본 논문은 시뮬레이션을 통해 다수의 초음파 발신부로부터 순차적으로 발생되는 초음파를 공간 내에서 자유롭게 움직이는 여러개의 이동형 개체들에 각각 장착된 초음파 수신부가 수신하여 각 개체의 위치를 스스로 계산할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 적절한 위치에 고정 장착된 3개 이상의 초음파 발신부에 의해 정의되는 공간 내에서 움직이는 개체가 자신들의 위치를 스스로 추정 가능하게 하기 때문에 공간 내에 존재하는 개체 수에 제안을 받지 않는 다는 장점이 있다. 따라서 본 기술은 다 개체 시스템의 위치 제어 및 모션 포착 기술에 효과적으로 응용이 가능하다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 증가시킨다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 초음파 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용한다. 퍼지 이진화 기법이 적용된 영상에서 잡음 영역을 제거하기 위해 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용한후, 결절종 후보 영역을 추출한다. 추출된 결절종 후보 영역에서 침식과 팽창 기법을 적용한 후, labelling 기법을 적용하여 결절종이 형태학적으로 타원 형태를 가지는 정보를 이용하여 결절종 영역을 추출한다. 제안된 방법을 결절종 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 결절종 초음파 영상에서 결절종 영역이 비교적 정확히 추출되는 것을 확인할 수 있었다.
용접부 내에 존재하는 결함의 형태, 위치, 크기 등의 정보를 정량적으로 파악하기 위하여 초음파 탐상 검사가 많이 활용되는데, 최근 들어 용접부의 결함 탐상을 위해, 검사과정을 기계적 스캐너로 자동화한 자동 초음파 탐상 시스템이 많은 산업 분야에서 활용되고 있고, 특히 배관 용접부의 건전성 평가를 위한 비파괴안전진단에서 그 활용 폭이 커지고 있다. 본 논문에서는 배관 용접부의 자동 초음파 검사를 위한 알고리즘 구현과 결함 영상을 보정하여 주는 결함영상 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. 적용된 기법으로는 초음파 A-Scan 압축 알고리즘, Synthetic Aperture Focusing 알고리즘, 결함영상증폭 알고리즘과 이와 관련된 소프트웨어 설계 및 구현에 대하여 논한다.
이동형 로봇의 자율주행 능력을 높이기 위해서는 미리 알려진 주위 환경 특징들을 효과적으로 인식하는 방법의 개발이 매우 중요하다. 본 논문은 실내 로봇 주행 환경 내에서 위치 및 방향 정보가 미리 알려져 있는 벽과 모퉁이 같은 환경 특징들을 초음파 센서를 이용하여 실시간적으로 인식하는 방법을 제안한다. 초음파 센서는 한 개의 초음파 송신기와 이를 중심으로 적절한 거리에 대칭적으로 위치된 두 개의 초음파 수신기로 구성된다. 초음파 센서로부터 얻어진 정보는 확장 칼만 필터를 이용하여 기존 방법과는 달리 실시간적으로 처리됨으로써 인식된 환경 특징들에 대해 상대적으로 로봇의 위치 및 방향의 보정을 가능하게 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 다양한 위치 기반 서비스(LBS)를 위해 객체 위치 인식은 필수적인 기술이다. 객체의 위치를 판별하기 위해서 GPS 시스템, 다수의 RF 신호 세기를 이용한 시스템이 이용되고 있다. GPS 시스템의 경우 고가의 수신기가 필요하며 실내 측위 환경에서 활용될 수 없으며, RF 신호를 이용한 위치 인식 시스템의 경우 빠른 신호 속도와 페이딩의 영향으로 충분한 신호의 해상도확보하기 어렵다. 하지만 상대적으로 느린 초음파를 이용한 경우 신호의 해상도가 높아 RF 기반 위치 측위 시스템보다 높은 정확도의 위치 인식이 가능하다. 초음파를 이용한 위치 인식 기술은 RF 통신을 통해 해당 초음파의 정보를 식별하고, 초음파와 RF 신호의 도달 시간의 차를 이용해 위치를 판별한다. 본 논문에서는 초음파 신호 부호화 기법을 통해 RF 통신 모듈 없이 다중 객체의 위치를 인식하는 시스템을 설계하고 구현한다.
동작되고 있는 고전압 기기는 전기의 독특한 특성 때문에 초음파 방출을 유발하는 특유한 소리를 방출한다. 초음파 방출이란 아킹, 코로나, 트래킹과 같은 전기적변화에 의해서 발생된다 고전압 전력 설비에서 아킹, 코로나, 트래킹은 여러 가지 장애를 일으킬 뿐만 아니라 인체에도 매우 치명적인 손상을 야기한다. 고전압 기기의 장애 요소를 방지하고 사전에 진단하기 위해 초음파 측정이 주목받게 되었지만 아직까지 기초적인 측정 데이터가 충분히 제시되어 있지 않은 실정이다. 본 논문에서는 변압기 설비에서 발생하는 초음파 이상음을 분석하고 분석한 자료를 표준 데이터화 하는데 그 목적을 둔다.
본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 충수를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 충수 추출 방법은 복부 초음파 영상에서 명암 대비를 강조하기 위해 Ends_in Search Stretching 기법을 적용하고, Max-Min 이진화, 영역 레이블링, 잡음제거, Cubic Spline 보간법을 적용하여 복부 근육의 하단 근막 부분을 추출한다. 그리고 초음파 영상에서 추출된 근막 영역을 제거한 후, ART2 알고리즘을 적용하여 충수를 추출한다. 제안된 방법을 초음파 영상에 적용한 결과, 제안된 충수 추출 방법이 효율적으로 충수가 추출되는 것을 영상의학과 전문의를 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 초음파 영상의 대한 내용기반 검색을 위한 초음파 영상의 특징 추출방법과 추출된 특징들을 이용한 검색 방법에 대해 제안한다. 내용기반 초음파 영상 검색을 위한 특징들로 공간영역에서 히스토그램과 웨이브릿 변환후 각 부대역에서 통계적 특성을 추출한다. 웨이브릿 변환 영역에서 추출된 특성은 질의 영상과 유사한 영상의 특성 벡터 거리가 평균 특성 벡터 거리보다 작다는 특성을 가진다. 이러한 특성을 이용하여 일차 검색을 수행하여 그 결과를 공간영역의 히스토그램을 이용한 이차 검색을 위한 후보로 사용함으로써 이차 검색의 대상이 줄어들게 된다. 히스토그램을 이용한 검색은 대상이 많을수록 오류를 범할 가능성이 높아짐으로 검색대상을 줄인다는 것은 매우 중요한 일이다. 또한 히스토그램을 사용함으로써 영상내 의학적 객체의 이동이나 회전에 무관하게 검색을 수행할 수 있다.
본 논문에서는 지방종 초음파 영상에서 지방종을 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에 Monotone Cubic Spline 보간법을 이용하여 ROI영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에 Fuzzy Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후, ART2 알고리즘과 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거한 후에 지방종의 후보 영역을 추출한다. 추출된 지방종의 후보 영역 중에서 형태학적으로 타원 형태를 띠거나 가장 큰 후보 영역의 정보를 이용하여 Labeling 기법을 적용하여 최종적으로 지방종 영역을 추출한다. 제안된 방법을 지방종 초음파 영상에 실험한 결과, 지방종 영역이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 명암 대비가 낮은 초음파 영상에서도 정확히 추출하기 위해 퍼지 스트레칭 기법을 개선하여 명암 대비를 강조한 후에 ROI 영역을 추출한 후, 추출된 ROI 영역에 대해 FCM 알고리즘을 적용하여 양자화 한다. 양자화된 ROI 영역에서 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 결절종의 후보 영역을 추출한다. 추출된 결절종의 후보 영역 중에서 면적이 가장 크거나 타원 형태를 가진 영역을 라벨링 기법을 적용하여 최종적으로 결절종 영역을 추출한다. 제안된 방법을 결절종 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결절종 추출 방법보다 제안된 방법이 결절종 영역이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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