양전자방출단층촬영기기의 검출기는 다수의 섬광 픽셀과 다수의 광센서를 사용하여 구성된다. 다수의 광센서를 사용함으로써 비용이 증가하고 신호처리가 복잡해진다. 본 연구에서는 적은 수의 광센서를 사용하여 비용의 감소와 간결한 신호처리가 가능한 검출기를 설계하였다. 섬광 픽셀과 적은 수의 광센서를 사용하고 모든 광센서에 빛을 전달하기 위해 광가이드를 사용하였다. 섬광 픽셀과 광가이드에는 광센서로 최대한의 빛을 전달하기 위해 반사체를 적용하였다. 반사체는 난반사체 및 거울반사체를 사용하였으며, 광가이드의 두께를 다르게 적용하여 평면 영상을 획득하였다. 획득된 평면 영상의 비교 분석을 통해 최적의 조합을 선택하였다. 그 결과 섬광 픽셀과 광가이드 모두 거울반사체를 사용하였을 경우, 모든 두께의 광가이드에서 우수한 평면 영상을 획득하였다. 광가이드는 섬광 픽셀의 영상이 형성된 지점의 분석 및 영상의 크기를 고려하여 3 mm 두께를 사용할 경우 최적의 영상이 획득되는 결과를 도출하였다.
광촉매 분해반응시 광원으로서 기존의 UV램프의 사용에서 벗어나 인공적인 에너지가 필요없는 태양광을 VOCs 광분해에 solar simulator에서 타당성을 검토하고 태양광에 직접 적용하여 확인하였다. $TiO_2$-UVA 시스템에서 보다 $TiO_2$-태양광을 적용한 실험에서 분해반응속도의 증가를 보였다. 결과적으로 VOCs처리에 있어서 태양광의 적용이 가능하며 최대 4.514${\times}$$10^{-5}$ Einstein $min^{-1}$의 photon flow를 필요로 하는 광촉매분해반응에서 $TiO_2$ UVA시스템보다 태양광을 이용한 적용이 더 효과적인 것으로 사료된다.
농지의 구성물을 인식하는 기술은 농작업 기계를 로봇으로 전환하는데 필요한 기술 중 하나이다. 하지만 실외에서는 태양광과 날씨 변화에 따른 광 조건의 변화가 매우 커서 기존의 영상처리 방법으로 구성물을 인지하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 광 조건의 변화에 따른 영향을 줄이는 방안으로 IR 이미지를 이용한 농지 구성물의 인지를 수행하였다. 농지 구성물로는 토양, 식물, 멀칭비닐, 자갈을 선정하였다. 농지의 IR 이미지에서 농지 구성물을 구별하기 위한 픽셀값을 작게 적용하면 미세한 구분은 가능하지만 토양, 식물, 멀칭 비닐 등을 구성물 단위로 구별할 대는 후처리가 필요로 해지는 문제가 발생하였다. 본 연구에서는 IR 영상의 픽셀값을 평균 처리하여 농지 구성물의 인지를 수행 때의 효과를 확인 하였다. 평균 처리하는 픽셀값이 많을수록 처리속도가 빠르고, 작은 노이즈를 제어하는 효과가 있었지만, 픽셀값이 너무 커지면 구조물의 구별 정확도가 떨어졌다. 이 결과를 바탕으로 농지 구성물 인지를 위한 효율적인 IR 이미지 평균 처리 수준을 확인하였다.
방사광은 기존 기계학적인 방법으로 분석했던 연구보다 더 정확한 관찰이 가능해 신뢰도가 높은 결과를 얻을 수 있다. 본 연구의 목적은 흰쥐 정강뼈의 미세구조를 3차원적으로 분석 가능한 방사광기반 경X선을 이용해 골다공증의 진단 및 평가에 필요한 정량화된 분석을 구축하고자 하였다. 흰 쥐의 정강뼈를 방사광을 통해 해부학 구조 및 미세내부구조를 얻은 뒤 3차원적 구조분석을 하였다. 그 후, 방사광으로 얻은 영상 데이터를 통해 뼈 내부 구조를 높은 해상도 이미지로 시각화하여 분석을 할 수 있었다. 따라서, 골다공증과 관련된 퇴행성 골격질환의 정량화된 분석방법을 제시하여 근거중심의 평가와 예방의 기초자료가 될 것으로 기대한다.
본 연구는 방사광을 이용하여 새로운 골다공증 진단 평가법을 구축하고자 하였다. 방사광 기반 흰 쥐 넙다리뼈의 해부학적 구조와 내부미세구조를 시각화하였다. 그 후, 시각화에 기초하여 방사광에서 얻은 이미지를 통해 정상과 골다공증 모델에 대해 정량적인 분석을 수행하였다. 또한, 본 연구를 통해 기존 전임상단계의 미세단층촬영 (Micro-CT) 방법으로는 볼 수 없었던 내부미세구조 분석이 가능하다는 것을 증명하였다. 따라서, 방사광 기반 비파괴적인 방법으로 기존 골다공증 진단의 한계점을 보완하여 객관적인 분석이 가능하게 하여 신뢰도가 높은 진단 방법을 제시하고자 한다.
근래에 와서 통신 및 정보처리 기술에 있어서 기존의 전자공학적인 방법이 가지는 한계점을 광자공학적인 방법으로 극복하여 고속 및 대용량화 하려는 움직임이 있다. 이러한 통신 및 정보처리 기술에 필요한 광자 소자 및 재료의 연구 동향과 그 들의 광교환, 광컴퓨터 그리고 광통신에의 응용 등을 살펴 보고자 한다.
루테늄을 첨가한 나노 혼합광촉매는 전자ㆍ정공 쌍의 재결합 억제와 띠간격 에너지를 감소시킴으로써, 태양광을 이용한 처리 시스템에 적용이 가능하다. 또한 순수한 광촉매보다 활성이 높으며, 인위적인 광원이 아닌 태양광의 이용이 가능함으로 에너지 절약 및 친환경적 수처리 공정이라고 사료된다.
본 논문에서는 구조광 3차원 시스템을 위하여 영상처리를 하여 3차원 정밀도를 높이는 방법을 제안한다. 구조광 기반의 3차원 시스템은 투사된 패턴을 특징점으로 하기 때문에 프로젝터와 카메라 사이에 정확한 대응점을 획득해야만 3차원 복원 신뢰성을 높일 수 있다. 그러나 환경에 따라 정확한 대응점 획득이 어려운 점이 많다. 실제 환경에서 물체들은 물체의 재질과 물체 표면의 색상 등의 이유로 서로 다른 반사율을 가지고 있어 여러 물체들이 혼재 되어 있는 환경에서 각각 물체에 투사된 패턴을 정확히 구별하는 일은 어려운 일이다. 따라서 패턴을 획득한 2차원 영상을 개선하여 패턴을 정확히 구별하여 프로젝터와 카메라 간의 화소 대응점의 정확도를 높여야만 3차원 복원 데이터의 신뢰도를 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 노이즈 제거 및 다양한 영상처리를 통하여 2차원 영상들에서 패턴을 정확히 구분하도록 하여 화소 대응점의 정확도를 높임으로써 최종적으로 3차원 정밀도를 개선할 수 있는 방법을 제공한다.
Photoelastic isochromatic fringes related to the difference of principal stresses have some bandwidth whose light intensities are not constant and asymmetrical in experimental images. Hence, it is difficult to measure fringe order accurately at a data point by visual observation. In this study, a method of fringe sharpening, which can extract shapened lines from both full-and half-order fringes by digital image processing, is developed. To test the method, various simple photelastic fringe patterns are simulated and their images are processed to yield sharpened lines. The method is then applied to general problems such as images of a circular disk compressed by diametrically concentrated loads and a circular cylinder sybject to internal pressure. The procedure is proved to be capable of extracting sharpened lines accurately from photoelastic isochromatic fringes.
본 연구에서는 초분광 반사광 영상기술을 이용하여 비파괴적으로 상추의 건전종자와 퇴화종자를 선별하는 기술을 개발하고자 하였다. 750~1000nm의 근적외선 초분광 반사광 영상의 분광데이터를 이용하여 상추의 발아종자와 불발아 종자를 판별하는 PLS-DA 모델을 개발하고 개발된 모델의 성능 평가를 실시하였다. 모델 calibration의 판별 정확도는 81.6%였으며, test의 결과는 81.2%의 판별 정확도를 보였다. 또한 개발된 PLS-DA 모델을 적용한 초분광 반사광 영상을 이용하여 대량의 불발아 종자를 동시에 영상으로 검출 가능한 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 초분광 반사광 영상에 PLS-DA 모델이 적용된 영상을 이용한 검출 정확도는 91%로 나타났으며, 이는 초분광 반사광 영상을 이용하여 대량의 상추 종자의 비파괴 품질선별에 이용될 수 있음을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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