본 논문에서는 가변 스텝사이즈를 사용하는 SAP 적응필터의 구현을 위한 파이프라인 구조를 적용한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안 기법에서는 SAP 적응필터를 부밴드로 충분히 분해함으로써 단순화된 SAP적응필터를 유도할 수 있으며, 적응부필터들의 계수들을 역행렬 연산 없이 간단한 식으로 갱신할 수 있다. 단순화된 SAP 적응 필터의 수렴속도와 정상상태토차는 가변스텝사이즈를 사용함으로서 개선한다. 실제 구현을 위해 단순화된 SAP 적응필터는 파이프라인 기법을 사용하여 변환된다.
가상 내시경에서는 고화질 영상을 빠른 속도로 만들어내는 것이 중요하지만 가상 카메라가 장기내벽과 충돌하지 않으면서 직관적이고 편리하게 카메라를 이동시킬 수 있는 항행 기법이 더 중요하다. 본 논문에서는 볼륨 광선 투사법을 이용하여 현재 프레임의 영상을 렌더링하는 과정에서 2차원 깊이 맵을 생성한 후에 이 값을 이용하여 다음 프레임에서의 카메라 위치와 방향을 결정하는 효율적인 항행 방법을 제안한다. 이 방법은 충돌 회피 조작을 하면서도 사용자가 임의로 카메라를 조작할 수 있도록 해주며 별도의 전처리 과정이나 자료구조가 필요 없이 카메라의 이동방향을 신속하게 계산할 수 있다. 이 방법을 가상 대장 내시경에 적용하여 효과적인 항행이 가능함을 보였다.
본 연구에서는 직사각형 밀폐공간내에서 자연대류와 복사의 상호 영향에 대해 서 P-1 근사를 이용하여 수치적으로 해석하였다.밀폐공간내에서의 온도분포, 속도 분포 및 열전달계수를 구하였으며 열경계층내에서의 전도와 복사의 상호 영향에 대하 여 고찰하였다. 표면 복사만이 존재하는 경우에 대해서도 고찰함으로써 P-1 근사의 적용한계를 규명하였다. 벽면을 산광 방사 및 반사체(diffuse emitter and reflec- tor)로, 기체는 회색체(gray body)로 가정하였다. 이는 복사 물성치의 파장에 따른 변화를 고려할 때의 대단히 복잡한 계산 과정을 피할 수 있고, 현재의 이론적 수준에 비추어 복사 열전달의 열향을 정성적으로 규명하는데 타당한 가정이다.
본 연구에서는 해석하려는 시스템의 유동 및 열전달 현상의 개념도를 Fig.1 에 나타내었다. 고체 입자는 윗부분 홈으로부터 분사되어, 선택적 투과면을 통해서 입사되는 복사열을 흡수 하며, 기체는 아래 또는 위의 홈 부분으로부터 들어와서 고체 입자와의 대류열전달로 가열이 된다. 기차게 아래 홈에서부터 분사되는 경우 대류에 의해 가열된 기체가 역성층화로 인해 부력을 받게 되어, 고체 입자의 하강 속도가 감 소할 때 입자의 체류 시간의 증가에 따른 복사열의 흡수효과에 대하여 고찰하였으며 입자의 크기, 투사 복사량, 분사속도, 입자의 질량유량 등을 파라미터로 하여 이들의 변화에 따른 영향을 규명하였다. 2-방연계를 고려한 2-방정식 모델을 구성하고 고체 입자에 대하여는 Lagrangian 방법으로 기술하였으며 수치해석에 있어 유한차분법을 도 입하고 두 상간의 상호연계는 PSI-Cell 방법을 이용하였고 복사 열유속은 2-유속 모델 (two-flux model)을 도입하여 계산하였다.
피닝잔류응력은 통상 XRD 실험법으로 측정되며, 다양한 X-선 조사면적들에서 면적평균해를 준다. 해석연구들 대부분 단일절점 해석해를 소개할 뿐 면적평균해를 전혀 고려하지 않고 있다. 따라서 XRD 실험해와 큰 차를 갖는 것은 자명하다. 이에 본 연구에서는 3차원 다중충돌 대칭-셀 모델을 활용해, 면적평균 피닝잔류응력해를 얻었다. 대칭-셀은 통합인자와 소성숏을 포함하며, 숏피닝 현상 들이 충분히 반영된다. 대칭-셀 A-D 네 충돌위치 에서 4-절점평균해를 얻었으며, 대칭-셀의 각 단면 ($0.4mm{\times}0.4mm$)에 포함된 전체절점에서 면적평균 해를 얻었다. 그리고 해석해들을 XRD 실험해와 비교했다. 소성숏 면적평균해가 4-절점평균해보다 XRD 실험해로의 근접성이 뛰어났다. 또한 양축 등가응력으로의 완벽한 수렴성을 보였다. 이로써 면적평균해에 기초한 유한요소 알멘선도를 구해, 유한요소 아크하이트, 유한요소 피닝커버리지 및 투사속도들간의 관계식들을 유도하였다. 유한요소 알멘선도는 김태형과 이형일이 정리한 실험적 알멘선도의 추이를 따랐으며, 그 유효성이 한층 향상됐다. 유도식들을 활용하여, 주요 피닝소재들 AISI4340, AISI4140, SPS8에서 유한요소 면적평균 해들을 얻고 XRD 실험해들과 비교했다. 피닝소재 모두에서 표면 및 최대압축잔류응력, 변형깊이가 실험해와 잘 일치하여, 피닝부품들의 잔류응력해 예측에 유한요소 알멘선도가 매우 유용함을 확인 했다. 이상과 같이 본 연구의 면적평균해가 실제 XRD 잔류응력 측정해를 매우 잘 따른다는 점에 주목되며, 궁극적으로 실재하는 숏피닝 잔류응력 평가를 위한 체계적인 해석방법임을 확인했다.
목 적 : 동적다엽조준기(dynamic multileaf collimator, DMLC)에서 leaf 속도 정도관리 시 획득된 dynalog 파일을 이용하여 leaf 속도 정확성을 평가하고 정도관리와 모터 교체의 연관성을 분석하여 정도관리의 유용성을 살펴보고, 이를 통해 leaf 속도 정도관리의 적절한 주기를 파악하고자 하였다. 폐암의 정위적체부방사선치료시 실제 적용하고 있는 최대강도투사(MIP) 영상과 호흡위상별(0~90%)영상에서 3차원적으로 재구성된 선량 분포 차이를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 다엽조준기(multileaf collimator, MLC) 모터 120개에 대해 2012년 1월부터 2014년 6월까지 leaf 위치의 정확성과 치료 중심점(isocenter) 일치도 및 leaf 속도의 정확성에 대해 정도관리를 하였다. leaf 위치 정확성은 모눈종이를 사용하였으며, 또한 leaf의 치료 중심점 일치도를 평가하였다. 그리고 약 1~2 주에 1회씩 총 92회의 leaf 속도 정도관리를 통해 모터 교체회수를 파악하여 leaf 속도 정도관리와 모터 교체와의 상관관계를 분석하였으며, 교체된 모터로부터 leaf의 RMS 값이 점차적으로 증가하는 경우와 급격하게 증가하는 경우로 나누어 적절한 정도관리 주기를 평가하였다. 또한 정도관리를 통해 획득된 RMS 값과 전혀 무관하게 그리고 정도관리를 통해 교체된 모터 횟수를 분석하여 leaf 속도 정도관리의 유용성을 알아보았다. 결 과 : leaf 위치의 정확성과 치료 중심점 일치도를 측정한 결과는 TG-142 보고서에서 권고 하는 허용 범위 이하의 정확성으로 관찰되었고, leaf 속도 정도관리는 총 92회를 시행한 결과 MLC 모터 교체 회수는 56회 이었다. 정도관리를 통해 교체된 모터에서 leaf의 RMS 값이 점차적으로 증가한 경우가 급격하게 증가한 경우에 비해 많았으며, RMS 값이 점차적으로 증가하는 경우는 평균값이 0.298 cm 이었고 급격하게 증가한 경우는 평균값이 0.273 cm 이었다. 모두 에러 히스토그램이 1 cm 이상 벗어난 횟수가 측정되어 교체하였다. RMS 값이 점차적으로 증가하여 모터가 교체될 때까지의 소요기간은 평균 22일 정도 였다. 전체 모터 교체 중 정도관리와 무관하게 그리고 정도관리를 통해 교체한 경우가 각각 28회씩으로 나타났다. 또한 방사선치료 도중 MLC 모터 고장으로 인하여 발생되는 치료 지연 시간은 약 20분 정도였다. 결 론 : 본 연구에서는 최근 IMRT 치료가 증가함에 따라 MLC 사용 빈도 역시 증가하고 있는 시점에서 leaf 위치 정확성 및 치료 중심점 일치도 그리고 속도 정확성 평가를 2년 6개월 동안 수행하였다. leaf 속도 정도관리를 통해 분석한 결과로부터 2 주에 한 번씩 정도관리를 수행하는 것이 적절한 것으로 판단된다. 이 주기를 통해서 leaf 속도 저하를 추적 관찰하여 최종 모터의 교체시기를 예측할 수 있을 것이다. 더불어 방사선치료 중 leaf의 모터 고장으로 인한 방사선치료 지연을 방지하여 좀 더 정확한 IMRT 치료가 이루어지겠다.
목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 형태학적 처리와 에지 가반 영역 분할을 이용해 환경변화에 강인한 실시간 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 매 프레임마다 가장 적절한 임계값을 적용시키기 위해 적응적 임계값을 사용하고 투사변환을 통해 영상의 왜곡을 보정한다. 이 후, 관심영역을 지정하고 에지를 검출해 실시간적으로 차선을 검출한다. 형태학적 처리의 유무에 따른 차선 검출 정확도와 연산 속도를 비교한다. 실험 결과 제안한 알고리즘을 통해 98.8%의 차선 검출율과 프레임 당 36.72ms의 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
HCI 분야에서 대표적인 손 제스처 인식은 IT기기의 개발과 더불어 사용자와 기기 간의 상호작용 및 정보교환을 위한 방법으로 주목받고 있다. 영상 처리를 통한 손 제스처 인식에서 손바닥 영역 검출은 처리속도 및 인식률 향상에 기여하는 핵심 처리 과정이다. 본 논문에서는 손바닥 영역 검출(palm area detection)을 위해 손과 손목을 영상 분할(image segmentation) 하는 새로운 방법을 제안한다. 손의 해부학적 특성으로 가장 넓은 폭이 발생하는 엄지와 소지의 장골 간격을 손 영상의 수평 투사 히스토그램으로 계산 후 이 간격을 지름으로 하는 원을 그려 손바닥 영역을 검출한다. 이 방법의 우수성을 검증하기 위하여 다단 형판정합(multiple stage template matching)을 사용해 10가지 손 제스처에 대해 기존 방법 4가지와 인식 성능을 비교 평가한다. 손 제스처 인식에 관련한 연구가 다양하나 손바닥 영역 검출에 특화된 성능 비교 문헌이 저조함을 강조한다.
본 논문에서는 비디오에서 비보정 3차원 좌표의 복원과 카메라의 움직임 추정을 통하여 가상 객체를 비디오에 자연스럽게 합성하는 방법을 제안한다. 비디오의 장면에 부합되도록 가상 객체를 삽입하기 위해서는 장면의 상대적인 구조를 얻어야 하고 비디오 프레임의 흐름에 따른 카메라 움직임의 변화도 추정해야 한다. 먼저 특장점을 추적하고 비보정 절차를 수행하여 카메라 파라메터와 3차원 구조를 복원한다. 각 프레임에서 카메라 파라메터들을 고정시켜 촬영하고 이들 카메라 파라메터는 일정 프레임 동안 불변으로 가정하였다. 제안된 방법으로 세 프레임 이상에서 작은 수의 특징점 만으로도 올바른 3차원 구조를 얻을 수 있었다. 가상객체의 삽입 위치는 초기 프레임에서 특정 면의 모서리점의 대응점을 지정하여 결정한다. 가상 객체의 투사 영역을 계산하고 이 영역에 이음새가 없도록 텍스처를 혼합하여 가상객체와 비디오의 부자연스러운 합성 문제를 해결하였다. 제안 방법은 비보정 절차를 선형으로만 구현하여 기존의 방법에 비해서 안정성과 수행속도의 면에서 우수하다. 실제 비디오 스트림에 대한 다양한 실험을 수행한 결과 여러 증강현실 응용 시스템에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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