• 제목/요약/키워드: Image Distortion

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Aortic arch를 포함한 Carotid angio 검사 시 Time of flight(TOF)의 유용성 평가 (Usefulness estimating of Time of flight(TOF) during Carotid angio inspection including Aortic arch)

  • 유영준
    • 대한디지털의료영상학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.1-7
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    • 2013
  • Purpose : The Carotid Angio inspection including Aortic arch applied to wide area is conducted as the Contrast Enhance MR Angiography(CEA) which is using a contrast medium. However it is a burden not only for someone such as infants, pregnant women and patients suffering from kidney failure but continuous use of contrast medium also can be a burden for patients who has been taken follow up inspection since diagnose lesion already. The purpose of this study is to estimate a usefulness of the Time of Flight (TOF) by comparing with CEA. Materials and methods : 10 patients with an average age of 58 (from 45 to 75) who had MRA inspection in our hospital were studied using 3.0 Tesla Aachieva (Philips, Netherland) MRI system and Sense Neuro-Vascular 16 Channels Coil. The same patient was inspected both TOF and CEA simultaneously. The TOF inspection included from Aortic arch to Willis Circle by connecting 3 TOF stacks and so did CEA inspection. The quantitative analysis was conducted through signal to noise ratio(SNR) and contrast to noise ratio(CNR) with soft tissue by setting up an area of interest on CCA bifurcatoin, ICA, ECA, MCA and VA concerning obtained image. In case of qualitative analysis, 3 radiological technologists and 1 radiologist evaluated 4 items (1: Visibility of the blood vessel, 2: Image distortion measure, 3: Overlapping measure with vein, 4: Peripheral blood vessel description measure) into five points scale (1: Very bad, 2: Bad, 3: Normal 4: Good, 5: Very good). Results : Results for the quantitative analysis was obtained by calculating the average of 5 ROIs in case of SNR and CNR separately. Results of SNR, TOF were generally measured higher than CEA (In case of TOF were 166.1, 205.2, 154.39, 172.23, 161.95, and CEA were 92.05, 95.43, 84.76, 73.69, 88.3). But according to the result of CNR, both TOF and CEA were measured similarly as 67.62, 106.71, 55.9, 73.74, 63.46 for TOF and 67.82, 71.19, 60.52, 49.45, 64.07 for CEA. Throughout every results of each ROI, SNR showed statistically meaningful consequence (0.050.05). In case of qualitative analysis the average of each evaluated item was 4.2points and 4.28points in the item1, 2.93points and 4.55points in the item2, 4.6points and 3.13points in the item3, 2.88points and 4.6points in the item4. According to the results TOF was measured higher in the item3 while in the item2 and item4 CEA was higher and in case of the item1, both CEA and TOF were similar. To sum up statistically meaningful results (p<0.05) were shown in the item2, item3 and item4 but not in the item1 (p>0.05). Conclusions : Both TOF and CEA are complementary because each inspection has pros and cons, but when inspect wide area including Aortic arch normally CEA is conducted. But TOF inspection also can be considered as alternative in terms of patients who has difficulty in the contrast medium such as infants, pregnant women and patients suffering from kidney failure and patients during follow up.

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기업가적 지방정치와 지역정책의 변화 (Entrepreneurial Local Governance and the Changing Regional Policy in Chonnam Region)

  • 김재철
    • 한국지역지리학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.29-45
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    • 1999
  • 본 연구는 세계화, 지방화, 경쟁의 심화과정에서 농촌지역인 전남지역을 사례로 지역정책이 어떻게 변화하고 있는지를 살펴보았다. 지역이라고 하는 공간은 기존의 국가에 의해 보호받고, 종속되는 개념에서 국가의 역할과 기능이 축소되면서 세계경제의 직접적인 투자단위로서 노출되고 있다. 때문에 지역은 상대적 자율성이 확대되고 급속도로 빨라진 자본의 자유로운 이동에 따라 자본에 의한 선택적 공간으로 작용한다. 그러므로 지방정부는 지역성장을 위해 기업가적 요소를 도입하고, 자본에 친화적인 정책을 추진한다. 그것은 자본을 유치하기 위해 장소마케팅으로 나타나며, 이는 지역을 매력있는 장소로 가꾸기 위해 지역의 정체성과 고유한 문화를 활용한다. 특히 생산자본으로 지역활성화를 기대하기 힘든 농촌지역에서는 지역이미지 통일화, 이벤트개발, 향토 지적(知的) 계산 발굴 등 지역의 자연자원이나 문화자원을 상품화하기 위해 자치단체가 상품개발에 직접 참여하고 주도하는 기업가적 정책이 나타나고 있다. 이러한 성장 중심의 기업주의 정책은 분배의 왜곡 및 불균등과 같은 사회정의 문제를 야기할 수도 있다.

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어안렌즈를 이용한 비전 기반의 이동 로봇 위치 추정 및 매핑 (Vision-based Mobile Robot Localization and Mapping using fisheye Lens)

  • 이종실;민홍기;홍승홍
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제5권4호
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    • pp.256-262
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    • 2004
  • 로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다. 본 논문에서는 어안렌즈를 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특징을 갖는 고급의 영상 특징을 구하고, 이 특징들을 맵 빌딩과 위치 추정에 이용하였다. 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 이용하여 보정된 영상에서 천정영역과 벽영역으로 분할한다. 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특징점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특징점들을 구하고 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맵에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩 과정과 맵 상에서 로봇의 위치를 찾는데 이용된다. 로봇의 위치에서 구해진 특징점들은 로봇의 실제 위치를 추정하기 위해 기존의 맵과 매칭을 행하고 동시에 기존의 맵 데이터베이스는 갱신된다. 제안한 방법을 적용하면 50㎡의 영역에 대한 맵 빌딩 소요 시간은 2분 이내, 위치 추정시 위치 정확도는 ±13cm, 로봇의 자세에 대한 각도 오차는 ±3도이다.

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카메라를 사용한 유색 스크린에 투영된 영상의 색 보정 기법 (Color Correction for Projected Image on Light Colored Screen using a Still Camera)

  • 김대철;이태형;하영호
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제48권1호
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    • pp.16-22
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    • 2011
  • 최근 프로젝터는 휴대용 프로젝터의 등장으로 원하는 장소에서 영상을 투영할 수 있어 현장에서의 회의에 사용되는 등 그 용도가 확장 되었다. 하지만 이러한 휴대성으로 인하여 백색의 균일한 투영면에 영상을 투영하지 못하는 경우 투영면의 색에 의하여 투영된 영상에서 색 왜곡이 발생한다. 따라서 색을 지닌 투영면에 의해 발생된 색 왜곡을 보정하기 위해 여러 알고리즘들이 제안되었다. 하지만 이들 알고리즘은 측정 장치를 사용하여 휴대용 프로젝터에 적용에 있어 제한적이다. 본 논문에서는 카메라를 측정 장치로 사용하여 유색의 투영면과 백색의 투영면에서의 색을 일치시키는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 각 채널당 9단계의 계조를 나타내는 테스트 영상을 백색과 유색의 투영면에 투영한 후 카메라로 획득한다. 다음으로, 두 투영면에서의 각 각의 계조를 나타내는 테스트 영상의 획득한 영상을 통해 디지털 값을 획득한다. 획득한 디지털 값은 같은 패치에 대해 투영면에 따라 다른 값을 가지게 된다. 백색의 투영면에서 테스트 영상의 값을 기준으로 유색의 투영면에서 같은 값을 가지게 하는 테스트 영상을 찾는다. 두 개의 투영면에서 테스트 영상의 값을 일치 시키는 입력 디지털 값씩 차이는 색씩 변화를 나타낸다. 따라서, 두 투영면에서의 테스트 영상의 값을 일치 시키는 두 투영면에서의 입력 디지털 값을 다항 희귀 방정식에 대입하여 색 보정 행렬을 구한다. 실험을 통하여 제안한 방법과 이전 방법을 비교하였고 주관적 평가와 객관적 평가에서 제안한 방법이 우수한 성능을 나타내었다.

고성능 HEVC 부호기를 위한 변환양자화기 하드웨어 설계 (The Design of Transform and Quantization Hardware for High-Performance HEVC Encoder)

  • 박승용;조흥선;류광기
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.327-334
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    • 2016
  • 본 논문에서는 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호기를 위한 변환양자화기 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC 변환기는 율-왜곡 비용을 비교하여 최적의 변환모드를 결정하지만 율-왜곡 비용은 변환과, 양자화, 역양자화 그리고 역변환을 통해 계산된 왜곡 값과 비트 량으로 결정된다. 따라서 상당히 많은 연산량과 소요시간이 필요하기 때문에 고해상도/고화질의 영상을 실시간으로 처리하는데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 변환을 통한 계수의 합계를 비교하여 변환모드를 결정하는 방법을 제안한다. 성능 평가 지표는 BD-PSNR과 BD-Bitrate를 사용하였으며, 실험 결과를 토대로 영상의 화질에서 큰 변화 없이 신속하게 모드를 결정할 수 있음을 확인하였다. 제안하는 하드웨어 구조는 변환모드에 따라 다른 값을 동일한 출력에 할당하고 곱셈 계수가 최대한 중복되도록 구성하여 하드웨어 면적을 감소시키고 연속적인 파이프라인 동작으로 구현함으로써 성능을 높였으며, 기존의 제안된 논문에서 사용한 공정 대비 더 큰 공정을 사용한 것을 감안하여 면적은 1/2배 감소, 성능은 2.3배 증가하였다.

SIFT 알고리즘을 이용한 혼합형 모바일 교육 시스템 (Mixed Mobile Education System using SIFT Algorithm)

  • 홍광진;정기철;한은정;양종열
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.69-79
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    • 2008
  • 무선 인터넷과 모바일 기기의 보급으로 언제 어디서나 원하는 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경을 위한 인프라가 구축되면서 교육을 포함한 다양한 분야에서 오프라인과 온라인 컨텐츠를 동시에 이용함으로써 정보 전달의 효율성을 높일 수 있는 방법에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 사용자에게 모바일 기기를 이용하여 오프라인과 온라인 컨텐츠를 함께 제공하여 교육의 효과를 높일 수 있는 혼합형 모바일 교육 시스템(Mixed Mobile Education System: MME)을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 연구와 달리 사용자에게 자연스러운 환경을 제공하기 위해서 부가적인 태그를 사용하지 않는다. 태그를 사용하는 시스템의 경우 새로운 데이터의 등록이 어렵고 유사한 내용의 오프라인 컨텐츠 사용이 불가능하기 때문이다. 본 논문에서 우리는 저화질의 카메라를 통해 입력받은 영상에서 잡음 색상 왜곡, 크기 및 기울기 변화에 영향을 적게 받는 특징점을 추출하고 오프라인 컨텐츠를 인식하기 위해 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 사용하였다. 또한 클라이언트-서버 구조를 사용함으로써 모바일 장치의 제한적인 저장 능력 문제를 해결하고 데이터의 등록 및 수정이 용이하도록 하였다. 실험을 통해 기존의 흔합형 교육 시스템과의 성능을 비교하고 제안된 시스템의 장단점을 확인하였으며, 시스템을 실생활에 적용하였을 경우 다양한 상황에서도 사용자에게 만족할만한 성능을 제공함을 확인하였다.

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모바일 환경을 위해 에지맵 보간과 개선된 고속 Back Projection 기법을 이용한 Super Resolution 알고리즘 (Super Resolution Algorithm Based on Edge Map Interpolation and Improved Fast Back Projection Method in Mobile Devices)

  • 이두희;박대현;김윤
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제1권2호
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    • pp.103-108
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    • 2012
  • 최근 고성능 모바일기기의 보급과 멀티미디어 콘텐츠의 활용이 커짐에 따라 저해상도 영상을 고해상도로 재구성하는 초해상도(super resolution) 기법이 중요하게 대두되고 있다. 모바일기기에서는 초해상도를 사용하기 위해서는 연산량과 메모리 등의 제한적인 자원의 사용을 고려한 초해상도 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 모바일기기에 적용하기 위해 단일영상을 통한 빠른 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 색채 왜곡을 방지하기 위해 RGB 컬러 도메인에서 HSV 컬러 도메인으로 변경하여 인간의 시각인지 특성이 가장 뚜렷한 밝기정보인 V만 처리한다. 먼저 잡음제거 및 속도향상을 고려하여 개선된 고속 back projection에 의해 영상을 확대 재구성한다. 이와 함께 2차 미분을 사용하는 LoG (laplacian of gaussian) 필터링을 이용하여 신뢰할 수 있는 에지 맵을 추출한다. 최종적으로 에지 정보와 개선된 back projection 결과를 이용하여 고해상도 영상을 재구성한다. 제안한 알고리즘을 사용하여 복원한 영상은 부자연스러운 인공물을 효과적으로 제거하고, blur현상을 최소화하여 에지 정보를 보정하고 강조해준다. 실험결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 보간법이나 전통적인 back projection 결과보다 주관적인 화질이 우수하고, 객관적으로 우수한 성능을 나타냄을 입증한다.

동해 해역 원거리 해양탄성파 탐사자료의 이방성 분석을 이용한 전산처리 (Data Processing using Anisotropic Analysis for the Long-offset Marine Seismic Data of the East Sea, Korea)

  • 주용환;김병엽
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제23권1호
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    • pp.13-21
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    • 2020
  • 해양 탄성파 탐사 시 깊은 심도의 지하구조를 영상화하기 위해서는 원거리 벌림자료의 취득 및 처리가 필수적이다. 이러한 원거리 벌림자료에 대해 일반적인 자료처리를 적용하게 되면 탄성파 이방성으로 인해 과도한 수직 시간차 늘어짐과 비쌍곡선 무브아웃 현상이 발생하여 정확한 지하구조를 도출하기가 어렵다. 한국지질자원연구원은 2017년 울릉분지 해역의 심부 지질구조 파악을 위하여 5.7 km 스트리머와 해저면 지진계를 이용해서 2차원 해양·해저면 복합 탄성파 탐사를 수행하였다. 이 연구에서는 스트리머를 이용해 취득된 원거리 벌림자료에 대해 속도와 이방성 변수의 순차 반복적인 갱신을 통해 실제 지질구조를 반영한 속도 및 이방성 변수를 최종적으로 획득하고 이를 이용하여 이방성 참반사보정을 수행하였다. 그 결과 등방성 참반사보정과 달리 탄성파 이방성의 영향으로 인해 긴 벌림거리 트레이스에서 비쌍곡선 무브아웃을 보이던 반사파 에너지가 수평으로 잘 정렬되는 것을 확인하였다. 또한 반사에너지의 늘어짐이 줄어들어 반사면 모양 및 위치 왜곡 문제가 해소되어 보다 정밀하고 정확한 참반사보정 단면을 획득할 수 있었다.

드론 영상을 이용한 리기다소나무림의 개체목 및 수고 추출 (Extraction of Individual Trees and Tree Heights for Pinus rigida Forests Using UAV Images)

  • 송찬;김성용;이선주;장용환;이영진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_1호
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    • pp.1731-1738
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    • 2021
  • 본 연구에서는 드론 정사영상과 객체추출 기법을 융합하여 개체목을 선별함과 더불어 수고를 추정할 수 있는 방법론을 제시하고자 하였다. 연구대상지는 충청남도 예산군 공주대학교 학술림에 위치한 리기다소나무림으로 간벌을 강도별로(40%, 20%, 10%, 대조구)로 조성한 시험지이다. 정사영상취득은 DJI사의 MAVIC2 PRO 드론을 이용하였으며, 촬영 범위 내 가장 높은 지형지물을 고려하여 고도를 180 m로 설정하였다. 영상왜곡을 방지하기 위하여 지상기준점 설치 및 내중첩(End lap)과 옆중첩(Side lap)을 각각 80%로 설정하였다. 영상분석 통하여 수치표면모델(DSM)과 수치지형 표고모델(DTM)을 추출하고 두 모델의 고도차를 이용해 수고모델(DCHM)을 생성하였다. 본 연구결과에 의하면, 간벌강도별 개체목 추출율은 간벌강도 40%는 109.1%, 간벌강도 20% 87.1%, 간벌강도 10% 63.5%, 대조구 56.0% 수준이었다. 개체목 별 수고특성을 추출한 결과, 간벌강도 40%는 현장조사 결과보다 약 1.43 m 낮았으며, 간벌강도 20%는 1.73 m, 간벌강도 10%는 1.88 m, 대조구는 2.22 m 낮게 측정되었다.

Coarse to Fine 단계를 통한 TerraSAR-X Staring Mode 다중 관측각 영상 정합기법 비교 분석 (Comparison of Multi-angle TerraSAR-X Staring Mode Image Registration Method through Coarse to Fine Step)

  • 이동준;김상완
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.475-491
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    • 2021
  • 최근 사용 가능한 고해상도 위성 SAR 영상이 다양해지면서, 변화 탐지를 포함한 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 높아지고 있다. 다중 관측각 환경에서의 고해상도 SAR 영상간 정합은 SAR 영상의 특성상 발생하는 스펙클 노이즈, 기하 왜곡 등에 의해 어려움이 있다. 본 연구에서는 독일 TerraSAR-X의 staring spotlight 모드로 촬영된 고해상도 SAR 영상을 활용하여, 개략정합 단계와 정밀정합 단계의 2단계에 걸친 영상정합 알고리즘을 제안하였다. 개략정합 단계에서는 적응형 샘플링 기법과 SAR-SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 결합하여 정합을 수행하였고, 정밀정합 단계에서는 3가지의 강성 정합 기법인 NCC(Normalized Cross Correlation), PC (Phase Congruency)-NCC, MI (Mutual Information) 기법과 비강성 정합 기법인 Gefolki (Geoscience extended Flow Optical Flow Lucas-Kanade Iterative)를 적용하여 정합 성능을 비교 분석하였다. 정합 결과는 RMSE (Root Mean Square Error)와 FSIM (Feature Similarity) 지수를 사용하여 정량적인 비교를 수행하였다. 사용한 모든 영상 조합에서 강성정합 기법은 Gefolki 알고리즘에 비해 저조한 정합 성능을 보였다. 강성정합 모델들은 지형기복이 큰 지역에서 정합오차가 크게 발생함을 확인할 수 있었다. Gefolki 알고리즘 적용 결과, RMSE 1~3화소를 보이며 가장 우수한 결과를 확인하였으며, FSIM 지수 또한 다른 기법에 비해 0.02~0.03 이상 높은 값을 취득했다. 다중 관측각 영상에서의 고해상도 SAR 영상 간 정합 성능을 비교하였으며, 강성정합 기법에 비해 Gefolki 알고리즘을 통해 지형효과를 충분히 줄일 수 있음을 확인했다. 이는 추후 변화탐지를 포함한 다양한 분야의 전 처리 과정에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.