목적 : 자기공명영상(MRI) 획득시 피험자의 머리 움직임은 영상의 품질에 영향을 줄 수 있다. 영상 왜곡의 발생 원인이 되는 피험자의 움직임을 감지하기 위한 3차원 광학 추적 시스템을 제작하였다. 대상 및 방법 : 시스템은 두 대의 CCD 카메라 및 적외선 조명, 구형 반사 마커, 프레임 그래버(frame grabber)와 데스크탑 컴퓨터로 구성되었다. 두 대의 카메라를 이용하여 마커의 움직임을 관측하는 스테레오 비전 시스템을 제작하고, 카메라의 내부/외부 매개변수를 측정하는 캘리브레이션(calibration)과 측정된 매개변수를 이용하여 3차원 움직임 정보를 계산하는 삼각측량(triangulation)기법을 적용하였다. 캘리브레이션 보드와 피험자용 안경을 제작하여 움직임 추적의 정확도와 실제 MRI 영상 촬영 동안의 움직임 검출의 유효성을 평가하였다. 결과 : 반사 마커가 부착된 안경을 쓴 피험자들이 MRI 영상 촬영 동안 머리를 규칙적으로 움직였을 때, 시스템은 MRI의 고자장 환경 내에서도 영상에 영향을 주지 않고 피험자들의 움직임을 잘 감지했다. 결론 : 제작한 스테레오 비전 시스템은피험자의 머리 움직임을 잘 감지하였고, 실시간 알림 기능을 통해 피험자의 움직임을 중지할 수 있도록 알려줌으로써 MRI 영상에 영향을 주는 것을 최소화할 수 있다.
압축센싱은 신호의 성긴 (Sparse) 성질을 활용하여 Nyquist 표본화율 보다 낮은 측정 율만으로도 신호의 완벽 복원이 가능하다는 측면에서 새로운 샘플링 기술로 주목 받고 있다. 블록기반의 압축센싱 기술을 사용하여 영상을 샘플링 하는 경우, 측정신호 영역에서도 공간 영역의 유사도가 보존되므로, 본 논문에서는 블록기반 압축센싱 기술을 사용하여 획득한 자연영상의 측정 신호에 대한 새로운 부호화 기술을 제안한다. 측정신호 간 유사성을 제거하기 위해 이산 웨이블릿 변환(DWT)을 적용한 후, 각 DWT 계수에 적절한 양자화를 수행한다. 이를 통해, 측정 신호 내의 중복성을 제거하고, 측정 신호의 비트 율 또한 절약할 수 있었다. 실험 결과, 기존의 블록기반 평활 Projected Landweber 알고리즘에 스칼라 양자화를 적용한 방법, DPCM 방법을 적용한 방법, 그리고 Multihypothesis 기반 블록기반 평활알고리즘에 DPCM을 적용한 방법과 비교할 때, 제안방법의 PSNR이 각각 최대 4dB, 0.9dB, 그리고 2.5dB 더 높은 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있었다.
2광구의 주요 탐사지역에는 심도 1 km 내외의 부정합면 하부에 대규모 단층이 발달되어 있다. 통상 이 부정합 인근의 탄성파 속도차는 매우 큰 편으로서 강한 다중반사파가 흔하게 발달되었고 탄성파 단면도는 왜곡되어 중합단면의 질적 저하가 예상되었다. 구조 인근의 다중반사파를 제거하고 해상력을 제고하기 위해 15가지 이상의 다양한 전산처리 기법이 적용되었다. 진폭 감소보정, 미약한 F/K 적용으로 일관성 잡음을 감쇠시켰다. 중합전 예측디콘볼루션으로 페그레그 다중반사파를 제거하였고 중합속도를 구하기 위해 매 2 km 간격으로 분석되었다. 잔여 다중반사파도 parabolic 라돈 변형절차를 거쳐 제거되었다. 중합자료를 얻기 위해 곡선파 curved ray Kirchhoff형 알고리즘이 적용되었으며, MVA (migration velocity analysis)가 이용되었다. 결과적으로 자료 취득기간의 기상변화 등 취득시의 문제점으로 지적된 불량한 잡음이 섞인 트레이스는 최초로 CDP gathers에서 제거되었다. 이후 다수의 전산처리 기법을 써서 최적의 전산처리 변수가 구해졌으며 그 결과 서해대륙붕 2광구의 구조 및 층서 해석에 적합한 탄성파 단면도 획득을 위한 인자들을 얻을 수 있었다.
Yun, Hee Sup;Park, Soo Hyun;Kim, Hak-Jin;Lee, Wonsuk Daniel;Lee, Kyung Do;Hong, Suk Young;Jung, Gun Ho
Journal of Biosystems Engineering
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제41권2호
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pp.126-137
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2016
Purpose: The overall objective of this study was to evaluate the vegetation fraction of soybeans, grown under different cropping conditions using an unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with a red, green, and blue (RGB) camera. Methods: Test plots were prepared based on different cropping treatments, i.e., soybean single-cropping, with and without herbicide application and soybean and barley-cover cropping, with and without herbicide application. The UAV flights were manually controlled using a remote flight controller on the ground, with 2.4 GHz radio frequency communication. For image pre-processing, the acquired images were pre-treated and georeferenced using a fisheye distortion removal function, and ground control points were collected using Google Maps. Tarpaulin panels of different colors were used to calibrate the multi-temporal images by converting the RGB digital number values into the RGB reflectance spectrum, utilizing a linear regression method. Excess Green (ExG) vegetation indices for each of the test plots were compared with the M-statistic method in order to quantitatively evaluate the greenness of soybean fields under different cropping systems. Results: The reflectance calibration methods used in the study showed high coefficients of determination, ranging from 0.8 to 0.9, indicating the feasibility of a linear regression fitting method for monitoring multi-temporal RGB images of soybean fields. As expected, the ExG vegetation indices changed according to different soybean growth stages, showing clear differences among the test plots with different cropping treatments in the early season of < 60 days after sowing (DAS). With the M-statistic method, the test plots under different treatments could be discriminated in the early seasons of <41 DAS, showing a value of M > 1. Conclusion: Therefore, multi-temporal images obtained with an UAV and a RGB camera could be applied for quantifying overall vegetation fractions and crop growth status, and this information could contribute to determine proper treatments for the vegetation fraction.
최근, 사용자 제작 콘텐츠(UCC: User Created Contents) 또는 다시점 비디오(Multiview Video) 등의 응용을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상 과정을 부호화기가 아닌 복호화기 측에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코딩을 이용하여 원본 영상에 대한 복호화기 측의 예측영상인 보조정보에 포함된 잡음을 제거함으로써 영상을 복원하는 구조를 가진다. 일반적인 Wyner-Ziv 부호화 기술은 키 프레임 간의 움직임 예측/보상 과정에 기반한 프레임 보간법을 통해 보조정보를 생성하며, Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드를 통해 잡음을 제거한다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코드의 복호화를 위해 보조정보에 포함된 잡음의 정도를 예측하는데, 이를 '가상 채널 잡음(Virtual Channel Noise)'이라 하며 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 본 논문은 변환영역에서의 주파수 단위에 적응적인 채널 잡음 모델링에 기반한 Wyner-Ziv 부호화 방법을 제안한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 기존 방법과 비교하여 최대 약 0.52dB에 해당하는 율-왜곡 성능의 향상을 보여준다.
미약한 광원 및 조명이 존재하는 환경에서 획득된 저조도 영상에는 많은 색 왜곡이 발생한다. 이러한 색 왜곡은 해당 비전 시스템의 성능 저하를 발생시킬 수 있는 원인이 된다. 따라서 저조도 영상의 원래 색을 찾는 과정은 비전 시스템의 성능 향상을 위한 중요한 과정이다. 이를 위해 본 논문에서는 저조도 영상을 대상으로 한 이색도 반사 모델 기반의 색 복원 기법을 제안한다. 제안한 기법은 이색도 반사 모델을 기반으로 저조도 영상을 확산 반사와 정반사의 영향을 받는 영역으로 구분한다. 이후 각 영역에 미치는 조명 효과를 제거하기 위하여 grey world 기법과 MSRCR 기법을 적용한다. 마지막으로, 두 기법을 적용하여 생성된 결과 영상에 대해 위치별 가중치를 이용하여 두 영상을 조합하여 최종 결과 영상을 생성한다. 본 논문에서는 성능 평가를 위하여 저조도 합성 영상을 사용하였고, 유클리드 거리 및 각 오차를 성능 평가 요소로 활용하였다. 또한 기존에 연구되었던 다양한 기법과의 성능 비교를 수행하여 성능 평가의 객관성을 확보하였다. 다양한 영상 셋을 이용한 실험에서 제안한 기법은 기존의 기법들에 비해 두 성능 평가요소 관점에서 GTD 영상에 가까운 색 복원이 가능함을 보였다.
본 논문에서는 강우시 빗방울로 인해 왜곡된 연안 파랑 비디오 영상에서 빗방울 제거와 제거된 영역에 대한 배경 정보를 복원하기 위한 적대적생성신경망을 이용한 영상 강화 방법을 제안하고자 한다. 영상 변환에 널리 사용되는 Pix2Pix 네트워크와 현재 단일 이미지에 대한 빗방울 제거에 좋은 성능을 보여주고 있는 Attentive GAN을 실험 대상 모델로 구현하고, 빗방울 제거를 위한 공개 데이터 셋을 이용하여 두 모델을 학습한 후 빗방울 왜곡 연안 파랑 영상의 빗방울 제거 및 배경 정보 복원 성능을 평가하였다. 연안 파랑 비디오에 영상에 대한 빗방울 왜곡 보정 성능을 향상시키기 위해 실제 연안에서 빗방울 유무가 짝을 이룬 데이터 셋을 직접 획득한 후 사전 학습된 모델에 대하여 전이 학습에 사용하여 빗방울 왜곡 보정에 대한 성능 향상을 확인하였다. 모델의 성능은 빗방울 왜곡 영상으로부터 파랑 정보 복원 성능을 최대 신호 대 잡음비와 구조적 유사도를 이용하여 평가하였으며, 전이 학습을 통해 파인 튜닝된 Pix2Pix 모델이 연안 파랑 비디오 영상의 빗방울 왜곡에 대한 가장 우수한 복원 성능을 보였다.
본 논문은 손목 후전, 측방향 검사 시 손목을 지지하여 자세 변동을 최소화 시킬 수 있는 경사보조도구에 대해 영상 평가하고자 한다. 50명을 대상으로 일반적 검사(수직), 튜브 각도(후전방향:10°, 측방향:20°)와 경사보조도구(수직)를 이용한 손목 후전, 측방향 영상을 획득하여 먼쪽 노뼈 관절면과 손목 뼈와의 간격을 측정하였다. 손목의 후전, 측방향 영상에서 관절 간격을 측정 하였을때 일반적 검사(5.54mm, 9.42mm), 튜브 각도(2.05mm, 5.07mm) 그리고 경사보조도구(1.79mm, 5.46mm) 순으로 관절 간격이 작게 나타났다. 관절 간격이 작을수록 열려진 관찰이 용이하다. 따라서 경사보조도구를 이용한 손목의 후전, 측방향 촬영은 영상의 왜곡을 감소시켜 진단적 가치가 높은 영상을 획득할 수 있고, 재촬영 시 환자 자세 변동에 따라 발생할 수 있는 편차를 감소시킬 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 움직임 벡터를 보다 빠르고 정확하게 추정해나가는 탐색 방법으로 상 좌 우 3 방향을 고려한 TDS(T-Shape Diamond Search) 알고리즘을 제안하였다. 이 방법에서는 실제 움직임 벡터가 탐색 영역의 중심과 상ㆍ하 ㆍ좌 ㆍ우 방향에 집중되어 있는 특성을 이용하여 먼저 탐색 원점을 중심으로 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 4 방향으로 탐색 점을 배치한 후 블록 정합을 실행한다 이들 중 정합 오차가 가장 삭은 지점을 기준점으로 상 방향으로 탐색 점을 확장하여 정합 오차를 측정해보고 기준점토다 오차가 작으면 계속 상 방향으로 확장해 나가고 그렇지 않으면 기준점을 충심으로 좌우 두 점 중 정합오차가 작은 점을 선택한다. 예측된 방향으로 위의 과정을 반복하며 움직임을 추정한다. 특히 움직임이 십자방향에 집중되는 영상의 경우 접근이 빠르고, 단계적으로 움직임 가능성이 낮은 부분을 탐색 대상에서 제외해 나감으로써 탐색이 비교적 빠르고 정확하게 이루어진다. 이 방법은 기존의 부분 최적 탐색 기법인 NTSS, DS, 그리고 HEXBS 등의 탐색법과 비교할 때 유사한 화질을 유지하면서도 탐색 점수에서는 평균 38%의 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 특히 움직임이 적은 영상에서의 탐색 점수는 50%의 향상된 결과를 얻었다.
본 연구는 바나나 첨가에 따른 식빵의 품질 특성을 알아보고자 하였다. 반죽의 mixograph와 stickiness, 발효율, TPA, 비용적, 영상분석, 색도, 수분함량, 기호도 검사를 통하여 분석하였다. Mixograph의 peak time(min)는 모든 시료가 4~5분을 나타냈지만, peak value(%)의 경우 CON, B10, B20 시료가 60% 이상, B30, B40이 60% 이하를 나타냈다. Stickiness 측정결과, 바나나 첨가량이 늘어나면서 점착력이 낮아짐을 알 수 있었다. 발효율은 전반적으로 증가하였으나, B40 시료의 경우 75분 이후에는 감소하는 경향을 보였다. 껍질과 속질의 색도 측정결과, 명도 L값은 CON이 가장 높았고, 적색도 a값은 B40이 가장 높았으며, 황색도 b값 역시 B40이 가장 높았다. pH 측정 결과, B40이 가장 낮은 수치를 보였고, 바나나 첨가량이 많을수록 pH가 낮아지는 경향을 보였다. 바나나 첨가가 제품의 부피와 비용적에는 부정적인 영향을 끼치는 것을 알 수 있었으며, crumbScan을 통한 영상분석 결과, 껍질두께, 기공의 찌그러짐에서 유의한 차이는 나타나지 않았다. 반면, 기공의 조밀도에서는 CON의 값이 774.33으로 가장 낮았으며, B40의 값이 927.66으로 가장 높게 나타났다. Hardness는 유의한 차이를 보이며 B40이 가장 낮았고, 대조구가 가장 높았다. 수분함량은 전체적으로 유의한 차이가 있었고, CON의 값이 가장 높았으며, 바나나 첨가량이 늘어남에 따라서 그 값이 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 관능검사 중 기호도 검사 결과, B20이 가장 높은 평가를 받았고, B40은 전체적 기호도에서 가장 좋지 않게 나타났다. 특성차이 검사결과, 바나나 첨가량이 부피를 크게 하는데 부정적인 영향을 끼친다는 것을 확인할 수 있었다. 전반적인 품질특성 결과와 관능검사 결과에 따르면, 바나나를 20% 첨가하는 것이 품질과 기호도 측면에서 최적이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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