단위 무응답 상황에서의 사후층화 추정, 회귀 추정, 보정 추정 또는 일반화 래킹 추정을 포함하는 다양한 추정 방법에 대해 살펴보았다. 이러한 모든 방법들은 무응답하에서 보정 추정의 일반적인 형태로 나타나며, 또한 이들은 주어진 범주형 보조변수하에서의 사후층화 이론에 기초를 두고 있다.
신문, 잡지, 공문서, 영수증 등의 문서로부터 필요한 정보를 자동화하여 처리할 수 있는 문서영상 이해 시스템의 구현에 있어서 문서영상에 존재하는 문자를 추출하는 연구는 문자 인식의 전처리 단계로서 매우 중요한 의미를 지니고 있다. 하지만 현 시점에서 문서 자체가 가지는 다양한 형태 및 배경 등에 의하여 범용화되고 일반화된 방법을 찾기란 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 특히 배경이 선이나 도표 등으로 이루어진 문서 영상에서 Hough Transform을 사용하여 기울어짐을 보정하고 문자들이 선에 겹친 부분을 효과적으로 보정하며 추출된 영역에 대한 분할 및 합병 과정을 거쳐 최종적으로 완전한 문자 영역을 추출하는 방법에 대하여 다룬다.
최근엔 대부분의 PET-CT영상의 감쇠보정은 많은 강점을 가지고 있는 CT를 기반으로 사용하고 있다. 하지만 CT 검사때 metal artifact가 발생하게 된다면, PET 영상에서 영향을 주게 된다. 이에 본 논문에서는 감쇠보정 영상의 count와 비감쇠보정 영상의 count의 비를 통하여 보정계수($e^{-{\mu}x}$)을 구하였고 이를 통해 측정 SUV에 대입하여 실제 SUV를 추정하는 방법에 대하여 고찰해보았다. 실험장비로는 본원에서 사용하고 있는 Biograph mCT S(40)_SIMENS을 촬영 장비로 이용하였고, phantom은 micro phantom을 사용하였다. 팬텀 실험방법은 micro phantom에 metal artifact를 발생시켜 촬영한 뒤 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상으로 재구성하였다. 그리고 SIMENS 사의 Sygo.via VA11A 프로그램을 이용 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상의 count를 측정하고 이를 통해 보정계수를 구하여 Metal artifact 발생 부위와 Metal artifact 발생 직전 부위의 보정계수를 비교 분석해 보았다. 임상영상에서는 본원에 내원한 환자 10명($66{\pm}15$세)의 데이터를 이용하여 여러 장기의 평균 보정계수를 계산하였고, Metal artifact가 발생한 연부조직의 보정계수와 metal artifact가 발생하기 직전의 연부조직의 보정계수를 비교 분석하였다. 분석결과 phantom 실험에서는 밝은 artifact 부분에서의 보정 계수는 Metal artifact가 발생하지 않은 부분에서의 보정계수보다 평균 12%증가 되게 나타났다. 어두운 artifact 부분에서의 보정계수는 발생하지 않은 부분에서의 보정계수보다 6% 감소 되게 나타났다. 또한 phantom 실험결과 본 논문에서 사용한 식을 이용한 추정 SUV가 실제 SUV와 유의미한 차이가 없다는 것을 확인 할 수 있었다. 임상영상에서는 normal 장기의 보정계수를 계산 하였고, 이를 이용한 각 장기의 평균 보정계수를 계산하여 그래프를 작성하였다. 그리고 이 결과 값을 통해 CT number가 큰 조직 일수록 보정계수도 커지는 상호 비례 관계를 확인 할 수 있었다. 또한 metal artifact시 밝은 artifact 부분의 연부조직 보정계수는 metal artifact가 발생 하지 않은 연부조직 보정계수에 비해 평균 20% 증가, 그리고 어두운 artifact 부분은 10% 감소된 것으로 나타났다. 그래프로 작성한 soft tissue 평균값과 비교 하였을 때는 metal artifact가 발생 하지 않은 연부조직에 비해 밝은 artifact 부위는 평균 19% 증가 어두운 artifact 부위는 평균 9% 감소 된 것으로 나타났다. 즉 경우에 따라 각 개인의 보정계수를 계산 할 필요 없이 그래프로 작성한 평균값을 간편하게 활용 할 수 있을 것으로 사료된다. 이와 같이 실험결과로 보아 본 논문에서 제시하였던 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상에서의 count의 비를 통해 metal artifact가 발생하지 않는 부위의 보정계수와 발생한 부위의 보정계수를 구하고, 이를 활용하여 측정 SUV에 대입하여 실제 SUV를 추정하는 방법 역시 metal artifact 발생 부위의 더 정확한 정량분석 위하여 고려 해볼 수 있는 대안이 될 수 있을 것이라 사료 된다.
심근 관류 SPECT 검사 중 환자의 움직임은 관류 결손과 인공물을 발생시켜 정확한 진단에 영향을 줄 수 있는 인자이다. 움직임으로 왜곡된 데이터를 보정하는 방법으로 움직임 보정방법이 개발되었고 각 방법마다 사용된 알고리즘이 다르기에 상황에 비교하고자 한다. 실험에 사용된 장비는 GE Ventri Gamma Camera와 Anthropomorphic Torso Phantom을 이용하였다. 팬텀을 환자 조건과 동일하게 하기 위하여 심근에 74 kBq/mL, 연부조직 1.1 kBq/mL, 폐 2.6 kBq/mL, 간 9.6 kBq/mL의 Tl-201을 주입하여 제작하고, 움직이는 상황에서 결손의 변화 관찰 목적으로 심근의 Anterior wall에 임의로 결손을 삽입하였다. 움직이지 않는 정상군과 일정간격(2 cm, 3 pixel) 상하 1회 이동, 상하 반복 이동, 좌우 1회 이동, 좌우 반복 이동한 데이터에 나누어 영상 획득하고 MDC, Hopkins, Stasis 방법을 적용하여 Polar map과 정량분석 Score로 비교 하였다. 환자와 동일한 조건으로 회전각 $6^{\circ}$, 50sec/frame으로 영상 획득하고, OSEM (2 iterations, 10 subsets), Butterworth filter (order 10; cutoff frequency; 0.32 cycle per pixel)를 적용, scatter correction, 감쇠보정은 적용하지 않았다. 팬텀 실험에서 세 가지 방법들에서 MDC 방법이 Visual 인공물 없이 잘 보정하였으나, 환자의 데이터에 이를 적용 하였을 때, 환자마다 움직임 보정방법 적용 결과들이 일정하지 않았다. 이는, 환자의 움직임이 일정하지 않고, 장기내의 동위원소의 비율도 다르기에 발생한다고 생각되며 추가적인 연구와 상황에 맞는 움직임 보정방법의 유동적인 사용이 필요하다고 사료된다.
흡습에 따른 엔진 성능 변화량을 예측하기 위하여 모든 엔진 형식에 적용 가능한 체계적인 습도 보정 방법을 개발하였다. 우선 기존의 습도 보정 방법에 대한 적용 한계를 분명히 한 다음 흡습에 따른 엔진 구성품들의 성능 변화를 고려하고 엔진 제어 방식에 따라 구성품들간의 공력 재결합을 통하여 엔진 작동점의 변화를 계산하는 새로운 방법을 제시하였다. 단축 터보제트 엔진을 대상으로 두 가지 방법에 의한 습도 보정 내용을 비교 분석하여 기존의 방법은 회전수와 같은 물리적 성능 변수를 제어하는 경우에는 적용하기가 어렵다는 점을 밝혔다. 새로운 습도 보정 방법은 엔진 제어 방식이나 엔진 형식에 구애받지 않으나 기존의 방법은 엔진 제어 모드 및 엔진 형식에 따라 그 정확성이 크게 차이가 낱 수 있음을 확인하였다.
핵의학 단층촬영기를 이용하여 몸 안에서 일어나는 신진대사, 혈류량 공급, 생화학적 변화, 또는 뇌에서의 도파민 운반체, 수용체 등의 영상을 획득한 후 정량화할 수 있다면 환자의 조기진단뿐만 아니라 치료계획을 세우고 치료경과 등을 객관적으로 측정하는데 매우 유용할 것이다. 그러나 물리적 요소들인 감쇠, 산란, 부분용적 효과, 노이즈, 그리고 재구성 알고리즘 등은 SPECT 의 디자인에 관계없이 영상의 정성적 또는 정량적 결과에 영향을 미친다. 본 논문에서는 뇌 촬영용 단일 결정 SPECT와 뇌 모형 팬텀을 이용하여 물리적 요소들 중 특히 감쇠와 산란의 영향을 정량화하고 보정 방법에 따른 결과를 정량 분석하였다. 산란 보정은 주 에너지 창 140keV$\pm$10% (126~154 keV)와 산란에너지 창 119keV$\pm$6% (112~126keV)를 이용하여 데이터를 획득한 후 산란 에너지 창의 100%를 빼주는 방법을 적용하였다. 영상 재구성은 차단주파수 0.95cycles/cm와 차수 10을 적용한 저역통과 Butterworth 여과기로 여과하여 여과후 역투사 방법으로 재구성하였다. 감쇠 상수는 산란 보정을 하지 않은 경우와 한 경우에 따라 각각 0.12cycles/cm 와 0.15cycles/cm 를 적용하여 뇌 내에서의 균일한 감쇠계수로 가정하고 Chang 방법에 의하여 감쇠에 대한 보정을 하였다. 정량분석을 위해 기저핵이 뚜렷이 보이는 3개의 단층면을 선택하여 기저핵과 그 외 뇌 영역에 관심영역을 구하였다. 산란보정을 하지 않았을 때 감쇠보정을 한 후의 ROI 값은 감쇠 보정전 ROI 값에 비해 기저핵 2.20배 배후 방사능 2.10배였다. 반면에 감쇠보정 후와 감쇠보정 전의 기저핵과 배후방사능의 비율은 매우 비슷했다. 산란보정을 한 후 감쇠보정을 한 ROI 값은 감쇠보정 전 ROI 값과 비교할 때 기저핵 2.69 배 배후 방사능 2.64 배로 뇌 영상의 절대적 정량적 분석을 위해서는 반드시 감쇠 보정이 필요한 것을 보여준다. 기저핵과 배후 방사능의 참값 비율이 6.58, 4.68, 1.86 일 때 산란 보정과 감쇠보정을 한 경우는 참값의 76%, 80%, 82%로 측정하였고 감쇠보정을 하지 않은 경우는 75%, 81%, 81%로 측정하였다. 참값의 비율이 낮을수록 참값에 가깝게 측정하였으나 산란과 감쇠보정을 한 경우에도 참값에 비해 약 20% 의 과소평가를 볼 수 있었다. 이는 본 논문에서 자세히 다루지 않은 부분용적 효과와 재구성 알고리즘 그리고 위에서 적용한 대략적인 감쇠와 산란보정 방법의 원인으로 사료되며 앞으로 더욱 연구되어야 할 분야이다.
천리안위성 기상탑재체 적외채널의 복사보정에서는 기본 복사보정식을 기반으로 다섯 개의 알고리즘이 추가되어 있다. 일반적으로 기하보정은 복사보정 이후 수행하므로, 복사보정 완료시각은 기하보정 처리의 시작시각을 결정한다. 본 논문에서는 기하보정 처리의 시작시각을 앞당기는 방법을 제안하기 위해서, 기본 복사보정 및 정밀 복사보정(기본 복사보정에 다섯 개의 알고리즘 추가) 결과를 입력으로 수행한 기하보정 처리의 정확도를 비교 분석한 내용을 정리하였다. 처리 속도가 빠른 기본 복사보정의 결과와 정확한 복사보정 값을 포함하는 정밀복사보정의 결과를 입력으로 각각의 기하보정 처리의 정확도를 분석하는 실험을 수행하였고, 두 경우 모두 기하보정 정확도 요구사항을 만족시킴을 검증하였다. 따라서 기하보정 처리 속도를 향상시키기 위해서, 기본 복사보정식으로 생성된 결과를 기하보정 처리의 입력으로 사용할 수 있음을 확인하였다.
이중추출법은 모집단 정보가 충분하지 않아 층화 추출법을 사용할 때 정확한 층화 정보가 없는 경우에 흔히 사용하는 표본추출법이다. 특히 최근에는 이중추출법을 위해 1차 조사에서 얻어진 보조 정보를 이용하여 추정의 정확성을 향상시키는 방법들이 제안되었다. 본 연구에서는 최근 제안된 일반화 ratio-cum-product 추정량에서 사용하는 가중치를 이상점 처리를 위한 가중치 보정에 맞도록 보정하여 추정의 정밀성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안한 방법과 기존의 이상점 가중치 보정법의 성능을 비교하였으며 사례 분석을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
이 연구에서는 X-선 회절법으로 측정한 수소결합의 거리를 보정하는 두 가지 방법을 제시하였다 O…O 거리가 2.5 $\AA$ 이상인 수소결합의 경우는 저온에서 측정한 중성자 회절에 의한 수소결합 데이터를 이용하여 얻은 최적화 곡선 식 d(O-H)=exp((2.173-d(O…O))/0.138)+0.958을 이용하여 수소결합 거리를 보정한다. O…O 거리가 2.5 $\AA$ 이하의 짧은 수소결합의 경우는 결합원자가 최적화 방법(valence-least-squares)을 이용하는 것이 효과적이다. X-선 회절분석으로 얻은 긴 O…O 거리를 갖는 분자간 수소결합의 경우는 수소결합의 거리보정을 해주어야 한다.
본 논문에서는 비디오 데이터로부터 장면 사이의 경계를 검출하고, 이들을 그 종류별로 분류하는 장면전환 검출 방법을 제안한다 제안한 장면전환 검출 방법은 급진적인 장면전환인 컷(cut)과 점진적인 장면전환인 페이드(fade) 및 디졸브(dissolve)를 검출한다. 본 논문에서는 영상 내에 포함된 카메라의 동작 정보를 이용하여 영상을 보정하고, 보정된 영상으로부터 특징을 추출하여 장면전환을 검출한다. 따라서 카메라의 동작으로 인해 기인하는 여러 가지 오 검출을 방지한다. 또한, 영상을 보정하는 과정에서 지역적인 이동 물체의 동작을 제거하므로 이동 물체의 동작으로 인해 기인하는 장면전환의 오 검출도 방지한다. 실험에서는 다양한 비디오 데이터를 입력 받아 기존의 장면전환 검출 방법들과 제안한 방법의 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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