본 논문에서는 영역의 경계를 추출하기 위해 영상의 밝기 정보와 곡선전개 방식을 이용한 기하 활성 모델을 제안한다. 영역의 경계를 추출하는 문제를 추출한 영역의 평균 밝기 값과 전개중인 폐곡선 영역의 밝기 값의 차론 최소화시키는 것으로 설정한다. 최적의 해를 구하는 방법으로 레벨세트 이론을 적용한 곡선전개 방법을 이용한다. 이 방식은 일반적인 활성 모델에 비해 초기 곡선 설정에 제약이 없고 동시에 여러 영역의 경계 추출이 가능하다. 제안 모델은 에지 정보가 충분치 못한 영상의 경우에도 일반적인 에지 기반 방식에 비해 추출 결과가 양호하였다. 비등방성 확산 필터를 사용하여 영상을 전처리 함으로써 보다 나은 추출이 수행되었다. CT나 MRI 영상을 이용하여 모델의 성능을 확인하였다.
국내 외에서 범용으로 사용되는 2차원 흐름모형은 모든 하천의 흐름을 자연스럽게 모의할 수 있는 것은 아니다. 하천의 수위가 수량의 변화와 함께 상 하로 변하면서도 동시에 단면의 형상에 따라 좌 우 물가의 경계도 변하게 되지만, 수치모의를 위한 2차원 고정망의 사용으로 흐름영역에 대한 정확한 반영이 어렵게 된다. 그러나 최근 흐름경계의 변화를 반영하기 위한 마름/젖음 해석기법에 관한 연구를 통해 이러한 문제를 극복할 수 있다. 2차원 유한요소모형이 가지는 또 다른 문제는 하천흐름에 대한 수치모의를 수행하기 위해 필요한 초기조건으로 인한 문제이다. 모형에 사용되는 초기수위는 일반적으로 일정한 수위를 사용하게 되는데, 이와 같은 초기수위 값의 사용은 하류단의 경계수위가 하천의 상류구간 하상고보다 낮을 경우 원활한 모형의 모의를 위해 초기수위를 모든 하상고보다 높게 주어야 한다. 실제 흐름상태가 그대로 반영되지 않는 비물리적인 상태에서 모형의 계산이 수행되게 된다. 본 논문에서는 2차원 유한요소모형의 초기수위를 고정값이 아니라 실제 하상고로 인해 발생 가능한 하천의 수면을 초기수위 자료로 사용하고자 하며, 이를 위해 2차원 하도망에서 1차원 하도자료를 추출할 수 있는 연계모듈을 개발하였다. 이를 통해 구축된 1차원 하도자료로부터 1차원 모의를 수행하여 그 결과를 2차원 모형의 초기수위로 사용하였다. 이에 대한 적용성을 살펴보기 위해 직사각형 가상하도에 적용하여 모형의 결과를 검토하였다.
퍼지 집합은 경계가 애매한 집단, 어떤 제약에 대한 만족정도가 애매한 개체들의 모임, 또는 애매한 개념을 소속정도를 이용하여 표현한다. 퍼지 집합에서는 자신의 나타내는 개념이나 제약에 대해서 무관한 개체나 상반되는 개체에 대해서도 소속정도 값으로 0을 부여한다. 응용에 따라서는 집합이 나타내는 개념이나 제약에 대해서 무관한 것과 상반되는 것을 구별하여 표현하는 것이 유용한 경우도 있다. 이 논문에서는 퍼지 집합에서 소속정도값 0을 갖는 무관한 원소들과 상반되는 원소들을 구별하여 표현하기 위해 소속 정도값의 영역을 구간 [-1, 1]로 확장한 바이폴라 퍼지집합이라는 확장된 퍼지 집합을 소개한다. 한편, 바이폴라 퍼지 집합에 대한 집합연산, 퍼지정도 척도, 관계, 추론 등의 연산에 대해서도 소개한다.
일반적으로 러프집합은 지식베이스 시스템에서 근사공간을 이용한 불확실한 데이터의 분류, 추론 및 의사결정 등에 사용된다. 지식베이스 시스템의 데이터 중에서 연속적인 구간 특성을 갖는 정량적 속성값이 불연속적일 때 중복 또는 불일치 등의 불확실성이 발생된다. 본 논문은 러프집합의 정량적 속성값들의 정성적 속성으로 변환시킬 때 식별 불가능 영역에 있는 정량적 속성값들을 명확한 경계를 갖는 보조구간으로 분리하여 불확실성을 제거함으로써 러프집합의 분류능력을 향상시키는 방법을 제안한다.
수공구조물 설계시 hardware와 software의 발달로 수리계산과 수치해석의 오차율이 감소함에 따라 수치해석을 이용하는 빈도가 높아지고, 신뢰도가 향상되고 있는 추세에 있다. 그러나 댐 설계에 있어 수위별 방유량 관계 검토시 수치해석값은 각 수위에 해당하는 몇 개의 유량값을 대응시켜 경향만 비교하고 수리계산 결과를 설계에 반영해 왔다. 이러한 방법은 여수로 주변에 인접구조물이 없고, 여수로 각 수문별 균등한 유량이 방류될 경우 문제가 되지 않지만, 여수로 직상류 지형에 만곡부나 지형적 특성이 여수로 방류에 영향을 미치거나, 취수탑 등 여수로에 인접한 수리구조물이 설치되어 접근수로에서 복잡한 유동을 형성하는 경우 각 문비마다 방류량의 분배율은 달라질 수밖에 없고, 수리계산 결과를 일괄 반영하기에는 오차가 증가할 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 댐 운영시 중요한 인자 중 하나인 수위-방류량 관계에 대하여 수치모형을 이용한 정밀한 분석을 통하여 댐 여수로 운영시 오차율을 저감시키고, 적용성을 향상시키는 방안을 검토하였다. 첫째, 수위별 방류량 관계 검토시 여수로 상류에서 일정한 시간에 따라 선형적으로 수위가 증가하도록 경계조건을 설정한 후 3차원 수치해석 모형의 Output data를 단위시간에 따라 수위와 방류량이 산정되도록 하고, 기존 검토 방식대로 각 수위별 모형을 steady 상태로 수행하여 비교분석하였다. 수리계산과 기존 방식, 본 연구에서 제시한 방법에 대한 오차율 검토 결과 오차는 3 % 이내로 검토되었다. 둘째, 수치해석을 이용하여 수위별 방류량 산정시 접근유속에 대한 영향을 받게 되므로 수리계산시 에너지 경사를 이용하여 수위값을 반영하지만, 수치해석을 이용하여 수위별 방류량 산정시 경계조건을 부여한 수위값을 반영하거나, 임의의 지점에서의 수위값을 반영하는 경우 등 일괄적이지 않은 수위값을 반영하여 오차율이 증가하는 경향이 있다. 따라서, 본 연구에서는 여수로 지점별 전수두를 측정하여 방류량 값을 산정하여 비교하였다.
2차원 슬라이스 영상으로부터 volume rendered 이미지를 생성하기 위해서는 2차원 영상의 pixel 데이터를 voxel 기반으로 재구성해야 한다. 영상을 재구성하면서 생성되는 voxel value 는 3차원 영상을 2차원 화면으로 원근 투영할 때 최종 픽셀값을 결정하는 기본 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 조합되는 voxel value를 결정하는 Transfer Function를 이용한 intensity 와 gradient magnitude 의조작을 통하여 최종 3차원 이미지에서 오브젝트의 surface 뿐만 아니라 내부의 서로 다른 조직끼리의 경계 영역을 가시화하여 보았다.
UAM(Urban Airshed Model)은 광화학 모델로써 미국에서 오존 모델링에 대한 좋은 신뢰성을 갖고있어 여러 도시에 많이 적용된 모델이다. 우리나라에도 이미 수도권 지역을 대상으로 김용국(1996), 최정희(1999)논문에 적용된 바 있다. 그러나 우리나라 적용사례에서 보면 측정농도와 모델결과 값의 차이가 큰 경우가 나타난다. 따라서 UAM 실행의 정확도를 높이기 위해 오존농도의 범위를 살펴보고, 대상 기간을 선정하여 UAM을 실행하고, 그 결과를 비교하였는바 그 원인을 밝히기 위하여 경계농도에 대한 고찰을 실시하였다. (중략)
원자로 압력용기 대형 냉각재상실사고에 기인하는 노심용융물사고의 영향을 검토하기 위하여 기초적인 건전성평가를 수행하였다. 먼저 유한요소해석을 통해 노심용융물양과 경계조건 변화에 따른 원자로 압력용기의 온도 및 응력 분포를 결정하였으며, 결정된 온도와 응력 분포와 Larson-Miller 곡선과 손상 법칙을 이용하여 원자로 압력용기의 손상 정도와 파손 시간을 계산하였다. 이때 재료물성치는 기존 문헌에 제시된 온도 의존적인 값을 선정하여 사용하였으며, 노심용융물양과 경계조건이 원자로 압력용기의 건전성에 미치는 영향을 비교 고찰하여 향후 연구방향을 도출하였다.
웨이블릿 변환 영역에서 잡음제거 방법 중 Visushrink 추정에 사용되는 경계값은 측정 데이터 수와 잡음편차에 비례하는 것으로 알려져 있으나 잡음편차가 알려지지 않은 경우 Donoho는 웨이블릿 변환 영역의 최고대역에서 잡음편차 추정 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 분산이 데이터 수에 반비례함을 이용하여 threshold 기법을 이용하여 잡음제거 시 계산량을 감소를 목적으로 차 신호를 이용하여 측정데이터 수를 줄인 후 영상신호의 가우시안 잡음을 soft threshold 기법을 적용하고 이 기법의 실용성을 밝혔다.
목적: PET과 MR 영상을 체계적으로 합성i분석하여 각각의 영상기법이 갖는 단점을 보완하고 기능을 향상시킴으로써 보다 정확하고 유용한 임상정보를 얻을 수 있다. 두 영상을 공간적으로 합성하기 위해서 머리 표피 경계점들 간의 거리를 최소화하는 알고리즘을 이용할 경우 경계점 추출의 정확성 및 견실성과 거리 계산 속도가 합성 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 PET 영상의 경계 추출과 거리 계산 방법을 개선하고 이를 이용하여 PET과 MR 영상을 3차원적으로 합성하였다. 대상 및 방법: 공간적인 합성을 위한 영상처리기법의 핵심인 경계점 추출을 위해 PET영상에서는 방출스캔 sinogram의 경계를 강조한 후 재구성한 횡단면으로부터 2 mm 간격으로 머리 표피 경계점들을 추출하였으며 MR 영상에서는 각 횡단면마다 약 2도 간격으로 경계점들을 추출하였다. 두 영상의 모든 경계점들 간의 평균 유클리디안 거리를 최소화하는 3차원 가상공간 상에서의 위치 이동과 회전 각도를 최소자승법을 이용하여 구한 후 PET영상을 역 전환하여 위치 정합을 하였다. 평균 거리의 계산 속도를 향상시키기 위하여 고정된 대상의 각 경계점을 중심으로 하여 주변 공간 정들에서의 거리를 순차적으로 계산하고 이들의 최소값을 취하는 방법으로 거리지도를 구성하였으며 최소자승법에서 경계점들 간의 위치가 변할 때마다 매번 평균거리를 다시 계산하지 않고 거리지도를 참조하여 평균 거리를 산출하는 방법을 사용하였다. 위치 정합된 두 영상의 동시 표현을 위하여 PET 영상의 화소값에 $0.4{\sim}0.7$부터 1사이의 범위로 정규화된 MR 영상의 화소 값으로 가중치를 주는 가중정규화 방법을 사용하였다. 결과: 방출스캔의 sinogram을 이용함으로써 PET영상의 경계를 견실하게 추출할 수 있었으며, 거리지도를 이용하여 거리 계산을 한 결과 계산 속도를 향상시킬 수 있었다. 정상인의 뇌영상에 대해 위치 정합을 실시한 결과 평균 거리 오차는 2mm 이하였다. 가중정규화 방법을 사용하였을 때 합성된 영상의 정성적인 식별 명확도가 향상하였다. 결론: 견실한 PET 영상 경계점 추출과 거리지도를 이용한 계산 속도의 향상을 통해 뇌 PET과 MR 영상 합성기법의 성능을 개선할 수 있었으며 이를 이용하며 개발한 영상정합 프로그램은 임상 환경에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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