1. 목적 : 방사선종양학과에서 3차원 치료계획용 전산화단층촬영 시 조영제 주입율에 따른 CT 값(hounsfield unit, H.U) 변화를 정량적으로 평가하여 최적의 영상증강효과 및 방사선치료계획을 위한 기초 프로토콜을 제시하고자 한다. 2. 대상 및 방법: 연세암센터 방사선종양학과에서 3차원 치료계획용 전산화단층촬영을 시행한 상복부(폐암)환자 20명을 대상으로 하였다. 조영제 양(130mL)은 일정하게 고정하였고, 조영제주입율을 1.2, 1.5, 2.0 mL/sec로 변화시켜가며 조영제를 주입하면서 3차원 방사선치료계획영상에 적합한 조영제주입율(contrast flow rate)과 지연시간(delay time)을 도출하였고, CT 값을 측정하여 정량적 평가를 시행하였다. 관심부위는 폐동맥과 폐정맥으로 하였다. 그리고, 환자 기본정보, 조영제주입율, H.U 등 영상증강에 영향을 미치는 인자들을 통계처리 프로그램인 SPSS를 이용하여 최적의 영상을 획득할 수 있는 기초 프로토콜을 작성하였다. 3. 결과 : 폐암환자의 전산화단층촬영영상 획득 시 3차원 방사선치료계획에 적합한 영상을 얻을 수 있는 조건중 조영제주입율은 1.5 mL/sec 이었고, 지연시간은 $60{\sim}70$초이었다. 통계처리를 수행한 결과 환자의 기본정보 및 조영제주입율 등이 영상증강에 영향을 미치는 인자임을 알 수 있었다. 본 연구에서 작성한 기초 프로토콜을 이용하여 3차원 방사선치료계획 시 정확한 종양 및 정상조직 설정이 용이하게 되어 방사선치료 효율을 극대화 할 수 있었다. 4. 결론 : 방사선종양학과에서 3차원 치료계획용 전산화단층촬영 시 사용할 수 있는 기초적인 영상획득 프로토콜을 도출하였고, 향후 더 많은 임상경험과 정량적 평가가 수반된다면 임상에 적극 사용할 수 있을 것이라 사료된다.
고해상도의 디지털 카메라는 근거리 수치사진측량에서 널리 유용하게 사용되고 있으며 점차 활용도가 증가하고 있다. 또한 사진측량 장비의 급속한 발전으로 정밀도가 많이 향상되었고 컴퓨터를 이용한 지형공간정보체계기술의 발달로 더욱 정밀한 3차원 지형의 재현과 면적 및 토공량 산정이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 휴대가 간편하고 수치영상의 자체저장능력을 지닌 디지털 카메라를 이용하여 촬영조건의 다양한 변화에 따른 위치오차를 분석하였으며 광속조정을 통하여 높은 정확도의 화소 좌표를 획득하여 3차원 지형의 모델링을 위한 기초 자료로 사용할 수 있도록 하였다.
근거리 수치사진측량은 카메라의 취급이 비교적 간단하고 카메라의 노출점을 임의로 결정하여 카메라와 대상물의 관계를 자유로이 조정할 수 있으므로 소규모지역 또는 지상의 대상물을 측정하는데 효과적으로 이용될 수 있다. 이에, 본 연구에서는 휴대가 간편하고 수치영상의 자체 저장능력을 가진 디지털 카메라를 이용하여 촬영조건의 다양한 변화에 따른 위치오차를 분석하며, 광속 조정을 통하여 높은 정확도의 부화소 좌표를 획득하여 3차원 모니터링을 위한 기초 자료와 근거리 수치 사진측량기법의 국부지역모형생성의 활용방안을 모색하였다.
스테레오 정합은 서로 다른 두 시점을 갖는 스테레오 영상으로부터 객체의 깊이값을 예측한다. 이 방법은 객체가 카메라로 부터 멀리 떨어질수록 두 시점 사이에 큰 변위차를 갖는 양안시차 특성을 이용해 깊이값을 구한다. 일반적으로 스테레오 정합은 촬영한 두 영상의 조명 변화 및 노출 정도가 같다는 조건으로 수행된다. 하지만 실내 또는 실외에서 실제로 영상을 촬영하면 조명 및 햇빛의 위치 그리고 카메라의 특성에 따라 촬영된 스테레오 영상의 밝기가 서로 달라지는 경우가 발생하게 된다. 이처럼 두 영상의 밝기차를 고려하지 않고 스테레오 정합을 하게 되면 정확한 깊이값을 예측하기 어렵다. 이러한 문제를 개선하기 위해 조명 변화에 강인한 ANCC (Adaptive Normalized Cross Correlation)가 제안되었다. 이 방법은 영상 속 화소들의 색상 모델을 이용해 조명변화의 영향을 받는 요소들을 제거함으로써 다양한 밝기변화 속에서도 안정적으로 스테레오 정합을 수행할 수 있도록 한다. 하지만 ANCC는 수행과정에서 각 화소마다 양방향 필터 (Bilateral Filter)가 적용되는 등 높은 복잡도를 갖는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 ANCC 보다 복잡도가 낮으면서 밝기변화에도 안정적인 정합 결과를 갖기 위해 Census 변환의 이진 정보를 이용한 스테레오 정합 방법을 제안한다.
기존의 영상처리 및 컴퓨터 비전 기술은 X-ray, 군사용 사진, CCTV 영상과 같은 제한적인 상황에서 주로 사용되었다. 스마트폰이 보급되면서 고해상도의 사진을 어디서든 촬영할 수 있게 되었고, 고성능 디바이스를 이용하여 촬영된 영상을 즉시 가공 및 처리가 가능하게 되었다. 그 결과 영상처리 기술이 이전보다 다양하고 좀 더 일반적인 분야에서도 쓰이게 되었다. 그러나 영상처리 기술은 조건이 제한될수록 처리가 용이하며, 일반적인 이미지들을 처리하기 위해서는 고려해야 할 사항이 많다. 특히 두피 영상 분석의 경우 머리카락이 겹치는 부분이나 그림자, 머리카락이 밀집하여 상대적으로 어두워지는 부분 등을 고려해야 하는 어려움이 있으며 현재까지 영상처리를 이용한 두피영상 분석에 대한 연구는 많지 않은 것이 현실이다. 본 논문에서는 스마트폰에 부착하는 포터블 카메라로 촬영된 두피영상을 분석하여 모발의 두께를 측정하는 기법을 제시한다. 먼저 영상에 대한 전처리로 Contrast stretching과 이 진화 과정을 수행한다. 얻어진 이진화 영상에 대해 머리카락의 Skeleton을 추출하고 각 pixel의 각도(angle)를 이용하여 법선을 구한다. 계산된 법선과 머리카락 사이의 교점을 구한 후 두 점사이의 거리를 통해 모발의 두께를 계산한다. 계산된 두께와 현미경을 이용하여 측정한 모발의 실제 두께와 비교하여 제안된 기법의 정확도를 평가한다.
자연 하천의 홍수 유량 측정은 매우 어렵고 많은 비용과 시간, 노력을 요하는 작업이다. 보다 안전하고 경제적인 유량 측정의 대안으로 제시된 것이 하천 표면의 영상 분석을 이용하는 표면영상유속계이다. 이처럼 영상유속계로 하천 유속을 측정할 때, 적절한 품질의 영상을 취득하는 것은 기본이며 매우 중요한 단계이다. 특히 홍수 첨두는 야간에 발생하는 경우가 많으므로, 야간에 영상 분석에 적절한 품질의 하천 표면영상을 취득하는 것은 매우 어려운 일이다. 야간 영상을 측정하기 위해 별도의 조명을 이용하거나 발광체를 이용하는 방법이 대안으로 제시되었으나 여전히 실용적인 차원의 적용에는 이르지 못하고 있다. 본 연구에서는 표면영상유속계의 영상 취득 장치로 원적외선 카메라를 이용할 수 있는가 시험하였다. 원적외선 카메라는 별다른 조명의 도움없이 야간의 하천 표면영상을 취득할 수 있다. 안동하천실험센터의 인공수로에서 주야간 촬영을 하고 영상 분석을 통해 원적외선 카메라의 적용성을 검토하였다. 비교를 위하여 일반적인 캠코더와 근적외선 카메라를 동시에 적용하였다. 세 종류의 카메라로 촬영된 영상은 시공간 영상의 상호상관 분석법을 통해 유속으로 환산하고, 미속계로 측정한 표면 유속과 비교하였다. 비교 결과 원적외선 카메라 영상은 주야간에 상관없이 적절한 유속을 분석해 낼 수 있음을 보였다. 다만, 공간 해상도가 높지 않아 영상 분석의 정확도는 최적의 조건에서 다른 카메라로 촬영된 영상에 비해 떨어진다.
3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 국내 운행하고 있는 국토 및 도시지역의 지형공간정보를 가장 정밀하게 촬영하기 위하여 항공기에 고해상도 디지털 지상촬영 카메라를 탑재하여 원하는 지역에 대한 항공사진 촬영을 실시하여 지상의 기준점에 맞도록 기하보정을 실시하고, 각 지형에 수직대응 방향으로의 조건식을 적용한 정사보정작업을 거쳐 정확한 지도영상을 작성하였다. 지형공간위의 다양한 지형정보를 직접 혹은 간접으로 수집하여 데이터베이스화하기 위한 정확한 초기 공간 자료의 수집, 저장, 편집, 조작 및 응용기술의 데이터베이스 구축은 도시 및 지역 계획 및 설계뿐만 아니라 관련 미래의 공간콘텐츠 구성을 위한 유비쿼터스 정보통신에서 크게 활용할 수 있을 것이다.
일반적으로 많은 건축물들은 형태의 규칙성에 기인된 일련의 정의된 규칙을 이용하여 축조된다. 하지만, 기존 사진실측으로 건축물에 대한 3차원 모델링을 수행하기 위해서는 많은 기준점의 배치, 영상의 피복범위에 따른 촬영점 선점, 중복도 고려 등 다소 복잡한 절차가 수반된다. 본 연구에서는 평행, 수직성, 평면과 같은 대상물에 대한 사전정보가 유용하게 적용될 수 있는 건축물의 3차원 재건분야에 직선측정기법을 적용함으로써, 기존의 까다로운 조건을 탈피하여 보다 효율적으로 3차원 모델을 재현해 본 후, 정확도 검증을 통해 건축물 사진측량 분야에 이러한 기법의 효용 가능성을 제시하고자 하였다.
태권도 겨루기의 전자호구, 축구의 VAR 등 스포츠에서 기술 발전이 고도화되고 있다. 하지만 태권도 품새는 사람이 직접 자세를 눈으로 보고 판단하며 지도하기 때문에 때로는 대회의 현장에서 판정시비가 일어난다. 본 연구는 인공지능을 이용하여 태권도 동작을 더 정확하게 판단하고 평가할 수 있는 인공지능 모델을 제안한다. 본 연구에서는 촬영 및 수집한 데이터를 전처리한 후 학습, 테스트, 검증 세트로 분리한다. 분리한 데이터를 각 모델과 조건을 적용하여 학습한 후 비교하여 가장 좋은 성능의 모델을 제시한다. 각 조건의 모델은 정확도, Precision, Recall, F1-Score, 학습 소요 시간, Top-n error의 값을 비교하였고 그 결과 ResNet50과 Adam을 사용한 조건에서 학습한 모델의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델을 활용하여 교육 현장이나 대회 등 다양한 방면에서 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
실내 서비스로봇이 빠르고 정확하게 업무를 수행하기 위해 위치인식과 물체인식은 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 실내 서비스로봇의 물체인식 성능을 객관적으로 비교 평가를 할 수 있도록 Sejong OFEX 데이터베이스를 구성하였고 이에 대하여 기술하고자 한다. 2009년에 제작되어 제공되었던 OFEX 1.0의 취약점을 보완한 OFEX 2.0를 소개하고 있다. OFEX 2.0에서는 OFEX 1.0과 같은 환경 조건을 이용하여 촬영을 하였지만 물체를 6가지로 증가시키고, 복잡배경 영상을 추가하였다. 또한 기존에는 없던 복합조건 영상을 제작하여 제공한다. OFEX 2.0을 이용하여 물체인식 관련 알고리즘 간의 성능 비교 및 새로운 물체인식 방법의 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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