단안 영상에서 3차원 입체영상으로 변환한 결과물의 품질은장면의 물체들에게 부여한 깊이 정보의 정확도에 의존적이다. 영상의 매 프레임마다 장면의 물체들의 깊이 정보를 수동으로 입력하는 것은 많은 시간을 필요로 하는 노동집약적인 작업이다. 특히, 높은 자유도를 가진 관절형 물체인 인간의 몸은 고품질 입체변환에 있어서 가장 어려운 물체 중에 하나이다. 다양한 스타일의 옷, 액세서리, 머리카락들이 만드는 매우 복잡한 실루엣은 문제를 더욱 어렵게 한다. 본 논문에서는 단안 영상에 나타난 인간 오브젝트의 고품질 깊이 정보를 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 먼저, 적은 수의 사용자입력을 기반으로 3 원 템플릿 모델을 순차 관절 각도 제약을 가진 자세 추정 방법을 통해서 영상에 등장하는 2차원 인간 오브젝트에 정합한다. 정합된 3차원 모델로부터 초기 깊이 정보를 획득한 뒤, 컬러 세그멘테이션 방법을 기반으로 한 부분 깊이 전파 방법을 통해 세밀한 표현을 보장하며 누락된 영역을 포함하는 최종 깊이 정보를 생성한다. 숙련된 아티스트들의 수작업 결과물과 제안된 방법의 결과물을 비교한 검증 실험은 제안된 방법이 단안 영상에서 동등한 수준의 깊이 정보를 효율적으로 생성한다는 것을 보여준다.
전류밀도는 전기도급법에서 생산성과 직접적인 연관이 있고, 생산성의 증가를 위해선 고전류밀도가 필요하다. 회전전극(RDE)의 회전 속도를 증가시키면 고유속을 얻을 수 있다. 유속 조절을 위해 회전전극과 원통형 회전 전극을 사용하였고, 전압과 전류의 관계를 알아보기 위해 정전류, 정전압 실험과 linear sweep voltammetry 실시하였다. 회전 전극의 회전 속도가 400 rpm이상 조건에서, 수소가 발생하지 않고 1000 A/$m^2$이상의 최대전류멸도가 가능하였다. $25^{\circ}C$와 $62^{\circ}C$ 조건에서 구리의 확산계수는 각각 $5.5{\times}10^6\;cm^2\;s^{-1}$와 $10.5{\times}10^6\;cm^2\;s^{-1}$로 계산되었다. 수소가 발생하지 않으면서 안정적으로 구리를 전착할 수 있는 조건은 -0.05 V (vs Ag/AgCl)이었다. 첨가제인 glue와 thiourea-를 넣음으로써 구리의 침상성장을 막을 수 있었다. 표면 거칠기는 UV-Vis Spectrophotometer를 아용하여 분석되었다. 600 nm 영역에서 반사도는 측정 되었고 표면 거철기가 개선될수록 표면 반사도가 증가하였다.
본 논문은 입력된 영상으로부터 적응적 피부색 검출 방법으로 생성된 피부색 영역과 에지 정보의 결합을 특정 벡터로 이용하여 입력 영상의 유해(누드, 성인물) 여부를 판별하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 네 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 입력 영상으로부터 기존의 피부색 검출 방법들을 적용하여 얻은 모든 결과 영상들에 대해서 논리곱 연산을 통해 초기 피부색 영역을 검출한다. 두 번째 단계에서 초기 피부색 영역의 화소 정보를 기반으로 피부색 확률 분포 모델을 생성하고 이를 통해 피부색 확률 영상을 생성한다. 그리고 피부색 확률 영상에 임계값을 적용하여 이진화 한다. 세 번째 단계에서 이진 피부색 영역과 에지의 결합 영상을 생성하고 피부색 영역을 확산하여 최종 피부색 영역을 검출한다. 마지막 단계에서 최종 피부색 영상과 최종 피부색 영역 안에 있거나 인접한 에지들의 결합 영상을 특정 벡터로 생성한다. 생성된 특정 벡터를 support vector machine(SVM) 학습을 통해 생성된 분류 모텔로 입력 영상의 유해 여부를 판별하여 유해 혹은 무해 영상으로 분류한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 기존의 유해 영상 분류 방법에 비해 분류 성능이 9.6% 향상된 것을 확인하였다.
디지털 콘텐츠의 응용분야가 확산되면서 디지털 콘텐츠의 색상을 표준화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 색상을 이용한 영상의 특징을 표현하는 방법도 표준화에 준한 연구가 필요하다. 또한 다양한 응용분야에 사용될 수 있는 색상 특징을 추출하는 방법도 필요하다. 본 논문에서는 디지털 표색계의 근간이 되는 먼셀좌표계를 기본으로 하여 기준색상을 50색상으로 정의하고 영상 내 색상의 분포 특성을 알 수 있는 히스토그램을 구하고 영상을 대표할 수 있는 대표색상을 추출한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 18개의 실험영상을 만들어 기존의 방법과 제안방법을 적용하였으며 일반영상에도 적용하여 그 결과를 분석하였다. 제안방법을 적용한 결과영상은 영상 내에 존재하는 색상의 분포 특성을 잘 나타내주며 대표색상으로 빈도가 집중함으로 영상의 대표색상을 이용하여 다양한 응용분야에 적용이 가능하다.
피부, 옷 등 실세계의 대부분의 물질들은 반투명한 재질로 되어있고, 부드러운 외양을 띄고 있다. 본 논문에서는 GPU 기반의 계층화 알고리즘을 통해, 양극 확산 (dipole diffusion) 기법에 기반한 표면 내에서의 빛의 산란에 의한 조명을 근사하여 반투명한 재질을 실시간에 렌더링하는 기법을 제안한다. 무수히 많은 수의 픽셀 빛 입자들은 GPU를 활용하여 쿼드트리로 계층화된다. 렌더링될 각 픽셀마다, 많은 빛 입자를 대신하여 좋은 화질로 근사할 수 있는 집합들을 선택하고, 이것을 사용하여 조명을 계산한다. 우리는 또한, 고해상도 이미지를 효율적으로 렌더링하기 위해 공간적 일관성과 early-z 컬링을 이용한 계층적 화면 보간 기법을 소개한다. 이를 위하여, 화면 정보를 GPU 상에서 계층화한다. 우리는 공간적 유사도가 높은 픽셀들을 하나의 픽셀로 렌더링함으로써 적응적으로 보간한다. 실험을 통해 빛 계층화를 통해 반투명한 물체를 실시간에 렌더링할 수 있음을 확인하였다. 화면 보간 기법은 동급 화질에서 렌더링 비용을 $2{\sim}4$배 정도 감소시켰다. 모든 과정은 GPU를 사용한 이미지 공간 상에서 빠르게 수행되며, 어떠한 긴 전처리과정도 필요하지 않는다.
영상분할은 의료 임상연구에서 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 특히 뇌 MRI영상에서 해마의 위축은 알츠하이머병 진행과정의 초기 특정 표지자로서 해마의 볼륨은 초기 알츠하이머병의 임상적 진단에 도움이 된다. 정확한 볼륨 측정에 있어서 해마 영역의 분할은 중요한 역할을 한다. 하지만 MRI 영상에서 해마영역은 낮은 대조도, 낮은 신호 대 잡음 비율, 불연속성 경계의 특징을 보이며, 이러한 특징들은 MRI 영상에서 해마의 정확한 분할을 어렵게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 전처리 과정으로 실험영상에서 관심영역을 선택한 후 반전영상과 원본영상과의 차영상 대조도를 향상시킨 후 비등방성 확산(Anisotropic diffusion) 필터링, 가우시안(Gaussian) 필터링을 수행하였다. 마지막으로 두 개의 레벨 셋(Level Set)기반의 동적 윤곽선(Active Contour) 모델을 결합하여 해마를 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 해마분할방법의 유효성을 다양한 방법으로 평가한 결과 제안된 해마분할방법은 분할 속도와 정확도 면에서 뚜렷하게 개선이 되었음을 확인하였다. 결론적으로 제안된 방법이 해마와 같은 특징을 가진 영역을 분할하는데 적합하다고 할 수 있다. 향후 다른 연구 기법들과 결합할 경우 더욱 잠재성이 증대될 수 있을 것이다.
테트라히드로퓨란-물 이성분계에서 용매화전자와 벤젠간의 반응속도 상수를 광분해법으로 측정하였으며, 이때 온도 범위는 $-18{\circ}C{\sim}+51{\circ}C$이였다. 속도 상수를 Arrhenius식에 따라 도시하여 얻은 활성화 에너지는 테트라히드로퓨란 함량이 증가할 수록 감소하였다. 물의 함량이 증가하면 이성분계의 점성도는 감소하고, 또 반응속도 상수도 감소하였으므로 용매화전자의 반응은 확산지배가 아니다. 활성화엔탈피 변화와 이차반응속도 상수는 테트라히드로퓨란의 함량이 39, 49, 75M%일 때 각각 4.90, 2.80 및 $-0.3kcal{\cdot}M^{-1}$과 $8.86{\times}10^8,\;5.14{\times}10^8$ 및 $1.43{\times}10^8M^{-1}sec^{-1}$이었다. 활성화반응 파엔탈피변화, 활성화엔트로피 변화에서 얻은 등속도 온도는 본 실험온도보다 낮은 $244{\circ}K$로 이것은 라메터가 활성화엔트로피 변화라는 것을 의미한다. 활성화 에너지에 대한 용매효과로부터 용매화전자$({e_s}^-)$와 벤젠(B)간의 반응과정 중에 ${e_s}^-+B{\rightleftharpoons}B^-$ 단계는 테트라히드로퓨란 함량이 증가할수록 더욱 더 발열반응성으로 진행되었다.
기존 MRI, 즉 T1 강조-, T2 강조-, 확산-, 관류-, 기능적-, 등의 영상법은 조직의 물리적 파라미터 그리고 기능적 특성을 알려주는 역할을 한다. 본 종설에서는 최근 관심이 높아지고 있는 영상기법의 하나로 MRE (Magnetic Resonance Elastography, 자기공명탄성법)를 소개하고자 한다. MRE는 기존의 물리적, 기능적 측정을 벗어나 조직의 기계적 특성에 관한 정보를 제공해준다는 면에서 MRI를 이용한 새로운 modality로서의 가능성을 시사해 준다. 예로부터 진단의 가장 기초적인 방법중 하나로서 촉진을 이용하여 조직의 경도를 가늠하여 왔다. MRE는 조직의 경도를 MRI를 이용하여 객관적으로 수치화해준다. MRE 임상실험을 성공적으로 수행하기 위해서는 몇 가지 하드웨어와 소프트웨어(트랜스듀서, 펄스대열, 영상처리 알고리즘)가 구비되어야 한다. 트랜스듀서는 인체에 진동을 전달해주는 부분으로서 MRE 응용을 가능하게 하는 핵심적인 역할을 한다. 따라서 MRI 시스템의 자기장과 인체의 골격, 피부와 트랜스듀서 접촉면의 압력, 마찰을 고려하여 제작하여야 한다. 트랜스듀서를 통해서 인체 내부에 진동이 전달되고 있으면 최적의 영상을 얻기 위하여 고려되어야 할 사항이 펄스대열을 조정하는 것이다. 마지막으로 여러 가지 물질에 대한 가정(등방성, 균질성, 비압축성)하에서 영상처리 알고리즘은 파동방정식(Helmholtz equation)으로 표현되며 이로부터 탄성도(Elasticity or Modulus)를 구할 수 있다. 본 종설에서는 이에 대한 리뷰 및 MRE를 이용한 응용분야에 대하여 살펴본다.
표면처리된 몬모릴로나이트 (montmorillonite, MMT)가 PP 나노복합재료의 열안정성에 미 치는 영향을 조사하였다. $Na^{+}$-MMT는 dodecylammonium chloride를 이용하여 유기적으포 개질하였다. 비표면적 ( $S_{BET}$), 평형확산압력 ($\pi$$_{e}$ ), 그리고 비극성 요소 (${\gamma}$$s^{L}$)를 포함하는 표면 특성은 $N_2$ 흡착을 이용하는 BET 방법을 이용하여 고찰하였다. 또한, 나노복합재료의 열안정성은 시차주사열량계 (DSC)와 열중량 분석기 (TGA)를 통해 알아보았다. 실험 결과, 오존처리된 dodecylammonium chloride (DA-MK ( $O_3$))의 $\pi$$_{e}$ 과 ${\gamma}$$s^{L}$는 1.7과 3.5 mJ/ $m^2$로 증가하였는데, 이는 미세기공이 증가하기 때문으로 판단된다. DSC 결과로부터, PP/DA-MK와 PP/DA-MK ( $O_3$)의 용융 온도와 결정화 온도는 순수한 PP보다 더 높았는데, 이러한 결과는 나노크기의 DA-MK가 PP 결정화를 위한 핵생성 효과를 유도하기 때문으로 판단된다. 또한, PP/DA-MK ( $O_3$) 나노복합재료의 열안정성은 64 kJ/mol 향상되었는데, 이는 PP 매트릭스 내 DA-MK ( $O_3$)의 분산성 향상에 기인하는 것으로 판단된다.단된다.다.
본 연구는 GO (graphene oxide)를 활용한 기체 분리막 연구를 위해 PEBAX [poly(ether-block-amide)]에 GO를 첨가하여 PEBAX-GO 고분자 복합막을 제조하고, 이 복합막을 통해 $H_2$, $N_2$, $CH_4$, $CO_2$에 대한 기체투과 특성을 연구하였다. 기체투과 실험결과 PEBAX-GO 복합막에 대해 $N_2$, $CH_4$, $CO_2$의 기체투과도는 GO 함량이 증가함에 따라 점차 감소하였다. 반면 $H_2$의 기체투과도는 GO 함량이 증가함에 따라 증가하였고, GO 함량 30 wt%에서는 21.43 barrer로 단일막에 비하여 약 5배가 증가하였는데 GO는 $H_2$에 대해 다른 기체들에 비해 빠르고 선택적인 기체운송 channel로 더 용이하게 작용하였기 때문이다. 증가된 선택도($H_2/N_2$)와 선택도($H_2/CH_4$)는 투과기체 크기에 의한 확산선택도가, 증가된 선택도($CO_2/N_2$)와 선택도($CO_2/CH_4$)는 $CO_2$와 GO의 -COOH와의 친화성으로 용해선택성이 더 크게 영향을 미친 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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