실세계는 불연속성의 물체와 지표면의 개념으로 공간적인 모델링이 된다. 생성된 데이터 모델은 벡터와 래스터 형태로 표현된다. 비록 공간에 관련된 문제를 해결하기 위해서 단지 한 종류의 데이터를 사용해도 충분한 경우가 있기는 하지만 일반적으로 GIS는 다양한 형태의 데이터를 사용하게 된다 최근에는 GIS 분야의 발달로 다양한 형태의 데이터 모델이 소개되어지면서 이들 다양한 형태의 데이터를 효과적으로 다루기 위한 요구가 점점 커져가고 있는 추세이다. 지리정보 분야의 표준에 대한 연구를 수행하고 있는 Open GIS Consortium은 다양한 형태의 공간 데이터를 저장하고 활용하기 위해서 GMLJP2(Geographic Mark-Up Language JP2) 포맷을 소개하였다. GMIJP2 포맷은 웨이블렛 영상 압축 기법을 기반으로 하는 JPEG2000(JP2) 포맷을 기반으로 해서 확장성 및 호환성이 좋은 GML 데이터를 압축된 영상 위에 추가한 포맷이다. 이번 논문은 GMLJP2 포맷의 고찰과 다양한 공간데이터를 활용하고 관리하는데 활용될 수 있는 가능성을 검증하고자 한다. 항공사진, 수치지도와 LIDAR 데이터를 변환시켜서 GMLIP2 파일을 성공적으로 생성할 수가 있었다. 또한, GMLJP2 파일을 처리할 수 있는 응용프로그램을 설계 및 구현시켜 단일 파일에서 다양한 형태의 공간데이터를 효율적으로 처리되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 JPEG2000 표준에서 주파수 변환기법으로 채택된 이산 웨이블릿 변환을 기반으로 영상의 부분 데이터만을 암호화하여 계산량을 줄이는 방법을 제안하였다. 또한 계산량이 많은 암호화 알고리즘 대신 비교적 계산량이 적은 캣맵(cat mad)과 카오스 시스템을 이용함으로써 계산량을 더욱 감소시켰다. 이 방법은 영상의 압축비를 유지하기 위해서 양자화와 엔트로피 코딩 사이에서 암호화를 수행하며, 부대역의 선택과 카오스 시스템을 이용한 무작위 변환방법을 사용한다. 영상에 대한 실험방법은 우선 암호화할 부대역을 선택하여 영상데이터를 3차원 블록으로 만든 후 캣맵에 의해 3차원으로 영상의 픽셀값을 교환 하는 방법과 캣맵에 의해 암호화된 부대역을 카오스 시스템을 이용하여 모듈러 연산에 의해 암호화하였다. 또한, JPEG2000의 점진적 전송(Progressive transmission)에 적합하게 암호화하기 위해서 비트 평면을 선택하여 암호화하였다. 제안한 방법을 소프트웨어로 구현하여 500개의 영상을 대상으로 실험한 결과 원 영상 데이터를 부분적으로 암호화함으로써 원 영상을 인식할 수 없을 정도의 암호화효과를 얻을 수 있었다. 본 논문에서는 여러 방식을 제안하였으며, 이들의 암호화 수행시간과 암호화 효율 사이에는 상보적인 관계가 있음을 보여, 적용분야에 따라 선택적으로 사용할 수 있음을 보였다.
디지털 고성능 영상장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 고품질의 위 변조가 가능하게 되었다. 특히 화폐 위 변조 범죄가 급격히 증가하고 있지만, 일반인이 위 변조 지폐를 발견하는 비율은 낮은 수준이다. 본 논문에서는 범용 스캐너를 이용하여 위 변조 지폐를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 위 변조 지폐를 출력하는 과정에서 나타나는 인쇄물의 고유한 특징에 기반하여 위 변조 여부를 판별한다. 비지역적 평균 알고리즘을 이용하여 인쇄 과정에서 나타나는 노이즈 특성을 추출하고, 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 지폐의 특징값을 추출하였다. 추출한 지폐의 고유한 특징값을 학습기반 데이터 분류기에 적용하여 위 변조 여부를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 총 324장의 1만원권 지폐와 8대 프린터에서 출력한 위조지폐 이미지로 실험하였다. 또한 노이즈 추출에 있어 기존 프린터 판별 기술에서 사용되었던 위너필터와 이산웨이블릿변환 기반 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 위 변조 판별에 있어서 94% 이상의 정확도를 보였으며, 위 변조 지폐 인쇄기기 식별에 있어서는 93% 이상의 정확도를 보여서 기존 프린터 판별 기술을 이용한 것보다 우수함을 보였다.
본 연구에서는 토양의 가시 근적외선 스펙트럼의 피크중첩에 의한 분석오차를 감소시킴으로써 토양유기물 추정의 정확도 향상을 위해 이산 웨이블릿 변환 (DWT) 신호처리기법의 적용을 검토하고 공간정보모델링을 통해 토양유기물의 분포도를 작성하고자 하였다. 토양유기물 함량에 따른 스펙트럼의 정량적 변화의 강조를 위해 Continuum 제거, 도함수 변환과 함께 Haar, Daubechies DWT 변환된 스펙트럼을 PLSR 모델에 대입하여 산출한 토양유기물 추정식들은 거의 비슷한 결과를 도출하였고 $R^2$ > 0.6, RPD > 1.5 의 '대략적인' 추정 결과를 보였다. 잡음을 줄이고 신호값을 향상시키기 위해 이산 웨이블렛 변환을 적용한 결과에서 오히려 약간 낮은 성능을 나타내었는데 성긴 근사값 (Coarser approximation) 스펙트럼으로 변환되어 추정식의 유의성이 낮아졌을 가능성이 있다. 따라서 토양의 분광스펙트럼에 더 적합한 이산 웨이블렛 필터와 수준 등의 DWT 조건을 찾고 적용함으로써 추정식의 유의성을 향상시킬 수 있을 것으로 본다. 또한, 유기물에 의한 에너지의 흡수, 반사를 일으키는 주요 파장대의 상관성을 분석하여 선택적으로 해당 영역의 스펙트럼이나 파라미터 값을 산출하여 추정모델에 적용하는 시도도 필요할 것으로 사료된다. 이러한 토양유기물의 추정값과 실측값을 이용해 구역 크리깅을 수행하여 분포지도를 작성하였다. 토양 샘플의 유기물 분석값은 평균값을 중심으로 정규분포를 나타내었는데 크리깅 지도에서도 전반적으로 유사한 패턴의 값이 분포하였다. 추정값을 이용한 크리깅 결과도 실측값을 이용한 분포지도와 유사한 공간적 패턴을 나타내었다. 지도의 우하단부와 중앙 부분에서 실측값 분포보다 추정값 분포지도에서 약간 더 높은 경향을 보였는데 이는 토양 유기물의 추정치와 실측치 간의 오차에 의한 것으로 판단된다. 분광 스펙트럼을 이용한 추정 모델은 정확도 제고가 필요한 단계이나 신속성, 용이성 면에 있어서 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용할 것으로 보이고, 또한 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
목적 갑상선 유두암 환자에서 림프절 전이를 예측할 수 있는 잠재적인 바이오마커를 개발하기 위해 초음파 영상에 대한 radiomics를 조사하는 것이다. 대상과 방법 2013년 8월부터 2014년 5월까지 431명의 환자가 연구에 포함되었고 통계 소프트웨어를 사용하여 훈련 및 검증 세트로 구분되었다. 총 730개의 radiomics 특징이 자동으로 추출되었다. 훈련 데이터 세트에서 가장 예측 가능한 특징을 선택하기 위해 최소 절대 수축 및 선택 연산자가 사용되었다. 결과 Radiomics 점수는 림프절 전이와 관련이 있었다(p < 0.001). 림프절 전이는 젊은 연령(p = 0.007) 및 더 큰 종양 크기(p = 0.007)와 같은 다른 임상 변수와도 관련이 있었다. 수신자 조작 특성 곡선 하 면적 결과 값은 훈련 세트의 경우 0.687 (95% 신뢰 구간: 0.616-0.759), 검증 세트의 경우 0.650 (95% 신뢰 구간: 0.575-0.726)이었다. 결론 본 연구 결과는 초음파 영상 기반의 radiomics가 papillary thyroid carcinoma 환자에서 경부 림프절 전이를 예측하고 바이오마커로 작용할 가능성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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