필기체 숫자 인식을 위한 새로운 특징 추출방범을 숫자의 기하학적인 구조들을 이용하여 연구 제안하였다. 일반적으로 쓰이고 있는 특징점들의 몇가지 부류를 결정하여 추줄하였고, 분절 화소들을 이용한 특징 추출기는 사소한 부분들을 명확한 특징으로 탐지하여 추줄하게 된다. 신경망은 새로운 접근 가능성을 탐지하는 실험 인식기로 사용하였고, 이러한 방법들을 이용하여, 일반적인 특징점 추줄방법과 본 연구에서 제안하는 특징점 추출방법을 결합하게 되면 필기체 문자의 인식률이 단순히 일반적인 특징만을 활용하여 얻는 인식률 보다 훨씬 향상됨을 보여주었다.
본 논문에서는 잔기 유연성(residue flexibility)을 가진 단백질 아미노산에 대한 기하학적인 계산 효율성을 높이기 위해 아미노산을 단순 곡면으로 표현하는 기법을 제안한다. 잔기 유연성을 가진 아미노산은 고정된 백본(backbone)에 대해 잔기가 회전하는 특성을 갖는다. 단순 곡면 표현기법을 이용하여 아미노산의 충돌 감지 속도 효율성을 높일 수 있다.
IMRT, 양성자 치료와 같이 방사선 치료 기술이 발전할수록 치료 시 환자의 위치를 확인하고 그 정확성을 평가하는 기술의 중요성이 강조되고 있다. 현재 국립암센터 양성자치료센터에 설치되어 있는 양성자 치료기의 단순 X-선 영상시스템을 이용하여 콘빔 CT (cone-beam CT) 3차원 영상을 획득, 영상유도 방사선 치료의 가능성을 확인하고자 하였다. 양성자 치료기에 설치되어있는 X-선 영상시스템(SDD: 2,108 mm, SOD: 1,511 mm, Varian a277 x-ray tube & Varian Paxscan 4030: a-Si+DRZ screen)을 이용하여 양성자 갠트리를 $2^{\circ}$씩 회전시켜가면서 기하학적인 오차 측정을 위한 팬톰과 인체 팬톰 (Humanoid phantom, Rando, CA, USA)의 투사영상을 획득하였다. 현재 시스템적으로 연속적인 회전과 영상획득이 지원되지 않아서 영상획득 후 갠트리를 회전하는 방법으로 투사영상을 획득하였다. 기하학적 오차측정을 위한 팬텀과 두경부 팬텀에 대해서 $360^{\circ}$를 회전하며 180장의 투사영상($2,304{\times}3,200$, 14 bit with 127${\mu}m$ pixel pitch)을 관전압 85 kVp, 관전류 80 mA, 조사시간 0.5 s의 조건으로 촬영하였다. 콘빔 CT 영상재구성을 위해 Ram-Lak filter를 적용한 Feldkamp cone-beam 알고리즘을 사용하였으며, 획득한 180장의 투사영상을 사용하여 $0.4{\times}0.4{\times}0.4mm^3$의 voxel size를 가진 $512{\times}512{\times}512$ CT영상을 재구성하였다. 기하학적인 오차 측정방법을 통해 X-선 선원, 검출기와 갠트리의 기하학적 정보를 측정하였다. 측정된 결과에 의하면 검출기가 $0.25^{\circ}$ 회전된 오차를 보이는 것을 발견하였다. 기하학적 교정으로 재구성된 콘빔 CT 영상을 multi-planar view (axial, sagittal and coronal view) 및 3차원 영상으로 재구성하여 비교 평가 하였다. 현재 양성자치료기에 설치되어있는 단순 X-선 영상 시스템에서 기하학적 오차 측정을 위한 볼 팬텀을 이용하여 시스템의 오차를 측정하였다. 측정한 오차를 바탕으로 기하학적 교정을 통해서 두경부 및 복부 팬텀에 대한 3차원 영상인 콘빔 CT 영상들을 재구성하였다. 추후 연속적인 회전을 통한 영상획득이 가능하게 된다면, 보다 정확하고 신속한 영상재구성이 가능 하며 콘빔 CT가 영상유도 양성자 치료에 매우 유용할 것으로 사려된다.
평면상에서 이동하는 자동차와 같은 로봇은 이동방향을 변경할 때 제한된 곡률(curvature)로 서서히 방향을 바꿀 수밖에 없다. 본 논문은 물체의 동선의 곡률이 제한되어 있을 경우, 한 구성에서 출발하여 목표점에 이르는 최단경로는 CC 혹은 CS 타입(C는 원호(circular arc), S는 선분(line segment)을 의미한다), 혹은 이들의 부분문자열 타입이 된다는 사실을 기하학적 성질만을 이용하여 증명하였다. 본 연구결과를 이용하여, 시작점 구성에서 출발하여 목표점, 혹은 목표다각형에 도달하는 최단경로는 다각형의 공간복잡도의 선형시간에 계산 가능하다.
신호원으로부터 발생하는 전파를 이격된 다중 센서에서 수신하여 신호원의 위치를 추정하는 시스템에서는 신호원의 위치와 센서들의 위치에 따라 위치탐지 정확도가 저하되는 현상이 나타난다. 이러한 현상을 기하학적 정밀도 저하(GDOP) 효과라 하며, 이러한 효과를 최소화하여 위치탐지 정확도 성능을 향상시키기 위한 방법에 대해 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이격 배치된 센서들의 방위 정보를 이용하여 GDOP 효과의 발생 가능성을 추정하고, 위치 추정에서 오차 요인이 되는 센서를 제거하여 GDOP 효과로 인한 성능 저하를 최소화하는 방법에 관한 연구 결과를 서술하겠다.
본 논문에서는 운전 단계중의 상용소프트웨어 성장활용을 설명한 수 있고 또 현장 고장 데이타로부터 활용성장을 예측하는데 관계되는 인자를 결합할 수 있는 새로운 모델을 개발한다. 이 모델은 상용 소프트웨어의 실제 황용이 시간의 멱수 함수로 나타난다는 가정으로부터 생기는 웨이블 분포에 근거한다. 선형신뢰도모델은 잔여결함의 평균크기와 작업량이 일정하고 겉보기 결함밀도가 실제 결함밀도와 동일하다는 가정 하에 유도된다. 기하학적모델은 결함을 수정함에 따라 평균결합크기가 기하학적으로 감소한다는 가정에 있어서 파이가 있다. 한편, Rayleigh모델은 잔여 결함의 평균크기가 시간에 따라 선형적으로 감소한다는 가정에 있어서 차이가 있다. 본 논문에서는 소프트웨어의 신뢰도 요인의 거동을 가정하여 이러한 다양성을 수용하기 위한 모델링을 하였다.
전자포탈영상장치 (EPID)를 이용하여 의료용 선형가속기의 기하학적인 요소를 성능 평가할 수 있도록 고안하였다. light field와 radiation field 의 일치, 콜리메이터 회전축, 갠트리 회전축 크기 등을 측정하였다. EPID에서 수집한 영상정보를 이용하여 radiation-light field 일치여 부를 1mm 이내의 정밀도를 갖고 평가하였으며, 콜리메이터, 갠트리 회전축 역시 4개의 방사선 방향에 대한 영상을 중첩시켜서 중첩된 영상이 이루는 교점을 분석하여 구할 수 있었다. 이 방법으로 선형가속기의 기하학적인 QC/QA를 객관적이고 정량적으로 시행할 수 있었다.
본 논문에서는 다시점 동영상을 이용한 기저선(baseline)상의 가상시점 영상 생성과 기저선상 외의 가상시점 영상 생성을 위한 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 가상 시점을 생성하기 위하여 영상의 깊이(depth)정보와 고정된 카메라의 기하학적 특성을 이용한 3차원 워핑(warping) 방법을 적용한다. 영상의 실제 3차원 좌표는 영상의 깊이 정보와 카메라의 기하학적 특성을 이용하여 산출되고, 산출된 3차원 좌표는 임의 위치의 가상 카메라에 투영(projection)되어 2차원의 가상 시점 영상이 생성된다. 제안한 방법에 의해 생성된 기저선상의 중간시점 영상은 기존의 방법으로 생성된 중간시점 영상보다 PSNR이 0.5dB 이상 향상된 결과를 나타내었고, 기저선상 외의 가상 시점 영상에서 나타나는 많은 미처리 영역을 보다 효과적으로 처리하여 가상시점 영상을 생성할 수 있었다.
본 논문에서는 명암도 변화값과 기하학적 패턴벡터를 이용하여 실시간으로 차량번호판을 추출하고 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차량영상에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 번호판 이외의 다른 영역보다 밀집도가 높은 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 명암도 변화값을 사용하여 번호판을 추출하도록 하였으며 영상 입력과정에서 외부 환경에 따라 차량영상이 어둡거나 밝게 입력될 경우에도 동일한 추출 성능을 얻기 위하여 밝기 보정 과정을 수행하였다. 또한 추출된 번호판 영역으로부터 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성 추출을 위해 번호판 영역에서 잡음 제거와 세선화를 적용하여 전처리후 제안한 기하학적 패턴벡터를 이용하여 차량번호를 인식하도록 하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 기존의 원형 패턴벡터 보다 계산 속도가 빠르며, 차량번호판의 크기와 잡음에 무관하며, 불규칙한 조명 상태에서도 정확한 차량 번호를 인식할 수 있었다.
스마트 폰의 대중화와 고속 무선 통신 기술의 도움으로 고품질 멀티미디어 콘텐츠가 모바일 기기에서 보편화되고 있다. 특히, Oculus Rift의 출시는 소비자 시장에서 가상현실 기술의 새로운 시대를 열고 있다. 또한 컴퓨터 게임을 보다 사실적 구동을 위한 3D 오디오 기술은 곧 차세대 모바일 기기에 적용될 것이며, 시각적인 것보다 더 광범위한 사실적 경험을 제공 할 것으로 예상된다. 따라서 이 논문에서는 가상현실 기반의 응용 프로그램에서 3D 사운드 모델링을 위한 개념, 알고리즘 및 시스템에 대하여 기술하고자 하며 특히 기하학적 음향 기술 기반의 알고리즘에 초점을 맞추었다. 이를 위하여 먼저, 사운드 전파를 모델링하기 위해 물리적 기반의 기하학적 알고리즘과 다중 채널 기술 중심으로 오디오 렌더링을 위한 중요한 설계 원칙 소개와 오디오 렌더링 파이프 라인을 씬 그래프 기반의 가상 현실 시스템 및 최신 하드웨어 구조 소개를 포함한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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