본 논문에서는 의료용 초음파를 이용하는 로봇 시스템을 위한 3차원 캘리브레이션 방법을 제안한다. 고정된 기준점을 구성하기 위한 캘리브레이션 블록을 제작한 후 옵티컬 트래커(optical tracker)를 이용하여 초음파 프루브(probe)의 위치와 기준점의 위치를 측정한다. 초음파 영상의 픽셀 좌표와 센서로 측정된 위치를 비교하여 6개의 파라미터로 이루어진 초음파 프루브와 영상 내의 픽셀 좌표와의 관계 행렬을 구하고 2개의 파라미터로 이루어진 스케일링 행렬을 계산한다. 정밀한 캘리브레이션을 위해 캘리브레이션 블록 내부 모양과 매질 선택에 대한 적절성을 실험을 통해 검증한다. 제안된 방법은 간단한 형태의 캘리브레이션 블록과 옵티컬 트래커를 사용하여 설치에 많은 시간이 필요하지 않는 장점이 있기 때문에 초음파 영상을 이용하는 로봇 작업에 널리 적용이 가능하다.
해상교통관제시스템(VTS)은 선박의 위치, 속도, 침로 등 해상 교통 정보를 획득하기 위하여 다수의 해상감시레이더를 주요 센서로 이용하고 있으며, 거리 및 방위각 바이어스와 같은 2차원 해상감시레이더의 시스템 오차는 레이더 영상 및 표적 추적정보의 정확도를 크게 저하시킬 수 있다. 따라서 해상교통관제시스템에서 정확한 표적정보를 제공하기 위하여 레이더의 시스템 오차는 정밀하게 보정되어야 한다. 본 논문에서는 VTS 관제영역에 설치된 항로표지의 위치정보를 이용하여 2차원 해상감시레이더의 거리 및 방위각 오차를 보정하기 위한 방법을 제안한다. 2차원 레이더 측정값의 표준오차 모델과 항로표지 위치정보로부터 측정 잔차 모델을 유도하고, 레이더 시스템 오차를 추정하기 위한 선형 칼만필터를 설계한다. Monte-Carlo 모의실험을 통하여 제안한 방법을 검증하고, 항로표지 정보의 개수에 따른 레이더 시스템 오차 추정의 수렴 특성 및 정확도를 분석한다.
ADCP는 매우 상세한 유속 및 하상자료를 측정할 수 있어 하천의 수리학적 계측에 많은 가능성을 열어주고 있다. 하지만 현재까지 대부분 하천 단면에서의 유량 측정에 국한되어 운영되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 ADCP가 제공하는 원자료인 3차원 유속과 하상자료를 유량 외의 평균유속장 및 하상 계측에 활용될 수 있도록 하는 후처리 소프트웨어 개발을 통해 ADCP가 하천의 흐름해석 및 2차원 및 3차원 수치모델의 검보정 등에 활용될 수 있는 가능성을 보이고자 한다. 따라서 계측 방식도 하천의 단면뿐만 아니라 하도에 따른 지그재그 방식의 자료를 포괄한다. ADCP 자료의 후처리는 제작사에서 제공하는 소프트웨어가 유량 제공에 초점을 맞춰 다른 분야에의 활용을 위해 별도의 후처리 소프트웨어의 제작이 필요하나 자료구조가 까다롭고 수십에서 수백 개의 파일을 동시에 처리할 수 있는 툴의 개발은 용이하지 않아 ADCP를 흐름분석 등에 활용하고자하는 연구자나 관계 기관종사자들에 한계로 작용하였다. 또한 제작사 (RDI, SonTek)에 따라 원자료의 구조가 완전히 달라 한꺼번에 처리하는 데 많은 문제가 있어왔다. 본 연구를 통해 개발된 툴은 두 제작사의 ADCP 원자료 포맷으로 구성된 다수의 관측 파일도 동시에 처리할 수 있다. 또한 GIS 기반에서 ADCP 자료의 위치를 표출할 수 있어 지형정보와 결부된 흐름장 해석이 가능하게 한다. ADCP 3차원 속도자료는 매우 정밀한 공간에서 측정되는 부분이 장점인 반면에 지나치게 정밀하고 또한 난류 등이 포함되어 원자료 만으로 흐름장을 분석하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 공간평균방법을 제공하여 2차원 및 3차원 공간에서의 공간보간된 평균유속장을 볼 수 있게 하였다. 이러한 방식은 2,3차원 수치모델의 격자에 ADCP 유속자료를 보간할 수 있어 모델 검보정에도 활용될 수 있다. ADCP 원자료 및 후처리된 결과는 GIS, Excel, Google Earth 파일 형태 등으로 제공될 수 있어 추후 활용가능성을 높였다.
본 논문은 초음파 거리를 이용하여 캡슐 내시경의 3차원 위치 측정 방법과 자세각을 측정하는 방법을 제시하였다. 인체의 불규칙한 초음파 전달 특성들에 의해 발생되는 측정 에러를 줄이기 위해서 제안된 트랙킹 시스템은 초음파센서들을 사용하였다. 캡슐 내시경과 바인더 시스템까지의 거리 정보를 이용하여 캡슐 내시경의 3-D 위치 정보와 자세 정보를 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Matlab으로 랜덤 오차를 포함하여 시뮬레이션 하였다. 3-D 위치 측정 결과는 평균오차 0.8mm, 자세 측정 결과는 평균 오차 $0.2^{\circ}$의 결과를 얻었다. 캡슐 내시경의 위치 정보와 자세 정보를 이용하여 의사들이 정확한 발병 위치를 진단 할 수 있도록 하였다.
컴프턴 산란 실험을 수행하기 위해 $M{\ddot{o}}ssbauer$ 선원용 콜리메이터를 제작하였다. 콜리메이터 제작에 앞서 방사선량 평가를 위해 조사선량을 계산하였고, 동일 위치에서 GM 계측기를 이용해 측정을 수행하였다. 계산 및 실험결과는 잘 일치하였다. 10 cm에서의 조사선량률이 2 mR/h 정도이므로 SUS303을 사용하여 콜리메이터를 제작하였다. 콜리메이터의 35 mm, 65 mm Hole에서 방출되는 방사선을 4' 감마카메라를 사용해 측정하여 감마카메라 위치에서 2차원 방사선 영상을 얻을 수 있었다. 감마카메라 위치에서 콜리메이터의 집속 크기는 각각 8.0 mm, 5.8 mm로 측정되었다.
본 논문에서는 지상용 GPS(Global Positioning System)와 유사한 GBAS(Ground Based Augmentation Systems)의 위치측정오차에 대해서 연구하였다. GBAS의 위치측정오차에 영향을 주는 요소는 많이 있으며 측위오차(DOP: Dilution Of Precision)도 그 중의 하나이다. 측위오차는 송신기와 수신기의 수와 기하학적 배치위치에 따라서 결정된다. 본 연구에서는 한반도 지형에 2-열로 송신기를 배치하고 수신기의 위치에 따른 고도별 DOP를 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 본 논문은 송신기와 수신기가 배치된 3차원 공간의 DOP를 정확하게 예측할 수 있어서 항법시스템에 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
도플러 효과는 혈관의 혈류속도를 측정하는데 이용된다. 대부분의 도플러 시스템은 측정위치에 대한 정보를 제공하는 펄스 도플러 시스템이다. 본 논문에서는 2차 샘플링 방식과 직렬 신호 처리를 이용한 새로운 2차원 펄스 도플러 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 직각 위상 검파 방식에서 동상과 $90^{\circ}$ 지연된 위상신호의 불평형성을 해결하고, 또한 직렬 신호 처리를 사용하므로서 2차원 도플러 시스템에서의 채널 간의 평형성 문제를 해결했다.
본 논문에서는 자율주행 지게차에서 팔레트 화물을 자동 인식하여 운송할 수 있도록 하는 비전 기반의 팔레트 자세 및 위치 측정 방법을 제안한다. 일반적으로 3차원 측정에서는 스테레오 비전 기술이 사용되나, 제안한 방법에서는 지게차의 포크 캐리지에 설치한 한 대의 카메라만을 사용한다. 먼저 어떤 별도의 표식이 없는 팔레트의 자세를 측정하기 위해 영상 역투영 기법을 제시하였는데, 이 기법에서는 팔레트 앞면 영상에서의 두 특징 직선을 3차원 공간에서 주어진 축 중성으로 회전시킬 수 있는 가상평면에 역투영 시킨다. 가상평면에 역투영된 두 특정 직선이 평행하게 되면 그 때의 가상평면의 회전각이 팔레트의 자세를 나타낸다는 사실을 이용한다. 팔레트 위치 측정 방법에서는 역투영된 특징 직선 간의 거리와 팔레트 앞면에서의 실제 직선간 거리의 비율을 이용한다. 실제 팔레트 영상에 대한 실험을 통하여 제안된 방법의 타당성 및 실시간 실행 가능성을 보였다.
목 적: 온보드 영상장치(OBI) 및 콘빔 CT (CBCT)를 이용하면 치료실에 위치한 환자의 자세 및 위치와 모의치료(SIMULATION) 시점의 환자의 자세 및 위치를 비교할 수 있다. Detected offsets은 실제로 적용된 인체팬톰(Rando phantom) 위치의 오차와 비교되어 진다. 이후, 인체 팬톰은 detected 오차에 근거하여 couch를 움직여 위치선정 되었다. 또한 인체팬톰 위치 결정의 실측값과 이론값 오차값들을 비교하였으며, OBI를 사용하고 있는 KV X선영상의 2D와 CBCT의 3D 타켓 위치 정확성 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 신체 내부 구조가 모사된 팬톰(The Rando Phantom, Alderson Resarch Laboratories Inc. Stamford. CT, USA)을 사용하여 실제방사선 치료와 동일한 과정을 따라 모의치료(SIMULATION) 및 치료계획(RTP)을 시행한 후 치료 데이블 위에 인체 팬톰을 셋업한다. 정확히 위치가 재현된다고 가정되는 인체팬톰에 대해 3가지 방법으로 실험을 했는데 X, Y, Z축의 변화에 따라 셋업 오차를 측정했고 각각의 실험은 10회씩 반복되어 오차의 표준 편차를 구했다. DigiPas DWL-80G는 기울기의 각을 결정하기 위해 사용하였으며, 2D/2D 및 3D/3D정합의 실측치와 측정치를 비교 분석 하였다. 결 과: 온보드 영상장치로 획득한 정면 및 측면 kv x선 영상과 모의치료시 디지털 재구성 기준영상과의 2차원/2차원 정합시, 팬톰의 X, Y, Z 편차 평균값은 lat 0.12 cm, long -0.66 cm, vert 0.07 cm이며, 각도의 변화를 주었을 때 편차의 평균값은 lat -0.5 cm, long -0.3 cm, 팬톰의 몸을 약간 튼 상태에서의 편차 평균값은 각각 lat -0.5 cm, long 0.2 cm, vert -0.6 cm으로 나타났다. 또한 콘빔CT로 획득한 영상과 모의치료 시 획득한 CT영상을 비교하는 3차원/3차원 정합에서 팬톰의 3가지 방법에서 편차의 평균 detection error와 표준편차는 lateral $0.5{\pm}0.4\;mm$, longitudinal $0.8{\pm}0.5\;mm$, vertical $0.4{\pm}0.3\;mm$로 각각 0-10 mm의 범위이다. Residual error에 해당되는 positioning couch shift 변수는 $0.6{\pm}0.3\;mm$, $0.5{\pm}0.3\;mm$, $0.3{\pm}0.1\;mm$이다. 20-50 mm까지 longitudinal shift에 의한 평균 detection error는 각각 lateral $0.4{\pm}0.2\;mm$, longitudinal $0.3{\pm}0.2\;mm$, vertical $0.3{\pm}0.3\;mm$이다. Residual error는 $0.6{\pm}0.3\;mm$, $0.6{\pm}0.2\;mm$, $0.4{\pm}0.1\;mm$이다. Detection error는 모두 0.0~0.6 mm 범위이다. Residual error는 0.3~0.9 mm 범위로 나타났다. 결 론: 온보드 영상장치(OBI) 및 콘빔 CT (CBCT)를 이용하여 표적위치의 정확성을 평가하였다. 치료실에 위치한 환자의 자세 및 위치와 모의치료(SIMULATION) 시점의 환자의 자세 및 위치를 비교할 수 있다. 그러므로 OBI 및 CBCT를 이용한 2D/2D 및 3D/3D 정합은 모의 치료 시와 환자 치료 시 정확한 정합을 함으로써 error를 최소화 할 것으로 평가된다.
뇌 수술 항법장치인 Viewing Wand(ISG Technologies, Toronto, Canada) 는 수술하는 현장에서 그 환자의 해부학적 구조물의 위치를 수술용 항법장치(navigator)를 통하여 3차원적으로 컴퓨터 모니터상의 해부학적 구조물의 영상과 1:1 대응 시켜가며 실시간 국 재수술을 할 수 있도록 하는 장비이다. 본 연구는 이 장비의 공간상의 오차를 최소화하기 위하여 최적 영상등록 방법을 모색하였다. 이를 위하여 아크릴을 재료로 두개모양의 팬텀을 제작하였으며 팬텀은 3 차원 영상지원수술하는 과정을 흉내낼 수 있도록 고안하였다. 팬텀의 내부에는 높이가 각각 다른 직경 5mm의 아크릴봉 22 개를 두개 내에 해부학적으로 주요 기관의 위치와 높이를 고려하여 등간격으로 수직으로 세워 배치하였다. 이 팬텀을 2.0mm 간격으로 틈없이 CT scan하여 3차원 영상을 만들고 영상에서 아크릴봉의 끝점을 실제 팬텀에서의 동일위치와 대응시켜 공간상 차이를 측정하고 분석 평가하여 오차가 최소화되는 영상등록 방법을 구였다. 실제 팬텀에서 임의의 좌표점과 이에 해당하는 영상의 좌표점을 대응시킬 때 Fiducial Fit Registration(FFR) 방법과 Surface Fit Registration(SFR) 방법을 혼합하여 사용할 경우 오차가 가장 적은 것으로 확인되었고 등록점들을 병소를 중심으로 폭넓게 대칭형으로 분포 시킬수록 오차가 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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