컴퓨터의 급속한 발달과 다양한 영상처리기법이 도입되면서, 기존의 기계적 사진측량과 해석적 사진측량에서 숙련된 작업자에 의해 수행되었던 표정작업들을 컴퓨터를 이용해 자동화하고자 하는 시도들이 사진측량 분야에서 활발하게 이루어지기 시작했다. 사진측량공정의 자동화를 위해서는 내부표정, 상호표정, 절대표정 등의 표정작업에 관한 자동화 연구가 선행되어야 한다. 본 연구는 내부표정과 상호표정과정을 자동화하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 내부표정에는 Hough 변환을, 상호표정에는 대상공간영상정합기법을 적용하였다. 본 연구의 결과, 기존 수치사진측량시스템에서 수작업에 의존하여 반자동으로 수행되는 표정 작업들을 자동화하기 위한 방법을 제시할 수 있었다.
최근 차세대 디스플레이로 각광받고 있는 OLED는 다양한 장점들을 가지고 있다. 하지만 발광 소자간의 광효율의 불균형으로 인해 표현하고자 하는 색감이 붕괴된다. 본 논문에서는 영상처리를 이용하여 적은 자원으로 RGB 채널의 불균형문제를 해결 하고 효율이 약한 채널이 넓은 색상 표현 범위를 가질 수 있도록 하는 Adaptive Color Shifter(ACS)를 제안하였다. 제안하는 ACS를 다양한 영상에 적용하여 시뮬레이션 하고 색상 히스토그램과 CIE-1931 xyz 색 공간을 이용하여 수치적인 분석을 하였다.
모바일매핑시스템은 차량에 GPS, IMU, CCD카메라 등을 장착하여 대상물의 위치 및 영상정보를 획득할 수 있는 효율적인 시스템으로 도로 시설물의 유지$\cdot$관리, 수치지도의 갱신 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 이러한 모바일매핑시스템을 통해 획득한 지리정보를 실시간으로 기준국에 전송하면 사용자는 최신의 정보를 이용해 자신이 원하는 형태의 가공 및 처리를 하는 것이 가능해 진다. 본 연구에서는 모바일매핑시스템을 통해 취득되는 위치정보, 자세정보, 영상정보 등의 지리정보를 무선인터넷 환경에서 실시간으로 전송하기 위한 효율적인 방안에 대해 제시하고자 한다.
전 세계적으로 이슈가 되고 있는 소형 무인항공기를 탑재체로 한 항공삼각측량 기술을 국내의 광산개발 현장에 적용하여 활용성을 검증하였다. 대상광산은 경상남도 경주시에 위치한 감포 46호 스멕타이트 광산으로 노천채광 광산이다. 멀티콥터인 DJI S1000에 Cannon Mark III 카메라를 탑재하여 $600m{\times}380m$ 영역을 중첩하며 448장의 사진을 촬영한 후, AgiSoft사의 photoscan 소프트웨어를 이용해 자료처리하여 정사영상과 정밀 수치지형모델을 제작하였다. 6개의 지상 기준점을 이용해 정밀도 10cm 이내의 항공 삼각측량 자료를 생산하였으며, 3D 지질모델링 소프트웨어로 수치지형모델과 정사 영상을 익스포트하여 3D 지질모델링을 위한 Topo surface를 제작하였다. 1시간 이내의 짧은 촬영시간으로 고정밀의 항공측량 자료 확보가 가능해 노천광산의 주기적인 촬영을 통한 채광량과 사면붕괴 모니터링이 적은 비용과 시간으로 가능함을 확인하였고, 항공삼각측량결과와 3D 지질모델링의 직접적인 연계 기술에 의해 노천광산 채광에 의한 지표면 변화를 즉각적으로 반영할 수 있어 생산관리의 효율성을 증대할 수 있으리라 여겨진다.
최근가지는 건축물을 정확히 기록 보존하는 방법으로 실측에 의한 방법이 주로 이용되어 왔으나, 노력과 시간이 많이 소요되고 숙련도에 따라 정확도가 좌우되는 단점이 있다. 또한 최근에 이르러 정보산업의 급속한 발달로 지형정보체계의 자료기반구축 및 갱신에 있어서 빠르고 정확한 정보의 취득이 요구되는 실정이지만 기존의 방법으로는 신속·정확한 갱신이 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 보다 간편하고 경제적이며 정확한 근거리 사진측량기법을 이용하여 건축물을 정밀관측하고, 획득된 영상을 다중영상접합기법을 이용하여 처리함으로써 3차원 수치모형을 생성하고자 한다. 또한 완성된 건축물의 입면, 평면등을 다중영상접합에 의해 정밀도화 할 수 있는 기법을 제시하고, 해석적 방법을 정립하여 각 부재의 정확한 치수와 3차원 좌표를 결정하므로써 필요시 건축물의 정확한 준공도면 등의 자료로 제공할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.
딥러닝 기법은 영상 처리 분야에서 높은 성능을 입증 받아 다양한 분야에서 적용되고 있다. 이러한 딥러닝 모델의 검증에 가장 널리 사용되는 방법으로는 홀드아웃 검증 방법, k-겹 교차 검증 방법, 부트스트랩 방법 등이 있다. 이러한 기존의 기법들은 데이터 셋을 분할하는 과정에서 클래스 간의 비율에 대한 균형을 고려하지만, 같은 클래스 내에서도 존재하는 다양한 특징들의 비율은 고려하지 않고 있다. 이러한 특징들을 고려하지 않을 경우, 일부 특징에 편향된 검증 결과를 얻게 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 검증 방법들을 개선하여 영상 분류를 위한 데이터 특징 커버리지 기반의 딥러닝 모델 검증 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 딥러닝 모델의 학습과 검증을 위한 훈련 데이터 셋과 평가 데이터 셋이 전체 데이터 셋의 특징을 얼마나 반영하고 있는지 수치로 측정할 수 있는 데이터 특징 커버리지를 제안한다. 이러한 방식은 전체 데이터 셋의 특징을 모두 포함하도록 커버리지를 보장하여 데이터 셋을 분할할 수 있고, 모델의 평가 결과를 생성한 특징 군집 단위로 분석할 수 있다. 검증결과, 훈련 데이터 셋의 데이터 특징 커버리지가 낮아질 경우, 모델이 특정 특징에 편향되게 학습하여 모델의 성능이 낮아지며, Fashion-MNIST의 경우 정확도가 8.9%까지 차이나는 것을 확인하였다.
최근 전 지구적, 혹은 대규모 지역의 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위해 빠르고 편리한 '영상좌표 상호등록'방법이 요구되고 있다. 이러한 '영상좌표 상호등록'은 위성의 센서모델 및 천체력 자료를 이용하는 엄밀 모델식을 이용하는 방법과 기 존재하는 기준 영상(Reference image)을 사용하거나 혹은 수치지도를 사용하는 경험적 방법의 두 가지로 분류할 수 있다. '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해서 저자는 '사전검수 영역기반정합법'(Pre-qualified area matching)을 사용하였다. 이는 Canny 연산자를 이용한 경계추출법, 교차상관계수를 사용한 영역기반정합법(Area based matching), t-분포를 이용하여 95%의 신뢰구간 내에서 과대오차 소거법을 적용한 방법이다. 이러한 사전검수(Pre-qualification) 과정을 통해 연산시간을 현저히 단축시켰고, '영상좌표 상호등록'의 정확도 역시 향상됨을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 사용하여 프로그램을 작성하고, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.435 영상소, 정합점은 평균 25,573개로 나타났다. 연산 시간은 3.0GHz 1Gb RAM 사양의 컴퓨터에서 평균 약 4.2분으로 나타났다.
목적 소아 환자에서 두부 컴퓨터단층촬영(이하 CT)에 대한 딥러닝 이미지 재구성(deep learning image reconstruction; 이하 DLIR; TrueFidelity; GE Healthcare, Milwaukee, WI, USA)의 효과를 평가하고자 한다. 대상과 방법 총 126개의 소아 두부 CT 이미지를 수집했으며, adaptive statistical iterative reconstruction (이하 ASiR)-V를 사용한 반복적 재구성 및 세 가지 수준의 DLIR을 사용한 재구성을 시행하였다. 각 이미지 세트 그룹은 환자의 연령에 따라 4개의 그룹으로 구분하였으며 각 연령군의 임상 및 방사선량 관련 데이터를 검토하였다. 양적 매개 변수에는 signal to noise ratio (이하 SNR) 및 contrast to noise ratio (이하 CNR)가 포함되었으며 질적 매개 변수로 영상의 잡음(noise), 회백질의 구분 정도, 선명도, 인공물 및 수용 가능성(acceptability), 영상의 질감이 포함되었고 이에 대한 평가와 비교를 시행하였다. 결과 모든 연령 그룹의 모든 수준의 SNR 및 CNR은 높은 수준의 DLIR 사용 시 증가하였다. ASiR-V와 비교했을 때 높은 수준의 DLIR은 SNR 및 CNR이 개선되었다(p < 0.05). 그리고 DLIR의 수준이 증가될수록 순차적인 잡음 감소, 회백질 구분 개선, 선명도 개선이 나타났다. 이러한 변수들에서 높은 수준의 DLIR 사용 시 ASiR-V와 유사한 정도의 수치가 측정되었다. 인공물과 수용 가능성의 경우에 적용된 DLIR 수준 간에 큰 차이를 보이지 않았다. 결론 소아 두부 CT에 고수준 DLIR을 적용하면 영상의 노이즈를 줄일 수 있으나 인공물 처리에 대한 개선이 필요하다.
TFT LCD 와 같은 디지털 디스플레이 디바이스는 CRT 와 같은 아날로그 디스플레이 디바이스와 달리 그 제조 과정에서부터 해상도가 정해져 버리는 단점을 가지게 된다. 그러나 이들 디스플레이 디바이스에 출력이 되는 입력 화면의 해상도의 종류는 매우 다양하며 출력 디바이스의 해상도 또한 날로 다양해지고 있다. 이러한 입력 영상의 해상도를 출력 영상의 해상도에 맞게 스케일을 늘리거나 줄이는 일(interpolation / decimation)을 하는 것을 영상 스케일러라고 한다. 이러한 스케일 up/down 과정에서 생길 수 있는 영상의 열화를 줄이기 위한 알고리즘과 이를 이용한 H/W cost가 저렴한 영상 스케일러에 대한 연구가 기존에 진행되어 왔다. 본 논문에서는 영상 scale up/down에 있어서 이상적이라 할 수 있는 연속 공간에서의 광학적 영상 확대/축소를 이산 공간인 디지털 디스플레이 비다이스에 맞게 옮긴 Winscale 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안된 알고리즘을 이용한 영상 스케일러를 Verilog XL을 이용해서 H/W로 구현하였다. 그리고 삼성 SOG 0.5㎛ 공정을 이용하여 실제 칩으로 제작되었다. 기존의 다른 소프트웨어에서 사용되고 있는 영상스케일링 알고리즘을 이용해서 스케일된 영상의 R, G, B 각 칼라 채널에 대한 PSNR 값을 가지고 스케일링 기능의 우열을 비교했다. 또한 H/W cost 도 비교하였다. 이러한 Winscale 방법을 이용한 영상 스케일러는 영상 품질은 기존의 알고리즘과 비등하거나 우수하면서 H/W cost 가 기존의 것들 보다 저렴하기 때문에 영상 스케일러가 필요한 다양한 디지털 디스플레이 디바이스에 사용될 수 있을 것이다.성이 가장 높았고, 그람양성균과 그람음성균의 항균활성은 젖산균과 효모보다 더 높게 나타났다.치는 LC군(저칼슘식이군)에서 유의하게 높았고, 정상수준의 칼슘을 섭취한 각 군에서는 차이를 나타내지 않았다. 대퇴골의 습윤무게는 참다랑어골분(TB)군과 구연산처리 된 참다랑어 골분(CT)군에서 높은 수치를 나타내었고, 건조후의 무게는 저칼슘군(LC)을 제외한 정상수준의 칼슘 투여군 간에 차이가 없었다. 대퇴골의 회분 함량은 정상수준의 칼슘식이군들에 비해 저칼슘식이인 LC군에서 유의하게 낮았다. 체중 100g 당의 대퇴골의 칼슘함량은 저칼슘식이(LC)군에서 유의적으로 낮았고 칼슘급원에 따라 차이를 나타내지 않았다. 대퇴골의 골밀도 측정 결과 저칼슘식이인 LC군은 정상식이군에 비해 골밀도가 유의하게 낮았으며, 동일한 정상수준의 칼슘이 공급된 실험군 사이에서는 참다랑어골분(TB)군의 골밀도가 가장 높은 수치를 보였다. 본 연구결과 여러 가지 칼슘급원에 따른 흰쥐의 골격대사는 큰 차이를 나타내지 않았으며, 저칼슘군과의 차이가 두드러져 양적인 면에서의 칼슘공급의 중요성을 지적할 수 있겠다. 대퇴골의 중량이나 회분, 칼슘 및 대퇴골의 골밀도 결과로 보아 참다랑어 골분은 탄산칼슘군이나, 기존에 칼슘 급원으로 사용해 오던 우골분수준으로 뼈의 건강유지 면에서 긍정적인 가치를 부여할 수 있는 것으로 사료된다.EFA)의 함량은 유리지질이 결합지질에 비하여 높았으나 w3 고도불포화방방산(w3-HU-FA)의 함량에 있어서는 그 반대이었다. 부위별로는 지질의 함량 및 지방산의 조성이 많은 차이를 보였다.{2+}$ 26 및 $Na^+$ 26 mg $L^{-1}$이었다. 양액
최근에는 LiDAR 시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량에 비하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 수치표고자료를 효과적으로 구축할 수 있게 되었으나, 도시지역에서는 다양한 형태의 객체들이 모두 포함된 DSM(Digital Surface Model) 형식의 자료를 취득하게 된다. 따라서, 홍수범람예측에 있어서의 인공지물의 영향 해석 등을 위하여 건물이 제거된 지형에 관한 상세한 정보를 제공하기 위해서는 DSM으로부터 DEM(Digital Elevation Model)을 추출하기 위한 전처리 과정이 필요하다. 본 연구는 LiOAR 시스템으로부터 취득된 도시지역에 대한 DSM으로부터 건물 등이 제거된 DEM을 추출하기 위한 연구로서 영상처리기법의 경계검출 알고리즘을 적용하여 건물 등의 지물들에 대한 경계를 추출하였으며, 선행연구에서 건물로 추출된 지역에 대하여 보간법을 적용함으로써 발생하는 원시 DSM 자료의 변형에 따른 대안으로써, 추출된 경계에 대여 평균값 필터링, 중간 값 필터링, 최소 값 필터링을 각각 적용함으로써 원시 DSM 자료의 변형을 최소화하여 건물 등의 지물들을 제거하였으며, LiDAR DSM으로부터 DEM을 제작하는 과정을 간략화, 자동화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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