GMS(Geostational Meteorological Satellite), GOES(Geostationary Operational Environmental Satellite), MTSAT(Multi-Funcional Transport Satellite) 등의 정지기상위성은 거의 매시간 기상상황을 감시하고 태풍정보를 실시간 분석할 수 있어 드보락(Dvorak, 1975)등에 의해 이를 이용한 가시영상이나 적외영상기반의 태풍중심강도를 분석기법(드보락의 VIS/IR 분석법) 및 적외강조영상 분석기법(드보락의 EIR 분석법)이 개발되었다(Dvorak,1975, 1984). 그러나 주관적인 드보락의 VIS/IR 분석 법 및 EIR 분석법에 의한 결과는 분석자마다 다를 수 있고,절차 또한 복잡하여 시급성을 요하는 태풍 분석에서 취약점으로 지적되어 왔다. 이러한 주관적 방법의 한계를 극복하기 위하여 디지럴화된 영상과 자동 객관화된 알고리즘을 적용하는 객관 드보락 기법 (Advanced Objective Dvorak Technique, 이하 AODT)이 개발되었고(Velden et al, 1998), Zehr(1989)에 의해 비행기 관측자료등을 통해 보정되고 있다. 기상청에서는 2001 년부터 GMS 위성 관측영상을 이용하여 태풍의 중심위치를 분석하고,태풍강도를 정량화하기 위해 주관 드보락 기법 (Subjective Dvorak Technique 이하 SDT)을 이용하여 태풍중심위치와 강도정보를 실시간 예보관 및 일반인에게 제공하고 있다. 그러나 주관적인 드보락 기법이 분석자에 따라 다른 결과가 도출 될 수 있어, 이를 보완하기 위해 QuikSCAT 해상풍 관측자료, 정지 및 극 궤도위성자료를 활용한 해수면온도 둥 위성 분석자료와 기타 관측자료를 참조하고 있다. 정지기상위성자료를 이용한 드보락기법은 적외영상만으로 태풍중심 위치와 강도를 분석할 수 있는 장점 외에 앞에서 열거한 몇 가지 극복되지 못한 한계도 있으나,SSM/I 둥 기타 위성자료의 관측시간대와 분석정보 부족 등으로 정지기상위성자료를 이용한 드보락 기법을 대체할만한 현업용 분석기법이 개발되지 못했다. 기상청에서는 기존의 태풍분석업무를 개선하기 위해서 2005년부터 AODT를 도입하여 그 성능을 시험분석하고, 2006년 6월부터 AODT를 현업화하여 실시간 태풍강도분석 에 활용하였으며 2006년 제 3호 태풍 에위니아(EWINIAR)부터 두리안(DURlAN)까지 19개 태풍 434개 시간대자료를 분석한 결과 SDT 강도분석결과와 0.90의 상관도를 보였다. 또한 AODT 알고리즘이 기본적으로 대서양에서 발생하는 태풍에 초점을 두고 개발되어 북서태평양에서 발생하는 태풍에 직접 적용하기에는 어려움이 있는 것으로 알려져 있으므로(Velden et al. 1998), 이의 개선을 위하여 태풍강도지수인 SDT CI(Current Intensity) 수와 AODT CI 수간의 통계적 관계를 밝히고 신경망을 이용한 비선형 주성분 분석 (Hieh,2004)등을 통해 AODT CI 수 보정 시도를 하였다. 이와 더불어, 기상청은 근원적 객관 알고리즘 개선을 위해 AODT 자체 알고리즘 분석과 위성자료 DB 구축 동의 노력을 기울이고 있다.
본 연구에서는 조영증강 의료 초음파 영상에서 효과적인 병변 탐색을 위한 방법론을 고찰한다. 병변 영상을 포함하는 ROI 추출을 위하여 조영효과의 전이 형태에 대한 단계 분할 기법과 동적 프로젝션 데이터의 분석 기법을 제안한다. 프레임간 유사도 척도의 분석을 통하여 비정상 프레임을 제거한 후 조영제의 도달시간(AT: Arrival Time)과 확산구간을 추출하여 탐색 대상 데이터의 양을 감소시킨다. 대상구간에서 초음파 영상의 수평방향 및 수직방향 프로젝션 데이터에 대한 동적 특성을 분석함으로써 후보영역을 추출하며 마이크로 버블의 추출, 조영효과의 증가속도 및 비율 등의 요소를 고려하여 ROI 를 선별하고 그 형태를 재조정한다. 부수적으로, 대상영역에서의 각 픽셀정보에 대하여 명도변화곡선(TIC) 특성분석을 통하여 영상을 재구성하고 병변영상의 형태와 윤곽선을 추출하게 된다.
비접근지역이나 넓은 지역의 3차원 위치정보를 취득하기 위하여 본 연구에서는 KOMPSAT-1호 EOC 스트립 영상과 헤더자료를 이용한 3차원 기하모델링 기법을 개발하고 오차특성을 분석하였다. ECEF 좌표계로 제공되는 위성 헤더자료를 위성궤도 모델링에서 일반적으로 사용되는 ECI 좌표계로 모델링하는 경우와 ECEF 좌표계로 모델링하는 경우에 대해 비교 분석하고 단영상으로 제공되는 KOMPSAT-1호 EOC 영상을 스트립영상으로 재구성한 후 기준점 배치에 따른 오차보정기법을 제시하고 오차특성을 분석하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 기법으로 키프레임을 분석하여 객체 영역을 추출함과 동시에 가상의 객체 영상을 현실감있게 합성하는 기술에 대하여 연구하였다. 가상의 객체 영상이나 실물체 영상을 비디오 영상내에 삽입하여 좀 더 현실감있는 새로운 동영상 비디오 데이터를 제작하는 데 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 웨이블릿 변환이 새로운 영상을 재구성하는데 커다란 기여를 하였으며 본 논문에서 제시한 AR 영상 합성 기법은 동영상 데이터를 합성하는데 사용자가 원하는 지점에 정확하게 영상의 특성정보를 충분히 잘 살린 새로운 방법의 시도였다. 또한, 영상의 캘리브 레이션 방법을 거치지 않고 비디오 영상의 회전행렬과 위치성분을 계산하여 매핑된 가상의 객체 영상을 영상 보간법을 적용하여 직접 가사의 객체 영상을 비디오 객체 영상을 비디오 영상열에 삽입한다. 제시한 영상 합성 기법은 가상의 객체 영상이 디지털 동영상내에 삽입되었을 때 가장 큰 문제점인 떨림 현상과 부조화 현상이 제거되었다.
본 연구에서는 고해상도 위성 영상에 관한 압축을 연구하였다. 위성영상은 많은 픽셀 정보와 이루어져 있기 때문에 빠른 영상처리와 데이터 보관을 위해서 압축이 필수적이다. 특히 영상압축시 도로정보와 건물, 산림, 지형 등의 특징을 왜곡을 최소화하여 압축하여야 한다. 따라서는 본 연구에서는 함수공간에서 영상 압축이 가능한 웨이브렛을 기반하여 위성 영상의 압축기법을 제안하였으며, 일반적인 정지영상 압축 기법인 JPEG과의 압축성능을 분석하였다. 그 결과 웨이브렛 압축기법이 JPEG보다 1/10 이상의 압축 성능을 보였다.
본 논문에서는 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용하여 지문영상에 포함된 특징들을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 여기서 독립성분의 효과적인 분석을 위해 고정점 학습알고리즘의 신경망 기반 기법을 이용하였다. 이는 수치적 기법에 비해 신경망이 가지는 학습 등의 우수한 속성과 뉴우턴법의 고정점 알고리즘이 가지는 빠르고 간단한 계산속성을 동시에 살리기 위함이다. 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 지문영상에서 선택된 10,000개의 영상패치를 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 추출된 16$\times$16 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터는 지문영상들에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.
채석, 광물채광 등의 발파에서 생성된 파쇄 암석편들에 대한 정확한 파쇄도의 측정은 발파효율성 및 경제성을 평가하기 위한 수단으로 사용될 수 있다. 발파현장에서 파쇄도의 측정은 파쇄암석의 크기를 대상으로 이루어지며, 이러한 측정의 궁극적인 목표는 파쇄도에 대한 정확한 측정과 분석을 통하여 발파를 최적화시킴으로써 과파쇄에 의한 화약의 낭비, 과대한 암괴로 인한 운반경비의 증가, 분할을 위한 2차 발파나 추가파쇄를 위한 경비증가 등을 줄일 수 있다. 또한 선광 및 파쇄장비들의 과대한 마모방지와 품질의 균질성 확보를 위한 모니터링의 수단으로 사용될 수도 있다. 최근 파쇄도측정에 많이 사용되고 있는 기술중의 하나가 영상처리 시스템으로, 본 논문에서는 촬영조건 및 분석대상물 등의 변화에 따른 이 영상처리기법의 문제에 대한 언급보다는 영상처리기법에 대한 이해를 돕기 위해 이 기법에 대한 설명과 상용 소프트웨어를 이용한 모델시험 및 채석현장에서 실시된 발파후의 파쇄암석들에 대한 파쇄도 분석에서의 문제점들에 대하여 언급하고자 한다.
얼굴 인식 및 검출에 있어서 어려운 문제가 조명의 변화와 포즈의 변화에 따른 성능 면에서의 신뢰성이다. 이러한 상황(Context)의 변화를 고려하여 영상을 처리하기 위하여 얼굴 영상에 주어진 조명의 상황을 SOM으로 분석하며, 영상에 따라 다른 전처리 기법의 필요성에 대해 제안한다. SOM은 비 지도학습으로써 얼굴 이미지들을 수집하여 그룹화 함으로써 상황분석을 위한 알고리즘으로 활용한다 이는 상황분석 기법을 적용하기 위한 응용에 활용할 수 있으며, 적절한 전처리 기법은 얼굴 인식의 성능을 향상시킴을 알 수 있었다.
심실의 내부는 유두근이나 trabecular와 같은 해부학적 구조물들로 인해 복잡한 형태를 띄고 있다. 그러한 복잡한 구조는 MR 영상을 이용한 심박출량 측정시 오차를 유발시킬 수 있으며, 만약 오차를 줄이기 위해 수작업을 하게 된다면 많은 수고와 시간이 필요하게 될 것이다. 본 연구에서는 threshold 기법을 이용하여 짧은 시간동안에 정확하게 복잡한 구조를 가진 심실의 심박출량을 측정하고자 하였다. 7 명의 환자에 대해 l.5T 급 MR 장치 (INTERA, Philips, Netherlands)를 이용하여 short-axis cardiac MR 영상을 획득하였다. 한 환자에 대해서 8개에서 10개의 슬라이스 영상을 8-10 mm의 두께로, 하나의 심장주기(cardiac cycle)동안 일정한 시간간격으로 25 개의 영상을 획득하였으며, 펄스시퀀스로는 ECG-gated segmented balanced fast field echo (TR/TE = 3ms/1.56ms)를 사용하였다. 획득된 영상은 PC(threshold 기법)와 workstation (기존의 수동 및 자동 segmentation 기법)로 DICOM 형태로 전송되었다. 측정은 IDL을 이용하여 자체 제작된 소프트웨어와 상용화된 소프트웨어 (MASS 5.0, MEDIS, Netherlands)를 이용하여 분석되었다. MR 영상에서 심내벽 부위를 추출하기 위하여 자체제작된 소프트웨어로는 threshold 기법을, 상용 소프트웨어로는 기존의 수동 및 자동 기법을 이용하였다. 심박출량은 최대수축기와 이완기 사이의 용적 차이로써 계산되었으며, 좌심실 및 우심실 모두에 대해 수행되었다. 또한, 해부학적 구조의 복잡도에 따른 측정방법의 정확도를 확인하기 위해 유두근 및 trabecular의 hypertrophy의 정도를 3 단계로 구분하고 측정된 값들을 통계적으로 분석하였다. Hypertrophy가 약한 그룹에서는 기존의 수동방식과 threshold 기법간의 의미있는 차이가 없었으며 (p=0.372), 기존의 수동 및 자동방식 간에도 큰 차이가 없었다 (p=0.298). 그러나, hypertrophy가 심한 그룹에서는 수동방식 및 자동방식 측정치 사이에 통계적으로 유의한 차이를 보임을 알 수 있었다 (p=0.044). 그러나, threshold 기법과 수동방식 사이에는 유의한 차이가 없었다 (p=0.l94). 분석시간은 threshold 기법이 기존의 수동방식에 비해서 두배정도 빠르다는 것을 알 수 있었다, Threshold 기법은 심박출량 측정에 있어서 정확하면서도 빠른 결과의 도출이 가능했으며, 특히 심내벽의 구조가 복잡한 경우에 그 효과가 증대됨을 알 수 있었다.
위성 영상의 활용범위가 확대되면서 다양한 위성 센서로부터 위성영상이 제공되고 있다. 특히 최근에는 이기종 센서로부터 서로 다른 시간과 분광정보를 가진 영상의 자동 등록이 영상자료 분석을 위해 필요한 기술로 인식되고 있다. 본 연구에서는 Kompsat 영상과 Radarsat 영상을 이용하여 두 영상에서 공통으로 존재하는 패치(Patch)를 추출하고 그 패치의 중심점을 찾아 매칭하는 방법에 기초를 둔 자동영상 등록 기법을 제시하였다. 밝기 값분석을 통해 패치를 추출하고 추출된 패치를 모폴로지(Morphology)기법과 잡음요소 제거 기법을 적용하여 패치에 포함된 잡음을 제거하였으며, 비용함수를 이용한 패치 매칭과 변환함수를 이용하여 자동영상등록을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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