으로 판단되었다. 2. 정식 후 10일이 지난 상태에서 플러그묘의 생존율은 토양수분에 의한 영향이 크며, 고추의 경우 15%이상의 토양수분에서는 98%이상의 생존율을 보였고, 배추의 경우 16% 이상의 토양수분에서는 96% 이상의 생존율을 나타내었다. 그러나 고추와 배추를 심은 토양이 거의 완전 건조한 상태인 3.8%, 3.1% 각각의 토양수분에 대하여 15%와 14%의 생존율을 나타내었다. 따라서 토양수분 18% 이상에서는 정식시 관수가 필요 없고, 13%에서는 50cc 이상 관수가 필요하며, 토양의 수분이 3.8%이하일 때는 100cc 이상 초기관수 후 3일 내에 재관수가 필요할 것으로 판단되었다. 3. 좌우진압, 전후좌우진압의 생존율 차이는 없었으므로 현재의 반자동정식기 진압방식(좌우진압)의 개선은 필요하지 않았다.
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.
레이저 스캐닝 기법은 새로운 위치정보 획득 수단으로 부각되고 있으며, 높은 위치정확도, 고밀도 자료 취득의 자동화 등으로 지오매틱스 분야를 비롯한 광범위한 분야에서 응용될 전망이다. 본 연구에서는 레이저 스캐닝 기법의 장점을 이용하여 도로의 기하정보를 정확히 해석하고, 이를 실무에 활용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 도로선형정보 추출 시스템 개발을 위해, 도로 평면선형을 직선, 완화곡선, 원곡선 구간으로 자동 분리할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며, 자동화되지 않은 이전의 방식에 비해 효율성을 높일 수 있었다. 그리고 도로의 평면 및 종단선형의 설계요소를 자동 추출하는 알고리즘을 개발하여 대상도로에 적용한 결과, 실용성이 높게 나타났으며, 도로선형 설계요소 추출에 관련한 기존 연구와 비교해 볼 때 더욱 정확한 값으로 결정되었다. 또한 추출된 설계요소를 이용하여 대상 도로에 대한 가상 주행 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 통해 지형과 구조물이 3차원적으로 조화되는 시각적 판단 자료를 제공할 수 있었고, 계절에 따른 결빙구간 판단 및 입체시거를 해석할 수 있는 자료 제공이 가능하다. 향후 도로에 관련한 다양한 자료의 체계적인 데이터베이스 구축과 웹기반의 운영프로그램을 개발함으로써, 효율적인 도로 유지 관리가 가능할 뿐만 아니라, 앞으로 있을 도로안전진단에 있어서 중요한 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.
현대인이 살고 있는 네트워크 세상으로 모든 사물들이 들어오고 있다. 사물에 센서를 부착하는 사물인터넷의 영향으로 인해 네트워크로 실시간 데이터를 주고받는 것이 가능해졌다. 현대인들의 필수품인 모바일 디바이스는 일상생활의 모든 자취를 실시간으로 남기는 역할을 하고 있다. 바로 소셜 네트워크 서비스를 통하여 정보획득 활동과 커뮤니케이션 활동을 실시간으로 거대한 네트워크에 남기고 있는 것이다. 비즈니스 관점에서 고객의 니즈 분석은 바로 SNS 자료에서부터 시작된다는 등가가 성립된다. 본 연구는 웹 환경의 SNS 콘텐츠를 파이썬을 이용하여 실시간으로 자동 수집시스템을 구축하고자 한다. 세계적으로 많은 이용자수를 확보하고 있는 인스타그램, 트위터, 유튜브의 비정형적 데이터 수집 시스템을 통하여 고객의 니즈 분석에 도움이 되고자 한다. 파이썬의 웹드라이버 환경에서 가상 웹브라우저를 이용하여 마이닝 처리와 NLP 과정을 거쳐 DB에 저장된다. 본 연구의 결과 웹페이지를 통하여 서비스를 진행하고자하며 검색 기능만으로 원하는 데이터가 자동 수집되며 데이터의 시계열 분석을 통하여 네티즌의 이슈 반응을 실시간으로 확인할 수 있었다. 또한 검색부터 실행결과가 나오기까지 5초 이내 이루어지므로 제시된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
최근 첨단 운전자 보조 시스템에 대한 활발한 연구가 이루어지고 있으며 특히 도로 영상을 활용한 도로 상황 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 도로 상황 분석 성능을 높이기 위해 좋은 품질의 영상이 필요하고, 이를 위해 적절한 노출 시간으로 영상을 획득할 필요가 있다. 본 논문에서는 온보드 카메라와 다양한 센서들로 주변의 정보를 습득하고 분석하여 운전자에게 정보를 제공해 줄 수 있는 다중 노출 차량용 스마트 카메라를 설계 및 구현하였다. 그리고 도로 환경에 적합한 자동 노출 조절 알고리즘을 고안하여 영상 처리 성능을 높이고자 하였다. 추가적으로 임베디드 장치의 제한된 계산 성능을 보완할 뿐만 아니라 영상 분석의 성능을 더 높일 수 있는 기존 관심 영역 기법을 응용한 관심 영역 전환 기법에 대한 연구를 수행하였다. 제안한 다중 노출 차량용 스마트 카메라의 프로토타입을 구현하여 실제 도로 환경에서 노출 조절 알고리즘과 관심 영역 전환 기법의 성능을 평가하였으며 실험을 통해 제안하는 노출 조절 알고리즘과 관심 영역 전환 기법을 사용하였을 때, 영상 인식의 정확도가 평균 13.45% 증가함을 확인하였다.
자동노출제어장치 (AEC : Auto Exposure Control)를 사용하는 경우와 사용하지 않았을 경우, 관전압과 관전류 설정에 따른 영상의 정량적인 평가를 통하여 최적의 영상을 찾고자 한다. 이를 통해 AEC 사용유무 및 촬영조건의 조절과 영상간의 관계를 파악하여, DR의 올바른 사용방법을 제안하고자 한다. 흉부팬텀으로 조건변화에 따른 Chest PA 영상을 획득한 뒤 영상평가인자인 신호 대 잡음비 (SNR), 대조도 대 잡음비 (CNR), 최대신호 대 잡음비 (PSNR), 평균 제곱근 (RMS)을 이용하여 영상평가를 실시한다. 관전압이 감소, 관전류가 증가함에 따라 SNR, CNR, PSNR은 증가하는 경향을 보였으며, RMS는 감소하는 경향을 나타내었다. 또한 고관전압, 저관전류 영역에서는 AEC를 사용하지 않았을 경우가 AEC를 사용하는 경우에 비해 SNR, PSNR이 높게 나타났으며, RMS는 낮게 나타났다. 그리고 저관전압, 고관전류영역에서는 AEC가 SNR, PSNR이 높게 나타났으며, RMS는 낮게 나타났다. 촬영조건의 변화와 AEC의 사용유무에 따라 영상의 질에서 차이를 확인할 수 있었다. 전체적인 상황과 방사선 종사자의 효율적인 업무를 위해 AEC 사용이 더 적합함을 알 수 있었다. 그러나 종사자의 무조건적인 AEC의 사용보다는 환자의 상태 및 촬영 자세 등 여러 조건을 고려한 능동적인 AEC 사용자세로 최적의 영상의 질을 얻도록 권장한다.
고해상도 위성영상을 성공적으로 활용하기 위해서는 지상기준점 등을 활용한 좌표등록 및 보정 과정이 필수적이다. 작업자의 수작업을 통한 기준점 획득의 경우 작업 시간이 오래 걸리므로, 자동화된 좌표 등록 방법에 대한 요구가 증대하고 있다. 보정하고자 하는 위성 영상을 정확한 좌표를 가진 참조 데이터에 영상 매칭을 수행하는 기법이 많이 소개 되었는데, 참조 데이터 중 라이다 데이터의 경우 공간 해상도 및 정확도가 높고 무엇보다 3차원 데이터이기 때문에 기복 변위 등을 내포하고 있지 않는 등의 장점을 보인다. 최근 라이다 데이터와 고해상도 위성영상간의 매칭을 위한 기법이 연구, 발표되었으나, 라이다 데이터의 특성상 대용량이기 때문에 처리에 많은 시간이 소요되는 등의 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 일부의 공간만을 라이다 칩으로 추출 및 저장하여 위성영상의 좌표 등록에 활용하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 전체 라이다 포인트 데이터를 반사강도 정사영상 및 수치표고모델의 두 가지 형태로 변환하고 에지 추출을 통해 의미 있는 양의 에지 정보만을 포함하는 지역을 영상형태의 라이다 칩으로 추출, 저장하였으며, 용량이 현저히 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 라이다 칩을 아리랑2호 및 아리랑3호 영상의 자동 좌표등록에 활용 해본 결과 평균 한 픽셀가량의 정확도 또한 확보할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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