Video mosaicing techniques have been widely used in virtual reality environments. Especially in GIS field, video mosaics are becoming more and more common in representing urban environments. Such applications mainly use spherical or panoramic mosaics that are based on images taken from a rotating camera around its nodal point. The viewpoint, however, is limited to location within a small area. On the other hand, 2D-mosaics, which are based on images taken from a translating camera, can acquire data in wide area. The 2D-mosaics still have some problems : it can‘t be applied to images taken from a rotational camera in large angle. To compensate those problems , we proposed a novel method for creating video mosaics in 3D space. The proposed algorithm consists of 4 steps: feature -based optical flow detection, camera orientation, 2D-image projection, and image registration in 3D space. All of the processes are fully automatic and successfully implemented and tested with real images.
본 논문에서는 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3D 점군을 사용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서, 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라를 이용하여 실내환경을 복원하는 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점 간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 3D 모델 생성에 활용될 수 있다.
본 연구는 국민영양관리를 위한 전문 인력 중장기 수급전망을 통하여 영양사 인력수급정책에 필요한 기초 자료와 정책방향을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 영양사의 면허등록인력, 사망자, 해외이주자, 취업직종 등 공급실태를 조사 분석하였다. 이 분석결과를 토대로 영양사 인력의 중장기 수급추계와 정책방향을 제시하였다. 영양사의 실태분석을 위해서 보건복지가족부의 영양사 면허등록인력, 행정안전부의 주민등록자료 및 건강보험공단의 건강보험 자격 자료를 수집하여 분석하였고, 영양사 인력 공급 추계방법으로는 기초추계유형 하에서 유입유출방법과 인구학적인 방법을 사용하였고, 수요추계방법으로는 인구, 국민총생산액 (GDP) 그리고 외국의 기준을 적용하는 비 (ratio)의 방법을 적용하였다. 본 연구결과에 따르면, 2025년까지 영양사 수급불균형정도와 방향은 영양사 수요추계방법에 따라 다소 다르게 전망된다. 먼저 인구 비 (ratio)를 적용한 수요추계에서 단순인구를 적용한 수요 추계치는 우리나라와 같이 저출산 현상이 지속되는 국가에서는 향후 국민건강영양수요의 변화를 반영하지 못하기 때문에 적절하지 않다고 판단된다. 따라서 인구 비를 적용해야 하는 경우 연령별 가중치가 적용된 보정된 인구수를 적용하는 것이 타당하다. 이 방법에 의한 수요추계치와 공급추계치를 비교하면 수요에 비해서 공급이 다소 많아서 2010년에 1,634명에서 2025년에 2,076명으로 영양사가 공급과잉 될 것으로 전망되지만, 수급 불균형 규모가 10%내외에 있기 때문에 큰 문제가 되지 않을 것으로 전망된다. 뿐만 아니라 향후 소득증가에 따른 건강수준 향상에 대한 요구와 만성질환자 증가 등에 따른 식이영양의 중요성으로 영양사 수요는 증가하리라 판단되기 때문에 수급불균형은 큰 문제가 되지 않을 것으로 판단된다. 국내총생산 (GDP)의 비 (ratio)를 적용한 방법과 관련하여, 국내총생산이 원화 (₩)와 달러화 ($)로 표시된 것에 따라 수급불균형의 규모가 다소 달라지는 것으로 나타났다. 원화로 표시된 국내총생산의 비를 적용하여 추계한 수요와 비교하면 10% 내외의 수급불균형이 발생하고, 달러화로 표시된 국내총생산의 비를 적용한 수요추계치와 비교하면 영양사 공급과잉규모가 증가하다가 2020년 이후 부터 공급과잉의 규모가 감소한다. 국내총생산 (GDP)을 적용한 수요추계치와 공급추계치를 비교하면 전반적으로 공급과잉현상이 나타날 것으로 전망되지만, 노령화 및 만성질환자의 증가에 따른 식이영양의 수요의 증가로 영양사의 수요가 증가할 것으로 판단되어 국내총생산의 비를 적용한 시나리오 하에서도 영양사의 수급불균형은 크게 문제가 되지 않을 것으로 판단된다. 외국의 영양사 비를 적용한 시나리오와 관련하여, 공급추계치를 미국의 영양사 기준을 적용하여 추계한 우리나라 영양사 수요추계치와 비교하면, 시나리오에 상관없이 우리나라 영양사 수요는 2025년까지 공급과잉으로 전망된다. 그러나 유럽의 영양사 기준을 적용했을 때는 시나리오에 따라 수급전망이 달라진다. 유럽의 '시나리오 1'을 기준으로 하면 공급과잉 현상이 발생하지만 '시나리오 2'를 기준으로 하면 공급부족현상이 발생한다. 외국의 기준을 적용한 수급추계결과에 대해서는 국가 간 영양사의 역할 및 기능 등이 다소 다를 수 있기 때문에 신중하게 접근해야 한다. 우리나라 영양사인력은 다소 과잉공급이 전망되지만 노령화 및 만성질환자의 증가에 따른 식이영양 수요의 증가와 병원 분야의 임상영양사의 수요의 증가로 영양사의 수요가 증가할 것으로 판단되어 영양사 공급과잉은 큰 문제가 될 것으로 보이지는 않는다. 그러나 우리나라의 영양사 자격요건은 지나치게 열려있으며 이는 영양사인력의 자질에도 영향을 미치고 있는 실정이다. 따라서 향후 영양사 면허자격과 합격요건을 강화하여 영양사 배출 인력의 자질 향상과 적정수급을 유지하는 방향의 정책이 요구된다.
본 논문에서는 다시점 카메라를 이용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라로 여러 방향에서 획득된 3D 점군을 이용한 실내환경 복원 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상평면으로 투영하고 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 주변화소와의 상관관계를 이용함으로써 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경에 대한 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 가상 환경 생성 및 Mediated Reality (MR) 응용 분야에 활용될 수 있다.
고해상도 위성의 센서모형화는 도면화와 지형공간정보(Geo-spatial Information System)의 응용을 위해서는 필수적인 단계이다. 영상과 대상물과의 기하학적인 관계를 규정하는 센서모형은 크게 엄밀(rigorous)센서모형화와 간략(approximate)센서모형화의 두 가지로 나눌 수 있다. 엄밀센서모형화는 위성의 실제적인 촬영기하를 고려한 것으로 센서의 내외부적인 특성을 알고 있어야 하는 반면에 간략센서모형화 방법은 영상취득기하의 종합적인 이해나 센서의 내외부적인 특성정보를 필요로 하지 않기 때문에 사진측량 커뮤니티에서 많은 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 3차원 위치결정에 이용되고 있는 엄밀센서모형과 다양한 간략센서모형에 대해 비교연구를 수행하였으며 위성영상의 이용목적에 따른 적합한 모형화 방법을 제안하였다. IKONOS 위성영상을 이용한 사례연구를 통하여 엄밀센서모형과 간략센서모형에 대한 비교연구를 수행하였으며, 수집 가능한 지상기준점에 따른 위치정확도를 평가하였다. 간략센서모형화 방법 중에서 편의보정된 다항식비례모형(bias compensated RFM)이 가장 우수하였으며 개량평행투영모형(modified parallel projection)과 평행-중심투영모형(parallel-perspective model)은 적은 수의 기준점을 이용하여 센서모형화가 가능하였다. 또한 간략센서모형화 방법 중 부등각사상변환(affine transformation)은 고해상도 위성의 수평위치결정과 영상간의 등록에 활용가능하다.
kV cone-beam CT (CBCT)가 결합된 선형가속기의 등장으로 더욱 정확한 영상유도 방사선치료(Image-guided radiation therapy, IGRT)가 가능해졌다. IGRT는 영상장비를 이용해 표적의 이동을 보정할 수 있는 방사선치료기술로, CBCT를 이용한 IGRT의 경우 내부 장기의 정보를 바탕으로 병변의 이동을 정확히 알 수 있다. 내부 장기의 정보를 얻기 위해서는 방사선이 조사되기 바로 전에 환자의 CBCT 영상을 획득하여 치료계획 시 사용한 모의치료 CT영상과 정합을 수행하게 된다. 본 연구에서는 CBCT 영상의 재구성 품질에 따른 정합결과를 비교해 보았다. 6명의 환자로부터 총 56개의 CBCT 투과 정보를 획득하여 분석한 결과, 평행이동벡터의 차가 1 mm를 초과하는 경우는 단 3개에 불과하였다. 회전이동의 경우, x, y, z, 세 축을 모두 고려하였으며, 그 결과 총 168 ($56{\times}3$)개에서 단 3개만이 $1^{\circ}$ 이상의 차이를 나타냈다.
목적: 최근들어 비호지킨 림프종 환자군에서 $^{131}I$ 표지 rituximab을 이용한 반복적인 방사면역치료가 효과적인 치료방법임이 보고되고 있다. 이 연구에서는 $^{131}I$ 표지 rituximab을 이용하여 반복적인 방사면역치료를 시행받은 비호지킨 림프종 환자군에서 치료전 FDG-PET과 치료후 감마카메라를 이용한 전신 평면방출영상을 이용하여 종양의 흡수선량을 평가하였다. 대상 및 방법: 모두 4명의 환자들에게 치료용량의 $^{131}I$ 표지 rituximab ($7270.5{\pm}276.5MBq$)을 정맥주사하였다. 방사면역치료의 반복휫수는 3명에서는 3회, 1명에서는 4회였으며, 7개의 측정가능한 종양에 대해 총 21회의 평가가 이루어졌다. 감마카메라를 이용한 전신 평면방출영상을 방사면역치료 후 5분, 5시간, 24시간, 48시간 및 72시간에 연속적으로 촬영하였고, FDG PET/CT를 방사면역치료 전 1주일 이내와 방사면역치료 후 30일째 되는 날에 각각 촬영하였다. 방사면역치료 전 PET/CT로부터 관상면의 최대강도투사영상을 얻었고, 이 영상에 AMIDE소프트웨어를 이용하여 연속적인 전신 평면방출영상을 중첩시켰는데, 이 과정에서 4개의 해부학적 표지자(양측 어깨와 엉덩이)를 이용하였다. 중첩된 영상에서 종양부위와 왼쪽 안쪽 넓적다리(배경영역)의 관심영역을 그리고, 종양자체의 시간-방사능곡선을 구하였다. PET/CT에 포함된 CT영상으로부터 종양의 부피를 측정했으며, 각각의 종양부위의 SUVmax를 구하여 종양부피와 SUVmax의 방사면역 치료 전후 변화율을 평가하였다. 종양의 흡수선량과 부피변화율 간의 상관관계를 분석하였고, 방사면역치료 횟수에 따라서 종양의 흡수선량 및 부피 변화율에 유의한 차이가 있는지 알아보았다. 결과: 전체 환자군의 종양부위 흡수선량은 $397.7{\pm}646.2\;cGy$ ($53.0{\sim}2853.0\;cGy$)이었다. 방사면역 치료 전 종양의 부피는 $11.3{\pm}9.1\;cc$ ($2.9{\sim}34.2\;cc$)이었고, 치료 후 종양의 부피 변화율은 $-29.8{\pm}44.3%$($-100.0%{\sim}+42.5%$)이었다. 종양의 흡수선량과 부피 변화율 간에는 유의한 상관관계가 관찰되지 않았으며(p>0.05), 방사면역치료 횟수에 따라서 종양의 흡수선량 및 부피 변화율에도 유의한 차이가 관찰되지 않았다(p>0.05). 결론: FDG-PET의 최대강도투사영상을 이용하여 종양의 위치와 경계를 보다 명확하게 파악할 수 있었고, 감마카메라 영상과의 중첩을 통해서 효과적인 종양의 흡수선량평가가 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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