본 논문에서는 X-ray 영상에서 척추 영역을 추출 및 분석하여 척추만곡도를 자동으로 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 X-ray 영상에서 어깨뼈와 골반뼈 등과 같이 필요 없는 영역을 제거한 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 척추 에지를 검출하기 위해 가우시안-라플라시안(Laplacian of Gaussian) 필터를 적용하여 척추 에지를 검출한다. 추출된 척추 영역을 척추의 Apex를 기준으로 Above Apex와 Below Apex 영역으로 구분하고 허프 변환(Hough Transform) 기법을 적용하여 두 영역에 대한 ($r,{\theta}$) 허프 공간을 구한다. ($r,{\theta}$) 허프 공간에서 척추만곡도 측정에 필요한 수평 직선만을 검출하기 위하여 수직 직선을 나타내는 교점들의 영역을 제거하여 척추만곡도 측정에 필요한 영역을 추출한다. 제안된 척추 추출 방법을 다양한 X-ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 전문의가 척추만곡도를 효과적으로 측정하고 분석할 수 있는 척추 영역이 추출된 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 차량 영역 정보를 이용한 교통 혼잡도 측정 시스템을 설계하고 구현한다. 제시한 교통 혼잡도 측정 시스템은 첫째 영역 분할, 둘째 작은 영역의 직사각형화, 셋째 영역의 병합 및 삭제의 세 단계로 나눌 수 있다. 영역 분할 단계에서 획득한 도로 영상을 주어진 임계치에 의해 영역으로 분할한다. 영역 분할후의 영역 정보 중 차량 영역을 추출하는데 영향을 미치지 않는 작은 영역들을 제거하고 영역을 직사각형화하는 단계를 거친다. 이 단계에서 필요없는 많은 작은 영역 정보들을 제거한다. 마지막으로 차선 별로 영역을 병합, 삭제함으로써 각 차선마다 차량 영역 정보를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차량 영역 정보를 추출하는 방법을 제시하며, 또한 이를 이용한 효과적인 교통 혼잡도 측정 시스템을 소개하고 평가한다.
압력 $10^{-9}$ Torr 이하의 초고진공(ultrahigh vacuum) 영역에서의 압력 측정에는 수 mA의 열전자로 잔류 가스를 이온화시켜 그 이온 전류를 측정하는 이온게이지를 주로 사용한다. 압력이 $10^{-12}$ Torr영역 이하인 극고진공(extreme high vacuum: XHV) 영역에 진입하면, ESD (electron stimulated desorption) 효과 등에 의한 이온 게이지 자체의 가스방출률이 커져 정확한 압력 측정이 곤란해 진다. 극고진공 영역에서 이온 게이지는 수 와트(W) 이상의 전력을 사용하여 수 mA의 열전자를 방출시키나, 신호인 이온 전류의 양은 1pA 이하이기 때문에 열전자에 의해 발생되는 백그라운드 전류에 묻혀 신호 전류가 측정되지 않는다고 할 수 있다. 100 nm 이하의 곡률을 가진 뾰족한 금속 탐침에 강한 전기장을 걸어주면 고체 내부의 전자가 터널링 효과에 의해 진공 중으로 방출되며, 이를 전계방출(Field Electron Emission) 효과라 부른다. 전계 방출 전류량은 탐침 표면의 일함수에 의존하며, 일함수가 클수록 지수함수 적으로 감소한다. 금속 표면에 진공 중의 잔류 가스가 부착하면 일함수가 증가한다. 가열에 의해 전계방출 탐침의 표면을 세정한 후에 전자 빔을 방출 시키면, 표면에 가스 분자가 흡착하여 방출 전류량은 점점 감소한다. 감소 속도는 압력에 비례하며, W(310) 탐침의 경우 $10^{-10}$ Torr 영역에서는 수분만에 최초 전류값의 1% 이하로 감소한다. 전계방출 전류의 감소속도가 압력에 비례하는 현상을 이용하여 압력을 측정하였다. Extractor Ionization Gauge 측정값 $5{\times}10^{-12}-3{\times}10^{-10}$ Torr의 범위에서 (111) 방향으로 정렬된 텅스텐 단결정 탐침을 사용하여 방출전류의 로그값을 시간의 함수로 semilog그래프를 그리면, 그래프는 직선을 그리며 그 기울기가 압력에 비례함을 알 수 있었다. 기울기 값과 게이지 측정값은 $10^{-11}{\sim}10^{-10}$ Torr 영역에서 거의 완벽한 비례관계를 보여주었으나, $10^{-12}$ Torr 영역에서 게이지 측정값은 기울기 값에서 추출한 압력치보다 높은 값을 보여주었으며, 이는 게이지 백그라운드 전류에 의한 차이라고 생각된다. W (310) 탐침의 방출전류는 그 감소속도가 W (111) 탐침과 마찬가지로 압력에 비례하였으나, 전류-시간 그래프는 가열 세정 직후에 전류가 거의 감소하지 않는 $2{\times}10^{-10}$ Torr에서 약 10분간 지속되는 '안정 영역'이 존재함을 보여주었다. '안정 영역'은 $10^{-11}$ Torr 영역에서는 수십분, $10^{-12}$ Torr 영역에서는 수시간 이상으로 증가하였다. 초-극고진공 영역에서의 잔류가스 주성분인 수소에서 물, 일산화탄소등의 가스로 바뀌면 '안정 영역'은 사라졌고, 이는 '안정 영역'이 수소 흡착에 의해서만 나타나는 고유 현상임을 말해준다.
전자파표면유속계는 대표적인 비접촉식 계측기기로 최근 유량조사를 위해 활발하게 활용되고 있다. 국내에서 사용되고 있는 전자파표면유속계는 평수기 저유속에서도 측정이 가능하고 편각 측정이 가능하도록 개발되어 한 측정 지점에서 다 지점의 유속이 측정이 가능해 평수기 홍수기에 비교적 적은 인원으로 빠른 시간에 유량측정이 가능하다. 하지만 국내의 경우 전자파표면유속계가 과연 얼마만큼의 정확한 유속을 측정하는지에 대한 분석이 다소 부족한 실정으로 특히, 실제 하천에서 정확한 분석은 수행되지 않은 상태에서 유량 측정에 사용되고 있다. 전자파표면유속계를 실제 하천에서 사용할 경우 발생 할 수 있는 오차의 요인으로는 교량과 같이 높은 지점에서 측정을 수행할 경우 측정영역(Footprint or Illuminated area)에 따른 오차가 발생할 수 있는 가능성이 있고, 동일 측정 지점에 대해 수직각과 편각에 변화에 따른 유속 측정 오차가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 국내에서 개발된 Mutronics사의 전자파표면유속계(MWSCM; Microwave Water Surface Current Meter)에 레이저포인터를 부착하여 표면유속 약 0.5m/s ~ 1m/s의 자연 하천과 매우 유사한 실제 소하천 규모의 한국건설기술연구원 안동실험센터 직선하천에서 수직각(Tilt angle) 및 편각(Yaw angle)을 변화시켜가며 유속를 측정하였다. 그리고 측정된 결과를 활용하여 수직각과 편각의 변화에 따른 전자파표면유속계의 측정영역을 검토하였고, 동일한 측정 지점에 micro-ADV를 이용해 측정된 연직유속분포를 외삽하여 산정된 표면유속과 비교하여 전자파표면유속계의 측정 정확도를 분석하였다. 분석결과, 수직각(Tilt angle) 15도 이하에서는 유속 측정의 정확도가 떨어지는 것으로 나타났고, 편각(Yaw angle)이 커질수록 측정영역이 커지게 되어 변동 계수가 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 전자파표면유속계의 측정 오차는 측정영역에 민감하게 반응하는 것으로 나타나 실제 전자파표면유속계를 이용한 유량측정 시 측정영역을 고려한 측정이 수행되어야 할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 왜곡이 존재하지 않는 영역을 측정 할 근육 영역을 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 그리고 형태학적 특징을 이용하여 등뼈 영역과 피하지방을 분리한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방의 하단 부분을 추출한다. 또한 최대 및 최소 명암도를 조정하여 얻어진 등뼈의 후보 영역에서 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 등뼈 영역을 추출한다. 추출된 등뼈 영역에 대해 피하지방층과 등뼈 사이를 근육의 두께로 측정한다. 본 연구에서 제안된 방법을 요부의 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인 할 수 있었다.
차량 대기열 측정에 관한 연구는 효과적인 교통 통제를 위해서 필수적인 요소이다. 이를 위해 본 논문에서는 영역기반 영상처리를 이용한 차량 대기열 분석에 관한 방법을 제안한다. 도로 영상에서 영역을 설정하고 각 영역에서의 차량 검출방법을 통하여 차량 대기열의 길이를 계산하였다. 이때 차량의 검출은 영역 처리를 이용하였고 대기열 측정은 검출된 차량의 최종단 위치를 파악하여 계산하였다. 이러한 방법은 차량 통행량 분석에 이용하여 능동적 교통 신호 체계에 응용될 수 있다.
본 논문은 영역기반의 영상 검색을 위해 향상된 영역 매칭 알고리즘을 구현하고자 한다. 최근의 Mpeg-7표준은 객체 기반의 영상처리를 특징으로 하고 있으며, 객체 기반의 영상 처리방법들에서 가장 대표적인 방법인 영역기반 검색 방법은 영역 분할과 특징 추출, 그리고 영역매칭을 통한 유사도 측정에 따른 검색으로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 영상을 분할한 후 분할된 영역들에 대한 특징을 추출 하고, 추출된 특징들을 다차원 특징 공간에서의 클러스터로 구성한다. 그리고 구성된 클러스터들을 인접한 중심을 가진 특징 그룹화 하여 특징 그룹 중심간의 거리차를 이용하여 질의 이미지와 검색 이미지의 유사도를 측정하는 영역 매칭 방법을 제안한다.
우리는 CCTV 카메라 영상에서 도로상에 통행중인 차량의 이동영역이 시정에 따라 달라진다는 점에 착안하여 이동영역을 추출하고 이를 이용하여 가시거리를 계산하는 시정 측정 장치를 개발하고 있으며, 이 때 가장 중요한 것은 어떻게 추출된 이동영역을 이용하여 시정측정값을 계산할 것인가 하는 것이다. 이동영역이 추출된 이미지에서 이동영역의 상단라인을 나타내는 가시선의 위치와 시정거리와는 일반적으로 지수함수의 관계를 가지게 된다. 본 논문에서는 가시선의 위치를 이용한 시정측정을 위해 도로의 표면과 카메라의 기하학적인 관계를 설명하고 비선형 곡선적합 방법에 기초한 도로모델과 이를 이용한 도로시정 측정과 실제 적용방안을 제시하고 구현한 결과를 보인다.
본 논문에서는, 직류단 1-션트 전류 측정을 이용하는 고속 BLDC 전동기 운전 시스템의 제어 성능 향상 및 전류 측정 영역 확장을 위한 제어 방법을 제안한다. 고속 BLDC 전동기의 PWM 기법과 그에 따른 직류단 1-션트 전류 측정 방법 및 측정 영역을 분석하고, 측정 가능 범위를 수식적으로 정리한다. 제안된 제어 방법은 전류 맥동 감소 및 고속 운전 정밀도 향상에 적합한 PWM 기법과 직류단 1-션트 전류 측정 범위가 넓은 PWM 기법을, 정리된 수식을 바탕으로 운전 영역에 따라 사용하여 제어 성능을 향상 시킨다. 계산 데이터 및 실험 결과를 통해 제안된 방법의 효용성을 확인한다.
본 논문에서는 기존의 근육 추출 방법에서 영상의 왜곡으로 인해 제외되었던 외복사근 영역의 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 초음파 영상에서 측정할 근육 영역을 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근막과 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 전처리 과정을 통해 얻어진 영상에서 수직 방향으로 평균 이진화 기법을 적용한 후에 근막의 후보 영역을 추출한다. 추출된 근막의 후보 영역에서 형태학적인 특징을 이용하여 근막 영역 이외의 영역을 제거하고, 손실된 근막에 대해서는 형태학적 정보와 위치 정보를 이용하여 근막을 복원한다. 복원된 근막 영역에서 Convex 촬영시 나타나는 호의 정보를 이용하여 피부 영역을 제거한 후, Up-Down Search 방법을 적용하여 위 아래 방향으로 각각 탐색된 결과를 겹쳐서 근육의 후보 영역을 추출한다. 추출된 근육의 후보 영역에서 형태학적인 특징을 이용하여 잡음을 제거하고, 최종적으로 근육 영역을 추출한다. 근육 영역의 형태가 정확하게 추출되는 않은 경우에는 스미어링 기법을 적용하여 근육 영역을 복원한 후, 최소 자승법을 이용하여 근육의 두께를 측정한다. 제안된 방법을 복부의 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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