최근 디지털 단층영상합성법을 영상유도 방사선 치료에 활용하기 위한 연구가 활발히 시도되고 있다. 적은 수의 투사영상으로 삼차원 영상재구성이 가능하기 때문에 환자에 대한 피폭선량을 줄일 수 있으며, 환자의 움직임을 최소화할 수 있는 장점이 있기 때문이다. 그러나 단층영상의 화질이 스캔 각도(${\beta}_{scan}$) 및 사용한 투사영상의 수 등 촬영조건에 크게 의존하는 단점이 있다. 본 연구에서는 필터링 후 역투사법을 이용한 디지털 단층영상합성의 구현에 대해 자세히 논하였으며, 이에 대한 최적 촬영조건에 대해 살펴 보았다. 이를 위해 시스템 성능을 신호 대 잡음비, 잔상퍼짐함수, 연산횟수를 조합한 이득함수로 정의하였으며, 다양한 촬영조건에 대해 실험을 통해 각 지표를 구한 후 평가하였다. 평가 결과 및 분석으로부터 큰 단위 스캔 각도(${\Delta}{\beta}$)로 60도 이상의 넓은 범위에 걸쳐 스캔을 할수록 높은 화질의 단층영상을 얻을 수 있다는 결론을 얻었다. 대략적으로 시스템 성능이 $\sqrt{{\Delta}{\beta}}{\times}{\beta}^{2.5}_{scan}$에 비례하였다. 만약 각 평가지표에 명확한 가중치를 부여할 수 있다면 보다 엄밀하고 구체적인 촬영조건을 구할 수 있을 것이다.
주위 광원에 화이트 밸런스 된 카메라로 촬영한 피사체의 RGB신호를 D/sub 65/ 광원하의 표준 디스플레이 상에서 느끼는 자극치 L₁M₁S₁값과, 실제 촬영 장소에서 눈이 충분히 주위 조건에 색순응 된 후 피사체에 대해서 느끼는 자극치 L₂M₂S₂값은 다르게 느껴진다. 이는 LMS 시세포의 파장별 감도특성과 카메라의 RGB 칼라 필터의 파장별 감도특성이 다르기 때문이다. 또한 주위 광원의 종류와 밝기에 따른 물리적인 자극 변화에 대해서 카메라의 경우는 RGB 각 채널의 이득이 선형적 변화를 가진다. 그리고 눈의 경우는 LMS 시세포의 감도가 비선형적 특성을 가지기 때문에 색감의 차이를 발생시킨다. 본 논문에서는 촬영시의 주위 조건에서 원 피사체를 직접 볼 때 느끼는 색감을 표준 시환경인 D/sub 65/ 광원하에서 화이트밸런스가 D/sub 65/인 디스플레이를 통해 피사체 이미지를 볼 경우에 동일한 색감을 느끼도록 하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 이용하여 표준 조건하에서 디스플레이 하였을 때 촬영 조건에서의 등색감을 재현할 수 있다.
본 연구는 측량용 디지털 카메라인 Rollei d7 metric과 d7 $metric^{5}$를 이용하여 촬영거리, 수렴각, 촬영방향을 변화시켜가면서 촬영을 실시하였으며, 표정 시 발생하는 오차를 최소화하기 위해 프로그램 상에서 자동적으로 상호표정 되는 원형표지를 이용하였다. 그리고 자료처리체계로는 해석적 방법 중에서 현재 가장 좋은 정도를 얻을 수 있는 광속조정법(bundle adjustment)를 이용하였다. 이러한 연구는 차후 현장에서 요구하는 정도의 사진촬영과 예상되는 정도를 판단하는데 중요한 자료로 이용될 것으로 판단된다.
최근 드론과 1인 미디어 시장의 성장으로, 영상 촬영 분야에서의 드론 산업이 활발하게 발전되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 객체 인식 기술인 Openpose를 활용하여 인물촬영을 위한 음성인식 드론 제어 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 자연어 처리된 음성명령어를 통해 드론이 각 촬영 객체에 대한 회전, 초점변화 등 실제 영상촬영기법에 사용되는 다수의 동작을 수행할 수 있도록 한다. 최종적으로 96.2%의 정확도로 음성명령에 따라 동작을 수행하는 것을 확인할 수 있다. 이는 누구나 전문적 지식이나 경험 없이 음성만으로 쉽게 드론을 제어할 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 영상처리 및 컴퓨터 비전 기술은 X-ray, 군사용 사진, CCTV 영상과 같은 제한적인 상황에서 주로 사용되었다. 스마트폰이 보급되면서 고해상도의 사진을 어디서든 촬영할 수 있게 되었고, 고성능 디바이스를 이용하여 촬영된 영상을 즉시 가공 및 처리가 가능하게 되었다. 그 결과 영상처리 기술이 이전보다 다양하고 좀 더 일반적인 분야에서도 쓰이게 되었다. 그러나 영상처리 기술은 조건이 제한될수록 처리가 용이하며, 일반적인 이미지들을 처리하기 위해서는 고려해야 할 사항이 많다. 특히 두피 영상 분석의 경우 머리카락이 겹치는 부분이나 그림자, 머리카락이 밀집하여 상대적으로 어두워지는 부분 등을 고려해야 하는 어려움이 있으며 현재까지 영상처리를 이용한 두피영상 분석에 대한 연구는 많지 않은 것이 현실이다. 본 논문에서는 스마트폰에 부착하는 포터블 카메라로 촬영된 두피영상을 분석하여 모발의 두께를 측정하는 기법을 제시한다. 먼저 영상에 대한 전처리로 Contrast stretching과 이 진화 과정을 수행한다. 얻어진 이진화 영상에 대해 머리카락의 Skeleton을 추출하고 각 pixel의 각도(angle)를 이용하여 법선을 구한다. 계산된 법선과 머리카락 사이의 교점을 구한 후 두 점사이의 거리를 통해 모발의 두께를 계산한다. 계산된 두께와 현미경을 이용하여 측정한 모발의 실제 두께와 비교하여 제안된 기법의 정확도를 평가한다.
본 연구는 구강 내 방사선 촬영 시 동일조건 하에서 촬영장비의 기종을 다르게 한 경우와 동일 기종에서 노출조건을 일정하게 하였을 경우 획득되는 방사선의 선량변화를 알아보고자 하였다. 장비의 기종에 따른 변화를 알아보기 위해 3대의 각기 다른 촬영 장치를 이용하여 상악 전치부, 소구치부, 대구치부의 3가지의 촬영조건을 이용하여 선량을 측정하였고 장치의 재현성 검사를 위해서 각 장치에 동일한 조건으로 3회 조사하여 선량변화를 알아보았다. 선량의 측정은 반도체 측정기를 사용하였으며, 필름의 농도값을 획득하여 진단에 유효적인 범위에 만족하는지 분석해 보았다. 같은 촬영기를 사용하여 실험한 결과 각 부위별로 선량의 차이는 최대값과 최소값이 적게는 3배 많게는 10배의 선량 차이를 보였다. 흑화도의 범위 또한 적절한 범위인 0.25~2.0를 초과한 2.10~2.95의 허용범위를 보였다. 동일한 촬영기로 특정 부위를 같은 조건에서 촬영하더라도 측정된 선량값은 큰 차이를 보였으며 필름의 농도 분석의 결과 적합한 농도 분포를 보이지 않았던 것으로 나타났다. 이는 환자의 재촬영을 발생시킬 수 있으며 진단시 오류를 일으킬 수 있어 환자의 피폭에 직 간접적인 피해를 일으킬 수 있다. 따라서 치과 방사선 촬영장치 또한 정기점검이 필요할 것으로 생각되며 표준화된 촬영조건과 현상조건이 제공되어야 한다고 사료된다.
3차원 공간모형은 도시문제 해결을 위한 분석틀로서 도시계획, 환경, 토지 및 주택관리, 재난 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 또한, 3차원 공간모형의 구축 시에 저비용으로 단시간에 3차원 영상 촬영이 가능한 드론의 활용성은 증가하고 있다. 드론을 활용한 가상도시 구축 및 시뮬레이션 모듈 활용 측면에서 항공촬영의 정확도 및 3차원 공간모형의 정밀도는 매우 중요한 요소로 기능하기 때문에 이를 향상시키기 위한 방법들이 제안되고 있다. 본 연구는 건축물이 밀집하여 위치한 도심지를 대상으로 항공촬영 조건별로 드론을 활용한 항공촬영의 정확도 및 3차원 공간모형의 정밀도를 비교분석하였다. 분석 대상지는 서울특별시 영등포구 대림2동 내 건축물 밀집도가 높은 일부지역으로 선정하였으며 항공촬영 조건으로, 촬영각, 촬영고도, 드론영상의 중복률을 활용하였다. 항공촬영의 정확도는 대상지 내에 설치한 검사점의 실제 측량값과 항공촬영을 통해 구축한 3차원 공간모형의 예측값 간의 차이를 분석함으로써 정확도를 산정하였다. 3차원 공간모형의 정밀도는 항공촬영을 통해 생산된 Point cloud와 Point cloud에 기반하여 구축된 3차원 공간모형 간의 차이를 분석함으로써 정밀도를 산정하였다. 분석결과, 정확도의 경우, 상대적으로 높은 중복률에서 정확도가 높은 것으로 분석되었으나, 정밀도의 경우에는 중복률이 높을수록 정밀도는 오히려 낮아지는 경향을 보였으며 촬영각도가 수직에 가까울수록 정밀도는 높아지는 경향을 보였다. 촬영고도의 경우에는 정밀도와 유의미한 관련성은 없는 것으로 분석되었고, 기선고도비의 경우에는 중복률과 상이하게, 기선고도비가 커질수록 정밀도는 높아지는 경향을 보였다.
최근 지능형 교통 시스템을 다양한 상황 및 환경에 적용하려는 시도가 증가함에 따라, 다수의 지능형 교통 시스템에서 사용되고 있는 차량 번호판 인식 과정이 입력영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도와 관계없이 정확하게 이루어질 필요성이 있다. 본 논문에서는 현행 번호판의 규격정보를 활용하여 오검출된 번호판 후보 영역의 제거 및 번호판 내 글자추출을 수행하고, 한글 특성을 고려한 글자인식을 수행하는 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 입력영상에서 검출한 번호판 후보 영역들에 대해서 기울기 보정을 수행한 후, 후보 영역 내 글자로 판명되는 객체의 위치 및 형태 정보를 번호판 규격정보와 비교 검증하는 과정을 거쳐 오검출된 번호판 영역을 제거한다. 또한 글자추출 단계에서는 영역 내 밝기 변화를 고려한 이진화를 수행한 뒤, 번호판 규격정보 및 번호판 영역의 종횡비, 배경색, 투영정보 등을 종합적으로 활용하여 번호판 영역 내 글자를 정확하게 추출한다. 그리고 번호판 영역 내 글자들 중 오인식률이 높은 한글의 인식에 있어서, 형태적 유사성으로 그룹을 나눈 뒤, 주요 특징점들을 토대로 계층을 좁혀 나가는 super-class 개념을 적용하여 한글 인식을 수행한다. 성능 검증을 위해 다양한 배경에서 촬영된 영상에 대해서 실험을 수행한 결과 제안하는 번호판 인식 시스템이 영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도의 변화에 강인한 것을 확인할 수 있었다.
체중부하 상태에서의 족관절 검사 시 양측 족관절을 동시 촬영 했을 때와 편측 족관절을 나누어 각각 촬영 했을 때, 족관절염의 평가에 해당되는 측정값들의 변화에 대해 알아보고자 한다. 양측을 동시촬영 할 때, 다리를 모아 촬영하게 됨으로 Tibia axis축이 기울게 되고, 족관절의 external rotation으로 인해 족관절의 각도와 joint space의 왜곡이 발생하게 된다. 양측 족관절 동시촬영과 편측 족관절을 나누어 촬영한 영상을 PACS system 이용하여 족관절 평가에 이용되는 TAS, TT, TMM, JSW, Tibiotalar joint, Fibulotalar joint의 측정값을 구한 후 통계 분석 하였다. 각도 측정에 있어, 체중부하 양측 족관절 동시 촬영한 검사의 오른쪽 족관절의 TAS, TT, TMM 측정값은 $87.24^{\circ}$, $6.44^{\circ}$, $26.67^{\circ}$ 이였으며 편측을 나누어 촬영한 오른쪽 족관절의 TAS, TT, TMM은 $88.93^{\circ}$, $2.41^{\circ}$, $19.77^{\circ}$ 였다. 양측 족관절 동시촬영의 왼쪽 족관절 TAS, TT, TMM의 측정값은 $87.25^{\circ}$, $5.71^{\circ}$, $23.92^{\circ}$ 였으며 편측을 나누어 촬영한 왼쪽 족관절의 TAS, TT, TMM은 $88.75^{\circ}$, $3.19^{\circ}$, $21.45^{\circ}$ 였다. 양측 족관절을 동시촬영한 검사와 편측을 나누어 촬영한 족관절과의 비교 시, 양측을 동시 촬영한 검사에서 족관절 평가의 중증도 비율이 높게 나타났으며, 자세로 인한 측정값의 왜곡을 확인할 수 있었다. 반면 너비 측정에서 JSW, Tibiotalar joint는 검사 자세로 인한 측정값들 간의 유의성은 없었지만, Fibulotalar joint 의 양측 족관절 동시 검사에서 오른쪽 0.98mm 왼쪽 1.22mm 로 나타났고, 한쪽씩 촬영한 오른쪽 족관절에서는 1.6mm 왼쪽 1.22mm로 측정 자세로 인한 측정값의 유의한 차이를 보였다. 따라서 족관절염 평가를 위한 체중부하 족관절 검사시 양측을 동시에 검사하기 보다는 각각의 족관절을 나누어 촬영하는 것이 족관절염 평가값에 왜곡을 최소화 하며, 측정값의 정확성을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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