국가기준점은 국토에 관한 각종 개발 및 이용 계획 등의 입안을 위한 지도 제작 또는 건설, 토목 공사용의 도면 작성을 위한 기준으로써 매우 중요하다. 우리나라는 1910년대 이후로 국가 기준점인 삼각점과 수준점을 설치하여 관리하여 왔으며, 현재는 국가기준점 정보를 국토정보플랫폼을 통하여 서비스를 제공하고 있다. 우리나라의 국가기준점은 시대적인 사건과 환경에 의해 망실이나 재설, 이설 등의 과정을 거쳐 변화해 왔으며, 이러한 변화를 거친 국가기준점들을 시계열적으로 연계하여 정보를 제공하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 삼각점을 시대별로 조선총독부 자료, 미군 YUCCA 사업 자료, 국립건설연구소 자료, 국립지리원 구 성과표 자료, 현재 자료로 구분하고, 각 시대별 동일 삼각점을 시계열적으로 연계하는 방안을 제시하였다. 최종적으로 제천시를 대상으로 시계열적 동일 삼각점을 정합하고, 삼각점의 시계열적 연계 가능성을 평가하였다.
멀티미디어정보검색 응용분야에서 내용-본위 이미지 검색은 유사성이 높은 멀티미디어 문서를 검색하는데 있어서 필수적이다. 따라서, 본 논문은 픽셀 (Pixel) 단위의 본래 이미지가 자동적 혹은 수동적으로 아이콘(icon) 객체로 구성된 아이콘 이미지로 변환될 때, 아이콘 이미지의 효율적인 표현과 검색을 제공하기 위함이다. 이를 위해 먼저 아이콘 객체를 점 대신에 사각형으로 표현함으로써 아이콘들간의 공간관계를 정확하게 표현할 수 있는 새로운 공간 매치 표현 기법을 제안한다. 또한, 이미지의 검색을 가속화시키기 위해, 2차원 시그니쳐 화일 구성을 사용한 효율적인 검색기법을 설계한다. 마지막으로, 성능 실험을 통하여 제안한 공간 매치 표현 기법이 기존의 9-DLT 표현 기법보다 더 나은 검색 효율을 나타냄을 보인다.
특징 기반 영상 인식 방법은 객체의 특징을 이용하므로 템플릿 정합에 비해 고속으로 수행될 수 있다. 불변 특징 기반의 파노라마 생성은 영상 인식의 한 응용으로서, 두 영상 간의 특징점 정합에 많은 처리 시간이 필요하다. 본 논문에서는 특징 강도 정보를 이용하여 특징점 정합 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. SURF 알고리즘으로 특징점들을 추출한 후, 특징 강도 정보를 계산하여 강한 특징점들을 선택하여 특징 정합에 사용한다. 특징 강도가 강한 특징점들은 그렇지 않은 특징점들 보다 더 의미 있다고 볼 수 있다. 실험에서 $320{\times}240$ 크기의 칼라 영상에 대해 제안한 방법은 특징 강도 정보를 사용하지 않았을 때보다 40% 이상 처리 속도의 향상을 보였다.
There are many available algorithms based on the different approaches to solve the intersection problems between two curves. Among them, the implicitization method is frequently used since it computes precise solutions fast and is robust in lower degrees. However, once the degrees of curves to be intersected are higher than cubics, its computation time increases rapidly and the numerical stability gets worse. From this observation, it is natural to transform the original problem into a set of easier ones. Therefore, curves are subdivided appropriately depending on their geometric behavior and approximated by a set of rational quadratic Bezier cures. Then, the implicitization method is applied to compute the intersections between approximated ones. Since the solutions of the implicitization method are intersections between approximated curves, a numerical process such as Newton-Raphson iteration should be employed to find true intersection points. As the seeds of numerical process are close to a true solution through the mix-and-match process, the experimental results illustrates that the proposed algorithm is superior to other algorithms.
Objectives: There are substantial variations on the methods of identifying Sa-sang typology in clinical practice. This review aimed to describe the clinical experiences on the classification of Sa-sang typology based on index signs for practice of Tae-Geuk acupuncture. Methods: Core physical signs and interpretation of treatment response for the classification of Sa-sang typology are suggested based on 42-year clinical experiences of the expert (the first author). Results: Epigastric tenderness and hepatic dullness sound are the most important physical sign in the classification of Sa-sang typology. Clinical experiences indicate that there may be a positive association between the presence of epigastric tenderness and hepatic dullness sound. Four sets of acupuncture points are matched for four types of Sa-sang institution, respectively. Appropriate match will resolve epigastric tenderness and hepatic dullness sound, while this will not happen if inappropriate match is employed. Conclusion: I suggest that two physical signs (i.e., epigastric tenderness and hepatic dullness sound) are essential for the classification of Sa-sang typology in Tae-Geuk acupuncture.
본 논문은 Gabor 웨이브렛 변환을 이용하여 무표정을 포함한 표정영상에서 얼굴의 주요 요소들의 경계선을 추출한 후, FCM 군집화 알고리즘을 적용하여 무표정 영상에서 저차원의 대표적인 특징점을 추출한다. 무표정 영상의 특징점들은 표정영상의 특징점들을 추출하기 위한 템플릿으로 사용되어지며, 표정영상의 특징점 추출은 무표정 영상의 특징점과 동적 연결모형을 이용하여 개략적인 정합과 정밀한 정합 과정의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 Gabor 웨이브렛과 FCM 군집화 알고리즘을 기반으로 동적 연결모형을 이용하여 표정영상에서 특징점들을 자동으로 추출할 수 있음을 제시한다. 본 연구결과는 자동 특징추출을 이용한 차원모형기반 얼굴 표정인식[1]에서 얼굴표정의 특징점을 자동으로 추출하는 데 적용되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3782-3796
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2020
A three-dimensional (3D) reconstruction is an important research area in computer vision. The ability to detect and match features across multiple views of a scene is a critical initial step. The tracking matrix W obtained from a 3D reconstruction can be applied to structure from motion (SFM) algorithms for 3D modeling. We often fail to generate an acceptable number of features when processing face or medical images because such images typically contain large homogeneous regions with minimal variation in intensity. In this study, we seek to locate sufficient matching points not only in general images but also in face and medical images, where it is difficult to determine the feature points. The algorithm is implemented on an adaptive threshold value, a scale invariant feature transform (SIFT), affine SIFT, speeded up robust features (SURF), and affine SURF. By applying the algorithm to face and general images and studying the geometric errors, we can achieve quasi-dense matching points that satisfy well-functioning geometric constraints. We also demonstrate a 3D reconstruction with a respectable performance by applying a column space fitting algorithm, which is an SFM algorithm.
본 논문에서는 점 계열 유사도에 기반하여 모션 대응에 대한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 점 계열은 x좌표를 기준으로 하여 오름 차순으로 정렬된 일련의 점 들의 리스트이다. 본 연구에서는 국부근접성에 기반하여 현재 프레임 전 프레임의 점들을 클러스터링 하고, 각 그룹에 있는 점 들의 순서를 변경해 가면서 여러 개의 가상 점 계열들을 구성하며, 가상 점 계열은 근접 제약조건에 근거한 유사도를 이용하여 현재 프레임의 점 계열과 정합한다. 국부적 애매함을 해결하기 위해 두 개 점 계열간의 가장 긴부분 문자열을 찾는 방법이 전체적인 정보로 사용된다. PETS2009과 CAVIAR데이터 집합들과 같은 다양한 영상 이미지 시퀀스에 대해 본 연구의 모션 대응 알고리즘은 90%이상의 정확도를 보여준다.
국내 디지털카메라의 보급으로 항공사진측량에서 디지털 카메라의 비중이 높아지고 있으며, 영상지도 제작이나 수치지형도 제작에 활용이 증가되고 있다. 그러나 사진의 위치정보나 자세정보 등을 포함하지 못하는 경우가 있어, 보다 정확한 사진기준점 성과를 얻기 위해 추가적인 방법이 필요하다. 본 연구에서는 디지털 카메라(DMC)로 촬영된 5개코스 56매의 사진과 35점의 지상기준점 성과를 이용하여 자동접합점 추출에 필요한 사진주점의 위치정보를 지형도에서 얻어 초기치로 입력한 A방법과 4개의 기준점을 이용하여 1번의 블록조정을 거친 외부표정 요소를 초기치로 입력한 B방법에 대해, 독일 INPHO사의 사진기준점측량 소프트웨어인 MATCH-AT를 사용하여 기준점 배치별 성과에 대해 비교분석하였다. 연구결과, B방법에 의한 사진 기준점측량의 정확도가 더 양호하였고, 자가 검정을 더하여 블록조정을 실시함으로 보다 나은 성과를 얻을 수 있었다. 또한 자가검정을 사용하여 지상기준점의 수를 줄일 수 있으므로 측량비용 측면에서도 효과적임을 알 수 있었다.
[목적] 뼈 검사는 골격계 질환에 대한 예민도와 높은 해상력의 핵의학 영상 검사이다. 본 연구는 추가적인 방사선피폭없이 뼈 검사 영상과 골반 X선 영상의 결합을 시행하고 영상의 해부학적 정보와 관용도를 증가시켜 환자 병변 진단에 도움이 되고자 한다. 2015년 11월에서 2016년 8월까지 본원에서 뼈 검사를 실시한 환자 중 골반 X선 촬영을 시행한 236명을 대상으로 진행하였다.(남자 64명, 여자 172명, 평균연령 $50.96{\pm}15.39$세) 검사장비는 감마카메라 Symbia Ecam(SIEMENS, Germany)을 사용하였고 디지털 엑스레이는 DRS-800(Listem, Korea)을 사용하였다. 영상의 결합 및 분석프로그램은 Osirix version 3.8.1(Osirix, USA), 통계프로그램은 Stata/SE 버전 14.0(StataCorp, USA)를 사용하였다. 환자에게 $^{99m}Tc-DPD$ 740 MBq을 정맥주사한 후 2~4시간이 지난 뒤에 검사를 진행하였다. 감마카메라 영상 획득 조건은 Matrix size $256{\times}1024$, Zoom 1.00, 검사 속도 17 cm/min로 하였다. 디지털 엑스레이는 Collimator size $14^{{\prime}{\prime}}{\times}17^{{\prime}{\prime}}$, 77 kVp(60~97kVp), 평균 30 mAs(20~48)로 전상장골극과 치골결합 사이 수직입사를 하였다. Osirix 상에서 골반 뼈의 윤곽 및 가상의점을 선택하여 결합하고 획득한 영상을 핵의학과 5년 이상 근무한 방사선사 3명에 의해 평가 되었으며, 모두 동일할 경우 일치, 하나라도 동일하지 않을 경우 불일치로 평가하였다. 전체 236명 중 일치하는 대상은 216명 (91.53%) 이다. 연령의 중위수 및 범위(최소값~최대값)는 일치하지 않는 그룹에서 67(46~81)세, 일치하는 그룹에서 52(22~87)세로, 일치하지 않는 그룹의 연령이 더 높은 것을 확인하였고, 두 군 간에 연령이 다른지 Wilcoxon rank-sum test를 수행해 본 결과, 통계적으로 유의하게 두 군 간에 나이가 차이나는 것을 확인할 수 있었다(p < 0.0001). 남자는 64명 중 60명(93.75%), 여자는 172명 중 156명(90.70%)가 일치하였고, 골반 병변이 없던 환자는 54명 중 54명(100.00%), 골반 병변이 있던 환자는 182명 중 162명(89.01%) 일치하였고, 골반 병변 여부에 따른 일치율은 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p = 0.0094). 뼈 검사와 골반 X선 영상을 결합하는데 있어서 여러 가지 변수가 있을 수 있었고 환자의 연령과 골반병변이 영상의 결합에 일부 영향을 줄 수 있을 것으로 생각된다. 본 연구를 통하여 방사선 피폭 없이 소아의 골반 골육종 진단에 도움이 되리라 사료되고 이와 같은 영상의 결합 연구를 통해서 핵의학 영상발전에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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