본 연구는 홍삼 등급판정 과정에서 내부 조직 치밀도 분석을 위해 의료 영상 분석 방법을 이용하여 적외선 영상 측정기기를 개발하였다. 기존 홍삼 내부분석방법은 수동으로 암실환경에서 강한 조명을 홍삼에 투과하여 사람 눈으로 직접 판별하는 과정을 거친다. 이러한 기존 검사 과정은 작업 비효율성과 불균일한 검사기준으로 제품 품질 신뢰도 저하의 단점을 가져온다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 적외선 조명환경에서 자동 측정이 가능한 홍삼 내부 측정기기를 개발하였다. 개발된 장치는 홍삼의 빛 투과 특성을 응용한 920nm 파장대역의 적외선 조명기구, 조명 제어회로, 적외선 대역 촬영이 가능한 영상 측정 카메라 장치, $0.9^{\circ}$의 간격으로 $360^{\circ}$ 홍삼 영상취득이 가능한 회전 엑츄에이터로 구성이 된다. 본 연구에서 제안 하는 홍삼 단층 영상분석 방법은, 홍삼을 $0.9^{\circ}$ 간격으로 회전시키어 $360^{\circ}$ 홍삼 내부영상을 취득하여 라돈 변환(Radon transform)을 통해 사이노그램(Sinogram)으로 재구성 하였으며, 역 라돈 변환(Inverse Radon transform)을 통해 단층 영상복원(Back-projection)알고리즘을 구현하였다. 이 결과 홍삼을 절단하지 않고 홍삼 내부 단면영상 획득이 가능하였으며 내공(內空), 내백(內白)의 유무를 판단하고 직경을 파악할 수 있었다. 이를 토대로 등급 판별 공식을 산출하면 신뢰성 있는 홍삼 등급 자동화 측정기기를 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
An efficient method for implementing image reconstruction algorithms for Compton cameras is presented. Since Compton scattering formula establishes a cone surface from which the incident photon must have originated, it is crucial to implement a computationally efficient cone-surface integration method for image reconstruction. In this paper we assume that a cone is made up of a series of ellipses (or circles) stacked up one on top of the other. In order to reduce computational burden for tracing ellipses formed by the intersection of a cone and an image plane, we propose a new method using a series of imaginary planes perpendicular to the cone axis so that each plane contains a circle, not an ellipse. In this case the cone surface integral can be performed by simply accumulating the circles along the cone axis. To reduce the computational cost of tracing circles, only one of the circles in the cone is traced and the rest are determined by using simple trigonometric ratios. For our experiments, we used the three different schemes for tracing ellipses; (i) using the samples generated by the ellipse equation, (ii) using the fixed number of samples along a circle on the imaginary plane, and (iii) using the fixed sampling interval along a circle on the imaginary plane. We then compared performance of the above three methods by applying them to the two reconstruction algorithms - the simple back-projection method and the expectation-maximization algorithm. The experimental results demonstrate that our proposed methods (ii) and (iii) using imaginary planes significantly improve reconstruction accuracy as well as computational efficiency.
단순역투사에 의하여 얻어진 선명치 않은 영상에서 단층영상을 재구성할 수 있는 이차원 필터들을 주파수영역에서 고찰하고 이의 성능을 비교하였다 이 필터 함수들은 단층영상시스템의 전달함수로부터 구하였으며 그 모양은 ramp 함수에 window 함수를 곱한 형태로 되어 있다. 이 window 함수는 영상 재구성에서의 불필요한 잡음화상을 줄이는 역할을 하는 것이 모의영상 데이터를 이용한 computer simulation에서 밝혀졌다. 또한 simulation의 결과로 이차원 영상 재구성 방법이 일차원 convolution mehod에 의한 영상 재구성에 비해서 화질은 나쁘지만 계산시간은 십배 이상 단축됨을 발견하였다. 이차원 영상 재구성에서는 window 함수가 변함에 따라 재구성된 영상의 화질도 달라진다. 즉 영상의 해상도를 높일 수록 잡음이 많이 섞인 화상을 얻게 되는 것을 재구성한 영상들을 통하여 고찰하였다.
자동차 번호판 인식은 뺑소니차량의 추적이나 교통량의 측정, 교통사고의 조사 및 차량의 증가에 따른 차량범죄의 추적에 이용되고 있다. 실제 적용되는 교통 환경에서는 눈이나 비 그리고 주야간의 조명 변화에 따라서 입력되는 영상에 외란의 영향을 받기 쉬우며, 또한 영상을 촬영하는 순간의 차량의 직진방향과 카메라가 보는 방향에 따라서 동일한 번호판에 대해서도 기하학적으로 변형된 영상이 입력되게 된다. 본 연구에서는 이러한 카메라를 이용한 번호판 인식 환경의 문제를 해결하는 방법으로 호모그래피를 이용하여 기하학적으로 변형된 영상을 원래의 영상으로 변환하는 방법과 투영 히스토그램을 이용한 문자의 분리 방법을 제안하였다. 분리된 영상은 다중 퍼셉트론방법을 이용하여 문자와 숫자를 인식하였고 특히 최적한 입력, 은닉, 출력 층의 비율을 실험을 통하여 도출 하였다.
무인 차량의 야지 자율 주행을 위한 목적으로 수풀 뒤쪽에 가려져 있는 장애물을 탐지하고 회피하기 위해 수풀을 투과하여 차량의 전방을 고해상도로 영상화 할 수 있는 근거리 초광대역 영상 레이다를 설계한다. 광대역 특성에 적합하고 배열 구성이 용이한 소형 평판형 비발디 안테나를 설계하고 방사 패턴 및 정재파비를 측정한다. 영상의 거리 해상도를 기준으로 대역폭을 분석하고, 방위각 해상도를 기준으로 수신용 배열 안테나를 설계한다. 수신용 배열 안테나의 간격과 영상 해상도 및 표적의 신호 중첩 관계를 분석한다. 수풀로 부터 반사되는 신호를 수신하기 위해 회로망 분석기를 이용하여 계단 주파수 파형을 사용하는 합성 개구면 레이다를 구성한다. 제안한 방법은 수풀에서 코너 반사기를 위치시키고 이것의 반사 신호를 영상화함으로써 수풀의 투과 특성 및 레이다 영상의 해상도를 분석하여 무인 차량에 적용가능성을 보인다.
We have developed and proposed the heavy ion CT system which consists of fluorescent screen and CCD camera equipped with image intensifier. In our system, we have measured the residual range of particles that passed a phantom and reconstructed the CT image for the distribution of relative stopping power by filtered back projection method with Shepp '||'&'||' Logan filter. The heavy ion $\^$12/C accelerated up to 400 MeV/u by HIMAC (Heavy Ion Medical Accelerator in Chiba) was used. Intensity of the beam output changes like macro pulse, the period being 3.3 sec and the width being 2 sec. The series of data was acquired in synchronizing with the pulse, leading to the improvement of S/N in the CT image. The fundamental performance was experimentally evaluated in the proposed system. The spatial resolution was estimated to be about 1 mm and the density resolution (electron density referred to water) to be about 0.01.
It is well known that vital statistics is of great importance as basic data for establishing various range of national policies. Especially, vital statistics is important among demographic information for monitoring and evaluating the population policy, for constructing life table, for making population projection, and for studying various aspects of the society. In principle, the production of vital statistics is based on the registration system. It is, however, still observed that there are some limitations in utilizing fully the registration system due to the inherent problems such as problems in its coverage, accuracies and timeliness. Thus, as an alternative, many countries conduct survey on vital statistics in order to supplement the registration system and obtain in-depth data. Korea is no exception in this aspect. The National Bureau of Statistics carries out the so-called Continuous Demographic Survey. This is a kind of multi-round retrospective survey, covering 32, 000 households and having reference period of one month. The survey has also characteristics of multi-subject sample. Thus, surveys on economic activity status of population, house-hold income & expenditure, and social indicators are together conducted with the same sample. It is, however, found that the survey itself tends to have some quality problems. Especially, the quality problems connected with field data collection are summarized as coverage error, non-response error and response error. Although it is inevitable not to be free from these errors, we should make all our efforts to reduce the errors. The probable schemes pointed out in this paper are as follows : 1) the strengthening formal quality control activities, 2) the review of the survey method, i. e., the combining interview method with mail-sending and mail-back method or pick-up method, 3) well documentation for various cases found in every stage of data collection, and 4) the strengthening the analytical activities. It is, also, emphasized that sincerity of planners and interviewers is the most important factor among other things.
영상 리샘플링의 전형적인 방법은 원래의 디지털 영상을 연속 모델에 맞춘 뒤 원하는 샘플링율로 다시 샘플링하는 접근방식에 기초한다. B-스플라인 함수는 다른 함수에 비해 오실레이션이 적어 연속 모델에 주로 사용되어 온 함수이다. 이 논문의 주 목표는 비정규 최적 리샘플링 알고리즘의 유도이다. 이 알고리즘을 유도하기 위해서 세단계의 근사화가 필요하다: 1) 역행렬 연산을 통한 B-스플라인 계수 구하기, 2) 직교 투사 이론에 의해 유도된 최적 리샘플링 알고리즘을 이용하여 변환된 B-스플라인 계수 구하기, 3) 간접B-스플라인 변환을 통해 결과를 다시 신호 영역으로 바꾸기. 이러한 방법을 통해 정규 리샘플링에서 그 우수성이 입증된 B-spline을 비정규 리샘플링에서도 이용할 수 있으며 실험 결과를 통해 성능의 우수성을 확인할 수 있다.
To develop and evaluate the real-time SAR(Synthetic Aperture Radar) motion measurement system, true antenna phase center(APC) positions during SAT(Synthetic Aperture Time) are needed. In this paper, CDGPS(Carrier phase Differential Global Positioning System) post processing method is proposed to get the true APC position for spotlight SAR image formation. The CDGPS position is smoothed to remove high frequency noise which exists inherently in the carrier phase measurement. This paper shows smoothed CDGPS data is enough to provide the true APC for high-quality SAR image formation through motion measurement result, phase error estimation and IRF(Impulse Response Function) analysis.
본 논문은 새로운 형태의 문서 통신 방식인 지적 커뮤니케이션 시스템(IICS : Intelligent Image Communication System)의 구현을 위하여 한글 문서를 대상으로 문서를 구성하는 문자의 서체와 문자의 크기 및 기울기를 인식하고 방법을 제안한다. 서체를 인식하기 위하여 문서에서 일정한 크기의 블럭을 추출하여 주파수 분석을 하였고, 단어의 외접 사각형의 수직 거리를 이용하여 문자의 크기를 인식하였다. 문자의 기울기를 인식하기 위하여 수직 방향의 투영 프로파일을 이용하였다. 서체 인식을 위한 인식기의 가변적인 히든 노드를 이용하여 오류 역전파 알고리즘으로 학습된 MLP(Multi-layer Perceptron)를 사용하였으며, 문자의 크기와 기울기를 분류하기 위하여 Mahalanobis distance를 이용하였다. 실험을 통하여 서체 분류는 10개의 서체에 대하여 평균 95.19%의 인식률을 얻었고, 문자의 크기 분류는 5가지의 문자 크기에 대하여 평균 97.34%의 인식률을 얻었으며, 문자의 기울기는 평균 89.09%의 인식률을 얻음으로써 제안된 방법의 유용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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