최근 영상 전체를 전송ㆍ복원하기보다는 영상의 일부 특정 영역이나 사용자 위주의 관심영역(ROI)에 대한 우선적 처리 요구가 웹 브라우징, 이미지 데이터베이스, 원격진료 등과 같은 응용 분야에서 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존의 JPEG2000 Part1에서 사용한 Maxshift 방식을 이용하여 둘 이상의 ROI를 가지는 multiple-ROI 코딩 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식에서처럼 하나의 ROI 뿐만 아니라, multiple ROI를 가지는 영상 전송이 가능함을 보여준다. 또한 웨이브렛 변환(Wavelet Transform)을 이용한 점진적 전송 방식을 사용하기 때문에 낮은 대역폭에서도 사용자가 원하는 ROI를 non-ROI 보다 좀 더 우수한 품질로 전송ㆍ복원 할 수 있고 효율적인 압축이 가능함을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
IT 투자는 기업의 일반적인 투자와는 달리 직접적인 효과를 계량화하기 어려운 부분이 있기 때문에 재무적 측정지표만으로 IT 투자의 성과를 제대로 평가 할 수 없다. 따라서 본 논문은 IT 투자와 그 투자에서 얻어지는 비재무적 효과를 포함한 효과를 화폐가치로 변환 후 투자수익률을 분석하는 방법론을 제시한다. 이 방법론은 IT 소유비용을 체계적으로 분석해서 가시적 인 비용뿐만 아니라 숨겨진 비용도 파악한다. 또한 IT투자로 인한 재무적인 효과와 비재무적인 효과를 화폐가치화 하여 IT ROI를 산출한다. 본 논문은 정보시스템이 기업의 활동에 기여하는 효과를 객관적인 타당성을 확보하여 IT투자 의사결정을 도와주고, IT 투자우선순위를 보다 합리적으로 결정할 수 있어 효율적인 IT투자가 이루어질 수 있는 체계를 제시한다.
대부분의 고속도로 안개경고시스템은 시정측정을 위해 고가의 광학센서를 사용하고 있으나 운전자의 시정감각과 유사하면서도 비교적 저가인 CCTV를 이용한 시정측정에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 대부분의 CCTV를 이용한 시정측정 방법은 ROI를 기반으로 하고 있어 설치가 까다롭고 기존 CCTV를 활용하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 고속도로상의 안개경고는 약 1~2Km이내의 시정일 때 발생되며, 눈으로 물체를 식별할 수 있는 최대거리가 시정이라는 기초적인 개념에 근거하여 고속도로 안개경고시스템에 사용될 수 있는 Non-ROI 기반의 실시간 CCTV 시정측정 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 고속도로상에 주행중인 차량의 실시간 이동영역과 가시선을 검출하고 카메라와 도로간의 상관관계를 나타내는 도로모델을 이용하여 시정측정을 수행하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 1~2Km 이내의 시정측정을 위한 방법으로 ROI가 필요없고 직관적이고 현실적인 주야간 시정측정이 가능하며 기존의 고속도로 CCTV에 바로 적용할 수 있다는 장점이 있다.
과거에 비해 현재는 네트워크를 통해서 수없이 많은 이미지와 영상을 많은 사용자들이 공유하고 있다. 이러한 연유로 이미지 또는 영상의 압축에 대해서 많은 연구들이 진행되어지고 있다. 그 중에서도 특정한 목적을 위해 이미지의 특정영역에 관해서만 관심을 갖는 경우가 존재한다. 예를 들어 ATM과 같이 배경보다는 사람의 얼굴을 중요시 여기는 기기에서는 관심영역을 설정하여 압축하는 방법이 중요시 되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 한 이미지 내에서 관심영역과 비관심영역을 구분하고, 관심영역에 대해서는 높은 퀄리티를 유지하되 비 관심영역에 대해서는 낮은 퀄리티로 압축하여 사용자가 의도하는 관심도를 고려할 수 있도록 새로운 압축방법을 제시한다. 인간 시각체계는 어두운 영역에서보다는 밝은 영역에서 밝기 변화의 민감도가 낮다는 특성과 이미지 압축 시 사용되는 블록의 특성인 표준편차를 이용하여 새로운 관심영역을 정의하여 사용한다. 마지막으로 제시된 방법을 JPEG을 변형하여 실험해봄으로써 검증하였다.
Computed tomography (CT) is one of the most widely used medical imaging modality. However, substantial x-ray dose exposed to the human subject during the CT scan is a great concern. Region-of-interest (ROI) CT is considered to be a possible solution for its potential to reduce the x-ray dose to the human subject. In most of ROI-CT scans, the ROI is set to a circular shape whose diameter is often considerably smaller than the full field-of-view (FOV). However, an arbitrarily shaped ROI is very desirable to reduce the x-ray dose more than the circularly shaped ROI can do. We propose a new method to make a non-circular convex-shaped ROI along with the image reconstruction method. To make a ROI with an arbitrary convex shape, dynamic collimations are necessary to minimize the x-ray dose at each angle of view. In addition to the dynamic collimation, we get the ROI projection data with slightly lower sampling rate in the view direction to further reduce the x-ray dose. We reconstruct images from the ROI projection data in the compressed sensing (CS) framework assisted by the exterior projection data acquired from the pilot scan to set the ROI. To validate the proposed method, we used the experimental micro-CT projection data after truncating them to simulate the dynamic collimation. The reconstructed ROI images showed little errors as compared to the images reconstructed from the full-FOV scan data as well as little artifacts inside the ROI. We expect the proposed method can significantly reduce the x-ray dose in CT scans if the dynamic collimation is realized in real CT machines.
협력 통신은 각 노드가 데이터를 협력하여 전송하는 것으로, 자신의 노드 뿐 만 아니라 주변의 다른 노드들을 이용하여 데이터를 전송하는 통신 방식이다. 협력 통신을 하고 있는 모든 이동 노드로 부터 기지국으로 수신된 데이터를 결합하여 협력 다이버시티를 얻으므로 열악한 무선채널 환경에서 발생하는 극심한 페이딩을 억제시킴으로써 사용자의 QoS를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC에서 제공하는 에러에 대한 복원력을 높이기 위한 여러 가지 방식 중에서 유동적 매크로블록 순서화를 이용하고, 무선 채널에서는 협동 다이버시티를 이용하여 비디오 전송을 통해 화질을 향상 시킬 수 있는 기술을 제안한다. 사용자는 눈동자 추적기를 착용하고 있어서 소스 노드에게 현재 눈동자의 위치를 주기적으로 전송하고, 소스 노드는 그에 맞는 관심 영역 중심 코딩을 하게 된다. 관심영역과 비 관심영역으로 구분된 비디오를 서로 다른 채널을 통해서 전송함으로써 화질측면에서 더 높은 만족도를 얻게 됨을 확인하였다.
Visual quality of video telephony over 3G networks is not satisfactory due to limited bandwidths. Therefore, it is worthwhile to enhance subjective visual quality based on ROI coding. In this paper, we propose a rate-control algorithm for video telephony with ROI based H.264|AVC coding. The QP values are increasingly assigned in non-ROI away from the ROI so that graceful degradation of visual quality can be achieved, which is more visually pleasant.
In this study, we proposed ameliorated method for region of interest (ROI) study to improve its accuracy using partial volume effect (PVE). PVE which arose in volumetric images when more than one tissue type occur in a voxel, could be used to reduce an amount of gray matter and cerebrospinal fluid within ROI of diffusion tensor image (DTI). In order to define ROIs, individual b0 image was spatially aligned to the JHU DTI-based atlas using linear and non-linear registration (http://cmrm.med.jhmi.edu/). Fractional anisotropy (FA) and mean diffusivity (MD) maps were estimated by fitting diffusion tensor model to each image voxel, and their mean values were computed within each ROI with PVE threshold. Participants of this study consisted of 20 healthy controls, 27 Alzheimer's disease and 27 normal-pressure hydrocephalus patients. The result showed that the mean FA and MD of each ROI were increased and decreased respectively, but standard deviation was significantly decreased when PVE was applied. In conclusion, the proposed method suggested that PVE was indispensable to improve an accuracy of DTI ROI study.
본 논문에서는 실용화를 목적으로 비전 시스템을 기반으로 한 차선검출의 성능개선과 처리과정의 고속화 알고리즘을 제안한다. 차선검출의 고속화를 위해 전처리 과정으로 수평소실선의 추정과 관심영역(ROI-LB)의 최적 선정으로 획기적인 검출영역의 감소가 가능하다. 블록단위의 ROI-LB 내에서 영상의 특징정보를 추출하고 이를 기반으로 한 Hough 변환의 적용에 의한 nonparametric 모델 매칭 기법으로 차선을 검출한다. Laplacian 필터를 사용해서 잡음제거와 동시에 에지 보강 과정을 처리함으로서 다양한 차선 패턴에 대한 특징정보 추출의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 ROI-LB 내 블록별 에지의 방향성 정보의 클러스터링으로 차선으로 오인식되는 에지들의 제거가 가능해 차선검출의 성능을 개선할 수 있다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.
본 논문에서는 합성곱신경망과 ROI기법을 이용한 콘크리트 균열 분석에 관해 소개한다. 콘크리트 표면, 빔과 같은 구조물은 피로 응력, 주기 부하에 노출되며, 이는 일반적으로 구조물의 표면에서 미세한 수준에서 시작되는 균열을 야기한다. 구조물의 균열은 안정성을 저하시키고 구조물의 견고함을 감소시킨다. 조기 발견을 통해 손상 및 고장 가능성을 방지하기 위한 예방 조치를 취할 수 있다. 일반적으로 수동 검사 결과는 품질이 좋지 않고, 대규모 기반 시설의 경우 접근이 어려우며, 균열을 정확하게 감지하기 어렵다. 이러한 수동검사의 자동화는 기존 방식의 한계를 해결할 수 있기 때문에 컴퓨터 비전 기반의 연구들이 수행되었다. 하지만 다양한 유형의 균열이나, 열화상 카메라 등을 이용한 연구들은 부족한 상태이다. 따라서 본 연에서는 콘크리트 벽의 균열을 자동으로 감지하는 방법론을 개발하여 제시하며, 다음과 같은 연구 내용을 목표로 한다. 첫째, 균열 감지 이미지 기반 분석의 주요 장점인 이미지 처리 기술을 사용하여 기존의 수동 방법과 비교하여 정확도가 향상된 결과 및 정보를 제공한다. 둘째, 강화된 Sobel edge segmentation 기술 및 ROI 기법 기반의 알고리즘을 개발하여 비파괴 시험을 위한 자동 균열 감지 기술을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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