최근 스테레오 정합 기술은 정합하고자 하는 픽셀을 포함한 국부적인(local) 영상의 정합 비용과 시차의 변화 비용을 누적하는 전역적(global)인 방법을 많이 사용하고 있다. 특히 전역적 스테레오 정합에서도 비용누적 (cost accumulation)의 방향을 일반적인 수평방향이 아닌 다수의 방향을 사용하는 연구가 늘고 있다. 본 논문에서는 기존의 스테레오 정합 기술을 다중 방향성 정합 기술로 확장하는 방법을 제안한다. 픽셀의 국부적인 정합 비용은 단순한 NCC (Normalized Cross Correlation)를 사용하였고 전역적 정합 기술의 하나인 정합선 최적화(Scan-line Optimization) 방법을 다중 방향으로 확장하는 기술을 제안하였다. 우선 정합선 최적화를 다중 방향으로 실행한 후 이들 결과를 이용하여 신뢰도가 높은 시차영상 (disparity image)을 획득한다. 반복적인 다중 방향 정합선 최적화 시행 후, 시차영상에서 남은 공백은 홀 복원 방법으로 계산한다. 시차가 구해진 픽셀에 대해서는 신뢰도 점수를 매긴 다음 이 점수를 확산하여 신뢰도 점수 테이블에서 가장 높은 값을 가지는 시차값으로 홀을 복원하였다. 제안하는 기술을 미들버리(Middlebury)의 스테레오 영상을 사용하여 오차를 분석하였다. 기존의 전역적 방법과 제안 기술을 이용하여 시차영상을 계산하고 그 오차를 비교하였다.
서로 다른 종류의 영상을 정확하게 연관시켜 복합적인 정보를 제공하는 다중모달리티 의료 영상정합기법 중 표면정보 기반 영상정합에서는 일반적으로 동일 대상에 대한 서로 다른 모달리티에서 추출된 표면 윤곽정보 사이의 거리를 최소화함으로써 매칭이 이루어진다. 그런데 동일대상에 대해 취득되는 서로 다른 두 모달리티는 관심 영역 상의 표면 특성이 서로 유사하다. 그러므로 다중모달리티 영상정합에서 표면거리와 함께 표면의 형태 특성을 고려하여 두 영상을 매칭하는 방법이 정합결과의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 동일 대상의 서로 다른 두 모달리티 뇌영상 간의 표면거리와 표면곡률을 최적화하는 정합기법을 제안한다. 영상정합은 참조영상과 테스트영상에 대한 표면정보 생성과 이 두 개의 표면정보를 최적화하는 단계로 구성된다. 표면정보 생성 단계에서는 두 모달리티로부터 관심영역의 윤곽선을 추출하고, 이 중 참조 볼륨의 윤곽선에 대해서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 구성하게 된다. 최적화 단계에서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 참조하는 최적화 평가함수(cost function)에 의해 두 객체의 표면거리 차이와 표면곡률 차이를 최소화하는 정합 변환 값이 결정되고, 이것이 테스트영상의 변환에 적용되어 결과적으로 두 영상이 정합 되게 된다. 제안된 최적화 평가함수는 표면거리 정보만을 사용하는 평가함수에 비해 보다 견고한 정합 정확도를 보였으며 또한 본 연구는 정합결과의 볼륨 가시화를 통해 효율적인 영상 분석 수단을 제공하고자 하였다.
본 논문은 영상보정 및 다단계 정합을 통한 전립선의 MR 영상과 병리 영상 간의 융합방법을 제안한다. 제안 방법은 영상보정, 강체 정합, 비강체 정합, 영상융합의 네 단계로 이루어진다. 첫째, 영상보정 단계에서 T2 MR 강조 영상의 출혈 부위의 자기값을 T1 MR 강조 영상의 자기값으로 대체시키고, 2, 4장으로 분리된 병리 영상을 한장의 영상으로 만든 후 MR 영상과 동일한 해상도로 줄인다. 둘째, 전립선의 T2 MR 강조 영상과 병리 영상 간에 자기간의 상호정보를 최적화하는 강체변환을 구한다. 셋째, TPS 와핑을 이용하여 병리 영상의 전립선 부위가 T2 MR 강조 영상의 전립선 부위에 정합되는 비강체변환을 구한다. 넷째, MR 영상과 변환을 적용시킨 병리 영상을 융합한다. 실험 결과 영상보정 및 다단계 정합 후의 전립선의 T2 MR 강조 영상과 병리 영상의 간의 평균 거리 오차는 0.8815 mm였고, 두 영상의 융합을 통해 T2 MR 강조 영상에서 전립선 암의 위치를 정확하게 볼 수 있었다.
본 논문에서는 조각 병리 영상을 강체 정합을 통해 하나의 영상으로 자동 스티칭하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 위치 초기화, 위치 보정, 강체 정합의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 영상의 위치 초기화 단계에서는 순서 없이 흩어진 부분 영상을 탬플릿 매칭 기법을 사용한 영상 내 문자 인식을 통해 위치를 초기화한다. 둘째, 강체 정합의 정확성을 높이기 위해 코너점을 이용해 부분 영상의 위치를 보정한다. 셋째, 조각 영상 간 거리를 최소화하는 강체 정합을 수행한다. 실험 결과, 부분 영상 간 간격이 최소화되어 하나의 영상으로 스티칭되는 것을 확인하였고, 최적화 반복 횟수와 변환 벡터에 따른 정확성, 견고성 평가를 통해 거리 차의 제곱 합이 최소화되어 수렴됨을 알 수 있었다. 본 논문의 제안 방법은 조각 영상을 하나의 영상으로 스티칭함으로써 병리 조직의 전체적인 구조 파악과 이를 이용한 전립선암 확진에 사용될 수 있다.
상용화되어 있는 이동통신 기기의 Front-end 부분은 듀플렉서와 필터를 포함하는 수동소자로 구성되어 있다. 듀플렉서의 임피던스 정합선로는 전송선로 이론으로부터 설계하며, 단순하게 ${\lambda}=1/4$ 파장 길이의 정합 선로를 설치하는 것이기 때문에 정합선로를 이용한 듀플렉서 성능을 극대화하기 위한 설계의 융통성이 없는게 현실이다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 집중소자(lumped element)인 R L C를 탄성 표면파 듀플렉서 대신 스위치 모들에 적용하게 된다면 여러 가지 다양한 형태의 회로를 구현할 수 있고 회로망 내에 위치하는 집중소자의 정격을 최적화하여 스위치 모듈의 성능을 향상시킬 수 있는 가능성이 있다. 본 연구에서는 $900 MHz{\sim}2.2 GHz$의 대역에서 소형화 집적화에 적용 가능한 디바이스를 개발하기 위하여 고주파, 저진압, 저손실 스위치 모듈의 제조와 구성되는 커패시터와 인덕터의 제조와 특성에 관하여 연구하였다.
스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.
본 논문에서는 기울기 벡터장과 조건부 엔트로피를 결합한 의료영상 정합 방법을 제안한다. 정합 방법은 조건부 확률의 엔트로피에 기반한 측도를 수행한다. 먼저 공간적 정보를 얻기 위해 윤곽선 정보의 방향을 제공하는 기울기 정보인 기울기 벡터장을 계산한다. 다음으로 주어진 두 영상에서 픽셀의 밝기정보와 에지정보를 결합하여 조인트 히스토그램을 계산하여 조건부 엔트로피를 구하고, 이것을 두 영상의 정합측도로 사용한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 자기공명 영상과 변환된 컴퓨터단층촬영 영상에 기존 방법인 상호정보기반의 측도, 조건부 엔트로피만을 사용한 측도와 비교 실험을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 최적화 방법들 보다 더 빠르고 정확한 정합임을 알 수 있다.
단층형 전자파 흡수체의 흡수 성능은 입사파의 반사 손실(return loss)이 최대가 되는 두께 정합 조건 및 주파수 정합 조건에서 최적화 된다. 본 연구에서는 재료의 복소 투자율과 복소 유전율에 의존하는 전송선 이론을 적용하여 광대역 흡수체의 정합 조건을 계산하였다. 그 결과 주파수에 따른 복소 투자율 감소 특성이 두께 정합 조건을 광대역으로 확대하는 효과를 지니기 때문에 광대역 전자파 흡수체에 자성 재료가 이용될 수 있다는 것을 알 수 있었다. 따라서 향후 확대될 EMC(Electromagnetic compatibility) 규격을 대비한 차세대 광대역 전자파 흡수체를 만들기 위하여 현재 사용되고 있는 NiZn 페라이트 소결체 보다 포화 자화량이 크고 유전율 값이 작은 자성 재료들을 사용하여야 한다는 것을 보였다.
스테레오 카메라에 의해 취득된 대상물체의 좌, 우 영상을 이용하여 3차원 형상 정보를 추출하여 가시화 하는 기법 및 주시 각 제어 알고리즘을 적용하여 입체감 있는 영상으로 출력하는 기술에 관한 연구이다. 효율적인 3차원 형상 정보 추출을 위해, 카메라 렌즈의 왜곡 보정 및 에너지 함수를 적용한 정합을 실시하였다. 특히, 다 방향 시차영상에 정합선 최적화 기법을 적용하여 정합 방향에 따른 다방향성 방법과 신뢰확장 방법의 약점을 보완하였다. 정합된 관심영역에 대한 3차원 형상정보를 VRML(virtual reality modeling language)을 사용하여 나타내었고, 주시각 제어를 통하여 입체감 있는 영상을 출력하였다. 이는 관측자에게 보다 향상된 3차원 정보를 제공할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 다수의 안테나가 필요한 다양한 기능의 광대역 무선 통신 시스템을 한 개의 안테나로 구현하기 위한 슬리브 모노폴 안테나의 광대역 특성 최적화 설계 방법을 제시하였다. 이를 위하여 슬리브 모노폴 안테나의 슬리브 부분이 개방형 스터브로 동작한다는 이론적 해석을 바탕으로 내부 모노폴과 슬리브 부분으로 구성되는 슬리브를 동축 선로로 동작하도록 하고 동축 선로의 특성 임피던스를 조절하여 슬리브의 임피던스 변환회로의 기능을 증대하였다. 슬리브 모노폴 안테나의 넓은 대역폭 확보를 위하여 두꺼운 모노폴을 사용하였고 슬리브의 임피던스 정합 회로로의 특성을 향상하기 위하여 동축 선로 역할을 하는 슬리브의 반경과 슬리브 내부를 구성하는 유전체의 유전율을 조절하여 슬리브 모노폴 안테나의 임피던스 대역폭을 최적화하였다. 두꺼운 모노폴을 사용하고 슬리브를 최적화하여 설계한 슬리브 모노폴 안테나는 반사 계수 10 dB 기준으로 0.80 GHz ~ 2.43 GHz 대역폭을 만족하는 3:1이 넘는 광대역 특성을 보였다. 제안한 슬리브 모노폴 안테나는 상용 이동 통신 주파수 대역에서 다기능 시스템에서 요구되는 다수의 안테나를 한 개의 안테나로 대체 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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