보색 필터는 저조도 환경에서 좋은 감도와 잡음률을 가지고 있으며, 방송 시스템에서 사용되는 비월주사 방식과 호환이 가능하기 때문에 일반 사용자 수준의 디지털 비디오 카메라에 널리 사용된다. 그러나 보색 필터로부터 획득된 완전컬러 영상은 거짓색상과 지퍼효과와 같은 색상 잡음에 의하여 화질열화가 발생한다. 이러한 잡음들은 원색 필터에서 일반적으로 사용되는 에지 적응적 색상 보간 방식을 사용함으로써 없앨 수 있지만, 보색 필터의 특유한 패턴 때문에 원색 필터에서 사용되는 방식을 그대로 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 보색 필터에 알맞은 에지 적응적 색상 보간 방식을 적용하는 것이 중요한 과제 중 하나이다. 본 논문에서는 보색 필터를 위한 새로운 에지 적응적 색상 보간 방식을 제안한다. 에지 방향을 정확하게 추정하고 재현된 영상의 품질향상을 위해 분산의 함수가 가중치로 사용되었고, 여러 방향의 에지 성분을 고려하기 위해서 새로운 색상 변환 행렬이 제시되었다. 실험 결과를 통하여 제안된 방식이 기존의 방식보다 뛰어난 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 CCTV를 기반으로 한 화재 감시 시스템 개발을 위하여 기존 센서를 기반으로 하는 화재 탐지 시스템과 영상을 기반으로 하는 시스템들의 장단점을 분석하고 국가적으로 지원하고 있는 U-City, U-Home, U-Campus 등 확산되는 유비쿼터스 환경에 적합한 화재 감시 시스템 모델과 화재를 판별하기위한 기술을 제안한다. 본 연구를 위해 영상을 촬영할 카메라로는 Microsoft LifeCam VX-1000을 사용하였으며, 영상을 촬영하는 코덱으로는 H.264를 사용하였다. 카메라로부터 촬영된 영상 데이터를 가공하여 서버에 전달하는 클라이언트는 Linux OS를 사용하는 ARM9 S3C2440 보드로 제작하였다. 클라이언트와 서버의 영상 데이터 송/수신은 기본적으로 1:1 방식으로 되어있다. 그리하여 카메라의 데이터를 다중으로 수신하기 위한 멀티캐스트 1:N이 가능하게 명세하여, 화재 감시를 위한 다각적 영상 수신 시스템을 설계하였다. 영상 데이터는 RGB 형식을 YUV로 변환하여 전송하며, 화재를 감지하기위한 모션 추출을 위해 Y값을 이용한다. 화재 판별은 붉은 색상을 감지하고 Y값의 움직임을 계산해 화재시 지속적으로 타오르는 불꽃의 모션을 감지하여 판단하는 판별법을 적용한 시스템을 최종적으로 제안한다.
클러스터링이란 한 군집에 포함된 데이터들 간의 유사한 성질을 갖도록 데이터들을 묶는 것으로 패턴인식, 영상처리 등의 공학 분야에 널리 적용되고 있을 뿐만 아니라, 최근 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 주요 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 K-means나 FCM(Fuzzy C-means)와 같은 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 개선하였으며, 클러스터링의 특성을 분산도와 분리도로 정의하였다. 분산도는 임의의 클러스터의 중심으로부터 포함된 데이터들이 어느 정도 흩어져 있는지를 나타내는 척도인 반면, 분리도는 임의의 데이터와 모든 클러스터 중심간의 거리의 비율로서 얻어지는 소속정도를 고려하여 클러스터 중심간의 거리를 나타내는 척도이다. 이 두 척도를 이용하여 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정하게 하였다. 또한 진화알고리즘의 문제점인 탐색공간의 확대에 따른 수행시간의 증가는 휴리스틱 연산을 적용함으로써 크게 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 이차원과 다차원 실험데이타를 사용하여 실험한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었다.
본 논문은 패션 디자인 분야에서 완성된 의상의 모델 사진을 활용해 다양한 원단(직물)을 직접 Draping함으로써 새로운 디자인을 창출할 수 있고 직접 샘플이나 시제품을 제작하지 않고도 시뮬레이션만으로 의상 작품을 확인 할 수 있다. 또한 모델과 원단 이미지에 대한 데이터베이스를 구축하여 실시간으로 Mapping 결과를 확인할 수 있는 시스템을 구현하였다. 그리고 여기에서 추출되는 시제품을 3D 모델에 입혀 시뮬레이션 할 수 있도록 하기 위한 과정으로 우선 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3D 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 3D 인체 모델 파일과 2D 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음에 mass-spring model에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D 모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 빛 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 Octree 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 이용하여 사실적인 영상을 생성할 수 있었고, 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.
본 연구에서는 소나무재선충병이 확산되어 있는 거제도를 대상으로 소나무재선충병 감염목 특성분석을 위하여 지상용 초분광 카메라를 활용하여 2012년과 2013년에 걸쳐 대상 임목을 촬영하였다. 영상 촬영은 소나무재선충병이 확산되는 시기인 6~9월 기간에 개체목 단위와 임분 단위로 구분하여, 개체목은 인위적으로 소나무재선충병을 주입한 공시목을 대상으로 실시하고, 임분은 소나무재선충병이 자연적으로 발생한 임분을 대상으로 실시하였다. 수백개의 파장대역 정보를 담고 있는 지상용 초분광 영상을 이용하여 소나무재선충병 감염단계에서부터 고사단계에 이르기까지 파장대역 변화와 특성분석을 진행하였다. 그 결과, 전체 파장대역 중 적색영역(550~700 nm)의 변화가 두드러지게 나타났으며 특히, 688 nm 전후의 파장대역에서 고사목과 정상목간의 가장 많은 변화폭이 관측되었다. 향후 초분광 항공사진을 활용한 소나무재선충병 감염목 탐지 활용가능성 판단을 위하여 개체목 단위 촬영영상보다 대면적의 임분단위 촬영영상을 활용한 분석이 진행되었다. 가장 큰 변화를 나타낸 688 nm 구간의 식생지수 활용을 위하여 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Red Edge Normalized Difference Vegetation Index(reNDVI), Photochemical Reflectance Index(PRI), Anthocyanin Reflectance Index 2(ARI2) 식생지수에 대한 비교 분석을 실시하였다. 감염목 탐지에 효율성이 높다고 판단되는 지수는 NDVI와 reNDVI으로 나타났으며 688 nm를 NDVI와 reNDVI식 적색영역에 적용한 결과 688 nm를 포함하여 적용한 지수값에서 감염진행에 따른 가장 큰 변화폭을 나타내어 감염목 탐지에 가장 효율적인 것으로 판단되었다.
Yoo, Ran Ji;Lee, Ji Woong;Lee, Kyo Chul;An, Gwang Il;Ko, In Ok;Chung, Wee Sup;Park, Ji Ae;Kim, Kyeong Min;Choi, Yang-Kyu;Kang, Joo Hyun;Lim, Sang Moo;Lee, Yong Jin
대한방사성의약품학회지
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제1권2호
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pp.123-129
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2015
$^{64}Cu$-labeled diacetyl-bis($N^4$-methylthiosemicarbazone) is a promising agent for internal radiation therapy and imaging of hypoxic tissues. In the study, we confirmed hypoxia regions in VX2 tumor implanted rabbits with injection $^{64}Cu$-ATSM and $^{18}F$-FDG using positron emission tomography (PET)/computed tomography (CT). PET images with $^{18}F$-FDG and $^{64}Cu$-ATSM were obtained for 40 min by dynamic scan and additional delayed PET images of $^{64}Cu$-ATSM the acquired up to 48 hours. Correlation between intratumoral $O_2$ level and $^{64}Cu$-ATSM PET image was analyzed. $^{64}Cu$-ATSM and $^{18}F$-FDG were intravenously co-injected and the tumor was dissected and cut into slices for a dual-tracer autoradiographic analysis. In the PET imaging, $^{64}Cu$-ATSM in VX2 tumors displayed a specific uptake in hypoxic region for48 h. The uptake pattern of $^{64}Cu$-ATSM in VX2 tumor at 24 and 48 h did not match to the $^{18}F$-FDG. Through ROI analysis, in the early phase (dynamic scan), $^{18}F$-FDG has positive correlation with $^{64}Cu$-ATSM but late phase (24 and 48 h) of the $^{64}Cu$-ATSM showed negative correlation with $^{18}F$-FDG. High uptake of $^{64}Cu$-ATSM in hypoxic region was responded with significant decrease of oxygen pressure, which confirmed by $^{64}Cu$-ATSM PET imaging and autoradiographic analysis. In conclusion, $^{64}Cu$-ATSM can utilize for specific targeting of hypoxic region in tumor, and discrimination between necrotic- and viable hypoxic tissue.
The surface conductive layer (SCL) of chemical vapor deposition (CVD) diamonds has attracting much interest. However, neither photoemission electron microscopic (PEEM) nor micro-spectroscopic (PEEMS) information is available so far. Since SCL retains in an ultra-high vacuum (UHV) condition, PEEM or PEEMS study will give an insight of SCL, which is the subject of the present study. The sample was made on a Ib-type HTHP diamond (001) substrate by non-doping CVD growthin a DC-plasma deposition chamber. The SCL properties of the sample in air were; a few tens K/Sq. in sheet resistance, ${\sim}180\;cm^2/vs$ in Hall mobility, ${\sim}2{\times}10^{12}/cm^2$ in carrier concentration. The root-square-mean surface roughness (Rq) of the sample was ~0.2nm as checked by AFM. A $2{\times}1$ LEED pattern and a sheet resistance of several hundreds K/Sq. in UHV were checked in a UHV chamber with an in-situ resist-meter [1]. The sample was then installed in a commercial PEEM/S apparatus (Omicron FOCUS IS-PEEM) which was composed of electro-static-lens optics together with an electron energy-analyzer. The presence of SCL was regularly monitored by measuring resistance between two electrodes (colloidal graphite) pasted on the two ends of sample surface. Figure 1 shows two PEEM images of a same area of the sample; a) is excited with a Hg-lamp and b) with a Xe-lamp. The maximum photon energy of the Hg-lamp is ~4.9 eV which is smaller that the band gap energy ($E_G=5.5\;eV$) of diamond and the maximum photon energy of the Xe-lamp is ~6.2 eV which is larger than $E_G$. The image that appear with the Hg-lamp can be due to photo-excitation to unoccupied states of the hydrogen-terminated negative electron affinity (NEA) diamond surface [2]. Secondary electron energy distribution of the white background of Figs.1a) and b) indeed shows that the whole surface is NEA except a large black dot on the upper center. However, Figs.1a) and 1b) show several features that are qualitatively different from each other. Some of the differences are the followings: the two main dark lines A and B in Fig.1b) are not at all obvious and the white lines B and C in Fig.1b) appear to be dark lines in Fig.1a). A PEEMS analysis of secondary electron energy distribution showed that all of the features A-D have negative electron affinity with marginal differences among them. These differences can be attributed to differences in the details of energy band bending underneath the surface present in SCL [3].
발사 이전에 OSMI 모의 복사량을 산출함은 실제로 관측할 자료를 추정하고, 자료처리를 위한 준비에 매우 유용하다. 1999년 발사예정인 다목적 실용위성의 탑재체 중의 하나인 OSMI 자료처리 시스템은 SeaWIFS 자료처리 시스템을 OSMI에 맞추어 재개발된 것이다. 모의 복사량 계산은 OSMI 센서의 파장대역 및 스캔방식, 다목적 실용위성의 궤도에 관한 정보가 고려되어야 한다. 본 연구에서는 대양에서의 OSMI 모의 복사량을 산출하기 위해 CZCS에서 관측한 엽록소를 다목적 실용위성이 관측한다는 가정을 하게 되었다. 궤도 예측에는 수정된 Brouwer-Lyddane 모델이, water-leaving 복사량을 산출하기 위해 CZCS 엽록소 농도가, OSMI가 관측할 대기에 의한 복사량 계산에는 여러 가지 복사모델이 이용되었다. OSMI의 412, 443, 490, 555, 765, 865nm 6가시광선 파장대역에서 모의 복사량을 산출하였다. 예상대로, 총 복사량 중 water-leaving 복사량은 아주 작으며 (10% 미만), 태양해면반사에 의한 영향은 태양 적위 근처에서 관측된다. 그러므로 대기보정은 총 복사량으로부터 엽록소 농도를 계산하는데 매우 중요하다. 태양해면반사에 의해 영향을 받는 자료는 사용할 수 없으므로 OSMI 임무 기간내에 지속적인 전구 해양관측을 위해서는 체계적인 자료수집 계획이 요구된다.
지질학적 선구조선에 관한 특성은 일반적인 지질작용, 광물탐사 또는 자연재해 예측과 관련된 자료의 해석 및 분석단계에서 중요한 역할을 한다. 그러나 지질조사에 의하여 드러난 선 구조와 위성자료로 부터 정량적으로 판독된 선구조정보는 이들 자료 각각의 고유한 유용성을 가 지고 있으면서도 여러가지 이유로 인하여 실질적인 차이를 보이는 경우가 많다. 본 연구에서는 선구조와 연관된 위성영상자료의 효과적인 지질학적 활용으로서의 자료통합문제를 해결하고자 퍼 지집합연산방법을 실제 사례연구를 통하여 고찰하고자 하였다. 실제 응용으로서, 호명지질도 (1:50,000)가 포함하는 지역과 같은 지역의 Landset TM 자료를 이용하였고, 자료 통합과정에서는 지질도상에 있는 선구조선, 위성자료로 부터 도출한 선구조선 및 자유 배수 양상과 같은 자료는 시험적으로 이용하였다. 자료 통합단계에서는 각각의 자료에 있는 영상요소에 대하여 백분위수계 념을 응용한 퍼지소속함수를 정의한 뒤, 퍼지 산술합연산과정을 실시되었다. 비록 현재까지의 결 과로 본 방법의 유용성에 관한 일반적인 결론을 얻기에는 다소 미흡하지만, 본 사례연구지역의 경우에는 통합된 정보에서 다른 분석방법과는 구별되는 비교적 의미있는 새로운 선구조관련 지질 정보가 내포되어 있는 것으로 판단된다. 결론적으로 본 통합방법은 앞으로 본다 많은 기초 및 관 련 연구를 통하여 결정판단 보조자료를 얻기 위한 효과적인 공간사고방법으로 간주 될 수 있을 것으로 생각된다.
조간대의 조류로 발달은 조간대 퇴적물 종류, 입도, 조성 및 조류의 세기 등에 많은 영향을 받는다. 조류로의 발달 특성, 밀도, 형태 등은 조간대의 특징을 분석하는데 활용될 수 있다. 그러나 조류로에 대한 정량적 분석은 시도되지 못하고 있다. 따라서 이번 연구의 목적은 고해상도 위성 영상 자료를 이용하여 조류로에 대한 프랙털 차원 결과와 조류로 발달에 영향을 주는 지형(DEM : Digital Elevation Model)을 비교 분석하는 것이다. 이번 연구에서는 프랙털 분석 중에서 하천 해안 등 선형의 특징에 많은 적용을 하는 box counting 방법을 이용하였다. 연구 지역은 조차가 심한 강화도 남단의 조간대이다. 연구 방법은 IKONOS 영상으로부터 조류로를 추출한 뒤 프랙털 차원을 구하였다. 그 결과 프랙털 차원은 약 $1.0{\sim}1.35$ 정도의 결과 값을 얻었다. 지형이 낮으며 채널의 발달이 미비한 지역(강화도 남단 여차리 부근)에서는 프랙털 차원이 약 $1.0{\sim}1.2$ 정도의 낮은 값을 가지는 반면에 지형이 높고 채널 발달이 수지상으로 잘 발달된 지역(영종도 북단)의 프랙털 차원은 약 $1.20{\sim}1.35$ 정도의 높은 값을 가진다. 이 분석으로부터 프랙털 분석으로 인하여 조류로의 정량적 분류가 가능하며 지역의 지형에 따라서 조류로의 발달 형태가 달라 프랙털 차원 값이 다르다는 결론을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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