• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.2280-2286
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• 2012

본 논문에서는 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 이용하여 새로운 형태의 3D 비선형 상관기를 제안한다. 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 구현하기 위해서 기존의 방법에서 확대 과정을 제거함으로서 고속 계산이 가능하다. 제안하는 상관기는 먼저 기준 물체와 목표 물체의 요소 영상들을 렌즈 배열을 통해 픽업한다. 이 픽업된 영상에 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 사용하여 목표 평면 영상과 기준 평면 영상들이 복원된다. 복원된 기준 평면 영상과 목표 평면 영상들 간의 비선형 상호상관을 통해 인식을 수행한다. 비선형 상관 연산의 사용은 상관기의 3D 물체 인식 성능 향상시킬 수 있다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존의 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권1A호
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• pp.42-50
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• 2002

본 논문에서는 소수 p에 대해 이상적인 자기상관특성을 갖는 p진 d-동차시퀀스를 발생시키기 위한 생성방법을 제안하고 Helleseth와 Kumar, Martinsen이 찾아낸 3진 d-동차시퀀스를 이용한 이상적인 자기상관특성을 갖는 3진 d-동차시퀀스를 소개하였다. p진 확장시퀀스(기하시퀀스의 특별한 경우)의 방생 방법과 p진 d-동차시퀀스의 발생방법을 조합하면 이진과 p진 확장 시퀀스, d-동차시퀀스 모두를 포함하는 매우 일반적인 행태의 이상적인 자기상관 특성을 갖는 p진 통합(확장 d-동차)시퀀스의 발생 방법을 제안하였다. 또한, Helleseth와 Kumar, Martinsen이 발견한 이상적인 자기상관특성을 갖는 3진 시퀀스로부터, 이상적인 자기상관특성을 갖는 3진 통합시퀀스를 생성하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.712-717
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• 2013

본 논문에서는 향상된 물체 인식을 위한 픽셀 복원 기반의 비선형 3D 상관기를 제안한다. 제안한 방법은 부분적으로 가려진 물체로부터 요소영상을 픽업하고 서브영상으로 변환하고 영역 매칭 알고리즘 방법을 이용하여 서브영상으로부터 장애물로 가려진 영역을 검출하고 제거한다. 그 다음 픽셀 복원 방법으로 각 서브영상에서 제거된 물체의 픽셀을 복원한다. 마지막으로, 재생된 참조영상과 재생된 영상 사이의 비선형 상호상관을 통하여 3D 물체의 인식 성능을 향상 시킨다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.155-157
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• 2012

본 논문에서는 집적 영상 기술에 기반한 컴퓨터 3D 영상 복원을 이용하여 비선형 3D 영상 상관기를 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 기준 3D 물체와 목표 3D 물체의 요소 영상들을 렌즈 어레이를 통해 픽업한다. 이 픽업된 영상에 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 사용하여 목표 평면 영상과 기준 평면 영상들이 복원된다. 복원된 기준 평면 영상과 목표 평면 영상들 간의 비선형 상호상관을 통해 인식을 수행한다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존의 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 발표한다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제42권6호
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• pp.435-443
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• 2008

목적 : 게이트 심근 관류 SPECT는 심근 관류 소견 뿐 아니라, 좌심실의 벽운동, 벽의 두꺼워짐, 좌심실 용적, 좌심실 박출율 등의 부가적인 정보를 제공한다. 심근영상에서 이들 정보를 얻기 위한 여러 가지 프로그램들이 제공되고 있다. 이 연구에서는 게이트 심근 관류 SPECT 분석 프로그램인 Quantitative Gated SPECT (QGS), 4D-MSPECT 소프트웨어를 이용하여 좌심실 박출율, 확장기말 좌심실 용적, 좌심근 질량을 구하고 이면성 심초음파검사를 통해 좌심실 박출율과 좌심근 질량을 구해 비교하였다. 대상 및 방법 : 핵의학과에 심근관류 SPECT 검사를 위해 의뢰되었던 환자 중 심근관류 SPECT에서 관류소견이 정상이었던 114명(남자51명, 여자 63명, 평균 $61.3{\pm}13.3$세, 29-85세)의 자료를 후향적으로 분석하였다. 게이트 심근 관류 SPECT는 이데노신 (0.14 mg/kg/min)을 6분간 부하하면서 Tc-99m Tetrofosmin (Myoview)을 주사하여 부하기 영상을 얻고, 4시간 후 휴식기 영상을 얻었다. Quantitative Gated SPECT (QGS), 4D-MSPECT 소프트웨어를 이용하여 좌심실 박출율, 확장기말 좌심실 용적, 좌심근질량을 구하고 이면성 심초음파검사를 이용하여 좌심실 박출율, 좌심근질량을 구하였다. 각 방법 사이의 상관계수를 구하고 Bland-Altman분석을 이용하여 변이의 범위를 분석하였다. 결과: 좌심실 박출율의 분석에서 QGS와 4D-MSPECT사이의 상관계수는 부하기/휴식기 각각 0.95/0.96로 강한 상관관계를 보였고, QGS와 심초음파 검사 사이의 상관계수는 0.79, 4D-MSPECT SPECT와 심초음파 검사 사이의 상관계수는 0.79로 좋은 상관관계를 보였다 (p<0.001). 확장기말 좌심실 용적의 경우 QGS와 4D-MSPECT SPECT 사이의 상관계수는 부하기/휴식기 모두 0.99로 강한 상관관계를 보였다(p<0.001). 좌심근 질량의 경우 QGS와 4D-MSPECT사이의 상관계수는 부하기/휴식기 각각 0.94/0.95로 강한 상관관계를 보였고, QGS와 심초음파 검사 사이의 상관계 수는 0.76, 4D-MSPECT SPECT와 심초음파 검사 사이의 상관계수는 0.73로 좋은 상관관계를 보였다(p<0.001). Bland-Altman 방법으로 분석하였을 때, 좌심실 박출율의 경우 QGS와 4D-MSFECT 검사 사이의 변이의 95% 신뢰구간은 부하기/휴식기 각각 $-12.7%\;{\sim}\;7.3%/-12.2%\;{\sim}\;6.5%$였고, QGS와 심초음파 검사의 경우 $-17.4%\;{\sim}\;24%$, 4D-MSPECT SPECT와 심초음파 검사 경우 $-14.8%\;{\sim}\;27%$였다. 확장기말 좌심실 용적의 경우 QGS와 4D-MSPECT검사 사이의 변이의 95% 신뢰구간은 부하기/휴식기 각각 $-24.6\;mL\;{\sim}\;3.8\;mL/-28.6\;mL\;{\sim}\;6.1\;mL$였다. 좌심근 질량의 경우 QGS와 4D-MSFECT 검사 사이의 변이의 95%신뢰간은 부하기/휴식기 각각 $-40.4\;g\;{\sim}\;14.4\;g$과 $-33.8\;g\;{\sim}\; 14.1\;g$이었고, QGS와 심초음파 검사 사이는 $-148.7\;g\;{\sim}\;21.8\;g$이었으며, 4D-MSPECT와 심초음파 검사 사이는 $-142.8\;g\;{\sim}\;35.5\;g$이었다. 결론: 좌심실 박출율, 확장기말 좌심실 용적, 좌심근 질량 등을 구하는 자동정량화 소프트웨어 QGS, 4D-MSPECT, 심초음파 검사(좌심실 박출율, 좌심근 질량) 상호간에 좋은 상관관계가 있었다. 하지만 Bland-Altman분석에서 QGS, 4D-MSPECT, 심초음파 검사간의 변이의 범위가 큰 편이어서 서로 바꾸어 사용할 수는 없었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.190-196
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• 2013

커브형 집적 영상 기술은 렌즈 배열을 이용하여 3D 영상을 공간에 쉽게 표현할 수 있는 기술이며, 넓은 관측각을 제공한다. 본 논문에서는 커브형 집적 영상에서 물체의 인식 향상을 위하여 다이렉트 픽셀 매핑 (DPM) 방법 기반의 비선형 상관기를 제안한다. 제안하는 비선형 상관기는 커브형 집적 영상 시스템에서 장애물에 가려진 물체로부터 픽업된 요소 영상을 DPM 방법을 통하여 해상도가 향상된 새로운 요소 영상을 생성한다. 새로운 생성된 요소 영상을 사용하여 복원한 3D 영상들과 참조 영상간의 비선형 상호상관을 이용하여 3D 물체의 인식 성능 향상시킨다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위하여 기초적인 상관 관계 실험을 수행하고 기존의 방법과의 비교 결과를 보고한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1369-1375
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• 2016

본 논문에서는 요소 영상간의 상관관계를 위상필터를 이용하여 구하고 집적 영상 기술에서 이를 활용하여 깊이정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 집적 영상 기술은 수동 광원을 사용하여 렌즈 배열을 통해 3차원 물체의 광선정보를 2차원 영상 획득 장치로 기록하고 이를 동일한 렌즈 배열을 통해 3차원 영상을 디스플레이 하는 3차원 영상 시스템 기술이다. 렌즈 배열을 통해 획득된 2차원 영상들은 서로 다른 원근감을 가지는 요소 영상이다. 이 영상들과 물체와의 상관관계를 구하여 깊이정보를 추출할 수 있다. 그리고 요소 영상으로 컴퓨터 재생을 하여 다시 필터를 이용한 상관관계를 구하게 되면 더욱 정확한 깊이정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 제안된 기술을 검증하기 위해 광학적 실험을 수행하고 상관관계의 지표로써 Peak Side lobe Ratio (PSR)을 구하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제31권2호
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• pp.135-151
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• 2017

2015년 10월부터 2016년 4월까지 주 1회 원주천의 조류를 관찰하여 각 수조류의 도래에 미치는 기온의 조건을 알고자 하였다. 원주천에 도래하는 수조류의 개체수는 기온의 변화와 반비례하여 기온이 낮아짐에 따라 개체수는 증가하였고, 최저기온을 보인 16차(27-Jan) 조사에서 최고개체수를 기록하였다가 기온이 상승함에 따라 감소하였다. 원주천 수조류의 전체 개체수는 인근 저수지와 하천의 결빙율에 비례하여 결빙율이 높아질수록 개체수가 증가하였고 낮아질수록 감소하였다. 기온변화에 따른 종별 개체수의 상관성을 알아보기 위하여 1차(15-Oct)에서 27차(18-Apr)에 이르는 월동기 전체의 상관관계(1~27상관)를 비롯하여 최저기온을 기록한 16차를 기준으로 1차(15-Oct)에서 16차(27-Jan)의 월동 전반기의 상관관계(1~16상관), 16차(27-Jan)에서 27차(18-Apr)에 이르는 월동 후반기의 상관관계(16~27상관)를 알아보았다. 대부분 월동 수조류는 기온에 대해 음의 상관성을 보였으나 쇠백로(Egretta garzetta), 민물가마우지(Phalacrocorax carbo) 및 왜가리(Ardea cinerea)는 양의 상관성을 보였다. 흰뺨검둥오리(Anas poecilorhyncha)가 기온의 변화에 대한 가장 높은 상관성(1-16상관, 7D/H3A, (r=-0.960, P<0.000000001)을 보였으며, 전체 월동 수조류는 모든 상관분석(1~27상관(r=-0.942, P<0.01), 1~16상관(r=-0.947, P<0.01), 16~27상관(r=-0.958, P<0.01))에서 4D/LA에 가장 높은 상관성을 보였다. 각각의 수조류와 기온에 대한 상관성은 종마다 기온(AT, HT, LT)과 기간(1D~7D)의 조건에 대해 각각 다르게 나타났다. 대부분의 종이 최고기온보다는 최저기온과의 상관성이 큰 것으로 나타났으며, 기온이 하강하는 월동 전반기에는 4일~7일의 기온에, 월동 후반기에는 1일~3일의 기온에 높은 상관성을 보였다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 추계학술대회논문집B
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• pp.410-416
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• 2001

An algorithm of 3-D particle image velocimetry(3D-PIV) was developed for the measurement of 3-D velocity field of complex flows. The measurement system consists of two or three CCD camera and one RGB image grabber. In this study, stereo photogrammetty was applied for the 3-D matching of tracer particles. Epipolar line was used to decect the stereo pair. 3-D CFD data was used to estimate algorithm. 3-D position data of the first frame and the second frame was used to find velocity vector. Continuity equation was applied to extract error vector. The algorithm result involved error vecotor of about 0.13 %. In Pentium III 450MHz processor, the calculation time of cross-correlation for 1500 particles needed about 1 minute.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.595-597
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• 2000

3차원 정보의 올바른 정합을 위해서 3차원 정보 자신 뿐만이 아니라 3차원 정보와 연관된 영상 정보를 이용한다. 먼저 영상의 정합을 수행함에 있어 서로 다른 두 영상간에 상관 윈도우를 씌워 상관계수를 계산하여 최적 정합점을 탐색한다. 본 논문에서는 카메라의 서로 다른 관점으로 인한 상관위도우의 뒤틀림을 3차원 초기 변환 행렬을 이용하여 보정하는 방법을 제안하고, 이에 의해 3차원 변환된 상관 윈도우를 정합에 이용함으로서 상관계수의 정확도를 급격히 향상시킨다. 그 결과로 개선된 특징점 정합 결과로부터 영상 전반에 걸친 3차원 특징점 정합을 통해 이와 대응하는 3차원 정보의 정확한 정합 결과를 얻는다.