HD ProjectionTV에서 CRT의 전자총 및 투영되는 스크린 상에서의 빔 프로파일에 의한 화질의 열화를 개선시키기 위한 방법으로는 영상신호의 진폭 변화량에 따라 수평 편향 속도를 선형적으로 변조시키는 SVM(Scan Velocity Modulation)방식이 있다. 그런데, 선형 SVM방식에서의 화질 개선은 입력 영상신호의 진폭변화에 대해 균일하지 않다. 본 논문에서는 HD Projection TV에서의 빔 프로파일의 특성을 분석하여 모델링하고, 고역의 HD 신호가 입력될 때 SVM효과를 모의실험을 통해 해석하였다. 그리고, 이를 근거로 영상신호에 따라 SVM량을 비선형적으로 조절하는 비선형 SVM방식이 HD Projection TV에서도 필요함을 이론적으로 제시하였다. 이를 바탕으로 SVM 회로를 직접 하드웨어로 제작하여 실제 TV에 장착하여 실험하였다. 실험 결과 영상 신호의 진폭이 작은 영역과 큰 영역의 경계부분에서 발생하는 화질의 열화를 거의 일정하게 개선시킬 수 있음을 확인 하였다.
방사선 치료 전 환자 위치 확인을 위해 수행하는 콘빔 CT 촬영에서 환자 선량 감소를 위해 Sparse view CT가 사용되고 있다. 본 연구는 시뮬레이션과 실험을 통해 선형보간법과 inpainting 방법을 이용하여 사이노그램의 sparse 데이터 복원하고 평가하는 것이다. 사이노그램 복원은 여러 간격의 각도로 획득된 영상에 적용되었다. 복원된 사이노그램은 역투영재구성법으로 재구성되었고, 그 결과를 평균제곱근오차와 영상의 프로파일로 나타내었다. 결과에 따르면, 평균제곱근오차와 영상 프로파일은 투영 각도와 복원법에 의존하였다. 시뮬레이션과 실험 결과에서 inpainting 복원법은 선형보간법에 비해 사이노그램의 복원 측면에서 개선된 결과를 보여주었다. 따라서, inpainting 방법은 환자 선량을 감소시키면서 영상화질을 유지시키는데 기여할 수 있을 것이다.
본 논문은 새로운 형태의 문서 통신 방식인 지적 커뮤니케이션 시스템(IICS : Intelligent Image Communication System)의 구현을 위하여 한글 문서를 대상으로 문서를 구성하는 문자의 서체와 문자의 크기 및 기울기를 인식하고 방법을 제안한다. 서체를 인식하기 위하여 문서에서 일정한 크기의 블럭을 추출하여 주파수 분석을 하였고, 단어의 외접 사각형의 수직 거리를 이용하여 문자의 크기를 인식하였다. 문자의 기울기를 인식하기 위하여 수직 방향의 투영 프로파일을 이용하였다. 서체 인식을 위한 인식기의 가변적인 히든 노드를 이용하여 오류 역전파 알고리즘으로 학습된 MLP(Multi-layer Perceptron)를 사용하였으며, 문자의 크기와 기울기를 분류하기 위하여 Mahalanobis distance를 이용하였다. 실험을 통하여 서체 분류는 10개의 서체에 대하여 평균 95.19%의 인식률을 얻었고, 문자의 크기 분류는 5가지의 문자 크기에 대하여 평균 97.34%의 인식률을 얻었으며, 문자의 기울기는 평균 89.09%의 인식률을 얻음으로써 제안된 방법의 유용성을 입증하였다.
문서 영상은 문서 구조 분석을 통하여 텍스트, 그림, 테이블 등의 세부 영역으로 분할 및 분류되는데, 테이블 영역에 있는 단어는 다른 영역의 단어보다 의미가 있기 때문에 주제어 검색과 같은 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 문서 영상의 테이블 영역에 존재하는 문자 성분을 단어단위로 추출하는 방법을 제안한다. 테이블 영역에서의 단어 추출은 실질적으로 테이블을 구성하는 셀 영역에서 단어를 추출하는 것이기 때문에 정확한 셀 추출 과정이 필요하다. 셀 추출은 연결 요소를 분석하여 테이블 프레임을 찾아내고, 교차점 검출은 전체가 아닌 테이블 프레임에 대해서만 수행한다. 잘못 검출된 교차점은 이웃하는 교차점과의 관계를 이용하여 수정하고, 최종 교차점 정보를 이용하여 셀을 추출한다. 추출된 셀 내부에 있는 텍스트 영역은 셀 추출 과정에서 분석한 문자성분의 연결 요소 정보를 재사용하여 결정하고, 결정된 텍스트 영역은 투영 프로파일을 분석하여 문자연로 분리된다. 마지막으로 분리된 문자열에 대하여 갭 군집화와 특수 기호 검출을 수행함으로써 단어 분리를 수행한다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 한글 논문 영상으로부터 추출한 총 In개의 테이블 영상에 대해 실험한 결과, $99.16\%$의 단어 추출 성공률을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 $PRESAGE^{REU}$ 겔을 이용하여 방사선 치료계획 시 3차원 흡수선량 분포 검증을 위한 정도 관리 소프트웨어를 개발하여 겔을 이용한 3차원 선량분석 방법을 제시하고자 한다. 우선 치료계획상의 3차원 흡수선량 데이터와 측정한 겔 광학밀도 데이터의 입출력 기능을 구현하였고, 변환 테이블을 이용하여 광학밀도를 흡수선량으로 변환하는 기능을 구현하였다. 겔에서 측정된 흡수선량과 치료계획상의 흡수선량 분포간의 기하학적 매칭을 위하여 3D 볼륨 데이터의 x, y, z 방향 및 회전 변환을 구현하였다. 매칭이 완료된 두 선량 분포간에 일치도를 검증하기 위하여 3차원 감마 인덱스알고리듬을 구현하였고, 감마 통과 지도(gamma passing map) 기반의 일치도 확인 기능을 구현하였다. 광학밀도와 흡수선량간의 관계를 분석하기 위하여 원기둥 형태의 $PRESAGE^{REU}$ 겔을 대상으로 X-선 전산화 단층촬영기를 이용하여 CT 영상을 획득하였고, 방사선 치료계획 시스템(Eclipse, Varian, Palo Alto)을 이용하여 원반 형태의 6개의 가상 표적을 생성하여, 각각에 1 Gy에서 6 Gy까지 선량이 전달되도록 입체조형 방사선 치료계획을 수립하였다. 다음으로 광학 CT 스캐너($Vista^{TM}$, Modus Medical Devices Inc, Canada)를 이용하여 기준 투영 영상들을 획득하였고, 치료계획과 동일하게 겔에 방사선을 조사하였다. 조사2시간 후 매 2시간 간격으로 광학 CT 스캐너로 투영 영상 셋을 획득 후 3차원 광학밀도 데이터로 재구성하였다. 실린더 중심축을 따라 치료계획상의 흡수선량 프로파일과 광학밀도 프로파일을 추출하여 광학선량 대비 흡수선량 대응 테이블을 정의하였다. 이후 본 연구에서 개발한 소프트웨어를 이용하여 3차원상의 선량 분포의 일치도를 평가하였다. 광학밀도와 흡수선량간에는 supra-linear 관계가 나타났으며, 광학밀도는 그 크기에 따라 24시간당 60% 전후로 감쇄하였다. 측정된 흡수선량은 중심축 부근에서는 치료계획 선량과 잘 일치하였으나, 주변부로 갈수록 크게 낮아짐을 확인할 수 있었으며, 이로 인하여 3D 감마 통과율은 선량 차이율과 DtoA 각각 3%/3 mm의 조건하에 70.36%로 낮게 나타났다. 이러한 결과는 광학 CT 스캐너 내부의 오일과 $PRESAGE^{REU}$ 겔간의 굴절률이 정확하게 매칭되지 않아서 광학 스캔 시 빔이 굴절되어 부정확한 데이터를 만들어 내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발한 정도 관리소프트웨어는 3차원 겔 선량을 비교 분석하기에 유효한 것으로 평가되었으나, $PRESAGE^{REU}$ 겔로부터 정확한 흡수선량데이터를 획득하기 위해 겔 선량측정 과정의 많은 개선이 요구된다.
본 연구에서는 CCTV 영상을 이용한 기존 수위감지 알고리즘의 한계점을 보완하기 위하여 Region growing 기법을 적용하였다. 먼저 세 가지 기법(수평 투영 프로파일, Texture 분석, Optical flow)을 적용해 물 영역을 추정하고, 기법별 결과를 종합 분석하여 최초 수위를 설정하였다. 이후 최초 수위를 기준으로 Region growing을 통해 수위 변화를 지속적으로 감지하도록 하였다. 그 결과, 주변 환경요인에 영향 없이 수위를 올바르게 감지하였으며, 영상분석 결과에 대한 전반적인 오차 평균은 5% 미만인 것을 확인할 수 있었다. 또한, 본 알고리즘이 하천이 아닌 도심지 내 침수 도로 영상에서도 물 영역이 감지되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전국에 설치된 수많은 CCTV 영상을 통해 자동적으로 수위를 감지함으로써 제한된 인력으로 상시 모니터링이 어려웠던 점을 보완할 수 있으며, 집중호우, 태풍 등으로 인해 발생되는 사고발생 위험성을 사전에 인지하여 예방할 수 있는 기반을 마련하는데 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
최근에 디지털 유방촬영술(digital mammography, DM)의 해부학적 구조의 겹침 현상과 컴퓨터단층촬영영상(computed tomography, CT)의 높은 환자 선량을 해결하기 위해 디지털 유방단층영상합성장치(digital breast tomosynthesis, DBT)에 대한 연구 개발이 활발하게 수행되고 있다. 하지만 DBT 시스템은 제한된 각도로 영상을 획득하면서 급격한 데이터 결핍으로 인해 다른 층의 간섭으로 인한 인공물(artifacts)이 발생한다. 이를 완화시키기 위해 적절한 필터가 필요하다. 본 논문에서는 DBT 시스템에서 FBP 알고리즘을 이용하여 영상재구성 시 발생되는 인공물을 줄이기 위해 적절한 필터조합을 찾는 것이 궁극적인 목적이다. 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 동일한 영상 획득조건에서 FBP 알고리즘을 이용해 재구성된 영상을 분석하여 다양한 필터 조합들의 특성을 조사했다. 필터 특성에 대한 평가를 하기 위해 영상 및 프로파일의 분석과 COV (coefficient of variation)를 이용하여 인공물과 잡음에 대한 평가를 하였다. 본 연구 결과를 통해 분광필터(spectral filter)의 파라미터 인자 값들을 조절하여 cut-off frequency를 설정함으로써 고주파 영역에 있는 영상의 잡음을 줄일 수 있었다. DBT 시스템에서 유방팬텀을 재구성한 영상들을 비교했을 때 분광필터의 파라미터 인자를 0.25로 적용한 영상의 결과는 분광필터를 적용하지 않았을 때보다 영상의 잡음을 10%로 감소시킬 수 있었다. 절편두께필터(slice thickness filter)의 파라미터 인자의 값들을 조절하여 정보들의 불균형을 줄임으로써 다른 층의 간섭으로 인한 인공물을 감소시킬 수 있었다. 결론적으로, 본 연구를 통해 FBP 알고리즘으로 재구성했을 때 필터들의 기본 특성을 확인 할 수 있었으며, 적절한 필터 조합이 실제 화질 개선에 기여한 것으로 확인할 수 있었다. 이 연구 결과는 다양한 필터 조합에 따른 잡음과 데이터 결핍에 의한 인공물에 대한 정보를 제공하여 DBT 시스템의 개발 및 임상화적용 연구에 기반이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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