본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.
3D 그래픽 소프트웨어의 대중화, 하드웨어의 발전 등으로 학교교육에서 3D 그래픽 도구를 보다 용이하게 사용할 수 있게 되었다. 그리고 초등학교의 도형영역의 교과 내용이 보다 강화되어 도형영역의 학습 난이도는 증가하였다. 이에 관련 소프트웨어인 스케치업 프로그램을 이용하여 도형 영역에 학습 효과를 증진시켜 보고자 한다. 그러기 위해 기존 연구를 분석하였으며 3D 그래픽 소프트웨어를 분류하고 벡터 그래픽 소프트웨어에 대한 선택의 기준을 제시하여 스케치업을 선택한 이유를 설명하였다. 스케치업을 활용하기 위해 도형영역의 단원을 재구성하였는데 주로 입체도형을 만들고 회전하고 단면을 파악하는 내용을 선정하여 재구성하였다. 그리고 입체도형 쌓기에 대한 내용을 교육과정의 초기에 삽입하였다. 10개 차시를 구성하고 교수학습에서 스케치업을 활용하며 재구성 교육과정을 실천하였다. 그리고 t 검증을 통해 전후 검사를 한 결과 공간 시각화 능력과 공간 방향 능력 분야에서 유의미한 통계 결과가 나타났다. 따라서 스케치업을 이용한 도형학습에의 적용은 효과적인 것으로 해석할 수 있다.
본 논문은 의학 연구 및 교육, 환자 치료를 위해 보다 정확한 정보를 제공하고자 의료 영상 중에 가장 많이 사용하는 의료 영상인 뇌 MR 영상의 횡단면만을 가지고 3차원으로 가시화한다. 3차원으로 재구성하는데 있어서 원 영상의 모형을 자연스러운 표현을 위해서는 층 영상과 층 영상간의 보간 영상이 필요하므로 이를 생성하는 방법에 대해서 제안한다. 그리고 3차원 재구성에 필요한 정보를 추출하기 위해 각 영상에서 머리와 뇌 영역의 윤곽선 정보를 추출하고 가시화의 시간을 줄이기 위해 윤곽선 정보에서 특징점을 추출하여 이를 기반으로 하여 3차원으로 재구성 한다.
전산화단층촬영에서 조영 증강을 위한 조영제 주입은 정맥내에 삽입한 카테터를 통해 자동주입기로 주입하고 있다. 정맥내에 위치한 카테터를 제거하는 도중에 IV 카테터가 부러져 정맥내에 남아 있는 카테터의 조각은 환자에게 순환기 질환의 위험을 초래할 수 있다. CT 검사 중에 정맥내에 카테터 조각이 남아있는 2명의 환자를 대상으로 카테터의 크기 및 위치를 정확히 확인하기 위해 MDCT를 이용하여 정맥내 주사부위를 스캔하였다. 3D 재구성은 MPR, MIP, 볼륨렌더링, SSD 등으로 구성하였다. 정맥내에 위치한 카테터 조각을 MDCT로 스캔한 데이터를 3D 재구성으로 정맥내의 위치 및 크기를 확인하였고, 카테터 조각을 제거하는데 일조하였다.
휴대용 단말기에서의 동영상 및 3차원 영상을 처리하는 것이 일반화되면서, H.264 및 3차원 그래픽 가속기 데이타를 처리하기 위한 연산량이 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 H.264 인코더의 움직임 추정기 및 디코더의 움직임 보상기와 3차원 그래픽 렌더링 가속기를 재구성 가능하도록 설계하였다. 움직임 추정기는 효율적인 데이타 스캐닝 방법과 DAU, FDVS 알고리즘을 사용하여, JM8.2에 제시된 다중 프레임 움직임 추정보다 연산량을 평균적으로 70% 이상 감소시키면서 화질 열화가 없도록 하였다. 3차원 그래픽 렌더링 가속기는 중심선 트래버셜 알고리즘을 사용하여 병렬 처리하도록 함으로써 처리량을 증가시켰다. 움직임 추정기와 3차원 렌더링 가속기의 메모리를 재구성 가능한 구조로 설계하여, 2.4Mbits (47%)의 메모리를 공유하였으며, 메모리를 8개의 블록으로 분산시켜 사용되지 않는 부분의 전력 소모를 최소화 할 수 있도록 하였다. 또한, 움직임 보상기와 3차원 렌더링 가속기의 픽셀 프로세서를 공유하여 약 7%의 하드웨어면적을 감소 시켰다.
SWBF(shrink-wrapped boundary face) 알고리즘은 조직되지 않은 3차원 측정점으로부터 표면을 재구성하기 위해 최근에 제안된 방법이다. 본 논문에서는 SWBF 알고리즘의 표면 중복문제를 제기하고, 이를 해결하기 위한 개선된 표면 재구성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 경계셀이 아닌 모든 셀들을 내부셀과 외부셀로 구분하고, 개선된 경계면의 정의를 이용해 초기메쉬에서 표면의 중복이 발생하지 않도록 하였다. 또한, 측정 방향에 따라 표면 샘플링의 조밀도가 차이가 나는 일반적인 3차원 스캐너로부터 추출된 데이터의 처리를 위해 셀 영상에서 2차원 연결성을 정의하여 사용하였다. 실험을 통해 제안된 방법이 SWBF 알고리즘의 표면중복문제를 극복하는데 매우 유용함을 알 수 있었다.
비교정 연속영상(uncalibrated sequence images)에서의 조밀한 데이터로부터 3차원 재구성할 경우, 대량의 대응점 탐색 문제 및 계산시간 문제에 봉착한다. 본 논문에서는 이에 대한 대응책으로, 비교정 영상에서 중요영상 선택법을 제안하고, 이를 이용해 최소한의 영상으로 효율적인 3차원 재구성하는 새로운 방법을 제안한다. 즉 입력된 영상에서 소수만의 영상을 이용해서 작업을 수행하게 된다. 선택된 중요영상에서 대응점을 선택한다. 선택된 대응점은 카메라 교정을 수행하는데 이용된다. 외곽선 이미지를 이용하여 조밀한 형태의 대응점을 추출한다. 조밀한 대응점을 찾기 위한 제안된 알고리즘은 3차원 구조 복원을 효과적으로 수행하는데 이용된다.
목적: 기존의 영상 재구성은 간소화된 투사 물리 모델을 사용하고 있다. 하지만 3D 재구성과 같은 실제적인 물리 모델은 시간이 많이 걸려서 임상에서 모든 데이터에 적용하기 힘들고, 복잡한 물리모델을 설명하기 위해 큰 메모리를 사용하면 한대의 일반적인 재구성 머신으로는 불가능하다. 개인 컴퓨터들에서도 큰 규모의 기술을 가능하게 하기위해, 병렬 연산을 이용한 빠른 재구성의 현실적인 분산메모리 모델을 제시한다. 대상 및 방법: 실제로 구현하는 가능성을 보기 위해 가상 컴퓨터들을 이용하여 선행 연구를 진행하였고, 다양한 가능성을 테스트하기 위해 상용서비스를 하고 있는 슈퍼컴퓨터(Tachyon)에서 성능 테스트를 하였다. 가장 많이 사용되는 2D 투사 영상과 실제적인 물리 모델인 3D 응답라인을 이용한 기댓값 최대화 알고리즘을 테스트하였다. 스터디 중 특정 반복횟수 이후에 속도가 최대 6배까지 느려지는 현상이 발견되어 컴파일러 최적화를 통해 병렬 효율의 극대화를 꾀하였다. 결과: Linux에서 MPICH와 NFS를 이용하여, 여러 컴퓨터에서 하나의 프로그램으로 분산 연산이 가능하였다. 병렬 연산을 했을 때 동일한 반복 연산에서 재구성된 영상간의 차이가 실수의 유효숫자(6bit) 정도임을 확인하였다. 2배의 연상장치를 사용했을 때 1.96배의 좋은 병렬화 효율을 보여주었다. 반복 연산 횟수가 증가함에 따라 느려지는 현상은 SSE를 이용한 Vectorization 방법을 사용했을 때 해결할 수 있었다. 결론: 이번 연구를 통해 일반 컴퓨터들을 이용한 현실적인 병렬 컴퓨터 시스템을 구성하여, 작은 메모리의 단일 일반 컴퓨터로는 불가능한 간단화 할 수 없는 복잡한 물리 과정도 영상 재구성 방법에 사용 가능하게 되었다.
2차원 슬라이스 영상으로부터 volume rendered 이미지를 생성하기 위해서는 2차원 영상의 pixel 데이터를 voxel 기반으로 재구성해야 한다. 영상을 재구성하면서 생성되는 voxel value 는 3차원 영상을 2차원 화면으로 원근 투영할 때 최종 픽셀값을 결정하는 기본 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 조합되는 voxel value를 결정하는 Transfer Function를 이용한 intensity 와 gradient magnitude 의조작을 통하여 최종 3차원 이미지에서 오브젝트의 surface 뿐만 아니라 내부의 서로 다른 조직끼리의 경계 영역을 가시화하여 보았다.
CT(Computed Tomography)영상에서 선량과 화질은 중요한 요소이다. 선량은 환자에게 직접적으로 악영향을 끼치는 요소이며, 화질은 환자의 병변을 판단하는데 매우 중요하게 작용한다. 반복적 재구성 알고리즘을 이용하면 저선량 영상에서도 고화질의 영상을 얻을 수 있는지 FBP와 정량적, 정성적으로 비교하였다. 촬영 프로토콜은 관전압 80, 100, 120kVp에서 관전류를 동일하게 200mA로 촬영하여 획득하였으며, 정량적 평가를 위해 SD(Standard Deviation), SNR(Signal to Noise Ratio), MTF(Modulation Transfer Function)를 측정하여 분석하였다. 선량은 80kVp일 때 가장 낮았으며, 120kVp일 때 가장 높았다. 80kVp의 영상을 Toshiba 사(社)의 AIDR 3D(Adaptive Iterative Reduction integrated into $^{SURE}Exposure$)로 재구성하고, 120kVp의 영상에 FBP로 재구성한 다음 정량적 비교를 한 결과 AIDR 3D를 적용한 영상의 SD가 낮게 나왔으며, SNR이 높게 나타났고, MTF 곡선은 유사하게 나타났다. 그리고 FWHM(Full Width at Half Maximum) 값의 오차가 거의 없었다. 결론적으로 AIDR 3D는 저선량에서도 높은 화질을 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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