지능형 프로젝션 시스템이란 임의의 환경에서 프로젝터를 이용하여 임의의 스크린에 영상을 왜곡없이 보여줄 수 있는 시스템을 말한다. 최근 프로젝터의 보편화로 인해 지능형 프로젝션 시스템에 대한 요구는 크게 증가했으며, 이러한 요구들은 지능형 프로젝션 시스템과 관련된 기술의 획기적인 발전을 가져왔다. 그러나, 여전히 지능형 프로젝션 시스템이 극복하지 못한 환경들(대부분 주어진 환경이나 시스템의 특성이 시간에 따라 변하는 것과 관련됨)이 존재하며, 이는 지능형 프로젝션 시스템들의 적용 범위를 크게 제약해왔다. 본 논문에서는 이러한 환경들 중에 대표적인 두 가지 예로 스크린에 전반사가 존재하는 경우와 스크린의 기하가 동적으로 변하는 경우에 대한 효과적인 해결책(다수의 중첩 프로젝터 시스템, 보색패턴 삽입) 및 실험결과를 제공한다. 또한, 사용자분석을 통해 사용자 관점에서 제안된 방법들의 효용성을 검증한다. 단 각 환경들은 독립적으로 다루어지며 모든 환경에 대해 동시에 적응하는 것에 대해서는 다루지 않는다. 이는 모든 환경들을 동시에 고려하기 위해서는 각 기술들을 단순히 조합하는 것으로는 불가능하며, 새로운 모델 및 기술이 개발되어야 하기 때문이다. 따라서, 지극히 일반적인 환경이 아니라면 본 논문에서 제안한 방법들을 이용함으로써 지능형 프로젝션 시스템의 응용 범위를 크게 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
고해상도 위성영상은 기상관측, 지형관측, 원격탐사, 군사시설감시, 문화재보호 등 많은 분야에서 이용된다. 위성영상은 동일한 위성영상 시스템에서 획득한 영상이라 할지라도 하드웨어(광학장치, 위성의 운용고도, 영상 센서 등)의 조건에 따라서 해상도가 저하된 영상들이 발생한다. 따라서 위성이 발사된 이후에는 이러한 해상도가 저하된 영상들의 해상도 향상을 위해서 영상시스템의 하드웨어를 변경하는 것은 불가능하므로 위성영상 자체를 이용하여 해상도를 향상시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 저해상도 위성영상을 이용하여 해상도를 향상시키는 방법으로 SR(Super Resolution) 알고리즘을 사용하였다. SR 알고리즘은 다수의 저해상도 영상들의 정합을 통해 영상의 해상도를 향상시키는 알고리즘이다. 하지만 위성영상에서는 동일 지역에 대한 여러 장의 영상을 획득하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 특징점 자동추출과 투영 변환(Projection Transform)을 적용 후 영상에 대한 기하학적 변화를 보정하여 SR 알고리즘을 수행하였다. 그 결과 수동으로 특징점을 구한 SR 결과와 같이 에지 부분이 뚜렷하게 나타나는 것을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 다수의 카메라들을 이용하여 3차원 공간상에 있는 물체에 대한 다중 시점 영상들을 획득하고, 그 영상들로부터 해당 3차원 물체에 대한 기하학적인 형상 및 질감 정보를 추정하여, 그 물체에 대한 고해상도 3차원 콘텐츠를 효율적으로 제작하는 새로운 시스템을 제안한다. 지금까지 다양한 다중 시점 영상 기반 3차원 객체 복원 시스템들이 제안되었지만 다중 시점 기반 3차원 객체 복원이 많은 메모리와 계산량을 필요로 하기 때문에 고해상도의 3차원 콘텐츠를 얻는 데에는 어려움이 있었다. 3차원 복원에 필요한 계산량 및 메모리량을 줄이기 위해 제안 시스템은 객체의 다중 시점을 촬영한 영상 내에서 객체가 존재할 수 있는 영역을 사전에 설정하여 객체 윤곽선 추출 과정을 빠르게 수행한다. 그리고 체인코드를 활용하여 실루엣 영상을 표현하고 3차원-2차원 투영 및 역투영 관계를 1차원 호모그래피를 통해 표현하여 객체의 비주얼 헐을 빠르게 계산한다. 복원된 3차원 객체의 기하정보는 3차원 선분 기반의 표현 기법인 DoCube를 활용하여 적은 데이터양으로 표현하였으며, 3차원 메시 생성 및 텍스쳐 맵핑을 수행하여 최종적인 3차원 객체를 생성한다. 실험 결과 제안 시스템이 $800{\times}800{\times}800$ 해상도의 3차원 객체 복원을 프레임 당 2.2초에 수행하는 것을 확인하였다.
반투명 물체(Translucent Object)는 불투명한 물체와는 달리 물체 내부에서 산란이 일어난다. 반투명 물체의 한 표면(Surface)을 렌더링하기 위해서는 그 표면의 정규 벡터뿐만 아니라 그 표면의 주변 기하 정보가 필요하다. 그러나 그래픽 하드웨어 구조는 반투명 물체의 실시간 렌더링의 구현에 많은 제약을 준다. 3D 기하 정보 대신에 라디언스 맵(Radiance map)과 깊이 맵(Depth map)과 같은 투영 영상(Projected Image)을 기반으로 하는 영상 공간 접근 방법(Image Space Approach)을 사용함으로써 GPU 상에서 반투명 재질을 실시간으로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 영상 공간 접근 방법(Image Space Approach)의 연장선에서 시점을 달리한 여러 장의 투영 영상을 이용함으로써 기존의 한 장의 투영 영상만을 이용한 방법이 가지고 있는 가시성 한계점을 해결한다. 또한 복수 투영 영상의 이용에 따른 계산량 증가에 의해서 손실된 프레임 속도(Frame Rate)에 대해 분석한다.
Thyroid scans using $Na^{131}I\;and\;^{99m}TcO_4^-$ in two (anterior and anterior oblique) projections were done simultaneously in 50 patients with single palpable nodule and in euthyroid state(nodular nontoxic goiter) and 20 normal subjects to evaluate the imaging ability of each radionuclide and the necessity of oblique view. In detection of a nodule as a cold or cool area, $^{99m}TcO_4^-$ was slightly superior to $^{131}I$(82 % to 78% with anterior view alone, 92% to 84% when oblique view is added in detectability), with addition of an oblique view, 5 more cold or cool area in $^{99m}Tc$ scan and 3 more $^{131}I$ scan were detected. In normal subjects $^{99m}TcO_4^-$ scan was significantly superior to $^{131}I$ scan(90% to 70%) in getting normal pattern of tracer uptake in the glands. For routine imaging study of the thyroid, $^{99m}Tc$ pertechnetate scan with multiple projection is considered to be a preferable method.
그림자 이미지는 수천 년 동안 의식과 무의식 사이에 존재하는 상상력을 가장 쉽게 표현하는 대표적 매개이자 수단이었다. 빛이 존재하는 어디든 사람들은 특별한 기술없이도 자신의 그림자로 놀이를 만들어내었고, 단번에 일상을 환상으로 만들었다. 그림자 이미지는 이렇듯 유희적 대상으로써 뿐만 아니라, 문학, 예술, 철학, 그리고 대중문화의 주제와 소재로 오랫동안 활용되어오며 다양한 속성을 내포해왔다. 특히 예술 분야에서는 그림자 실루엣 특유의 단순한 조형성에서 오는 독특함을 통해 강렬한 시각적 자극을 실험해왔다. 그 중 애니메이션 분야에서는 정형화 된 활용 방식들이 생겨나며 쉽게 접근하기 힘든 작가주의 작품 방식이나 비주류의 영역으로 인식되기 시작했다. 하지만 최근 디지털 시대의 애니메이션과 확장된 형태인 미디어 아트 분야에서 그림자 이미지는 더욱 적극적으로 활용되고 있으며, 이 과정에서 기존 빛이 존재하는 공간이라면 어디든 친근하고 쉽게 다가갈 수 있었던 그림자놀이의 유희성과 이를 통한 상상력이 새로운 차원에서 더욱 다채롭게 표현되고 있다. 본 논문에서는 최근 이러한 흐름에 주목하고, 그림자 이미지를 활용한 실루엣 애니메이션과 최근 미디어아트 작품들을 중심으로 그 미학적 변용과 확장되는 방식을 소개하고 분석한다. 스크린 베이스의 실루엣 애니메이션에서는 디지털 기술이 접목되며 기존 관습적 방식에서 탈피한 새로운 시도들을 통해 한계로 여겨져 온 대부분의 요소들이 제거되고, 해당 요소들은 연출자의 자유로운 선택의 문제가 되었다. 특히 최근 다양한 광원과 프로젝션, 그리고 카메라 기술을 활용한 전시환경에서는 이전 선형적으로 제시된 다양한 공간들이 입체적으로 중첩되고, 체험자의 그림자가 분리되어 체험자의 타자로서 역할하며 새로운 유희적 상상과 감각 체험이 가능해졌고, 또 컴퓨터 비전을 통해 새로운 시선들로 그림자 이미지와 이를 둘러싼 또 다른 이미지들을 찾아내고 이를 더욱 유연하게 활용할 수도 있게 되었다. 이런 변화들은 기존 프레임 속에서 관습화된 그림자 이미지 활용에 새로운 활기를 부여했고, 기존 그림자놀이가 오랫동안 지녀온 유희적 속성과 상상력을 또 다른 방식으로 확장시킨다.
기존 증강현실 콘텐츠 경우 고정된 마커를 빠르게 이동시키면 가시화에 끊김 현상이 발생하게 된다. 따라서 동적 마커를 사용할 경우에도 콘텐츠가 끊어짐 없이 사용자에게 제공되는 방법이 요구된다. 카메라에 입력된 한 장의 이미지 내에 두 개 이상의 마커가 존재할 경우 기존의 이미지 기반 마커와 SLAM(Simultaneous Localization & Mapping) 방식을 통해서는 각각의 마커를 동시에 추적할 수 없다. 본 논문은 각 마커 위에 정합된 객체들 간의 상호작용은 불가능하다는 점을 극복함은 물론, 빠르게 움직이는 마커를 실시간으로 추적하여 그 위에 원하는 객체를 정확하게 증강 가시화하는 방법론을 제안한다. 이를 위해, 주행형 로봇과 시범 콘텐츠의 가상로봇을 동기화하여, 주행형 로봇 상에 콘텐츠가 가시화되도록 하였다. 그리고 카메라 한 대로 다중 동적객체를 추적하여 서로 상호작용하는 기술을 제안하였다. 결과적으로 가상로봇과 실제로봇을 연동하여 상호작용하도록 함으로써 실시간 동적객체 추적 및 가시화 기술의 유용성을 검증하였다.
Objective: To evaluate the feasibility of single-shot whole thoracic time-resolved MR angiography (TR-MRA) to identify the feeding arteries of pulmonary arteriovenous malformations (PAVMs) and reperfusion of the lesion after embolization in patients with multiple PAVMs. Materials and Methods: Nine patients (8 females and 1 male; age range, 23-65 years) with a total of 62 PAVMs who underwent percutaneous embolization for multiple PAVMs and were subsequently followed up using TR-MRA and CT obtained within 6 months from each other were retrospectively reviewed. All imaging analyses were performed by two independent readers blinded to clinical information. The visibility of the feeding arteries on maximum intensity projection (MIP) reconstruction and multiplanar reconstruction (MPR) TR-MRA images was evaluated by comparing them to CT as a reference. The accuracy of TR-MRA for diagnosing reperfusion of the PAVM after embolization was assessed in a subgroup with angiographic confirmation. The reliability between the readers in interpreting the TR-MRA results was analyzed using kappa (κ) statistics. Results: Feeding arteries were visible on the original MIP images of TR-MRA in 82.3% (51/62) and 85.5% (53/62) of readers 1 and 2, respectively. Using the MPR, the rates increased to 93.5% (58/62) and 95.2% (59/62), respectively (κ = 0.760 and 0.792, respectively). Factors for invisibility were the course of feeding arteries in the anteroposterior plane, proximity to large enhancing vessels, adjacency to the chest wall, pulsation of the heart, and small feeding arteries. Thirty-seven PAVMs in five patients had angiographic confirmation of reperfusion status after embolization (32 occlusions and 5 reperfusions). TR-MRA showed 100% (5/5) sensitivity and 100% (32/32, including three cases in which the feeding arteries were not visible on TR-MRA) specificity for both readers. Conclusion: Single-shot whole thoracic TR-MRA with MPR showed good visibility of the feeding arteries of PAVMs and high accuracy in diagnosing reperfusion after embolization. Single-shot whole thoracic TR-MRA may be a feasible method for the follow-up of patients with multiple PAVMs.
Kim, Ji-Kyoung;Oh, Yeong-Jae;Chong, Kab-Sung;Wee, Jae-Woo;Lee, Chong-Ho
대한전기학회:학술대회논문집
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대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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pp.107-109
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2004
In this paper, authors propose the sensor fusion system that can recognize multiple 3D objects from 2D projection images and tactile information. The proposed system focuses on improving recognition performance of 3D object. Unlike the conventional object recognition system that uses image sensor alone, the proposed method uses tactual sensors in addition to visual sensor. Neural network is used to fuse these informations. Tactual signals are obtained from the reaction force by the pressure sensors at the fingertips when unknown objects are grasped by four-fingered robot hand. The experiment evaluates the recognition rate and the number of teaming iterations of various objects. The merits of the proposed systems are not only the high performance of the learning ability but also the reliability of the system with tactual information for recognizing various objects even though visual information has a defect. The experimental results show that the proposed system can improve recognition rate and reduce learning time. These results verify the effectiveness of the proposed sensor fusion system as recognition scheme of 3D object.
Xiao, Mang;Li, Guangyao;Jiang, Yinyu;Xie, Li;He, Ye
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4405-4418
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2016
Automatic image completion techniques have difficulty processing images in which the target region has multiple planes or is non-facade. Here, we propose a new image completion method that uses belief propagation based on planar priorities. We first calculate planar information, which includes planar projection parameters, plane segments, and repetitive regularity extractions within the plane. Next, we convert this planar information into planar guide knowledge using the prior probabilities of patch transforms and offsets. Using the energy of the discrete Markov Random Field (MRF), we then define an objective function for image completion that uses the planar guide knowledge. Finally, in order to effectively optimize the MRF, we propose a new optimization scheme, termed Planar Priority-belief propagation that includes message-scheduling-based planar priority and dynamic label cropping. The results of experiment show that our approach exhibits advanced performance compared with existing approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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