영상 분할은 영상처리 분야에서 오랜 기간 많은 연구자들에 의해 연구되었으며 현재도 다양한 방법이 연구되어지고 있다. 영상 분할은 영상에 포함된 객체들을 분리하는 문제로, 특히 사람의 얼굴은 영상에 포함된 객체들 중 가장 중요한 객체로 다루어진다. 본 논문에서는 영상에 포함된 얼굴 경계선을 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 비올라존스 방법을 사용해 영상에서 대략적인 얼굴 위치를 검출한다. 그러나 비올라존스 알고리즘에 의해 검출된 결과는 얼굴의 대략적인 위치이지 정확한 얼굴 영역이 아니다. 본 논문에서는 비올라존스 알고리즘의 결과로부터 좀 더 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위해 적응적 스킨칼라 모델을 사용하고 스킨칼라 모델의 결과로 주어지는 스킨영역에 대해 수평, 수직 히스토그램을 분석하여 얼굴 영역을 추출한다. 마지막으로 추출된 얼굴 영역에 대해 스네이크 알고리즘을 적용해 최종 얼굴 경계선을 결정한다. 본 논문에서는 Williams등[7]에 의해 제안된 스네이크 알고리즘을 기반으로 얼굴 경계선 추출을 위해 변형된 스네이크 에너지 함수를 제안한다.
최근 자율운항선박 관련 연구개발과 상용화가 급속하게 진행됨과 동시에 자율운항선박의 감항성 확보를 위하여 선박에 설치된 각종 장비 상태를 원격지에서 검사할 수 있는 방법 역시 연구되고 있다. 특히, 각종 장비에 부착된 아날로그 게이지의 값을 영상처리를 통해 획득할 수 있는 방법이 주요 이슈로 부각되고 있는데, 그 이유는 영상처리 기법을 이용하면 이미 설치되었거나 또는 설치 예정인 다수의 장비를 변형 또는 변경하지 않고 비접촉식으로 게이지의 값을 검출할 수 있어서 장비의 변형 또는 변경에 따른 선급의 형식승인 등이 필요하지 않은 장점이 있기 때문이다. 본 연구의 목적은 잡음이 포함된 아날로그 게이지의 영상 중에서 동적으로 변하는 지시바늘의 객체를 식별하는데 있다. 지시바늘 객체의 위치는 정확한 게이지 값의 판독에 영향을 미치는데, 게이지 값을 정확하게 판독하기 위해서는 우선하여 지시바늘 객체의 식별이 중요하다. 지시바늘 객체의 식별 작업을 위한 영상은 비상소화펌프 모형에 부착한 수압 측정용 아날로그 게이지를 이용하여 획득하였다. 획득한 영상은 가우시안 필터와 임계처리 그리고 모폴로지 연산 등을 통해서 사전처리한 후, 허프 변환을 통해서 지시바늘의 객체를 식별하였다. 실험결과, 잡음이 포함된 아날로그 게이지의 영상에서 지시바늘의 중심과 객체가 식별됨을 확인하였고, 그 결과 본 연구에 적용한 영상처리 방법이 선박에 장착된 아날로그 게이지의 객체 식별에 적용될 수 있음을 알았다. 본 연구는 자율운항선박의 원격검사를 위한 하나의 영상처리 방법으로 적용될 것으로 기대된다.
정합장처리(Matched Field Processing, MFP)는 음파전달 예측을 기반으로 음원의 거리와 심도를 추정하는 기법이다. 그러나 주파수가 높아지면 음파전달 예측의 부정확성이 증가하여 음원위치 추정이 어렵다. 최근에 제안된 차주파수 정합장처리(Frequency-difference Matched Field Processing, FD-MFP)는 고주파 신호의 자기상관으로부터 추출한 차주파수 곱을 적용함으로써 음속의 오정합 등이 있어도 강인하다고 알려졌다. 본 논문에서는 수평선배열센서에서 차주파수 정합장처리의 성능을 알아보기 위하여, 동해의 환경에서 시뮬레이션을 수행하였다. 장거리 탐지가 가능한 해저면반사(Bottom Bounce, BB)와 수렴구역(Convergence Zone, CZ)이 발생하는 영역에서 위치추정 결과를 분석하였다. 수평선배열센서의 차주파수 정합장처리의 위치추정 정확도는 회절음장과 음속의 오정합에 의해 기존의 정합장처리에 비해 유사하거나 낮아졌다. 시뮬레이션으로부터 차주파수 정합장처리가 기존의 정합장처리보다 오정합에 강인하다는 명확한 결과는 볼 수 없었다.
배경: 심장 판막 수술에서 조직판막 혹은 기계판막의 선택은 중요한 문제이고, 조직판막의 내구성이 그 결정에 주요한 역할을 한다. 본 연구는 승모판에서 조직판막 이식 후 중기 결과를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 1989년 7월부터 2007년 8월까지 조직판막을 이용하여 승모판 치환술을 받은 모든 환자를 대상으로 하였다. 216명의 환자에서 236예의 수술을 시행하였으며 평균 연령은 $63{\pm}15$세, 남녀 비는 1 : 3이었다. 술 후 총 추적 관찰 기간은 760.2 patient-years, 평균 추적 관찰 기간은 $41.9{\pm}40.7$개월 ($0{\sim}212$개월)이었고, 외래 경과 기록과 의무 기록을 통해 후향적으로 분석하였다. 결과: 조기 사망은 18명(8.3%)이었고, 13명은 승모판 치환술과 다른 동반 수술을 같이 시행한 경우였다. 5년, 8년에서 생존율은 각각 $79.9{\pm}3.5%$, $65.5{\pm}5.5%$이었으며, 구조적 판막 손상으로부터의 5년, 8년 회피율(freedom from structural valve deterioration, SVD)은 각각 $96.2{\pm}2.2%$, $85.9{\pm}5.3%$이었다. 재수술의 5년, 8년 회피율(freedom from Reoperation)은 $96.0{\pm}1.7%$$, $90.4{\pm}4.2%$, 구조적 판막 손상으로 인한 재수술의 회피율(freedom from Reoperation for, SVD)은 $98.1{\pm}1.2%$$, $92.3{\pm}4.1%$이었다. 수술 전 위험인자의 다변량 분석에서 작은 판막(Valve size 25 and 27 mm)을 사용한 경우가 재수술의 유의한 위험 인자였으며, 중등도 이상의 좌심실 기능부전(Left ventricle ejection fraction, LVEF < 40%)은 구조적 판막 손상과 사망률의 유의한 위험인자였다. 결론: 승모판의 조직판막 치환술에서 생존율과 재수술의 회피율은 만족할 만한 중기 성적을 보여주나, 구조적 판막 손상의 회피율은 비교적 낮은 성적을 보였다. 수술 후 8년을 전후해서 급격한 손상의 진행을 보이므로, 8년을 기준으로 해서 잦은 경과 관찰과 심초음파 검사는 판막 손상의 조기 발견에 도움이 될 것이며, 더 많은 환자 수에서 보다 장기적인 연구가 필요할 것이다.
목적 : 전자선을 이용하여 전신피부를 치료할 경우, 조사되는 피부선량과 정확도를 열형광 선량계(TLD)와 반도체(Diode) 검출기를 이용하여 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에 내원한 다발성 발적을 보이는 균상식육종(Mycosis fungoides) 환자를 대상으로 스텐포드 테크닉(Stanford technique)을 시행하였다. 선형가속기의 6MeV 전자선을 SSD 300 cm에서 0.8 cm의 아크릴 스포일러를 사용하여 6개 자세로 각 자세 당 gantry각도 $64^{\circ}.\;90^{\circ}.\;116^{\circ}$로 각각 조사하면서 열형광 선량계와 반도체검출기를 이용하여 환자피부선량과 출력을 동시에 $5{\sim}6$회 측정하였다. 결과 : 열형광선량계의 측정결과 종양선량과 오차는 조사중심부(C.A) $+\;6\%$, 대퇴부(thigh) $+\;8\%$, 배꼽(umbilicus) $+\;4\%$, 종아리(calf) $-\;8\%$, 두정부(vertex) $-\;74.4\%$, 액와부(deep axillae) $-\;10.2\%$, 항문(anus)과 고환(testis) $-\;87\%$, 발바닥(sole) $-\;86\%$로 나타났다. 손톱과 발톱은 4 mm납으로 차폐하여 $+\;4\%$로 나타났다. 반도체검출기의 측정결과 선량오차는 환자조사중심부에서 $-\;4.5\%{\sim}+\;5\%$, 스포일러에 부착한 경우 $-\;1.1\%{\sim}+\;1\%$로 나타났다. 결론 : 열형광선량계의 측정결과, 전신피부의 선량오차는 $+\;8\%{\sim}-\;8\%$로 허용오차인 ${\pm}10\%$의 범위를 만족시키는 선량분포를 보였으며, 저선량 부위에는 여러 개의 열형광선량계로 측정하여 추가선량과 조사야 크기를 결정하여 두정부, 회음부, 양쪽 발바닥에 추가조사 하였다. 스포일러에서 측정한 전자선출력은 안정되었고, 환자조사 중심부에서 측정한 반도체 검출기의 선량오차는 검출기 부착위치재현과 환자자세재현 등에 의해 기인된 것으로 사료된다.
TV를 보면서 방송에 관련된 정보를 검색하려는 많은 시청자들은 정보 검색을 위해 주로 포털 사이트를 이용하고 있으며, 무분별한 정보 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써, 인터랙티브 비디오에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인터랙티브 비디오는 일반적인 비디오에 추가 정보를 갖는 클릭 가능한 객체, 영역, 또는 핫스팟을 동시에 제공하여 사용자와 상호작용이 가능한 비디오를 말한다. 클릭 가능한 객체를 제공하는 인터랙티브 비디오를 저작하기 위해서는 첫째, 증강 객체를 생성하고, 둘째, 어노테이터가 비디오 위에 클릭 가능한 객체의 영역과 객체가 등장할 시간을 지정하고, 셋째, 객체를 클릭할 때 사용자에게 제공할 추가 정보를 지정하는 과정을 인터랙티브 비디오 저작 도구를 이용하여 수행한다. 그러나 기존의 저작 도구를 이용하여 인터랙티브 비디오를 저작할 때, 객체의 영역과 등장할 시간을 지정하는데 많은 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 유사한 샷들의 모임인 샷 시퀀스의 모든 샷에서 얼굴 영역을 검출한 샷 시퀀스 메타데이터 모델과 객체의 어노테이션 결과를 저장할 인터랙티브 오브젝트 메타데이터 모델, 그리고 어노테이션 후 발생될 수 있는 부정확한 객체의 위치 문제를 보완할 사용자 피드백 모델을 적용한 얼굴영역을 기반으로 하는 새로운 형태의 어노테이션 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 어노테이션 방법의 성능을 검증하기 위해서 인터랙티브 비디오 저작 시스템을 구현하여 기존의 저작도구들과 저작 시간을 비교하였고, 사용자 평가를 진행 하였다. 비교 분석 결과 평균 저작 시간이 다른 저작 도구에 비해 2배 감소하였고, 사용자 평가 결과 약 10% 더 유용한다고 평가 되었다.
본 연구는 겨울철 파프리카의 안정된 영양생장, 생식생장을 파악하는 방법으로 간이영양진단기기를 이용해 $NO_3{^-}$ 농도를 신속하게 측정하고 영양상태 파악을 위해 실시되었다. 'Raon red', 'Raon yellow' 두 품종을 각각 비대기 단계로 나누어 측정한 결과 엽신의 test strip 분석은 분광광도계를 통한 관행의 방법과 상관성이 인정되었고($R^2=0.8628$), 엽병의 test strip분석은 엽신 즙액 보다는 낮은 상관성을 보이지만 간접적으로 $NO_3{^-}$ 농도 분석에 유용하였다($R^2=0.6734$). 착과 그룹이 높아짐에 따라 해당 부위 엽 내 질산태질소 농도가 낮아지는 경향을 보이고 있으며, 동일 시점의 마디별 엽병 즙액 내 질산태질소 농도 역시 정단부로 갈수록 낮아지는 경향이 확인되었다. 엽병 즙액 내 $NO_3{^-}$ 농도 역시 간이진단기기를 활용하여 신속한 모니터링이 가능하였다. 따라서 간이영양진단기기를 사용해 기존 분석방법보다 효과적으로 농가 현장에서 파프리카의 질소 영양상태를 파악할 수 있었으며, 이를 통해 추후 합리적인 양액공급 및 표준영양범위의 설정이 가능할 것으로 판단된다.
목적 : small bowel displacement system (SBDS)을 이용한 골반부 방사선 치료시 치료간(intertreatment) 및 치료중(intratreatment) 중심점 위치변동의 편차를 분석하고, 그 결과를 임상적으로 이용하고자 하였다. 대상 및 방법 :자궁경부암 7명, 직장암 4명의 총 11명의 환자를 대상으로 electronic portal imaging device (EPID)를 이용하여 302건의 후-전문(postero-anterior port) 영상과 232건의 측문(lateral port) 영상을 얻었다. 모든 환자는 복와위 자세로 하복부에 SBDS를 사용하였다 방사선 조사야의 중심점과 배율을 맞추기 위하여 5개의 금속 기준점을 영상탐지판(image detection unit)에 부착시켰으며, EPID 영상의 골 기준점(bony landmark)을 정하여 모의치료시 촬영한 영상과 비교하여 정렬시킨 후 우-좌문, 두-미문, 그리고 후-전문 방향으로 중심점의 이동방향 및 거리를 분석하였다. 결과 : 우-좌문, 두-미문, 그리고 후-전문 방향으로의 치료간 중심점 이동의 평균값은 각각 1.2 mm ($\pm$1.6 mm), 1.0mm ($\pm$3.0 mm), 0.9 mm ($\pm$4.4 mm)이었으며, 각 방향으로의 5 mm 이상의 치료간 중심점 이동은 각각 2, 12, 24$\%$, 그리고 10 mm 이상의 치료간 중심점 이동은 각각 0, 0, 5$\%$이었다 큰 폭의 위치변동을 보인 방향은 후-전문 방향이었으며, 최대값은 11.5 mm 이었다. 우-좌문, 두-미문, 그리고 후-전문 방향으로의 치료중 중심점 이동의 평균값은 각각 0 mm ($\pm$0.9 mm), 0.1 mm ($\pm$1.9 mm), 0 mm ($\pm$1.6 mm)이었다. 5 mm 이상의 치료중 중심점 이동은 각각 0, 1 , 1$\%$이었다. 결론 : SBDS를 이용한 골반부 방사선 조사시 폭과 빈도가 가장 큰 치료간 위치변동은 후-전문 방향이므로, 측면의 후-전문 방향으로 추가적인 여유를 두는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
영어와 달리 한국어나 일본어 문장의 경우 용언의 필수격을 채우는 명사구가 생략되는 무형대용어 현상이 빈번하다. 특히 백과사전이나 위키피디아의 문서에서 표제어로 채울 수 있는 격의 경우 그 격이 문장에서 더 쉽게 생략된다. 정보검색, 질의응답 시스템 등 주요 지능형 응용시스템들은 백과사전류의 문서에서 주요한 정보를 추출하여 수집하여야 한다. 그러나 이러한 명사구 생략 현상으로 인해 양질의 정보추출이 어렵다. 본 논문에서는 백과사전 종류 문서에서 생략된 명사구 즉 무형대용어를 복원하는 시스템의 개발을 다루었다. 우리 시스템이 다루는 문제는 자연어처리의 무형대용어 해결 문제와 거의 유사하나, 우리 문제의 경우 문서의 일부가 아닌 표제어도 복원에 이용할 수 있다는 점이 다르다. 무형대용어 복원을 위해서는 먼저 무형대용어의 탐지 즉 문서 내에서 명사구 생략이 일어난 곳을 찾는 작업을 수행한다. 그 다음 무형대용어의 선행어 탐색 즉 무형대용어의 복원에 사용될 명사구를 문서 내에서 찾는 작업을 수행한다. 문서 내에서 선행어를 발견하지 못하면 표제어를 이용한 복원을 시도해 본다. 우리 방법의 특징은 복원에 사용된 문장성분을 찾기 위해 Structural SVM을 사용하는 것이다. 문서 내에서 생략이 일어난 위치보다 앞에 나온 명사구들에 대해 Structural SVM에 의한 시퀀스 레이블링(sequence labeling) 작업을 시행하여 복원에 이용 가능한 명사구인 선행어를 찾아내어 이를 이용하여 복원 작업을 수행한다. 우리 시스템의 성능은 F1 = 68.58로 측정되었으며 이는 의미정보의 이용 없이 달성한 점을 감안하면 높은 수준으로 평가된다.
최근 인터넷이 가능한 컴퓨터뿐만 아니라 스마트TV, 스마트폰과 같은 장치를 통한 동영상 형태의 멀티미디어 소비가 증가함에 따라 단순히 시청만 하는 것이 아니라 동영상 콘텐츠 사용자들은 자신이 원하는 동영상 콘텐츠를 찾거나 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체의 부가 정보를 브라우징 하고자 하는 요구가 증대되고 있다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해서는 노동집약적인 어노테이션 작업이 불가피하다. 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 직접 부가정보를 기술하는 키워드 기반 어노테이션 연구에서는 객체에 대한 관련 정보들을 어노테이션 데이터에 모두 포함시켜 대용량 데이터를 개별적으로 직접 관리해야 한다. 이러한 어노테이션 데이터를 이용하여 브라우징을 할 때, 어노테이션 데이터에 이미 포함 되어 있는 정보만 제한적으로 검색이 된다는 단점을 가지고 있다. 또한, 기존의 객체 기반 어노테이션에서는 어노테이션 작업량을 줄이기 위해 객체 검출 및 인식, 트래킹 등의 컴퓨터 비전 기술을 적용한 자동 어노테이션을 시도하고 있다. 그러나 다양한 종류의 객체를 모두 검출해내고 인식하여, 자동으로 어노테이션을 하기에는 현재까지의 기술로는 큰 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 극복하고자 본 논문에서는 비디오 어노테이션 모듈과 브라우징 모듈로 구성되는 시스템을 제안한다. 시맨틱 데이터에 접근하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 다수의 어노테이션을 수행하는 사용자들이 협업적으로 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 대한 어노테이션을 수행 할 수 있도록 하는 어노테이션 모듈이다. 첫 번째는 어노테이션 서버에서 관리되는 어노테이션 데이터는 온톨로지 형태로 표현하여 다수의 사용자가 어노테이션 데이터를 쉽게 공유하고 확장 할 수 있도록 하였다. 특히 어노테이션 데이터는 링크드 데이터에 존재하는 객체의 URI와 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체를 연결하기만 한다. 즉, 모든 관련 정보를 포함하고 있는 게 아니라 사용자의 요구가 있을 때, 해당 객체의 URI를 이용하여 링크드 데이터로부터 가져온다. 두 번째는 시청자들이 동영상 콘텐츠를 시청하는 중 관심 있는 객체에 대한 정보를 브라우징 하는 모듈이다. 이 모듈은 시청자의 간단한 상호작용을 통해 적절한 질의문을 자동으로 생성하고 관련 정보를 링크드 데이터로 부터 얻어 제공한다. 본 연구를 통해 시맨틱웹 환경에서 사용자의 상호작용을 통해 즉각적으로 관심 있는 객체의 부가적인 정보를 얻을 수 있도록 함으로써 향후 개선된 동영상 콘텐츠 서비스 환경이 구축 될 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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