고에너지 초음파 여기 탄성파가 물체의 균열, 박리 등의 결함 부위를 통과할 때 서로 맞닿은 결함면은 균일하게 진동하지 않는다. 초음파 입사에 따른 결함 면 사이의 마찰(friction), 문지름 (rubbing) 또는 부딪침(clapping) 에 의해 진동 에너지가 결함 부위에서 국부적인 열로 변환된다. 이를 적외선 열 영상 카메라로 관측하면 구조물의 결함을 실시간으로 검출할 수 있다. 본 논문에서는 초음파 열 영상 검사를 이용한 인코넬 합금 박판의 브레이징 접합 결함 검출에 대해 기술한다. 2 kW 의 전력과 23 kHz 대역의 가진 주파수를 갖는 초음파 펄스를 280 ms 기간 동안 인코넬 합금의 브레이징 접합 박판에 입사시켰다. 브레이징 접합부의 결함위치 부근의 인코넬 합금 박판의 양면이 맞닿은 경계선에서 아주 밝은 국부적인 발열(핫 스팟)이 적외선 열 영상 카메라에 의해 관측되었으며 브레이징 접합 결함 위치에서도 미약한 열이 관측되었다. 배경 감산 평균 및 히스토그램 평활화 처리 등의 영상처리를 통해 브레이징 접합의 결함을 확인하였다.
자율주행 자동차의 연구가 빠르게 발전하는 가운데 보행자 검출에 대한 연구 또한 성공적으로 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구에서 사용되는 데이터셋이 컬러영상을 기반하고 있고 또한 보행자의 인식이 상대적으로 쉬운 영상이 많다. 컬러 영상의 경우 보행자가 빛에 노출되는 정도에 따라 영상에 제대로 포착이 되지 않을 수 있고 이로 인해 기존 방식들로는 이러한 보행자를 제대로 검출하지 못하는 상황이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 DNN (deep neural network) 기반 컬러 영상과 열 영상을 이용한 다중 스펙트럼 보행자 검출 기법을 제안하고자 한다. 기존의 SSD (single shot multibox detector) 기법을 기반으로 하여 컬러 영상과 열 영상을 동시에 활용하는 퓨전 네트워크 구조를 제안한다. 실험은 KAIST의 데이터셋을 이용하여 실시하였고 제안한 기법인 SSD-H (SSD-Halfway fusion)의 방식이 KAIST 보행자 검출기준의 기준치보다 18.18% 낮은 miss rate를 획득하였고 또한 기존 halfway fusion 기법에 비해 최소 2.1% 낮은 miss rate를 획득하였다.
최근 Compressed Sensing (CS) 알고리즘이 다양한 분야에서 연구되고 있으며, medical imaging 분야에서도 역시 이를 이용한 연구가 활발히 진행 중이다. CS 알고리즘을 이용하기 위해서는 복원하고자 하는 신호가 sparse한 성질을 지니고 있어야 한다. 일반적으로 대부분의 의료 영상의 경우, 이러한 성질을 가지고 있지 못하기 때문에 sparsifying transform을 이용하게 된다. 하지만 MR 영상의 경우, 다른 의료 영상 modality와 비교하여 적절히 펄스열을 이용하여 영상의 contrast를 조절할 수 있다는 특징을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 sparsifying transform을 이용하지 않고도 펄스열에 의한 MR 영상에 CS 알고리즘을 적용할 수 있는 가능성을 제시함과 동시에 적절한 sparsifying transform을 적용하여 영상의 sparsity를 더욱 강조함으로써 CS 알고리즘의 복원 성능을 더욱 향상 시킬 수 있다는 것을 제안하고자 하며, 이를 Shepp-Logan 팬텀 영상과 in vivo 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
InAs/GaSb 제2형 응력초격자(SLS)를 활성층에 탑재한 [$320{\times}256$] 초점면 배열(FPA) 적외선 열영상 모듈을 제작하고 열영상을 구현하였다. p-i-n형으로 설계된 소자의 활성층(i) 구조는 300 주기의 [13/7]-ML [InAs/GaSb]-SLS로 구성되어 있고, p와 n 전극층에는 각각 60주기의 [InAs:Be/GaSb]-SLS와 115 주기의 [InAs:Si/GaSb]-SLS 구조를 채용하였다. 시험소자의 광반응(PR) 스펙트럼으로부터 피크 파장(${\lambda}_p$)과 차단 파장(${\lambda}_{co}$)은 각각 ${\sim}3.1/2.7{\mu}m$과 ${\sim}3.8{\mu}m$이고 180 K 온도까지 동작을 확인하였다. 단위 화소의 간격/메사는 $30/24{\mu}m$ 규격으로 설계되었으며, [$320{\times}256$]-FPA는 표준 광묘화법으로 제작하였다. $18/10{\mu}m$의 In-bump/UBM 공정과 flip-chip 결합 기술을 적용하여 FPA-ROIC 열영상 모듈을 완성하였으며, 중적외선용 영상구동 회로 및 S/W를 활용하여 열영상을 시연하였다.
최근 열화상 카메라의 수요 증가와 함께 열화상 카메라를 활용한 연구 또한 관심이 높아지고 있다. 그 중, 기존의 드론에 열화상 카메라를 부착하여 촬영하는 등의 단순 촬영에서 나아가 열 영상 처리를 통한 디지털 트윈 구축, 영상화된 데이터를 통한 관리 시스템 구축 등 열 영상 처리 후 데이터를 응용한 연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 열화상 카메라를 처리하는 과정에서 생성되는 화소값인 DN값(Digital Number)이 실제 표면 온도로 변환하기 위한 관계식 유도과정에서 방사율이 DN값에 미치는 영향을 알아보기 위한 연구를 진행하였다. DN값은 열 영상의 스펙트럼 밴드 값을 나타내는 숫자로 열 영상 데이터를 구성하는 중요한 요소이다. 하지만 DN값은 실제 표면 온도를 표시하는 온도 값이 아닌 열이 높고 낮음을 밝기로 표시한 밝기 값으로 실제 표면 온도와 비 선형적인 관계이다. 그러므로 열화상 카메라로 획득한 영상 이미지의 DN값을 실제 표면 온도와 관계성을 보일 수 있다면 데이터를 처리하기 수월하며, 더 많은 활용성을 기대할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 우선, 실제 표면 온도와 열 영상의 DN값의 관계를 분석하고, 열화상 카메라와 같은 원리로 작용하는 비접촉 열화상 온도계가 실제 표면 온도에 근접한 참값으로 변환할 수 있도록 방사 조정을 진행하였다. 그 결과 실제 표면 온도 및 DN값의 관계 그래프와 방사 조정된 비접촉 열화상 온도계 및 DN값의 관계 그래프가 유사한 선형관계를 보였으며 방사율을 조정하기 전보다 조정한 후의 비접촉 온도가 실제 표면 온도에 더 근접한 결과를 얻었다.
목적: 동시획득 T1/T2 강조 경사자장 펄스열을 이용하여 근골격계의 종양 관류 평가를 하고자 한다. 대상 및 방법: 근골격계 양성 및 악성 종양을 대상으로 동시획득 T1/T2 강조 경사자장 펄스열을 이용하여 시간해상도를 1.2초로 하여 1000회(약20분)를 반복하여 역동적 영상을 얻는다. 각각의 TR/TE1/TE2는 10/2/8 msec이다. 각 시기에서 서로 다른 TE를 가지고 있는 두 개의 영상을 이용하여, 수학적으로 분리하여 T1과 T2 값을 얻고, 이를 시간에 따라 배열한다. 이를 통하여, T2의 경우에는 일차효과를 이용하여 조직관류량(tissue blood volume)을 측정하고, T1에서는 2구획모델을 이용하여 투과도(permeability)를 측정한다.
본 논문에서는 집적영상의 획득 과정에서 발생하는 기하학적 왜곡 중 투영 왜곡을 교정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 집적영상의 스펙트럼 특성을 이용하여 왜곡 교정을 수행한다. 집적영상의 요소영상들이 대체로 주기적으로 반복됨에 따라 집적영상을 푸리에 변환하였을 경우 그 스펙트럼이 임펄스열로 나타난다. 반면, 왜곡이 존재하는 영상에서는 임펄스열이 뚜렷하게 나타나지 않는 특성이 있다. 따라서 집적영상의 푸리에 변환을 통해 얻어진 스펙트럼의 특성을 이용하여 투영 왜곡 파라미터를 찾아내고 이를 이용하여 교정하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 방법이 왜곡을 효과적으로 교정하는지 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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