인터넷 쇼핑에서 상품의 사진과 동영상을 대체해 3D콘텐츠와 웹 3D 소프트웨어로 사용자에게 친숙한 이미지를 제공하려는 시도가 이어지고 있다 본 연구에서는 2D 이미지를 3D로 변환하여 고객들이 다양한 위치에서 상품을 파악할 수 있는 웹 3D 기술에 접목시키고 변환에 필요한 비용과 계산 시간을 줄일 수 있는 자동 변환기술을 제안하였다. 단 8대의 카메라 만을 사용하여 마네킹을 회전하는 턴테이블 위에 올려 놓고 촬영하는 시스템을 개발하였다. 이러한 시스템에서 촬영한 이미지에서 옷 부분만 추출하기 위해 U-net을 이용하여 마커를 제거하고, 배경 영역과 마네킹 영역의 컬러 특징 정보를 파악하여 옷 영역만을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 이용하면 이미지를 촬영한 후 옷 영역만을 추출하는데 걸리는 시간이 이미지 하나당 2.25초며, 한 개의 옷에 대해 64장의 이미지를 촬영하는 경우에 총 144초(2분 4초)가 소요되어 매우 우수한 성능으로 3D오브젝트를 추출할 수 있다.
최근 들어 무선 인터넷이 발전하고, PDA, HPC의 보급이 늘어남에 따라 GIS(Geographic Information System)와 관련된 연구 및 개발이 점차적으로 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)를 제공하기 위한 실시간 모바일 GIS로 변화해 가고 있다. LBS를 효과적으로 제공하기 위해서는 이동 객체의 동적인 상황을 효과적으로 처리할 수 있는 실시간 GIS 플랫폼과 위치 데이타의 특성을 반영한 위치 인덱스가 필요하다. 위치 데이타는 이전의 GIS에서 사용되는 것과 동일한 데이타 타입(예, 점)이 사용되지만 위치 데이타의 관리는 이전 GIS와는 다른 처리 방식을 사용해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 대용량의 위치 데이타를 효율적으로 처리할 수 있는 HBR-tree를 이용한 실시간 모바일 GIS의 개발에 대하여 연구하였다. 본 연구에서 개발된 실시간 모바일 GIS는 HBR-tree와 실시간 GIS 플랫폼으로 구성되어 있다. HBR-tree는 R-tree와 공간 해쉬가 결합된 위치 인덱스이다. 그러므로, 위치 데이타가 빈번하게 변경되더라도 갱신 연산은 HBR-tree의 동일한 해쉬 테이블에서 일어나기 때문에 다른 트리 기반 인덱스에 비하여 갱신 연산이 적으며, 검색 연산은 R-tree의 검색 메커니즘을 이용하기 때문에 공간 데이타를 신속하게 검색할 수 있다. 본 논문에서 실시간 GIS 플랫폼은 주기억장치 데이타베이스 시스템의 기능이 확장된 실시간 GIS 엔진, 공간 및 비공간 데이타를 서버와 클라이언트로 전송하기 위한 미들웨어, 그리고 모바일 장치에서 동작하는 모바일 클라이언트로 구성되어 있다. 특히, 본 논문에서는 실험적 방법을 사용하여 HBR-tree와 실시간 GIS 엔진의 성능 평가 결과에 대해서도 기술하였다. 확보하며 이루어져야 가능하다. 여러 지자체를 중심으로 수행된 지자체 GIS 감리와 컨설팅의 경험을 통해 도출된 문제점들을 일반화시켜 정리하였으며, 이를 통해 지자체 GIS사업의 추진 및 운영모델을 제시하였다. 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수
이 연구의 목적은 경피적 혈관내 풍선 확장술이나 스텐트 삽입술에서 Balloon이나 Stent의 직경 및 길이를 예측 할 때 사용되는 정량적인 평가 도구인 Calibration Mode중 Catheter Calibration Mode, Auto Calibration Mode 그리고 Segment Calibration Mode에서의 오차율에 대해 알아보고자 하였다. Calibration의 정량적인 평가를 위해 정교하게 제작된 직경 × 길이(2 mm × 80 mm) Copper Wire와 5, 10, 15, 30, 40 mm의 Metal Ball을 이용하여 실험하였고, 아크릴 팬텀은 25 mm, 50 mm, 75mm, 100 mm, 125 mm, 150mm, 175 mm, 200 mm로 하여 각각의 높이에서 혈관조영 촬영장치로 Subtraction 영상을 획득하여 장비 회사에서 제공하는 소프트웨어인 Stenosis Analysis Tools을 이용하여 측정하였다. Catheter Calibration Mode에서의 오차율을 평가하기 위한 방법으로 Copper Wire를 각각의 아크릴 팬텀위에 올려놓고 촬영하였으며, Copper Wire 직경 2 mm를 Catheter의 직경으로 Setting하였고, 길이 8 mm Copper Wire의 길이를 Multi-segments로 측정하여 분석한 결과 1.13 ~ 5.63%의 오차율이 나타났다. Auto Calibration Mode에서의 오차율을 평가하기 위한 방법으로 각각의 아크릴 팬텀을 높이에서 아크릴 높이에 대한 수치를 입력하고, 8 mm Copper Wire의 길이를 Multi-segments 측정하여 분석한 결과 0 ~ 0.26%의 오차율이 나타났다. Segment Calibration Mode에서의 오차율을 평가하기 위한 방법으로 테이블 바닥에 있는 각각의 Metal Ball을 각각 Calibration하고, 각각의 아크릴 팬텀 위에 올려 있는 8 mm Copper Wire의 길이를 측정하여 아크릴 팬텀 높이 변화에 대한 8 mm Copper Wire 길이를 Mutli-segments 측정하여 분석한 결과 1.05 ~ 19.04%의 오차율이 나타났다. 그리고 Auto Calibration Mode에서 OID 변화에 대한 실험은 아크릴 팬텀의 높이는 100mm로 고정하고 OID만 450 mm ~ 600 mm로 변화를 하였을때 오차율은 0.13 ~ 0.38%로 나타났다. 결론적으로 소프트웨어에서 제공하는 정량적인 혈관의 치수평가를 하기 위한 이들 Calibration Mode 중 Auto Calibration Mode에서 높이 값을 입력하는 것이 오차율이 가장 적은 Calibration 방법임을 확인하였으며, Metal ball이나 기타 다른 물체를 이용하여 Calibration을 하기 위해서는 시술부위와 동등한 높이에 놓고 Calibration을 하는 방법이 오차율을 가장 줄일 수 있는 방법으로 사료된다.
본 연구의 목적은 하지 혈관조영검사에서 매개변수인 관전류 (mA)와 SOD에 대한 조영제 농도(300, 320, 350) 희석률의 관계가 화질에 미치는 영향을 알아보는 데 있다. 이를 위해 말초혈관 직경 크기로 자체 제작한 3 mm 혈관모형 Water 팬텀을 이용하여, 관전류 (mA), SOD 변화와 조영제 농도(300, 320, 350) 희석률 변화의 관계를 SNR 값과 CNR 값으로 측정하고 변동계수를 (cv < 10) 분석하였다. SNR 값과 CNR 값의 측정에 사용된 소프트웨어는 Image J 1.50i, (NIH) National Institutes of Health, USA)로, PACS에 전송된 의료영상표준(DICOM, digital imaging and communications in medicine) 3.0 파일에서 팬텀에 대한 관심영역(ROI, region of interest)과 배경(Background)의 영상 신호를 수치적으로 확인한 후 평균 신호값(MPV, mean pixel value)과 표준편차(SD, standard deviation)를 이용하였다. 관전류 변화에 대한 조영제 농도별 희석률에서 관전류 (146 mA)과 관전류 (102 mA)의 SNR과 CNR 비교결과, SNR과 CNR 모두 CM : N/S 희석률 (100% ~ 30% : 70%) 구간까지 변동계수 값이 10 이하로 작게 나타났으나, CM : N/S 희석률 (20% : 80%~ 10% : 90%) 구간에서는 변동계수 값이 10 이상으로 나타났다. SOD 변화에 대한 조영제 농도별 희석률에서 SOD (32.5 cm)과 SOD (22.5cm)의 SNR과 CNR 비교 결과, SNR과 CNR 모두 CM : N/S 희석률 (100% ~ 30% : 70%) 구간까지 변동계수 값이 10 이하로 작게 나타났으나, CM : N/S 희석률 (20% : 80%~ 10% : 90%) 구간에서는 변동계수 값이 10 이상으로 나타났다. SOD 변화에 대한 조영제 농도별 희석률에서 SOD (32.5 cm)과 SOD (12.5cm)의 SNR과 CNR 비교 결과, SNR과 CNR 모두 CM : N/S 희석률 (100% ~ 30% : 70%) 구간까지 변동계수 값이 10 이하로 작게 나타났다. 그러나 CM : N/S 희석률 (20% : 80%~ 10% : 90%) 구간에서는 변동계수 값이 10 이상으로 나타났다. 결과적으로 인터벤션에서 하지 말초혈관조영술을 포함한 다른 검사나 시술에서 낮은 관전류 값을 설정하고, 테이블은 영상수상기에 최대한 가깝게 하여, 조영제 농도(300)을 CM : N/S 희석률 (30% : 70%)로 사용하는 것이 신장에 대한 부담과 피폭에 대한 부담을 동시에 줄이면서 적정 농도의 영상을 얻을 수 있는 가장 효율적인 방법으로 제시한다.
목적 : 가상 시뮬레이션 기능을 갖는 CT 시뮬레이터의 기하학적인 성능평가를 위한 팬톰을 고안하여 제작하고, 그 팬톰의 성능을 보고하고자 한다. 대상 및 방법: .팬톰은 PMMA 재질로 직경 20 cm, 길이 24 cm인 원통과 25$\times25\times$31 cm$^{3}$인 직육면체가 합쳐진 모양으로 고안하였다. 원통의 겉표면에는 영상결손이 극소화되면서 CT 상에서 잘 구별이 되는 직경이 0.8 mm인 선을 4개의 나선모양으로 부착하였다. 직육면체는 4개의 24$\times24\times$0.5 cm3인 정사각형의 판으로 구성되어 있으며, 각판 위에는 24$\times$24 cm$^{2}$, 12$\times$12 cm$^{2}$, 6$\times$6 cm$^{2}$의 사각형 모양을 갖도록 선을 붙였다. 각각의 정사각형은 원통방향에 대해 0$^{\circ}$ , 15$^{\circ}$ , 30$^{\circ}$가 되도록 배치하였다. 직육면체의 부분에서는 조사면 및 치료 테이블의 각도, 콜리메이터 각도, 동중심점의 이동, SSD를 측정을 할 수 있으며, 원통형 부분에서는 갠트리 각도의 정확성을 평가하도록 고안하였다. 가상 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 다양한 조건의 가상적인 시뮬레이션을 수행하였으며 가상 시뮬레이션의 결과를 이용하여 CT 시뮬레이터의 기하학적인 QC/QA를 수행하였다 결과 : 팬톰의 한 부분인 직육면체 스캔을 통해 얻은 DRR에서 구현된 각 24 cm 조사면의 크기에서 1 mm 이내의차이, 동중심점 이동에서는 0.5$\~$1 mm 차이가 있었음을 알 수 있었다. 콜리메이터 회전과 치료대 회전에서는 각각 0.5$\~$l$^{\circ}$ 의 차이가 있었고, 갠트리 회전에 있어서는 0.5$\~$1$^{\circ}$ 오차가 있었다. 슬라이스 간격이 10 mm 조건이 2$\~$5 mm 조건보다 영상구분의 어려운 점은 있었으나 결과는 유의할만한 차이가 없었다. 결론 : 자체 제작한 팬톰을 가지고 가상적인 모의 시뮬레이션을 했을 때 최대 2 mm와 1$^{\circ}$ 이내의 오차가 있었고 또한 스캔의 조건에 따라 오차가 변할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 시뮬레이터에서 DRR을 구현했을 때 각각의 치료 조건들에 대해 오차가 임상적용 범위 안에 있어서 이 팬톰을 이용하여 주기적인 QC/QA에 사용할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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