FY-2C 위성은 2004년 10월 발사되어 동경 105도 에 서 운영 중인 중국의 정지 궤도 기상위성 이며 관측 영상은 한반도 지역을 포함하고 있다. 현재 FY-2C S-VISSR2.0[l]에 대한 Navigation 알고리즘이 공개되어 있지 않으며,Navigation을 위하여 S-VISSR2.0에 포함되어 있는 Simplified Mapping Block 정보를 사용하여야 한다. Simplified Mapping Block은 5도 간격의 정보만을 제 공하므로 관측 지 역 의 모든 좌표에 대한 Navigation 정보를 얻기 위해서는 보간볍을 사용하여야 한다. 그러나 보간법은 기준 점에서 멀어질수록 오차가 크게 나타날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 모든 좌표에 대한 Navigation 정보를 얻을 수 있는 MTSAT Image Navigation 알고리즘을 FY-2C S-VISSR2.0에 적용하여 Simplified Mapping Block과의 차이를 분석하였다. 분석 방법은 Simplified Mapping Block과 MTSAT Image Navigation[2] 알고리즘을 5도 간격의 격자 점(위경도)에서 Column 및 Line 값 비교, Geo-location된 영상의 품질 비교,WDB2 Map Data의 Coast Line과의 비교를 수행하였다. 분석 결과 격자 점에서의 Column, Line 값은 0.5 이내의 차이 값을 나타내었다. 그리고 Geo-location된 영상 비교에서는 격자 점 주변에서 영상의 차이가 없으나 격자 점에서 멸어질수록 영상의 품질은 MTSAT Image Navigation 알고리즘으로 생성한 영상이 더 우수하였다. WDB2 Map Data의 Coast Line과의 비교에서 오차는 동일하게 발생하였으며,영상의 Column 축에 대한 오차는 평균 1.847 Pixel, 최대 6 Pixel, 최소 oPixel 이며, Line 축에 대한 오차는 평균 0.135 Pixel, 최대 4 Pixel, 최소 0 Pixel을 나타내었다.
지문 인식은 입력된 지문 영상과 컴퓨터 단말기 혹은 호스트 컴퓨터에 보관중인 지문 영상을 상호 비교하여 일치 또는 불일치를 판단함으로써 이루어진다. 지문 인식 과정에 암호화 및 복호화 과정은 필수적이며 이 과정에서 컴퓨터 형성 홀로그램(CGH)을 사용하며 CGH로부터 재생된 지문 영상을 상호 비교하게 된다. 본 논문에서는 광학적 패턴 인식 시스템을 사용하여 지문 영상들의 CGH로부터 재생된 지문 영상들을 비교하는 방법과 이와는 달리 지문 영상들의 CGH를 직접 비교하는 방법을 상호 비교하여 두 가지 방법의 근본적인 지문 인식 능력의 차이점을 분석하였으며, 후자의 경우가 전자의 경우 보다 약 150배 정도 인식률이 높았다. 특히 CGH를 이용한 지문 인식의 경우 CGH의 형성 방식에 따른 특성 변화를 분석하였다.
본 논문에서는 다해상도 2차원 실루엣 영상들을 이용하여 3차원 모델간의 형상 유사성을 비교하기 위한 방법을 제안한다. 제안 시스템은 포즈 정규화 모듈, 유사성 계산 모듈, 3차원 시각화 모듈로 구성된다. 형상 비교를 위해서 먼저, 3차원 인체 장기 모델을 입력으로 받아서 정규화를 수행하고, 다해상도 깊이맵을 획득한다. 이어서 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 추출한 후, 유사도 측정을 위해 시그니쳐를 측도로 사용한다. 최종적으로 계산된 결과들은 3차원 글리프 및 컬러 코딩을 이용하여 시각화된다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 전처리 단계에서의 정규화 수행을 통하여 스케일 및 회전 변환에 불변하는 특성을 보인다. 그리고 다양한 레벨의 깊이맵을 형상 비교에 사용하여 다해상도 기반의 유사성 평가를 지원하며, 평가 계산 속도와 정확성간의 유연성을 제공한다. 또한 3차원 히스토그램. 3차윈 글리프. 컬러 코딩 시각화 기법들과 2차원 실루엣 피킹 인터페이스를 통하여 인체 장기 모델간의 정량적 형상 차이를 사용자가 직관적으로 평가할 수 있도록 한다. 본 시스템은 차후 데이터베이스를 이용한 원격 진료 시스템에서의 질병 진단, 추적 관찰. 치료계획 등에 활용될 수 있을 것이다.
두 카메라 혹은 다수의 카메라에서의 컬러 보정은 알고리즘의 성능 향상 및 양안식 3D 카메라에서 매우 중요한 기술이다. 최근 컬러 보정 방법들이 다수 제안되었지만 이 방법들의 결과에 대한 정확한 측정 방법이 많지 않으며 기존의 측정 방법은 두 영상이 카메라의 위치에 따른 서로 다른 장면을 가지고 있을 경우에 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 컬러 보정을 위한 컬러 간의 유사성 측정 기법을 제안한다. 이 기법은 대상이 되는 두 영상의 장면이 일치하지 않는 경우를 고려하여 대응점 검색을 통해 두 장면 간의 같은 컬러를 가져야 하는 대응점을 찾고 이 대응점 주위의 영역으로부터 통계치를 계산하여 컬러의 유사성을 비교한다. 이 경우 두 영상의 위치 변화에 따른 장면 변화와 대응점의 약간의 어긋남에 대해서 고려할 수 있다. 또한 대응점들이 영상의 모든 영역을 포함하지 않을 수 있기 때문에 전체 영상의 통계치를 계산하여 컬러의 유사성을 비교도 동시에 수행하여 결과적인 컬러의 유사성은 대응점 기반과 전체 영상 기반의 유사성의 가중치의 합으로 결정되며 이 가중치는 대응점 기반의 컬러 비교가 영상 내의 얼마만큼의 영역을 포함하는지에 따라서 결정된다.
CT(Computed Tomography)영상에서 선량과 화질은 중요한 요소이다. 선량은 환자에게 직접적으로 악영향을 끼치는 요소이며, 화질은 환자의 병변을 판단하는데 매우 중요하게 작용한다. 반복적 재구성 알고리즘을 이용하면 저선량 영상에서도 고화질의 영상을 얻을 수 있는지 FBP와 정량적, 정성적으로 비교하였다. 촬영 프로토콜은 관전압 80, 100, 120kVp에서 관전류를 동일하게 200mA로 촬영하여 획득하였으며, 정량적 평가를 위해 SD(Standard Deviation), SNR(Signal to Noise Ratio), MTF(Modulation Transfer Function)를 측정하여 분석하였다. 선량은 80kVp일 때 가장 낮았으며, 120kVp일 때 가장 높았다. 80kVp의 영상을 Toshiba 사(社)의 AIDR 3D(Adaptive Iterative Reduction integrated into $^{SURE}Exposure$)로 재구성하고, 120kVp의 영상에 FBP로 재구성한 다음 정량적 비교를 한 결과 AIDR 3D를 적용한 영상의 SD가 낮게 나왔으며, SNR이 높게 나타났고, MTF 곡선은 유사하게 나타났다. 그리고 FWHM(Full Width at Half Maximum) 값의 오차가 거의 없었다. 결론적으로 AIDR 3D는 저선량에서도 높은 화질을 나타냄을 확인하였다.
2005년 남극의 해빙을 촬영한 Kompsat-1 EOC 영상을 이용하여 SSM/I와 AMSR-E 해빙 면적비를 비교, 분석하였다. EOC 영상은 남극의 봄철에 해당하는 9-11월 사이에 남극 대륙의 가장자리를 가로지르는 11 개 궤도로부터 총 676개 영상이 획득되었으며, 이 중 대기 및 광량 조건이 양호한 68개 의 영상을 선별하였다. EOC 영상에 감독분류 방볍 을 적 용하여 표면 유형 을 White ice(W), Grey ice(G), Dark-grey ice(D), Ocean(O)로 분류하였고 해빙 면적비를 산출하였으며, 이를 NASA Team Algorithm(NT)으로 계산된 SSM/I 해빙 면적비, NASA Team2 Algorithm(NT2)으로 계산된 AMSR-E 해빙 면적비와 비교하였다. 남극의 봄철에 SSM/I 해빙 면적비는 EOC W+G 면적비와 잘 일치하였고,AMSR-E 해빙 면적비는 EOC W+G+D 면적비와 좋은 상관성을 나타내었다. 따라서 이 시기의 남극 SSM/I NT 해빙 면적비는 W와 G만을 반영하며, AMSR-E NT2 해빙 면적비는 D도 포함하는 것을 알 수 있었다. 또한 AMSR-E가 SSM/I보다 높은 해빙 면적비를 나타내는 것을 확인하였으며,두 수동 마이크로파 해빙 면적비의 차이는 EOC D 면적비와 높은 상관성을 보였다. 이로부터 EOC 영상에서 분류된 D와 NT2에 서 고려되는 Ice type C가 서로 유사한 해빙 유형임을 추정할 수 있었다.
본 논문은 영상 분류 문제를 위한 support vector machines (SVMs)의 적용을 통한 분류의 성능을 다루고 있다. 본 연구에서는 영상 분류 문제에서 자연영상을 대상으로 색상, 질감, 형상 특징벡터를 추출하고, 각각의 특징벡터와 이들을 결합한 특징벡터를 사용하여 역전파 신경망과 SVM 기반의 방법을 적용하여 영상 분류의 정확성을 비교한다. 실험결과는 각각의 특징벡터중에는 색상 특징벡터값을 이용한 영상 분류가 그리고 각각의 특징벡터보다는 이들을 결합한 특징벡터를 이용한 영상 분류가 보다 우수함을 보여준다. 그리고 알고리즘간의 비교에서는 정확성과 일반화성능 측면에서 역전파 신경망보다 SVMs이 우수함을 보였다.
본 연구에서는 두만강 하류지역 다분광 TM영상의 변환기법과 그에 대한 감독분류방법을 비교 분석하였다. 총체적 분류 정확도는 최대우도법이 높으며 식생은 MNF와 TC 변환 영상에서 비교적 좋은 분류 결과를 얻을 수 있다. MNF, TC, NDVI 등 영상들로 구성된 7차원 영상은 3차원 영상보다 좋은 결과를 나타내며 그 중에서도 최대우도법의 분류 결과가 제일 좋았다. 다분광 영상은 두만강 지역 경제 개발 계획과 산업 입지 선정에 중요한 기초자료로 활용될 수 있다.
본 연구는 사용자 스스로 자신이 원하는 운동자세의 기준을 설정하고 설정된 기준 자세와 자신의 자세를 비교할 수 있게 하며, 자신의 자세에 대한 평가를 스스로 가능하게 하여 자기 주도 학습을 통해 자신의 운동자세를 능동적으로 익힐 수 있게 하는 운동자세 트레이닝 시스템이다. 이 시스템은 사용자의 운동자세를 촬영하여 사용자 운동자세 동영상 데이터를 생성하는 카메라부 사용자 운동자세 동영상 데이터 및 사용자 운동자세 동영상과 비교하기 위한 비교 대상 자세 동영상 데이터를 저장하며, 사용자 입력에 따라 사용자 운동자세 동영상 데이터 및 비교 대상 자세 동영상 데이터를 동시에 재생할 수 있는 비교 화면을 제공하는 운동자세 트레이닝 서버; 및 운동자세 트레이닝 서버와 네트워크를 통해 연결되며, 사용자 입력을 상기 운동자세 트레이닝 서버로 전달하고, 운동자세 트레이닝 서버에서 제공하는 비교 화면을 제공받아 디스플레이하는 사용자 단말을 포함한다.
목적: 본 연구의 목적은 환자에서 임상적으로 사용되는 영상 프로토콜을 이용하여 시행된 3.0 T 심장자기공명영상을 1.5 T 와 비교하여 그 유용성을 알아보고자 하는데 있다. 대상과 방법: 10개월간 30명의 환자에서 얻은 1.5 T 자기공명영상과 20명의 3.0 T 영상을 후향적으로 비교하였다. 각각의 영상에 대하여 신호 대 잡음비 (signal-to-noise ratio: SNR), 대조도 대 잡음비 (contrast-to-noise ratio: CNR), 영상 화질 (artifact의 정도에 따라서 5단계로 분류)을 평가하고 비교하였다. 결과: T1심장 형태 영상 및 심근 생존능 평가 영상에서는 3.0 T 자기공명영상에서 영상화질 (T1: $3.8{\pm}0.9$ vs. $3.9{\pm}0.7$, p=0.438; T2-SPAIR: $3.8{\pm}0.9$ vs. $3.9{\pm}0.5$, p=0.744; 지연기 조영 증강 영상: $4.5{\pm}0.8$ vs. $4.7{\pm}0.6$, p=0.254)의 유의한 저하 없이 SNR과 CNR의 향상을 보였다 (T1: SNR 29%, p < 0.001, CNR 37%, p < 0.001; T2-SPAIR: SNR 13%, p=0.068, CNR 18%, p=0.059; 지연기 조영 증강 영상: SNR 45%, p=0.017, CNR 37%, p=0.135). 심장Cine 영상에서 3.0 T 심장영상이 1.5 T 영상과 비교하여 영상화질($3.6{\pm}0.7$ vs. $4.2{\pm}0.6$, p < 0.001)이 다소 떨어졌으나 SNR과 CNR의 유의한 상승을 보였다 (SNR 143% 상승, CNR 108% 상승, p < 0.001). 심근관류영상에서는 SNR (11% 감소, p=0.172)과 CNR (7% 감소, p=0.638) 이 통계적으로 유의하지 않은 정도로 감소되었으나 영상화질($4.6{\pm}0.5$ vs. $4.0{\pm}0.8$, p=0.006)은 유의한 향상을 보였다. 결론: 실제 임상영역에서 사용되는 영상 프로토콜로 시행된 3.0 T 심장자기공명영상은 1.5T 영상과 비교하여 충분한 영상의 질을 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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