현재 연구되고 있는 대부분의 홍채인식 기술은 홍채영역 추출 시, 획득된 눈 영상의 기울기가 일정하다는 가정에 기초하고 있다. 그러나 머리가 일정한 기울기를 가지고 있지 않다면 인식률의 저하를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이 문제를 보완하기 위한 방안으로, PCA를 이용하여 분산이 최대가 되는 방향을 구하고 이를 기준으로 홍채데이터를 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 우리가 제안하는 방법을 사용하여 실제 다양한 기울기로 취득한 모든 눈 영상에 대한 실험을 한 결과, 98.97%의 인식률을 얻어 비교적 일정한 홍채영역을 추출할 수 있음을 입증하였다.
투과전자현미경(transmission electron microscopy)에서 특정 투사각에서 획득한 2차원으로의 투사 영상의 열을 사용하여 세포와 같은 물질의 3차원 구조를 복원한다. 이때 전처리 과정으로 2차원 투사 영상의 정확한 영상 정렬과 밝기 보정이 필요하다. 본 논문에서는 기준점(fiducial marker)을 사용한 정렬 방법을 이용하여 영상열을 정렬하고, 수십 장의 영상들의 상이한 밝기 특성을 일정하게 보정하는 방법을 제시하였다. 영상의 투과율 모델에 근거하여, 영상의 주변부의 밝기 정보를 사용하여 각 영상의 조명을 일정한 값으로 조정하고 투사각에 따라 대상의 밝기가 일정하게 변동하도록 밝기 보정을 수행하는 알고리듬을 제시하였으며, 실제 투과전자현미경으로부터 얻은 영상열을 사용하여 밝기 보정 알고리듬의 성능을 검증하였다.
Earned Value Management(EVM) has been used to manage and forecast defense project schedule and cost over the last two decades in the world. However to support the lacking ability of schedule analysis in traditional EVM, earned schedule(ES) has been introduced as a tool to more accurately estimate schedule performance. This paper compares which method EVM or ES, provides more accurate schedule predictors in 32 Korean defense research and development projects. As a result of comparison, the ES method can predict the future schedule more reliably than the EVM method. We also analyze early warning function of schedule performance index considering project duration extension point. Through the analysis results, we confirm that both the EVM and the ES method lack the ability of the early warning in terms of the current schedule management criterion.
목적: SAAV sequence를 이용하여 동시에 획득한 동맥과 정맥의 두 MRA 영상을 Color Mapping으로 동맥과 정맥을 구분하여 한 영상에 나타냄으로써 AVM 이나 DAVF 등과 같은 혈관질환의 임상적 진단 및 치료에 도움을 주고자 하였다. 대상 및 방법: 일반적으로 MRA 영상은 사전 포화방법(presaturation)을 이용한 2D TOF 기법을 통하여 동맥과 정맥을 구분하여 영상을 획득한다. 이러한 일반적인 사전포화방법을 응용한 SAAV 기법은 일정영역을 미리 포화(saturation)시킨 후 포화영역의 위, 아래의 영역을 한번에 영상화하여 동맥과 정맥의 구분된 영상을 한번에 획득할 수 있다. 마산 삼성병원의 0.3T MRI system(Megfinder, AILab. Korea)에서 SAAV sequence를 이용하여 정상적인 피험자로부터 목 부위의 동맥과 정맥 혈관영상을 동시에 얻었다. 이들의 각 2D 영상을 Color Mapping으로 조합한 후 Maximum Intensity Projection(MIP) 기법을 통해 3D Artery-Vein Color Mapping(AVCM) MRA 영상으로 재구성하였다. 3명의 피험자에 대한 SAAV MRA data를 256$\times$256$\times$64(resolution: 0.89$\times$0.89$\times$2㎣)로 획득하였다.
본 연구는 한 대의 칼라 카메라와 광학장치를 이용하여 인체의 운동량을 측정하는 시스템에 관한 것이다. 광학을 이용하여 인체의 운동량을 측정하기 위해서는 일반적으로 두 대 이상의 카메라로부터 획득된 영상으로 측정물체에 대한 좌표를 구하는 입체화상법을 사용한다. 제시한 시스템은 서로 다른 색의 칼라필터와 거울을 통과한 두 개의 광경로를 빔스플리터로 중첩시켜서 한 대의 칼라카메라로 영상을 획득하여 분석하는 것으로, 한 대의 칼라카메라가 두 대의 단색 가상카메라 역할을 하는 것이다. 단색 가상카메라는 적색, 녹색과 청색의 세 가지로 본 실험에서는 적색의 밝기가 가장 낮아서 녹색과 청색 가상카메라를 사용하였다. 광학장치를 이용하여 칼라카메라로 획득된 적색, 녹색과 청색별로 8bit인 24bit 디지털영상에서 녹색과 청색 영상은 각각 녹색과 청색의 가상카메라로 획득한 영상이다. 이 영상들을 이진화하여 측정물체를 배경으로부터 분리하고, 이진영상에서 일정한 면적을 지닌 영역의 중심을 측정물체가 영상면에 투영된 좌표로 본다. 녹색과 청색 영상에서 동일한 측정물체에 대한 영상선을 구하고 이들의 교차점을 측정물체의 공간좌표로 하였다. 이 시스템을 이용하여 직립 및 신전자세에서 척추의 형상을 측정하였으며 향후 시스템의 추가적인 개발과 적응분야에 대하여도 살펴보았다.
드론은 원거리 동영상을 효율적으로 획득할 수 있어서 활용성이 높다. 드론 운용에서 속도의 크기인 속력은 설정할 수 있지만 이동하는 방위의 정확한 값은 설정이 불가능하다. 본 논문에서는 드론에서 획득한 동영상을 이용하여 일정한 속도로 이동하는 드론의 속도를 추정한다. 기준 프레임과 표적 프레임의 Sum of Absolute Difference(SAD)를 최소로 하는 표적 프레임의 변위를 구한다. 드론의 실제 속도(Ground Truth)는 각 프레임에서 일정한 동일 지점(Matching Point)의 위치를 이용하여 계산한다. 실험에서 150m 상공에서 일정한 속력으로 이동하는 드론으로 동영상을 획득하였다. 추정한 x와 y방향의 속도와 속력의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 구하여 제안한 방법의 신뢰성을 보였다.
본 논문에서는 여러 시간대에 걸쳐 획득한 영상 데이터 집합에 대하여 동적 모델을 이용한 데이터들의 동시 가시화를 수행하고, 각 모델들 간의 변이를 분석하여 객관적인 영상 분석결과를 가시화해주는 연구를 수행하였다. 먼저 동적 모델의 동시 가시화를 위하여 동적 모델 데이터의 저장 및 로딩 모듈을 설계하였고, 동적 모델들간의 변이 분석은 체적, 속도를 비교 가시화함으로써 이루어졌다. 이를 한 환자에대하여 치료기간 중 일정 시간대별로 획득된 심장영상 집합들에 적용함으로써 기존의 영상분석의 한계점을 극복하고 심장 질환의 진단을 효율적으로 도울 수 있도록 하였다.
한국군은 무기체계획득의 비용, 성능, 일정에 대한 불확실성을 경감하기 위해 모델링 및 시뮬레이션(M&S) 기술과 정보기술을 활용하여, 새로운 전투개념 개발과 무기체계능력을 사전에 검증하고자하는 모의실험기반획득(Simulation Based Acquisition, SBA)을 적극 추진하고 있다. 이를 위해서는 M&S 소프트웨어, 데이터, 문서 등의 M&S 자원(콘텐츠) 확보가 무엇보다 시급하다. 본 논문에서는 2010년 국방 31개 기관을 대상으로 수행한 M&S 자원 보유현황 조사결과를 분석하여 M&S 자원 확보 방향을 제시하였다.
본 논문은 치아의 전치 교합과 후치 교합 상태에서 획득된 영상들에 대해 BMME와 LDA에 기반한 개인 인증 방법을 제안한다. 이 방법은 두 치아 교합 상태의 영상들로부터 치아 영역 추출, BMME, 패턴인식 과정으로 구성된다. 두 상태의 치아 교합을 사용하면 영상에서 일정한 치아 모양이 유지되며, BMME는 패턴인식에서 정합 오차를 줄일 수 있도록 해 준다. 강체인 치아는 영상 획득시 왜곡되지 않으므로 치아 영상을 이용하는 방법은 생체 인식에 장점으로 작용한다. 실험에서, 제안한 방법은 20명에 대해 개인 인증을 위한 인식에 성공하여 다중 인증 시스템에 사용될 수 있음을 보였다.
위성은 임무를 수행함에 있어 수많은 주변장치와 탑재체로부터 데이터를 받는다. 이렇게 획득된 데이터를 활용하여 위성의 자세도 제어하고 전력도 관리하며 탑재체 목적에 따라 기상도 관측하고 해양도 관측하는 임무들을 수행한다. 또한 위성을 개발하면서 수행되는 여러가지 테스트에도 데이터를 활용한다. 이런 일련의 업무를 수행하면서 획득된 데이터는 위성내부의 관련 장치들에 대한 상태 정보를 확인하고 지상국에서 이상유무를 판단할 수 있는 정보도 제공하게 된다. 그러나 원하는 모든 데이터를 지상으로 보내기에는 대역폭이나 저장공간에 제약사항이 있다. 이런 이유로 필요한 데이터를 일정 포맷에 맞도록 정의한 후 데이터를 내려보낸다. 이런 데이터는 지상에서 데이터베이스로 관리된다. 본 논문에서는 국내 최초 정지궤도 위성인 천리안 위성의 데이터베이스를 분석하여 원격측정 데이터의 흐름을 이해하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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