본 논문은 전기단층촬영의 실시간 영상 복원을 위한 마스터-슬레이브 구조를 갖는 분산 전기 단층촬영 알고리즘을 제안하고 그 성능을 평가한다. 영상복원은 그 수행시간이 미지수의 수에 3제곱에 비례하는 계산 위주의 응용으로서 영상의 정밀도를 위해 미지수를 증가시키면 그 수행시간이 급격히 증가한다. 마스터는 순차적인 루프에 진입하기 전에 각 컴퓨팅 노드에 독립적인 프레임 데이터를 분배하여 병렬로 기저노드를 추출하도록 하고 그 결과를 취합하여 그룹화함으로써 미지수의 수를 감소시킨다. 지역망으로 연결된 컴퓨팅 노드들은 MATLAB이 설치되어 기본적인 계산능력을 갖고 있으며 MATLAB 자료구조를 효율적으로 교환할 수 있는 명령이 동적 링크 라이브러리로 구현되어 있다. 또한 마스터에는 병렬 행렬 연산, 고속 자코비언 둥이 구현되어 순차적인 부분의 계산을 효율적으로 수행한다. 구현된 각 요소들의 성능을 측정한 결과 병렬 라이브러리는 전체 복원 시간을 50% 가까이 감소시킬 수 있으며 분산 알고리즘은 4개의 노드가 협력작업을 하는 경우 주어진 대상 물체에 대해 12배 빠른 속도로 영상을 복원할 수 있다.
본 연구에서는 디지털 단층합성 엑스선 영상의 화질특성을 개선하기 위해 TV-압축센싱 기반 영상복원 기법을 제안한다. 제안된 영상복원 기법의 유효성을 검증하기 위해 우선 관련 영상복원 알고리즘을 구현하였으며, 이를 이용하여 관련 시뮬레이션 및 실험을 함께 수행하였다. 실험을 위해 일반 x-선관($90kV_p$, 6 mAs), CMOS형 평판형 검출기($198{\mu}m$ 픽셀크기)로 구성된 실험장치를 구성하였으며, 제한된 각도 $60^{\circ}$도에서 $2^{\circ}$ 간격으로 총 51장의 투상영상을 획득하고 제안된 알고리즘으로 영상복원을 수행한 후 필터링 역투사법(FBP)을 사용하여 디지털 단층합성 영상을 구현하였다. 본 연구에서 수행된 결과에 의하면, 제안된 영상복원 기법은 일반 엑스선 영상 및 디지털 단층합성 영상의 흐린 영상화질을 선명하게 개선하고 또한 디지털 단층합성 영상의 깊이 분해능을 향상시키는 이점이 있음을 확인함으로써 기존 디지털 단층합성 영상의 화질을 크게 개선할 수 있을 것으로 전망된다.
전기 임피던스 단층촬영법은 대상체의 표면에 부착된 전극들을 통해 전류를 주입하고 전압을 측정함으로써, 내부의 도전율 또는 저항률 분포를 추정하고 영상으로 복원하는 비교적 새로운 영상 복원 기법이다. 이 논문에서는 on-line에서 한 번의 연산으로도 표적의 정확한 위치 정보와 복원의 정확도를 향상시킬 수 있는 새로운 역문제 알고리즘을 개발하였다. 그리고 제안한 방법의 복원 성능을 향상시키기 위해 가중 행렬의 고유치로부터 step-length를 계산하였다. 몇 가지 시나리오를 설정하고 모의실험을 통해 제안한 방법의 영상 복원의 성능을 평가하였다.
전기 임피던스 단층촬영법(electrical impedance tomography, EIT)은 미지의 내부 저항률 분포를 갖는 물체 주위에 특수하게 제작된 전극을 여러 개 배치하고 적절하게 설계된 전류를 주입하여 이에 따른 인가전압을 물체 경계에서 측정한 후 이를 근거로 EIT의 영상복원 알고리즘에서 물체 내부의 미지의 저항률 분포를 재구성하는 기술이다. 전기 임피던스 단층촬영법의 영상복원 과정은 비선형 방정식으로 기술되며, 그 해석적인 해를 구하기가 매우 어려우므로 수치적인 방법으로 근사해를 구한다. 본 논문에서는 EIT 영상복원 방법으로 동시 인자변환 확률적 근사화(simultaneous perturbation stochastic approximation, SPSA) 방법을 제안한다. SPSA 방법을 이용한 EIT 영상복원의 성능을 컴퓨터시뮬레이션을 통해 살펴보고 기존의 mNR 방법에 의해 얻어진 결과와 비교 분석하도록 한다.
비파괴검사기법에 활용되고 있는 X-선 디지털 영상합성법(digital tomosynthesis)에서 단층영상의 선명도를 향상시킬 수 있는 방법을 개발하였다. 기존의 SAA (shift-and-add) 알고리즘은 blur artefact로 인하여 재구성된 단층영상이 매우 흐린 단점이 있다. 본 연구에서는 SAA에서 blur artefact가 발생되는 물리적 메커니즘에 착안하여, 최초 재구성된 단층영상에서 관심있는 단층의 데이터를 모두 0의 값으로 대체한 후 이를 다시 FP (forward projection) 및 BP (backprojection)를 수행하여 관심있는 단층에서의 blur artefact를 추출 보정하여 단층영상을 복원하고자 하였다. 개발한 알고리즘을 검증하기 위해 실제 실험 및 몬테칼로(Monte Carlo) 시뮬레이션을 통해 기존 SAA 방법과 비교하였으며, 단층영상의 선명도가 크게 향상됨을 확인하였다.
전기 임피던스 단층촬영법은 표적의 경계면에서 여러 개의 전극을 통하여 전류를 주입하고 저항률의 함수로써 경계면에 유기되는 전압을 구하고, 경계면에 유기된 전압 값으로부터 표적 내부의 저항률 분포를 추정하여 표적의 영상을 복원하는 비교적 새로운 영상복원법이다. 본 논문에서는, 상태방정식과 측정방정식으로 구성되는 동적 모델에 기초하여, 시간에 따라 변하는 저항률 분포를 온라인으로 추정하기 위해 확장 칼만 필터를 이용한 전기 임피던스 단층촬영법의 영상복원 알고리즘을 제안하였다. 또한, Tikhonov 조정 기법에 근거한 제약조건을 비용함수에 추가하여 역문제의 부정치성을 완화시켰다. 제안된 영상복원 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 16 채널에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 시간에 따른 표적의 저항률 분포의 변화가 심한 경우에도 비교적 양호한 복원성능을 나타내었다.
본 논문은 이상 유동장 시스템의 전기 단층촬영 기법의 성능을 향상시키기 위해 Matlab과 같은 계산 도구에 데이터 통신 기능을 추가적으로 구현하여 노드들의 협력 계산을 지원한다. 구현된 통신 기능은 Matlab 명령어 라인이나 m-file에서 직접 호출할 수 있는 동적 링크 라이브러리 형태로 제공되며 호출시 전달된 Matlab 고유 방식으로 표현된 행렬을 Windows 운영체제에서 제공하는 파이프 기능을 이용하여 네트워크를 통해 수신자에게 전달한다. O(n$^3$)의 복잡도를 갖는 다수의 연산으로 구성된 영상 복원 알고리즘에 있어서 사전 분석과정을 협력 계산함으로써 물체 내부의 상황에 따라 n의 크기를 감소시켜 알고리즘의 수행속도를 크게 개선할 수 있다. 본 논문에서 구현된 협력 계산 환경과 프로그램은 주어진 물체내부 기포 분포에 대해 동적 칼만 필터 프로그램을 8개의 노드를 사용하였을 때 15배까지 수행속도를 향상시켰다. 따라서 고가의 병렬 시스템 대신 현재 이용이 가능한 저비용의 클러스터 계산 환경을 ET 기법에 적용하여 보다 정확하고 신속한 영상 복원을 수행할 수 있다.
본 연구는 홍삼 등급판정 과정에서 내부 조직 치밀도 분석을 위해 의료 영상 분석 방법을 이용하여 적외선 영상 측정기기를 개발하였다. 기존 홍삼 내부분석방법은 수동으로 암실환경에서 강한 조명을 홍삼에 투과하여 사람 눈으로 직접 판별하는 과정을 거친다. 이러한 기존 검사 과정은 작업 비효율성과 불균일한 검사기준으로 제품 품질 신뢰도 저하의 단점을 가져온다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 적외선 조명환경에서 자동 측정이 가능한 홍삼 내부 측정기기를 개발하였다. 개발된 장치는 홍삼의 빛 투과 특성을 응용한 920nm 파장대역의 적외선 조명기구, 조명 제어회로, 적외선 대역 촬영이 가능한 영상 측정 카메라 장치, $0.9^{\circ}$의 간격으로 $360^{\circ}$ 홍삼 영상취득이 가능한 회전 엑츄에이터로 구성이 된다. 본 연구에서 제안 하는 홍삼 단층 영상분석 방법은, 홍삼을 $0.9^{\circ}$ 간격으로 회전시키어 $360^{\circ}$ 홍삼 내부영상을 취득하여 라돈 변환(Radon transform)을 통해 사이노그램(Sinogram)으로 재구성 하였으며, 역 라돈 변환(Inverse Radon transform)을 통해 단층 영상복원(Back-projection)알고리즘을 구현하였다. 이 결과 홍삼을 절단하지 않고 홍삼 내부 단면영상 획득이 가능하였으며 내공(內空), 내백(內白)의 유무를 판단하고 직경을 파악할 수 있었다. 이를 토대로 등급 판별 공식을 산출하면 신뢰성 있는 홍삼 등급 자동화 측정기기를 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
전기 임피던스 단층촬영법을 이용한 정적 영상 복원에서 대표적으로 사용되고 있는 복원 알고리즘은 modified Newton-Raphson(mNR) 알고리즘으로 수렴 속도 및 추정 정확도 측면에서 비교적 다른 알고리즘들에 비해 좋은 성능을 나타낸다. mNR 알고리즘에서는 측정 전압과 계산 전압과의 차이, 즉 잔류오차를 최소화하도록 목적함수를 설정하고 이를 반복 연산하여 내부의 저항률 분포를 추정한다. 이때 EIT 역문제의 비정치성을 완화시키기 위해 조정방법을 사용하며 조정인자에 따라 서로 다른 영상 복원 성능을 나타낸다. 기존 기법에서는 반복 연산마다 일정한 상수 값의 조정인자를 사용하기 때문에 대상 물체의 내부 상태가 변하거나 측정 잡음 등이 있는 경우 때때로 조정인자에 따라 영상 복원이 수렴되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 영상 복원 수렴 및 성능을 개선하기 위하여 잔류오차에 기반하여 반복 연산마다 자동적으로 조정인자를 수정하는 기법을 제안하였다. 시뮬레이션과 실험을 수행하여 제안된 기법의 영상 복원성능을 평가한 결과 비교적 양호한 성능을 나타내었다.
전기 임피던스 단층촬영법은 대상물의 경계면에 부착된 여러 개의 전극들을 통해 전류를 주입하고 이에 유기되는 전압을 측정한 후, 이를 바탕으로 대상물 내부의 도전율(또는 저항률) 분포를 영상으로 복원하는 비교적 새로운 영상복원 기법이다. 본 논문에서는, 대상물 내부의 저항률 분포를 추정하기 위해서 전극사이의 전기저항과 저항률 분포와의 관계를 선형으로 가정하고, 이 선형 관계로부터 가중행렬을 계산한 후, 수정된 반복 Landweber 알고리즘을 적용하였다. 그리고 제안한 방법의 수렴시간을 줄이고 영상 복원의 정확도를 향상시키고자 목적 함수를 최소화하는 최적의 step length를 찾아 제안한 방법에 적용하였다. 몇 가지 시나리오를 설정하고 모의실험을 통해 제안된 방법의 영상 복원 성능을 평가한 결과, 비교적 양호한 복원 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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