지난 2년간 코로나 19로 인한 사회의 모든 분야가 저발전을 이루고, 많은 피해를 입었다. 특히 사람간의 모임제안, 간격유지로 연구 분야에서 일하고 있는 많은 사람들은 특히 더 아무것도 할 수 없는 상황이었다. UX Design을 통한 코로나 19 사회에서 사람들의 사회적거리두기 방법 분석을 통해 정부거리 지침에 맞는 간격을 유지 할 수 있는 거리유지 장치를 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 거리유지 장치 개발을 위해 초음파거리감지센서와 배터리, 충전방식, 거리표시방식, 등의 UI 디자인에 관한 연구를 통해 LED의 색상의 변화로 거리를 표현한다. 본 연구의 방법은 거리유지 장치의 외형을 3D로 디자인하고 3D 프린터를 통해 프로토타입을 출력하여 초음파거리감지 센서, 네오픽셀모듈, 그리고 아두이노 설치를 통해 장치를 개발하고, 이것을 테스트 하여 코로나 19로부터 사회적거리두기의 실천을 돕는 실제 제품을 개발하는 것이다.
본 연구의 기본개념은 개별 차량이 대기차량 검지기를 통과할 때 "점유시간이 길다면 곧 차량은 정체하고 있다."라는 아주 기본적인 명제에서 출발하고 있다. 즉 차량의 속도를 고려하지 않고, 점유시간과 정체도는 비례한다는 개념으로부터 차량의 점유시간에서 정체도의 개념을 바로 유추하는 것이다. 본 연구에서 수행한 결과만을 놓고 본다면, 본 연구에서 제안하는 방식인 지점속도 대신 주기단위 점유율을 사용하는것이 모형이 정확도와 대기길이 추정의 신뢰도 측면에서 공히 우월한 결과를 얻었다. 이외 운영자 측면에서의 이점으로는 긴존 방식에서 요구되는 모수 s1, s2, Thdoc 값을 현장에 맞게 최적화 할 필요 없이 점유율을 곧 바로 정체도로 사용할 수 있다는 장점도 매력적일 수 있다. 점유율 방식을 사용할 경우 물론 현장 상황에 따라 조정되어야 할 변수들이 있겠지만, 기정값으로는 기존 임계정체도에서 사용하는 값인 0.7 대신에 0.20 - 0.30 정도가 적당한 것으로 분석되었다. 단, 제안 모형의 한계로는 본 모형은 누적 점유시간을 계측 주기시간 동안의 점유율을 사용하기 때문에 만일 대기차량이 형성되어 있는 동안 차량이 검지기를 점유하지 않을 때는 상당한 오차를 가지게 된다는 문제가 있다. 따라서 제안방식의 모형의 추정 신뢰도를 제고하기 위해서는 현재 상류부 대기길이용 검지기인 1.8m X 1.8m 크기의 검지기를 차량흐름 방향으로 크게 하거나 아니면 아예 검지기를 쌍으로 설치하는 것이 필요하다고 하겠다. 또한 COSMOS 시스템에서의 신뢰도 높은 대기길이 추정 기능은 과포화시 효율적인 신호제어에 필수적으로 요구되는 기능으로 향후 이와 관련된 후속연구가 활발히 진행되기를 바란다.그리고 매트릭스는 $256\times512$ 였다. MRI촬영자료에서 관절연골부위를 픽셀단위로 비교분석 하였다. 배양이 끝난 관절연골은 hematoxylin & eosin, toluidine blue, alcian blue, trichrome 염색 등을 시행하여 관찰하였다. 결과 : Dimethylmethylene blue를 이용한 GAG의 정량분석결과 배양시간증가에 따라 GAG의 농도가 비례적으로 증가하였다. $Gd(DTPA)^{2-}$ 첨가된 trypsin배양에서 관절연골의 T1 강조 영상에서의 신호강도는 trypsin 배양에 비하여 평균 $42.0\%$ 증가하였고 4시간과 5시간배양에서는 trypsin에서만 배양한 관절연골에 비하여 신호강도가 더욱 뚜렷하게 증가되었다 (p<0.05). 관절연골의 T1, T2, rho 이완시간은 배양시간에 따라 유의성 있는 차이가 관찰되지 않았으나 $Gd(DTPA)^{2-}$ 첨가된 trypsin배양에서 T1이완시간의 증가가 관절연골의 표층부와 이행부에서 측정되었다. 조직검사결과 trypsin 배양의 관절연골에서 toluidine blue와 alcian blue염색에서 결손이 관찰되었다. 결론 : Trypsin 배양시간에 따라 관절연골의 GAG결손을 정량적으로 확인할 수 있었고 픽셀크기 $97.9\times195\;{\mu}m$인 MRI로 $Gd(DTPA)^{2-}$-조영증강 및 이완시간을 측정할 수 있었다. 배양시간에 따른 GAG결손은 T1, T2, rho 이완시간보다 $Gd(DTPA)^{2-}$-조영증강에서
일반적으로 컬러 필터 배열(Color Filter Array: CFA)로부터 획득된 영상은 디모자이킹(demosaicking) 과정을 통해 소실된 컬러 정보를 복원한 후 압축을 수행하므로 데이터의 중복성(redundancy)이 발생한다. 따라서 부호화기에서 보간 과정 없이 압축을 수행하고 복호화기에서 복원된 영상을 보간하는 연구가 진행되어 왔다. 기존 방법이 전처리 과정에서 영상을 GBR 또는 YUV 4:2:2 형식으로 변환하는 반면, 본 논문에서는 YCoCg 4:2:2 형식의 변환 방법을 거쳐 압축을 수행한다. 또한 영상의 G성분의 샘플링 위치를 고려하여 휘도 성분의 H.264 화면 내 예측기의 방향성 및 참조 픽셀을 변경하여 적용하였다. 제안 방법은 기존 H.264 YUV4:2:0 인트라 예측 방법과 비교하여 평균적으로 3.91%의 비트율 감소와 0.04dB의 PSNR 증가를 보여준다.
본 논문에서는 폐 질환 진단에 필요한 EBT(Electron Beam Tomography) 흉부 영상에서 폐 영역을 추출하고, 추출된 폐 영역에서 폐엽의 경계(pulmonary fissure)를 찾아 폐엽(lobe) 단위로 분할하는 방법을 제안하였다. EBT 흉부 영상을 분석하여 히스토그램을 기반으로 하는 임계치 방법과, 수학적형태학을 적용하여 폐 영역을 추출하였고 본 논문에서 제안한 adaptive filter scale을 사용한 에지 연산자와 폐엽 경계(pulmonary fissure)에 대한 해부학적 지식을 바탕으로 폐 영역을 폐엽 단위로 분할하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 총 102개의 영상에 대해 실험한 결과는 폐 영역 추출에서 95% 이상의 정확도를 보여주었고 폐엽 경계선 추출에서 5 픽셀 이하의 거리오차를 나타내었다.
엑스선 디지털 검출기의 내부 픽셀들은 조금씩 다른 감도와 오프셋 변동을 가지게 되어 불균일한 영상이 얻어진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 flat-field 보정 방법이 개발되었고, 이는 디지털 의료 영상 시스템의 전처리 과정에서 필수적으로 수행된다. 그럼에도 불구하고 여러 가지 이유로 균일하지 않은 영상이 획득되는 경우가 종종 발생한다. 본 연구에서는 디지털 의료 영상 장비에서 획득된 불균일한 영상에 flat-field 보정을 다시 적용시켜 화질이 개선되는 것을 확인하였다. 그리고 객관적인 화질의 평가를 위해 보정 전후의 NPS를 각각 산출하여 비교하였다. 주파수 영역에서 잡음의 변화를 분석한 결과 저주파수 성분의 잡음이 flat-field 보정 후에 크게 제거된 것을 확인할 수 있었다.
초분광영상(Hyperspectral Image)은 다중분광영상에 비해 각 픽셀이 가지는 정보량이 많아 다양한 토지피복을 분류하는데 있어 가장 적합한 영상으로 평가 받고 있다. 하지만 최근의 초분광영상의 연구는 대분류에 해당하는 연구에 그치고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 토지피복분류에 대한 연구를 수행하기 위해 기존의 분석기법인 ED, SAM, SSS 기법을 토대로 Decision Tree를 구성하는 연구를 수행하였다. 그 결과, 대분류의 전체정확도는 1.68%, 세분류 전체정확도는 5.56%가 향상되는 결과를 얻을 수 있었다.
이미지 데이터는 표현 방식에 따라서 비트맵과 벡터 방식으로 나누어진다. 비트맵 방식은 이미지 데이터를 픽셀이라는 2차원 맵으로 구성한 것이며, 벡터방식은 주어진 2차원 또는 3차원 공간에 선이나 형상을 그리기 위해 일련의 명령어나 수학적 표현으로 나타낸 것이다. 따라서 서로 다른 방식의 이미지를 제작 및 편집하고 자 하는 경우에는 각기 다근 응용프로그램을 사용해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 비트맵과 벡터 방식을 혼합하여 하나의 응용프로그램에서 이미지의 제작 및 편집이 가능한 이미지 편집 도구의 설계 및 구현 방법에 대하여 기술하였다.
본 연구에서는 자동차 성형 조립품의 불량 및 부품의 조립상태를 고속, 고정밀도로 검사하고 여러제품에 적용 가능한 범용 검사 시스템을 제안한다. 검사 프로그램은 검사 대상의 표면 검사 및 조립상태 검사를 위한 결함 검사 알고리즘, 실시간 검사를 위한 고속처리 알고리즘으로 구성된다. 결함검사 알고리즘은 크게 ROI 영역내의 픽셀 평균을 이용하는 방법과 영역분할 및 객체 유무 판단을 통해서 이루어진다. 본 검사 시스템의 정확도, 처리 시간 등의 평가를 통해서 시스템의 효율성을 확인하였다.
토모그래피는 플라즈마 물리학뿐만 아니라 의료영상이나 천문학 등의 분야에서 오랫동안 이용되어 온 기법으로 직접 들여다 볼 수 없는 단면을 선적분된 데이터를 이용하여 국지적인 데이터를 재구성해내는 영상진단 방법이다. 플라즈마 물리학의 경우 공간적으로 검출기 배열을 균일하게 배치할 수 없으므로 토모그래피 기법에 균일화는 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 Phillips-Tikhonov 균일화 방법을 사용하였다. Phillip-Tikhonov 균일화 방법은 인접한 픽셀 사이의 구배(gradient)를 최소화하는 방향으로 단면영상을 재구성하는 방식으로, 다른 토모그래피 알고리듬에 비해 훨씬 더 정확한 결과를 보여준다. 본 연구에서는 플라즈마의 공간분포 진단을 위하여 토모그래피 진단법과 부유탐침 진단법을 사용하였다. 플라즈마의 선적분된 방출광을 디지털카메라로 측정한 후 Phillips-Tikhonov 토모그래피 방법으로 재구성하여 플라즈마의 국지적인 공간분포를 알아내었다. 결과의 타당성을 확보하기 위해 부유탐침 진단결과와 비교 분석하여, 전자온도가 위치에 따라 일정한 상태에서 부유탐침을 통한 밀도분포와 토모그래피 진단법에 의한 플라즈마 방출광 세기의 공간분포가 거의 일치함을 확인할 수 있었다. 이를 통해 플라즈마의 국지적인 공간분포 진단을 위한 디지털카메라를 이용한 토모그래피 진단법의 타당성을 검증하였다.
동체의 3차원 순간위치결정을 위해서는 동일시간에 획득한 2개 이상의 영상이 필요하다. 최근 대중화되고 있는 디지털 카메라를 이용할 수도 있겠으나 연속영상은 얻을 수 없으므로 본 연구에서는 이를 위하여 비디오카메라를 이용한 저가의 순간영상획득시스템을 구축하였다. 또한 동일한 시간대의 입체영상을 얻기 위하여 LCD타이머를 동체와 함께 촬영하고 얻어진 연속영상으로부터 비디오 편집기를 이용하여 독립수치영상을 얻었다. 그 결과 동일시간의 수치영상을 $788{\times}550$픽셀의 해상도로 얻을 수 있었고 1/100sec의 시간정확도로 획득한 동체상의 타겟을 검사 한 결과 양호하였다. 추후 3차원 위치정확도를 비교하기 위해 일반 측정용사진기로 B-shutter를 이용하여 동체를 촬영, 양호한 음화를 획득할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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