목적: 견갑골의 수술적 치료에 있어서 해부학적 및 형태학적인 이해는 매우 중요하다고 할 수 있다. 전산화 단층촬영을 이용하여 견갑골의 정확한 두께를 측정하고, 기하학적인 형태를 재구성함으로써 견갑골의 정확한 해부학적 및 형태학적인 정보를 제공하고자 하였다. 대상 및 방법: 총 51개의 해부용 시체에서 적출한 102개의 견갑골을 대상으로 하였으며, 일반적인 견갑골의 형태를 얻기 위해 8개의 평균적인 길이와 2개의 각을 측정하였다. 또한 견갑골의 두께를 측정하기 위해 각각의 견갑골에서 동일한 위치의 시상면을 얻고, 각각의 시상면에서 견갑골의 두께를 전산화 단층 촬영을 이용하여 측정하였다. 견갑골의 두께에 대한 실측치를 토대로 평균값을 계산하였으며, 성별에 따른 견갑골 두께의 차이를 Student t-test 를 이용하여 비교하였다. 결과: 견갑골 관절와의 평균 두께는 22.4 mm, 외측연의 평균 두께는 13.83 mm, 내측연의 평균 두께는 4.44 mm, 견갑골 체부의 중간 1/3 위치의 평균 두께는 2.06 mm 로 측정되었으며, 남성의 견갑골이 여성의 견갑골 보다 더 두껍게 측정되었다. 측정된 실측치를 참고로 하여 견갑골들의 두께에 대한 3차원적인 기하학적인 모델을 재구성하였다. 결론: 측정 수치의 분석 결과 견갑골의 두께가 가장 두꺼운 부분은 관절와 부위 및 외측연 부위이며, 반대로 두께가 가장 얇은 부분은 견갑골 체부의 중간 1/3 지점이 견갑골에서 가장 얇은 부위로 나타났다.
최근 제품의 설계와 제조의 동기화를 위해 제품설계 및 공정설계 분양에서 동시공학(concurrent engineering)의 개념을 도입한 부품의 특징형상(feature)에 의한 접근방법이 중요한 과제로 대두되고 있다. 특징형상은 CAD/CAM 통합을 위한 정보전달의 매개체로서 CAPP 시스템 개발시의 CAD/CAPP 인터페이스에 중요한 기능을 가진다. 제조분야에서의 특징형상 적용은 특징형상인식(feature recognition)과 특징형상에 의한 설계 (feature based design)의 두 가지 분야가 있으며, 이 두 분야 모두 특징형상의 상세한 정의와 분류를 필요로 한다. 본 연구에서는 특징형상의 기하학적인 정의 및 분류를 위한 체계를 제시하고, 사출금형의 구성부품을 대상으로 특징형상의 기하학적 속성으로부터 특징형상의 분류기법을 개발한다.
최근 모바일 기기의 보급이 일반화됨으로서 모바일 영상을 다루는 많은 응용프로그램이 개발되고 있다. 모바일 영상을 분석하여 정보를 추출한 결과를 인터넷 검색의 키워드로 연계함으로서 직관적인 멀티미디어 검색을 가능하도록 한다. 본 연구는 모바일 영상에 포함된 한글 문자영역을 검출하는 방법을 제안하였다. 한글 문자의 기하학적인 특징을 추출하고 이를 분석함으로서 후보 한글문자 영역을 검출하고, 검출된 후보 문자영역을 한글 자소 병합 알고리즘을 이용하여 병합한다. 그리고 후보 문자 영역을 한글 6가지 한글 문자 유형 특징을 이용하여 한글 문자 영역을 판별함으로서 최종적인 한글 문자영역을 검출한다. 실험결과, 문자영역 검출률의 성능 평가 요소로서 재현률이 향상됨을 알 수 있었다.
라이다는 데이터 획득의 신속성과 처리의 자동화라는 장점을 가지고 있어서 도시 모델의 생성, 변화탐지(Change Detection), 삼림지역의 DTM(Digital Terrain Model)의 생성, 등고선 추출, 나무의 높이 결정을 통한 산림관리, 해안 지형의 관리 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있다. 이와 같이 라이다데이터 활용에 대한 많은 연구가 이루어지면서 다양한 처리 알고리즘이 개발되고 있다. 알고리즘을 개발하고 그 성능을 정확하게 평가를 위해서는 알고리즘을 다양한 형태의 시험데이터에 적용해 보아야 하지만, 성능평가를 위해 다양한 실측 데이터를 획득하기는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위한 다양한 모의데이터를 실제 DEM으로부터 시뮬레이션을 통해 생성하는 방법을 제안한다 라이다 시스템에 대한 기하학적 모델링하여 센서방정식을 유도하고, 이를 기반으로 DEM상에서 플랫폼의 이동경로에 따라 취득되는 모의 라이다데이터를 생성한다. 본 연구에서 제안하는 시뮬레이션을 이용하면 라이터데이터를 이용하는 다양한 활용 알고리즘 개발과 경제적이고 정확한 성능평가에 도움이 될 것이다.
사면관측 원리에 의해 획득되는 레이더 영상은 레이더파의 입사각도와 지표면의 경사도 및 방위각에 따라 기하학적 왜곡이 발생하게 된다. 전 국토의 70% 이상이 산악지형인 국내 여건을 감안한다면 레이더 영상의 정량적 활용을 위해서는 정밀한 기하보정이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 RADSARSAT-1 SAR 영상에 대하여 세 가지 기하보정 방법을 적용하였다. 먼저 GCP 만을 이용한 단순기하보정을 수행하였고, 두번째로 위성의 자세와 위치정보 등을 이용하여 센서모델을 통한 보정을 하였다. 마지막으로 다양한 영상자료에 적용할 수 있는 RFM(Rational Function Model)을 이용하여 기하보정을 하였다. 이 세 가지 방법으로 기하보정된 레이더 영상의 위치정확도를 모의 레이더 영상과 비교 분석하였다. 또한 RFM을 이용한 보정결과를 검증하기 위하여 SIR-C 영상을 추가로 분석하였다.
본 논문에서는 라돈 변환(Radon transform)을 변형한 R-변환(R-transform)을 이용하여 객체의 크기 변환과 회전에 불변하는 보행 인식 방법을 제안한다. R-변환은 라돈 변환의 결과를 제곱한 후 투영선에 대해 적분한 것으로서, 평행이동에 불변하고 크기 변환은 변환계수의 진폭과 비례하고, 회전의 경우는 변환계수가 평행으로 이동하는 성질을 갖기 때문에 임의의 위치에서 교정되지 않은 카메라를 이용해서 객체 정보를 추출하는 데 효과적이다. 추출된 정보는 상관도(Correlation)를 이용하여 신원을 파악한다. 제안된 방법은 기하학적 변환에 강인하기 때문에 보행인식 단계에서 기하학적인 정렬 과정이 필요 없고, 객체와 카메라의 거리에 무관하게 인식이 가능하며, 카메라의 비정상적인 회전이 발생한 경우에도 강인한 인식이 가능하다.
본 논문에서는 복합 칼라정보와 얼굴의 기하학적 정보를 이용한 인터넷 기반 얼굴관상해석 및 자동 얼굴 컨텐츠 생성시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 YCbCr과 YIQ 칼라모델의 Cr과 I 성분의 논리곱 연산처리로 얼굴영역을 검출하였다. 검출한 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보로부터 얼굴 특징자를 추출 하였으며 각 특징자들을 세부 분류하여 얼굴 관상을 해석하도록 하였다. 또한 제안한 시스템은 추출과 분류된 특징자로부터 개인의 얼굴에 가장 적합한 얼굴 아바타 컨텐츠를 자동 생성할 수 있게 하였다. 실험결과 제안한 방법은 기존의 얼굴인식 방법에 비해 실시간 얼굴검출과 인식은 물론 정량적인 얼굴관상해석과 자동 얼굴 아바타 생성이 가능하였다.
컴퓨터의 발달과 의료기기의 디지털화로 인해 의료영상 분야도 디지털화되고 있다. DICOM 표준을 따르는 PACS 시스템의 구축과 원격 진료 등으로 의료영상의 데이터 베이스화와 장기간의 저장이 필요하게 되었으며, 의학 정보에 대한 불법적 변형과 데이터 인증 및 소유권에 관한 문제 또한 발생되고 있다. 본 논문에서는 의료영상에 대한 기하학적 변형 및 개인 정보를 보호하는 방법으로 워터마킹을 제안한다. 기존의 워터마킹 기법이 기하학적 변형에 민감한 것을 의료영상과 연관하여 RST변형에 강인한 워터마킹을 구현하였다. FFT와 LPM 변환을 이용하여 RST 변환에 강인한 영역을 생성한 뒤 워터마크를 삽입하여 의료 영상에서의 여러 가지 신호 처리 및 공격에 대한 강인성을 관찰하였다.
하위레벨 이미지프로세싱(Low-Level Image Processing)과 이미지인식과 해석을 주로하는 상위레벨 이미지프로세싱(High-Level Image Processing)의 접목은 현존하는 기술과 연구소서는 상대적으로 접목이 힘들며 아직까지도 많은 연구가 진행되고 있다. 후자에 더 가까운 접근을 위해서 본 논문에서는 특정 이미지를 인식하는 과정에서 모양-기반 객체(Shaped-Based Object)와 기계학습(Machine Learning) 이론을 바탕으로 두 분야의 연관을 시도하였다. 이미지 내의 객체에 대한 기하학적인 특징을 얻기 위해서 모양-기반의 특징값 추출방법을 제시하고 있으며, 보다 발전된 인식을 위해서 기계학습이론을 적용시키고 있다.
본 논문에서는 다각형과 같은 2차원 기하학적인 물체에 대한 형태변환을 위하여 다격형의 삼각분할(triangulation)과 트리의 연산을 이용하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 원시 다각형(source polygon)과 목적 다각형(target polygon)이 주어졌을 때, 대상이 되는 두 다각형을 각각 삼각분할(triangulation)하고 그의 듀얼 트리를 구한 후 이 트리를 이용하여 원시 다각형에서 목적 다각형으로 형태를 변환한다. 두 개의 다각형이 자연스럽게 형태가 변환되도록 하기 위해서 유사 삼각분할(similar triangulation)의 개념을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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