카메라를 통한 객체의 움직임 검출은 불필요한 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확한 움직임을 검출하는 것은 어렵다. 또한 객체의 유입 후 일정시간 동안 움직임이 없을 경우에는 배경으로 인식될 수도 있다. 따라서 실시간으로 입력되는 영상에서 정확한 객체를 추출하고 움직임을 검출할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 객체의 정확한 움직임을 검출하기 위한 방법은 시간에 따라 변화하는 배경영상의 일부를 교체하고, 객체가 유입된 시점에서 객체의 영역을 추출하기 위하여 그물형 픽셀검사를 통하여 객체의 윤곽점을 추출한다. 추출된 윤곽점은 객체의 사각영역인 최소블록의 생성과 객체의 움직임을 빠르게 검출하기 위한 가변 탐색블록을 생성하여 정확한 객체의 움직임을 검출한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 95% 이상의 높은 정확도를 보였다.
Information Technology has extended its scope to the medical field as well as dental field. Like medical field, network ststem for dental field requires acquisition, storage, and display of images. However, unlike the medical field, the system to integrate several information including medical images has not been developed according to industrial standard for management of digital image for medical use, so called DICOM conformance. which makes the digital environment in dental field more and more difficult and expensive for this standardization and comfortable communication in LAN and WAN. To solve this problem, the DICOM encoder and server has to be developed because the DICOM file can be easily retrieved with patient's information from the DICOM server in the system as DICOM file has the standard specification to integrate the patient's information. The information including image and other discrete data can be easily integrated in DICOM file and can be used without any difficulty for precise diagnosis and for contribution to the decision making for each treatment protocol. Therefore, the system composed of DICOM encoder and server in dental practive for DICOM file must be developed with prudent consideration of the several strategic factors: I) Enhanced diagnostic capability through the integrated information of image and clinical data. ii) Clinician-friendly interface to simulate the systemic treatment procedure in clinical practice iii) Implementation of multidisciplinary treatment protocol The development of DICOM encoder and server based on these strategic considerations will provide paperless and filmless hospital environments by the seamless integration and management of patient's history, several clinical data and clinical images through image processing for quantitative analysis. The system also allows clinicians to provide more predictable dental care for the patients.
본 연구는 KOMPSAT-2 고해상도 위성영상에 대하여 기존의 RFM방식이 아닌 궤도-자세각 모델을 이용하여 좌 우 스테레오 위성영상의 정밀센서모델링을 다양한 파라메터를 조합하는 방법으로 분석하였다. 또한, 궤도기반정밀센서 모델링을 수립한 결과를 토대로 수치사진측량시스템에 적용하여 지상기준점에 대한 오차 확인과 수치지도 시범 제작을 하여 정확도를 검증하였다. 그 결과, KOMPSAT-2 위성영상에 대한 궤도기반 정밀센서모델링을 수행 할 경우 적은 지상기준점으로도 스테레오 입체시를 하여 중축척 이상의 수치지도 제작이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.
현재 사용되고 있는 두뇌영상의 제거 방법은 비록 환자의 개인 정보를 보호하고 있으나, 과도한 제거로 정확한 두뇌영상의 무결성을 손실할 수 있다. 원래 두뇌의 영상과 동일한 두뇌 조직을 나타내면서 환자의 신원을 감출 수 있는 새로운 익명화 얼굴모델을 생성시키는 방법을 연구하였다. 제안방법은 두 단계로 구성되었다: 10명의 두뇌영상을 정규화시켜서 모조 두뇌 표본 영상을 생성하는 단계와 실험영상 두뇌의 외곽부를 모조 두뇌의 안면부로 대체시키는 단계이다. 전체 두뇌영상에서 두피와 두개골 영역을 분할하기 위하여 레벨셋 알고리즘을 적용하였다. 영역화된 모조 두뇌를 대상 두뇌영상에 동일하게 배치하고 정규화를 시켜서 익명화된 얼굴 모델을 생성하였다. 원래 영상과 변형된 영상의 두뇌 조직부의 밝기 변화를 비교하여 제안 알고리즘의 타당성을 실험하였다. 실험 결과 두 두뇌영상은 두뇌 조직에서 완전히 동일하면서 신원을 파악할 수 없는 것을 검증하였다.
지형에 대한 입체적인 조감도의 작성기술은 여러 건설공사의 계획수립과 설계를 위하여 매우 중요한 요소로 활용될 수가 있다. 본 연구에서는 원격탐지된 위성영상을 이용하여 기존의 수치지형도와의 결합을 통한 3차원 영상 지도의 제작을 시도하여 다차원적인 분석이 가능한 입체 영상 조감도를 작성하였다. 이를 위하여 정밀 GCP에 의한 정사투영된 영상 및 등고선으로부터 생성된 DEM의 결합으로 3차원 지형분석이 가능한 지형의 입체화를 실험하여 건설공사 예정지역의 도로 노선의 연계에 의한 입체적인 접근이 가능한 3차원 조감도를 제작할 수 있는 기술을 개발하였다. 이러한 입체 영상 조감도의 작성에 의한 다각적인 지형분석이 가능하도록 하였고, 건설공사 예정 지역의 실시간 방식으로 가상적인 접근이 가능한 연구결과를 얻어냄으로써 균형적인 국토개발 및 건설분야에서의 다양한 활용을 유도할 수 있었다.
지형에 대한 입체적인 조감도의 작성기술은 여러 건설공사의 계획수립과 설계를 위하여 매우 중요한 요소로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 원격탐지된 위성영상을 이용하여 기존의 수치지형도와의 결합을 통한 3차원 영상 지도의 제작을 시도하여 다차원적인 분석이 가능한 입체 영상 조감도를 작성하였다. 이를 위하여 GCP에 의한 정사투영된 영상 및 등고선으로부터 생성된 DEM의 결합으로 3차원 지형분석이 가능한 지형의 입체화를 실험하여 건설공사 예정지역의 도로 노선의 연계에 의한 입체적인 접근이 가능한 3차원 조감도를 제작할 수 있는 기술을 개발하였다. 이러한 입체 영상 조감도의 작성에 의한 다각적인 지형분석이 가능하도록 하였고, 건설공사 예정 지역의 실시간적 가상적인 접근이 가능한 연구결과를 얻어냄으로써 균형적인 국토개발 및 건설분야에서의 다양한 활용을 유도할 수 있었다.
최근 차세대 신에너지 자원으로 각광받고 있는 심해저 망간단괴에 대한 탐사와 연구가 전 세계적으로 진행되고 있다. 이에 국내에서도 한국해양연구원을 중심으로 수심 5,000m의 태평양에 광범위하게 분포된 망간단괴 채취를 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. 정확한 채취량의 산정과 경제성을 분석하기 위해서는 정밀탐사가 요구되며, 이를 위하여 심해저 수중 카메라로부터 촬영된 영상을 처리하고 분석하여 망간단괴의 분포특성에 대한 정보를 추출할 수 있다. 본 연구는 심해저 영상에서 극심하게 발생하는 vignetting 현상을 효과적으로 제거하여 화질을 향상시키고, 영상에서 망간단괴를 추출하여 필요한 정보를 제공하는 방법을 제안하였다. 연구결과 vignetting 현상을 제거함으로써 보다 향상된 결과를 도출할 수 있었으며, 이를 기반으로 망간단괴에 대한 다양한 정보를 분석하여 향후 채취를 위한 계획수립 시 중요한 기초자료로 사용될 것으로 기대한다.
스마트폰의 고성능 카메라를 사용하여 버니어 캘리퍼스를 대체할 앱의 개발을 목표로 연구를 진행하고 있다. 앱은 제안된 템플릿이 부착된 측정 대상을 촬영한다. 촬영된 영상에서 템플릿을 참조하여 측정 대상에서 사용자가 지정한 지점 간의 거리를 측정한다. 앱의 정밀도는 시중에서 판매되고 있는 버니어 캘리퍼스의 오차 범위를 유지하도록 한다. 시장에 보급된 스마트폰의 카메라는 12M 픽셀이며, 그 이미지 셀의 크기는 1.4㎛이므로 이론적으로 버니어 캘리퍼스보다 더 정밀한 측정이 가능하다. 기존에 제안한 알고리즘에서는 촬영된 소스 영상의 템플릿 형태로부터 기준 거리를 추출하였지만, 제안하는 알고리즘은 알고 있는 템플릿의 기하학적 속성을 이용하여 영상을 보정한 후 거리를 구함으로써 향상된 정밀한 길이를 구할 수 있다.
In this paper, we propose an innovative approach that leverages deep learning to find optimal reference points for achieving precise tooth segmentation in three-dimensional tooth point cloud data. A dataset consisting of 350 aligned maxillary and mandibular cloud data was used as input, and both end coordinates of individual teeth were used as correct answers. A two-dimensional image was created by projecting the rendered point cloud data along the Z-axis, where an image of individual teeth was created using an object detection algorithm. The proposed algorithm is designed by adding various modules to the Unet model that allow effective learning of a narrow range, and detects both end points of the tooth using the generated tooth image. In the evaluation using DSC, Euclid distance, and MAE as indicators, we achieved superior performance compared to other Unet-based models. In future research, we will develop an algorithm to find the reference point of the point cloud by back-projecting the reference point detected in the image in three dimensions, and based on this, we will develop an algorithm to divide the teeth individually in the point cloud through image processing techniques.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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