• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.49-58
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• 2011

일반적으로 사용되는 마커 기반의 증강현실 시스템은 카메라 입력영상 내에 마커가 항상 존재해야 한다는 제한 때문에 사용자의 접근에 불편을 준다. 때문에 최근 배경 영상에서 취득할 수 있는 객체를 자연 마커로 생성한 시스템이나 배경 영상의 특징을 이용해 기하학적 지도를 작성하여 가상의 객체 정합에 이용한 증강현실 시스템들이 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 카메라 입력 영상에서 동일 평면상에 존재하는 특징들을 검출하고, 이를 추적함으로써 카메라 위치 정보를 추정하는 증강현실 시스템을 제안한다. 또한 특징점 추적에 사용된 추적 방법은 카메라에서 취득한 영상 밖으로 특징점이 벗어날 경우 더 이상 추적할 수 없는 문제점을 가지고 있어, 이를 보완하기 위해 새로운 특징점을 재검출하여 객체의 정합을 유지하는 방법도 제시한다. 제안된 방법은 미리 지정된 마커를 사용하지 않기 때문에 사용자의 접근이 편리하고, 특정한 형태의 마커를 사용하지 않는 다른 시스템보다 비교적 간단하게 구현할 수 있어 다양한 모바일 환경에서 유용하게 이용될 수 있다.

• 대한핵의학회지
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• 제32권5호
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• pp.414-424
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• 1998

목적: PET과 MR 영상을 체계적으로 합성i분석하여 각각의 영상기법이 갖는 단점을 보완하고 기능을 향상시킴으로써 보다 정확하고 유용한 임상정보를 얻을 수 있다. 두 영상을 공간적으로 합성하기 위해서 머리 표피 경계점들 간의 거리를 최소화하는 알고리즘을 이용할 경우 경계점 추출의 정확성 및 견실성과 거리 계산 속도가 합성 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 PET 영상의 경계 추출과 거리 계산 방법을 개선하고 이를 이용하여 PET과 MR 영상을 3차원적으로 합성하였다. 대상 및 방법: 공간적인 합성을 위한 영상처리기법의 핵심인 경계점 추출을 위해 PET영상에서는 방출스캔 sinogram의 경계를 강조한 후 재구성한 횡단면으로부터 2 mm 간격으로 머리 표피 경계점들을 추출하였으며 MR 영상에서는 각 횡단면마다 약 2도 간격으로 경계점들을 추출하였다. 두 영상의 모든 경계점들 간의 평균 유클리디안 거리를 최소화하는 3차원 가상공간 상에서의 위치 이동과 회전 각도를 최소자승법을 이용하여 구한 후 PET영상을 역 전환하여 위치 정합을 하였다. 평균 거리의 계산 속도를 향상시키기 위하여 고정된 대상의 각 경계점을 중심으로 하여 주변 공간 정들에서의 거리를 순차적으로 계산하고 이들의 최소값을 취하는 방법으로 거리지도를 구성하였으며 최소자승법에서 경계점들 간의 위치가 변할 때마다 매번 평균거리를 다시 계산하지 않고 거리지도를 참조하여 평균 거리를 산출하는 방법을 사용하였다. 위치 정합된 두 영상의 동시 표현을 위하여 PET 영상의 화소값에 $0.4{\sim}0.7$부터 1사이의 범위로 정규화된 MR 영상의 화소 값으로 가중치를 주는 가중정규화 방법을 사용하였다. 결과: 방출스캔의 sinogram을 이용함으로써 PET영상의 경계를 견실하게 추출할 수 있었으며, 거리지도를 이용하여 거리 계산을 한 결과 계산 속도를 향상시킬 수 있었다. 정상인의 뇌영상에 대해 위치 정합을 실시한 결과 평균 거리 오차는 2mm 이하였다. 가중정규화 방법을 사용하였을 때 합성된 영상의 정성적인 식별 명확도가 향상하였다. 결론: 견실한 PET 영상 경계점 추출과 거리지도를 이용한 계산 속도의 향상을 통해 뇌 PET과 MR 영상 합성기법의 성능을 개선할 수 있었으며 이를 이용하며 개발한 영상정합 프로그램은 임상 환경에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권4호
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• pp.231-240
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• 2008

방사선치료계획시스템의 MU계산 결과를 포괄적이고 독립적으로 검증할 수 있고 빔데이터 관리를 위한 사용자 친화적인 프로그램을 개발하였다. 선량계산의 정확성을 향상시키기 위해서 축이탈 인자, 빔 경화효과, 비균질성 보정 등의 요소를 계산 알고리듬에 포함하였고 상시적 정도관리 결과로 측정된 빔데이터로의 경신이 용이하도록 하였다. 기준깊이, SSD 등의 측정조건이 다를 때에 보정하는 알고리듬을 구현하였다. 상용 스프레드시트의 워크시트 함수를 빔데이터베이스 접근에 사용하였고, Visual Basic for Application (VBA) 개발환경을 사용하여 graphic user interface (GUI)를 구현하였다. 프로그램의 정확도를 평가하기 위하여 동일한 빔 데이터를 가진 치료계획 시스템을 이용하여 213개의 경우에 대한 팬톰의 선량을 계산하고 비교하였다. 또한 3차원 입체조형방사선 치료를 받은 17명의 환자데이터로부터 108개의 MU계산 기록을 추출하여 본 프로그램에서 계산된 MU와 비교하였다. 가상의 팬톰을 대상으로 계산을 수행한 결과, 과도한 비균질 영역계산을 제외하면 계산된 MU가 치료계획시스템과 3% 이내에서 잘 일치하였고, 환자 데이터를 이용한 계산에서도 과도한 비균질 영역 계산을 제외한 모든 계산에서 최대오차가 5% 이하로 나타났다. VBA 및 Microsoft Excel 워크시트 인터페이스를 이용하여 임상에 이용될 빔데이터 자료의 자동 생성 및 빔데이터 비교 템플릿 등의 용이성이 판명되었다. 본 프로그램을 이용하여 치료계획시스템의 정확성을 포괄적으로 검증할 수 있으므로 치료계획시스템의 정도관리 및 환자의 독립적 선량검증을 효과적으로 수행할 수 있다. 빔데이터베이스 생성 기능을 이용하여 빔데이터의 주기적 관리 경신 및 대단위 빔데이터베이스의 모니터링을 효율적으로 수행할 수 있다.

• 미생물학회지
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• 제50권4호
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• pp.345-350
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• 2014

여름철의 고온으로의 온도 상승에 따른 사료빈 내의 생균제 L. plantarum, S. cerevisiae 및 B. subtilis의 생존성을 실험실의 가상 조건에서 분석하였다. 상온인 $25^{\circ}C$에서 멸균 사료와 비멸균 사료에 단일 혹은 혼합 균주 첨가 시 pH 변화와 생균제들의 생장을 상호 비교하였다. pH는 멸균 사료와 비멸균 사료 모두에서 4일째에 가장 감소한 것은 같았으나 비멸균 사료에서는 2일째까지는 상승하는 변화의 양상을 보여주었다. 멸균 여부 혹은 혼합 여부와 관계없이 S. cerevisiae와 B. subtilis의 생균수는 일정하게 유지되었지만 L. plantarum의 경우에는 그 수가 모두 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 3종의 혼합 생균제는 상호 길항작용은 없는 것으로 나타났다. 멸균 및 비멸균 사료에 생균제를 첨가한 후 $60^{\circ}C$의 고온 환경에서 사료의 pH 와 단일접종 생균제의 생존성을 조사하였다. 멸균 및 비멸균 사료 사이에 뚜렷한 pH의 변화는 관찰되지 않았으며 B. subtilis의 pH가 가장 낮게 관찰되었다. 고온 하에서 L. plantarum과 S. cerevisiae 균주는 생존할 수 없었으며, 내열성을 가진 B. subtilis 균주는 생존하면서 사료에 자연적으로 생존하는 오염세균의 증식을 억제하였다. 또 B. subtilis를 접종한 비멸균 사료에서 2일째부터 오염 곰팡이가 관찰되지 않았다. 따라서 내열성이 강한 B. subtilis 균주를 사용하면, 여름철 사료빈 내에 병원성 세균과 곰팡이의 오염을 억제할 수 있는 것으로 나타났다.

• 터널과지하공간
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• 제33권4호
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• pp.281-298
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• 2023

달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.