In this paper, we have studied the images which have been reconstructed by using combination of images acquired by the variation of operating frequency. When inner images have been reconstructed, they have been superposed by the surface state effect. In this case, the images of the phase object can be enhanced by the contrast of inner images. There is a kind of specimen, one is a reference block having 1/4T, 1/2T, 3/4T side drilled holes as main run piping material of the steam generator in nuclear power plants. It has been shown that the two results of defect shapes have better than before in this processing and phase contrast grow about twice. And we have constructed the acoustic microscope by using a quadrature detector that enables to acquire the amplitude and phase of the reflected signal simultaneously. Further more we have studied the reconstruction method of the amplitude and phase images, the enhancement method of the defect images' contrast.
본 논문에서는 솔더페이스트의 이차원 및 삼차원 자동검사를 함께 할 수 있는 복합 검사 광학계와 그 구동유닛을 단일 프로브 시스템으로 구현하고, 그를 위한 효과적인 비젼검사 알고리즘을 제안하였다. 솔더페이스트의 이차원 검사에는 One-pass Run Length 레이블링 알고리즘을 제안하여 입력 영상으로부터 솔더 페이스트 형상을 효과적으로 추출하도록 하였고, 고속 검사를 위한 프로브의 최적 이동 경로도 구하였으며, 삼차원 검사에는 기존의 레이져 슬릿빔(slit-beam) 방식 대신 격자 투영식 모아레 간섭계에 기반한 위상이동 알고리즘을 도입하여 고정밀 검사가 가능토록 하였다. 전체 소프트웨어 구현에는 MMX 병렬처리기법도 적용함으로써 더욱 고속화 하였다. 10㎜×10㎜의 단위 측정영역(field of view: FOV)에 대하여 x, y 축으로 10㎛ Z축으로 l ㎛의 분해능을 가지는 이차원 및 삼차원 복합 광학 검사 시스템을 제작하여 실험한 결과, 한 FOV에 대한 솔더페이스트의 이차원 및 삼차원 검사를 영상포착 후 각각 평균 11msec와 15msec의 짧은 시간에 처리할 수 있었고, ±1㎛의 두께 측정 정밀도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 단일 카메라로부터 입력된 2차원 측면 골프 스윙 비디오 영상으로부터 사람의 개입 없이 스윙을 자동으로 분석하는 방법을 제안하였다. 2차원 환경에서 스윙 자동분석에 필요한 특징들을 정의 및 추출하고, 에지 검출과 직선 추출을 비롯한 다양한 영상처리 기법을 이용하여 자동 스윙 분석 방법을 제시 하였다. 기존 스윙분석 시스템이나 관련 연구들과 비교하여 제안한 방법은 다음과 같은 두 가지 특징을 갖는다. 첫째, 기존의 스윙 자동분석이 상대적으로 복잡하고 고가인 3차원 환경에서만 가능하였지만 제안한 방법은 2차원 환경에 서도 가능하다. 둘째, 기존의 2차원 스윙분석 시스템들은 골프 전문가에 의한 분석이 필요하지만 제안한 방법은 사람의 개입 없이 자동적으로 이루어지므로 사용이 편리하다. 제안한 스윙특징 추출 및 분석 방법을 20장의 스윙영상에 대하여 실험한 결과, 제안한 방법이 스윙 특징 추출 및 분석에 유용함을 확인하였다.
Micropatterns of streptavidin and human epidermal carcinoma A431 cells were successfully imaged, as received and without any labeling, using cluster $Au_3{^+}$ ion beam-based time-of-flight secondary ion mass spectrometry (TOF-SIMS) together with a principal component analysis (PCA). Three different analysis ion beams ($Ga^+$, $Au^+$ and $Au_3{^+}$) were compared to obtain label-free TOF-SIMS chemical images of micropatterns of streptavidin, which were subsequently used for generating cell patterns. The image of the total positive ions obtained by the $Au_3{^+}$ primary ion beam corresponded to the actual image of micropatterns of streptavidin, whereas the total positive-ion images by $Ga^+$ or $Au^+$ primary ion beams did not. A PCA of the TOF-SIMS spectra was initially performed to identify characteristic secondary ions of streptavidin. Chemical images of each characteristic ion were reconstructed from the raw data and used in the second PCA run, which resulted in a contrasted - and corrected - image of the micropatterns of streptavidin by the $Ga^+$ and $Au^+$ ion beams. The findings herein suggest that using cluster-ion analysis beams and multivariate data analysis for TOF-SIMS chemical imaging would be an effectual method for producing label-free chemical images of micropatterns of biomolecules, including proteins and cells.
본 논문에서는 필기 한글 문자열 영상에 대한 단어 분리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 gap 의 크기 정보를 사용하여 단어를 분리하는데, 이때 gap은 문자열 영상을 수직방향으로 투영한 후 흰-런 (white-run)을 찾음으로써 구할 수 있다. 문자열 영상으로부터 얻어지는 gap들의 크기를 측정한 후, 각각의 gap을 단어와 단어사이에 존재하는 gap과 문자와 문자사이에 존재하는 gap 중 하나로 분류한다. 본 논문에서는 필기 영문 문자열의 단어 분리를 위해 제안된 기존의 세 가지 거리 척도를 채택하고 군집화에 기반한 세 가지 분류방법을 적용하여 한글 문자열의 단어 분리를 위한 최적의 조합을 선정하였다. 우편봉투 상에 작성된 주소열로부터 수작업으로 추출한 305 개의 문자열 영상을 사용하여 실험한 결과 BB(bounding box) 거리를 사용하여 순차적 군집 방법을 적용하는 경우 3 순위까지의 누적 단어 분리 성공률이 88.52% 로서 가장 우수한 성능을 보여 주었다. 또한 하나의 문자열 영상에 대한 단어 분리 속도는 약 0.05초이다.
사실적인 3D game을 만들기 위해 여러 가지 필수 요소가 있는데, 그 중 큰 비중을 차지하고 있는 것이 바로 mapping이다. Mapping은 모델링만으로 감당할 수 없는, 혹은 감당하기 힘든 디테일을 쉽게 추가할 수 있으며 파일의 용량을 줄여 게임 엔진 상에 구현하는데 부하를 줄여줄 수 있다. Mapping의 원리는 3D object에 2D 이미지를 정확히 투영시키는 것인데, 2D와 3D의 기본적 속성 차이 때문에 100% 1:1 매치가 되지 않는다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 각종 mapping 방법이 개발되고 사용되고 있다. 본 논문에서는 이런 각종 Mapping 방법의 특징과 장단점에 대해 비교 분석하고 어떤 방법이 game개발에 있어서 가장 효율적인지 알아보도록 하겠다.
본 논문에서는 양자화 계수가 0이 되는 위치를 예측하여 축소된 영역내에서 DCT (Discrete Cosine Trans-form)를 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 제안한 알고 리즘은 FDCT(Forward DCT)와 IDCT(Inverse DCT)의 계산량을 줄여 부호와 시간과 복호 화 시간을 감소시킬 뿐만 아니라, 허프만(huffiman) 부호화시에도 각각의 불럭에 대하여 분류된 블럭 크기에 따라 각기 다른 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 압축률 을 증가시킨다. 기존의 영상 부호화 방법은 모든 블럭에 대하여 똑같은 DCT 계산과 지그재그 스캔을 행한다. 그렇지만, 제안한 알고리즘은 부호화시에 분류된 블럭 크기 밖의 양자화 계수에 대해 FDCT를 계산하는 대신 0을 대입함FDCT 계산 시간을 줄인다. 또한, 복호화시에는 분류된 블럭 크기내에 존재하는 역양자화 계수만 가지고 IDCT를 수행함으로써 IDCT 계산 시간을 줄인다. 추가하여, 제안한 알고리즘은 분류된 블럭 특성에 적합한 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 Run-length를 줄여서, 향상된 압축률을 제공한다. 한편, 제안한 알고리즘은 DCT에서 압축률과 화질면에서는 최적이지만 부호와 시간과 복호화 시간이 많이 걸리는 16*16 블럭의 처리에도 적용되어질 수 있다. 또한, 실시간을 요구하는 동영상 부호화로 확장되어 질 수 있다.
근래의 심근 관류 SPECT를 위한 검사 장비는 진단의 정확도가 높아졌을 뿐만 아니라 검사 시간을 단축함으로써 환자의 편의성을 높이고 움직임에 대한 artifact를 줄이는 방향으로 발전되고 있다. 본 연구에서는 기존의 심근 관류 SPECT와 비교하여 IQ SPECT에 맞는 protocol을 design 하고 IQ SPECT의 특성과 유용성에 대하여 알아 보고자 하였다. Simens사의 Symbia T6 SPECT/CT를 이용하여 LEHR collimator와 Multiple confocal collimator에 대하여 acrylic dish에 $^{99m}Tc$ 37MBq을 넣고 5 cm, 10 cm, 20 cm, 30 cm, 40 cm 거리에서 각각 sensitivity ($cpm/{\mu}Ci$)를 측정 하였다. 그리고 Sensitivity 측정 결과를 바탕으로 기존의 일반적인 심근관류 SPECT를 기준으로 IQ SPECT protocol을 design 후 Anthropomorphic torso phantom을 사용하여 심근 관류 SPECT를 시행하여 비교하고, LEHR collimator의 영상 재구성에 따른 FWHM 비교를 위해 $^{99m}Tc$ Line source를 이용하여 기존의 심근 관류 SPECT의 재구성법인 FBP법과 IQ SPECT의 3D OSEM법에 대하여 알고리즘만 변화시켜 FWHM을 측정 비교하였다. Collimator senstivity 측정 결과 IQ SPECT의 multiple confocal collimator의 sensitivity가 LEHR collimator와 비교하여 30 cm 거리에서 sensitivity가 약 4배 정도 더 많아짐을 알 수 있었다. Sensitivity 결과를 바탕으로 IQ SPECT의 기하학적 특성에 맞게 심근 관류 SPECT protocol을 design 하여 phantom 실험을 시행한 결과 기존에 비해 검사시간을 1/4로 단축할 수 있었으며, LEHR collimator를 사용하여 SPECT 검사 후 FBP법과 3D OSEM 법의 재구성 알고리즘에 따른 FWHM 비교에서는 3D OSEM법에서 FWHM이 2배 정도 향상된 결과를 얻었다. 본 연구를 통해 IQ SPECT는 심근관류 SPECT에서 Multiple confocal collimator를 사용하여 감도를 향상시키고 심장에 특화된 기하학적인 영상 획득 방식과 영상 재구성 방법을 통하여 검사 시간을 단축하고 영상의 화질 개선에 도움을 준다. 이로 인해 환자는 전보다 더욱 편안하고 정확한 검사를 수행 할 수 있을 것이며, 추가적으로 더 많은 임상 자료를 통한 연구가 필요할 것이다.
지하공간정보지도 관리 시스템은 지하공간의 다양한 지하시설물을 3D 메쉬 데이터로 통합하고, 모바일 환경에서 지하시설물의 3D 이미지와 위치를 확인할 수 있도록 지원한다. 그러나 모바일 환경에서 실행되는 일정 지역 안에는 다양한 지하시설물이 존재할 수 있고 층층히 겹쳐 보일 수 있어서 모바일 환경에서 실행하는데 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 가시성에서 문제가 되지 않는 범위 내에서 3D 메쉬 데이터의 정점의 개수를 줄여서 데이터의 크기를 줄임으로써 모바일 환경에서 실행 시간을 줄일 수 있는 방법으로 딥러닝 기반 K-means 정점 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 첫번째로 우리가 제안하는 방법은 딥러닝 Encoder-Decoder 기반의 모델을 통하여 정재된 정점의 특징 정보를 얻고, 두번째로 특징 정보를 K-means 정점 클러스터링을 통하여 서로 비슷한 정점끼리 묶어서 단순화를 하였다. 실험결과 제안한 방법으로 다양한 지하시설물들의 정점을 30%까지 줄였을 때, 이미지 모형이 약간의 변형은 발생하였지만 사라지는 부분은 없어서 모바일 환경에서 확인하는데 문제가 없었다.
본 연구에서는 초음파현미경의 동작주파수 변화에 따라서 획득한 영상의 조합을 통하여 얻어진 영상들에 관하여 연구하였다. 고체내부의 영상을 복원하는 경우, 얻어진 영상들은 표면이 상태가 중첩되어 나타나게 된다. 이 경우 위상체 영상들은 내부 영상의 콘트라스트 개선에 활용되어 질 수 있다. 실험에서는 두가지 종류의 시편이 사용되었다. 첫째는 NPP내부에서 스팀 발생장치의 주 파이프의 매질측면에 1/4T, 1/2T, 3/4T의 홀 결함을 갖는 기준 블록이고 다른 시편은 직경이 1-2mm인 반구형태의 시편이다. 실험결과 기본의 영상처리 방법에 비하여 결함 형태에 대한 콘트라스트가 2배 정도의 향상을 보였다. 실험을 위하여 반사신호의 진폭과 위상을 동시에 획득할 수 있는 쿼드러춰 검출기를 사용한 초음파현미경 시스템을 구성하였다. 앞으로는 진폭과 위상영상의 재구성 방법과 결함영상의 콘트라스트를 개선시키기 위한 방법이 계속 연구되어져야겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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