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.
목적 : 정위방사선치료 시 정상 뇌 조직을 고선량의 방사선으로부터 최대한 보호하며 치료의 효율성을 높이기 위하여 치료 인자 중 콜리메이터의 크기와 arc 간 간격에 따른 이상적인 total arc degree (TAD) 값을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : XKnife-3 planning system을 사용하여 환자의 송과체 부위에 방사선 빔의 회전중심점을 위치시킨 후 12, 20, 30, 40, 50 그리고 60 mm 직경의 정위방사선치료용 원형 콜리메이터를 이용하여 각각의 콜리메이터 직경별로 TAD를 100, 200, 300, 400, 500, 600도, 그리고 arc 간 간격을 30도(6-arc system)와 45도(4-arc system)로 설정하여 방사선치료계획을 수립하였다. 치료계획을 통해 얻은 누적선량체적히스토그람을 이용하여 회전중심점 처방선량의 $50\%$ 이상 조사되는 정상 뇌의 용적$(V_{50})$ 및 적분 생물학적 유효선량(integral biologically effective dose)을 이용하여 각각의 TAD에 따른 방사선치료계획을 비교하였다. 결과 : TAD에 따른 $V_{50}$의 변화는 arc 간 각도가 30도인 경우에는 콜리메이터 직경과 관계없이 TAD가 증가할수록 감소하는 양상을 보였으나, 45도의 arc 간 각도에서는 400도의 TAD까지는 감소하다가 400도 이상의 TAD에서 $V_{50}$은 증가하거나 변화가 없었다. 적분 생물학적 유효선량 값의 변화는 arc 간 간격이 30도인 경우에는 콜리메이터의 직경에 관계없이 TAD가 증가함에 따라 미소하게 감소하는 양상을 보였다. arc 간 각도가 45도인 경우에는 콜리메이터 직경이 40 mm 이하에서는 TAD가 증가함에 따라 적분 생물학적 유효선량은 계속 감소하였으나, 50 mm와 60 mm 직경의 콜리메이터에서는 TAD가 400도까지는 감소하다가 500도 이상의 TAD에서는 증가하였다. 결론 : 정위방사선치료 시 400도 정도의 TAD를 사용하는 것은 300도 이하 혹은 500도 이상의 TAD를 사용하는 것 보다 치료 효과를 높이면서 치료계획과 치료 시 장비 및 인적 자원의 효율적인 운용을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
목적 : 혈관조영상 잠재혈관기형(angiographically occult vascular malformation, AOVM)의 치료에 정위방사선수술을 적용하여 병변의 영상학적 반응과 임상 경과, 치료에 대한 부작용을 분석하여 AOVM의 치료 시 정위방사선수술의 역할을 정립하고자 한다. 대상 및 방법 : 1995년 2월부터 1999년 12월까지 AOVM으로 진단 받은 11명(12병변)의 환자에 대하여 선형가속기를 이용한 정위방사선수술을 시행하였다. 모든 병변은 자기공명영상에서 병변의 중심부에는 이질적인 고신호를 보이며, 저신호의 테두리로 둘러 쌓여 경계가 분명한 혈관기형 소견을 보였다. 정위방사선수술 시 처방선량은 회전중심점 선량 기준으로 67~80% (중앙값 80%) 등선량곡면에 13~25 Gy (중앙값 16 Gy)이었으며, 모두 단일 회전중심점을 이용하였고, 8~20mm (중앙값 14 mm) 크기의 원형 콜리메이터를 사용하였다. 결과 : 추적관찰 기간은 12~56개월(중앙값 42개월)이었다. 재출혈이 일어난 경우는 3예로 치료 후 5, 6, 12개월 때 각 1차례씩 발생하였고 이후 추가적인 재출혈은 없었다. 정위방사선수술로 인한 조직괴사는 2예에서 발생하였으며, 모두 영구적인 신경학적 후유증을 초래하였다. 임상증세를 동반하지 않은 채 T2 강조영상에서 병변 주위의 부종이 관찰된 경우도 1예 발생하였다. 결론 : 정위방사선수술을 이용한 AOVM의 치료는 재출혈을 효과적으로 방지할 수 있는 치료방법으로 생각된다. 그러나 동정맥기형에 비하여 신경학적 후유증이 발생할 확률이 높기 때문에 치료 환자의 선택과 처방선량의 결정 시에는 보다 신중한 고려가 필요하다.
본 논문은 지상기준접의 취득이 어려운 비접근 지역에 대한 위성영상에서 지형정보를 획득하기 위한 방법을 제시하였다. 먼저, 공선조건식을 기반으로 10개의 위성센서모델을 개발하고, 개발된 센서모델의 거동을 부석하기 위하여 Space Resection 및 Space Intersection을 통해 각각의 센서모델에 대한 적합성을 실험하였다. 이를 바탕으로 비접근 지역에 대한 지형정보를 취득하기 위하여 영상을 재구성하거나 Pseudo영상을 제작하고, 이에 대한 센서모델의 거동 및 정확도를 분석.제시하였다. 공선조건식을 이용한 Pushbroom 위성영상의 센서모델은 투영중심의 위치와 회전요소에 대한 6개의 외부표정요소를 영상의 행에 대한 1차, 2차 함수 또는 3차 함수로 구성하였으며, 또한 외부표정요소의 위치요소와 상관도가 높은 회전요소($\omega$, $\Phi$)를 고정된 값으로 사용하는 센서모델을 개발하였다. 비접근 지역을 위한 영상의 재구성은 동일 패스의 지상기준접이 있는 영상과 비접근 지역의 영상을 연결시켜 하나의 영상으로 재구성하거나, 지상기준점이 있는 영상과 비접근 지역의 영상으로부터 Pseudo영상을 임의로 제작하여 패스내에서 중복영역을 갖도록 구성하였다. 본 연구에서 이용한 인공위성 데이터는 서로 다른 패스에서 동일한 지역을 촬영한 SPOT 영상이며, 각각의 패스에서 두장의 연속된 영상을 이용하였다. 개발된 10개의 센서모델과 5가지의 영상 재구성 방법에 따라 비접근 지역에서의 정확도는 다르게 나타났으며, 그 중 투영중심의 위치 및 회전요소 k를 1차 함수로 표현하고 회전요소 $\omega$, $\Phi$를 고정시킨 센서모델과 Pseudo영상을 이용한 방법이 비접근 지역 30km, 60km지점의 검사점에서 각각 최대오차 30m, 60m의 결과를 보였다. 얻어진 극한하중 보다 적은 경향을 나타냈다.aeuntang were higher than the recommended value per meal. Vitamin A, vitamin C, vitamin B$_1$, vitamin B, niacin, calcium, phosphorus and iron were rich in chwotang and minmulgokimaeuntag. Onhuk contains plenty of vitamin C, vitamin B$_1$, vitamin B$_2$and the contents of vitamin A, vitamin B$_1$, and niacin in baekhapapchuk were over the recommended values per meal. The foods contained large percentage of aspartic acid and glutamic acid, and major essential amino acids appeared to be leucine and lysine. On the other hand, major fatty acids were oleic acid, linoleic acid and plamitic acid. Among them the content of oleic acid was the highest in chuotang, ochuk and baekhapchuk, whereas linoleic acid and palmitic acid were the most rich fatty acids in baekhapchuk and dasulgitang respectively.한 있을 것으로 생각된다. 그리고 본 조사는 5월부터 7월중에 실시하였는데, 한국의 경우 계절에 따라 섭취 식품의 종류가 다
본 논문에서는 참외 수확로봇을 위한 비전 기반 참외 위치인지 알고리즘을 제시하였다. 입력된 영상의 RGB값을 HSI값으로 변환 후 Hue 값을 이용하여 이진화를 수행한 후에 참외 영역을 추출하였다. 형태학적 필터링을 이용하여 잡음을 제거한 후에 경계선 검출과 convex hull 기법을 이용하여 최외각 정점을 검출하였다. RANSAC 알고리즘에 의하여 참외에 대한 타원 정합을 수행하고 참외의 중심점, 장축 및 단축의 길이, 회전각도에 대한 정보를 획득하였다. 참외 모델에 대한 다양한 시뮬레이션 실험에 의해 제안한 방법의 유효성을 검증하였고, 실제 참외에 적용시켜 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.
퓨리에 시리즈를 사용하면 이미지의 외곽선 특성을 표현할 수 있다. 이미지의 퓨리에 계수를 추출하기 위해서는 우선 이미지를 구성하는 주요 오브젝트를 표현하는 곡선을 추출한다. 이러한 곡선은 오브젝트의 특정 중심점에서 외곽선을 따라 일회전하면서 그 거리를 좌표상에 표시함으로써 얻을 수 있다. 기존의 퓨리에 계수를 추출하는 방법들은 추출된 계수를 이용하여 해당 곡선을 복원했을 때 원래의 곡선에 존재하던 상세한 특성을 표현하지 못한다는 단점이 있으며 이는 결국 이미지로부터 추출한 곡선을 사용하여 이미지를 검색할 때 정확도를 상당히 떨어뜨리게 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 Binary Range Reduction (BRR) 알고리즘을 제안한다. BRR 알고리즘은 원래의 곡선과 퓨리에 계수를 통해서 복원된 곡선간의 차이를 줄이기 위해서 전체의 곡선을 통해서 하나의 퓨리에 계수 세트를 추출하지 않고, 복원된 곡선이 원래의 곡선과 차이가 일정 크기 이상 나지 않도록 퓨리에 계수를 추출하는 구간을 나누어가며 퓨리에 계수를 추출한다. 이렇게 추출된 다수의 퓨리에 계수 세트를 통해서 복원된 곡선을 사용하여 이미지들 간의 유사도를 비교한다. 실험을 통하여 BRR 알고리즘을 사용하여 곡선에서 추출한 퓨리에 계수로 복원한 곡선이 원래 곡선의 특성을 정확하게 표현하고 있음을 보였고, 퓨리에 계수와 BRR알고리즘을 이미지 검색에 적용하였을 때, 높은 검색 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 CT영상을 구성하는 RT 알고리즘에 비해 원추형 CB-CT 시스템에서 이용할 수 있는 TPSM 알고리즘을 적용하여 기존의 RT보다 빠르게 3D CT 영상 구성을 할 수 있도록 하였으며 두 개의 알고리즘에 대한 영상속도를 비교분석 하였다. 이를 위하여 원추형 CB-CT 시스템에서 이용할 수 있는 TPSM 알고리즘을 적용하여 3D CT 영상구성에 있어서 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 실험결과 TPSM을 이용하여 구성된 단면 영상은 중심점에서 멀어질수록 빈 화소에 의해 영상의 질이 미소하게 감소하지만 TPSM 회전 기반법의 경우에서 영상 구성 속도는 RT알고리즘보다 월등하게 우수하다는 것을 알 수 있었다.
인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는 분야를 HCI(Human-computer interaction)라고 한다. 이 분야는 인간과 컴퓨터 간에 서로 소통하면서 정보를 인식하는 방법에 대해 연구하는 학문 분야이다. 본 연구는 사람과의 상호작용을 위한 손동작 인식에 대한 연구로써 기존 인식방법의 문제점을 살펴보고 인식률을 개선하기 위한 알고리즘을 제시한다. 사람의 손 모양이 포함된 영상을 대상으로 피부색 정보를 바탕으로 손 영역을 추출하고, 주성분 분석을 이용하여 무게중심 프로필을 계산한다. 이렇게 얻은 정보를 미리 정의된 형상들과 비교하여 손동작을 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 기존의 무게중심 프로필은 회전으로 인한 손의 변형에 대해 잘못된 손동작 인식을 결과를 보여주었으나, 본 연구에서는 무게중심 프로필을 이용하고 모든 윤곽선의 점들과 무게중심 사이의 거리가 가장 긴 점을 시작점으로 하여 무게중심 프로필을 다시 개선함으로써 강건한 알고리즘을 제시하였다. 손동작 인식을 위하여 센서가 부착된 장갑이나 특별한 마커를 사용하지 않으며, 별도의 청색 스크린을 설치하지도 않는다. 이 결과에 대해 가장 가까운 거리의 특징벡터를 찾아 잘못된 인식을 해결하고, 적당한 경계치를 구하여 성공과 실패를 구분한다.
목 적: 종양의 움직임을 고려하여 치료할 수 있는 RPM (Real time Position Management, Varian, USA) system을 사용하여 호흡을 고려한 방사선치료 시행 시, 제조사에서 제공하는 적외선 반사체는 일정각도 이상 couch가 회전할 경우 호흡신호 획득이 불가능하다. 이런 단점을 개선하고자 본 저자는 어느 각도에서나 호흡신호를 얻을 수 있는 3차원 적외선 반사체(3D infrared reflective marker)를 자체 개발하여 Kw-반사체라 명하고 그 유용성을 평가 하고자 한다. 대상 및 방법: 호흡신호의 안정성을 측정하기 위해 호흡운동을 재현 할 수 있는 3차원 구동팬텀(3D moving phantom) 위에 3가지 조건(A: couch 0도, 제조사의 반사체 B: couch 0도, Kw-반사체 C: couch 90도, Kw-반사체)의 적외선 반사체를 올려놓고 각각 3분 동안 호흡신호를 획득 하였다. 획득한 호흡신호는 호흡분석 프로그램(Labview ver 7.0)을 통해 최고값(peak value), 최저값(valley value), 표준편차(standard deviation), 변동값(variation value), 진폭값(amplitude value)을 획득하였다. 타겟의 회전 오차와 타겟의 이동범위를 알아보기 위해 3차원 구동팬텀 위에 B.B팬텀을 올려놓고 온-보드 영상장치(OBI)로 couch 0도와 90도 이미지를 획득한 후 B.B팬텀 중심에 위치한 ball bearing의 X, Y, Z값(mm)을 획득하였다. 결 과: 호흡신호를 분석한 결과 최고점에서 표준편차가 A: 0.002 B: 0.002 C: 0.003이고 진폭에 대한 호흡의 안정성은 A: 0.15% B: 0.14% C: 0.13%로 Kw반사체는 안정적으로 호흡신호를 얻을 수 있었다. couch 90도 회전 시 타겟인 ball bearing의 평균 회전오차는 X: -1.25 mm Y: -0.45 mm Z: +0.1 mm로 모든 방향에서 평균 1.3 mm 이내이고 타겟의 이동범위 차이도 평균 0.3 mm 이내였다. 결 론: couch가 회전하는 비동일면(Non-coplanar) 치료 시 Kw-반사체로 호흡신호를 얻은 결과 Kw-반사체는 안정적인 호흡신호를 획득할 수 있었고 제조사의 적외선반사체를 대체하기에 충분했다. 타겟의 회전오차와 이동범위 차이가 거의 없어 couch 회전 시 반사체 움직임의 변위가 호흡신호의 scale 및 진폭을 변화시킨 원인임을 알 수 있었다. 향후 couch angle값에 따른 진폭 높이의 변환 값을 연구해 적용한다면 비동일면에 대한 위상기반 gating 치료도 가능 할 것으로 사료된다.
현재 교통사고의 원인은 차량 결함보다 운전자의 과실에 의한 것이 더 높은 사고 원인으로 나타나고 있다. 이를 해결하기 위하여 운전자의 신체적 상태를 관찰, 분석하여 현재 상태를 추정 및 경고해 줄 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 운전자 상태 추정 시스템을 개발하기 위하여, 본 논문에서는 실시간 비전 시스템을 사용하여 운전자 두 눈동자의 중심점과 크기, 입의 양 끝 모서리 점을 추적하여 얻어진 정보들을 기본적으로 이용한다. 움직임의 추적을 위해 얼굴인식이 필요하며, 인식은 YUV 컬러 공간에서 눈과 입, 얼굴의 색상 정보를 통계학적 방법에 기초하여 설계하고, 얼굴의 기하학적 모델에 의해 이루어진다. 이 시스템을 이용함으로써 운전자의 움직임에 의한 모든 회전 방향을 구분하고, 눈과 입이 차단되는 현상을 차단 모델에 의해 검출할 수 있다. 또한 눈이 감기거나 떠진 상태를 검출하여, 눈의 3차원 시선을 복원한다. 부주의한 운전과 졸음운전을 각각 정의하고 눈동자의 크기 변화 등에 의해 구분하며, 내장형 PC를 기반으로 카메라 시스템, 영상 데이터 처리 장치 및 상태 추정 알고리즘을 구현한 실험 시스템을 구현하여 제안된 신체 상태 추정 방법의 타당성과 성능을 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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