기체에 대한 영상처리 기술은 그 응용 분야가 매우 넓고, 그에 따른 산업적 · 경제적 중요성도 증가되게된다 한 예로서 자동으로 공장오염 감시나 산불감시등에 사용되는 영상기기에 곧바로 기체에 대한 영상처리 기술들이 필요하다. 그러나 기체는 고체와는 다른 다음과 같은 특성들을 가지고 있다. 첫째, 고체의 경우 물체의 경계선이 비교적 분명하지만, 기체의 경우 하나의 기체 내에서도 밀도 분포가 다르기 때문에 그 경계선에서도 밀도가 불규칙하여서 기체의 경계선을 정확히 정의하기 힘들다. 둘째, 기체 분석을 위한 영상들은 대체로 잡음이 많고, 기체의 크기에 비하여 해상도가 낮다. 따라서 기체 영상은 픽셀(Pixel) 단위로 분석 처리하기가 어렵다. 위와 같은 기체가 가지는 특성 때문에 고체에 대한 영상 처리 기술을 기체에 직접적으로 적용하기는 불가능하다. 본 연구에서는 화상 데이터에서 기체를 감지하여 추적하는 시스템을 개발하고자 한다.
본 논문에서는 1m 해상도의 위성영상으로부터 건물의 경계선을 검출하기 위해 영상분할과 변이지도(disparity map)를 이용하는 새로운 방법을 제안한다. Watershed 방법으로 영상을 분할하고 분할된 영역 내부의 변이를 다중정합창틀(multiple matching window)과 결합된 다차원특징벡터정합(multi-dimensional feature vector matching)을 이용하여 계산한다 분할된 인접 영역들 가운데 panchromatic 및 multispectral 밝기값과 변이의 평균값이 유사하면 두 영역을 결합하여 하나의 영역을 생성하고 이 과정을 반복적으로 수행한다. 영역의 평균 변이값이 기준 값보다 크면 이를 건물 지붕 영역으로 결정한다. IKONOS 위성영상에 제안한 방법을 적용하여 작은 건물이 밀집되어 있는 도시 지역에서 건물 지붕의 영역과 경계선을 효과적으로 검출할 수 있었다.
혈관내부의 초음파는 혈관 벽(vessel wail) 전체를 관찰할 수 있는 단면적 영상(cross-sectional image)으로부터 혈관 벽의 서로 다른 층을 평가할 수 있다. IVUS(Intravascular Ultrasound)영상은 잡음에 매우 민감하고 해상도가 낮기 때문에 혈관 벽의 서로 다른 층을 구분된다. IVUS영상이 내강, 혈관 벽, 외막을 둘러싸는 영역으로 구성되어있다고 가정하면 내부와 외부의 두 경계선으로 구분할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 IVUS영상을 웨이블릿 변환하여 주파수 공간에서 관상동맥 벽의 두 경계선을 추출한다. 실험결과를 통하여 관상동맥 벽의 두 경계선이 잘 추출되는 것을 확인할 수 있다.
RGB 칼라 필터 배열을 사용한 순차주사 CCD 이미지 센서는 센서의 구조적 한계를 극복하고 칼라 신호의 해상도를 향상시키기 위해 칼라 보간 구조가 필요하다. 기존의 접근 방법을 통해 보간된 결과 영상 대부분에서 경계선은 열화되고 재현된 칼라는 원영상의 칼라와 차이가 났다. 본 논문에서는 순차주사 CCD 이미지 센서를 위한 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조를 제안했다. 제안된 경계 표시자(edge indicator) 함수는 채널내 상관관계 뿐만 아니라 채널간의 상관관계를 이용하며 주어진 영상의 경계 특성을 칼라 보간 과정에 적응적으로 반영한다. 주어지지 않은 채널 값은 경계를 거스르는 방향이 아니라 경계 방향을 따라서 보간되고, 에일리어징 현상(aliasing artifacts)은 억제가 됐다. 또한 경계적응적 칼라 보간 구조의 단순한 칼라 영상 형성 모델로부터 발생하는 국소적으로 나타나는 잘못된 색을 칼라 경계 검출법에 기반한 스위칭 알고리즘에 의해 제거하였다. 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조는 기존의 접근 방법에 비해 주관적 화질과 객관적 화질 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.
최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화 기법은 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여줄 것으로 기대되고 있다. 그러나 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 진행되었음에도 2차원 영상과는 달리 높은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 어려움 때문에 실제 진단에는 사용되지 못하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 다중 해상도를 기반으로 하여 영역화와 정합기법을 반복적으로 수행함으로써 3차원 의료 영상 내에서 자동으로 뼈를 영역화 해내는 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서 학습된 집합의 뼈 정보들을 이용하여 대략적인 뼈 위치를 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며 60개의 학습 데이터들을 바탕으로 40개 영상에서의 뼈들을 영역화 하였다.
본 논문은 초해상도 결과의 품질을 향상시키기 위해 질감 특징을 세분화하여 각각을 대조하고, 그 결과를 가중치로 이용하는 초해상도 방법을 제안하였다. 초해상도에서 중요한 평가 기준인 품질의 향상을 위해서는 경계 영역과 같은 세부사항에서의 정확하고 명확한 복원 결과가 필요하며, 인공물과 같은 불필요한 잡음을 최소화하는 것이 중요하다. 제안하는 방법은 품질 향상을 위해 기존 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도 방법에서 특징 추정을 위해 다중 경로의 잔차 블록 구조와 skip-connection을 구성하였다. 추가적인 질감 분석을 위한 선명 및 흐림 이미지 결과를 추가로 학습하였다. 이를 활용하여 초해상도 수행 결과 또한 각각을 대조하여 가중치를 할당하는 방법을 이용해 영상의 세부사항 영역과 평활화 영역에 대해 개선된 품질을 얻을 수 있도록 하였다. 제안하는 방법의 실험 결과 평가 기준으로 활용되는 PSNR과 SSIM 값이 기존 알고리즘 대비 높은 결과 값을 얻어 품질이 개선됨을 확인할 수 있었다.
서남해에서 해상풍력구조물의 건설에 따른 해저지형변화를 예측하기 위하여, 조석, 조류, 부유사 그리고 해저질 등에 대한 현장조사를 수행하였고, 이들 자료를 수치실험에 활용될 수 있도록 하였다. 수치실험에서 표사량 산정은 관련 상수를 시행착오적으로 변화시켜 관측된 부유사농도에 대해 계산치의 오차가 적당할 때에 경험상수들을 결정하는 방법을 사용하였는데, 어떤 농도분포인자가 0.1 그리고 부유사 평형농도 공식의 비례상수가 0.05일 때, 관측치와 계산치가 합리적으로 유사하였다. 부유사농도에 관한 개경계조건은 관측된 부유사농도에 대해 남동측 경계점에서 11.0배, 남서측 경계점에서 0.5배, 서북측 경계점에서 1.0배, 북서측 경계점에서 1.0배 그리고 북동측 경계점에서 1.0배이었을 때, 개경계와 서로 인접한 계산영역 내의 수심변화 계산결과가 단속적이지 않고 매끄럽게 나타났다. 그리고 연간침식퇴적량은 해상풍력 구조물의 건설전후에 대하여 그 변화가 ± 1 cm 이상 발생하는 해역은 거의 나타나지 않았는데, 사용된 대격자 수치모형은 세굴과 같은 국지적 현상을 재현할 수 없고, 해상풍력 하부구조물이 직경 1 m 정도의 자켓타입의 투과식이어서 이들에 의하여 ± 2 cm/s 이상의 유의미한 유속변화역이 거의 나타나지 않았기 때문에, 해저지형변화가 미미한 것은 당연한 결과인 것으로 판단되었다.
보나 여수로와 같은 수공구조물의 주변에서 발생하는 흐름 거동은 구조물 모서리에서 발생하는 흐름분리(flow separation)와 이에 따른 전단층(shear layer)과 재순환(recirculation) 흐름 영역의 발달 그리고 분리된 흐름의 재부착(reattachment)이 특징이다. 공학적으로 난류의 해석에 있어서 이러한 흐름 거동들을 정확하게 예측하는 것은 수공구조물 설계에 있어서 중요하다. 이 연구에서는 흐름 분리와 재순환 영역의 발달 그리고 흐름 재부착을 포함하는 후방계단(backward-facing step) 흐름을 155,000의 레이놀즈수 조건에서 하이브리드 RANS/LES 모델을 적용하여 해석결과를 평가한다. 하이브리드 모델로는 벽에 인접한 격자의 해상도에 상대적으로 민감하지 않은 SST(shear-stress transport) 난류 모델을 이용하는 DES(detached-eddy simulation) 기법을 적용하였다. 계단 높이가 h인 계산영역은 흐름방향 길이가 34h, 높이는 계단 상류와 하류에서 각각 1h와 2h 그리고 폭은 $2{\pi}$이다. 계단은 상류단으로부터 10h 하류부 지점에 위치한다. 경계조건으로 상부와 하부 벽면에 대해서는 비활조건을 적용한다. 상류부 수로에서 완전 발달한 흐름을 재현하기 위해서 유입경계조건은 유입부 하류 $2{\pi}h$ 지점에서 계산된 유속과 난류량을 매핑(mapping)기법을 이용하여 반복적으로 적용한다. 총 3.1백만개와 7.3백만개의 셀로 계산영역을 구현한 두 개의 계산격자 그리고 약 3.1백만개의 셀을 이용했지만 벽면 근처에서의 격자 구성을 다른 방식으로 설정한 두 가지 격자를 이용하여 격자 해상도가 DES 수치해석 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 수치해석결과는 본 연구에서 상류단 조건으로 적용한 매핑기법이 대상 수로에서 완전 발달한 흐름을 잘 재현함을 보여주며, 합리적인 DES 해석 결과를 얻기 위해서는 벽에 수직한 방향으로 적절한 격자의 해상도와 분포가 필요함을 보여준다.
수층과 사질 퇴적층이 이루는 경계면이 평탄할지라도 고주파수 (30∼120 ㎑) 음파의 반사손실은 퇴적물의 입도와 입사파의 파장에 따라 거친 경계면에서의 반사 효과를 갖게 된다. 경계면 거칠기 영향은 음향학적 거칠기 (acoustical roughness, g/sub R/)로 표현하며 사질 퇴적물의 경우 g/sub R/∼ O(1)이고 주파수에 따른 종속성을 가진다. 따라서 입도분포에 따른 반사손실의 편차 (deviation)와 주파수에 따른 종속성을 포함하는 개선된 해저면 반사손실 모델 (HYBRL 모델, Hanyang University Bottom Reflection Loss model)을 제안한다. 그리고 주파수 종속성과 해저면 물성이 갖는 편차를 포함하는 반사손실 모델을 검증하기 위해 수조실험과 해상실험을 실시하였다. 수조실험 및 해상실험에서 측정된 해저면 반사손실 결과 사질 퇴적물에서 모델의 특성을 잘 반영한다.
본 논문은 색상정보와 깊이정보 가중치를 이용한 깊이영상 업샘플링 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 양선형 보간법을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 RGB 색상영상, HSV 색상영상, 깊이영상 등을 이용하여 공통경계 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 공통경계 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 색상정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 그 후 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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