본 논문에서는 3차원 공간에서 6자유도로 움직이는 카메라의 실시간 포즈를 추적하기 위해, RGB-D 입력 영상들로부터 카메라의 실시간 주행 거리를 효과적으로 계산할 수 있는 시각 주행 거리 측정기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정기에서는 컬러 영상과 깊이 영상의 풍부한 정보를 충분히 활용하면서도 실시간 계산량을 줄이기 위해, 특징점 위주의 저밀도 주행 거리 계산 방법을 사용한다. 또한, 본 시스템에서는 정확도 향상을 위해, 정합된 특징점들에 대한 추가적인 정상 집합정제 과정과 이들을 이용한 주행 거리 정제 작업을 반복하도록 설계하였다. TUM 대학의 벤치마크 데이터 집합을 이용하여 다양한 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
오늘날 관찰값의 개수에 비해 변수의 개수가 큰 희박한 데이터셋은 다양한 분야에서 쉽게 찾아볼 수 있고, 통계학에서 그러한 데이터셋에 대한 분석은 하나의 도전이 되어 왔다. 그러한 희박한 데이터에 대한 분류를 위해 판별분석모형들이 최근에 개발되었다. 그러한 판별분석모형들 중 하나의 접근법은 그룹들을 잘 구분해주는 차원들을 찾기를 시도하는데, 그러한 차원들은 데이터의 변수의 개수보다 훨씬 적다. 그러한 모형에서 차원의 수는 예측과 자료의 시각화를 위해 중요한 역할을 하고 일반적으로 K-묶음 교차타당성 방법에 의해 결정된다. 하지만, 희박한 데이터의 경우 K-묶음 교차타당성 방법 적용시 각 묶음에 대한 관찰값의 개수가 매우 적을 수 있기 때문에 교차타당성에 의한 차원 수 결정은 신뢰성이 떨어질 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 그러한 희박판별분석모형에 의해 찾아진 차원들에서 각 그룹들의 평균 간의 표준화된 거리에 근거한 측도를 사용하여 최적의 차원 수를 결정하는 방법을 제안하고, 제안된 방법은 모의실험을 통해 검증된다.
본 연구에서는 ALOKA PDM-117(X-ray 측정용 선량계)선량계를 이용하여 구내방사선 촬영기에서 발생하는 방사선에 대하여 거리의 변화에 따른 선량분포를 3차원으로 측정하였다. 구내 방사선촬영에 있어서 XCP 필름 유지기구(XCP-DS FIT)를 사용하여 영상을 얻는 경우 방사선의 선량 분포는 변할 수 있고 이것은 방사선영상과 환자피폭에 영향을 미치게 된다. 따라서 위치에 따른 선량을 표준화하여 XCP 필름 유지기구 사용 유무에 따른 선량과의 관계를 알아볼 필요성이 있다. 본 연구에서는 측정된 3차원 선량분포를 통하여 등각촬영시 얻을 수 있는 최적의 영상과 동일한 선량을 얻기 위한 조사시간과 거리와의 관계 및 선량분포의 모서리 퍼짐 현상에 대한 결과를 정량적으로 측정하였다. 거리가 증가함에 따라 중심 선량은 감소하였지만 조사통 가장자리 부분의 방사선 퍼짐은 증가하는 경향을 보였다. 이것은 XCP 필름 유지기구를 사용하는 경우에 선속 가장자리 부분에서 방사선의 선량이 퍼지는 경향을 보이기 때문이므로 환자의 병소이외의 부분에 대한 피폭에 주의를 기울여야 함을 정량적으로 확인 하였다. 본 연구의 결과는 품질 좋은 치아영상을 얻고, 환자의 피폭선량을 줄이는데 매우 유용하게 사용되어 질 수 있을 것으로 사료된다.
화상 데이터의 특성을 표현하는데 적합한 깁스분포를 바탕으로 특징벡터를 추출하여 패턴을 분류하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 특징벡터는 화상의 크기, 위치, 회전에 대해서 불변이며 접영에 대해서도 덜 민감한 특징을 갖는 2차원 모멘트들의 원소로 만들어진다. 알고리즘은 공간정보를 갖는 2차원 모멘트를 이용하여 특징벡터를 추출하는 과정과 거리함수를 이용하여 패턴을 분류하는 과정으로 구축하였다. 특징벡터는 깁스분포의 묘수를 추정하여 2차원 조건부 모멘트를 추출하여 구성한다. 패턴 분류 과정은 추출된 특징벡터로부터 제안된 판별거리함수를 계산하여 여러 원형 패턴 가운데 최소거리를 산출한 미지의 패턴을 원형패턴으로 분류한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 대문자와 소문자 52자로 구성된 훈련 데이터를 만들어 SUN ULTRA 10 워크스테이션에서 실험을 한 결과 98%이상의 분류성능이 있음을 밝혔다.
본 논문에서는 근거리 효과를 이용하여 음원의 위치를 추정하는 탐지 기법을 해양환경에 적용할 경우에 발생할 수 있는 위치추정 오차에 관하여 분석하였다. 삼각 (triangulation) 알고리듬과 파면곡률 (wavefront curvature) 알고리듬 등을 이용하는 근거리 탐지 기법은 음파가 2차원 평면 (방위, 거리)에서 전달된다고 가정한다. 그러나 해양환경은 2차원 평면이 아닌 3차원 공간 (방위, 거리, 수심)이므로 음파전달에 따른 오차가 발생할 수 있다. 3차원 공간을 가정한 경우에도 해양에서의 다중경로 음파전달을 고려하지 않았다면 역시 오차가 발생하게 될것이다. 근거리 탐지 기법의 위치추정 오차를 분석하기 위하여 다중경로 음파전달모델과 파면곡률을 이용한 초점 빔형성 (focused beamforming)기법을 이용하여 시뮬레이션하였다. 분석결과 수중음속구조, 해저면 수심, 해저면 경사와 음원의 거리 등에 따라 위치추정 오차가 달라짐을 볼 수 있었다.
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.
스마트폰과 같은 단안 카메라를 이용하여 이동 궤적을 추정하고, 주변 3차원 영상을 구성하는 기술은 실내 위치 추정뿐만 아니라 메타버스 서비스에서도 핵심이다. 이 기술에서 가장 중요한 것은 이동하는 카메라 중심의 좌표를 추정하는 것인데, 본 논문에서는 기하학적으로 이동 거리를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 첫 번째와 두 번째 사진으로 3차원 물체점의 좌표를 구하고, 첫 번째와 세 번째 사진의 일치되는 특징점을 이용하여 이동 거리 벡터를 구한 후에, 세 번째 카메라의 원점 좌표를 이동하며 3차원 물체점과 세 번째 사진의 특징점이 일치되는 위치를 구한다. 실제 연속적인 영상 데이터에 적용하여 그 가능성과 정확성이 검증되었다.
최근 쾌적한 도시환경과 삶의 질에 대한 관심과 욕구가 급증하면서 많은 걷고 싶은 거리 조성사업이 추진되고 있지만 이에 대한 지역주민의 지지 등의 태도의 평가나 경제적 가치의 추정 등은 미흡한 실정이다. 걷고 싶은 거리는 말 그대로 누구나 보행할 수 있는 공간으로서 공공서비스 사업이자 지역 명소화 차원에서 추진되고 있으며, 대표적인 공공재이자 비시장재화이다. 본 연구는 비 시장가치 추정법 중 조건부시장가치법(CVM)에 의해 공공서비스 사업이자 지역 명소화 차원에서 추진되고 있는 걷고 싶은 거리 조성사업에 대한 경제적 가치 평가를 목적으로 하였다. 과천시에서 추진 중인 걷고 싶은 거리 조성사업에 대하여 과천시민 152명과 경마공원 이용객 175명을 대상으로 과천시와 경마공원의 이미지 개선효과 등의 분석과 경제적 가치를 추정하였다. 분석 결과, 과천시가 제안한 걷고 싶은 거리 사업에 대하여 지역주민의 69.8%와 경마장 이용자의 60%가 관심을 나타냈고, 지역주민의 81.6%와 이용자의 89.7%가 찬성하였으며, 지역주민의 67.8%와 이용자의 69.7%가 세금 또는 입장료의 지불의사를 나타냈다. 또한, 5년간 지역주민은 가구당(연간) 11,721원의 세금을, 이용자 집단은 750원의 입장료를 추가적으로 지불할 의사가 있어서 전체적으로 걷고 싶은 거리 조성사업은 총사업비의 약 1.4배에 해당하는 9,997백만원의 경제적 가치를 가지는 것으로 분석되었다. 이는 공공재로 제공되는 걷고 싶은 거리 조성사업에 대하여 매우 긍정적 평가와 기대를 나타내는 것으로 이론적 그리고 실무적 측면에서 매우 고무적인 연구결과라 할 수 있다.
본 논문은 카오스 이론의 프랙탈 차원과 수정된 에농 어트랙터를 이용하여 인쇄체 숫자를 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 먼저 숫자 영상으로부터 망 특징 투영 특징, 교차거리 특징을 1차 구한 후, 이 특징들을 시계열 데이터로 변환한다. 그리고 본 논문에서 제안한 수정된 에농 시스템을 이용하여 프랙탈 차원을 나타내는 자연 척도 및 정보 비트값을 구한다. 마지막으로 표준패턴 데이터베이스와 비교하여, 최소 거리값을 이용하여 숫자 인식을 행한다. 실험 결과 10가지 숫자에 대하여 100%의 분류율을 나타내었고, 또한 실제 문서를 대상으로 실험한 결과 90%의 인식률과 초당 26자의 인식속도를 보임으로써 제안된 방법의 유효성을 보였다.
재생하고자 하는 3차원 이미지에서 발현되는 빛의 간섭 무늬를 계산하여 얻게 되는 Computer Generated Hologram(CGH)은 본래의 3차원 이미지와 유사관계를 찾기 힘든 형태로 형성되기에 직접적인 초점 위치 혹은 크기 등의 변환이 어려운 것으로 알려져 있다. 본논문은 이러한 문제 중 하나인 다중 평면으로 구성된 3차원 이미지 CGH의 평면별 초점 거리를 변환하는 문제를 해결하는 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 CGH로부터 재생되는 3차원 이미지를 여러 각도에서 관측한 2차원 이미지의 집합으로 구성된 Light-Field (LF) 이미지로 변환하고, 관측한 각도별로 이동하는 객체의 위치를 객체 탐지 알고리즘인 YOLOv5(You Only Look Once version 5)로 분석한 뒤, 이를 조절함으로써 초점 거리가 변환된 LF 이미지와 이를 역변환한 결과인 CGH를 생성한다. 해당 기술은 CGH의 픽셀 사이즈가 3.6 ㎛, 해상도가 3840⨯2160인 상황에서 10 cm 거리에 재생되는 상에 적용되어 영상 품질의 큰 손실 없이 약 3 cm 정도의 범위에서 초점 거리를 변환시킬 수 있음을 시뮬레이션 분석과 실제 실험 관측을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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