For understanding of anatomy, physiology, and diseases of human TMJ, it is required to evaluate quantitatively the movement of the disc and condyle head of mandible. The histologic section of cadaver TMJ were examined, and the magnification of the MR image and its details of anatomy were evaluated. And then a quantitative analytic method, by comparing the Sectograph and the MR image of vital human TMJ, was proposed. For this study, 15 subjects(Male, 24~35years) were selected from a prosthodontic examination randomly, and each subject’s five interocclusal rubber registration records were made on the ICP, and 5, 10, 15, and 20mmjaw opening positions. All subjects were radiographed with a Denar Quint Sectograph Image System(Denar Corp., USA), and imaged with a MRP-20EX MR Image System(0.2T, Permanent Magnet Type, Hitachi Medical Corp., Japan) using an 100mm diameter bilateral type surface coil. These images were traced on the acetate tracing paper, and analyzed In this study, the findings led to the following conclusions. 1. In comparison of the histologic section of autopsy specimen with the MR image at the same section, the size(dimension) of MR image was 70% of the real one. It was possible to recognize the shape of articular disc, anterior and posterior attachments, and adjacent soft tissues, because of the excellent reproducibility of anatomical structure. 2. When we compared the amount of joint space on MR image with that of joint space on sectograph, the amount of joint space on sectograph was significantly greater than that of joint space on MR image, except at the top of condylar head. 3. The position of minimum joint space on sectograph at intercuspal position didn't coincide with the middle position of articular disc on MR image, and was approximately in the anterior third of posterior band of articular disc. 4. The amount of condylar movement on MR image at opening movement was greater than that of articular disc movement. From Intercuspal position to 5mm jaw-opening movement, the condylar movement showed hinge one, and over the range 5mm jaw-opening it suggested hinge & translatory one. 5. In terms of area variation of articular disc measured on MR image in sagittal plane, the area of posterior band increased with increasing the amount of Jaw opening, but the area of anterior band decreased conversely.
초음파 영상 진단이 보편화되지 않은 재활 분야의 경우 초음파 영상에서 얻어지는 결과들이 전문의의 숙달 정도에 따라 주관적인 경향을 띄게 된다. 정확한 진단을 위해서는 객관적인 영상 분석이 필요하며, 정확한 자료 도출을 위한 자동화가 필요한 실정이다. 기존의 근골격계 검사에 사용되는 초음파 영상 분석의 자동화를 위해 제시된 방법은 영상에 존재하는 근막의 형태가 희미할 경우에는 정확한 근육 영역이 확보되지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 초음파 영상 분석을 통한 객관적인 자료 도출을 위해 복부 초음파 영상에 존재하는 근육 영역 추출의 정확성을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 근육 영역의 추출 과정은 초기 초음파 영상의 불필요한 잡음을 제거하고, Ends-in Search 알고리즘을 적용하여 근막과 근육 영역의 명암대비를 강조한다. 전처리를 통하여 근육과 근막 영역을 강조한 초음파 영상에 Up_Down 탐색 기법을 적용하여 초기 근육 영역을 추출하고, 기존의 방법에서 근막 영역이 희미하여 정확하게 도출되지 않았던 근육 영역을 추출하기 위해 초기 추출된 근막의 형태 정보와 방향 정보를 기반으로 하는 마스크를 이용하여 희미한 근막을 추적한다. 마스크가 이동한 흔적을 이용하여 근막의 형태를 강조하고, 최종적으로 근육 영역을 추출한다. 제안된 방법을 재활 분야에서 실제 사용되는 Convex 형태의 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 근육 추출 방식보다 근육 정보를 정확하게 분석할 수 있고 근육 추출에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 촬상단면 내의 평행이동에 기인한 MRI 아티팩트를 제거하는 새로운 알고리즘으로서, 수렴에 대한 보증이 없는 기존의 반복적인 위상탐색에 의한 알고리즘과는 달리, MRI 촬상원리에 근거한 체동량을 탐색하기 위한 직접적인 방법이 제안된다. 기존의 접근방법에는 x(read out) 방향과 y(phase encoding) 방향의 체동이 동시에 탐색되었다. 하지만 x 방향과 y 방향에 대한 각각의 체동특성이 서로 다르기 때문에 본 방법에서는 이들의 체동특성의 해석에 기초해서 두 단계의 서로 다른 알고리즘을 적용함으로써 x 방향과 y 방향의 각 체동이 제거된다. 우선, x 방향의 체동은 MRI 신호의 x 방향 스펙트럼 변위에 해당하고, 그 스펙트럼의 비제로 영역(non-zero area)은 밀도함수의 x축 투영영역과 일치함에 주목한다. 따라서 체동은 스펙트럼의 비제로 영역과 제로영역(zero area)의 경계를 검출함으로써 추정되며, x 방향의 체동은 역방향으로 스펙트럼을 변위시킴으로써 제거된다. 그 다음으로, y 방향의 체동은 그 체동성분과 실제의 화상성분을 분리할 수 있는 구속조건을 적용함으로써 제거된다. 최종적으로 phantom 화상을 사용한 시뮬레이션을 통해서 본 방법의 유효성을 확인하였으며, 그 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 포괄적으로 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 CCD 흑백 카메라를 이용하여 입력되는 인쇄체 한글 이미지의 문자를 인식하여 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다 문자 인식에 있어서 잡음에 강한 경계선 기울기 방법을 이용함으로써 문자의 구조적 특성에 근거한 윤곽선 정보를 추출할 수 있었다. 이를 이용하여 각 문자 이미지의 수평 및 수직 모음을 인지하고 6가지 유형으로 분류한 후, 자소 단위로 분리하고 최대 길이 투영을 사용하여 모음을 인식하였다. 분리된 자음은 경계선이 변화되는 위상의 형태를 미리 저장된 표준 패턴과 비교하여 인식하였다. 인식된 문자는 KS 한글 완성형 코드로 문서 편집기에 출력되어 사용자에게 제공되는 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 왜곡이 존재하지 않는 영역을 측정할 근육 영역으로 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 그리고 형태학적 특징을 이용하여 등뼈 영역과 피하지방을 분리한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방의 하단 부분을 추출한다. 또한 최대 및 최소 명암도를 조정하여 얻어진 등뼈의 후보 영역에서 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 등뼈 영역을 추출한다. 추출된 등뼈 영역을 기반으로 피하지방층과 등뼈 사이를 근육의 두께로 측정한다. 본 연구에서 제안된 방법을 368개의 요부 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
제품을 설계하는 디자이너나 엔지니어는 많은 시간과 노력을 들이지 않고서 그들이 설계한 3차원 제품 모델에 대한 사실적인 이미지를 원한다. 디자인 프로세스의 초기인 개념 설계에서부터 설계검증, 그리고 가공 과정에서 사실적인 이미지가 매우 유용하므로, 대부분의 주요 CAD 제작사는 그들의 CAD 소프트웨어에 고급 렌더링 기능을 추가하고 있다. 상용의 CAD/CAM 모델러에서는 NURB 곡면을 기초로 모델링을 수행하므로, NURB 곡면을 렌더링할 수 있는 패키지가 필요하다. VIF(Visual InterFace) 렌더링 라이브러리는 A-buffer 방식과 Ray tracing 방식의 두 가지 고급 렌더링 모드를 제공한다. 다각형은 물론 NURB 곡면을 입력으로 받아 사용자가 설정한 표면의 각종 계수, 원하는 view와 설정된 광원에 따라 이미지를 만들고 다양한 형태로 출력시킬 수 있는 다양한 기능을 제공한다. 본 논문에서는 VIF 렌더링 라이브러리에 대한 구조와 기능별로 분류된 함수에 대하여 설명하며, 실제로 CAD/CAM 시스템과 통합되어 구상설계에서부터 3차원 설계 모델링에 이르기까지의 제조공정에서 설계검증 툴로써 어떻게 활용되고 있는가에 대하여 기술한다.Abstract Engineers and industrial designers want to produce a realistic-looking images of a 3D model without spending a lot of time and money. Photo-realistic images are so useful from the conceptual design, through its verification, to the machining, that most major CAD venders offer built-in as well as add-on photo-realistic rendering capability to their core CAD software. Since 3D model is consists of a set of NURB surfaces in commercial CAD packages, we need a renderer which handles NURB surface as well as other primitives.A new rendering library called VIF (Visual InterFace) provides two photo-realistic rendering modes: A-buffer and Ray tracing. As an input data it takes NURB surfaces as well as polygonal data and produces images in accordance with the surface parameters, view and lights set by user and outputs image with different formats. This paper describes the overall architecture of VIF and its library functions classified by their functionalities, and discusses how VIF is used as a graphical verification tool in manufacturing processes from the conceptual design to 3D modeling.
본 논문에서는 체적 시각화 과정을 이론적으로 고찰하여 시각화 모델을 제시하고 그 모델로 유도된 관계로부터 미분 방정식을 이용하여 분석적 체적 시각화 해법을 구하였다. 이 분석적 방법을 제적 시각화의 대표적인 방법인 Levoy의 이산적 광선 추적법과 비교하여 본 연구에서 제시한 방법의 특수한 형태가 Levoy의 이산적 방법임을 보였다. 그리고 체적 데이터를 시각화기 위해서는 사용자가 시각화하기를 원하는 부위를 선택하고 이 부분만을 추출하는 영역 분할 작업이 필요하다. 본 논문에서는 영역확장법에 기반을 둔 효율적인 3차원 영역 분할 기법을 개발하여 위의 분석적인 방법을 이용하여 3차원 제적 데이터의 시각화를 위한 시스템을 구현하였다. 그리고 본 접근법에 대한 의의와 유용함에 대한 가설적인 결론을 구현된 시스템을 이용한 실험에 근거하여 유도하였다. Lovoy의 이산적인 방법과 분석적인 방법을 같은 데이터에 대해 3차원 영역 분할 수행 후 적용한 실험은 분석적인 방법이 이산적인 방법에 비해 렌더링된 이미지의 질이 더 좋음을 보여준다.
In this paper,a new approach-using the linear movement of the lens location in a camera and focal distance in each location for the measurement of the depth of the 3-D object from several 2-D images-is proposed. The sharply focused edges are extracted from the images obtained by moving the lens of the camera, that is, the distance between the lens and the image plane, in the range allowed by the camera lens system. Then the depthin formation of the edges are obtained by the lens location. In our method, the accurate and complicated control system of the camera and a special algorithm for tracing the accurate focus point are not necessary, and the method has some advantage that the depth of all objects in a scene are measured by only the linear movement of the lens location of the camera. The accuracy of the extracted depth information is approximately 5% of object distances between 1 and 2m. We can see the possibility of application of the method in the depth measurement of the 3-D objects.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제17권3호
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pp.473-482
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2017
Hand gesture recognition is regarded as new Human Computer Interaction (HCI) technologies for the next generation of mobile devices. Previous hand gesture implementation requires a large memory and computation power for hand segmentation, which fails to give real-time interaction with mobile devices to users. Therefore, in this paper, we presents a low latency and memory-efficient hand segmentation architecture for natural hand gesture recognition. To obtain both high memory-efficiency and low latency, we propose a streaming hand contour tracing unit and a fast contour filling unit. As a result, it achieves 7.14 ms latency with only 34.8 KB on-chip memory, which are 1.65 times less latency and 1.68 times less on-chip memory, respectively, compare to the best-in-class.
스포츠 산업 응용 분야에서 공의 실시간 품질검사는 산업 생산성과 경쟁력 견지에서 중요한 이슈이다. 컴퓨터 비전 기반 자동 품질검사는 이 문제를 해결하는 하나의 방법이다. 머신 비전 시스템은 품질관리 및 산업프로세스의 실시간 피드백을 주어, 물리적인 제한과 사람의 주관적인 판단을 극복할 수 있다. 컴퓨터비전 기반 시스템에서 디지털카메라에서 취득되는 디지털이미지는 주로 24-비트 컬러이미지이다. 이처럼 많은 레벨을 가지는 이미지분석은 복잡한 이미지 처리기법을 필요로 한다. 그러나 실시간 애플리케이션에서, 한 부분은 실시간으로 검사되어져야 한다. 이 논문에서는 최적의 임계값을 사용하여 스포츠산업계의 산업요구 사항을 만족하는 골프공 품질검사 시스템을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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