본 논문에서는 수술 전에 획득한 전산화 단층촬영영상에서 추출한 3차원 정보를 수술 중에 획득한 2차원 X-선 투시영상에 실시간으로 표시하기 위하여 표식기 기반 고속 2차원-3차원 영상정합 방법을 제안한다. 정합과정은 전처리 과정과 실시간 정합 과정으로 나누어진다. 전처리 과점에서 가장 많은 계산량을 필요로 하는 DRR의 생성을 그래픽 하드웨어를 이용하여 고속으로 생성하고, 표식기를 부착한 심장 모형데이타에서 자동으로 표식기를 탐색 추출 한다. 실시간 정합 과정은 주축 정합을 이용한 평면 내부 정합과 구좌표계에서 최소 오차 탐색 방법을 이용한 평면 외부 정합 방법으로 분리하여 계층적으로 정합하여 탐색 범위를 6자유도에서 2자유도로 개선하였다. 본 제안방법은 실시간 계산을 최소화함으로써 정확성을 유지하면서 정합의 효율성을 개선하였다.
본 논문은 3차원 모델링을 위한 두 개의 3차원 데이터들을 정합하는데 있어서 효율적인 방법을 제안한다. 3차원 데이터들은 서로 임의의 각도에서 취득한 것으로 취득 장치의 위치 및 2차원 영상정보가 포함 되어있다. 이 정보들을 이용하여 보다 빠르고 정확한 정합을 이루는 방법을 제안한다. 2차원 영상정보를 이용하여 보다 쉽게 대응점들을 찾아내는 것으로 대응하는 4개의 점에 대한 체적을 이용하여 모형의 크기를 일치시킨다. 또한, 이 점들로부터 얻어낸 좌표축의 호모그라피(homography)를 추출해냄으로써 2개의 데이터에 대한 정합과정은 보다 빠르고 정확하게 이루어진다. 제안한 알고리즘의 장점은 2차원 영상정보를 이용하기 때문에 정합하는 데에 있어서 오류가 적고 반복하는 과정이 불필요하다. 또한, 취득된 2차원 영상정보를 정합하고, 이를 3차원 모형에 2차원 영상을 씌움으로써 정합은 완벽하게 이루어진다.
3D 레이저 스캐너는 대상물에 대한 많은 양의 데이터를 빠른 시간 내에 취득할 수 있는 효과적인 방법으로 최근 측량, 변위측정, 대상물의 3차원 데이터 생성, 실내공간정보 구축, BIM (Building Information Model) 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 활용을 위해서는 정합과정을 거쳐 많은 측점에서 취득한 데이터를 통일된 좌표체계를 가진 하나의 데이터로 만드는 과정이 필요하다. 따라서 정합 방법에 따른 점군데이터의 정확도에 대한 분석적 연구가 필요하다 이에 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 정합방법에 따른 정확도를 분석하고자 하였다. 3D 레이저 스캐너를 통해 연구대상지의 점군데이터를 취득하고, 자료처리를 통해 ICP (Iterative Closest Point) 와 형상정합 방법에 의해 점군데이터를 정합하였으며, 토털스테이션 측량성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. 정확도 평가 결과 ICP와 형상정합 방법은 각각 토털스테이션 성과와 0.002~0.005m, 0.002~0.009m의 차이를 나타내었다. 각각의 정합 방법은 실험결과 모두 0.01m 미만의 편차를 나타내어 1:1,000 수치지형도의 허용정확도를 만족하였으며, ICP 및 형상정합을 이용한 점군데이터의 정합이 공간정보 구축에 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 향후 형상정합 방법에 의한 점군데이터의 정합은 3D 레이저 스캐너를 활용한 공간정보 구축 과정에서 타겟의 설치를 줄임으로써 생산성 향상에 기여할 것이다.
본 논문은 캘리브레이션 정보를 모르는 카메라로부터 얻은 시퀀스 영상에서 공간상에서 평면인 물체의영상 정보를 이용하여 카메라 내부 및 외부 파라미터를 추정하고, 이를 이용하여 가상의 3D 그래픽을 시퀀스 영상에 정합하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 손쉽게 이미지에 가상의 3D 그래픽 오브젝트를 정합할 수 있으며, 눈에 보이는 정합오차를 최소화하며 DirectX와 같은 3D 그래픽 툴과 쉽게 연동이 되는 장정이 있다. 본 연구는 비디오와 같은 영상에 3D 영상을 합성하는 대화형 비디오 컨텐트 개발에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
일반적으로 발진기 설계에서 출력에 가장 큰 영향을 미치는 부분이 출력단 정합부분인데 기존의 출력단 정합 방법은 스미스차트의 무한대 임피던스 근방에서 정합회로를 설계해야 하므로 최적의 출력 정합회로를 구현해 주기가 어렵다. 본 논문에서는 초고주파 발진기를 설계하는데 있어서 보다 쉽게 최대 발진출력을 얻기 위한 출력단 정합방법에 관하여 연구하였다. 출력단이 정합되지 않은 발진기에 3-dB Coupler Tuner를 연결하고 발진기가 동작하고 있는 상태에서 Tuner 의 가변 단락회로를 조정하여 최대출력이 나오는 지점을 확인하고, Tuner의 S 파라미터를 측정한 후 이를 마이 크로스트립으로 구현하는 벙법을 이용하여 최대 발진출력이 나오는 발진기를 쉽게 설계 제작할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법으로 설계 제작한 발진기 출력과 기존 정합방법에 의한 발진기 출력을 비교해 보면, 기존의 정합방법에 의한 발진기 출력은 발진주파수 1.0338 GHz에서 6.45 dBm을 나타내었고, 본 논문에서 제시 한 방법으로 제작된 발진기의 출력은 9.71 dBm으로 기존의 정합방법에 의한 발진기 출력보다 3.26 dBm 높은 출력을 나타내었다.
MRI, CT, MRI, PET, SPECT, fMRI 등과 같은 단층의료영상은 병원에서 환자의 진단 및 치료 임상적 연구에서 폭넓게 사용되고 있다. 동일한 대상에 대하여 서로 다른 정보를 얻거나 비교를 하기 위하여 서로 다른 영상양식으로 촬영하거나 시간적 간격을 두고 단층영상을 획득하는 경우가 많다. 3차원 영상정합은 비교하고자 하는 두 영상을 하나의 3차원 좌표 공간으로 지도화하는 것이며, 크게 마커기반 정합과 특징기반 정합으로 분류된다. 뇌 영상의 3차원 정합은 뇌 수술부위 선정, 뇌 기능 연구, 뇌 지도화 연구 등에서 시각적 분석과 정량적 분석에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문에서는 뇌의 단층영상에 대하여 흔히 사용되고 있는 3차원 정합인 마커기반 정합법과 특징기반 정합법에 대하여 소개하고 이에 대한 비교 고찰을 행하고자 한다.
본 논문에서는 수술 중 촬영된 2D XA(X-ray Angiogram) 영상에 수술 전 촬영된 3D CTA (Computed Tomography Angiography) 영상 정보를 융합 가시화하기 위한 고속의 강체 정합 기법을 제안한다. 본 논문에서는 두 혈관 사이의 특징점 정보를 이용하여 예측 투영 위치 지점을 추정하는 삼각 측정을 통한 추정치 예측 기법을 제안하여 빠르고 견고한 초기 정합이 가능하다. 이에 더하여 주축을 생성하여 정렬시킨 후 경계 상자를 이용하여 혈관의 형태를 비교하는 방법으로 더욱 정확한 초기 정합이 가능하다. 다음으로 정밀정합은 선택적 거리 측정을 통하여 각 영상에서의 혈관들의 거리 차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 5명의 환자 데이터에 대하여 영상정합을 하였고, 기존 기법과 수행 속도와 정확성, 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 실험 결과 제안 기법은 기존 기법에 비하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합되었다.
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.
현재 주소정합(address matching) 기술 중 가장 잘 알려진 방법은 미국 센서스국에서 개발된 것으로서 거리이름을 기반으로 한 주소체계에 그 적용이 가능하다 그러나 한국, 일본과 같은 많은 국가들의 주소체계는 장소의 계층적 구조에 기초한 계층적 주소체계로 인하여 현재의 주소정합 기술을 적용하기가 불가능한 상황이다. 따라서 본 연구는 인간활동에서 생성되는 2차원적 3차원적 주소정보를 주소좌표변환(geocoding) 하기위한 지역적 주소정합방법, 특히 한국의 주소체계에 적합한 주소정합방법을 이론적으로 개발하는데 그 목적을 둔다. 이에 이 논문은 2차원 및 3차원 주소정합기술로 구성된 3차원 주소위치확인에 적용할 수 있는 새로운 접근방법을 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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