본 연구는 흉부 후·전방향 검사 시 보조관심영역의 변화가 노출지수와 선량에 미치는 영향에 대한 연구를 통해, 임상에서 적절한 보조관심영역 적용에 대한 인식을 제고하고자 한다. 본 연구는 흉부 모형 팬텀을 대상으로 하였고, 조사조건은 120 kVp, 200 mA, 2 mAs로 설정하였으며, 조사야 크기는 영상수용체 전체를 포함하는 크기(17 X 17")를 적용했다. Sub-ROI는 장비 제조사에서 제공하는 다섯 가지 방식(AEC, VR, HR, LS, SS)를 이용하였다. Sub-ROI 변화에 따른 EI의 평균값은 AEC의 경우 135.58 ± 0.89, VR은 100.80 ± 0.80, HR은 143.43 ± 0.76, LS는 103.22 ± 0.68, SS는 102.79 ± 0.84로 나타났으며, ESD의 평균값은 AEC의 경우 30.28 ± 0.50 µGy, VR은 30.16 ± 0.44 µGy, HR은 30.30 ± 0.46 µGy, LS는 30.23 ± 0.46 µGy, SS는 30.28 ± 0.51 µGy으로 측정되었다. 본 연구 결과, EI는 제조사에서 권고하는 AEC 모드를 기준으로 VR (25.7%)과 LS (23.9%), SS (24.2%)모드는 감소하였으며, HR 모드는 5.7% 증가하였다. 하지만, ESD는 Sub-ROI 변화에 영향을 받지 않았다. 그러므로 임상에서 Chest PA 검사 시 Sub-ROI에 따라서 EI가 변경될 수 있으니, 임상에서는 이점을 유의하여 검사조건 설정 시 Sub-ROI를 적절하게 사용해야 한다고 사료된다.
본 연구는 손 방사선검사에서 조사야 크기와 sub ROI의 변화가 EI값에 미치는 영향을 알아보고, 한국인의 평균 손 크기에 적합한 조사야 크기 및 EI값 제시하고, sub ROI 변화가 EI 값에 미치는 영향을 제시하는데 목적이 있다. hand wrist phantom을 대상으로 했으며, 조사조건은 55 kVp, 125 mA, 6.25 mAs로 설정하였고, 초점-영상수용체 간 거리는 110 cm로 적용하였다. 제조사에서 권고하는 sub ROI('ss' 타입)을 기준으로 조사야 크기 4종류(18.7"×18.7", 8"×10", 8"×7.4", 6"×7.4")와 교과서에서 권고하는 조사야 크기 8"×10"에서 sub ROI 5가지를 변화 시키며, 각각 30개의 영상을 획득하였고, 이때 장비에서 나타나는 EI를 비교분석하였다. 조사야 크기 변화에 따른 EI값은 18.7"×18.7"의 경우 1663.7±4.52, 8"×10"은 1489.1±4.49, 8"×7.4"은 1716.9±3.00, 6"×7.4"은 1681.7±3.66로 나타났으며, 각 값의 평균값은 통계적으로 유의했다. sub ROI 변화에 따른 EI값의 평균은 SS의 경우 1489.1±4.49이었으며, LS는 1694.8±5.19, AEC는 2052.9±5.96, VR은 1548.3±3.20, HR은 1663.2±4.33로 나타났다. 한국인의 손 크기를 고려한 적절한 조사야 크기는 8"×7.4"로 나타났다. 또한 손 방사선검사 시 일반적으로 알려진 조사야 크기(8"×10")를 기준으로 조사야 크기가 증가하면 EI값은 최대 15%에서 최소 11%까지 변화되었으며, sub ROI 'SS'를 기준으로 sub ROI 형태 변화에 따른 EI값은 최대 37%에서 최소 3%까지 증가하였다.
본 연구에서는 Sub ROI의 변화가 노출지수(exposure index; EI)에 미치는 영향을 알아보고, 임상에서 Sub ROI 변경 시 발생될 수 있는 EI값의 변화에 대한 지표를 제시하고자 한다. 본 연구는 복부 방사선검사와 유사한 설정을 위해, 아크릴 20 cm의 피사체를 대상으로 진행하였고, 아크릴 한 장의 제원은 20×20×5 cm이다. 조사조건은 80 kVp , 320 mA, 25 ms, SID 110 cm로 동일하게 적용하였으며, Sub ROI는 장비사에서 제공하는 5가지 type을 이용하여 각 type별 30개의 영상을 획득하였고, 장비에서 제공하는 EI값과 환자입사선량(entrance skin exposure; ESE)를 비교분석 하였다. Sub ROI 변화에 따른 EI의 평균값은 LS의 경우 101.18±0.27 이었으며, AEC는 106.57±0.31, VR은 107.74±0.39, HR은 107.90±0.38, SS는 109.72±0.32로 나타났다(p<0.01). Sub ROI 타입 별(LS, AEC, VR, HR, SS) ESE 평균값은 476.45±1.71 μGy, 476.92±1.48 μGy, 476.14±2.30 μGy, 475.61±1.96 μGy, 477.14±1.46 μGy로 측정되었고, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 본 연구결과 Sub ROI 타입에 따른 EI는 최소값을 나타낸 LS(109.72)를 기준으로, AEC는 5.3%, VR은 6.4%, HR은 6.6%, SS는 8.4% 증가하였으며, 평균적으로 5.3% 증가하였다. ESE의 평균값은 HR(475.61 μGy)타입이 최소값을 나타냈으며, 이를 기준으로 AEC는 0.27%, VR은 0.11%, LS는 0.17%, SS는 0.32% 증가하였고, 전체 적으로 약 0.17% 높아졌다.
JPEG2000은 웨이블릿 기반 정지 영상 압축 표준으로써 앞으로 다양한 분야에서 쓰이게 될 것이다. JPEG2000의 가장 큰 특징 중의 하나는 관심영역(ROI, Region-Of-Interest) 코딩을 제공하는 것이다. 이것은 사용자가 원하는 영역을 다른 영역보다 더 큰 비트율로 압축하여 화질을 좋게 하는 것이다. JPEG2000과 ROI는 다양한 코딩 파라미터를 갖는다 타일 크기, ROI 크기, 웨이블릿 필터, ROI 모양, 위치, 코드블록 크기, ROI 개수, 이산 웨이블릿 변환 분해 레벨, ROI 중요도, 품질레이어의 수, 저해상도 서브밴드 중요성 등이 있는 데, 본 논문에서는 이들 파라미터와 ROI 코딩 방법 간의 어떤 상관관계를 갖는지 실험을 통하여 보이게 된다. 이는 어떤 응용 프로그램에서 ROI 파라미터와 ROI 코딩 방법을 응용에 맞게 선택하도록 도와준다.
Monazite is a phosphate mineral that contains thorium (Th) and rare earth elements. The Th concentration in monazite can be as high as 500 ppm, and it has the potential to be used as fuel in the nuclear power system. Therefore, this study aimed to conduct the techno-economic analysis (TEA) of Th extraction in the form of thorium oxide (ThO2) from monazite. Th can be extracted from monazite through an alkaline fusion method. The TEA of ThO2 production studied parameters, including raw materials, equipment costs, total plant direct and indirect costs, and direct fixed capital cost. These parameters were calculated for the production of 0.5, 1, and 10 ton ThO2 per batch. The TEA study revealed that the highest production cost was ascribed to installed equipment. Furthermore, the highest return on investment (ROI) of 21.92% was achieved for extraction of 1 ton/batch of ThO2, with a payback time of 4.56 years. With further increase in ThO2 production to 10 ton/batch, the ROI was decreased to 5.37%. This is mainly due to a significant increase in the total capital investment with increasing ThO2 production scale. The minimum unit production cost was achieved for 1 ton ThO2/batch equal to 335.79 $/Kg ThO2.
본 논문에서는 낮은 피사계 심도 JPEG2000 이미지의 복원 과정에서 관심영역을 자동으로 추출하여 우선적 처리하는 개선된 동적 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법과는 달리 사용자의 관심영역 지정 과정을 거치지 않고, DWT(Discrete Wavelet Transform)에서 특정 레벨의 고주파 서버 밴드를 사용하여 에지 마스크 정보를 생성한 후에 자동 에지 코드 블록 판별 알고리즘을 사용하여 관심영역을 빠르게 처리한다. 이 알고리즘은 에지 임계값과 4 방향(동, 서, 남, 북)으로 코드 블록 단위의 에지 마스크 정보를 이용하여 에지 코드 블록을 판별한다. 본 알고리즘을 기존의 Implicit 방법에 적용하여 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들에 비해 속도와 품질 면에 있어서 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 영상의 에지와 칼라 분포를 부영상(sub-image)의 단위로 기술하기 위해 MPEG-7의 여러 가지 서술자 중 에지히스토그램 서술자(EHD: Edge Histogram Descriptor)와 컬러레이아웃 서술자(CLD: Color Layout Descriptor)를 조합한 영역기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 영상 내의 관심영역 (ROI) 선택의 기본 단위는 영상 공간을 $16(4{\times}4)$개의 겹치지 않는 영역으로 분할한 EHD의 부영상 블록이다. 따라서 영상 특징 벡터에 대한 블록-대-블록의 일-대-일 대응 관계를 유지하기 위해 CLD의 기술자는 $8{\times}8$ 역 DCT (IDCT)를 통해 $4{\times}4$의 각 부영상에 대응하는 컬러 특징을 생성한다 제안된 방법이 MPEG-7의 기술자에 대해 관심영역기반 영상 검색에 적용될 수 있음을 실험을 통해 제시하였다.
본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.
As technology develops, more advanced technologies involving GPS, GIS, RFID and sensor networks have been adopted in agriculture sector for u-Farm. However, technology adoptions have been evaluated as ineffective. Farmers and agri-business have low level of understanding on technology so it is not efficiently utilized. This study introduces a case of RFID/sensor networks of mushroom farm as a u-Farm case study, focusing on developing a framework for analysis of u-Farm investment returns. RFID and sensor networks improve real-time production control, processing management, and traceability. Integration of RFID and sensor networks leads to innovation into the mushroom farm, reducing labor cost, increasing productivity, and improving quality of the mushroom. The ROI which is used as an indicator of performance indicator is 413%.
In this letter, we propose a new functionality to scalable video coding (SVC), that is, the support of multiple region of interests (ROIs) for heterogeneous display resolution. The main objective of SVC is to provide temporal, spatial, and quality scalability of an encoded bitstream. The ROI is an area that is semantically important to a particular user, especially users with heterogeneous display resolutions. Less transmission bandwidth is needed compared to when the entire region is transmitted/decoded and then sub-sampled or cropped. To support multiple ROIs in SVC, we adopt flexible macroblock ordering (FMO), a tool defined in H.264, and based on it, we propose a way to encode and, independently, decode ROIs. The proposed method is implemented on the joint scalable video model (JSVM) and its functionality verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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