본 논문에서는 가정용 게임에 적용 가능한 저가이면서 컴팩트한 모션캡쳐 시스템을 목표로 하고 있다. 현재 영화나 게임에 이용되는 모션캡쳐 시스템은 장비가 크고 상당히 고가이기 때문에 간단한 가정용 게임에는 적용하기 어렵다. 요즘 흔히 사용되는 USB CCD카메라를 이용한 모션캡쳐 게임은 속도가 느리고 2차원 인식만 하는 단점을 가지고 있다. 하지만 최근 연구에서 저가이면서 속도가 빠른 PSD센서를 이용하여 3차원 측정이 가능한 시스템을 구현할 수 있게 되었다. 2차원 측정이 가능한 PSD센서를 이용한 3차원 모션캡쳐 시스템에는 2개 이상의 PSD를 사용하는 스테레오 비전 기반의 PSD 모션캡쳐 시스템과 빛의 세기와 거리와의 관계를 이용하여 하나의 PSD만으로도 3차원 측정이 가능한 광량보정 기반의 단일 PSD 모션캡쳐 시스템 등이 소개되었다. 하지만 현재 개발된 두 시스템을 가정용 게임에 적용하기에는 다음과 같은 문제가 있다. 두 개 이상의 PSD 센서를 사용해야 하기 때문에 고가이고 복잡하다. 광량보정 기반의 단일 PSD 모션캡쳐 시스템의 경우에는 측정된 마커의 광량을 이용하여 거리를 계산하기 하기 때문에 거리측정을 위해 전방향으로 균일한 광량을 가지는 마커를 만들어야 하므로 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결한 새로운 접근방법을 소개하고자 한다. 일정한 거리에 떨어져 있는 두 개의 마커가 광학적 특성만 동일하다면 두 마커 사이의 상대적 광량차이를 이용하여 3차원 측정을 할 수 있다는 것이다. 결과적으로 저가이며, 빠르고, 컴팩트하고, 광각이며, 게임에도 적용가능한 단일 PSD 모션 캡쳐 시스템을 개발했다. 이 개발된 시스템이 애니메이션이나 영화, 게임에도 사용되어질 것으로 기대한다.
컬러 이미지 센서는 광전 변환을 일으키는 촬상 소자와 내부의 영상처리 과정을 거쳐서 컬러 이미지를 출력한다. 일반적으로 출력 영상은 원 피사체의 XYZ 3 자극치와 카메라 RGB 출력 신호 사이의 변환 관계인 카메라 전달 특성에 의해 결정된다. 본 논문에서는 컬러 이미지 센서의 내부 조정 항목인 노출-증폭-레벨(shutter-gain-level, SGL)의 특성함수와 자동 화이트 밸런스 상태를 이용한 카메라 전달 행렬을 이용하여 영상의 colorimetry(측색) 상태를 분석하는 기법을 제안한다. 제안 방법으로부터 실제 영상물의 색도와 휘도 등을 예측할 수 있다. 연구에 사용된 컬러 이미지 센서의 AE(auto exposure) 상태와 실제 휘도의 관계를 정량화하여 SGL 함수를 유도하여 영상의 휘도를 예측 한다. 그리고 영상의 색도는 최소 제곱 다항식 모델링 (polynomial modeling)을 이용하여 기준 환경에서 얻은 카메라 전달 행렬과 AWB(auto white balance) 상태를 통해 예측한다. 실험을 통해서 컬러 이미지 센서를 이용한 제안된 영상의 색도와 휘도 예측 기법의 성능이 우수함을 볼 수 있고, 예측된 결과는 실제 영상물 계측과 시청 환경 측정을 이용한 디스플레이 화질 설정 시스템, 보안 등의 다양한 분야에서 응용이 가능하다.
본 논문에서는 직교성의 특성을 가진 Walsh code 영상과 무작위 위상 영상을 이용하여 계층적인 영상의 암호화 및 복호화로 영상 정보의 수준에 따른 효율적인 정보보호와, 암호화의 수준을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안한 암호화 과정은 각각의 원 영상과 무작위 위상 영상을 곱한 영상을 푸리에 변환 후, Walsh code 영상과 이진 무작위 위상영상을 곱한 영상에 확산시켜 암호화한다. 복호화 키는 암호화 과정에 사용된 Walsh code 영상을 정보의 수준에 따라 더함으로써 계층적인 복호화 키를 생성한다. 그러므로 하나의 복호화 키로도 정보 보호의 수준에 따라 각 암호화 영상을 복호화할 수 있다. 또한 이진 무작위 위상과 무작위 위상 영상은 암호화 영상을 백색 잡음의 패턴과 유사하여 암호화 수준이 높은 장점을 가진다. 컴퓨터 실험과 고찰을 통하여 암호화의 적합함을 확인하였다.
본 논문은 CCD 카메라를 통해 입력받은 영상에서 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 차량을 검출하기 위해서 먼저 영상을 독립적인 방향과 레벨을 가지는 스티어블 피라미드로 변환한다. 특징 벡터는 스티어블 피라미드로 변환된 서브밴드들을 연관되는 같은 위치의 픽셀들을 체인으로 연결하여 방향성 피라미드 특징을 가지는 다차원 벡터들로 구성한다. 차량의 검출은 특징 점의 특징 벡터들을 차량 검출에 사용하였다. 특징 점은 기하학적 위치 정보와 국부적인 방향 정보를 가지는데 실험을 위해서 격자 구조 모양으로 일정한 간격을 갖는 격자 점, 사람의 수작업을 통해서 만든 코너 점, 그리고 격자 내의 코너 점을 대상으로 했다. 차량 검출을 위해 미리 저장된 모델 영상의 특징 점들의 특징벡터들과 후보 영상으로부터 추출된 특징 벡터들의 정합을 통해 각 특징 점의 거리를 비교했다. 차량 검출을 위해 특징 점을 이용함으로써 후보 영상 전체를 비교하지 않고 특징 점의 위치에 대해서만 특징 벡터를 비교하기 때문에 비교 시간과 정확도를 높일 수 있었다. 또한 주변 밝기조건 및 그림자의 영향에 의해 차량 검출이 민감한 문제를 해결할 수 있었다. 도로에서 획득한 주간 영상(10,567)과 저녁 영상(624)을 대상으로 실험하였고, 검출율은 주간의 경우 $92.0\%$와 야간의 경우 $87.3\%$를 얻을 수 있었다.
섬유복합재료의 우수한 인장 성능은 섬유가 매트릭스의 균열 면에서 가교작용을 함으로써 발현되기 때문에 섬유의 분포 특성이 복합재료의 성능에 결정적인 영향을 미치게 된다. 그러나 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 경우 PVA 섬유와 매트릭스 사이의 낮은 명암비와 PVA의 비전도성 특징으로 인하여 섬유의 위치 및 분포특성을 정량적으로 평가히는 방법은 연구가 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 섬유 분포 특성 등을 평가할 때 가장 중요한 과정인 섬유의 검출에 대하여 검출 성능을 향상 시킬 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 제안한 알고리즘은 형광 현미경을 사용하여 얻은 섬유 이미지를 유형별로 분류하고, 분류된 분류된 섬유 이미지의 특성에 따라 분수령 알고리즘 (watershed algorithm)과 형태학적 재구성 (morphological reconstruction)을 이용하여 보다 정확히 섬유를 검출하는 과정으로 구성된다. 이 과정에서 섬유 이미지를 총 5가지 유형으로 분류하였으며, 인공신경회로망(ANN)을 분류기로 활용하기 위하여 형상 특성을 나타내는 5가지 특징값 즉, $F_s$, $F_c$, $F_p$, $F_l$과 $F_{rl}$을 추출하였다. 추출된 특징값에 대한 데이터베이스를 구축하여 ANN을 학습하여 분류기를 구축함으로써 섬유의 유형을 자동으로 분류할 수 있도록 하였다. 또한 5가지 섬유 이미지 유형 중에서 잘못 검출된 섬유이미지를 분수령 알고리즘과 형태학적 재구성을 통하여 섬유를 정확히 검출할 수 있는 기법을 제안하였다.
목적 : 네트워크를 이용해 영상수집을 하여 방사선치료를 수행하는데 요구되는 기계중심점과 종양중심점의 일치여부 및 환자자세의 재현성을 확인하는 기능 등을 수행할 수 있는 환자자세검증도구를 개발하고자 한다. 대상 및 방법 : 전산화단층촬영 영상으로부터 재구성한 디지털화재구성사진(digitally reconstructed radiography, DRR) 영상과 투과 영상인 모의치료영상, 상용전자포탈 영상장치에서 수집한 포탈영상 밑 CCD 카메라로부터 획득한 디지털영상 등을 네트워크를 통해 수집하였고, 이를 조작할 수 있는 분석용 프로그램을 프로그램 제작툴인 IDL(IDL 5.4, Research systems, USA)을 이용해 작성하였다. 이를 환자자세 검증도구(patients setup verification tool for RT, PSVTS)라 명명하였다. 기계중심점과 종양중심점의 일치여부 확인은 전산화단층촬영영상으로부터 재구성한 DRR 영상과 모의치료영상을 이용하여 위치변위를 분석함으로써 치료조준오차를 구하였다. 환자자세의 재현성 확인은 첫 치료 시에 얻은 포탈 영상과 매 치료 시마다 얻는 포탈영상을 비교, 분석하는 방법과 디지털영상을 이용하는 방법을 사용하였다. 결과 : 방사선치료 시 요구되는 기계 중심점과 종양중심점의 일치여부 및 환자자세의 재현성을 확인할 수 있는 사용자편의방식의 소프트웨어와 환자자세검증도구를 개발하였다. 종양중심점과 기계중심점의 일치여부 확인 결과 치료조준오차는 두경부에서 전후, 좌우 각각 0.8$\pm$0.2 mm, 1.0$\pm$0.3 mm이었고, 골반부에서 1.1$\pm$0.5 mm, 1.0$\pm$0.6mm이었다. 환자자세 재현성은 영상을 실시간으로 획득하여 환자 자세 위치 변화를 시각적으로 평가할 수 있어실용성 있음을 알 수 있었다. 결론 : 환자자세의 재현성 및 종양중심점과 기계중심점의 일치여부를 파악할 수 있는 환자자세검증도구를 개발하였고, DRR 영상의 질 증진, 사용자편의방식의 소프트웨어를 보완한다면 임상응용에 가능할 것으로 사료된다.
The goal of this study was to develop an optimal artificial insemination time estimator(OAITE) for individually stalled sows using image processing and to evaluate the performance of the OAITE through field test. The OAITE consisted of a computer, a multiplexer, three CCD cameras and three LED lamps (950nm wavelength). The computer program used for the OAITE to quantify the lying and non-lying (sitting and standing) rates of sows in stalls was written in LabWindows/CVI. For the purpose of establishing references that would help estimate the optimal artificial insemination(AI) time for sows, the lying rate of the 50 Berkshire⨯Hampshire crossbred sows(parity: 2 to 7) was observed and recorded. The observation was made from the second day after the sows were moved into the stalls when they were artificially inseminated. The results of above process, which compared the lying rates of the day of estrus and the other days, showed that there were no significant differences at the following time bands: 00, 08, 09, 16, and 17(p>0.1). Thus, only the time bands other than these time bands were used to establish the references for determining the onset of the estrus. Based on the lying rates observed and the references established by the procedures above, the study assigned “0” to the lying rate of the non-estrus time band, “0.5” to the lying rate between the non-estrus and estrus time bands and “1” to the lying rate of the estrus time band. The authors of the study assumed that if the OAITE produced “0.5” or above more than 4 times in a row and if the results included “1” at least once, the estrus would have started. In addition, it was assumed that the optimal AI time for sows was between the 26th hour and the 34th hour after the beginning of estrus. The results of sows’ AI of the OAITE group(n=40 sows; AI=1 time) showed that the pregnancy rate was 92.5%, which was the same rate as the control group(n=40 sows; AI=2 times), and that the litter size did not differ between the control and the OAITE group. These data suggest that the OAITE might be effective and economic to estimate the optimal AI time of individually stalled sows.
Aspergillus terreus에 의한 이타콘산 생산 발효공정에서 생산균주의 성장을 어느 정도 제한시킴으로써 배양생리적 특성이 이타콘산 생합성 쪽으로 치우치도록 통계적 방법을 적용하여 itaconic acid의 생산배지 조성을 최적화하는 연구를 수행하였다. 이타콘산은 TCA회로를 거쳐 합성된 cis-aconitic acid의 디카르복실화 반응에 의해 생합성되는 고부가 화학원료물질이다. 우선 One factor at a time (OFAT) 방법을 이용하여 이타콘산의 생산성 증가에 크게 영향을 미치는 중요한 탄소원들로 sucrose, glucose, fructose와 soluble starch를 확인할 수 있었고, 질소원들로는 cottonseed flour와 soybean meal을 찾을 수 있었다. Fractional factorial design을 통하여 이들 6가지 요인들 간의 상호작용의 정도를 확인한 결과 sucrose와 cottonseed flour간의 상호작용의 정도가 가장 컸고, 나머지 요인들 간의 상호작용의 정도는 작거나 혹은 이타콘산 생산에 오히려 부정적인 결과를 나타냈다. 또한 full factorial design (FFD) 실험을 통해 생산배지에 $KH_2PO_4$와 $MgSO_4$가 과량 첨가되면 이타콘산의 생산성이 심각하게 저해됨을 알 수 있었다. FFD의 1차모델식을 근간으로 하여 최급상승법 (steepest ascent method, SAM)을 적용하여 sucrose, cottonseed flour, $KH_2PO_4$ 및 $MgSO_4$의 최적 농도로 향하는 가장 가파른 기울기를 구함으로써, 신속하고 효율적으로 최적 농도지점에 대한 정보를 얻을 수 있었다. SAM이 제시해주는 농도 부근에서 반응표면분석 (response surface method, RSM)을 적용하여 각 배지성분의 농도를 최적화시키기 위해, 2개의 중요한 요인인 sucrose와 cottonseed flour를 이용하여 중심합성계획 (central composite design, CCD) 실험을 수행하였다. 그 결과 이타콘산의 최적 배지 조건은 sucrose 90.4 g/L, cottonseed flour 53.8 g/L인 것으로 관찰되었고, 이 농도에서 이타콘산의 생산성은 초기 사용된 배지에서의 생산성에 비해 약 7배 증가한 4360 mg/l로 나타났다. 이로부터 탄소원 (C)으로 사용한 sucrose와 질소원 (N)으로 사용한 cottonseed flour 간의 C/N 비율이 이타콘산의 생산성에 큰 영향을 미친다는 것을 확인할수 있었다.
목적: 호흡게이트PET(이하 RGPET)을 이용하여 호흡에 의한 PET영상의 인공산물의 감소 효과를 호흡모형 팬톰을 제작하여 분석하였다. 특히 4D-CT를 시행하여 얻은 동일 호흡위상의 CT영상을 이용하여 RGPET의 감쇠 보정에 이용할 수 있도록 CT영상을 재구성하는 방법을 제시하였다. 대상 및 방법: 반복주기 6초, 진동 폭 26mm의 운동 팬톰에 각각 3 ml syringe와 10, 30 ml의 vial에 18.5 MBq (0.5 mCi) 18-F FDG를 주입한 후, 게이트의 유무에 따라 Discovery ST (GE Medical System, Milwaukee. WU) PET-CT 스캐너를 사용하여 PET/CT스캔을 시행하였다. 이때 호흡추적장치로는 적외선 CCD카메라 방식의 Real-Time Position Management (Varian Medical Systems, Palo Alto, CA)을 사용하였다. 호흡게이트PET 및 4D-CT스캔은 10% 호흡위상백분위 별로 총 10세트의 영상을 각각 획득하였다. 이와 같이 운동주기를 10개의 소 구간으로 분할하여 얻은 PET과 CT영상으로부터 각 물체의 위치를 분석하였고, 물체의 크기에 따른 운동 인공산물의 크기와 PET 계수 값의 감소간의 상관관계를 분석하였다. 결과: RGPET과 4D-CT상에서 물체의 중심위치를 호흡위상별로 분석한 결과, 오차범위 내에서 실제 위치와 잘 일치하였다. 게이트를 시행하지 않은 PET에서 관측된 물체의 크기는 상대적 운동크기에 비례하여 증가하여, 운동범위가 물체 크기의 2배가 되면 부피를 2.5배 가량 과대 평가하였다. 반면, 최대 uptake수치는 50% 가량 줄었다. 결론: RGPET을 통해 PET영상에서 나타나는 호흡으로 인한 인공산물의 대부분을 제거할 수 있음을 확인할 수 있었으며, 4D-CT스캔을 통해 획득한 동일위상의 CT 영상을 이용하여 보다 정확한 감쇠 보정 및 영상융합 결과를 얻었다.
연구 목적: $\beta$-Tricalcium phosphate/Hydroxyapatite ($\beta$-TCP/HA) 입자가 혼합된 합성 골 이식재의 particle size가 토끼의 두개골에서 타이타늄 메쉬를 이용해 시행된 골유도 재생술의 결과에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 연구 재료 및 방법: 여섯 마리의 수컷 뉴질랜드 산 백토끼 (5 kg)를 이용하여 실험 하였다. 토끼 두개골의 정 중앙을 절개하고 전층 판막을 형성하여 박리하였다. 두개골의 네 부위에 6 mm 직경의 트레핀 바 (XTP 5406; Dentium, Seoul, Korea)로 원형의 홈을 형성한 후 blood supply를 위해 원형의 홈안에 1 mm 직경의 라운드 바로 다섯 개의 작은 구멍을 형성하였다. 형성된 네 개의 홈 위에 표준화되어 맞춤 제작된 반구형 타이타늄 메쉬 (높이 3 mm, 직경 6 mm; Dentium, Seoul, Korea)를 위치시키고 세 개의 2 mm 길이의 티타늄 핀 (Dentium, Seoul, Korea)을 이용하여 고정하였다. 대조군은 이식재를 포함시키지 않았고 나머지 타이타늄 메쉬들은 실험군으로서 서로 다른 세 가지 크기의 이식재를 각각 담아서 고정하였다. 이식재 ($Osteon^{(R)}$, Dentium, Seoul, Korea)의 성분은 HA와 $\beta$-TCP ($\beta$-TCP/HA)가 혼합되어 있는 합성골 이식재이며 실험군으로 사용한 이식재의 크기는 각각 small (0.3 - 0.5 mm), medium (0.5 - 1.0 mm), large (1.0 - 2.0 mm) size 였다. 8주의 치유기간 후에 토끼를 희생시킨 후 조직 표본을 제작하고 CCD 카메라 (Polaroid DMC2 digital Microscope Camera (Polaroid Corporation, Cambridge, MA 02139, USA))가 부착되어 있는 광학 현미경 (Olympus BX, Tokyo, Japan)을 이용하여 두 가지 배율 (12.5배, 40배)로 조직학적 소견을 관찰하였다. 신생 골부위와 남은 골이식재 부위의 넓이를 측정하여 타이타늄 메쉬 내부 공간에서 차지하는 면적의 비율(%)을 구하였다. 그 수치들을 Mann-Whitney U-test와 Wilcoxon signed rank-test를 이용하여 통계 분석하였다 ($\alpha$ = .05). 결과: 대조군과 $\beta$-TCP/HA를 이식한 나머지 세 군의 신생골 형성을 비교하면 통계적으로 유의하게 $\beta$-TCP/HA를 이식한 군에서 신생골 형성이 더 많았다 (P = .003). 서로 다른 particle size 간 비교에서는 신생골 형성에 있어서 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 하지만 형성된 수직골 총량 (신생골과 이식골의 면적의 합)을 각 그룹 간에 비교해 보면 대조군보다 $\beta$-TCP/HA를 이식한 군이 통계적으로 더 많은 비율을 나타내었고 (P = .001), 특히 $\beta$-TCP/HA 이식 군간 비교에서는 medium size 군이 large particle size 군보다 통계적으로 더 큰 면적을 나타내었다 (P = .039). 그러나 large particle size 군과 small particle size 군 사이 그리고 medium size 군과 small particle size 군 사이에는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다 (P> .05). 결론: 티타늄 메쉬를 이용한 수직골 증대술에서 $\beta$-TCP/HA 합성골을 사용하는 경우 수직골 형성에 기여하며 특히 medium size (0.5 - 1.0 mm)의 $\beta$-TCP/HA 이식재가 large size 이식재 보다 더 우수한 수직골 형성의 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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