• 자원환경지질
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• 제55권5호
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• pp.551-561
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• 2022

지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.

• 대한핵의학회지
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• 제37권5호
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• pp.288-300
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• 2003

목적: ${H_2}^{15}O$ PET의 정량화를 위하여 1-조직 구획모델이 쓰이며, 뇌혈류와 조직/혈액 분배계수를 구하기 위하여 nonlinear least squares (NLS) 방법이 사용되나 계산 시간이 긴 등의 문제로 파라미터를 각화소마다 구해야 하는 파라메트릭 영상 구성에는 적합하지 않다. 이 연구에서는 이와 같은 NLS 문제점을 극복하여 파라메트릭 영상을 빠르게 구성하기 위하여 제안된 파라미터 추정 알고리즘들을 구현하고, 이 방법들의 통계적 신뢰도와 계산의 효율성을 비교하였다. 대상 및 방법: 이 연구에서 이용한 방법들은 linear least squares (LLS), linear weighted least squares (LWLS), linear generalized least squares (GLS), linear generalized weighted least squares (GWLS), weighted integration (WI), 그리고 model-based clustering method (CAKS)이다. 노이즈 정도에 따른 각 파라메트릭 영상법의 정확성 및 통계적 신뢰성을 알아보기 위하여 Zubal 뇌모형(brain phantom)으로부터 동적 PET 영상을 모사하고 포아송노이즈를 더한 후 각 파라메트릭 영상 구성 방법을 적용하였다. 또한 정상인 16명에 대하여 얻은 실제 자료에 대하여 이 방법들을 적용하고 결과를 비교하였다. 결과: 뇌혈류와 분배계수에 대한 평균 오차는 방법에 따라 크게 다르지 않았으며 모든 방법이 뇌혈류 및 분배계수 추정에 있어 무시할 만한 바이어스를 보였다. 파라메트릭 영상의 정성적 특성 또한 유사하였으나 CAKS 방법의 계산 속도가 월등하여 NLS 방법의 약 1/500, LLS 방법의 약 1/25의 계산시간을 보였다. 결론: 뇌혈류 파라메트릭 영상 구성을 위한 빠른 파라미터 추정 알고리즘들 중에 보다 개선되어 제안된 LWS, GLS, GLWS, CAKS 방법들이 단순하고 빠른 LLS, WI 방법들에 비하여 통계적 신뢰성을 크게 향상시키지는 못하나 CAKS 방법은 계산 시간을 유의하게 단축시키므로 가장 적합한 파라메트릭 영상 구성방법이라 할 수 있을 것이다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권4호
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• pp.209-218
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• 2008

IMRT, 양성자 치료와 같이 방사선 치료 기술이 발전할수록 치료 시 환자의 위치를 확인하고 그 정확성을 평가하는 기술의 중요성이 강조되고 있다. 현재 국립암센터 양성자치료센터에 설치되어 있는 양성자 치료기의 단순 X-선 영상시스템을 이용하여 콘빔 CT (cone-beam CT) 3차원 영상을 획득, 영상유도 방사선 치료의 가능성을 확인하고자 하였다. 양성자 치료기에 설치되어있는 X-선 영상시스템(SDD: 2,108 mm, SOD: 1,511 mm, Varian a277 x-ray tube & Varian Paxscan 4030: a-Si＋DRZ screen)을 이용하여 양성자 갠트리를 $2^{\circ}$씩 회전시켜가면서 기하학적인 오차 측정을 위한 팬톰과 인체 팬톰 (Humanoid phantom, Rando, CA, USA)의 투사영상을 획득하였다. 현재 시스템적으로 연속적인 회전과 영상획득이 지원되지 않아서 영상획득 후 갠트리를 회전하는 방법으로 투사영상을 획득하였다. 기하학적 오차측정을 위한 팬텀과 두경부 팬텀에 대해서 $360^{\circ}$를 회전하며 180장의 투사영상($2,304{\times}3,200$, 14 bit with 127${\mu}m$ pixel pitch)을 관전압 85 kVp, 관전류 80 mA, 조사시간 0.5 s의 조건으로 촬영하였다. 콘빔 CT 영상재구성을 위해 Ram-Lak filter를 적용한 Feldkamp cone-beam 알고리즘을 사용하였으며, 획득한 180장의 투사영상을 사용하여 $0.4{\times}0.4{\times}0.4mm^3$의 voxel size를 가진 $512{\times}512{\times}512$ CT영상을 재구성하였다. 기하학적인 오차 측정방법을 통해 X-선 선원, 검출기와 갠트리의 기하학적 정보를 측정하였다. 측정된 결과에 의하면 검출기가 $0.25^{\circ}$ 회전된 오차를 보이는 것을 발견하였다. 기하학적 교정으로 재구성된 콘빔 CT 영상을 multi-planar view (axial, sagittal and coronal view) 및 3차원 영상으로 재구성하여 비교 평가 하였다. 현재 양성자치료기에 설치되어있는 단순 X-선 영상 시스템에서 기하학적 오차 측정을 위한 볼 팬텀을 이용하여 시스템의 오차를 측정하였다. 측정한 오차를 바탕으로 기하학적 교정을 통해서 두경부 및 복부 팬텀에 대한 3차원 영상인 콘빔 CT 영상들을 재구성하였다. 추후 연속적인 회전을 통한 영상획득이 가능하게 된다면, 보다 정확하고 신속한 영상재구성이 가능 하며 콘빔 CT가 영상유도 양성자 치료에 매우 유용할 것으로 사려된다.

• 대한핵의학회지
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• 제36권3호
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• pp.166-176
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• 2002

목적: 이 연구의 목적은 시각 활성 자극에 의한 뇌 활성영역을 확인하고 국소 뇌 혈류량을 정량적으로 분석하는데 그 목적이 있다. $^8F-fluoro-2-deoxy\;glucose\;(FDG)\;PET$과 $^{15}O-water\;PET$에서 시각 자극을 가하는 동안 시각피질에서의 기전이 확인되었으며 PET에 비해 적은 비용으로 널리 사용되고 있는 $^{99m}Tc-HMPAO$ Brain SPECT를 이용하여 시각자극을 주었을 때 대뇌 후두엽의 일차시각피질과 시각 연합 피질에서의 국소 뇌 혈류 변화율을 정량적으로 분석하고자 하였다. 대상 및 방법: 오른손을 주로 사용하는 25세에서 33세의 나이 분포를 갖는 남자 3, 여자 3명(평균나이 26.7세)의 정상인을 대상으로 $^{99m}Tc-HMPAO$ Brain SPECT (925 MBq)를 시행하였고 8 Hz의 발광다이오드를 이용하여 $4{\sim}5$분 동안 시각활성 자극을 주었을 때와 대조군으로 자극을 가하지 않은 비 활성상태에서의 경우로 나누어 스캔하고 해부학적 기준정보를 제공하기 위해 MR 영상과 융합하였으며 관심영역을 설정하여 혈류량을 정량적으로 분석하였다. 결과: 정량적인 분석을 위해 대뇌의 전체 용적과 계수율을 계산하고 관심 영역을 설정하여 관심영역에 대한 복셀 당 평균 계수율을 측정하여 각 대상의 시각 활성자극을 가한 영상에서 정상 상태의 영상을 픽셀 당 픽셀로 감산하여 통계적 파라미터를 이용한 뇌 지도를 구성하였으며 뇌 활성이 Brodmann 영역의 시각피질(Ba 17)과 시각연합피질(Ba 18,19)에서 활성화되어 있음을 Talairach 좌표를 통해 확인하였고 regional index를 계산하여 국소 뇌혈류 변화율을 측정하였다. 결론: $^{99m}Tc-HMPAO$ Brain SPECT에서 8 Hz의 발광 다이오드로 시각 자극을 주었을 때 후두엽의 일차 시각피질과 시각 연합 피질에서 뇌 활성화를 확인하였고 통계적 파라미터를 이용한 SPM99에서 뇌 지도를 작성하여 시각자극에 의한 활성영역을 Talairach 좌표와 Brodmann 분류에 의해 확인하여 T1 강조 MR 영상에 융합하였다. 후두엽의 일차시각피질에서 시각 활성자극에 의해 국소 뇌 혈류량이 $32.50{\pm}5.67%$ 증가하고 있음을 정량적으로 분석하였다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권1호
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• pp.119-126
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• 2003

The problem of tracking moving objects in a video stream is discussed in this pa-per. We discussed the popular technique of optical flow for moving object detection. Optical flow finds the velocity vectors at each pixel in the entire video scene. However, optical flow based methods require complex computations and are sensitive to noise. In this paper, we proposed a new method based on the Hough transform and on voting accumulation for improving the accuracy and reducing the computation time. Further, we applied the Boo-lean based edge detector for edge detection. Edge detection and segmentation are used to extract the moving objects in the image sequences and reduce the computation time of the CHT. The Boolean based edge detector provides accurate and very thin edges. The difference of the two edge maps with thin edges gives better localization of moving objects. The simulation results show that the proposed method improves the accuracy of finding the optical flow vectors and more accurately extracts moving objects' information. The process of edge detection and segmentation accurately find the location and areas of the real moving objects, and hence extracting moving information is very easy and accurate. The Combinatorial Hough Transform and voting accumulation based optical flow measures optical flow vectors accurately. The direction of moving objects is also accurately measured.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1048-1052
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• 2004

In this work, we have investigated a role of linking parameter in Pulse-Coupled Neural Network(PCNN) which is suggested to explain the synchronous activities among neurons in the cat cortex. Then we have found a method to determine the linking parameter for a satisfactory face detection performance in a given color image. Face detection algorithm which uses the color information is independent on pose, size and obstruction of a face. But the use of color information encounters some problems arising from skin-tone color in the background, intensity variation within faces, and presence of random noise and so on. Depending on these conditions, PCNN's linking parameters should be selected an appropriate values. First we obtained the mean and variance of the skin-tone colors by experiments. Then, we introduced a preprocess that the pixel with a mean value of skin-tone colors has the highest level value (255) and the other pixels have values between 0 and 255 according to normal distribution with a variance. This preprocessing leads to an easy decision of the linking parameter of the Pulse-Coupled Neural Network. Through experiments, it is verified that the proposed method can improve the face detection performance compared to the existing methods.

• 한국측량학회지
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• 제35권1호
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• pp.11-22
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• 2017

In recent years, coastal dune erosion has accelerated as various structures have been developed around the coastal dunes. A land cover map should be developed to identify the characteristics of sand dunes and to monitor the condition of sand dunes. The Korean Ministry of Environment's land cover maps suffer from problems, such as limited classes, target areas, and durations. Thus, this study conducted experiments using RGB and multispectral images based on UAV (Unmanned Aerial Vehicle) over an approximately one-year cycle to create a land cover map of coastal dunes. RF (Random Forest) classifier was used for the analysis in accordance with the experimental region's characteristics. The pixel- and object-based classification results obtained by using RGB and multispectral cameras were evaluated, respectively. The study results showed that object-based classification using multispectral images had the highest accuracy. Our results suggest that constant monitoring of coastal dunes can be performed effectively.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제41권3호
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• pp.85-92
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• 2017

Unmanned aerial vehicles (UAVs) are a new and yet constantly developing part of forest inventory studies and vegetation-monitoring fields. Covering large areas, their extensive usage has saved time and money for researchers and conservationists to survey vegetation for various data analyses. Post-processing imaging software has improved the effectiveness of UAVs further by providing 3D models for accurate visualization of the data. We focus on determining the coniferous tree coverage to show the current advantages and disadvantages of the orthorectified 2D and 3D models obtained from the image photogrammetry software, Pix4Dmapper Pro-Non-Commercial. We also examine the methodology used for mapping the study site, additionally investigating the spread of coniferous trees. The collected images were transformed into 2D black and white binary pixel images to calculate the coverage area of coniferous trees in the study site using MATLAB. The research was able to conclude that the 3D model was effective in perceiving the tree composition in the designated site, while the orthorectified 2D map is appropriate for the clear differentiation of coniferous and deciduous trees. In its conclusion, the paper will also be able to show how UAVs could be improved for future usability.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2004년도 Asia Display / IMID 04
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• pp.673-675
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• 2004

This study proposes controller with voltage-compensated drivers for producing gray-scaled pictures on passive matrix organic light emitting diodes (PMOLEDs) panels. The controller includes voltage type drivers so the output impedance of the driver is far less than that of the current-type driver. Its low output impedance provides better electron-optical properties than those of traditional current drivers. A free running clock and a group of counters are applied to the gray-scaled function so that phase lock loop (PLL) circuit can be reduced in the controller. A pre-charge function is used to enhance performance of the luminance of an active OLED pixel. As a result, distribution of the low gray level portion is achieved linear relationship with input data. In this work, the digital part of the proposed controller is implemented using FPGA chips, and analog parts are combined with a digital-analog converter (DAC) and analog switches. A still image is displayed on a $48^{\ast}64$ PMOLEDs panel to assess the luminance performance fir the controller. Based on its cost requirement and luminance performance, the controller is qualified to join the market for driving PMOLEDs panels.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제2권2호
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• pp.133-138
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• 2002

In this paper, we propose an integrated GUI environment of parallel fuzzy inference system fur pattern classification of remote sensing data. In this, as 4 fuzzy variables in condition part and 104 fuzzy rules are used, a real time and parallel approach is required. For frost fuzzy computation, we use the scan line conversion algorithm to convert lines of each fuzzy linguistic term to the closest integer pixels. We design 4 fuzzy processor unit to be operated in parallel by using FPGA. As a GUI environment, PCI transmission, image data pre-processing, integer pixel mapping and fuzzy membership tuning are considered. This system can be used in a pattern classification system requiring a rapid inference time in a real-time.