본 논문에서는 영상 복원을 위해서 경계검출 알고리즘을 갖는 하중 격자형 메디안필터를 사용한 새로운 방법을 고려해 보았다. 이 방법은 경계를 검출하기 위한 간단한 가정의 시험들로 구성되어 있으며 움직이는 격자형 창을 사용하였다. 이 방법을 잡음에 의해서 손상된 영상에 적용하였으며 그 결과를 일반 메디안 필터와 격자형 메디안 필터의 결과와 비교 하였다. 실험 결과, 경계검출 알고리즘을 갖는 하중 격자형 메디안 필터를 사용하는 것이 다른 메디안 필터를 사용한 결과보다 매우 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 영상 향상을 위해서 에지 검출 알고리즘을 갖는 격자형 메디안필터를 사용한 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법은 에지를 검출하기 위한 간단한 시험들로 구성되어 있으며 격자형 창을 사용하였다. 잡음에 의해서 손상된 영상에 제안한 방법을 적용 하였으며 그 결과를 일반 메디안 필터와 격자형 메디안 필터의 결과와 비교 하였다. 실험 결과, 에지 검출 알고리즘을 갖는 격자형 메디안 필터를 사용하는 것이 다른 메디안 필터를 사용한 결과보다 매우 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
In this paper, we have studies the images have been reconstructed by using combination of images which has been acquired by the variation of operating frequency. When inner images has been reconstructed, inner image has been superposition by surface state effect. In this case, image enhancement the phase object and enhance the contrast of inner image. In the result of the specimen for the round defect with 2mm diameter, for the types of the depth are 1.5mm, 2mm, 2.5mm, and 3mm, it has been show that the shape of defect has better than before this processing and phase contrast grow large twice. And we have constructed the acoustic microscope by using quadrature detector that is able simultaneously to acquired the amplitude and phase of the reflected signal. Father more we have studied the reconstruction method of the amplitude and phase images and the enhancement method of the defect images' contrast.
본 연구는 노인의 인지기능 향상을 위해 태블릿 PC 애플리케이션을 활용하는 방안을 제시하고 평생교육의 한 일환으로 노인 교육으로서의 과학교육의 가능성 제고에 이바지 하고자 스마트 애플리케이션 프로그램을 개발하고 적용한 사례를 분석한 연구이다. 연구를 위하여 프로그램의 방향성을 설정하고 그에 따라 '색칠하기', '빌딩 불 켜기', '도형 맞추기', '버튼 누르기' 프로그램을 개발하였다. 9명의 연구 대상자에게 프로그램을 적용한 결과 각 프로그램은 노인의 인지기능 향상에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 노인의 인지기능 향상 프로그램으로 스마트 애플리케이션 활용 가능성을 보여주는 것이다.
본 논문에서는 잔향이 존재하는 환경에서 단일 마이크로폰을 사용한 음성 개선 방법을 제시한다. 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)은 스펙트럼 상에서 잔향성분 및 잡음을 제거 할 수 있는 효과적인 방법이다. 스펙트럼 차감법은 음성과 비음성 구간의 정확한 구분을 필요로 하며 성능을 향상시키기 위해 본 논문에서는 엔트로피(Entropy) 기반의 음성 구간 검출법을 적용하였다. 제시된 방법을 기존의 에너지 검출 기반의 음성 검출법을 적용한 스펙트럼 차감법과 비교하여 성능 평가를 수행하였다. SNR 및 잔향시간에 따른 잔향 제거비율을 평가지표로 사용하였으며, 시뮬레이션 결과 기존의 스펙트럼 차감법과 비교하여 제시된 방법이 우수한 성능을 보였다.
디지털 카메라는 제한된 크기의 다이내믹레인지를 갖는 이미지 센서의 한계로 인하여 인간의 눈으로 보는 것과 동일한 화질의 영상을 얻을 수 없기 때문에 이를 개선해야 할 필요성이 있다. 기존의 화질개선방법으로는 Land의 인간의 시각적 모델을 바탕으로 한 Retinex 알고리즘이 대표적이다. Retinex 알고리즘은 칼라의 일관성과 시각적인 개선을 제공하지만, 전역적인 contrast 감소와 후광효과 및 색왜곡 문제를 발생시키기도 한다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 YCbCr 색공간에서 휘도성분의 주파수성분에 대한 처리를 통해 전역적 contrast를 향상시키고, 색차성분에 대한 처리를 통해 칼라 선명도를 향상시키는 방법을 제안한다. 실험 결과영상의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 연산량 감소효과가 뛰어나며 전역적 contrast 향상과 색상 보전 성능이 우수하고 후광효과를 효과적으로 제거함을 확인하였다.
본 연구의 목적은 디지털 방사선 흉부영상의 개선을 위한 영상처리방법을 제안하고 임상적 유용성을 평가하는 것이다. 흉부영상의 edge를 보존하면서 산란성 노이즈 제거를 위한 비선형의 반복 필터가 고안되었다. 영상의 다이나믹 레인지 (dynamic_range)의 조절이 이루어 졌으며, 해부학적 영역과 주변픽셀과의 호환성을 바탕으로 적응적 영상증강이 이루어졌다. 종격동 영역에서의 영상증강과 더불어, 폐 영역에서의 혈관조직, 기관지, 폐 조직 등이 적절하게 증강되었다. 3명의 판독의에 의한 임상평가가 이루어 졌으며, PA 영상에서는 11개, 그리고 Lateral 영상에서는 9개의 해부학적 영역이 면밀하게 관찰되었다. 각각 100장의 영상들이 ITU (International Telecommunication Union) recommendation 500에 따라 평가되어졌으며, 그 결과는 good과 adequate중간인 3.4의 평균치를 보였다. 이는 제안한 영상처리의 임상적 유용성이 최소한 양호함 이상의 가치가 있음을 의미한다. 유용한 해부학적 정보의 손실을 방지하기 위해, 영상표시장치와 인간의 인지계를 고려하면서 영상개선이 이루어졌다. 디지털 방사선기기의 등장으로 진단의 정확성을 향상시키기 위한 지속적인 영상 개선연구가 필요하다.
조영 증강제를 이용한 나선식 CT는 간 질환을 진단하는데 있어 중요한 역할을 하고있음에도 불구하고 진단의 효율을 최적화하는 프로토콜은 명확하게 알려져 있지 않다. 따라서 나선식 CT에서의 간암-간 대조 곡선을 모의 실험(simulation) 하여 다양한 요소들이 시간-조영 곡선에 어떻게 영향을 미치는지 파악하고, 또한 CT 검사 전에 모의 실험을 하여 이론적으로 최적의 스캔을 할 수 있도록 하기 위하여 약동학(pharmacokinetics)에 기초한 compartment model을 구성하였다. 간암, 간, 대동맥 및 간문맥 등을 각 구획(compartment)으로 설정하여 각 구획에서의 미분방정식을 얻은 후 적분하여 Hounsfield unfit 값을 조영제 주입 후 시간의 함수로 얻었으며 각 구획의 시간-조영 곡선을 출력하였다. 구현한 프로그램에서는 간암의 크기 및 종양 혈관의 분포 등과 같은 간암의 성질, 간경화의 정도에 따른 간 혈관 공급의 양상 및 조영제의 부피, 농도, 주입 속도 등의 조영제 주입 방법, 환자의 몸무게, 키 등의 환자의 신체 계수, 그리고 심박출량 등의 환자의 혈역학적 계수 등을 입력 받아 간암을 비롯한 각 구획의 시간-조영 곡선 및 간-간암 대조 곡선을 출력할 수 있도록 하였다. 모델링을 통해 얻은 조영 증강 곡선은 같은 환경하에서 얻은 24명의 환자 데이터와 비교하여 유사한 결과를 얻을 수 있었으며, 조영 증강제 주입 방법의 변화가 간암-간 대조 곡선에 미치는 영향을 비교할 수 있었다.
본 연구의 목적은 유아교육과 신입생들을 위한 감사증진 프로그램이 예비유아교사의 감사성향, 공감능력, 그리고 학과만족에 미치는 영향을 알아보고자 하는 것이다. 연구대상은 경기도에 소재한 3년제 전문대학교 유아교육과에 재학 중인 신입생 55명이며, 이들 중 28명은 실험집단에, 27명은 비교집단에 배치되었다. 실험집단에 속한 유아교육과 신입생들은 2018년 14학기 동안 인지, 정서, 행동적 영역이 통합되어 구성된 감사증진 프로그램을 경험하였다. 본 프로그램의 효과를 검증하기 위해서 프로그램 실시 사전과 사후에 유아교육과 신입생들의 감사성향, 공감능력, 학과만족 검사를 실시하여 SPSS WIN 20.0을 활용한 공변량분석을 실시하였다. 분석결과, 유아교육과 신입생을 위한 감사증진 프로그램은 예비유아교사의 감사성향, 공감능력, 학과만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 유아교육과 신입생의 학과적응과 학습 지속력 향상을 위한 프로그램의 구체적 방법론을 제시하였다는 데에 의의가 있다.
AI영상 기반 건설현장 안전관리 모니터링 시스템 개발 및 적용하는 추세에 다양한 환경변화에 따른 위험 객체 탐지 딥러닝 모델 개발에 많은 연구적 관심이 쏟아지고 있다. 여러 환경 변화요인 중 저조도 조건에서 객체 검출 모델의 정확도는 현저히 감소하며, 저조도 환경을 고려한 학습을 수행하더라도 일관적인 객체 탐지 정확도를 확보할 수 없다. 이에 따라 저조도 영상을 강화하는 영상 전처리 기술의 필요성이 대두된다. 따라서, 본 논문은 취득된 건설 현장 영상 데이터를 활용하여 다양한 딥러닝 기반 저조도 영상 강화 모델(GLADNet, KinD, LLFlow, Zero-DCE)을 학습하고, 모델별 저조도 영상 강화 성능을 비교 검증실험을 진행하였다. 저조도 강화된 영상을 시각적으로 검증하였고, 영상품질 평가 지수(PSNR, SSIM, Delta-E)를 도입하여 정량적으로 분석하였다. 실험 결과, GLADNet의 저조도 영상 강화 성능이 정량·정성적 평가에서 우수한 결과를 보여줬으며, 저조도 영상 강화 모델로 적합한 것으로 분석되었다. 향후 딥러닝 기반 객체 검출 모델에 저조도 영상 강화 기법이 전처리 단계로 적용한다면, 저조도 환경에서 일관된 객체 검출 성능을 확보할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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