유동장에서의 기포거동 정보의 중요성 때문에 이를 정확히 측정하기 위한 실험방법이 여러 가지로 발전해 왔지만 아직까지도 기포분포에 대한 정확한 정보 추출에는 도달하지 못하고 있다. 본 연구에서는 원래 의공학분야에서 새로운 tomography 기술로 연구되고 있는 EIT(Electrical Impedance Tomography) 기술을 2상유동에서의 기포분포 측정방법 개발에 적용하기 위한 기초연구와 기포분포 가시화를 위한 전산실험을 수행하였다. 기포분포 가시화를 위해서는 EIT inverse problem solver로 많이 사용되는 iNR(improved Newton-Raphson) 계열의 EIT 염상복원 프로그램을 본 연구진이 유전알고리즘(Genetic Algorithm)과 fuzzy-based mesh grouping 방법을 추가하여 개선한 영상복원프로그램을 사용하였다. 전산실험 결과 본 영상복원프로그램으로는 12$\times$12의 분해능으로 모사되는 기포분포를 저항률 오차한도 $\pm$1%의 신뢰도로 PC상에서 복원이 가능함을 확인하였다.
위성영상은 제조사별로 지상해상력이 다르고, 위성의 특성마다 모델링하는 방법이 다르다. 또한 위성영상도 항공사진처럼 스테레오 영상 형태로 제공이 되지만, 스테레오로 입체시 했을 때에 발생하는 영상상의 시차나, 모델과 모델의 인접지역에서의 위치 오차에 대한 연구는 아직 미비한 상태이다. 최근에는 SPOT-5 위성영상을 이용한 공간정좌자료를 갱신하는 사례가 늘어나고 있다. SPOT-5 위성영상은 공간해상력이 2.5m로 1/5,000에서 1/20,000 수치지도 제작이 가능하다. 기존의 SPOT-5 위성영상의 정확도 해석은 대부분 단사진을 기반으로 자상기준점이나 모델링의 방법에 따른 정확도를 분석하는 연구가 이루어졌다. 따라서 본 연구에서는 SPOT-5 스테레오 위성영상에 대한 궤도기반모델기법을 적용하여 입체시를 통한 SPOT-5 위성영상의 정확도를 검증하였다. 궤도기반모델은 여러 가지 위성영상을 처리하는 센서모델 중 가장 정확도가 높은 모델링 기법으로 위성의 궤도력과 천문력을 이용하여 지상좌표를 정확하게 추출하는 방법이다. 이를 통하여 수치도하기 상에서 입체시를 수행하고 입체시를 통하여 지상기준점, 모델과 모델의 인접 정확도, 수치지도 제작 정확도를 분석하였다.
한반도 전역과 같은 상대적으로 넓은 지역의 정확한 분류를 위해서는 단일 영상 분류 후 영상정합 방식보다는 영상 정합 후 분류방법이 보다 정확하다. 또한 다중시기 정보는 분류에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 한반도 전역을 대상으로 최적의 Landsat ETM+ 영상정합 방식을 제시하였다. 한반도 전역에 대해 2000년부터 2001년까지 획득된 총 65개의 Landsat ETM+영상을 이용하여 낙엽기, 이앙기, 개엽기 각각 정합 영상을 제작하였다. 이때 보다 정확한 영상정합을 위해 히스토그램 매칭, 중앙영상을 기준으로 한 1차 회귀식적용방법, Landsat 촬영 패스별로 적용한 1차 회귀식 적용방법, 총 세 가지 상대복사보정 방법을 적용하였다. 적용 결과, 패스별 상대복사보정한 결과가 그 보정 효과가 크면서, 높은 분류 정확도를 나타냈다. 또한 시기별 정합영상을 살펴보면, 개엽기의 정합영상이 타시기에 비해 상대적으로 인접한 영상 간 지표물의 변이가 다양하게 나타나는 것을 볼 수 있었다.
신생아와 유소아 황달은 다양한 원인에 의하여 발생하며, 특히 생리적 황달의 경우는 만삭아의 반수 이상에서 관찰되는 매우 흔한 질환이다. 생후 2주 이후 황달이 지속되거나 새로이 발생하는 경우, 담즙 정체의 가능성을 고려하여 총/직접 빌리루빈을 측정하게 되며, 담즙 정체로 판단되는 경우 외과적 치료를 요하는 간외 담도 폐쇄 질환을 감별하려는 목적으로 영상검사가 의뢰된다. 본 종설에서는 신생아 및 유소아에서 황달을 발생시킬 수 있는 질환들을 분류하고, 질환들을 진단하기 위한 여러 영상 검사들의 종류와 방법 및 정상 소견들을 기술하며, 연령별로 흔히 발생하는 각 질환에 대한 영상 소견들을 소개하고자 한다.
신장 점액종은 신장에서 발생하는 드문 양성 종양이다. 최근까지 영미권에서 적은 수의 증례 보고가 되어 있으나 대부분의 경우 비뇨의학적 혹은 병리학적으로 접근하여 점액종의 영상의학적 소견은 잘 분석되지 않았다. 우리는 62세 남자 환자에서 발생한 신장 점액종의 영상 소견을 보고하고자 한다. 해당 종양은 좌측 신장동에 위치하고 있었으며, 자기공명영상의 T2 강조영상에서는 중등도의 고신호강도로 T1 강조영상에서는 저신호강도로 보였다. 또한 종양은 역동적 조영증강 영상에서는 점진적인 조영증강을 보였다.
본 논문에서는 기상 위성으로부터 수신된 2차원 영상들을 구름 모델링 기법을 이용하여 3차원 입체 영상으로 재구성하는 구름 애니메이션 방법을 제안한다. 먼저 위성 영상들에 다수의 제어점을 분포시킨 후, 박판 스플라인 워핑 해석을 통하여 구름의 움직임을 모델링한다. 이에 더하여 가시채널과 적외채널 영상으로부터 구름의 양과 높낮이 정보를 추출하여 입체감을 가진 3차원 구름을 모델링한다. 구름 가시화를 위하여 적은 수의 볼륨데이터 슬라이스로도 우수한 품질의 영상을 빠르게 얻을 수 있는 선적분 볼륨 렌더링 방식을 사용한다. 제안 기법으로 2차원 위성 영상으로부터 적절한 속도와 화질을 갖는 3차원 구름 애니메이션이 가능하다.
다양한 의학 영상장비로부터 획득된 영상들간의 정합의 정확성은 방사선치료계획에서 매우 중요한 쟁점 중의 하나이다. 본 연구에서는 수제작된 뇌팬톰(brain phantom)을 이용한 영상정합의 정확성 평가방법을 연구하였다. 다중영상정합을 위해 CT-MR, CT-SPECT간의 Chamfer 정합(Chamfer matching)법을 적용하였다 영상정합의 정회성은 팬톰 내에 삽입된 표적(target)들의 중심정의 비교를 통하여 평가되었다. CT-MR, CT-SPECT간의 삼차원 제곱근평균제곱(root-mean-square) 이동편차는 각각 2.1$\pm$0.8 mm와 2.8$\pm$1.4 mm이었다. 회전편차는 세 직교좌표축에서 2$^{\circ}$이내였다. 이 오차들은 기존의 팬톰연구와 비교하여 합리적인 오차 허용범위 내에 들었다. 중첩한 CT-MR, CT-SPECT영상의 육안검증 또한 좋은 정합 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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