본 논문에서는 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 다중 감각 기반의 지능형 3차원 형상 분석 방법을 소개한다. 지능형 형상 분석 방법은 3차원 모델의 구조에 대한 보다 상세한 정보를 제공한다. 특히 의료 분야에 사용될 경우 전문가의 개입을 최소화하여 질병 진단 및 치료 등에 사용될 수 있다. 본 연구에서는, MRI나 CT 영상으로부터 생성된 3차원 매개변수형 모델을 이용하여 유사 모델 집단을 대표하는 통계 형상을 구축한 후, SVM (Support Vector Machine) 학습 알고리즘을 이용하여 두 집단간 형상 차이를 분석한다. 3차원 형상에 대한 신속한 시각적 이해와 직관적 조작감은 물체 표면의 형상 변화를 분석하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 물체 조작 및 관찰 등의 작업을 수행할 때, 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 인터랙션 기법을 사용하여 공간감과 깊이감을 향상시켜 형상 분석 결과를 효과적으로 분석한다. 본 연구에서는 해마, 관상 동맥, 뇌와 같은 인체 장기를 실험 데이터로 사용하여 제안한 SVM 기반의 분석 방법과 인터랙션 환경의 성능을 평가한다. 본 연구에서 구현한 SVM 기반 이진 분류기는 두 집단간 형상 차이를 효과적으로 분석하며, 또한 다중 감각 인터랙션은 사용자가 분석 결과를 관찰하고 카메라 및 형상을 효율적으로 조작하는 데 도움을 준다.
본 논문에서는 뇌의 하부구조인 해마를 정확하게 분석하기 위한 형상 정규화 방법과 정상인과 간질 환자의 해마를 분류하기 위한 방법을 제시한다. 해마에 대한 형상 분석 과정은 크게 형상 표현을 구축하는 과정, 형상의 유사도를 측정하는 과정, 정상인 집단과 환자 집단을 분류하는 과정으로 이루어진다. 본 연구에서는 해마의 형상 표현으로 메쉬, 골격, 복셀로 이루어진 하이브리드 옥트리 자료구조를 구축하였다. 또한 Iterative Closest Point (ICP) 알고리즘을 사용하여 해마 골격을 기반으로 한 정규화를 수행하였다. 그리고 정규화된 해마 형상을 전역적, 국부적으로 분석하여 최종적으로 입력된 해마가 정상인 또는 간질 환자에 속하는지를 학습된 데이터를 이용하여 분류하였다. 본 논문에서 제시한 ICP 기반의 정규화 방법은 3차원 해마 형상을 정확하게 분석하게 해주고, 골격의 정점 수를 조절함으로써 정규화 시간을 감소시킬 수 있다. 뿐만 아니라 3차원 해마 모델의 형상을 신경망을 통하여 학습시킴으로써 해마의 형상이 변형된 환자 집단과 정상인 집단을 분류하는데 이용할 수 있다.
인체 골격의 모델생성과 형상변동을 파악하는 것은 생체역학의 응용분야에서 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 3 차원 대퇴골 모델의 데이터베이스로부터 대퇴골의 형상변동을 통계적으로 분석하고, 추출된 주요 파라미터를 사용하여 대퇴골의 형상을 직관적으로 모델링 할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해서 먼저 통계적 기법 중에 하나인 주성분 분석(PCA)을 이용하여 대퇴골의 형상변동을 파악하였다. 주성분 분석을 수행하기 위해서는 3 차원 대퇴골 모델 간에 토폴로지(Topology)의 일치가 필요하다. 따라서 대퇴골의 형상에 해부학적 기준점(Landmark)을 정의하여 템플릿 모델이 대상 대퇴골 모델로 변형되기 위한 방향을 결정한 후 곡면 피팅(Surface fitting)을 수행하였다. 다음으로 주성분 분석을 통해 도출된 주성분과 대퇴골의 형상을 대표할 수 있는 해부학적 파라미터와의 상관관계를 정의하였다. 마지막으로 해부학적 파라미터로 대퇴골 모델의 생성 및 형상변동을 가시화 할 수 있는 프로그램을 개발하였다.
평가지표와 같은 수치형 자료의 경우 수치 형태보다 엑셀(Excel)의 방사형 차트 형태로 나타내 시각적으로 표현하면 정보 전달에 더욱 효과적일 것이다. 그러나 개체가 많은 경우 시각적으로 판별하거나 분류하는 것이 쉽지 않다. 이럴 경우 각 개체에 대해 방사형 차트를 이용하여 형상화 시킨 후, 형상의 정보를 대표할 수 있는 형상점을 찾고 형상좌표로 변환해 형상분석을 적용하여 분류 및 판별하는 방법을 알아보고자 한다. 형상분석을 이용하기 위해 주로 분석자의 주관으로 형상점을 얻고 임의의 좌표공간을 생성시켜 좌표를 얻곤 했다. 방사형 차트는 해당 개체의 특징을 나타내는 변수의 개수만큼 형상점이 생기게 되고 이를 선으로 이은 것은 하나의 형상으로 여겨진다. 따라서 중심을 원점으로 두고 2차원 공간으로 정의를 내린 후, X축과 각 특징을 나타내는 축이 이루는 각에 대해 삼각함수를 적용해 형상좌표를 추출해낸다. 변수의 개수가 많아 형상의 모양이 복잡해질 경우 방사형 차트를 이용해 시각화하더라도 쉽게 파악하기 어렵다. 독립성을 보장할 수 없는 변수들에 대해 주성분 분석(PCA)을 실시하여 시각적으로 효과적인 형상을 만든다. PCA를 실시하기 전과 후의 형상에 대해 전통적 판별분석, 서포트벡터머신(support vector machine; SVM), 인공신경망(artificial neural network; ANN)의 기법을 적용시켜 분류표와 분류율을 확인한다. 또한 GPA (generalized procrustes analysis) 적합좌표, 북스테인좌표 2가지 좌표에 대한 판별의 차이를 비교한다. 북스테인좌표의 경우 기저 형상점을 중심으로 형상의 위치와 회전, 척도를 변환한 좌표로써, 분류율에 대해 GPA 형상좌표보다 더 높은 결과를 보이고 있다. 북스테인좌표의 경우 여러 군집 간의 형상을 비교하는데 유용하게 활용된다.
본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.
데이터에 대한 신뢰도는 측정결과의 전반적인 일관성을 의미한다. 이러한 신뢰도는 분석결과에 영향을 미치므로 측정된 데이터에 대한 신뢰도를 평가하는 방법은 지속적으로 연구되고 있으며, 일반적으로 크론바흐의 알파 계수(Cronbach's ${\alpha}$ coefficient)나 급내상관계수(intraclass correlation coefficient; ICC) 등이 신뢰도 평가에 주로 이용되고 있다. 그러나 특정 개체를 입체적으로 표현하기 위해 3차원 좌표로 구성되는 데이터에 대해서는 기존의 신뢰도 평가 척도를 적용할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 통계적 형상분석을 이용하여 측정된 3차원 좌표로부터 개체들의 형상정보를 추출하고 그들의 형상변동을 분해하여, 3차원 형상에 대한 신뢰도를 평가할 수 있는 측도를 제안하고자 한다.
본 연구에서는 착빙 환경 요소와 결빙 형상 파라미터의 관계를 자가조직도와 분산분석을 활용하여 분석하였다. 결빙 형상에 영향을 미치는 외기 조건으로 자유류 속도, 대기온도, 대기중 물방울 함유량(LWC), 액적의 평균 직경(MVD)을 선정하였다. 그리고 결빙 형상의 특징이 되는 파라미터로 최대 두께, 결빙한계(Icing limit), 결빙 진행 방향, 결빙면적을 선정하였다. 자가 조직도의 결과는 결빙형상 파라미터에 관계가 있는 외기 조건에 대한 정성적인 관계를 제시하였고 분산분석의 결과는 형상 파라미터에 대한 외기 조건의 영향력의 상대적인 크기와 순위를 정량적으로 제시하였다.
본 논문은 해마의 형상 분석을 위한 효과적인 모델 표현 방법과 분석 과정에서의 실제감을 향상시키는 스테레오-햅틱 장치 기반의 대화형 가상 환경을 제공한다. 매개변수형 표면 모델과 골격 표현은 해마의 형상을 효과적으로 표현하고 이러한 정보를 옥트리 자료 구조에 저장하여 대화형의 형상 분석 작업을 가능하게 한다. 그리고 골격 기반 정규화 방법은 다양한 모달리티를 갖는 의료 영상으로부터 생성된 3차원 해마 모델들의 위치와 방위를 정확하게 맞추어주는 기능을 수행한다. 또한 본 논문에서는 정상인 해마 형상 집단과 간질 환자 해마 형상 집단의 정확한 분류 작업을 수행하기 위하여 SVM 알고리즘 기반의 분류기 모델을 구축하였다. 실험 결과를 통하여 본 논문에서 제안한 표현 구조는 다양한 단계의 형상 표현을 제공하며 SVM 기반 분류기는 두 집단간 형상 차이를 분석하기 위한 효과적이었음을 확인하였다. 또한 스테레오 디스플레이 장치와 햅틱 장치를 결합한 가상환경은 사용자에게 향상된 공간 인지와 조작력을 제공하기 때문에 의료 분야에서의 해마 모델과 같은 다양한 해부학적 구조에 대한 분석 작업에 효과적으로 활용될 수 있다.
유역형상의 변화에 따라서 이동강우가 유출에 미치는 영향을 운동파이론을 적용하여 분석하였으며, 유역형상은 신장형유역과 정4각형유역 및 장방형유역에 대하여 분석하였고, 이동강우 분포형은 균등분포형, 전진형, 지연형, 중앙집중형을 사용하였다. 이와 같은 형상의 유역에 대하여 다양한 이동속도를 가진 강우가 유역내 하천의 상류방향, 하류방향, 횡방향으로 이동할 때 강우분포형에 따르는 유출수문곡선을 모의하여 그 특성을 비교분석하였다. 유출수문곡선의 모양과 첨두시간, 첨두유량은 시간적, 공간적으로 변화하는 강우와 유역형상에 의하여 크게 영향을 받는다. 횡방향의 이동강우에서는 상류방향과 하류방향의 경우보다 더 큰 첨두유량이 발생하며, 하류방향 이동강우의 첨두유량은 상류방향의 첨두유량보다 더 크게 나타났다. 신장형유역의 경우 하류방향 이동강우의 첨두시간은 상류방향과 횡방향의 경우보다 더 지체되며, 수문곡선의 총유출량과 기저시간은 강우속도가 증가함에 따라 감소하였다.
본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 효과적인 방법을 제공한다. 먼저, 자기공명영상으로부터 분할된 해마 영역에 마칭큐브 알고리즘을 적용하여 다단계 메쉬 데이터를 생성한다. 이렇게 생성된 메쉬 모델을 하드웨어 깊이맵을 이용한 복셀화 과정을 통하여, 중간 단계의 이진 복셀 표현으로 변환한다. 마지막으로 광선 추적 방법에 의해 추출된 샘플 메쉬들에 대하여 L2 Norm을 계산함으로써 형상 특징을 생성한다. 본 연구에서 제시한 방법은 사용자 피킹 인터페이스를 이용하여 국부적 부위에서의 계층적 형상 분석을 가능하게 한다. 또한 계층적 Level-of-Detail 접근방법은 정확도를 유지하며 형상분석의 소요 시간을 절약하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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