방사선 사고 지역 및 제염이 필요한 지역에서의 안전하고 신속한 제염작업을 진행하기 위해서는 방사선 오염원에 대한 다양한 정보 획득이 필요하다. 특히 방사선원의 정확한 위치와 분포 정보의 파악은 신속한 후속 조치 및 오염원 제거를 위해 반드시 필요하며, 작업자의 방사선 피폭을 최소화할 수 있다. 방사선원의 위치와 분포 정보를 획득하기 위해서는 방사선 분포 탐지 장치를 사용한다. 방사선 분포 탐지 장치의 경우 일반적으로 탐지 센서 부가 단일 센서로 구성되며, 단일 센서의 물리적 한계로 인해 탐지 범위가 제한되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 방사선 오염 분포 영상화 장치에 사용되는 단일 센서의 탐지 감도 제어를 위하여 보정 검출기를 적용하였으며, 이를 통해 제한적이었던 선량률 탐지 범위를 향상하였다. 또한 감마선 조사 시험을 통해 방사선 분포 탐지 범위의 개선을 확인하였다.
전천후 자료 취득이 가능한 SAR 영상을 기반으로 한 선박 탐지와 인공지능 기반 탐지 알고리즘과 함께 사용하는 것은 안정적인 선박 모니터링에 효과적이다. 기존의 SAR 영상에서는 인공지능 기반 선박 탐지 알고리즘에 진폭 영상만을 주로 사용하였으며, 물체의 산란 특성을 구분할 수 있는 다중 편파 SAR 영상의 편파 지표는 사용되지 않았다. 이에, 본 연구에서는 이중 편파 Sentinel-1 SAR 영상으로부터 고유값 분해를 통해 취득한 4개의 편파 지표인 H, p1, DoP, DPRVI와 방사 보정을 통해 취득한 2개 편파의 산란계수인 γ0, VV, γ0, VH를 이용하여 총 6개의 밴드를 가진 SAR 영상 52장의 데이터베이스를 구축하고, 이와 상응하는 시간에 취득한 선박의 실시간 위치 및 속도 정보인 AIS 자료를 사용하여 학습자료를 추출하였다. 구축된 밴드 조합에 대해 선박탐지 정확도를 평가한 결과, 이중 편파 지표를 진폭과 함께 사용한 경우 진폭 값만을 사용했을 때에 비해 개선된 탐지 정확도를 보였다.
When performing remote tasks using robots in nuclear power plants, a 3D shape measurement system is advantageous in improving the efficiency of remote operations by easily identifying the current state of the target object for example, size, shape, and distance information. Nuclear power plants have high-radiation and underwater environments therefore the electronic parts that comprise 3D shape measurement systems are prone to degradation and thus cannot be used for a long period of time. Also, given the refraction caused by a medium change in the underwater environment, optical design constraints and calibration methods for them are required. The present study proposed a method for developing an underwater 3D shape measurement system with improved radiation tolerance, which is composed of commercial electric parts and a stereo camera while being capable of easily and readily correcting underwater refraction. In an effort to improve its radiation tolerance, the number of parts that are exposed to a radiation environment was minimized to include only necessary components, such as a line beam laser, a motor to rotate the line beam laser, and a stereo camera. Given that a signal processing circuit and control circuit of the camera is susceptible to radiation, an image sensor and lens of the camera were separated from its main body to improve radiation tolerance. The prototype developed in the present study was made of commercial electric parts, and thus it was possible to improve the overall radiation tolerance at a relatively low cost. Also, it was easy to manufacture because there are few constraints for optical design.
Jung, Seongmoon;Kim, Bitbyeol;Yoon, Euntaek;Kim, Jung-in;Park, Jong Min;Choi, Chang Heon
한국의학물리학회지:의학물리
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제32권4호
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pp.165-171
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2021
Purpose: This study aimed to evaluate the effect of collimator width on effective atomic number (EAN), relative electron density (RED), and stopping power ratio (SPR) measured by dual-layer dual-energy computed tomography (DL-DECT). Methods: CIRS electron density calibration phantoms with two different arrangements of material plugs were scanned by DL-DECT with two different collimator widths. The first phantom included two dense bone plugs, while the second excluded dense bone plugs. The collimator widths selected were 64 mm×0.625 mm for wider collimators and 16 mm×0.625 mm for narrow collimators. The scanning parameters were 120 kVp, 0.33 second gantry rotation, 3 mm slice thickness, B reconstruction filter, and spectral level 4. An image analysis portal system provided by a computed tomography (CT) manufacturer was used to derive the EAN and RED of the phantoms from the combination of low energy and high energy CT images. The EAN and RED were compared between the images scanned using the two different collimation widths. Results: The CT images with the wider collimation width generated more severe artifacts, particularly with high-density material (i.e., dense bone). RED and EAN for tissues (excluding lung and bones) with the wider collimation width showed significant relative differences compared to the theoretical value (4.5% for RED and 20.6% for EAN), while those with the narrow collimation width were closer to the theoretical value of each material (2.2% for EAN and 2.3% for RED). Scanning with narrow collimation width increased the accuracy of SPR estimation even with high-density bone plugs in the phantom. Conclusions: The effect of CT collimation width on EAN, RED, and SPR measured by DL-DECT was evaluated. In order to improve the accuracy of the measured EAN, RED, and SPR by DL-DECT, CT scanning should be performed using narrow collimation widths.
The purpose of this study is to evaluate the clinical risk according to the applicator heterogeneity, mislocation, and tissue heterogeneity correction through a dose verification program during brachytherapy of cervical cancer. We performed image processing with MATLAB on images acquired with CT simulator. The source was modeled and stochiometric calibration and Monte-Carlo algorithm were applied based on dwell time and location to calculate the dose, and the secondary cancer risk was evaluated in the dose verification program. The result calculated by correcting for applicator and tissue heterogeneity showed a maximum dose of about 25% higher. In the bladder, the difference in excess absolute risk according to the heterogeneity correction was not significant. In the rectum, the difference in excess absolute risk was lower than that calculated by correcting applicator and tissue heterogeneity compared to the water-based calculation. In the femur, the water-based calculation result was the lowest, and the result calculated by correcting the applicator and tissue heterogeneity was 10% higher. A maximum of 14% dose difference occurred when the applicator mislocation was 20 mm in the Z-axis. In a future study, it is expected that a system that can independently verify the treatment plan can be developed by automating the interface between the treatment planning system and the dose verification program.
This study aims to investigate whether there is intensionally changing eye - gaze on the cafe space images with floor finishing materials. In the Yarbus' experiment, he argued that changing information that an observer is asked to obtain from an image changes pattern of eye movements. Based on the scan path evidence, this research have questions as (1) the difference of visual attention on finishing floor material stimulus, (2) visual attention of initial activity time and type of movement paths on AOIs, and (3) visual relation floor area with another AOIs. Eye movements were recorded with the SMI REDn Scientific, which sampled eye position at 30Hz and lasted 2 minutes(120s). Although viewing was binocular, only the right eye was tracked. Of the 66 observers(mean age 22 years, standard deviation: ${\pm}1.82$) who participated in the experiment done by the four point calibration and validation procedures at the beginning tasks. Analyzing qualitative data from the number of fixation and duration on AOIs divided into four parts (AOI I-Floor, AOI II-Wall, AOI III-Ceiling, and AOI IV-Counter) in the stimulus. The results from this experiment analyzed as follows. First, it was significant in the difference of the average number of AOIs fixation times observed for the spatial image using the wood tile flooring material and the polishing tile. The wood tile flooring of stimulus had higher fixation number on AOI-II, AOI-III, and AOI-IV than the polishing tile. On seeing AOI-I was higher attention in the polishing tile stimulus. Second, the observers examined AOI-II intensively in both stimuli. However, the visual intensity was also followed by on the AOI-IV and AOI-I in the wood tile flooring stimulus, and on AOI-I, AO-IV in the polishing tile. Third, visual attention data on each AOIs have divided into the time range of "5 sec" for both images. In the wood tile stimulus, the horizontal movement path followed by AOI-II, AOI-IV, and AOI-II. In the polished tile stimulus, the movement path followed by moving vertically to AOI-II, AOI-I, and AOI-II. This study approached meaningfully and found out the characteristics of visual attention, according to the different intentions of visual attention, the relationship pathways of visual mechanism appeared and also activated by eye-tracking experiments.
Yun, Hee Sup;Park, Soo Hyun;Kim, Hak-Jin;Lee, Wonsuk Daniel;Lee, Kyung Do;Hong, Suk Young;Jung, Gun Ho
Journal of Biosystems Engineering
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제41권2호
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pp.126-137
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2016
Purpose: The overall objective of this study was to evaluate the vegetation fraction of soybeans, grown under different cropping conditions using an unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with a red, green, and blue (RGB) camera. Methods: Test plots were prepared based on different cropping treatments, i.e., soybean single-cropping, with and without herbicide application and soybean and barley-cover cropping, with and without herbicide application. The UAV flights were manually controlled using a remote flight controller on the ground, with 2.4 GHz radio frequency communication. For image pre-processing, the acquired images were pre-treated and georeferenced using a fisheye distortion removal function, and ground control points were collected using Google Maps. Tarpaulin panels of different colors were used to calibrate the multi-temporal images by converting the RGB digital number values into the RGB reflectance spectrum, utilizing a linear regression method. Excess Green (ExG) vegetation indices for each of the test plots were compared with the M-statistic method in order to quantitatively evaluate the greenness of soybean fields under different cropping systems. Results: The reflectance calibration methods used in the study showed high coefficients of determination, ranging from 0.8 to 0.9, indicating the feasibility of a linear regression fitting method for monitoring multi-temporal RGB images of soybean fields. As expected, the ExG vegetation indices changed according to different soybean growth stages, showing clear differences among the test plots with different cropping treatments in the early season of < 60 days after sowing (DAS). With the M-statistic method, the test plots under different treatments could be discriminated in the early seasons of <41 DAS, showing a value of M > 1. Conclusion: Therefore, multi-temporal images obtained with an UAV and a RGB camera could be applied for quantifying overall vegetation fractions and crop growth status, and this information could contribute to determine proper treatments for the vegetation fraction.
현재 현업에서 사용되고 있는 상용 무인기 영상처리 소프트웨어는 카메라 캘리브레이션 정보나 영상 전체에 대한 블록 번들조정 정확도만 제공할 뿐 스테레오 페어의 실제 도화 가능여부에 대한 정확도는 거의 제공하지 않는다. 본 논문에서는 무인기 영상처리 소프트웨어에서 산출된 표정요소를 사용하여 도화품질을 산출하고 실제 도화기에 적용하여 도화품질의 신뢰성에 대해서 분석하였다. 도화품질은 Y시차 정확도, 상대모델 정확도, 절대모델 정확도의 3가지 정확도로 정의하였다. Y시차 정확도는 스테레오 페어간 입체시 여부를 판단할 수 있는 정확도이다. 상대모델 정확도는 모델 좌표계 상에서 스테레오 페어간 상대적인 번들조정 정확도이다. 절대모델 정확도는 절대 좌표계에서 번들조정 정확도이다. 실험데이터는 도심지를 대상으로 회전익에서 취득된 GSD 5 cm급의 영상 723장을 사용하여 도화품질을 분석하였다. 연구진이 개발한 기술을 사용해 예측한 상대모델 정확도와 실제 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.11 m로 정밀한 결과를 보여 주었다. 절대모델 정확도도 마찬가지로, 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.16 m로 정밀한 결과를 보여주었다.
인공위성 원격탐사를 이용한 선박탐지는 주요 적용 분야 중 하나로, 광역의 환경 감시와 해상보안에 적용되고 있다. 이를 통하여 어장을 포함한 해상교통을 모니터링할 수 있으며, 기름유출 선박을 찾기도 한다. 본 연구에서는, RADARSAT의 합성개구레이더(SAR) 영상을 기반으로 개발한 자동선박탐지기법을 제시하고, 2004년 8월 6일에 얻어진 영상에 적용을 하여 현장 자료와의 비교를 실시하였다. 선박탐지알고리듬은 보정, 랜드마스킹, 필터링, 위치 등록 그리고 식별의 5단계로 구성된다. 울산항을 중심으로 이루어진 위성 촬영시점의 풍속은 최대 0.4m/s이었다. 전장이 68m 이상인 묘박지의 선박을 중심으로 한 선박 탐지 결과는 울산 항만교통정보시스템의 레이더정보와 잘 일치하였다. 바지선과 같은 소형선박의 경우, SAR에 의한 선박 탐지 능력이 육상에 설치된 레이더보다 더 높은 경우도 있었다. 또한, SAR 레이더 산란 단면적(RCS)을 이용하여 선박의 길이와 폭을 계산하였으나, 레이오버와 그림자 효과 때문에 실제 값보다 비교적 높게 추정되었다.
로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다. 본 논문에서는 어안렌즈를 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특징을 갖는 고급의 영상 특징을 구하고, 이 특징들을 맵 빌딩과 위치 추정에 이용하였다. 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 이용하여 보정된 영상에서 천정영역과 벽영역으로 분할한다. 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특징점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특징점들을 구하고 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맵에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩 과정과 맵 상에서 로봇의 위치를 찾는데 이용된다. 로봇의 위치에서 구해진 특징점들은 로봇의 실제 위치를 추정하기 위해 기존의 맵과 매칭을 행하고 동시에 기존의 맵 데이터베이스는 갱신된다. 제안한 방법을 적용하면 50㎡의 영역에 대한 맵 빌딩 소요 시간은 2분 이내, 위치 추정시 위치 정확도는 ±13cm, 로봇의 자세에 대한 각도 오차는 ±3도이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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