최근 센서 디바이스들의 기술이 발달하고 있다. 그에 따라 기기들의 크기가 소형화 되고 다양한 기능들을 적용 할 수 있다. 그 중에서도 영상처리 기술을 이용하여 사용자의 주거 공간의 상황을 주시하고 데이터베이스에 저장된 위험 상황을 탐지한다. 위험 상황을 탐지 할 경우 다른 통신 디바이스에게 정보를 전달하여 사용자에게 즉시 경보를 울릴 수 있도록 M2M 환경을 구축한다. 본 논문에서는 OpenCV의 색깔추적 알고리즘과 라즈베리파이를 이용해 M2M환경을 구축하고 사용자에게 화재 발생 시 경보를 울리고 후속조치에 대한 정보를 제공하는 솔루션을 소개하고자 한다.
This paper proposes a new algorithm for detecting and recognizing overlapped objects among a stack of arbitrarily located objects using a signature representation scheme. The proposed algorithm consists of two processes of detecting overlap of objects and of determining the boundary between overlapping objects. To determine overlap of objects, in the first step, the edge image of object region is extracted and those areas in the object region are considered as the object areas if an area is surrounded by a closed edge. For each object, its signature image is constructed by measuring the distances of those edge points from the center of the object, along the angle axis, which are located at every angle with reference to the center of the object. When an object is not overlapped, its features which consist of the positions and angles of outstanding points in the signature are searched in the database to find its corresponding model. When an object is overlapped, its features are partially matched with those object models among which the best matching model is selected as the corresponding model. The boundary among the overlapping objects is determined by projecting the signature to the original image. The performance of the proposed algorithm has been tested with the task of picking the top or non-overlapped object from a stack of arbitrarily located objects. In the experiment, a recognition rate of 98% has been achieved.
피사계 심도란 카메라에서 초점이 맞은 지점을 전후로 초점이 맞은 것과 유사한 선명도를 가지는 영역을 말한다. 이 영역을 벗어난 물체들은 아웃 포커싱 되어 흐릿하게 보이게 된다. 렌더링 한 이미지에 피사계 심도 효과를 내게 되면 그렇지 않은 이미지에 비해 훨씬 사실적인 영상을 얻을 수 있다. 렌더링에서 피사계 심도 효과를 내기 위한 기존 연구는 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 먼저 분산 광선 추적법은 한 픽셀에 대해 주어진 렌즈 영역을 샘플링 하는 방법이다. 이 방법은 샘플링 횟수가 많아질수록 노이즈가 없는 정회한 영상을 얻게 되지만 그러기 위해서는 시간이 매우 많이 걸린다. 반면 후처리 방법은 광선 추적법 등을 이용하여 얻은 핀홀 카메라 이미지와 깊이 정보를 이용하여 피사계 심도 효과를 내는 것인데 분산 광선 추적법 만큼 정확하지는 않지만 훨씬 빠른 속도로 유사한 결과를 얻을 수 있어 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 후처리 방법은 핀홀 카메라에서 생성된 이미지만을 이용하므로 실제 렌즈에서 보이는 모든 정보를 알 수 없다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 형태의 방법을 각각 발전시켜 후처리 기반 피사계 심도 계산의 정확도를 높이는 방법과 분산 광선 추적법의 계산 속도를 향상시키는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 영상의 카메라 파라미터가 필요 없는 역 투시변환 기술 및 제안한 차선필터를 사용하여 경사진 도로 환경에서도 강인한 실시간 차선 검출방법을 제안한다. 영상의 시작 프레임에서 소실점을 찾은 후, 소실점 주변의 일정영역을 템플릿(TA: Template Area)으로 저장하며, 소실점을 기준으로 하단으로 내려가면서 차선을 예측하고, 예측된 차선을 기반으로 역 투시변환계수를 추출하여 추출된 계수로 원근감이 제거된 영상을 얻으며, 바로 그 영상에 제안한 차선필터를 적용하여 차선을 검출한다. 경사진 도로환경에서도 강인한 차선 검출을 위하여 입력영상으로 부터 TA와 유사한 영역(SA: Similar Area)을 템플릿 매칭으로 추적하여 소실점을 재계산하여 차선을 검출한다. 제안한 방법은 경사진 도로 환경에서도 차선검출이 견고하며, 처리영역을 축소하고 처리과정을 단순화함으로서 초당 40 frames 정도의 양호한 차선검출 결과를 보였다.
거울 신경 세포는 동물이 어떤 동작을 할 때와 그 동물이 다른 동물의 동일한 동작을 하는 것을 관찰 할 때, 똑같은 세포 발화를 하는 신경세포이다. 본 논문에서는 거울 신경 세포의 발화 원리를 이용하여 비슷한 방법으로 보이지 않는 부분에 대한 객체의 움직임을 추적하는 방법을 3차원 재구축 방법을 통해 제안한다. 거울 신경 세포 시스템과 같은 발화 원리를 통해 의도 인지 시스템을 구축하기 위해, 스테레오 카메라를 통해 획득한 두 개의 이미지 데이터를 통해 깊이 정보를 계산하여 3차원으로 재구축한다. 3차원 재구축을 통해 만들어진 이미지 데이터를 옵티컬 플로우를 사용하여 3차원 이미지에서 객체의 움직임 방향을 추정한다. Estimation 알고리즘인 칼만 필터를 사용하여 객체의 움직임 추정을 잡음에 강인하게 한다. 객체의 움직임 추정을 통하여 객체의 움직임에 따라 구축된 이미지 데이터를 히스토리화 하여 데이터를 저장한다. 객체의 일부분 혹은 전체가 다른 물체로 인해 가려져 스테레오 카메라 시야에서 사라졌을 때, 과거에 저장된 히스토리로 부터 데이터를 가져와 가려진 부분에 대한 객체의 원래의 모습을 복원한다. 이 복원을 통하여 움직임 추정을 한다.
It has been recognized that the cityscate identity is a very important factor in a modern city. It is necessary to have a variable view to urban comunities for understanding the cityscape identity. We have investigated the contents of archaic texts such as the geography for tracing a cityscape identity to its origin in a city. Because it has been written about politics, economics and culture of a specific area in the geography based on deep interest to the city, we can look into the early image of the cityscape closely after searching of archaic texts. It is also significant to stdy with archaic texts of geography since these studies have a correlatio to the understand of an area and the keeping of historical conscious which are fundamental of cityscape identity. We have studieds on the area of Cheongju from the middle of Chosun dynasty to the end of this kingdom, since that many geographies were described those days. It was selected "Go-Reo-Sa" and "Se-Jong-Sil-Lok" Geography, "Sin-Jeung-Dong-Guk-Y대-Ji-Seung-Lam" "Dae-Dong-Ji-Ji" "Dong-Guk- Yeo-Ji-Ji", "Jeug-Bo-Mun-Heon-Bi-Go Yeo-Ji-Go", and "Taek-Li-Ji", as archaic texts of geography because these texts described in detail about city and gave a clue to speculate an image of city. The major results are as follows; 1) It was described about the cityscape in those archaic texts are metaphysical image, existing and usable elements of cityscape, lost resources of cityscape. 2) The metaphysical images are neither objective nor consistent in the each archaic texts. But the metaphysical image of old city suggests good insight for the application to the modern city image. 3) It is necessary to the careful onsideration about the existing elements. 4) There are variable programs about the lost resources of the cityscape, in accordance with the possibility of the restoraton. 5) The physical and visible factors and non-physical and invisible factors are equally important elements of the cityscape identity. Our research suggests that it is necessary to understand in detail how those factors of cityscape identity have changed with the changes of the times, and how those factors affect the modern cityscape identity.
쉬어-왑 분해 렌더링은 볼륨 렌더링 방법 중 가장 빠르지만 영상의 화질이 좋지 않다는 단점이 있다. 본 연구에서는 쉬어-왑 렌더링의 빠른 속도를 유지하며 화질을 개선하는 방법을 제안한다. 화질 개선의 첫 번째 방법은 중간영상(intermediate image) 기반의 수퍼샘플링(supersampling) 기법이다. 객체 좌표와 영상 좌표간의 변환을 효율적으로 수행하여 임의 비율의 영상 확대를 빠르게 수행한다. 화질 개선의 두 번째 방법은 선-적분(pre-integrated) 렌더링을 사용하는 것이다. 기존의 선-적분 기반 쉬어-왑 렌더링은 빈-공간 도약(empty space leaping)을 하지 못하여 속도가 저하되는 문제가 있지만, 본 연구에서 제안하는 겹친 최소-최대 지도(overlapped min-max map) 자료구조를 사용하면 빈-공간 도약을 수행하여 속도 문제를 해결한다. 본 제안 방법을 통해 광선추적법(ray-tracing) 수준의 고화질 렌더링 영상을 빠른 시간에 생성할 수 있다.
본(本) 논문(論文)은 병리학등(病理學等) 기초의학(基礎醫學)에서 요청되는 세포진(細胞診)을 위한 개선된 디지털 화상해석방법(畵像解析方法)을 제안(提案)하였다. 대상화상(對象晝像)은 갑상선세포(甲狀腺細胞)의 현미경화상(顯微鏡畵像)이고 목적은 정상세포(正常細胞)와 악성(惡性)인 유두상(乳頭狀) 종양(腫瘍)과 여포성종양(濾胞性腫瘍)간의 염색질(染色質) 패턴이 상이(相異)함을 화상해석(畵像解析)에 의해 자동식별(自動識別)하는 것이다. 먼저, 화상처리상(畵像處理上) 특징영역(特徵領域)인 세포핵(細胞核)만을 추출(抽出)하기 위해 윤곽추적법(輪廓追跡法)에 의한 영역분할(領域分割) 알고리즘을 제안하였다. 그리고 공간영역(空間領域)의 화상정보(畵像情報)를 이산적(離散적) 2차원 푸리에 변환한 후 1차원 푸리에변환에 의해 특징(特徵)파라미터를 추출(抽出)하였다. 여기서 세포(細胞) 유형별(類型別) 특징표본군(特徵標本群)을 구축하여 임의의 검증세포(檢證細胞)와 식별실험(識別實驗)을 행하였다. 기존의 방법보다 개선된 식별율(識別率)(70-90%)을 얻음으로써 본 방식은 세포진(細胞診)에 있어서 정량성(定量性)과 객관성(客觀性)을 더욱 구체화(具體化)시킬 수 있음을 증명하였다. 또한 본 방식을 그대로 종양세포식별(腫瘍細胞識別)에 즉시 사용가능함을 제시하였다.
영상레이더(SAR)에서 인공표적에 대한 모델링은 주로 3차원 CAD(Computer Aided Design) 모델의 면(face) 및 모서리(edge)에서 반사되는 레이더 신호를 광선추적(ray-tracing) 방식으로 시뮬레이션하고 있고, 지구 표면의 클러터(clutter)에 대한 모델링은 영상레이더 이미지 자체에 대한 통계학적(statistical) 분석을 통해 분포(distribution) 특성이 유사한 종류들을 구분하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 지상의 인공표적 및 지표면의 배경 클러터를 3차원 점구름(point cloud) 산란점(scatterer point) 모델로 만들고 두 개의 모델이 통합된 상황에서 계산적(computational)인 신호처리 과정을 통해 영상 레이더 이미지를 생성하였으며, 이것을 실제 차량탑재형 영상레이더 시스템의 스트립맵(stripmap) 이미지 생성 결과 및 전자기적(EM) 모델링 또는 통계학적 분포 모델을 사용하여 분석한 결과와 유사한 지 비교해 보았다. 모델링 대상은 지상의 인공표적인 교량(다리)을 선정 했는데, 그 이유는 교량의 경유 주변에 수면과 지면이 같이 존재하는 특성이 있고 또한 군사용 및 민간용 활용에서 모두 관심이 많은 표적이기 때문이다.
목적: 폐암환자의 종양추적 정위방사선치료에서 삼차원 및 사차원치료계획의 선량분포 차이를 비교하였고 선량계산 알고리즘에 따른 폐의 비균질성 보정 결과에 커다란 차이가 있음을 확인하고자 하였다. 대상 및 방법: 7명의 폐암환자를 대상으로 전향적 호흡동조된 사차원 컴퓨터단층촬영 영상을 얻었다. 획득한 영상은 환자의 호흡에 대응하는 10개의 삼차원단층촬영 영상이며 이를 바탕으로 사차원치료계획이 수립되었다. 사차원 치료계획에서는 종양과 주변장기의 움직임을 고려하여 X선의 방향과 선량분포를 최적화한다. 사차원치료계획에서 최적화된 빔을 호흡의 50% 위상에 해당하는 한 개의 삼차원단층촬영 영상에 동일하게 적용하여 삼차원치료계획을 만들었다. 삼차원 및 사차원 치료계획에서 선량계산을 위하여 각각 Ray-tracing과 몬테칼로 알고리즘을 사용하였다. 수립된 4개의 치료계획에서 처방선량의 종양체적 포함률 종양체적의 95%를 포함하는 선량인 D95, 종양의 최대선량, 그리고 척수의 최대선량을 비교하였고 종양의 위치에 대한 연관성도 함께 고찰하였다. 결론: 몬테칼로 알고리즘을 사용한 삼차원 및 사차원 치료계획에서 종양이 폐의 하엽에 위치해 있는 경우에는 사차원치료계획에서 종양 포함률이 평균 4.4% 높았던 반면에 종양이 폐의 중엽이나 상엽에 위치해 있는 경우에는 반대로 평균 4.6% 낮았다 또한 D95도 종양이 폐의 하엽에 위치해 있는 경우에는 사차원치료계획에서 평균 4.8% 높았던 반면에 종양이 폐의 중엽이나 상엽에 위치해 있는 경우에는 반대로 평균 1.7% 낮았다. 척수의 최대선량에 대한 비교에서도 종양과 유사한 경향이 나타났다. 치료계획의 차원과 무관하게 Ray-tracing과 몬테칼로 알고리즘 사이의 선량계산 차이는 평균 30% 정도로 몬테칼로 알고리즘을 사용하였을 때 처방선량이 포함하는 종양의 부피는 크게 줄어들었다. 결론: 폐 종양의 삼차원 및 사차원 치료계획 사이의 차이를 종양과 척수의 선량분포를 통해 비교하였다. 두 치료계획 사이에서 planning target volume (PTV) 포함률이나 D95와 같이 종양과 관련된 선량학적 인자들의 차이 또는 척수의 최대선량 차이는 종양의 이동크기와 형태변화의 정도에 밀접하게 연관되어 있는 것으로 나타났다. 또한, 치료계획의 차원과 무관하게 몬테칼로 알고리즘을 사용하면 처방선량이 포함하는 PTV 포함률이나 D95가 크게 줄어드는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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