본 논문의 목적은 기존의 모션 캡쳐 기반 애니메이션을 모바일 임베디드 시스템의 적은 메모리와 낮은 계산력에 적합하게 개조하는데 있다. 모바일 임베디드 시스템의 메모리를 효율적으로 사용하기 위한 방안으로서, PC 상에서 모션 캡쳐 데이터베이스를 압축하고, 압축된 모션캡쳐 데이터베이스를 모바일 임베디드 시스템에서 조금씩 압축 해제하고 사용 직후 삭제하는 패러다임을 제안한다. 이러한 목적으로 사용될 모션 캡쳐 데이터베이스 압축 기법으로서, 다항식 정합법을 활용하여 캡쳐된 운동 랜더링 파라미터의 데이터베이스를 축소하는 방법을 제안한다. 그리고 성능향상을 위해서 다항식 정합 함수를 최적화하는 방안도 함께 제안한다. 이렇게 설계된 다항식 정합법에 기반한 데이터 압축 방식을 사용하여, 상용화된 모바일 임베디드 시스템에서 효율적인 모션 캡쳐 기반 애니메이션 제작을 시현한다.
수치사진 측량은 신속한 정보 획득과 갱신을 통하여 지리정보체계의 데이터 베이스 구축에 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 수치사진측량의 기본적인 처리과정 중의 하나는 영상정합이다. 그러나 어떠한 영상정합 알고리즘도 인간의 판단과 지적 능력에 의해서 수행되는 것만큼 만족스러운 결과를 산출하지는 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 대상지역이 완만한 경우 정합점이라고 판단되는 점과 그 이웃 점들간에 전체적인 유사성을 관측하여 불량 정합점들을 제거하는 방법(정합 강도의 측정)을 제안하였고, 또한 최종적으로 얻어지는 정합점들의 3차원 좌표를 광속 조정법을 통하여 구하였다 실험결과 제안방법은 불량정합점들을 효과적으로 제거하였고, 계산된 3차원 지상좌표도 허용 오차 범위 이내로 들어왔다.
연구의 목적은 PACS에서 의료영상정보를 운영과 관리를 준수하고 환자의 개인정보를 익명처리하기 위한 필요성과 관리와 관련된 「의료법」, 「개인정보 보호법」과 「생명윤리법」에서 의료영상정보의 개인정보 관련법의 쟁점에 대한 내용을 연구하여 법의 일원화와 정합성을 위한 필요성에 대해서 문제를 제기하고 논의하고 제안하고자 한다. 의료영상정보와 관련된 정보 활용하기 위해서는 법적으로 명확한 적용을 위해 「의료법」 혹은 「생명윤리법」으로 일원화하고 법체계를 법의 정합성을 고려할 필요가 있다. 「개인정보 보호법」 및 「생명윤리법」에서 일치하지 않은 쟁점들로 인하여 충돌할 가능성이 있어 의료영상정보의 활용 및 이용을 위한 기본적인 공통분모를 찾아내어 법의 조화를 이루는 법의 체계적인 정합성이 요구된다. 추가적으로 의료영상정보 및 개인정보의 민감할 사항을 구체적이고 체계적으로 보호하고 관리할 수 있도록 임상에서 의료인 및 관리자들이 현실적으로 법을 적용하고 용이하게 실천이 가능한「의료정보보호법」을 제정할 필요성을 고려하여 추진하는 것도 필요하다.
PET/CT 검사에서 피검자의 호흡에 의한 움직임은 PET과 CT의 정합오차를 유발하여 영상의 질 저하와 판독의 정확도를 떨어뜨리는 원인이 된다. PET/CT 검사에서 CT 영상 획득 시 자유호흡과 호기 시 잠시 멈춤 상태에서 획득하는 두 가지 호흡법을 이용하여 각 호흡법이 PET과 CT 영상의 정합결과에 끼치는 영향을 평가하였다. 환자 200명을 대상으로 두 집단으로 나누어 CT 영상 획득 시 평소대로 호흡하거나 호기 시 멈추도록 지도하였다. PET과 CT가 정합된 전신영상 관상단면에서 횡경막-간 경계의 정합오차를 길이로 측정하였으며 각 호흡법에 따른 성별, 연령, 상병의 정합오차를 비교하였다. 자유호흡과 호기 시 잠시 멈춤 상태에서 정합오차의 차이는 통계적으로 유의한 차이가 없었으며 호흡법에 따른 정합차이가 99%이상이 5 mm이하였다. 호흡법, 연령, 상병에 따른 정합오차의 차이가 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 본 연구를 통하여 PET/CT 검사시 호흡법에 의한 PET와 CT영상의 정합차이가 없음을 증명하였다. 호흡에 의한 motion artifact를 줄이기 위해서는 더 많은 연구가 진행되어야 할 것이다.
3차 비선형 광학현상을 이용한 레이저 분광학은 코헤런트 반스톡스 라만산란(Coherent Anti-Stokes Raman Scattering, CARS)이나 축퇴 사광자혼합(Degenerate Four-Wave Mixing, DFWM)이 기계공학의 연소진단이나 화학분야에 응용된 이래 활발히 연구되어져왔다.[1] 비선형 광학현상의 특성상, 발생한 신호는 입사 레이저광들과의 위상정합조건이 만족되는 특정한 방향으로만 진행하고 레이저광처럼 가간섭성을 갖는다. (중략)
공장 현장에서 적용할 수 있는 산업용 비전 검사시스템의 개발을 위해서는 안정적이면서도 고속 패턴 정합이 가능한 알고리즘의 개발이 요구된다. 기존의 농담정규화상관(NGC)법을 사용하는 알고리즘은 과도한 계산량과 조명의 불안정에 영향을 많이 받는 문제점이 있다 본 논문에서는 영상 피라미드와 물체경계의 에지점들을 이용하여 기존 NGC 알고리즘의 단점을 보완하고 고속 패턴정합을 수행하는 에지기반 점상관 알고리즘을 제안하고 이를 실제 영상에 적용하여 그 신뢰성을 검증한다.
최근 전 지구적, 혹은 대규모 지역의 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위해 빠르고 편리한 '영상좌표 상호등록'방법이 요구되고 있다. 이러한 '영상좌표 상호등록'은 위성의 센서모델 및 천체력 자료를 이용하는 엄밀 모델식을 이용하는 방법과 기 존재하는 기준 영상(Reference image)을 사용하거나 혹은 수치지도를 사용하는 경험적 방법의 두 가지로 분류할 수 있다. '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해서 저자는 '사전검수 영역기반정합법'(Pre-qualified area matching)을 사용하였다. 이는 Canny 연산자를 이용한 경계추출법, 교차상관계수를 사용한 영역기반정합법(Area based matching), t-분포를 이용하여 95%의 신뢰구간 내에서 과대오차 소거법을 적용한 방법이다. 이러한 사전검수(Pre-qualification) 과정을 통해 연산시간을 현저히 단축시켰고, '영상좌표 상호등록'의 정확도 역시 향상됨을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 사용하여 프로그램을 작성하고, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.435 영상소, 정합점은 평균 25,573개로 나타났다. 연산 시간은 3.0GHz 1Gb RAM 사양의 컴퓨터에서 평균 약 4.2분으로 나타났다.
본 논문에서는 제약되지 않은 카메라에서 얻어진 회전과 크기 변화를 가진 영상들을 특징 기반의 보로노이 거리 매칭 방법을 이용하여 고속으로 합성 하는 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 매칭 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 크기나 회전 변화를 고려하지 않은 형태의 영상들을 처리하는 것과 달리 회전이나 크기변화요소가 포함된 입력영상들을 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 빠르게 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 영상내의 특징 점들의 위상 정보와 특징 점들 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 거리 정합법을 통해 대응점을 구하고, 찾아진 대응 쌍들을 이용하여 2차원 투영의 초기 변환행렬을 구한다. 다음으로 비선형 이승오차 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 변환 행렬을 구한 후, 마지막으로 구해진 변환 행렬을 이용하여 영상을 합성한다. 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 보인다.
chamfer 정합(matching)은 많은 응용분야에서 사용되온 에지(edge) 기반 정합기법으로, 변환된 모델에지와 영상에지간의 거리를 최소화하는 과정이다. 이 거리는 보통 거리변환을 이용하여 픽셀분해능으로 계산된다. 본 논문에서는 서브픽셀(subpixel) 거리계산을 위해 거리계산시 보간법을 사용하여, 정확한 chamfer 정합을 구현한, 개선된 chamfer 정합 방법을 제안한다. 또한, 보다 정밀한 정합을 위해, 최소거리를 갖는 픽셀위치의 주변영역을 이용하여 최적의 위치를 추정하지 않고, 서브픽셀로 실제 거리계산을 통해 최소 거리를 찾기 위해 Powell 의 최적화기법을 이용하였다. 실험결과는 제안된 방법의 타당성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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