본 논문에서는 계층적 탐색기법을 이용한 동적 배경에서의 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 초기모델 생성단계와 이동물체 추적 단계로 구성되었으며, 이전프레임에 비해 이동 거리가 큰 경우에도 안정적으로 추적할 수 있었다. 그리고, 카메라의 흔들림과 추적물체의 3차원 운동으로 인한 형태 변화에도 전체 프레임에서 효과적으로 추적을 할 수 있었고, 이동물체의 정확한 위치를 검출하여 추적시간을 단축할 수 있었다. 정합모델과 윤곽선 영상에 사이에 이동물체의 유사도 판정은 Partial Hausdorff 거리를 이용하여 평가하였다. 제안한 알고리즘의 타당성 검토를 위해 도로에서 주행하는 차량을 대상으로 이동물체 검출 및 추적 실험을 한 결과 정합횟수는 평균 28.21회이고, 프레임 당 정합시간은 평균 53.21 ms로 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다. 추적위치와 실체위치를 비교하여 그 평균 자승오차를 계산한 결과 E=1.148임을 알 수 있었다. 차량의 크기, 색상 및 형태가 다른 경우 도로의 색과 차이가 있는 차량들은 98.66%의 추적 성능을 나타냈으며, 검정색 또는 적색 등과 같은 차량은 흑백 영상에서 도로의 색과 유사하여 배경의 영향을 많이 받으므로 95.33%이었고, 전체 평균은 97%로 우수한 추적 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 구형 빔 패턴 형성을 위한 다층 이차원 원형 도체 배열을 갖는 새로운 방사 구조를 제안하였다. 새로운 방사 구조는 방사 원형 도파관 위에 유한하게 적층된 원형 도체 배열 소자들이 무한적, 주기적 평면 배열 구조를 갖는다. 이론적 해석은 rigid full-wave 해석 방법으로 배열 구조의 각 영역에서의 전자장에 대한 모드 전개식과 원형 도체상의 전류에 대한 모드 전개식에 바탕을 두고 상세히 수행되었으며, 함수의 직교성, 모드 정합 방법, 경계조건 그리고 Galerkin 방법을 사용하여 선형 대수 방정식 시스템을 유도하였다. 또한, Gauss 소거법을 사용하여 배열 특성 계산에 필요한 미지의 진폭 계수들을 얻었다. 제안된 알고리듬은 Ka대역에서 $\pm$20$^{\circ}$의 빔 폭을 갖는 구형 빔 패턴 형성을 위한 배열 설계에 사용되었으며, 일반적인 응용을 위해 파장으로 정규화된 최적화 설계 변수들을 제시하였다. 시뮬레이션 결과와 실험 결과들을 서로 비교하기 위해, 대칭적으로 19개의 방사 소자를 갖는 Ka 대역 실험 시제품을 제작하였다. 방사 원형 도파관 개구면 위에 적층된 원형 도체 배열 구조는 얇은 필름상에 이온-빔 증착 방법을 사용하여 구현되었다. 계산된 단위소자 패턴들과 시제품의 측정된 단위소자 패턴들은 빔 스캔 범위 내에서 거의 일치함을 보여주었으며, 사이드 로브 레벨과 그레이팅 로브 레벨에 대한 결과 분석도 이루어졌다 또한, 정 방향에서 다층 원형 도체 구조에 의해 생길 수 있는 blindness 현상에 대하여 언급하였다. 제작된 시제품의 입력 VSWR은 1.14 보다 작았으며, 29.0 GHz, 29.5 GHz 그리고 30 GHz에서 측정된 이득은 각각 10.2 dB, 10.0 dB 그리고 10.7 dB 였다. 실험 및 시뮬레이션 결과들은 제안된 다층 원형 도체 배열 구조가 효율적인 구형 빔 패턴을 형성할 수 있음을 보여 주었다.능성을 시도하였고, 그 결과는 다음과 같다. 1. Cholesterol을 제거한 cheese의 제조에서 최적조건은 균질압력 1200psi(70kg$cm^2$), 균질온도 $70^{\circ}$, $\beta$-cyclodextrin 첨가량 2%였으며, 이때 우유의 cholesterol의 제거율이 86.05%로 가장 높게 나타났다. 2. Cholesterol을 제거한 cheese들의 수율은 모두 12.53%(control 10.54%) 이상으로 균질 처리가 cheese의 수율을 18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한 치즈에서 2.25cm(control 3.34cm)로 가장 낮았으며, 균질압력이 증가할수록 meltability가 감소하여 치즈의 품질을 저하시켰다. 5. Control 치즈의 stretchability는 30cm 이상 늘어나 가장 양호한 수치인 5점을 나타낸 반면, cholesterol을 제거한 cheese에서는 5~10cm 사이를 나타내어 2점으로 stretchability가 저하된 것을 볼 수 있었다. 6. Oiling off는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한 치즈에서
목 적 : 전립선 암의 방사선 치료 시 컴퓨터 단층촬영 영상만을 이용하여 타겟 및 정상장기의 체적을 정의하기에는 제약성이 따른다. 이러한 제약성을 보완해주기 위하여 연부조직 대조도가 우수한 자기공명영상 장치가 사용되고 있다. 그러나 부정확한 CT/MRI 영상의 융합은 정확한 타겟 설정에 불확실성이 따르게 되며 정상장기의 불필요한 선량이 입사되어 부작용을 초래 할 수 있다. 이러한 불확실성을 줄이기 위해 본원에서는 CT/MRI영상 융합 시 모의 치료 과정과 동일한 고정용구와 자세로 환자를 셋업하여 MRI(Planning MRI)영상을 획득하고 있으며, 본 연구에서는 진단용 MRI영상과 Planning MRI영상을 비교 분석하여 Planning MRI의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 2011년 8월부터 2013년 7월까지 전립선 암으로 진단을 받고 Non-hormone, Definitive RT 70 Gy/28 fx을 처방받은 10명의 환자를 대상으로 하였다. 모의 치료 후 30분 뒤에 MRI영상을 획득하였으며, 획득 된 CT/MRI영상은 뼈를 중심으로 Philips pinnacle v9.2를 이용하여 융합하였다. 전립선 Balloon tube의 유무에 따른 전립선의 변화를 측정하기 위하여 Planning MRI, 진단용 MRI영상에서의 전립선 체적을 측정 비교하였으며, 각각의 영상에서 전립선의 모양의 변화를 측정하기 위해 전립선의 중심에서 상하, 앞뒤, 좌우방향에서의 직경을 측정 비교하였다. 결 과 : Planning MRI, 진단용 MRI영상에서의 전립선 체적을 비교한 결과 각각 평균 $25.01cm^3$(범위 $15.84-34.75cm^3$), $25.05cm^3$(범위 $15.28-35.88cm^3$)의 결과를 얻었다. Planning MRI 대비 진단용 MRI는 0.12 % 증가로 그 차이는 크지 않다는 것을 알 수가 있었다. 하지만 Planning MRI를 기준으로 Transition zone 방향으로 총 $7.46cm^3$(29 %) 체적의 증가가 있었으며, Peripheral zone 방향으로 $8.52cm^3$(34 %)의 체적 감소가 있었다. 전립선 중심의 2차원 영상에서의 상하, 앞뒤, 좌우방향의 직경을 측정한 결과 Planning MRI에서 평균 3.82cm, 2.38cm, 4.59cm의 값을 나타냈으며, 진단용 MRI에서는 평균 3.37cm, 2.76cm, 4.51cm의 값을 알 수 있었다. Planning MRI 기준으로 앞뒤 방향으로 0.38cm(13 %)감소하였으나 좌우 방향 0.08cm(1.6 %), 상하방향 0.45cm(13 %)가 증가되었다. 결 론 : 본 연구의 결과를 바탕으로 Planning MRI와 진단용 MRI에서의 전립선의 총 체적은 큰 차이를 보이지 않았지만 직장에 전립선 Balloon tube 삽입으로 인한 전립선의 모양 및 부분 체적의 변화를 알 수가 있었다. 따라서 CT/MRI 영상 융합 시 Planning MRI영상을 이용한다면 진단용 MRI영상과 비교하여 Transition zone에 증가하는 체적만큼 손실 없이 타겟을 CTV에 포함시킬 수 있으며, Balloon으로 인한 Peripheral zone 체적의 감소를 더 명확히 구분하여 직장에 전달되는 방사선량을 줄일 수 있을 것이다. 이에 본 저자는 전산화 치료 계획에서의 CT/MRI영상 융합 시 모의 치료 과정과 동일한 고정용구와 자세를 재현하여 MRI영상을 획득하는 것이 유용할 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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