초고속 초음파 영상은 탄성 영상, 초고속 도플러, 초해상도 영상과 같은 다양한 초음파 기반의 기능성 영상기술에 폭넓게 적용되고 있다. 하지만, 획득하는 데이터의 양이 많아 실시간 영상 재구성이나 3차원 또는 모바일 초음파 영상 응용으로의 확장이 제한된다. 본 논문은 적응 양자화 기법을 통해 초고속 초음파 영상으로 획득되는 대용량 Radio frequency(RF) 데이터의 전송 효율을 높이는 방법을 제안한다. 인체에서 반사된 초음파 신호는 높은 동적 범위를 가져 대부분의 현재 시스템에서 사용되는 고정 양자화 기법은 10 bits ~ 14 bits 이상의 높은 양자화 단계를 가진다. 양자화 단계 저감에 대한 화질 저하의 한계를 극복하기 위해, 본 연구는 영상 깊이에 따라 구간을 설정하고, 각 영역별 RF 데이터를 정규화하고 양자화하는 방안을 제안한다. 정량적인 검증을 위해, Field II 컴퓨터 모사 실험을 활용하여, 고정 양자화 방법과 제안하는 방법의 대조도 대 잡음 비, 공간 해상도 및 원본 대비 유사도를 비교하였다. 또한, 연구용 초음파 장비를 활용한 인체 모사 실험 및 인체 실험을 통해 최종 3-bit로 재구성한 영상에서도 제안하는 방법이 효과적으로 적용되는 것을 입증하였다.
알루미늄 자동차 엔진은 알루미늄 엔진 블록에 라이너가 삽입되어 접합된다. 접합시 라이너와 엔지 블록의 간격이 5$mu extrm{m}$이내이어야 하며 접합률이 30% 이상이면 접합상태가 양호하다고 한다. 라이너의 접합상태를 검사할 수 있는 비파괴 검사장비는 국내에서 개발되어 상용화된 것이 거의 없는 상황이다. 6개의 라이너의 접합상태를 자동으로 검사하는 컴퓨터 내장형 초음파 검사 시스템을 개발하였다.
조기 유방암을 진단하기 위해서는 유방초음파 판독이 매우 중요하다. 초음파 검사는 초음파장비에 따라 화질의 차이가 심하게 나타날 뿐만 아니라 검사자의 경험과 숙련 정도에 따라 진단의 차이가 크게 나타난다. 따라서 정확한 진단과 치료를 위하여 객관적인 판단기준이 필요하다. 이에 본 연구에서는 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) 알고리듬을 적용하여 질감 특성을 분석하고 특징파라미터들을 추출하여 신경망분류기를 이용하여 유방암을 진단하였다. 유방초음파 영상은 정상 조직과 양성, 악성 종양으로 분류하여 질감 특성 파라미터 6가지를 추출하였다. 유방초음파검사로 진단된 정상 영상, 악성 및 양성종양 영상 각각 14증례를 대상으로 추출된 6개의 파라미터들을 적용하여 다층 퍼셉트론 신경망구조 역전파 학습방법으로 학습을 시켰다. 학습된 모델에 정상 유방 영상 51증례, 양성종양 영상 62증례, 악성종양 영상 74증례의 영상을 사용하여 분류한 결과 95.2%의 분류율을 나타내었다.
본 논문에서는 동전기초음파정화기술을 이용하여 오염지반내의 중금속 및 유기물질을 제거하는 연구를 수행하였는데, 지반내 오염물질의 이동 및 제거에 대한 동전기기술과 초음파기술의 복합효과 분석에 초점을 두었다. 일반적으로 오염지반내에서 동전기기술은 중금속을 제거하는데 탁월하며 초음파기술은 유기물질을 제거하는데 탁월한 것을 보고되어 있는바 이들 두 기술의 장점을 이용한 복합기술을 고안하게 되었다. 특수하게 고안된 실험장비를 이용하여 동전기기술과 초음파기술을 결합한 실내토양세척실험을 실시하였다. 본 실험에서는 단순, 동전기, 초음파, 동전기&초음파의 4조건에 대하여 토양세척실험을 실시하였다. 오염물질로는 중금속으로는 납, 유기물질로는 에틸렌글리콜을 사용하였다. 실험결과 동전기기술과 초음파기술을 도입한 경우 유출량, 투수계수, 오염물질 제거율이 단순기술에 비하여 상대적으로 크게 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 동전기초음파정화기술을 현장에 적용할 수 있는 가시적인 결과를 얻게 되었다.
하천수의 효율적인 관리와 균형적인 물배분을 위해 신뢰도 있는 하천수 사용량 계측자료가 필수적이다. 공업·생활용수는 유량계를 설치하여 취수량에 대한 신뢰도 있는 자료를 홍수통제소에 보고하고 있으나, 농업용수는 유량계 설치 지점이 적고, 수문조작 등의 간접적인 계측방법 허용으로 취수량 자료의 신뢰도가 낮은 실정이다. 본 연구에서는 만경강 상류의 취수보를 대상으로 시험 유역 운영 및 검증을 통해 직접 계측방법의 취수량 산정 정확도를 비교하였다. 적용한 직접 계측방법은 초음파법, 전자파법, 수위-유량관계법으로 산정된 취수량 자료간의 절대오차 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 점단위 취수량 자료 비교시, 현장측정값 대비 초음파법 5.86%, 전자파법 7.28%, 수위-유량관계법 11.84%의 오차가 발생하는 것으로 산정되어 초음파법이 가장 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났고, 일단위, 월단위 자료 비교시 기준값으로 설정하였다. 일단위 취수량 자료 비교시, 초음파법으로 산정한 일평균 취수량 대비 전자파법 6.62%, 수위-유량관계법 8.62%의 오차가 발생하였다. 월단위 취수량 자료 비교시, 초음파법으로 산정한 월평균 취수량 대비 전자파법 5.81%, 수위-유량관계법 11.03%의 오차가 발생하였다. 산정된 취수량의 정확도는 초음파법, 전자파법, 수위-유량관계법 순이다. 고가의 첨단 계측장비를 적용하여 연속적인 유속 계측을 통해 산정한 취수량이 신뢰도가 높은 것으로 나타났다. 농업용수는 사용시설별 취수량 규모 편차가 크기 때문에, 추후 중요도가 높은 사용시설과 비교적 낮은 시설간의 구분을 통한 직접 계측방법의 최적 선정 후속연구가 필요하다.
이 논문에서는 휴대용, 또는 저가형 초음파진단기에 비교적 고급 기능인 도플러 갭 필링 모드를 적용하고자할 때 적합한 알고리즘들을 찾아보았고, 그 결과 미러링 기반, 또는 자기회귀 모델 기반의 알고리즘들을 찾을 수 있었다. 또, 계산량이 지나치게 많아지지 않는 범위 내에서, 그러한 알고리즘들의 성능의 문제점을 보완하여 더욱 개선시켰다. 수정된 알고리즘들은 인공적으로 발생시킨 도플러 신호 및 실제 초음파장비를 써서 인체로부터 획득한 도플러 데이터를 써서 시뮬레이션 및 실험을 함으로써 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 상완 동맥 영역에 대한 RGB 채널을 HSV 채널로 변환한다. 변환된 HSV 채널에 대해 고혈압 영역의 특징을 강조하게 하기 위해 밝기 값을 나타내는 V값을 조절한다. 조절된 HSV 채널을 다시 RGB 채널로 변환한 후, Fuzzy C_Means 기반 무게중심과 Possibilistc C_Means 기반 무게 중심을 기반으로 새로운 무게 중심을 구하여 픽셀들을 클러스터링하여 상완동맥 영역의 고혈압 영역을 추출한다. 추출된 상완 동맥의 고혈압 영역에 대해 헤모글로빈 색소 정보를 나타내는 IHb 값을 이용하여 상완 동맥의 고혈압 영역에서 유사한 헤모글로빈 색소 정보를 가지는 영역을 분할한다. 분할된 영역들을 혈류의 속도를 나타내는 색상표와 대조하여 고혈압의 진행에 대해 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 색조 도플러 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 고혈압의 진행에 대한 분석 결과와 색조 도플러 초음파 영상 장비에 나타난 고혈압 진행 결과와 거의 일치하는 것을 확인할 수 있었다.
개수로의 흐름을 측정하는 유속계는 유체역학 및 수리학적 연구와 유량 측정 등의 업무에 필수적인 장비이다. 그동안 국내에서는 일부 전자파표면유속계(이상호 등, 1997)와 영상처리 기반의 LSPIV(김영근 등, 2004)와 같은 비접촉식 유속측정 장치가 개발되어 활용되고 있지만, 유속 및 유량 측정에 보다 널리 사용되고 있는 수중 투입식 유속계의 경우 거의 개발되지 않았다. 특히 유속 분포를 측정하는데 활용될 수 있는 초음파 방식 유속 프로파일러는 거의 전적으로 외국제품에 의존하고 있다. 일반 유속계가 점유속을 측정하는데 비해 유속 프로파일러는 센서가 지향하는 방향선을 따라 공간적인 유속분포를 동시에 획득할 수 있으므로 측정 효율성이 높다는 장점을 지닌다. 본 연구에서는 국내 기술로 개수로 흐름 측정에 활용할 수 있는 초음파 유속 프로파일러를 개발하였다. 이 유속 프로파일러는 초음파 펄스를 반복적으로 송수신하는 PRF 기법을 이용하여 개발하였다. 개발된 유속 프로파일러는 직사각형 수로에서 유속 분포를 측정하기 위해 적용하였으며, 기존의 2차원 유속계와 그 결과를 비교하였다. 본 연구에서 개발한 유속 프로파일러는 실제 하천에 활용하기에는 측정 가능한 유속 및 수심 범위의 한계가 있으나 PRF 기법의 한계 범위에서는 실측 유속분포를 비교적 잘 재현하는 것으로 나타났다.
의용 초음파 장비는 X-Ray, CT, MRI 등 다른 의료 장비보다 휴대성과 안전성면에서는 장점이 있지만 진단 시 해상도와 화질 저하를 유발하는 스펙클이 생기는 단점이 있다. 그러나 단순한 스펙클 잡음의 제거는 경계선 정보의 손실을 발생시킬 수도 있다. 이에 본 논문에서는 효과적인 스펙클 제거와 손실 없는 경계선 검출을 위해 뉴럴네트워크와 퍼지 클러스터링을 이용한 뉴로-퍼지 스펙클 제거 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 입력된 의용 초음파 영상에 대해 먼저 퍼지 클러스터링을 적용하여 세 영역으로 나누고 이후 각 영역별로 별도의 뉴럴 네트워크를 적용하는 방법이다. 실제 실험 및 기존 방법들과의 정성적?정량적 비교 분석을 통해 제안 방법의 유용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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