본 연구는 일반광원을 이용한 진단용 X선 모의실험장치 개발의 타당성 검토를 위한 예비연구로서 소규모 실험장치를 제작하고 실제로 X선 투사 영상과 같은 영상을 획득할 수 있는지 여부를 확인하였다. 실험장치는 선원부, 로컬라이저, 검출기부분 등 크게 세부분으로 나뉘어졌다. 공간상에 직교좌표계를 설정하고 표적이 놓이는 위치를 원점으로 하였고, 선원에서 빛이 나오면 표적 투과 후 스크린에 영상이 형성되고 스크린 뒤편에서 디지털카메라로 영상기록 후 좌우 반전하였다. 선원으로부터의 거리에 따른 필드크기의 변화, 핀홀 크기에 따른 음영의 발생과 밝기, 좌표를 통한 오차평가 결과 본 연구에서 개발된 실험장치로 X선 모사실험이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 플라스틱 Scintillator와 NaI(TI) 검출기를 이용하여 움직이는 차량 적재물에 존재하는 다수의 방사선원 위치를 3차원으로 판별하는 측정시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 방사선량 측정용 플라스틱 Scintillator, 2채널 펄스 카운터, 핵종 분석용 NaI(TI) 검출기 및 1채널 MCA Board 등으로 구성된다. 방사선원 위치판별 알고리즘은 방사선량의 거리의 자승에 반비례한 특성($1/r^2$)과 장치와의 각도(${\theta}$)에 따른 보상을 통해 계산된 방사선원의 CPS 값의 비율을 SVM 분류를 통하여 방사선원의 위치(X, Y)를 구할 수 있다. (Z) 좌표 값은 단위 시간당 움직이는 대상체의 속도에 따라 정해지게 되며 이는 단위주기당 백그라운드 스펙트럼을 제외한 순수 핵종의 스펙트럼을 분석한 후 핵종 유무 판별을 진행한 뒤 해당 핵종의 위치를 판별하게 된다. 본 논문에서 제안한 시스템의 위치 판별 실험 결과 ${\pm}1m$ 이내의 국제표준오차를 나타내었다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템의 유효성이 입증되었다.
The purpose of this research is to develop stereotactic localization and radiation measurement system for the efficient and precise radiosurgery. The algorithm to obtain a 3-D stereotactic coordinates of the target has been developed using a Fisher CT or angio localization. The procedure of stereotactic localization was programmed with PC computer, and consists of three steps: (1) transferring patient images into PC; (2) marking the position of target and reference points of the localizer from the patient image; (3) computing the stereotactic 3-D coordinates of target associated with position information of localizer. Coordinate transformation was quickly done on a real time base. The difference of coordinates computed from between Angio and CT localization method was within 2 mm, which could be generally accepted for the reliability of the localization system developed. We measured dose distribution in small fields of NEC 6 MVX linear accelerator using various detector; ion chamber, film, diode. Specific quantities measured include output factor, percent depth dose (PDD), tissue maximum ratio (TMR), off-axis ratio (OAR). There was small variation of measured data according to the different kinds of detectors used. The overall trends of measured beam data were similar enough to rely on our measurement. The measurement was performed with the use of hand-made spherical water phantom and film for standard arc set-up. We obtained the dose distribution as we expected. In conclusion, PC-based 3-D stereotactic localization system was developed to determine the stereotactic coordinate of the target. A convenient technique for the small field measurement was demonstrated. Those methods will be much helpful for the stereotactic radiosurgery.
Texture mapping is the process of covering 3D models with texture images in order to increase the visual realism of the models. For proper mapping the coordinates of texture images need to coincide with those of the 3D models. When projective images from the camera are used as texture images, the texture image coordinates are defined by a camera calibration method. The texture image coordinates are determined by the relation between the coordinate systems of the camera image and the 3D object. With the projective camera images, the distortion effect caused by the camera lenses should be compensated in order to get accurate texture coordinates. The distortion effect problem has been dealt with iterative methods, where the camera calibration coefficients are computed first without considering the distortion effect and then modified properly. The methods not only cause to change the position of the camera perspective line in the image plane, but also require more control points. In this paper, a new iterative method is suggested for reducing the error by fixing the principal points in the image plane. The method considers the image distortion effect independently and fixes the values of correction coefficients, with which the distortion coefficients can be computed with fewer control points. It is shown that the camera distortion effects are compensated with fewer numbers of control points than the previous methods and the projective texture mapping results in more realistic image.
본 논문에서는 다시점 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합을 위한 수정된 최적화 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기존의 연구에서 제안된 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3차원 Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 방식들은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라를 8개 사용하여 전방위 자유시점을 제공할 수 있는 3차원 포인트 클라우드 및 매쉬 모델을 생성하기 위한 정합 기법을 제안하고자 한다. RGB영상과 함께 깊이지도 기반의 함수 최적화 방식을 이용하고, 초기 파라미터를 구하지 않으면서 고품질의 3차원 모델을 생성할 수 있는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.
디지털 워터마킹 기술은 디지털 콘텐츠의 불법 복제를 방지하기 위해 디지털 데이터에 사람이 감지할 수 없는 정보를 은닉한다. 본 논문에서는 3차원 메쉬 모델(mesh model)에 대한 적응형 워터마킹 방법을 제안한다 본 논문에서 제안한 방법에서는 서로 이웃하는 꼭지점 좌표들 사이의 공간적 상관성에 따라 워터마크를 삽입하며, 이는 사람의 눈에 잘 감지되지 않는 지역에 워터마크를 강하게 삽입하고 그렇지 않은 지역에는 약하게 삽입하는 적응형 워터마킹 기술이다., 우선, 3차원 메쉬 모델을 운행(traversing)하여 삼각형 스트립(triangle strip)을 생성하고, 모든 꼭지점 좌표를 구 좌표계(spherical coordinate system)로 변환시킨다. 그리고, 3차원 모델의 지역적 외관을 결정하는 꼭지점 좌표 값들의 변화량을 계산한 후, 워터마크 신호를 계산한 변화량의 크기에 따라 유연하게 꼭지점 좌표 값에 삽입시킨다. 본 논문에서 제안한 워터마크 방법이 워터마크 신호의 비지각성(imperceptibility)을 크게 개선시킬 수 있음을 실험을 통해 검증했으며, 제안한 방법의 강인성 (robustness)에 대한 BER (bit error rate) 결과를 제시하였다.
본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 모바일 로봇의 위치 추정 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 스테레오 카메라로 획득한 스테레오 이미지로부터 위치 정보를 복원하기 위해서는 왼쪽 영상의 각 픽셀에 대응하는 대응점을 오른쪽 영상에서 찾아야 한다. 일반적으로 에피폴라 라인 위의 점들과 픽셀 유사도를 연산하여 대응점을 찾는 방법이 있다. 하지만 모든 에피폴라 라인 위의 점들을 다 탐색해야한다는 단점이 있고, 픽셀 값에 의해서만 유사도가 계산된다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 좌/우 영상의 특징점을 추출 및 매칭하여 대응하는 점들이 같은 y축 상에 있을 경우, x좌표 값의 차를 구함으로 대응점 탐색방법을 간략하게 구현하였다. 또한 매칭이 되지 않아 소실되는 점들의 정보는 기존 알고리즘을 통해 대응점을 구함으로 특징점 수를 최대한 보존하고자 하였다. 특징점 및 대응점의 좌표를 통해 복원된 특징점의 3D 좌표를 기반으로 모바일 로봇의 위치를 보정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법을 통해 좌표 보정을 위한 특징점 수를 증가시켰고, 특징점 추출만 수행한 경우보다 모바일 로봇의 위치도 보정 가능함을 확인하였다.
This paper describes a real-time human and robot tracking method in Intelligent Space with multi-camera networks. The proposed method detects candidates for humans and robots by using the histogram of oriented gradients (HOG) feature in an image. To classify humans and robots from the candidates in real time, we apply cascaded structure to constructing a strong classifier which consists of many weak classifiers as follows: a linear support vector machine (SVM) and a radial-basis function (RBF) SVM. By using the multiple view geometry, the method estimates the 3D position of humans and robots from their 2D coordinates on image coordinate system, and tracks their positions by using stochastic approach. To test the performance of the method, humans and robots are asked to move according to given rectangular and circular paths. Experimental results show that the proposed method is able to reduce the localization error and be good for a practical application of human-centered services in the Intelligent Space.
플레이어의 움직임을 직접 반영하는 체감형 게임은 키보드와 마우스를 사용하는 일반적인 컴퓨터 게임에서 느낄 수 없는 실감난 조작법과 몰입감을 제공한다. 우리는 플레이어에게 기존의 게임과 다른 재미를 주기 위해 사용자의 스윙이 반영되는 체감형 탁구게임을 제작했다. 이 때, 사용자가 휘두르는 실제 라켓을 가상 공간으로 옮겨서 가상 공간의 공을 칠 수 있게 하기 위해서는 실세계 탁구라켓의 공간정보를 가상세계 공간에 맵핑 해야 한다. 한 대의 카메라를 사용하는 환경에서 오브젝트 추출이나 색깔정보만으로는 체감형 탁구게임에서 요구하는 정확한 공간 정보를 얻을 수 없다. 그래서 Augmented Reality (AR) 기술을 게임 개발에 사용했다. 그리고 시스템이 플레이어의 간단한 제스처를 인식해서 게임에서 필요한 부과적인 입력처리를 가능하도록 했고, 빠르고 간단하게 사용자의 제스처를 인식하기 위해서 스캔라인 방식을 사용했다. 본 논문은 비전기반의 AR과 제스처 인식을 사용하는 실감형 탁구게임을 제안한다.
The moving trajectory of a golf ball is mainly determined by the angles of the clubface and the trajectory of the club shaft. This paper presents a computer program for analyzing the position and angles of the club while the club moves in a circular motion. For this purpose, a mathematical algorithm was developed and implemented on the experimental data(5 m and 10 m carries) using VC++ and OpenGL. A skilled female golfer(174 cm, 65 kg, 0 handicap) was participated in data collection for the short approach shots. An iron club(Titleist 52 degree, 91.5 cm length, 450 g mass), attached with five reflective markers(12 mm), was used to collect experimental data. However, exact 3D coordinates and angles of the clubface are not directly calculated from measured data. A reverse engineering platform(Minolta Vivid910 hardware and Rapidform software) was thus employed to acquire the scanned data of the clubface. The scanned data and measured data were first aligned by applying appropriate coordinate transformations, and then exact coordinates and angles of clubface could be obtained at each position during circular motion. The program(Club Motion Analysis 1.0) exports the open, heel, loft angles of the club.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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