본 논문에서는 실시간 고화질 360 영상 전송을 위해 사용자 시점에 기반한 타일 분할 기법을 적용하고 화질 평가를 위해 360 영상을 가상현실 기기 화면에 표현하는 구현을 설명한다. 사용자 시점에 기반한 고화질 360 영상 전송을 위한 방안으로, 움직임 참조 문제를 해결하기 위한 MCTS (Motion Constrained Tile Sets) 기술과 미리 구성된 타일 정보들을 포함하는 EIS (Extraction Information Sets) SEI (Supplemental Enhancement Information), 타일 정보를 추출해내고 영상을 분할 및 추출해주는 추출기(extractor)를 구현한다. 또한 사용자 시점에 기반한 타일 추출 방법과 추출된 영상을 이용해 가상현실 기기 화면에 표현하는 방법에 대한 구현 내용을 설명한다. 따라서, 제안된 구현물을 기반으로 영상 전송을 수행하면, 사용자 시점 영역의 영상만 전송하여 불필요한 영상 전송을 하지않게 되어 화질 대비 낮은 대역폭의 향상된 영상을 표현할 수 있다.
본 논문에서는 CT 및 CT 혈관 조영 영상에서 강체 정합 및 뼈 소거법을 이용한 하지 혈관 자동 추출 방법을 제안한다. 첫째, 뼈의 부분적인 움직임을 반영하기 위하여 해부학 정보를 바탕으로 하지를 자동 구역화하고, 둘째, CT와 CTA 영상간 움직임을 산정하기 위하여 거리지도 기반의 강체 정합을 수행한다. 셋째, CTA 영상에서 복잡한 구조를 갖는 뼈를 제거하고 뼈에 인접한 혈관이 깎이는 것을 방지하기 위하여 뼈 소거법과 혈관 마스킹 기법을 제안한다. 넷째, 정합오차 및 연골 등의 잡음을 줄이기 위하여 혈관 추적 기반의 후 처리 과정을 통하여 보정한다. 제안 방법의 평가를 위해 육안 평가와 정확성 평가 그리고 수행시간을 측정하였다. 육안 평가를 위해 차감 기법, 정합 후 차감 기법, 제안 방법을 적용한 결과를 볼륨렌더링과 최대 강도 투영영상을 사용하여 비교하였다. 정확성 평가를 위해 CTA 영상과 차감 기반 기법 및 제안 방법을 적용한 결과의 밝기값 분포도를 분석하였다. 실험 결과 뼈는 제거되고 가는 혈관 및 다른 조직의 손실 없이 혈관이 정확하게 추출되었음을 볼 수 있었고, 13명의 환자 데이터 전채에 대한 전체 수행시간은 약 40포 정도로 측정되었다.
잠재토픽모델(latent topic model)은 데이타에 내재된 특징적 패턴이나 데이타 정의 자질들 간의 상호 관련성을 확률적으로 모델링하고 자동 추출하는 모델로서 최근 텍스트 문서로부터의 의미 자질 자동 추출, 이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타 분석, 생물정보학 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 이러한 잠재토픽모델의 대규모 데이타에 대한 적용 시 그 효과 증대를 위한 중요한 이슈 중의 하나는 모델의 효율적 학습에 관한 것이다. 본 논문에서는 대표적 잠재토픽모델 중의 하나인 PLSA (probabilistic latent semantic analysis) 기법을 대상으로 점진적 EM 알고리즘을 활용한, 기본 EM 알고리즘 기반의 기존 학습에 대한 학습속도 증진 기법을 제안한다. 점진적 EM 알고리즘은 토픽 추론 시 전체 데이타에 대한 일괄적 E-step 대신에 일부 데이타에 대한 일련의 부분적 E-step을 수행하는 특징이 있으며 이전 데이터 일부에 대한 학습 결과를 바로 다음 데이타 학습에 반영함으로써 모델 학습의 가속화를 기대할 수 있다. 또한 이론적인 측면에서 지역해로의 수렴성이 보장되고 기존 알고리즘의 큰 수정 없이 구현이 용이하다는 장점이 있다. 논문에서는 해당 알고리즘의 기본적인 응용과 더불어 실제 적용과정 상에서의 가능한 데이터 분할법들을 제시하고 모델 학습 속도 개선 면에서의 성능을 실험적으로 비교 분석한다. 실세계 뉴스 문서 데이타에 대한 실험을 통해, 제안하는 기법이 기존 PLSA 학습 기법에 비해 유의미한 수준에서 학습 속도 증진을 달성할 수 있음을 보이며 추가적으로 모델의 병렬 학습 기법과의 조합을 통한 실험 결과를 간략히 제시한다.
내시경 초음파는 초음파 진동자를 내시경 끝에 부착하여 그 주위의 장기를 관찰할 목적으로 개발된 의료기기이다. 내시경 초음파 검사는 점막하 종양을 직접 관찰 할 수 있어 종양의 병리 소견이 예측 가능하지만, 종양의 악성화 여부 등에 대해 주관적인 소견이 개입될 수 있는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 주관적인 소견으로 인해 나타나는 문제점을 객관화하여 질병의 정확도와 재현성을 높이기 위해 종양의 각 특징을 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용하기 위해서 내시경 초음파 검사로 얻어진 초기 영상에서 분석에 필요한 초음파 영역을 추출한다. 초음파 영역은 여러 요인으로 인하여 명암도 값의 차이가 발생하는데, 이는 객관적인 분석에는 비효율적이다. 따라서 초기 검사 시에 매질로써 주입되는 물 영역의 명암도를 기준으로 하여 초음파 영역의 명암도를 표준화 한다. 표준화된 초음파 영역에서 전문의에 의하여 선택된 종양 영역에 LVQ 알고리즘과 비트 평면 분할 방법을 각각 적용하여 에코가 높은 spot 영역과 칼슘이 침착된 영역을 추출하고 분석한다. 종양 영역의 세밀한 분석을 위하여 명암도 값과, 종양 영역 내에서 전문의가 임의로 선택한 두 지점의 거리에 포함된 명암도 정보를 추출한다. 또한 선택된 종양의 악성도를 구분하기 위하여 종양 영역에서 외곽의 기울기를 계산한다. 내시경 초음파 영상에서 각 질병의 특징을 분석한 결과, 제시된 방법이 종양이 가지는 특징을 분석하는데 도움이 되는 것을 확인할 수 있었다.
내시경 초음파는 초음파 진동자를 내시경 끝에 부착하여 그 주위의 장기를 관찰할 목적으로 개발된 의료기기이다. 내시경 초음파 검사는 점막하 종양을 직접 관찰 할 수 있어 종양의 병리 소견이 예측 가능하지만, 종양의 악성화 여부 등에 대해 주관적인 소견이 개입될 수 있는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 주관적인 소견으로 인해 나타나는 문제점을 객관화하여 질병의 정확도와 재현성을 높이기 위해 종양의 각 특징을 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용하기 위해서 내시경 초음파 검사로 얻어진 초기 영상에서 분석에 필요한 초음파 영역을 추출한다. 초음파 영역은 여러 요인으로 인하여 명암도 값의 차이가 발생하는데, 이는 객관적인 분석에는 비효율적이다. 따라서 초기 검사 시에 매질로써 주입되는 물의 영역의 명암도를 기준으로 하여 초음파 영역의 명암도를 표준화 한다. 표준화 된 초음파 영역에서 전문의에 의하여 선택된 종양 영역에 LVQ 알고리즘과 비트 평면 분할 방법을 각각 적용하여 에코가 높은 spot 영역과 칼슘이 침착된 영역을 추출하고 분석한다. 종양 영역의 세밀한 분석을 위하여 명암도 값과, 종양 영역 내에서 전문의가 임의로 선택한 두 지점의 거리에 포함된 명암도 정보를 추출한다. 또한 선택된 종양의 악성도를 구분하기 위하여 종양 영역에서 외곽의 기울기를 계산한다. 내시경 초음파 영상에서 각 질병의 특징을 분석한 결과, 제시된 방법이 종양이 가지는 특징을 분석하는데 도움이 되는 것을 확인할 수 있었다.
최근 영상처리 응용의 일환으로 객체 추적 시스템에 많이 활용되는 SURF 알고리즘의 경우 영상의 회전 및 크기 변화에 강인한 특이점을 추출한다는 특징이 있지만 연산이 복잡하고 연산량이 많아 임베디드 환경에서 IP로 사용되기 위해서는 하드웨어 가속기 개발이 필수적이다. 하지만 이 때 요구되는 내부 메모리 사이즈가 매우 크기 때문에 ASIC이나 SoC 시스템으로 개발 할 때 칩 회로 사이즈가 커서 IP의 가치를 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 하드웨어 가속기 개발 시 회로면적에 효율적인 설계를 위해 내부 블록메모리 사용량을 줄이고 외부 메모리와 DMA를 사용하여 세분화된 Sub-IP 구조로 설계하는 것에 대해 연구하고 간단한 객체 추적 알고리즘을 개발하여 그 결과를 적용하였다. ARM Cortex-M0, AHB-lite, APB, DMA, SDRAM Controller로 구성된 시스템 환경에서 실험 결과 VGA(640x480)영상에서 SURF 알고리즘의 처리속도는 약 31frame/sec, 블록 메모리의 크기는 81Kbytes, 30nm 공정에서 회로의 크기는 약 74만 게이트 크기로 SoC 칩의 하드웨어 IP로 활용이 가능하였다. SURF와 비슷한 영상처리 알고리즘에서도 본 논문에서 제안하는 설계방법을 적용하면 타겟 어플리케이션에 효율적인 하드웨어 설계를 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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