물체 표면의 재질을 실물에 가깝게 렌더링 하는 것은 그래픽 콘텐츠의 사실감을 위한 중요한 요소이다. 본 논문은 속성이 다른 여러 구성 물질에 의해 복잡한 무늬가 형성된 표면을 한 장의 스틸 사진만을 이용하여 셰이딩하는 기법을 제안한다. 기존 방법들은 이와 같은 이종물질에 의한 불규칙한 텍스처의 렌더링을 위해 많은 이미지를 필요로 하거나 특수 촬영 장비를 사용했으며, 수작업에 의해 물질별 표면 영역을 나누어 주어야 했다. 본 연구에서는 영상의 히스토그램 분포 특성에 따른 물질별 텍스처 영역 분할법의 자동 선택 방식을 제시하였고, 그 결과로 구분된 물질별 레이어에 대해 근사화(approximate)된 양방향 반사도 분포함수(BRDF) 값을 구함으로써 주어진 사진과 다른 조명 조건이나 시야(view)에 대해서도 대응되는 렌더링 및 셰이딩 결과를 생성할 수 있음을 보였다.
관객의 감정 반응은 개별 관객들의 반응을 관측하여 판단할 수 있다. 영상 카메라를 이용한 시각적 데이터를 분석하여 활용하는 방법을 이용할 경우, 관객의 반응을 적은 비용으로 데이터를 추출하여 판단할 수 있는 것이 가능하다. 하지만, 영상 카메라를 이용할 경우 다수의 관객으로부터 발생하는 대규모의 영상 신호로부터 관객의 특징값들을 분석하여 반응을 판단하기 위한 방법과 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 관객의 영상 데이터를 신경회로망 기법을 이용하여 관객의 반응을 관측하여 판단하는 방법과 시스템을 제안하고, 기존의 관객석을 고정적인 영역으로 분할하여 데이터를 취합하여 분석하기 때문에 발생하는 문제를 개선하기 위해 얼굴 검출을 통해 자동적으로 관객 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 또한 실험을 통해 기존의 고정적으로 관객 영역을 지정하는 방법에 비해 10.5 %(7.75의 Hit Ratio)의 성능향상이 있음을 확인하였다. 이를 통해 제안하는 방법이 실제 관객 반응을 판단하는데 더 적합하다는 것을 알 수 있다.
Mass형 종양 분할의 성능은 mass의 초기 위치에 큰 영향을 받는다. 따라서 몇몇의 논문들은 방사선 전문의로부터 획득한 mass의 초기 위치를 이용하여 종양의 분할을 진행하였다. 그러나, 본 논문은 mass 검출을 위한 부가정보 없이 디지털 마모그램만을 이용한 컴퓨터 지원 진단 시스템을 구성하여 방사선 전문의에게 mass로 추정되는 곳의 위치를 제시함을 목표로 한다. 제안된 시스템은 영역 확장 기법과 열림 연산을 통한 유방 영역 분할, 분할된 유방영역에서 mass 특성을 갖는 위치의 시드 설정, 설정된 시드 기반 레벨 셋을 통한 mass 영역 분할로 구성된다. Mass 분할을 위한 시드 설정은 부표본화된 유방영상에 대해 블록기반 분산 정보와 마스킹 정보를 이용하는 Mass Scoring Measure(MSM) system을 통하여 수행되었다. 테스트에 사용된 이미지는 DDSM 데이터베이스를 사용하였으며, 실험 결과 종양검출의 정확도는 4 FP/image에서 78%의 민감도를 나타내었고, 상하방향(CC)과 내외사방향(MLO) 이미지를 동시 고려시 92%의 민감도를 보였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권3호
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pp.326-333
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2015
인천시 옹진군의 대이작도 주변해역 해양보호구역에 존재하는 '풀등'이라 불리는 조석사주는 인근 선갑지적의 해사채취로 인해 침식의 위협에 직면해있다. 접근성이 좋지 못한 풀등의 침식을 모니터링하기 위하여 대이작도의 송이산정상에 무인영상 자동모니터링시스템을 구축하였다. 영상모니터링시스템은 매 10분마다 $4608{\times}3456$의 해상도로 풀등을 분할 촬영하는 2대의 디지털 카메라, 실시간으로 영상자료를 실험실로 전송하는 Eye-fi 메모리카드와 LTE 휴대전화로 구성된 무선네트워크, 그리고 카메라와 무선네트워크 구동에 필요한 전력을 공급하는 태양광 전원공급시스템으로 구성되어 있다. 영상모니터링시스템으로 획득한 영상자료는 기하보정, 해안선판독, 풀등 면적 산정 및 오차산정의 영상분석방법을 적용하였다. 2012 해양보호구역 조사관찰 보고서에 기록된 조위 137 cm의 2008년 풀등 면적 1.79 km2과 조위 148 cm의 2010년 면적 $1.59km^2$과 비교하기 위하여, 동일 조위의 풀등 면적을 획득하였다. 2013년에 조위 137과 148 cm일 때 풀등의 면적은 각각 1.37과 $1.24km^2$로 나타났다. 2008-2013년 사이에 대이작도 주변해역 해양보호구역의 풀등에서 약 $0.42km^2$가 감소하였으며 2010-2013에는 약 $0.35km^2$가 감소하였다. 대이작도 해양보호구역의 풀등에서 진행되는 침식은 심각한 정도이며, 이러한 침식의 계절적인 변동 및 퇴적역학적 원인 규명이 시급하게 이루어져야 할 것이다.
현대사회에 있어서 질병은 매우 다양하게 발견되고 있다. 또한 한번 발병하면 아니면 적절한 검진시기를 놓쳐 돌이킬 수 없는 상황을 접하게 되는 경우가 종종 있다. 사회가 발전하면서 과도한 비즈니스와 음주 흡연 등으로 우리의 간은 매우 피곤한 상태에 놓이게 되며 질병 발생율도 매우 높다. 여러 질병 중 특히 간에 관련된 질병은 회복이 불가하여 장기이식수술에 의존하는 편이다. 이와 관련하여 본 연구는 MDCT로 얻어진 영상을 3차원 영상 기법으로 간의 형상을 렌더링 하여 체적을 구하고 간 이식 수술시 혈관과의 분리 작업을 통해 절개 라인을 결정할 수 있도록 미리 시물레이션 할 수 있는 영상처리 기법을 개발하고자 간 영역 자동 추출 알고리즘을 적용하여 시물레이션 한 결과 수술을 용이하게 집도할 수 있도록 새로운 장을 열게 되었다.
전립선암은 남자에게 가장 흔히 나타나는 암 중의 하나이며, 많은 나라에서 죽음에 이르게 하는 큰 요인이 되고 있다. 전립선암을 진단하고 치료하는 과정에서 비용이 싼 TRUS 영상이 사용된다. 그러나 전립선 경계의 정확한 구분이 요구되지만 어려운 문제이다. 그 이유는 경계가 불명확하고, 반점들이 많으며, 그레이 레벨의 범위가 작기 때문이다. 본 연구에서는 전립선의 평균 형상 모델과 불변의 특징을 이용하여 TRUS 영상에서 자동으로 전립선 분할하는 방법을 제안한다. 이 방법은 4 단계로 구성된다. 먼저, 에지 분포를 이용하여 프로브와 두개의 직선을 찾아낸다. 다음으로, 평균 형상 모델의 중앙에 위치한 3개의 전립선 패치를 획득한다. 이 패치는 전립선과 비전립선의 특징을 비교하기 위해 사용된다. 다음으로, 세 개의 패치와 각 블록들이 얼마나 대표 블록과 유사한지를 비교한다. 마지막으로, 앞 단계의 경계와 첫 단계에서 얻은 개략적 경계가 최종 분할에 사용된다. 이 방법의 유효성을 검증하기 위하여 실험을 하였으며, 인간 전문가에 의해 얻어진 경계와 비교하여 7.78% 미만의 차이로 경계를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 자연영상에 대한 돌출영역을 자동으로 검출하고 이를 분할하기 위한 새로운 인공시각집중모델을 제안한다. 제안된 모델은 인간의 생물학적 시각인지 기반이며 주된 특징은 다음과 같다. 먼저 영상의 강도특징과 색상특징을 사용하는 대립과정이론 기반의 새로운 인공시각집중모델의 구조를 제안하고, 돌출영역을 인지하기 위해 영상의 강도 및 색상 특징채널의 정보량을 고려하는 엔트로피 필터를 설계하였다. 엔트로피 필터는 높은 정확도와 정밀도로 돌출영역에 대해 검출 및 분할이 가능하다. 마지막으로 최종 돌출지도를 효율적으로 구성하기 위한 적응 조합 방법 또한 제안되었다. 이 방법은 각 인지 모델로부터 검출된 강도 및 색상 가시성지도에 대하여 평가하며 평가된 점수로부터 얻어진 가중치를 이용해 가시성 지도들을 조합한다. 돌출지도에 대해 ROC분석을 이용한 AUC를 측정한 결과 기존 최신의 모델들은 평균 0.7824의 성능을 나타낸 반면 제안된 모델의 AUC는 0.9256으로서 약 15%의 성능 개선을 보였다. 또한 돌출영역 분할에 대해 F-beta를 측정한 결과 기존 최신의 모델은 0.5178이고 제안된 모델은 0.7325로서 분할 성능 또한 약 22%의 성능 개선을 보였다.
본 논문에서는 지문센서의 주변환경 변화에 따른 획득 이미지의 왜곡을 보상하기 위한 픽셀 수준의 자동보상회로를 설계하고 $0.35{\mu}m$ CMOS공정을 적용하여 칩으로 구현하였다. 적용된 센서는 $48\times48$ 픽셀의 용량형 센서로서 센서의 출력 전압과 기준 전압을 비교하여 이진의 영상을 출력하게 된다. 기준전압을 제어하여 왜곡된 이미지를 보상하기 위한 알고리즘을 제안하였으며 기준전압제어를 위하여 기존의 DAC와 같은 복잡한 회로 대신 비휘발성 메모리에 적용되는 승압회로를 픽셀별로 적용하였다. 본 논문에서는 승압회로에 의한 이미지보상효과를 얻을 수 있었으며 아울러 16단계의 회색 이미지를 얻음으로써 지문의 인증율을 높일 수 있었다.
이 논문은 다음과 같은 두가지 요소로 구성되는 독창적인 stereo vision system을 논술한다. declivity라는 새로운 개념을 도입한 자동선택 영상 분할처리 (self-adaptive image segmentation process) 와 자동선택 결정변수 (self-adaptive decision parameters) 를 응용하여 설계된 신속한 stereo matching algorithm. 현재, 실내 image의 depth map을 완성하는데 SUN-IPX 에서 3sec가 소요되나 연구중인 DSP Chip의 조합은 이 시간을 1초 이하로 단축시킬 수 있을 것이다.
본 논문에서는 MPEG으로 압축된 비디오(MPEG-compressed video)를 대상으로 내용기반 색인(content-based indexing)에 기초가 될 동영상 자도 d분할에 관한 효과적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 MPEG 시퀀스의Ⅰ(Intra), P(Predictive), B(bidirectional) 픽쳐 구성에 구애받지 않고 장면 전환점(scene change)을 검출해 낸다. 컷(cut) 검출을 위해서는 Ⅰ픽쳐의 dc 계수와 P, B 픽쳐의 매크로 블록 참조 특성을 이용하여 차이 측도(difference measure)를 설정한다. 그리고 점진적인 (gradual)장면 전환에서는 p, B 픽쳐의 참조 블록 비율을 이용하여 정확하게 장면 전환 지점을 검출한다. 이때 MPEG 시퀀스를 완전히 복원하지 않고 필요한 데이터만을 추출해 내어 전체 데이터 처리 과정을 좀 더 효율적으로 구성한다. 차이 척도의 성능과 검출 결과는 정확도(precision)와 완전추출도(recall)를 기준으로 비교분석하고, 제안한 방법을 다양한 MPEG 시퀀스에 적용시켜 검출 결과와 수행 시간 측면에서 그 효율성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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