3차원 영상의 해부학 구조에 대한 정확한 거리 측정은 중요한 역할을 하고 있으므로, 인체 두개골 팬텀을 사용하여 다검출기 CT에서의 슬라이스 두께별 획득 변수에 따른 3차원 영상의 정량적 특성에 관하여 거리 측정방법에 의한 정확도 평가를 실시하였다. 두개골 팬텀의 외부에 임상적으로 중요한 의미를 갖는 21 개의 위치를 표시하고 각 점간의 거리를 실측하였다. 실측한 데이터는 3차원 재구성 영상의 계측값과 비교평가 하기 위한 기준으로 삼았다. 다검출기 CT를 사용하여 200 mA, 120 kVp의 X-선 튜브 조건과 갠트리 회전 당 스캔(scan) 시간 1초로 단면영상을 획득하였다. 축형 모드와 나선형 모드(pitch 3:1, 6:1)에서 각각 1.25 mm, 2.50 mm, 3.75 mm, 5.00 mm의 슬라이스 두께로 획득하였고, 나선형 모드에서 획득된 단면영상을 다시 1.25 mm로 획득하였다. 영상분석 소프트웨어를 이용하여 3차원 영상 재구성 및 거리측정을 하고 통계분석을 실시하였다. 1.25 mm, 2.50 mm, 3.75 mm, 5.00 mm의 계측값의 정확도는 각각 48%, 33%, 23%, 14%로 나타났으며 1.25 mm로 재구성한 3차원 영상의 정확도는 각각 53%, 41%, 43%, 36%로 나타났다. 그러나, 1.25 mm로 재구성한 3차원영상들 간의 거리측정의 정확도 사이에서 통계적으로 유의할 만한 수준(P-value<0.05)의 차이는 보이지 않았다. 다검출기 CT의 영상획득 변수에 따른 3차원 재구성 영상에서의 각 점간의 거리측정 결과는 피치나 스캔 모드에서 보다 슬라이스 두께와 재구성 슬라이스 두께에 따른 영향이 더욱 크다는 것을 나타내었다.
MRI 시스템이 수집하는 인체신호는 매우 미약하기 때문에 영상화 과정을 거치면서 외부 잡음이나 시스템 불안정성에 의한 영향을 쉽게 받을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 저 자장 MRI시스템에서 RF 수신코일의 디자인적 요소에 의해 발생되는 불균일성을 분석하여 영상의 균일도 향상 기법을 제안한다. 본 논문에서는 MRI영상의 신호강도 불균일성을 보정하기 위한 방법 중에서 팬텀 데이터를 이용하여 확장된 크기를 갖는 3차원 bias 볼륨 데이터를 획득하기 위한 방법을 제안함으로써 다양한 크기를 갖는 영상의 보정이 가능하도록 하였다. 제안된 bias 데이터의 최적화 기법을 적용하여 실험을 수행한 결과 단일 bias 데이터의 사용으로 다양한 영상법에 의한 영상을 효과적으로 보정할 수 있음을 확인 하였다.
하천에 유입된 오염물질의 2차원 혼합거동은 하천 주흐름에 의한 이송현상과 유속 성분의 수심평균 값에 대한 공간적 편차로부터 야기되는 분산현상으로 설명 할 수 있다. 이는 3차원 이송확산 방정식으로부터 수심 적분된 2차원 이송-분산 방정식으로 수학적 유도가 가능하며, 수심방향으로 적분하는 과정에서 발생되는 농도의 분산항은 Taylor Dispersion 개념에 기초하여 종방향 및 횡방향의 2차원 분산계수로 표현된다. Fischer(1978)는 연직방향 유속분포로부터 2차원 분산계수를 추정하는 해석해를 수학적으로 유도하였으나, 실제 하천에서 정밀한 연직방향 유속분포를 계측하는 것은 많은 비용 및 노동력을 초래한다. 따라서 선행 연구자들은 2차원 혼합모형의 분산계수를 산정하고자 실험적 방법으로써 추적자실험을 수행하였다. 추적자실험은 추적자 물질을 수체에 주입한 후 농도의 변화를 관측함으로써 추적자물질이 하천에서 이송 및 분산되는 과정을 이해하는데 유용하다. 기존의 추적자실험은 고정된 위치에서 농도를 계측하여 시계열적인 농도의 변화를 관측한 후, 오염운 동결가정을 통해 종,횡방향 분산계수의 산정이 가능하지만, 오염물질 농도의 공간적 분포를 얻기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존의 추적자실험법의 한계를 극복하고자 형광물질을 이용한 추적자실험을 수행함과 동시에 드론에 장착된 디지털카메라를 이용하여 항공영상을 취득 및 분석하여, 하천에 주입된 형광물질의 농도분포를 시공간적으로 추출하는 기법을 개발하고, 이를 바탕으로 오염물질의 2차원 혼합거동을 분석하였다. 본 실험은 한국건설기술연구원의 안동하천실험센터의 A3실험수로에서 수행되었으며, 실험수로는 평균 하폭 5 m, 평균 수심 0.44 m, 유량 $0.96m^3/s$의 실제 소규모 하천과 유사한 축척을 가지고 있다. 추적자물질은 Rhodamine WT 용액이 사용되었으며, 실험수로 내 설치된 15개의 형광광도계(YSI-600OMS)를 이용하여 농도를 측정하였다. 항공영상의 취득을 위해 이용된 드론은 DJI-Phantom 3 Professional 이며, 3840x2160의 해상도로 초당 30 frame의 동영상으로 취득되었다. 영상의 정합 및 좌표화를 위해 RTK-GPS를 이용하여 12개의 지상 기준점의 좌표를 취득한 후, 사영변환을 통해 영상좌표를 지상좌표로 변환하였다. 영상의 픽셀값을 농도장으로 변환하기 위해 각 RGB 밴드의 픽셀값을 통계적으로 분석하여 농도장으로 변환하였으며, 영상으로부터 얻은 농도장은 형광광도계에 의해 실측된 농도와 결정계수 0.9이상의 수준으로 정확도를 나타냈다.
다시점 영상 처리 기술은 다시점 디스플레이 장치와 압축된 데이터 복원 장치를 통해 장치 사용자의 시각에 3차원의 입체 영상을 제공하는데 목적이 있다. 본 논문은 4시점의 병렬 카메라를 통해 실시간으로 입력되는 스테레오 이미지들에 대해서 효율적인 영상 합성을 통해 3차원 입체 영상을 브라우징할 수 있는 램 디스크 기반의 다시점 영상 합성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 입력 영상들을 이진화 영상으로 변환한 후, Sobel 및 Prewitt 에지 발견 알고리즘을 적용시키고 이를 토대로 4개 영상들의 시차를 구한다. 아울러 기존의 알고리즘에서 모호하게 언급되었던 동기화 문제를 해결하기 위해 하드웨어 트리거와 소프트웨어 트리거를 위한 시간 간격을 적용한다. 제안하는 기법을 분산 환경에서도 적용할 수 있도록 영상의 스냅샷에 대한 유일한 식별자를 이용한다. 성능 분석 결과, 전체 영상(왼쪽, 오른쪽) 및 시차정보를 모두 전송하여 고정밀의 3차원 입체 영상을 출력하는 데 소요되는 전체 시간은 각 이진 배열 당 약 0.67초로 실시간으로 적용하는 데 적합하다고 볼 수 있다.
Optic flow는 이동물체표면의 3차원 속도를 영상판(image plane)에 투영시킨 2차원 속도이다. 본 논문은 이 동물체의 연속영상으로부터 optic flow 를 구하는 기술들을 조사분석하고 정해진 optic flow로부터 물체의 인식 및 3차원 속도를 결정하는 기술들을 논하였다. 연속영상으로부터 구해진 optic flow는 영상압축기술인 영상간 부호(inter-frame image coding)에 해당되며 컴퓨터비젼 시스템(computer vision system)에서 이동물체 인식에 사용된다.
본 연구는 정서 자극 유형 중 일상생활과 가장 유사한 정서 경험을 유발하는 자연주의적 자극인 영상 자극을 활용하여 정서표상의 유사성과 개인 간 반응 일관성을 살펴보기 위해 수행되었다. 이를 위해 다차원척도법을 실시하여 영상 자극이 핵심정서 차원에 위치하는지 확인하고, 참가자 간 분류분석을 사용하여 영상들이 정서유형 별로 구분이 잘 이루어지는지, 영상 자극에 대한 참가자들의 정서표상이 일관적인지 검증하였다. 또한 참가자간 상관분석을 통해 각 영상 자극에 대한 정서표상이 참가자들간 유사한지 추가적으로 확인하였다. 다차원척도법 결과, 정서유발 영상들이 정서가 차원에서 유의하게 구분되어 Russell(1980)의 핵심정서차원을 부분적으로 지지하였다. 분류분석 결과, 각 영상이 정서유형에 따라 잘 분류되고 예측되었다. 마지막으로, 참가자간 상관분석을 통해 정서 반응 일관성이 각 영상의 정서유형에 따라 다르게 나타남을 확인하였다. 본 연구는 영상 자극에 대한 정서표상과 정서 반응 일관성이 정서 유형에 따라 차이가 있음을 시사한다.
본 논문은 금속이나 유리와 같이 정반사 특성을 갖는 경면반사체의 3차원 형상 추정을 위한 영상처리에 관한 것으로, 조명계와 CCD 카메라 및 경면반사체로 이루어진 머신비전 시스템의 기하학적 광로분석을 통해 반사체의 형상이 반사광의 광로에 주는 영향을 수식화하고, 이를 반사체의 3차원 형상 추정에 이용하였다. 즉, 공간적으로 분포된 점광원들이 반사체에 정반사되어 취득된 영상에서, 반사체의 형상에 따라 영상에서의 점광원의 상대적 위치가 변화되므로, 이 변화량을 이용하여 3차원 정보를 추정하는 방법을 제시하고, 실험을 통하여 반사체의 3차원 형상의 추정이 가능함을 보인다.
해안선 매핑은 해안지역의 묘사, 해안침식의 예측 및 해안지역 자원관리를 위해서 중요하다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 자료 및 KOMPSAT-2 영상을 이용하여 울진지역의 해안선을 매핑 연구를 진행하였다. 우선, LiDAR 자료를 이용하여 DSM(수치표면모형)을 생성하였다. 그리고 KOMPSAT-2영상을 이용하여 NDWI(정규수분지수) 영상을 생성한 뒤, 영상분류방법을 적용하여 NDWI 영상으로부터 물 클러스터와 육지 클러스터를 분할하였다. 분할된 두 클러스터들의 경계선을 추출하여, 2차원 해안선으로 정의하였다. 마지막으로 DSM으로부터 획득한 고도 정보를 2차원 해안선에 입력하여 3차원 해안선을 구축하였다. 구축된 3차원 해안선은 0.90m의 수평정확도 및 0.10m의 수직정확도를 가지고 있었다. 정확도 분석을 통하여, 구축된 3차원 해안선은 육지와 물 클러스터가 선명하게 분류된 지역에서는 상대적으로 높은 정확도를 가지고 있으나, 육지와 물 클러스터가 선명하게 분류되지 않은 지역에서는 상대적으로 낮은 정확도를 가지고 있다는 사실을 알 수 있었다.
위성으로부터 정확한 3차원 위치정보를 계산하기 위하여 영상획득순간의 정확한 센서의 외부표정요소(위치와 자세)를 알고 있어야 한다. 이미 정확한 3차원 정보를 알고 있는 지상기준점을 이용하여 센서의 외부표정요소를 결정하는 엄밀법은 정확한 3차원 정보를 추출할 수 있는 최선의 방법 중 하나이다. 엄밀법에 의하여 센서 모델링을 할 때 지상기준점의 영상좌표 관측작업이 선행되어야한다. 본 연구에서는 지상기준점 영상패치 및 보조점 정합에 의해 입체영상 3차원 모형화에 필요한 지상기준점의 영상좌보를 자동으로 추출할 수 있는 기법을 개발하였다. 관측정확도는 수작업으로 관측한 값과 자동 계산된 영상좌표의 결과를 비교분석하여 평가하였으며, SPOT위성영상의 3차원 모형화에 적용하여 정확도를 평가하므로써 SPOT위성영상3차원 모형화 과정에서 지상기준점의 영상좌표 관측을 자동화 할 수 있음을 입증하였다.
2차원 측선을 따라 획득한 MT 탐사 자료를 3차원 역산하여 제주도 지전기 구조의 해석을 시도하였다. 이에 앞서 TM 모드 자료와 TE 모드 자료를 각각, 또는 두 모드의 자료를 동시에 이용하여 2차원 역산을 수행하였다. 이 세가지 2차원 역산을 통해 얻은 영상을 3차원 영상과 비교분석하기 위해 측선을 포함하는 3차원 모델을 구성하여 3차원 역산 결과를 도출하였다. 모든 역산 결과에서 전체적으로 동일한 층서구조를 확인할 수 있었으나 3차원 역산에서는 보이지 않는 전기비저항 이상대가 2차원 역산에는 나타난다. 이는 측선 직하부에 있지 않은 3차원 이상체의 영향으로 2차원 역산 결과가 왜곡된 것이라 유추할 수 있다. 역산 영상의 비교 분석 결과 측선 하부에서 제주도의 지전기 구조는 심도 5 km 이내에서는 전체적으로 고비저항.저비저항.고비저항의 3층 수평 층서 구조임을 알 수 있었고, 3차원 역산이 더욱 신뢰성 있는 영상을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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