• 전자공학회논문지SC
• /
• 제43권6호
• /
• pp.68-75
• /
• 2006

고 에너지 방사선을 이용하여 종양을 치료하는 과정 중 발생되는 오차를 확인하여 보다 정교한 치료를 수행함으로써 방사선치료 효율을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 지금까지 주로 사용되어진 필름을 이용한 아날로그 방식대신 실 시간적으로 영상을 얻을 수 있는 디지털 방식의 비디오 기반 전자 포탈 영상 장치를 개발하였다. 시스템은 $Gd_2O_2S$ 인광판, $45^{\circ}$반사경 및 후레임 그래버를 이용 비디오 기반 전자 포탈 영상 장치를 제작하였으며 이를 방사선치료기의 QA장치로 활용하고자 하였다. 이 장치를 이용 치료기 자체의 정확도를 검증하기 위해 방사선 조사면 검증을 수행하였다. 방사선 조사면이 콜리메이터 회전오차에 의해 약 $0.6^{\circ}$틀어짐을 전자 포탈 영상 장치를 통해 획득된 영상의 윤곽선을 검출한 후 알 수 있어서 치료 위치 설정 중 발생할 수 있는 오차 확인을 위한 방사선 치료장치의 Q.A도구로 사용할 수 있었다.

• 한국광학회지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.270-275
• /
• 2008

본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 통하여 장애물에 가려진 물체를 인식하는 기술은 제안하고 구현하였다. 집적 영상의 복원은 해당되는 화소 세기의1차 확률적 특성인 평균으로 구한다. 복원평면까지의 거리는 2차 확률적 특성인 표준 편차를 이용하여 구하고3차원 물체의 경계(edge)를 검출한다. 표준 편차의 합을 최소로 하는 거리에서 복원된 영상을 표적인식에 이용한다. 표적인식은 주성분 분석(principle component analysis, PCA) 분류기를 복원된 영상에 적용하였다. 표적 분류에 대한 판정은 분류기에 의해서 투영된 클래스의 평균 특징 벡터와 테스트 특징 벡터간의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용한다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 가려진 표적을 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 오차 없이 분류하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제12권2호
• /
• pp.103-112
• /
• 2001

목적: 최근 국내의 핵의학 계측기기 및 감마카메라의 정도관리 수행현황을 파악하고, 핵의학 계측기기와 감마 카메라의 정도관리를 수행하고자 하였다. 방 법: 최근 국내의 핵의학 계측기기 및 감마 카메라의 정도관리 수행현황은 총 53개 병원을 대상으로 설문조사방법을 이용하여 수행하였다. 이들의 정도관리 연구는 Capintec의 CRC-15 기종의 dose calibrator와 Tc-99m 35.52 MBq을 사용하여 2분 간격으로 정밀도를 측정하였다. Nucleus사의 기종의 Thyroid Uptake system은 Tc-99m 5.14 MBq을 이용하여 1분 간격으로 10초동안 정밀도를 측정하였다. 지름이 15 cm이고 높이가 각각 12 cm, 30 cm인 원통형 팬텀과 TC-99m을 이용하여 저에너지 고해상도 조준기가 부착된 CeraSPECT$^{TM}$의 예민도를 측정하였다. CeraSPECT$^{TM}$와 일반 평면카메라와의 예민도에 대한 특성비교를 위하여 Varicam (Elscint Ltd, Israel) 감마 카메라로 영상을 얻었다. CeraSPECT$^{TM}$로 획득한 자료로 각 슬라이스에 대한 보정상수를 계산하였다. Elscint 사의 Varicam 감마 카메라의 정도관리를 위해 저에너지 고해상도 조준기를 부착하고 140 keV 중심20% 에너지창, 256$\times$256 또는 512$\times$512 메트릭스 크기를 이용하여 시스템의 평면 예민도, 균일도, 계수율 및 공기중과 산란매질에서의 공간 분해능을 측정하였다. 결 과: 핵의학 계측기기 및 감마 카메라의 정도관리 수행율은 dose calibrator와 well counter의 경우 매우 저조한 수행율을 나타내었으며 그 외 감마 카메라 등은 대체로 양호한 수행율을 나타내었다. dose calibrator의 정밀도 측정은 $\pm$1.4%(<$\pm$5%)의 결과를 얻었고, thyroid uptake system의 정밀도 측정은 chi^2=29.7(>16.92)의 결과를 얻었다. Varicam 감마 카메라의 경우 슬라이스들간에 전반적으로 균일한 민감도를 보여주었으나 CeraSPECT$^{TM}$ 의 경우는 위쪽과 아래쪽 부분의 슬라이스들은 민감도가 두드러지게 떨어져 있었고 팬텀의 중심부분 슬라이스들은 민감도가 매우 높은 것으로 나타났다. 계산한 보정 상수를 이용하여 CeraSPECT$^{TM}$로 얻은 환자 자료를 보정하였을 때 보정전에 비하여 전반적으로 균일한 영상을 얻을 수 있었다. 감마 카메라의 시스템 평면 예민도 측정 결과는 4.39 CPM/MBq 이었으며, 시스템 균일도는 첫 번째 검출기와 두번째 검출기가 각각 2.14%, 3.79%로 나타났다. 시스템 계수율 측정의 경우 입력 계수율 R_20%가 각각 102,407 counts/sec (head 1), 113,427 counts/sec (head 2)일 때 20% 계수율 손실이 발생했을 때의 측정된 계수율 C_20%는 각각 81,926 counts/sec (head 1), 90,741 counts/sec (head 2) 이었다. 공기 중에서의 시스템의 공간 분해능은 FWHM이 8.16 m, FWTM이 14.85 mm이었고, 산란매질에서는 시스템의 공간 분해능은 FWHM이 8.87 mm, FWTM이 18.87 mm이었다. 결 론: 정확하고 신뢰도 높은 검사를 위해 정도관리는 필수이며, 이에 대한 명확한 인식과 실질적인 수행이 반드시 뒤따라야 할 것으로 사료되었다

• 전기전자학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.471-477
• /
• 2014

본 논문에서는 안드로이드 운영체제를 기반으로 하는 스마트 캠 방식의 저가형 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 휴대용 단말기와 서버로 구성된다. 단말기 하드웨어부는 ARM Cortex-A9(S5PV210) 프로세서로 이루어진 제어부, 전원부, 유무선통신부, 입출력부 등으로 구성된다. 단말기에 사용되는 카메라와 WiFi 모듈을 위한 리눅스 커널을 포팅하고 전용 디바이스 드라이버를 개발하였다. 번호판 인식 알고리즘은 캐니 에지검출기를 사용한 번호판 후보영역 설정, 레이블링을 이용한 번호판 번호 추출, 템플릿 매칭을 이용한 번호인식 등으로 구현된다. 단말기에 의하여 인식된 번호는 사용자가 소지한 휴대폰을 통하여 원격지의 서버에 전송되어 차량상태를 데이터베이스에서 검색하여 다시 단말기로 전송 해주게 된다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 효용성을 입증하기 위하여 자연환경에서 사용자가 직접 단말기를 휴대하고 임의의 차량 번호판을 촬영하여 인식률을 확인한 결과, 95%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 저가형의 휴대용 번호판 인식기에 적합하며, 안드로이드 운영체제를 사용함으로써 장기간 사용 시에도 시스템의 안정성을 가능케 하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제14권3호
• /
• pp.151-160
• /
• 2003

삼차원 입체조형방사선치료나 세기조절방사선치료와 같은 다엽시준기(Multileaf Collmator, MLC)를 이용하는 보다 복잡한 방사선 치료 기술은 다엽시준기의 위치 및 운동의 검증의 중요성을 증가시키고 있다. 이러한 다엽시준기의 검증은 신뢰성과 그동안 축척된 경험적 검증능력으로 인하여 주로 필름을 가지고 수행되어왔다. 그러나 전자포탈영상장치(Electornic Portal Imaging Device, EPID)의 사용의 편이성과 디지털 영상 제공 능력은 낮은 임상편이성, 효율성, 비용대 수익률에도 불구하고 정기적인 정도확립(Quality Assurance, QA)에 현실적인 필름의 대체재로 관심을 모아왔다. 본 연구에서는 EPI를 활용한 다엽시준기의 정기적인, 특히 일간 정도확립법을 개발하였다. 정기적 정도확립을 위한 전자포탈영상(Electronic Portal Imaing, EPI)의 적용가능성에 대한 검증은 방사선 조사시 동시에 획득된 필름과 다엽시준기의 제어장치에 입력한 다엽시준기의 처방과의 비교를 통해 수행되었다. 특별히 설계된 두가지 형태의 시험형(test pattern)이 영상 획득 및 비교에 적용되었다. 정성적인 온라인 육안 검증과 함께 윤곽 검출 알고리듬을 이용한 정량적인 오프라인 분석이 검증 절차에 이용되었다. 결론적으로, 본 연구에서 개발된 EPI를 이용한 다엽시준기의 일간 정도확립법은 필름의 정확도를 가지고 편리하게 수행될 수 있었다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
• /
• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
• /
• pp.1966-1972
• /
• 2011

다제약 접근기반 Optical Flow 평가기술이 이동 물체의 인식에 자주 이용되고 있다. 본 논문은 열차의 자동 운전 중 플랫폼에서 승객의 탑승시도를 영상인식을 통해서 감시할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. CCTV를 통하여 입력된 영상을 차영상을 통하여 영상의 변화를 감지하고, 변화하는 영상에 대하여 Optical Flow를 수행, 영상에서 승객의 이동 방향성을 파악할 수 있다. 플랫폼에 사람이 없을 때의 영상과 사람이 이동 중인 영상을 비교하면 사람이 이동한 부분에 대한 차 영상을 추출할 수 있다. 추출된 영상을 통하여 Edge검출을 하게 되면 이동하는 사람이 있을 경우 사람 형상이 추출이 되고, 추출된 사람 형상의 개수와 무게 중심을 저장한다. 추출된 사람 형상과 다음 영상의 사람 형상의 Optical Flow를 수행하면 이동 거리만큼 사람 형상의 이동 방향성을 파악할 수 있고, 이동성이 파악된 사람의 이동 방향이 선로 방향으로 가는지를 감시할 수 있다. CCTV의 방향은 열차의 선로에 수직한 방향을 촬영하여 화면의 오른쪽 또는 왼쪽에 열차가 위치할 수 있게 한다. 본 논문을 통하여 CTBC 신호시스템에서 열차가 자동운전 할 경우 사람의 이동방향을 파악하여 탑승을 시도하는 승객의 유무를 파악, 열차의 출입구 개폐에 이용할 수 있다. 시뮬레이션 결과 플랫폼에 대기 중인 정확한 승객의 수는 확인이 어려웠지만 탑승 시도 여부는 확인 할 수 있음을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.41-51
• /
• 2002

최근 들어, 수치항공영상을 이용하여 지형정보를 추출하고자 하는 많은 연구가 수행되어 왔다. 그러나 수치항공영상에서 기존의 경계선 검출기법을 이용하여 대상물을 자동으로 인식하고 추출하는 것은 매우 어려우므로, 수동이나 반자동의 형태로 이루어졌다. 따라서, 본 연구에서는 먼저 도로 영역을 자동으로 추출하기 위해 밝기값이 분할된 항공영상의 의미론적인 정보의 대역을 중첩한 영상을 이용하여 인식에 장애가 되는 요소를 제거한 다음, 도로정보를 자동으로 인식하고 추출할 수 있는 알고리즘을 개발하여 시스템개발시 적용하고자 한다. 이를 위해 먼저, 횡단보도 대역 영상으로부터 횡단보도영역을 자동으로 인식하기 위한 '템플릿 회전이동 연산자'와 인식된 횡단보도의 장변의 길이를 바탕으로 도로영역을 추적할 수 있는 '윈도우 법선 탐색 추적 알고리즘'을 개발하므로써 항공영상으로부터 직접 도로정보를 자동으로 추출할 수 있는 기법을 제시하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.49-55
• /
• 2015

최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.15-33
• /
• 2021

화상병이란 erwinia amylovora라는 강한 전염성을 보유하고 있어 감염 시 1년 내에 과수를 고사시키며 그 중심으로 반경 500m이내에 과수 재배를 불가능하게 만드는 세균성 바이러스이다. 이 화상병은 과수의 잎과 가지를 진한 갈색 또는 검은색으로 변색시키기 때문에 분광학적으로 검출이 가능하다고 판단되며 이는 다중분광센서를 탑재한 무인기를 이용하는 것이 효율적이다. 그러나 다중분광센서는 적은 중심 파장과 함께 넓은 반치전폭(FWHM)을 가지고 있어 화상병에 가장 민감하게 반응하는 파장 대역을 파악하기 어렵다. 그렇기 때문에, 본 논문에서는 화상병에 감염된 잎과 가지와 비감염된 잎과 가지의 초분광 이미지를 5 nm FWHM으로 취득한 후 각각 10 nm, 25 nm, 50 nm와 80 nm FWHM로 평준화한 후 샘플을 7:3, 5:5와 3:7의 비율로 훈련데이터와 검증데이터로 나누어 의사결정트리 기법으로 최적의 파장을 선정하고 overall accuracy (OA)와 kappa coefficient (KC)를 이용한 분류 정확도 평가를 통해 배나무 화상병 검출가능성을 확인하였다. 화상병에 감염 및 비감염된 잎과 가지의 초분광 반사율을 비교한 결과, green, red edge 및 NIR 영역에서 차이가 두드러지게 나타났으며 첫 번째 분류 노드로 선택된 파장 영역은 대체로 750 nm와 800 nm였다. 잎과 가지 영역의 영상데이터를 의사결정트리 기법을 이용하여 분류정확도를 종합적으로 비교한 결과, 50nm FWHM 인 4개 대역(450, 650, 750, 950nm)은 10nm FWHM인 8개 대역(440, 580, 660, 680, 680, 710, 730, 740nm)의 분류 정확도 차이가 OA에서 1.8%와 KC에서 4.1%로 나타나 더 낮은 비용의 밴드패스필터인 50nm FWHM을 이용하는 것이 더 유리하다고 판단된다. 또한 기존의 50nm FWHM 파장대역들에 25nm FWHM파장대역들(550, 800nm)을 추가하는 것을 통해 화상병 검출뿐만 아니라 농업에서 다양한 역할을 수행할 수 있는 다중분광센서를 개발할 수 있다고 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제8권11호
• /
• pp.1496-1509
• /
• 2005

본 논문에서는 투영면 컨벌루션과 결정트리 분류기법을 사용하여 주변 환경이 복잡한 차량영상으로부터 실시간으로 번호판을 추출하고 인식하는 적응적 차량번호판 인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 고속도로 톨게이트와 주차장 출입구에서의 차량영상은 설치 카메라와 도로 환경에 따라 차량번호판의 크기, 각도변화, 주변잡음 등으로 매우 다양하므로 번호판 추출과 분할이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 차량 영상을 획득한 후 번호판 후보영역을 검출하고 진입 위치 변화에 따라 번호판의 기울기와 크기를 자동으로 보정하여 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 차량의 에지누적 분포와 번호판의 일정한 명암값 변화 빈도수를 누적한 투영면 컨벌루션과 체인코드를 사용하여 크기와 기울기가 일정하지 않은 번호판으로부터 번호판영역을 정확히 추출하고, 적응적 이진화 기법을 이용하여 문자를 분할하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로써 실험한 결과 복잡한 영상에서 전방 및 후방 차량영상으로부터 번호판 인식이 가능하였으며 각각 $98.8\%$와 $95.5\%$의 추출률과 분할된 문자영역에서 $97.3\%$와 $96\%$의 인식률 개선 결과를 나타내었다.