본 논문에서는 저가의 비용으로 구축이 가능한 USB 인터페이스용 PC 카메라를 이용한다. 사람의 침입이나 사람의 움직임을 감시할 필요가 있는 장소에 카메라를 설치하여 영상을 계속 감시한다. 감시가 필요한 장소에 설치된 각 카메라의 영상에 변화를 저장하여 기록하는데 있어서, 비교적 적은 비용이 필요하다. 또한 감시가 필요한 장소를 보다 안전하고 정확하게 감시할 수 있는 무인 침입탐지시스템에 영상처리와 영상인식 기술을 이용하여 실시간 감시시스템을 구현한다. 구현한 시스템은 웹을 기반으로 다양한 원격지의 화상 자료의 신속한 전송, 정확성의 구현, 특정 움직임의 캡처 및 선택, 검색, 자동 움직임 감지 등의 장점을 제공한다. 또한 독자적 시스템을 제공하여 다수의 시스템을 영상 입력 서버로 이용이 가능하도록 하였다. 뿐만 아니라, 서버에 C/S 형태의 시스템도 함께 제공하여, 영상인식 모듈을 탑재할 수도 있다. 덧붙여 인터넷을 통한 자료의 전송기술 및 QoS 만족을 위한 자료의 압축 및 품질 향상 기술을 적용하여 원격 출력과 원격 전송이 가능하여 저장 장치의 유지 관리 및 설치면에서 많은 경제적 이점이 있다.
본 연구는 일반광원을 이용한 진단용 X선 모의실험장치 개발의 타당성 검토를 위한 예비연구로서 소규모 실험장치를 제작하고 실제로 X선 투사 영상과 같은 영상을 획득할 수 있는지 여부를 확인하였다. 실험장치는 선원부, 로컬라이저, 검출기부분 등 크게 세부분으로 나뉘어졌다. 공간상에 직교좌표계를 설정하고 표적이 놓이는 위치를 원점으로 하였고, 선원에서 빛이 나오면 표적 투과 후 스크린에 영상이 형성되고 스크린 뒤편에서 디지털카메라로 영상기록 후 좌우 반전하였다. 선원으로부터의 거리에 따른 필드크기의 변화, 핀홀 크기에 따른 음영의 발생과 밝기, 좌표를 통한 오차평가 결과 본 연구에서 개발된 실험장치로 X선 모사실험이 가능함을 확인할 수 있었다.
우주물체 전자광학 감시체계(OWL: Optical Wide-field Patrol)는 광학망원경을 통해 우주물체를 검출하는 시스템이다. 검출기 시스템의 하드웨어 구성은 Chopper, Filter Wheel, De-Rotator로 구성된 Wheel station과 CCD 카메라로 구성된다. Chopper는 CCD 영상에서 위성의 궤적을 자르는 역할을 하고 Filter Wheel은 관측대상의 파장 영역대를 선택하는 기능을 한다. 영상획득용 CCD카메라는 천문관측용 Full Frame 방식의 카메라를 사용하고 있으며 모델명 PL16803의 FLI 제품을 사용한다. 검출기시스템은 시스템 부팅 후 "Health check"를 통하여 검출기시스템의 상태를 점검하고 "과거이력관리" 및 "과거미처리 영상관리"를 점검하여 부팅 이전에 비상사태 등으로 인해, 비정상적으로 종료되어 처리되지 못한 명령이나 영상자료를 처리한다. 그리고 이에 대한 보고서를 기록하여 보관한다. 검출기시스템은 관측명령서(OCF: Observation Command File)를 받게 되면 자동 관측을 수행하며, 자동 관측 전에 "OCF 동기화"를 통하여 최신의 명령을 유지한다. 자동 관측이 종료된 후에는 획득한 영상을 처리하는 과정을 진행한다. 영상자료 처리과정 중에는 위성의 궤적을 "Line-Detection"을 통해 검출하고 World Coordinate System(WCS)를 계산 한 후, 이미지 상의 특정 위성 궤적의 좌표를 RA, DEC으로 표현되는 위치정보를 획득하도록 프로그램되어 있다. 이 외에도 운용 소프트웨어에는 자동 초점기능을 수행하는 기능도 포함하고 있다. 본 연구에서는 검출기 부분에 대한 설계 및 시험의 과정을 기술하였다.
망막 질환의 진단에서 안저영상은 환자의 망막 상태에 대한 객관적인 평가와 기록에 중요하다. 특히 혈관의 분석은 당뇨병, 고혈압 등의 진단과 경과 관찰에 매우 중요하다. 혈관 영역을 검출하기 위해 톱-햇(Top-hat) 필터를 사용하여 균일하지 않은 배경 영상을 보상하고, 대비 제한의 적응적 히스토그램 보정(contrast limited adaptive histogram equalization) 방법을 적용하여 대비를 향상시켰다. 영상에 전처리를 한 후 헤이지안 행렬(hessian matrix)을 적용하여 혈관 성분을 검출한 결과 제안된 방법이 기존의 정합 필터(matched filter) 방법보다 약 1.3% 더 정확하였다. 결론으로 제안한 알고리즘은 안저 영상에서 혈관 영역을 검출하는데 있어서 기존 방법에 비해서 향상되었다.
차량용 블랙박스의 저장된 영상은 교통사고 발생 시 사고 발생의 원인을 판별할 수 있는 중요한 기록이다. 현재블랙박스의 원격 감시는 차주 본인의 스마트폰으로 충격을 감시 하거나 전송 받을 수 있다. 이를 보완하여 차주가 사고로 인해 부상을 당하거나 정신을 잃었을 경우 SIP 영상 통신을 이용해 "INVITE" 메시지를 메신저 어플리케이션으로 보내고 응답을 하였을 때 "Notify" 메시지로 영상을 전송하여 지인에게 사고 소식을 알리고 영상을 확인 하여 위치 및 사고 상황을 파악하여 신속하게 대처할 수 있는 내용을 구현 및 연구 하고자 한다.
본 논문에서는 요소 영상간의 상관관계를 위상필터를 이용하여 구하고 집적 영상 기술에서 이를 활용하여 깊이정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 집적 영상 기술은 수동 광원을 사용하여 렌즈 배열을 통해 3차원 물체의 광선정보를 2차원 영상 획득 장치로 기록하고 이를 동일한 렌즈 배열을 통해 3차원 영상을 디스플레이 하는 3차원 영상 시스템 기술이다. 렌즈 배열을 통해 획득된 2차원 영상들은 서로 다른 원근감을 가지는 요소 영상이다. 이 영상들과 물체와의 상관관계를 구하여 깊이정보를 추출할 수 있다. 그리고 요소 영상으로 컴퓨터 재생을 하여 다시 필터를 이용한 상관관계를 구하게 되면 더욱 정확한 깊이정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 제안된 기술을 검증하기 위해 광학적 실험을 수행하고 상관관계의 지표로써 Peak Side lobe Ratio (PSR)을 구하였다.
목적 크론병 환자의 자기공명영상 장운동기록(MR enterography; 이하 MRE)에서 단발 고속 스핀 에코기법(single-shot fast spin-echo; 이하 SSFSE)을 이용한 단일호흡영상(singlebreath-hold; 이하 SBH)과 다호흡영상(multiple-breath-hold; 이하 MBH)을 딥러닝 기반 재구성(deep-learning based reconstruction; 이하 DLR)의 유무에 따라 네 개의 영상에서 품질을 비교했다. 대상과 방법 이 연구는 후향적 연구로서, 크론병으로 MRE를 시행한 61명의 환자가 포함되었다. SBH와 MBH SSFSE 영상에서 각각 DLR과 고식적 재구성(conventional reconstruction; 이하 CR)을 시행한 영상을 획득했다. 두 명의 영상의학과 전문의가 네 가지 영상을 분석하여 전반적인 영상의 품질, 인공물, 선명도와 움직임 관련 신호 손실에 대하여 각각 5점 척도를 이용해 점수를 부여했다. 회장과 말단 회장, 결장에서 염증을 시사하는 세 가지 소견을 평가했다. 각 영상에 대해서 공간적 불일치 여부를 확인했고, 네 가지 영상에서 각각 다른 두 위치에서 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio; 이하 SNR)를 계산했다. 결과 SBH SSFSE 영상에서 DLR을 적용한 경우 CR보다 영상의 품질, 인공물, 선명도가 통계학적으로 유의하게 개선되었다. 네 가지 영상 중 SBH-DLR 영상에서 SNR이 가장 높게 나타났다(p < 0.001). 염증 소견에 대한 판독자 간 일치율은 좋음에서 매우 좋음으로 나타났고(κ = 0.76-0.95) 시퀀스 간 일치율은 매우 좋음으로 측정되었다(κ = 0.92-0.94). 공간적 불일치는 SBH 영상보다 MBH 영상에서 통계학적으로 유의하게 빈도가 높았다(p < 0.001). 결론 SBH-DLR 영상은 MBH-CR 영상과 비교했을 때 동등한 영상 품질과 성능을 보여주었다. 또한, MBH 영상에 비해 절반 이하의 시간과 단일 호흡만으로 영상을 획득할 수 있으며 공간 불일치를 줄일 수 있는 대체제로 사용할 수 있다.
전남대학교 치과진료처에 내원한 환자의 구내방사선사진중 1단계 (Cl: 30개 병소)또는 2단계(C2: 213.8병소)의 인접면 치아우식을 가진 방사선사진 168장을 연구대상으로 하였다. 이들 방사선사진은 코닥사의 Ektaspeed(E group) 필름을 사용하여 평행촬영법으로 촬영하였다. 168장의 방사선사진에 대하여 1단계 및 2단계 치아우식증을 4명의 구강악안면방사선학을 전공한 치과의사들이 같이 판독하여 그 결과를 기록하였다. 또한 168장의 방사선사진을 필름-비디오 변환장치를 이용하여 디지털 영상으로 전환하였다. 이때 486 DX PC에 PCVision과 frame grabber를 이용하였다. 각각의 구내방사선사 진영상은 17"크기의 1280×768픽셀의 해상도를 갖는 모니터상에서 256단계 흑화도를 갖는 700×480픽셀로 제시되었다. 모니터상에서의 치아우식 판독 결과를 구내방사선사진 판독 결과와 비교하였다. 그 결과 sensitivity는 0.98이었다. 1단계 치아우식은 0.87, 2단계 치아우식 은 1.00의 sensitivity를 나타내었다.
본 논문에서는 상용 CDC 카메라를 동하여 각종 산업용 부품들의 영상 정보를 입력한 후 이를 이용하여 부품에 기록된 각종 문자들을 자동 인식하고 인식된 문자 정보를 활용하여 부품의 제조, 조립 및 검사 공정 등을 자동화시킬 수 있는 산업용 부품 문자 인식 시스템을 구축하였다. 이러한 영상 정보 기반 산업용 부품 문자 인식 시스템을 작업 현장에 적용할 경우 생산성 향상, 경비 절감, 고품질 제품의 생산 및 공정의 자동화 등 다양한 요구를 충족시킬 수 있을 것이다.
금형공장의 생산 일정관리에 있어서 실제 가공작업에 대한 실적데이터의 집계는 매우 중요하지만, 이러한 작업상황을 기록하는 것에 대해서 현장 작업자는 비협조적이고 반감을 갖고 있는 실정이다. 현장에서는 작업자의 개입없이 CNC 장비의 컨트롤러와의 직접적인 인터페이스를 통해서 신호를 추출하고 자동으로 작업상황을 파악할 수 있는 시스템을 구축하려고 시도하고 있지만, 컨트롤러 메이커마다 다르게 적용해야 하고 많은 비용을 요구한다. 이러한 이유로 본 연구에서는 저가의 PC 카메라를 장비에 설치하여 가공상황에 대한 동영상을 수집하고 영상처리 알고리즘을 적용하여 가공시간을 집계하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CNC 컨트롤러에 독립적으로 운용되며 저렴하게 시스템을 구축할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 무인가공과 유인가공 상황에 시범적으로 적용 및 운영함으로써 시스템의 활용가능성을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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