목적 : 환자에 투여될 선량계산시 사용되는 wedge factor는 조사면과 깊이에 대한 의존성은 무시되고 에너지 및 wedge angle에 따라 측정하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 wedge factor의 조사면과 깊이에 따른 의존성을 체계적으로 조사함으로써 보다 합리적인 선량계산을 도모하고자 한다. 방법 : 4-, 6-, 그리고 10-MV X 선을 이용하여 각각의 wedge angle에 따라서 $5{\times}5\;cm^2$부터 $20{\times}20\;cm^2$ 까지의 조사면에 대해서 여러 깊이에서 측정하였으며 측정된 값을 열린 조사면에서의 측정값으로 나누어 줌으로써 wedge factor가 결정되었다. 이 때 사용된 가속기는 본원이 보유하고 있는 CLINAC 600C 와 2100C 이며 사용된 에너지는 6- 그리고 10-MV X 선을 사용하였다. 측정기가 빔의 중심에 정확히 놓여졌는지를 확인하기 위하여 여러 콜리메이터 각도에서 측정하였다. 결과 : 각 측정값의 재연성에 관한 표준편차는 $0.3\;%$ 이내였으며 각각의 에너지에 대해 깊이에 따라 측정된 wedge factor의 의존성은 저에너지로 갈수록 커지는 경향을 보였다. 특히 4-, 6- X 선의 경우 wedge angle이 $45^{\circ}$ 이상일 때 깊이에 따른 wedge factor의 변화량은 $5\%$ 이상 차이가 남을 알 수 있었다. 반면에 wedge factor의 조사면에 대한 의존성은 거의 나타나지 않았다. 결론 : 측정을 통하여 wedge factor는 조사면에 대해서는 거의 무관하나 깊이에 따른 의존성이 비교적 크게 나타남을 알 수 있었다. 따라서 선량계산시 wedge factor를 합리적으로 평가하기 위해서는 평균값을 나타내는 깊이에서 측정된 값을 사용하거나 깊이에 따라서 wedge factor를 달리 적용시켜야 한다. 본 실험의 결과, 각 wedge filter에 대해 단일 wedge factor를 사용하고자 하면 조사면 $10cm{\times}10cm$, 깊이 10cm에서 측정된 값을 쓰는 것이 가장 합리적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG 의 3차원 비디오 시스템의 표준 깊이정보 맵에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 방법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이정보 맵의 부호화 방법에 대한 표준이 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 우선, 입력된 깊이정보 맵에 대하여 원래의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(GMM)기반의 EM 군집화 기법에 의한 방법으로 분리 후, 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이정보 맵을 여러 개의 영상으로 분리한다. 그 후 분리된 각각의 영상을 배경과 객체에 따라 다른 조건의 mean shift filter로 필터링한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 실험조건은 $1024{\times}768$ 영상에 대해서 50 프레임으로 H.264/AVC base 프로파일로 부호화를 진행하였다. 최종 실험결과 bit rate는 대략 23% ~ 26% 정도 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
축방향의 약한 자기장(약 1∼20 gauss)으로 자화된 inductively coupled plasm의 투과깊이와 전파 상수의 특성변화를 계산하였다. 자화 플라즈마에 있어서 전자밀도의 증가로 인한 플라즈마의 투과깊이 감소와, 그와 상반되는 충돌주파수 증가로 인한 투과깊이 증가를 고려하여, 보다 균일한 플라즈마 공정을 위한 기초 자료로서 중성 입자와 전자간의 충돌주파수, 전자밀도 및 자기장의 크기와 플라즈마 투과깊이 간의 상관관계를 확인하였다. 통상적인 저압 공정 플라즈마 조건하에서, 약 4.8 gauss의 자기장이 축방향으로 인가되는 경우 cyclotron 공명에 의해 투과깊이가 최소값을 가지는 것을 재확인하였으며, 그 이상의 자기장에서는 원형 편광파의 침투깊이를 비롯한 제반 특성의 급격한 변화를 볼 수 있었다.
본 논문에서는 가상현실이나 증강현실과 관련된 응용 콘텐츠 구성에 필요한 동적 터레인의 실시간 구현 기법에 관한 연구를 수행하였다. 동적 터레인은 게임 콘텐츠 개발 환경에서 일반적으로 구현되는 정적 터레인과 달리 런타임에 실시간 변형이 발생할 수 있으며 입력된 터레인의 변형을 콘텐츠 플레이에 지정을 받지 않을 수 있는 짧은 시간 내에 빠르게 실시간 처리하는 것이 필수적으로 필요하다. 본 논문에서는 키넥트의 깊이 카메라를 활용하여 샌드 박스 내의 모래 깊이 값을 인식하고 이를 반영하는 터레인을 실시간으로 생성하는 프레임워크를 개발하고 결과물을 콘텐츠에 적용하여 연구 결과의 유용성을 실증하도록 한다.
본 논문에서는 3 차원 영상시스템의 성능향상을 위한 깊이영상의 여러 후처리 필터들의 성능을 비교 실험한다. 성능비교를 위해 현재 3D-ATM 에 쓰이고 있는 dilation 필터와, 경계값 보존에 탁월한 성능을 보이는 bilateral 필터, 그리고 깊이영상의 특성을 이용한 depth boundary reconstruction 필터를 선정하였다. 본 논문에서는 위 제시한 필터들의 특징에 대하여 소개하고, 이들 필터들이 3 차원 영상 시스템의 깊이영상에 적용되었을 때 어느정도 성능향상을 보이는지 비교 분석한다.
컴퓨터-생성 홀로그램(computer-generated hologram, CGH) 기법은 실사객체 혹은 가상의 객체로부터 계산에 의해 디지털 홀로그램을 생성해 낼 수 있다. 하지만 HD급 해상도의 디지털 홀로그램 한 프레임을 일반적인 PC를 이용해 계산하기 위해서는 약 10분 정도가 소요된다. 이는 실시간 홀로그래픽 비디오 서비스를 어렵게 하는 문제점 중에 하나이다. 본 논문에서는 CGH 기법의 과도한 연산량을 줄이기 위해 깊이정보(depth-map) 비디오 프레임간의 공간적인 중복성을 이용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 인접한 깊이정보 프레임간의 차이를 구해 동일한 깊이값을 갖는 좌표들의 CGH 계산을 생략하는 것이다. 제안한 방법을 적용한 결과 연산속도가 52%정도 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
일반적으로 스터럽이 없는 철근콘크리트 보의 전단강도는 콘크리트 압축강도, 주철근비, 전단스팬비 및 보 유효깊이에 좌우된다는 것이 많은 연구를 통하여 밝혀지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 고강도 콘크리트를 사용한 철근콘크리트 보의 거동 및 전단강도 특성을 분석하기 위하여 주철근비, 전단스팬비 및 보 유효깊이를 변수로 두고 총 22개의 단철근 보 실험체를 제작하여 실험을 수행하였다. 실험결과는 ACI규준식, Zsutty식 및 Bazant & Kim식의 예측값들과 함께 비교, 분석되었는데, ACI 규준식은 주철근비 및 전단스팬비의 효과를 과소평가할 뿐만 아니라 유효깊이가 915mm인 큰 보의 경우 안전측이 아니어서 이에 대한 고려가 필요할 것으로 판단된다. Zsutty식은 주철근비의 효과를 적절하게 평가하는 것으로 나타났으며, Bazant & Kim 식은 유효깊이 증가에 따른 전단강도 감소 경향을 잘 예측하는 것으로 나타났다. 또한, 다른 연구자들의 실험치와 비교, 분석해본 결과 주철근비 및 전단스팬비의 효과는 콘크리트 압축강도 수준에 따라 큰 변화가 없는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 마커 인식을 이용한 깊이 영상 기반 군집로봇 대형제어 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, follower 로봇들의 입력 영상에서 마커 인식 알고리즘을 이용하여 마커를 인식 한 뒤 인식된 마커를 분석하여 등록된 ID를 찾는다. 검출된 마커의 ID가 leader로봇의 ID일 경우 해당 마커의 위치와 기울기 값을 깊이 영상 센서로부터들어오는 깊이 정보를 통해 계산 한 뒤 마커의 위치와 기울기를 이용하여 대형제어를 한다. 마지막으로 제안한 알고리즘을 실제 로봇을 이용한 대형 제어실험을 통해 응용 가능성을 증명한다.
밀집된 돈방에서 사육되는 돼지의 공격적인 행동들은 돼지의 성장에 심각한 악영향을 주고, 이는 농가의 경제적 손실로 이어진다. 따라서 돈방 내의 비정상 상황들을 지속적으로 모니터링할 수 있는 IT기반의 영상 감시 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 돼지의 행동 분석 이전에 필수적으로 선행되어야 하는 개별 돼지의 탐지를 위한 키넥트 카메라 기반의 새로운 모니터링 시스템을 제안한다. 먼저, 배경차영상 기법과 깊이 임계값을 이용하여 서있는 돼지만을 탐지한다. 둘째, 서있는 돼지들 중에서 움직임이 있는 돼지만을 관심영역으로 설정하여 탐지한다. 마지막으로, 서서 움직이는 돼지들 사이에서 발생하는 근접 문제를 깊이 정보를 이용한 등고선기법을 제안 적용하여 돼지 객체의 탐지를 완성한다. 실제 세종에 위치한 한 돈사에서 취득한 깊이 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증하였다.
양안시차를 이용한 입체 디스플레이는 입체감과 편안함이 상충하는 특징이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 영상 특성에 따른 길이 조절을 통해 인지되는 입체감을 최대한 떨어뜨리지 않으면서 불편함을 최소화하는 방법을 연구하였다. 인간이 입체를 인지하는 기저는 상당히 복잡하며 영상의 여러 형태에 따라 동일한 깊이(양안시차, disparity)를 주는데도 입체감과 편안함이 다르게 인지된다. 따라서 영상 형태에 따라 다르게 인지되는 영향 인자를 선정하고 이에 대한 깊이감과 편안함의 관계를 실험을 통해 분석하여 적합한 값을 얻었다. 이를 표시되는 입체 디스플레이에 적용하여 들어오는 영상을 처리하여 영향 인자의 정도를 구하고 이에 따라 깊이가 조절(Depth Scaling)되도록 하여 편안한 입체 영상을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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