본 논문은 2개의 포즈(위치 및 회전) 추적 센서를 사용하여 마네킹 모델위에 3차원의 가상 인체를 증강하는 모바일 증강 가시화 기술에 대해서 소개한다. 증강 가시화를 위해 사용된 종래의 카메라 트래킹 기술은 카메라 영상을 사용하기 때문에 카메라의 떨림이나 빠른 이동시 카메라의 포즈 계산에 실패하는 단점이 있으나, 바이브 트래커를 이용하게 되면 이러한 단점을 극복할 수 있다. 또한 증강하고자 하는 객체인 마네킹의 위치가 바뀌거나 회전을 하게 되더라도 마네킹에 부착된 포즈 추적 센서를 사용하여 증강 가시화가 가능한 장점이 있으며 무엇보다 카메라 트래킹을 위한 부하가 없다는 장점을 가진다.
목 적: 방사선수술에 사용되는 치료계획을 위한 정위 영상 획득 때 사용되는 표시기(indicator)의 회전에 의한 오차를 분석하고 이를 교정하는 소프트웨어의 기능을 점검하는 방법을 제시한다. 이 방법을 이용하여 상용 프로그램인 렉셀감마플랜의 회전 오차 기능을 점검한다. 대상 및 방법: 상용 프로그래밍 언어인 Interactive Data Language (version 5.5)를 이용하여 소프트웨어적으로 만든 정위 영상으로 가상 팬텀을 만들었다. 영상의 두께는 0.5 mm, 픽셀 크기 0.5 mm, 필드 크기 256 mm, 그리고 분해능은 $512{\times}512$이었다. 영상은 DICOM 3.0 표준을 따라서 렉셀감마플랜이 인식할 수 있도록 하였다. 회전 교정 기능 점검을 위하여 가상 팬텀의 중심에서 상하로 50 mm와 30 mm 떨어진 곳과 중앙에 위치한 횡단면 영상에 각각 50 mm 간격으로 측정점 9개를 만들어 총 45개의 측정점을 만들었다. 기준 가상 팬텀을 x, y, z축을 중심으로 각각 $3^{\circ}$ 회전한 영상, xy, yz, zx 축을 중심으로 각각 $3^{\circ}$씩 회전한 영상, xyz세 방향으로 모두 $3^{\circ}$씩 회전한 영상을 만들어서 회전에 의한 오차를 계산하고, 렉셀감마플랜의 교정 기능을 점검하였다. 결과: 가상 영상을 렉셀감마플랜에 입력하고 정위좌표를 정의할 때 영상에 의한 등록 오차는 $0.1{\pm}0.1mm$로써 방사선수술에서 요구하는 오차 내에 있었다. x, y, z축 중 1개 축을 중심으로 $3^{\circ}$ 회전할 때 가능한 최대 오차는 2.6mm, 2개 축을 중심으로 $3^{\circ}$씩 회전할 때는 3.7mm, 3개축 모두에 대해 $3^{\circ}$씩 회전할 때는 4.5 mm이다. 이에 대해 영상의 회전을 교정하여 렉셀감마플랜에서 측정한 측정점들의 변위는 1 개축을 중심으로 회전하였을 때 $0.1{\pm}0.1mm$, 2 개 축의 경우 $0.2{\pm}0.2mm$, 3개축의 경우 $0.2{\pm}0.2mm$로서 회전의 영향을 보정하는 기능이 정확하게 작동하고 있음을 확인할 수 있었다. 결론: 방사선수술 치료계획 프로그램의 여러 소프트웨어적 기능을 점검하기 위한 가상 팬텀을 만들고 상용프로그램의 회전 오차 교정 기능을 점검한 결과 정확하게 작동하고 있음을 확인하였다. 본 연구에서 작성한 가상 팬텀은 치료계획 프로그램의 다른 여러 기능들을 점검하는 데도 사용될 수 있을 것이다.
컴프턴 산란 현상을 이용하여 전자적 집속 방법으로 영상화하는 컴프턴카메라는 고민감도 및 고에너지 해상도의 장점을 이용하여 핵의학 응용분야에 대한 잠재력이 큰 영상 시스템이다. 본 논문에서는 컴프턴카메라를 이용한 다중 추적자 영상의 효용성 평가와 정확한 3차원 단면영상 촬영을 위한 Orlov 조건을 만족하는 회전하는 컴프턴카메라의 구조를 조사하였다. 140/511 keV의 방사선원의 소프트웨어 모형을 구성하고 이에 대한 몬테카를로 전산모사 시뮬레이션을 수행하여 리스트모드 배열된 부분집합 기댓값 최대화 방법으로 재구성된 다중 추적자 영상으로 컴프턴카메라의 효용성을 검증하였다. 산란부와 흡수부를 평행하게 위치시킨 고정된 컴프턴카메라와 촬영대상 주위 $360^{\circ}$를 회전하는 컴프턴카메라를 구성하여 검출된 투사선의 구좌표계 각도에 대한 히스토그램을 비교 평가하였다. 140/511 keV의 동시 계측된 몬테카를로 전산모사 데이터의 다중 추적자 영상이 2차원 및 3차원 재구성 시 잘 구분되는 것을 확인하였으며, 회전된 컴프턴카메라의 경우, 회전각도에 반비례하여 3차원 영상재구성에 필요한 유효 투사선이 증가하였다. 26분의 계산 시간 및 5백만개의 적절한 유효 투사선의 개수를 고려할 때 컴프턴카메라의 회전각은 $30^{\circ}$가 현실적으로 적절할 것이며 증가한 검출 시간은 다중 컴프턴카메라를 구성하여 해결할 수 있다. 본 논문에서 고찰한 고민감도 및 고에너지 해상도를 가진 컴프턴 카메라는 다중추적자 영상화를 위해 적합한 시스템이며 생화학 및 생리학적 상태 변화에 대한 임상 정보를 제공하며 각종 질병 진단 및 치료 방법 개발 등에 기여할 수 있는 잠재력이 있는 영상 시스템이다.
뇌정위 방사선수술의 선량계산을 위해 Geant4 기반의 응용 프로그램을 개발 하였다. 선형가속기에서 발생하는 방사선의 스펙트럼을 입력하기 위하여 사전에 실행하여 구한 스펙트럼에 각 에너지별로 구한 가중치를 곱하여 확률밀도를 구하였다. 이를 누적밀도로 변환하여 입력하도록 하였다. 메신저 클래스를 이용하여 다양한 형태의 MLC 조사면을 설정할 수 있도록 하였다. 갠트리와 테이블의 회전을 모사하기 위하여 rotateX와 rotateY라는 회전행렬을 사용하였다. 월드좌표 속에서 갠트리와 테이블을 정의하여 각각 회전을 구현하였다. 실제 환자의 자료는 CT의 dicom 파일에서 픽셀 크기, 매트릭스 크기 등의 정보와 픽셀의 HU를 밀도로 변환한 파일을 생성한 다음 이 파일을 이용 환자의 모델링에 이용 하였다. 환자의 모델링은 팬텀월드 안에 픽셀의 크기에 해당하는 복셀을 정의하고 이 복셀에 픽셀의 밀도와 이 밀도에 해당하는 물질을 할당해주었다.
디지털 영상에서 워터마킹이란 영상의 저작권 보호를 위한 방법이다. 이때 삽입되는 저작권 정보를 워터마크라 하고 이는 외부의 공격을 받더라도 쉽게 제거되지 않아야 한다. 그러나 대부분의 워터마킹 기법이 영상 압축, 필터링 둥의 파형 공격(waveform attack) 에는 강인하나 회전, 크기 변화, 이동, 잘려짐(cropping) 등과 같은 기하학적 공격(geometrical attack) 에 쉽게 깨어지는 단점을 보인다. 본 논문에서는 기하학적 공격에 대한 해결책으로 영상에서 불변의 무게중심(invariant centroid) 을 구하고 이를 템플릿(template) 으로 이용한 대수-극 좌표계 변환과 이산 여현 변환(Discrete Cosine Transform: DCT) 을 사용하여 워터마크를 삽입하고 검출하는 방법을 제안한다. 워터마크가 첨가된 영상에 가해지는 기하학적 공격은 불변의 무게중심과 대수-극 좌표계를 이용한 방법으로 극복하고, 파형 공격은 DCT 변환을 이용하여 해결하였다. 또한 워터마크 정보만을 역 LPM 변환하여 원 영상에 삽입하는 간접 삽입 방법을 사용함으로써 좌표계 변환으로 인한 화질의 열화를 막을 수 있었다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법에서 삽입된 워터마크의 검출이 불가능한 잘림을 동반한 기하학적 공격 후에도 워터마크의 검출이 가능하였다.
주문진 표준사와 사우디 아라비아의 Ras Al Khair 사질토 입자의 형상에 대한 분석을 실시하였다. 광학현미경을 사용하여 200배 확대하여 해상도 $640{\times}320$으로 디지털 이미지를 촬영하였다. 사질토 입자의 디지털 이미지를 영상 처리를 통해 입자 경계면의 좌표를 추출하였다. 추출한 입자의 경계면 좌표를 복소 평면에 도시하고, 극형식으로 변환 후 퓨리에 변환을 실시하였다. 퓨리에 변환을 통해 추출된 각각의 계수 값들은 입자 형상의 특징을 반영하며, 좌표의 기준점 이동에 대해 불변하는 값으로 사질토 입자의 이미지에 대해 좌표의 기준점과 회전등에 관계없이 항상 같은 값을 갖게 되어 입자의 형상 분석에 적합하다. 각각의 계수 값을 입자의 등가 반경으로 정규화하여 퓨리에 기술자를 추출하여 입자의 형상을 정량적으로 분석하였다. -3에서 +3의 범위에 해당되는 주요 퓨리에 기술자들을 분석한 결과 주문진 표준사 입자의 경우 신장(elongation)이 가장 두드러진 형상의 특징이었으며 그다음으로는 비대칭성(asymmetry)이 두드러진 특징이었다. Ras Al Khair 사질토의 형상도 주문진 표준사와 같은 형상 특징을 나타냈다. 또한 퓨리에 기술자 분석 결과 작은 구조가 전체 구조와 비슷한 형태로 되풀이되는 프랙탈의 미세구조 특성이 나타나는 것으로 판단되었다. 해상도 $640{\times}320$과 해상도 $160{\times}80$의 주문진 표준사의 디지털 이미지를 비교한 결과 -3에서 +3에 해당되는 주요 퓨리에 기술자에 대해서는 해상도가 크게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으나 텍스쳐 분석에는 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 불량 하드디스크 드라이브의 수리판정 자동화를 위해 필요한 하드디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 결함이 분포패턴의 분류에 관한 연구 결과를 소개한다. HDD 제조공정에서는 테스트 진행중 검출된 결함에 관한 정보를 HDD 내부에 기록한다. 불량으로 판별된 HDD는 내부에 기록된 결함의 분포를 관찰한 후, 불량의 종류 및 그에 따르는 처리방안을 결정한다. 본 논문에서는 효율적인 결함분포 패턴의 특징추출을 위해, 하드디스크의 물리적 특성에 대한 분석을 바탕으로 극좌표(Polar Coordinates) 방식으로 표현된 결함 위치데이터를 직교좌표(Cartesian Coordinates)로 변환한다. 그리고 디스크 상의 두 동심원 사이의 공간을 정해진 회전각별로 등분한 후, 나누어진 구간별로 결함 발생빈도 히스토그램(Histogram) 분석을 수행하여 결함분포의 패턴을 분류하는 알고리즘을 제시한다. 설계된 알고리즘은 실제 HDD 제조공정에서 발생한 불량 HDD Set을 대상으로 적용한 결과, 그 효용성이 검증되었다.
새로운 원리에 의한 원격 거리 및 각도측정 시스템[1][2](이하 TS, Total Station)을 개발하였다. 본 시스템은 마이크로 터널링 공법의 굴진기의 후미 또는 임의의 기준점에 원격으로 점멸할 수 있는 십자형의 발광체를 부착하고, 추진관에 고정시킨 상하좌우 각도측정 및 비접촉식 레이저 거리측정기가 부착된 무인 원격 제어장치에 의하여 십자형 발광체의 중심을 자동으로 검출한다. 또한. 회전각과 CCD 라인 스캔 센서의 조합에 의하여 각도를 정밀하게 원격 측정하게 된다. 한편 본 시스템을 이용하면 마이크로 터널링 공법에 의한 추진관내의 측정 가능한 범위를 연결하는 위치에 복수의 TS를 배치하여 서로의 위치를 자동으로 계측하고 그들 데이터를 컴퓨터에 의하여 계산함으로써, 맨홀의 임의의 기준점으로부터 굴진기의 현재 좌표를 신속하고 정확하게 계산할 수 있다.
This paper describes the new modal analysis method to detect the presence of the breathing crack in a general rotor system with disk asymmetry and stator anisotropy. It is proposed that the modal analysis using directional frequency response functions (dFRFs), which, accounting for the directivity in modes, clears the heavily over-lapping of other harmonics occurring from non-isotropic properties in addition to those due to crack, can provide an effective method to detect the modes by a crack. The simulations from the simple general rotor model show that the r-dFRFs (reverse dFRFs) for asymmetry confirms a good indicator of the presence of the breathing crack and the instability is primarily influenced by the shaft asymmetry than the breathing crack.
본 논문에서는 3D 레이저 스캐너로 입력된 3차원 얼굴 영상에서 코의 특징 정보를 이용하여 얼굴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 특히 3차원 영상은 주변의 조명 변화에 크게 영향을 받지 않는 장점이 있다. 이러한 정보를 이용하여, 제안된 알고리즘에서는 얼굴에서 가장 두드러지게 보이는 코의 3차원 정보를 이용하여 인식하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 코를 추출한 다음, 회전된 3차원 영상에 대하여 정규화를 실시하고, 등고선을 이용한 영역기반의 방법과 특징기반의 방법을 이온하여 인식을 수행한다. 등고선을 이용한 영역기반은 3차원 얼굴 영상을 코끝의 좌표를 기준 점으로 등고선의 값이 10, 20, 30이 되는 영역을 추출 한 후 데이터 베이스 값들과 비교하여 각각의 차 영역에 대한 무게중심(X, Y), 픽셀 수, 분산을 구하여 순위가 가장 높은 것을 취한다. 특징 기반의 방법으로, 얼굴에 있어서의 실제의 코의 길이, 높이, 너비를 구하여 그 차가 가장 적은 것을 취한다. 위의 2가지 방법을 이용하여 인식을 수행 결과 100%의 인식률을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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