범프 매핑은 복잡한 모델링 과정 없이 기하 매핑을 통하여 땅콩 껍질의 돌기와 같은 객체 표면의 세밀한 부분을 표현해내는 기법이다. 그러나 이 기법은 법선 벡터 쉐이딩과 같은 상당한 복잡도를 가진 연산을 픽셀 당 처리해줘야 하므로, 이의 하드웨어 구현은 상당한 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 극 좌표계를 이용한 새로운 범프 매핑 알고리즘 및 하드웨어 구조를 제안한다. 이는 참조 공간으로의 변환을 위한 새로운 벡터 회전 방식과 연산이 최소화된 조명 계산 방식을 갖는 구조로, 기존의 구조에 비해 범프 매핑을 효과적으로 수행한다. 결과적으로 제안하는 구조는 범프 매핑에 필요한 연산 및 하드웨어를 상당량 줄였다.
Defects exist underneath the fruit skin are not easily discernable by using conventional color imaging technique in the visible wavelength ranges. Development of sensitive detection methods for the defects is necessary to ensure accurate quality sorting of fruits. Hyperspectral imaging techniques, which combine the features of image and spectroscopy to acquire spatial and spectral information simultaneously, have demonstrated good potentials for identifying and detecting anomalies on biological substances. In this study, a high spatial resolution hyperspectral reflectance technique was presented as a tool for detecting bruises on apple. The two-band ratio (494 nm / 952 nm) and simple threshold methods were applied to investigate the feasibility of discriminating the bruises from sound tissue of apple. The pixel wise accuracy of the discrimination was 74%. The resultant images processed with selected wavebands and morphologic algorithm distinctively showed the early stages of bruises on apple which were not discernable by naked eyes as well as a conventional color camera. Results demonstrated good potential of the hyperspectral reflectance imaging for detection of bruises on apple.
Endoscopic spine surgery is an advanced surgical technique for spinal surgery since it minimizes skin incision, muscle damage, and blood loss compared to open surgery. It requires, however, accurate positioning of an endoscope to avoid spinal nerves and to locate the endoscope near the target disk. Before the insertion of the endoscope, a guide needle is inserted to guide it. Also, the result of the surgery highly depends on the surgeons' experience and the patients' CT or MRI images. Thus, for the training, a number of haptic simulators for spinal needle insertion have been developed. But, still, it is difficult to be used in the medical field practically because previous studies require manual segmentation of vertebrae from CT images, and interaction force between the needle and soft tissue has not been considered carefully. This paper proposes AI-based automatic vertebrae CT-image segmentation and haptic rendering method using the proposed need-tissue interaction model. For the segmentation, U-net structure was implemented and the accuracy was 93% in pixel and 88% in IoU. The needle-tissue interaction model including puncture force and friction force was implemented for haptic rendering in the proposed spinal needle insertion simulator.
본 논문은 픽셀의 색상과 채도를 퍼지추론한 얼굴영역 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로 구성되었다. 조명보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부 색상 모델에서 계산된 색상과 채도를 특징 파라미터로 멤버쉽 함수를 생성하여 유사도를 평가하였다. 추출된 얼굴 후보영역을 CMY칼라 모델에서 C요소로 눈을 검출하였고, YIQ 칼라 공간에서 Q요소로 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과, 얼굴 영상의 위치와 크기에 관계없이 얼굴 영역이 검출됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 영상 감시 시스템을 위한 이동물체 추적 및 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 구성되어 있으며, 첫 번째의 이동 물체 감지 단계에서는 각각의 입력 프레임에 대하여 화소값의 변화를 기반으로 한 세 종류의 특징값들을 추출한 다음, 그 값들에 의하여 입력 프레임을 다섯 종류의 클래스로 분류한다. 분류 결과 현재의 프레임이 이동물체를 포함하고 있다면 두 번째의 얼굴 영역 분리 단계에서 컬러 정보와 프레임간의 차이를 이용하여 그 얼굴 영역을 추출하게 된다. 제안된 알고리즘은 광류등 계산시간이 많이 걸리는 특징값들에 의존하지 않으므로 실시간 처리에 적합하다. 또한 여러 테스트 영상시퀀스에 대하여 실험을 수행한 결과 본 논문에서 제안된 알고리즘의 유용성이 입증되었다.
인쇄문서를 전자문서로 자동변환하기 위해서는 문서영상 영역해석과 문자인식 기술이 필요하다. 이들 중 영역해석은 문서영상을 세부 영역으로 분할하고, 분할한 영역을 문자, 그림, 표 등의 형태로 분류한파. 그러나 문자와 그림의 일부는 크기, 밀도, 화소분포의 복잡도가 비슷하여 정확한 분류가 어렵다. 따라서 영역해석에서의 오 분류는 자동변환을 어렵게 만드는 주된 원인이 된다. 본 논문에서는 분서영상을 문자와 그림영역으로 분할하는 영역해석 방법을 제안한다. 문자와 그림의 분류는 1차원 메디안 필터링을 기반으로 한 방법을 이용하여 언급한 문제점을 해결한다. 또한 메디안 필터링에 의해 발생하는 볼드체 문자와 그래프나 표와 같은 그림영역의 오 분류 문제를 표피 제거 필터와 문자의 최대크기를 이용하여 해결한다. 따라서 상용제품을 포함한 기존의 영역해석 방법보다 그 성능이 우수하다.
영상카메라와 무선통신 기능을 탑재한 손모양 및 장애물 인식이 가능한 다족 로봇을 독자적으로 설계 및 제작하고 제작한 로봇에 최적화된 보행패턴 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 영상센서의 입력화상에 대해 하프변환 (Hough Transform)을 사용하여 물체의 외곽선을 추출하여 장애물을 인식하여 회피하는 실시간 자율보행이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 로봇의 목표물 및 목적지 설정을 위하여 미리 학습시킨 피부색의 평균값과 입력영상의 확률거리(Mahalanobis Distance)를 산출하여 손 영역을 검출하고 손가락 개수에 따라 로봇의 명령 제어가 가능하도록 하였다. 장애물 및 손모양 인식에 따른 다족 자율 보행 로봇의 수행 실험 평균 결과 약 96%의 장애물 인식률과 94%의 손 모양 인식률을 보였다.
Purpose : The purpose of this study was to reduce Entrance Surface Dose and maintain image quality by changing Source to Image receptor Distance. And we'd like to compare ESD on this study to DRLs in other contries. Materials and Methods : We used indirect DR system(Definium 8000, General Electric, USA)and phantom(ART-200X, Flukebiomedical, USA),glass dosimeters(GD-352M, Asahi Techno Glass, Japan)for this study. The imagies were obtained throuh 80kVp fixed, and different tube currents using AEC mode in $16{\times}16$(inch) field size and changing Source to Image receptor Distance from 100 cm to 130 cm per 10 cm unit. The phantom with attaching 5 glass dosimeters on abdomonal skin was set at supine and erect position as a anterioposterial projection on detector For measuring Entrance Surface Dose. Image analysis was conducted by histograms of Image J(1.46r) which was given from National Institutes of Health(NIH). Results : Due to inverse square law of distance, the tube currents were increasing 42.6 % in supine position and 32.6 % in erect position according to the change of Source to Image receptor Distance. While Entrance Surface Doses were rapidly decreasing 14.2 % in supine position and 29.4 % in erect position according to the change of Source to Image receptor Distance. As the results of histogram using Image J, pixel mean values from 100 cm to 110 cm, 120 cm and 130 cm were decreasing each 1.4%, 2.5%, 2.7%, 4.5%, 2.2 %, 5.8 % in supine, erect position. While standard deviations from 100 cm to 110 cm, 120 cm and 130 cm were increasing each 1.4 %, 2.5 %, 2.5 %, 4.0 %, 2.0 %, 4.9 % Consequently, there are no significant differences in abdomen images taken. Conclusion: As the results described above, we strongly recommend using long Sourceto Image receptor Distance than 100cm that we have been using. So, we should deliver less Entrance Surface Dose to the patients while maintaining image quality in abdomen radiography.
영상에서 사람의 머리위치를 찾는 문제에 있어서 어깨선 정보를 이용하는 것은 아주 유용하다. 영상에서 머리 외곽선과 어깨선의 형태는 일정한 변형을 유지하면서 같이 움직이므로 이를 ASM(Active Shape Model) 기법을 사용해서 통계적으로 모델링 할 수 있다. 그러나 ASM 모델은 국부적인 에지나 그래디언트에 의존하므로 배경 에지나 클러터 성분에 민감하다. 한편 AAM(Active Appearance Model) 모델은 텍스쳐 등을 이용하지만, 사람의 피부색, 머리색깔, 옷 색깔 등의 차이로 인해서 통계적인 학습방법을 쓰기가 어렵고, 전체 비디오에서 외모(Appearance)가 시간적으로 변한다. 따라서, 본 논문에서는 외모(Apperance) 모델을 변화에 따라 바꾸는 대신, 영상의 각 화소를 머리, 어깨, 배경으로 구분하는 분별적 외모 모델(discriminative appearance)를 사용한다. 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 기법에 비해서 포즈변화와 가려짐, 조명의 변화 등에 강인함을 보여준다. 또한 제안된 기법은 실시간으로 작동하는 장점 또한 가진다.
의료용 x선 촬영 장치에 있어서 환자에게 피폭되는 선량이 가장 중요한 관심사 중의 하나이다. 본 연구팀에서는 전 세계 최초로 입안에 삽입이 가능한 초소형 x-선 영상 장치가 개발되었는데 이러한 영상장치를 임상에서 사용하기 위해서는 피폭 선량의 평가가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 신개념 치과용 영상장치의 선량을 평가하기 위하여 1) 돼지 턱뼈 팬텀을 직접 제작하여 영상의 질을 평가 하였고, 2) 실제 임상에서 사용가능한 촬영 조건을 결정하였으며, 3) 결정된 촬영 조건에서의 선량을 평가 하였다. 한국 식약처에서 제시하는 치근단 촬영에 대한 환자 선량 권고량(DRLs) 기준에 근거하여 새 개발 장비의 입사표면선량(ESD)와 면적선량(DAP) 측정 방법을 고안하고 각각의 선량 값을 측정하였다. 관전압이 45~55 kV, 관전류가 300 mA 까지 사용 가능한 xoft 사의 초소형 x선 튜브를 사용하였다. 사용된 검출기는 active area가 $72{\times}72mm$ 이고 픽셀 사이즈는 $48{\mu}m$ 이다. 제작된 돼지턱뼈 팬텀은 1 frame/sec의 조건하에 영상을 획득 하였으며, 촬영 조건 최적화를 위하여 관전류를 $20{\sim}80{\mu}A$로 변화시키면서 50 frame씩 영상을 획득하였다. 또한, 상용화 치과용 영상시스템(모델명: CS 2100, 제조사: Carestream Dental LLC 및 모델명: EXARO, 제조사: HIOSSEN)을 이용하여 돼지턱뼈 팬텀의 비교영상 평가를 시행하였다. CS 2100는 60 kV, 7 mA (노출시간:0.125 s)로 하였으며, EXARO는 60 kV, 2 mA로 설정하였다. 선량 평가는 광자극 형광 선량계를 이용하여 입사표면선량을 측정하였으며, 팬텀은 PMMA 재질의 제작된 원통형 팬텀을 이용하였다. 선량계는 팬텀 표면상의 조사야 내부에 2개 및 소스와의 5 cm 거리상에 1개를 위치하여 측정하였다. 빔 조사 조건은 51, 101, 141, $196{\mu}As$로 설정하였다. 면적선량은 소스와 검출기간의 거리가 5 cm 위치에 배치하여 측정하였으며, 이 때 촬영조건은, 관전류 41, 99, 144, 207, $276{\mu}As$의 조건하에서 측정하였다. 임상에서 적용 가능한 관전압과 관전류는 X-선 세기 8000~9000인 지점에서의 관전류 값인 0.051 mAs 이다. 상용화 장비와 영상비교를 한 결과, 개발 장비의 조사야가 훨씬 작음에도 불구하고 치아 및 치아 주위 조직의 영상이 더 우수함을 확인하였다. 또한, 영상 최적화 조사조건인 $51{\mu}As$에서 입사표면선량(ESD)은 식약처 및 IAEA의 권고치보다 훨씬 낮은 1.369 mGy 이다. 조사야 내부의 선량 분포는 표준편차 5~10% 내외로 균일성이 우수 하였다. 측정된 면적선량(DAP)은 $82.4mGy*cm^2$으로 상용화 장비보다 조사야가 훨씬 작음에도 불구하고 식약처의 권고치보다 낮은 값을 보였다. 이러한 연구를 통해서 새 개발 장비의 영상의 우수성과 기존 장비 대비 방사선량에 대한 저감 효과를 확인 할 수 있었으며 치과 장비 개발에 있어서 X선 특성 연구에 대한 기술과 노하우를 축적할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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