본 논문에서는 X선 컴퓨터 단층 촬영으로부터 획득된 기관지의 3차원 영상으로부터 기관지의 구조 및 형태 정보를 추출할 수 있는 가능성을 조사하고, 분진 침착 모델의 수학적인 개발과 실험적인 검증에 사용될 수 있는 물리적인 공동 주형 모델을 개발한다. CT로부터 획득된 영상으로부터 수학적 모폴로지 기법에 의하여 폐의 기관지 영역을 검출한다. 검출된 폐의 기관지 영역의 체적 데이터를 3차원 공간상에서 나타낼 수 있는 표면 데이터를 STL(streolithography) 파일로 변환한 후에, 고속 프로토타입 기기에 입력하여 3차원 입체 형상을 제작한다. 이때 기존의 기관지 팬텀과 실제 정상인으로부터 획득된 CT 영상으로부터 각각의 공동 주형 모델을 제작하게 된다. CT 스캔하여 얻어진 원래의 영상과 제작된 공동 주형 모델을 CT 스캔하여 얻어진 영상에서의 기관지 영역의 단면 직경을 비교하여 생성된 폐 기관지 모델의 유용성을 검증하였다.
본 논문은 Patterned Retarder (PR) 방식의 영상 표시 장치에서 문자 가독성 향상을 위한 필터를 제안한다. 일반적으로 3차원 입체 영상 내 존재하는 글자를 편광 안경을 통해 시청하게 되면 작은 글자의 경우 가독성이 저하된다. 이런 문제점을 해결하기 위해 우리는 글자 영역에 대한 가독성 향상을 위한 필터링 과정과 특정 글자만을 추가로 개선하는 후처리 과정으로 구성된 새로운 가독성 향상 기법을 제안한다. 먼저 가독성 향상 필터링은 입력되는 스테레오 영상의 기수 라인과 우수 라인을 분리하고, 각각의 영상을 수직 방향으로 2배 확대한 후 좌우 영상들을 평균하여 최종 결과를 얻는 방식이다. 후처리 단계에서는 추가적으로 가독성을 향상시킬 특정 글자들을 검출한 후 검출된 영역에서만 대비 조절을 통해 가독성 향상 효과를 준다. 모의 실험을 통해 제안 기법에 의한 영상이 기존 방식에 의한 결과 영상보다 가독성이 많이 향상됨을 확인하였다.
수치지도를 생성하거나 갱신하기 위해 항공사진측량을 이용하지만 각종 지상시설물에 대한 위치와 속성자료를 항공사진측량만으로 작성하기 어려우므로 현장조사를 통해 지상시설물에 대한 정보를 얻고 있다. 따라서 본 연구에서는 현장조사의 정확도와 신뢰성을 향상시키기 위해 고해상 디지털카메라에 의해 입체영상을 얻고 DLT기법을 적용하여 3차원위치결정을 할 수 있는 비디오사진측량기법을 개발하였다. 또한 개발된 비디오 사진측량기법은 생성된 3차원위치자료에 속성자료를 연결시키는 기능을 이용하여 수치지도의 위치와 속성자료를 생성 및 갱신 할 수 있도록 개발하였다.
21C 현대 문명사회에서는 도시의 고밀도 및 팽창으로 인하여 도시 내 생태계가 파괴되면서 생물서식처의 환경 악화 및 엄청난 감소가 초래되었으며, 그 결과로 인하여 인간과 생물이 접촉할 수 있는 공간이 현저하게 줄어들고 있다. 또한 도시 영역의 확장을 위하여 산림 및 녹지의 감소, 녹지의 분절 및 단절화, 해안 매립 등이 계획 없이 무분별하게 진행됨으로써, 각종 동식물의 개체 수 감소 및 토양의 건조화 등이 발생하고 있으며, 그 영향으로 생물종의 다양성이 떨어지고, 도시 생태계의 교란이 심해지고 있다. 이러한 도시 생태계의 교란은 도시에 거주하고 있는 시민들의 생활의 질이 떨어지게 하고 많은 환경 문제들의 주원인이 되고 있다. 지속적이면서도 자연친화적인 도시발전을 위해서는 도시 내 자연생태계를 회복하고 생물서식공간을 종합적으로 보전하면서 복원해야 한다는 요구가 높아지고 있지만, 이를 체계적으로 이루기 위한 방법론의 부재에 시달리고 있었다. 이러한 가운데 유럽을 중심으로 생겨난 비오톱(Biotope)과 비오톱 지도화 방법이 생태계를 보전하며, 시민들에게 다양한 자연체험과 휴양 기회를 제공하고 친환경적인 도시계획을 위한 핵심적인 역할을 하는 것으로 인식되고 있다. 하지만, 기존의 비오톱 지도는 이미지 기반의 2차원 지도로 제공되고 있어, 거리 및 공간 분석에 취약하고 정보전달력이 부족하여, 익숙한 전문가가 아닌 경우 비오톱을 이해하는데 상당한 정도의 시간이 필요하였다. 이에 본 논문에서는 공간정보가 결여된 2차원 형태의 GIS 데이터를 기반으로 3차원 공간 데이터를 자동으로 생성하고, 위성영상과 DEM(Digital Elevation Model)을 이용하여 3차원 지형을 만들어 각 주제도별로 입체적인 분석이 가능하도록 하였다. 또한 동영상 녹화 기능과 3차원 객체 추가 기능을 이용하여, 자연생태계를 고려한 도시의 설계를 진행하는 경우 3차원적인 모델링을 제공함으로써 효과적이면서도 사용자의 이해도를 향상 시킬 수 있는 정보 전달력을 가질 수 있도록 설계 및 구현하였다.
흉강경을 이용한 폐절제술이 1990년대 초반 처음으로 소개된 이후로 조기 폐암 환자의 수술에 있어 안정성과 적합성이 발표되면서 그 시행 횟수가 서서히 증가되고 있다. 그러나, 흉강경을 이용한 수술은 2차원 영상과 불안정한 카메라의 움직임, 기구의 움직임이 제한되는 등의 여러 가지 단점들이 있다. 이러한 단점을 극복하고 최근에 개발된 다빈치 로봇 시스템은 고해상도의 3차원 입체영상과 사람의 팔목관절과 유사한 움직임을 구사하는 기구들로 인하여 더욱 안정되고 편리하게 수술을 시행할 수 있게 하였다. 본원에서는 다빈치 로봇 시스템을 이용하여 3명의 조기 폐암환자에서 폐엽 절제술을 시행하였기에 보고하는 바이다.
종래에 아날로그 방식의 사진측량에서는 중복된 영상을 도화기를 통해 표정과정을 거쳐 입체모델을 생성하고 이를 바탕으로 도화과정을 수행함으로써 최종도면을 획득하였다. 그러나 이러한 과정을 소형컴퓨터를 통해 일괄처리 함으로써 처리과정의 자동화를 꾀할 수 있으며 입체 모델은 생성하지 않고 해석적인 방법을 통해 3차원 수치자료를 쉽게 획득 할 수 있다. 따라서 본 연구는 수치영상을 이용하여 3차원 위치측정이 가능한 측량시스템을 구축하여 기준점 측량작업 및 촬영조건을 획기적으로 줄임으로써 보다 효율적으로 수치도면을 제작하는데 도움을 주고자 한다. 그 결과 비교적 저가의 디지털 카메라로 사진측량이 이루어지고 컴퓨터만으로도 수치도면을 작성할 수 있다. 따라서 소규모 지역에서는 일반측량보다 경제적으로 수치 도면을 작성할 수 있으므로 시설물 관리를 위한 도면제작 등에 활용 될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 KOMPSAT-1 위성에서 취득한 EOC Pass 영상과 scene 영상의 기하정확도를 평가함으로써, 비접근지역에 대한 3차원 지형정보 추출 방안에 대하여 연구하였다. 이를 위하여 다음과 같은 4가지 실험을 수행하여 KOMPSAT-1 EOC 위성데이터의 정확도를 평가하였다. 1) KOMPSAT-1 전처리 시스템으로 처리된 Level 1R의 ancillary 데이터와 영상좌표를 이용한 지상좌표계산 2) 보조자료를 이용하여 계산된 두 영상의 지상좌표를 공간교차이론으로 지상 3차원좌표 계산 3) 입체 Pass 영상의 일부분(KOMPSAT-1 EOC, 1 scene size)에서 획득된 GCP(Ground Control Point)을 이용하여 Bundle adjustment을 수행하고, 그 결과 계산된 외부표정요소로 지상좌표의 계산 4) 3)에서 계산된 외부표정요소를 이용하여 전체 Pass 영상에 적용하여 정확도를 평가하였다.
본 논문에서는 워크벤치 시스템과 가상현실 햅틱 인터페이스를 이용한 가상현실 시뮬레이션 시스템을 제시한다. 이 시스템은 사용자가 워크벤치를 통해 3차원 입체 영상으로 구현된 모델을 바라보며 SensAble 사의 PHANToM Omni 햅틱 디바이스를 이용하여 물체에서 느낄 수 있는 촉각을 재현한다. 그리고 시뮬레이션의 실제감을 증대시키기 위해 새로운 워크벤치의 설계 방법을 제시하였다.
2013년 우리나라 최초의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5가 발사되었고, KOMPSAT-5의 활용성 측면에서 X-band SAR 위성영상에 대한 연구가 필요한 상황이다. 본 연구에서는 X-band SAR 위성영상에 대해서 수치표고모델을 생성할 수 있는 세 가지 기법(레이더 간섭기법, radargrammetry, RPC)을 적용하여 수치표고모델을 생성하고, 각 기법별 정확도 및 장단점을 평가하였다. 실험 위성영상으로 대전지역을 촬영한 4장의 stripmap mode TerraSAR-X 영상을 이용하였고, 정확도 평가를 위해서 IKONOS 입체영상으로부터 생성된 수치표고모델을 이용하였다. 평가결과, 레이더 간섭기법으로 제작한 수치표고모델이 가장 높은 정확도를 보였고, 지형의 기복이 심한 넓은 지역에 대하여 수치표고모델을 생성하고자 할 경우에는 RPC를 이용하는 것이 효과적인 기법임을 알 수 있었다.
본 연구는 스네이크를 이용하여 뇌의 자기 공명 영상에서 자동 혹은 반자동으로 종양 또는 병변의 정확한 윤곽선을 찾기 위함이다. 본 연구에서 기존의 스네이크가 가지고 있는 에너지 최적화 문제를 동적 프로그래밍을 이용하여 개선하였고, Image Force로 Canny Edge Detector의 값을 이용하여 스네이크가 잡음에 덜 민감하도록 하였다. 병변의 윤곽선이 추출되면, 병변의 면적, 중심 좌표, 둘레 등을 계산하도록 하였다 또한 병변에 대한 다수의 2차원 단면 영상을 합성하여 3차원으로 재구성하여 병변의 입체적인 모양을 볼 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 뇌종양 환자의 치료 계획 수립 뿐 아니라 경과를 평가하는데 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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