방사선조사면의 가장자리는 반음영 영역으로 선량변화가 급격한 부분이다. 이러한 부분은 메가볼트 광자선 영역의 조사면에서 선원크기, 콜리메이터, 차폐불럭, 보조기구 그리고 내부산란선에 의한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 기준조사면 경계 영역의 선량특성을 확인하고 선험적인 이론적 관계식으로 비교하여 치료시스템 조사면의 특성을 알고자 하였다. 조사면 경계영역의 주변선량분포를 깊이와 중심축으로부터 거리의 함수로서 구성하여 6MV 광자선에 의한 민조사면 경계영역의 주변선량분포를 측정하고 이를 선험적인 함수분포와 비교하였다. 3차원 물 팬톰으로 조사면 가장자리 영역의 주변선량분포를 측정하고 이를 선험적인 함수값과 비교하여 측정치와 근접한 함수방법을 알아보았다. 반도체 검출기와 전리함으로 최대선량점, 5 cm , 10 cm 깊이의 위치에서 측정값의 비를 이용하고, 유효 가장자리 영역은 80-20 % 를 선택하여 거리의 함수로 분석하였다. 깊이가 증가함에 따라경계영역의 선량폭이 증가하였다. 주변선량분포에서 검출기의 특성에 따라서 측정값과 함수값에 작은 차이가 있었다. 민조사면 경계영역 선량 분포함수를 비교하였다.
얼굴 표정은 사람의 감정을 표현함과 동시에 그것을 이해할 수 있는 중요한 수단이다. 최근 이러한 얼굴 표정의 자동인식과 추적을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 대략적인 얼굴영역을 설정하여 얼굴의 표정을 나타내는 표정요소들을 찾아낸 후, 각 요소의 특징점을 추출하고 추적하는 방법을 제시한다. 제안하는 시스템의 개요는 입력영상의 첫 프레임에서 얼굴영역 및 특징점을 찾고, 연속되는 프레임에서 반복적으로 이를 추적한다. 특징점 추출과 추적에는 템플릿 매칭과 Canny 경계선 검출기, Gabor 웨이블릿 변환을 사용하였다.
홍채에서 자율신경환이 형성된 위치와 모양으로 환자들의 건강 상태를 파악할 수 있다는 특성 때문에 한의학에서 건강 진단의 한 방법으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 홍채에 존재하는 자율신경환을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 원형 에지 검출기를 이용하여 홍채 영역을 검출한 후 방사조사법 및 문턱치 설정을 통해 경계 후보점을 결정한다. 그리고 각 경계 후보점의 최단거리를 계산하여 경계 후보선을 생성하고 최종적으로 선형보간을 통해 자율신경환을 추출한다. 홍채 영상들에 대해 실험한 결과, 인체의 소화기관의 상태를 추정할 수 있는 진단 시스템의 도구로서 활용될 수 있는 수준의 추출 결과를 얻을 수 있었다.
새만금 방조제 갑문의 개폐 상황은 새만금 인근 해역의 수질에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 갑문의 개폐 정보는 새만금 방조제 인근 해역의 해상 탑에서 이루어지는 수질 및 유속 자료의 분석에 중요할 뿐만 아니라 해양 환경에 대한 수치 모의시 중요한 경계 조건이다. 본 연구에서는 기설치된 해상 관측 탑에 미니 노트북과 디지털카메라를 이용하여 자동무인영상 관측 시스템을 구축하고 촬영된 영상으로부터 갑문의 개폐상황을 자동으로 추출하였다. 특히 영상의 분산도 차이를 이용한 방법과 경계선 검출 기술을 동시에 활용한 결과 정확하게 갑문의 개폐 여부를 자동으로 확인할 수 있었다.
고온가스냉각 원자로에서는 고온 안정성 및 핵분열생성물 차단 성능이 우수한 TRISO(tri-tsotropic) 핵연료를 사용하고 있다. TRISO 핵연료 입자는 직경이 약 1 mm인 구 형태로 입자의 중심에는 직경 $0.5{\mu}m$의 핵연료 커널(kernel)이 포함되며 커널 외곽을 코팅 층이 에워싸고 있다. 이 코팅 층은 완충(buffer) PyC(pyrolytic carbon) 층, 내부 PyC 층, SiC 층, 그리고 외부 PyC 층으로 구성되어 있다. 각 코팅 층의 두께는 수십${\sim}$백 ${\mu}m$ 범위이며, 본 연구에서는 각 코팅 층의 두께를 비파괴적으로 측정하기 위하여 마이크로포커스 X-선 발생장치와 고해상도 X-선 평판(flat panel) 검출기로 구성된 정밀한 X-선 래디오그래피 장치를 구성하고, $UO_2$ 핵물질 대신에 $ZrO_2$를 커널로 사용한 모의 TRISO 핵연료 입자에 대한 래디오그래피 영상을 획득한 후 디지털 영상처리기술을 이용하여 코팅 층 사이의 경계선이 구분 가능하도록 영상을 개선하고 디지털 영상처리 알고리즘을 개발하여 코팅 층의 두께를 측정하였다.
TO-14 Method를 이용하여 대구 성서산업단지에서 오존전구물질의 배출특성을 분석ㆍ평가하여 향후 오존 발생시 저감 대책수립과 기초자료로 활용하고자 한다. 성서산업단지 경계선에서는 배출구에서의 확산정도 및 차량과 관련하여 평균적으로 Toluene이 360ppbv, Xylene이 130ppbv, Benzene류가 140ppbv로 나타났으며, 배출사업소에서는 수탁처리업이 많은 오존전구물질을 배출하는 것으로 나타났으며, 화학제품관련업은 Styrene이 고농도로 검출되었고, 그 외 염색공업, 식료품제조업, 주류제조업등 성서산업단지 곳곳을 채집 및 분석한 결과 오존전구물질에 대한 현재의 방지시설로는 한계가 있는 것으로 평가되었다.
Edge detection in image processing and computer vision is one of the most fundamental operations. Canny edge detection algorithm has excellent performance and is currently widely used. However, it is difficult to process the algorithm in real-time because the algorithm is complex. In this study, the equations required in the algorithm were simplified to facilitate hardware implementation, and the calculation speed was increased by using a parallel structure. In particular, the size and management of local buffers were selected in consideration of parallel processing and filter size so that data could be processed without bottlenecks. It was designed in verilog and implemented in FPGA to verify operation and performance.
본 연구는 Apoptosis세포들의 형상을 검출하기 위하여 전통적인 세포측정법과는 다른 영상기반 접근법을 제안한다. 이 방법은 세포측정 법의 단점을 극복하고 Apoptosis 세포들을 정확하게 인식할 수 있다. 본 연구에서 K-means 군집화 방법이 Apoptosis 세포의 거시적인 분할을 행하는 데 사용되었으며, '스네이코'라고 불리는 액티브 윤곽선 모델이 정밀한 경계선 검출을 위해 사용되었다. 그리고 Apoptosis세포들의 물리적 특징, 형태적 특징 그리고 무늬특징들을 포함하는 몇가지 특징들이 추출되었다. 마지막으로 Mahalanobis 거리 분류기가 Apoptosis세포와 비Apoptosis 세포로서 분할영상들을 분류한다.
2004년 MIT 10대 신기술, 2005년 일본 총무성 10대 기간 기술로 선정된 테라헤르츠 기술 개발에 집중적인 연구개발이 진행되고 있다. 물질의 투과, 낮은 광자에너지로 식품, 인체에 상대적으로 안전하여 인간에 필요한 테라헤르츠 영상이나 인간에 유해한 물질을 추출하기 위한 테라헤르츠 분광기술에 관한 많은 가능성들을 제시하여 왔다. 또한, 영상 및 분광 이외에도 유무선 경계가 희박해지고 있는 시점에서 유무선 통합 기능제공이 가능하고 정보전달, 센싱, 비파괴 검사 등 다양한 응용영역으로 기술수요가 급격히 증가하고 있는 실정이다. 수요기술의 핵심은 언제, 어디서나, 실시간, 무고통으로 값싸게 활용하여 풍요롭고 안전한 삶을 유지하는 것으로 고령화 사회의 핵심 인프라 구축과 연동되어 가치를 공유하고 있다. 전자기파 대역에서의 초소형, 고효율, 실시간, 저가격 파원 및 검출기 기술개발의 장점을 갖는 포토닉스 기반 테라헤르츠 기술 동향에 대해 기술하였다.
본 논문에서는 햅틱 인터랙션 기반의 3차원 가상 얼굴 메이크업 시뮬레이션에서 메이크업 대상에 대한 정교한 페인팅을 적용하기 위한 자동화된 마스크 생성 방법을 개발한다. 본 연구에서는 메이크업 시뮬레이션 이전의 전처리 과정에서 마스크를 생성한다. 우선, 3차원 스캐너 장치로부터 사용자의 얼굴 텍스쳐 이미지와 3차원 기하 표면 모델을 획득한다. 획득된 얼굴 텍스쳐 이미지로부터 AdaBoost 알고리즘, Canny 경계선 검출 방법과 색 모델 변환 방법 등의 영상처리 알고리즘들을 적용하여 마스크 대상이 되는 주요 특정 영역(눈, 입술)들을 결정하고 얼굴 이미지로부터 2차원 마스크 영역을 결정한다. 이렇게 생성된 마스크 영역 이미지는 3차원 표면 기하 모델에 투영되어 최종적인 3차원 특징 영역의 마스크를 레이블링하는데 사용된다. 이러한 전처리 과정을 통하여 결정된 마스크는 햅틱 장치와 스테레오 디스플레이기반의 가상 인터페이스를 통해서 자연스러운 메이크업 시뮬레이션을 수행하는데 사용된다. 본 연구에서 개발한 방법은 사용자에게 전처리 과정에서의 어떠한 개입 없이 자동적으로 메이크업 대상이 되는 마스크 영역을 결정하여 정교하고 손쉬운 메이크업 페인팅 인터페이스를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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