본 연구는 한국인 뇌MRI영상을 이용하여 대뇌 영역별 분석 프로토콜과 정량 평가방법을 개발하여 정상인을 대상으로 뇌용적량을 정량 분석하고자 한다. 뇌MRI영상 분석 프로토콜을 최적화하기 위해 먼저 뇌용적 변화에 있어 평가방법을 선정하고, VBM 후처리과정은 MRI영상 신호불균질성 교정, 조직세분화 방법, 대뇌 표준영상 제작, 신호 편평화(smoothing) 과정을 단계별로 최적화하였다. 이 정량분석 프로토콜은 정상인과 뇌질환 환자의 뇌용적 비교뿐만 아니라 환자 약물 치료 전·후에 나타나는 용적 변화를 정량적으로 평가하는 연구에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
목적: 2D 영상과 2가지의 방식의 3D 영상을 이용하여 시청 전 후의 사위도 변화와 자각적 안정피로를 비교하였고, 3D 영상 시청과 제작의 참고자료로 활용하고자 하였다. 방법: 20~30세의 대학생 41명(남 26명, 여 15명)을 대상으로 30분간 시청한 2D 영상, 3D-FPR과 3D-SG 영상의 시청 전후의 사위도와 자각증상을 측정하였다. 각 영상 시청 전후에 측정한 사위도 변화와 설문조사로 얻은 자각증상 자료는 대응비교와 Pearson 상관관계로 분석하였다. 결과: 2D 영상 시청 직후의 원거리와 근거리에서 0.5 $\Delta$ 정도 외사위도가 증가하였지만 유의적 수준은 없었으며, 3D 영상 시청 직후에는 시청 전과 비교하여 원거리에서 1.0~1.5 $\Delta$ 정도, 근거리에서는 1.5~2.0 $\Delta$ 정도 유의적 수준에서 외사위도가 증가하는 경향을 보였으며, 원거리사위도보다 근거리사위도에서의 변화가 0.5 $\Delta$ 정도 더 많았다. 3DFPR과 3D-SG 영상 방식에 따른 변화는 0.5 $\Delta$ 미만으로 차이는 없었다. 시각적 자각 증상에서도 2D 영상에 비해 3D 영상에서 안정피로가 증가하였다. 3D 영상 방식에 따른 차이는 없는 것으로 나타났다. 사위도의 변화와 안정피로의 상관관계에서는 외사위로 증가할수록 안정피로가 증가하는 상관관계를 보였다. 결론: 3D 영상을 시청함에 따라서 안정피로가 증가되며, 이에 따라서 사위도의 변화에서는 외사위로 증가하는 경향을 보였다.
본 논문의 목적은 운용자가 2D와 3D 영상을 주시할 경우 영상피로를 정량적으로 비교하는 것이다. 16명의 20대 남 여가 2D와 3D 영상을 10분간 관람을 한 후, 관람 전과 후의 Flicker Fusion Frequency(FFF)와 Cyversickness가 측정되었다. 관람 전과 후의 두 종속변수를 비교함으로써 정량적으로 3D가 2D에 비해 어느 정도 영상피로를 발생시키는지를 이론적 고찰과 함께 과학적인 기기와 방법으로 측정하였다. 주관적인 척도인 Cybersickness 증가율은 2D에 비해서 3D가 4배, FFF 감소율은 3D가 2D에 비해 2배 높은 결과를 보였다. 본 연구는 일반적으로 3D 영상이 2D 영상에 비해 영상피로를 크게 유발함을 과학적인 방법과 객관적인 데이터로 증명했다는데 의의가 있다.
본 연구는 무감독영상해석(Unsupervised Classification)에서 주성분 분석법(Principal Component Analysis)의 응용성을 연구하기 위하여, 주성분 분석법을 K-means, ISODATA 두가지 무감독분류법에 적용하였다. 적용대상지역은 제주도이다. 본 연구에서 주성분 분석 방법중에서 비정규형 주성분 분석방법 (Unstandardized PCA)과 정규형 주성분 분석방법(Standardized PCA) 두가지 경우로 나누어서 각각 연구하였다. 이를 위하여 제주도의 Landsat TM영상과 국토연구원에서 조사한 제주도 식생분류 조사자료와 현장조사 자료 그리고 1/25,000 수치지도를 이용하였다. 그리고 분석된 자료의 정확도를 평가하기 위하여 오차행렬(Error Matrix)을 도입하여 계산하였다. 우선 비정규형 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상과 Landsat TM 원래 영상을 오차행렬을 이용하여 제주도의 식생 분류에 각각 적용하였다. 그 결과, K-means 무감독분류법에서는 Landsat TM 자료를 직접 이용한 경우에는 바다와 육상의 분류가 잘 되지 않았으며, 또한 전반적인 영상분류결과가 관측치와 많은 차이를 보였다. 그러나, 주성분 분석법으로 계산된 주성분 영상으로 K-means방법으로 분류 한 결과는 관측치와 잘 일치를 하였다. ISODATA의 경우, Landsat TM 원래영상을 계산하면, K-means으로 분류한 결과보다는 좋은 값을 나타냈으나, 주성분 분석법으로 구한 영상의 계산결과와 비교하면, 주성분 영상으로 구한 분류결과의 정확도가 약 15%정도 높게 나타났다. 정규형 주성분 분석법의 경우를 보면 K-means에서는 Landsat TM원래 자료보다 우수한 결과를 보여주었으나, 비정규형 주성분 분석법으로 계산된 결과보다는 정확도가 다소 떨어지는 단점이 있었고, ISODATA의 경우도 Landsat TM원래 자료보다 약 7%정도의 높은 정확도를 보였으나, 비정규형 영상보다는 약8%정도 낮은 정확도를 보였다. 본 연구에서 주성분 분석법으로 계산된 결과에서 주목되는 것은, 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상은 분류방법(K-means, ISODATA, artificial neural networks)에 따라 분류된 결과값이 비슷하게 나타난 반면, Landsat TM원래 자료는 분류방법에 따라 결과값이 많은 차이를 보여 주었다. 그리고 주성분 분석 방법 중에서도 비정규형 주성분 분석법(Unstandardized PCA)이 정규형 주성분 분석법(Standardized PCA)보다 영상분석에서 더 좋은 결과를 보여주는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 댄스를 디지털콘텐츠와 접목시켜 누구나 쉽고 재미있게 즐길 수 있는 체험형 콘텐츠를 개발하고자 한다. 개발된 콘텐츠에서는 마우스나 키보드 등의 정적 입력 인터페이스를 벗어나 체험자의 능동적 참여를 위해 영상처리기술을 통해 PC 카메라로부터 얻은 영상에서 체험자의 모습을 분리하고 댄스 모션이 적용된 3D 모델과 같은 공간에 출력하여 두 모델간의 동작을 비교함으로써 같은 동작을 취하고 있는지를 판단하게 된다. 이때 체험자에게 어떠한 센서나 마커도 부착하지 않고 강건한 환경에서의 체험자 영상만을 추출하기 위한 방법과 댄스 모델과 체험자의 움직임 비교 방법을 새로이 제안하였다.
최근 디지털 동명상의 사용이 증가하면서 자동으로 구조를 분석하는 기술이 필요하게 되었다. 특히 뉴스 동영상은 다른 동영상에 비해 그 구조가 비교적 정명화 되어 있다는 특징 때문에 많은 연구에서 이용되어졌다. 뉴스 동영상을 이용하는 이전의 연구에서 문제점으로 제시될 수 있는 사항은 서로 다른 자료 구조와 시스템 구조로 인 딴 호환성의 부족을 들 수 있다. 본 논문에서 는 이와 같은 호환성 부족을 해결하기 위해 멀티미디어 데이터를 기술하는 표준인 MPEG-7을 기반으로 한 뉴스 동영상 스키마를 제안하였다 특히 전제 뉴스를 보지 않고 효율적으로 뉴스 동영상을 이해할 수 있도록 요약하는 방법을 제시하였으며 MPEG-7의 HDS를 이용하여 기술하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 디지털 비디오 라이브러리와 같은 응용 분야에서 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
YSTAR-NEOPAT 탐사프로그램에서는 관측된 영상으로부터 지구접근천체와 소행성 등의 이동천체 후보를 검출하기 위해 두 가지 자동검출 알고리즘을 개발하였다. 영상들의 측광자료를 이용하여 이동천체 후보를 검출하는 측광자료 비교방법과 영상들을 정렬시킨 후 영상간 차감 과정을 통해 이동천체 후보를 검출하는 영상차감방법이 그것이다. 두 가지 알고리즘의 이동천체 후보 자동검출효율을 시험, 비교하기 위하여, YSTAR-NEOPAT자동관측 루틴에 의해 관측된 영상들의 일부를 사용하였다. 시험 영상들의 지역좌표와 등급은 기준목록인 USNO-B1.0의 좌표와 등급에 비교되었으며, 이 과정에서 광시야망원경의 심각한 영상왜곡현상들이 1.5 초각 이상의 정밀도로 모두 보정되는 것을 검증하였다. 두 알고리즘을 시험 영상에 적용한 결과, 측광자료 비교방법을 적용한 경우 1차 후보군들이 과다 검출되었고, 이들로 인해 오검출되는 이동천체 최종후보가 다수 발생하였다. 반면, 영상차감방법을 적용한 경우에는 이동천체 후보의 오검출 비율이 측광자료비교방법을 적용했을 때보다 월등히 감소하였음을 확인하였다. 마지막으로 육안확인 과정을 거친 결과, 측광자료비교방법에 의해 검출된 이동천체 후보의 총개수는 검출문턱값에 따라 각각 60개$(2.0\sigma)$, 6개$(4.0\sigma)$이며, 육안확인에 의해 실제 이동천체로 분류된 것은 각각 27개와 6개이다. 반면, 영상차감방법에서 이동천체 후보는 모두 34개$(2.0\sigma)$와 12개$(4.0\sigma)$가 검출되었으며, 이 가운데 육안확인에 의해 실제 이동천체로 분류된 것은 각각 32개와 12개이다. 따라서 YSTAR-NEOPAT영상으로부터 이동천체 후보를 효율적으로 검출하기 위해서는 절대개수측면에서나 검출효율측면에서 측광자료비교방법보다 영상차감방법이 더 적합하다는 것을 확인할 수 있다.15\~20$배가량 높았다.과 립장이 부의 값이어서 소립의 형태를 보였으며 제2주성분은 립장, 립폭, 백립중 등이 정의 값을 나타내어 대립의 계통군들이 포함되며 경도와는 부의 상관을 보여 식미가 양호한 계통군으로 분류되었다. 6. 제1주성분과 제2주성분을 이용하여 군집분석을 한 결과 8개 자식계통군으로 구분할 수 있었으며 scatter diagram에서 제1주성분이 작아지고 제2주성분이 커지는 좌측 상단부에 분포한 VII, VIII군에 속한 계통들이 주로 식미가 높으며 조숙종보다는 중, 만숙종들이 대부분 이였다. 등과 정의 상관을 보였고 과피두께, 경도, 껌성, 씹힘성 등과는 부의 상관을 나타내었다. 이와 같은 결과를 바탕으로 품질기준을 설정해 보면 저식미 교잡종인 찰옥1호(100)를 표준으로 비교하였을 때 고식미 교잡계인 연농1호, 찰옥4호, 수원45호의 유리당 함량은 $6.2\~6.6\%(111\~l18)$, 립장 $8.8\~9.7(99\~109)$, 립폭 $9.8\~10.5mm(111\~l19)$, 백립중 $38.6\~41.9g(113\~123)$, 아밀로그램의 응집점도 $28.2\~30.6RVU(123\~133)$, 과피두께 $34\~41{\mu}m(42\~51)$, texture 분석의 경도 $460\~513(43\~48)$, 씹힘성 $125\~139(51\~57)$, 껌성 $130\~148(49\~56)$의 범위에 있었다.운 표면을 보이고, Unitek사의 경우 압흔과 함께 pitting 이 관찰되며, Ormco Stainless Steel의 경우 불규칙한 pitting이 다수 존재했다.수술 시행 시기별의 차이를 보이지 않고 고른 분포를 보였다. 10. 내원한 환자를 순구개열 종류와 Angle씨 분류법에
본 논문은 중앙 영역에서의 컬러 특징 추출 기법과 추출된 컬러 특징들의 비교 빈(bin)를 최적화한 새로운 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 인간의 시각적 특징이 중심 객체의 유무에 영향을 받고, 대부분의 영상의 중심 객체는 중앙에 존재한다는 가정 하에 영상의 중앙 영역에서 컬러 특징을 추출한다. 따라서, 배경이 단순한 경우 영상의 전체영역을 특징으로 하여 검색했을 때 배경의 영향에 좌우되는 단점을 극복할 수 있다. 또한 영상의 컬러 특징값은 HSV 컬러 공간으로 변환한 후 16레벨로 양자화를 하여 추출한다. 실험값을 통해 기존의 16개 빈을 모두 비교하여 검색한 경우에 비해 상위 8개 빈만을 가지고 검색한 경우 주관적인 평가와 객관적인 평가 모두 다 좋은 결과를 보인다. 영상 전체를 특징으로 추출한 경우보다 중앙 영역만으로 특징을 추출한 경우 평균 precision이 약 5%정도 좋았다.
비디오 해석 및 추적기술은 특정한 시스템에서만 적용되는 것이 아니다. 이것은 비디오 내에서 의미 있는 정보를 능동적으로 감시 대상을 정의, 해석, 모델화, 추정 및 추적 할 수 있는 기반 기술을 의미하다. 일반적으로 감시시스템에서 감시 대상은 사람이나 차량이며, 상황에 따라 출입통제 구역으로 설정하기도 한다. 이는 연속된 영상에서 객체의 형태, 모양, 행동 분석, 움직임, 색상정보를 가지고 데이터 정의, 검출, 모델화를 통하여 인식, 식별 그리고 추적한다. 본 논문에서는 비디오 영상분석을 통해 단일카메라기반의 감시시스템과 PTZ 카메라기반 감시시스템 제안한다. 이때 단일 카메라기반의 감시는 배경생성방법을 이용하여 연속된 영상내의 객체를 지속적으로 관리가 가능하도록 설계하였고, PTZ 카메라기반의 감시는 카메라의 이동에 따른 배경안정화 방법과 카메라의 절대좌표를 활용하여 카메라 이동을 제어함과 동시에 오검출 문제를 해결하였다. 실험 및 결과분석으로는 시나리오 환경에서 배경생성방법을 이용한 검출의 정확성과 PTZ카메라 위치 변화에도 강인한 검출 결과를 비교 분석하였다.
본 연구는 동일한 조건과 동일한 부위에 채널수가 다른 코일을 적용하여 신호강도를 비교함으로써 신호강도를 향상시키는데 채널수의 관련성을 알아보고자 하였다. 연구방법은 8 채널과 16 채널의 Knee 코일에 전용 팬텀을 장착한 후 T1, T2 강조영상을 획득하여 코일의 채널수에 따라 영상의 신호강도가 어느 정도 차이가 있는지 비교하였다. 연구결과 T1, T2 강조영상 모두 8채널 보다 16 채널 코일을 사용하였을 때 영상의 신호강도가 유의하게 증가하였다. 결론적으로 채널수가 적은 코일 보다는 많은 코일을 사용하는 것이 신호강도를 증가시킬 수 있었으므로 임상적용에 유용성이 크다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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