목 적: Fiducial marker를 이용하여 움직이는 장기인 간암의 영상유도 방사선 치료 시 fiducial marker에서 발생하는 artifact의 영향에 대하여 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 영상 유도 시스템과 CT simulator를 사용하여 고정된 fiducial marker의 artifact 크기 측정, 움직이는 fiducial marker 궤적의 길이 측정과 2차원 정합과 3차원 정합을 각각 시행하였으며, 이때 couch의 좌표 이동 값을 분석하였다. 결 과: 고정된 3.00 mm 크기의 fiducial marker artifact 크기 측정 결과 기준 CT 슬라이스 두께 1.25, 2.50, 5.00, 10.00 mm에서 CT 4.90, 8.10, 12.90, 19.70 mm, 온 보드 영상장치 5.60, 10.60, 14.70, 29.40 mm로 측정되었고, 40.00 mm로 움직이는 fiducial marker 궤적의 길이를 측정한 결과 CT 42.00, 43.10, 46.50 mm, 온 보드 영상장치 43.40, 46.0, 49.30 mm로 측정되었다. 2차원 정합과 3차원 정합 사이에 1.00, 2.00, 8.00 mm의 좌표 이동이 발생하였다. 결 론: Fiducial marker를 이용하여 영상 유도 방사선 치료를 시행 할 때 fiducial marker에서 발생하는 artifact를 고려하여 slice thickness를 2.50 mm 이하로 설정하는 것이 치료 오차를 최소화 할 수 있는 방법이라 생각한다.
형태론적 영상 분할의 성능은 적절한 마커의 선택에 전적으로 의존한다. 본 논문에서는 경사영상의 국소 최저점으로부터 성장한 담수지역들이 충분한 크기를 가질 때, 마커로 등록하는 마커 배양기를 제안한다. 마커 배양기는 범람 과정이 진행되는 동안, 정의된 마커 영역의 성장, 새로운 마커 영역의 추출, 부적절한 영역에 대한 처리 연기 등을 수행한다. 마커로서의 타당성 진단은 형태론적 필터의 형태소 크기에 의존하는 다중 기준에 의해서 이루어진다. 제안한 마커 배양기는 기존의 방법에 비해서 영역 병합 과정 없이도, 적은 수의 영역으로 동등한 화질을 실현하고, 전송 정보량과 화질 관점에서 우수한 성능을 가지기 때문에, 영역 기반 부호화기를 위한 영상 분할에 적합하다.
The purpose of the present study was to investigate the sentence comprehension strategies used by Korean/English bilingual children when they listened to sentences of their first language, i.e., Korean. The framework of competition model was employed to analyze the influence of the second language, i.e., English, during comprehension of Korean sentences. The participants included 10 bilingual children (ages 7;4-13;0) and 20 Korean-speaking monolingual children(ages 5;7-6;10) with similar levels of development in Korean language as bilingual children. In an act-out procedure, the children were asked to determine the agent in sentences composed of two nouns and a verb with varying conditions of three cues (case-marker, animacy, and word-order). The results revealed that both groups of children used the case marker cues as the strongest cue among the three. The bilingual children relied on case-marker cues even more than the monolingual children. However, the bilingual children used animacy cues significantly less than the monolingual children. There were no significant differences between the groups in the use of word-order cues. The bilingual children appeared less effective in utilizing animacy cues in Korean sentence comprehension due to the backward transfer from English where the cue strength of animacy is very weak. The influence of the second language on the development of the first language in bilingual children was discussed.
In order to control the genetic background noise in QTL mapping, cofactor markers were incorporated in single marker analysis (SMACO) and interval mapping (CIM). A simulation was performed to see how effective the cofactors were by the number of QTL, the number and the type of markers, and the marker spacing. The results of QTL mapping for the simulated data showed that the use of cofactors was slightly effective when detecting a single QTL. On the other hand, a considerable improvement was observed when dealing with more than one QTL. Genetic background noise was efficiently absorbed with linked markers rather than unlinked markers. Furthermore, the efficiency was different in QTL mapping depending on the type of linked markers. Well-chosen markers in both SMACO and CIM made the range of linkage position for a significant QTL narrow and the estimates of QTL effects accurate. Generally, 3 to 5 cofactors offered accurate results. Over-fitting was a problem with many regressor variables when the heritability was small. Various marker spacing from 4 to 20 cM did not change greatly the detection of multiple QTLs, but they were less efficient when the marker spacing exceeded 30 cM. Likelihood ratio increased with a large heritability, and the threshold heritability for QTL detection was between 0.30 and 0.05.
유전표지인자를 이용한 선발(marker assisted selection; MAS)과 전통적인 표현형기록에 근거한 반응의 비교분석을 위하여 고정효과모델(deterministic model)을 이용하여 시뮬레이션을 하였다. 자신의 단일 기록을 이용한 경우와 자신의 기록과 자신의 표지인자 정보를 이용할 경우 유전력이 높을수록 MAS의 효율성이 38%정도 높게 나타났다. 그러나 유전력이 높은 경우(50%) MAS의 효율성은 약 1%정도로서 효율성이 대단히 낮은 것으로 나타났다. 자신의 기록과 부모의 표현형 정보에 표지인자 정보를 추가할 경우 MAS의 효율성은 27% 정도였으며 마찬가지로 유전력이 높은 경우에는 효율성이 0에 가깝게 나타났다. MAS의 효율성은 유전력이 낮을수록 그리고 이용한 표지인자의 유전적 변이가 클수록 효율성이 높아지는 것으로 나타났다.
최근 HCI(Human Computer Interaction)의 한 분야인 증강현실은 크게 마커 기반과 비 마커기반으로 구분된다. 비 마커기반은 실세계 환경에서 자연적인 특징을 이용하여 객체를 증강한다. 반면, 마커기반은 사각형의 평면 마커를 이용하여 좌표를 쉽게 계산하고 객체를 정확하게 증강 시킨다. 그러나 마커기반은 제공되는 영상 안에 마커가 존재하기 때문에 비 마커기반 보다 사용자에게 주는 현실감 및 몰입감이 적다. 따라서 본 논문에서는 마커기반의 현실감 및 몰입감을 증대시키기 위해 감쇄 현실과 증강현실을 결합한 객체 제거 기법을 활용한 마커기반 증강현실 시스템 구조를 연구한다.
In this paper, we propose a method to track the movement of camera from the video sequences. This method is useful for video analysis and can be applied as pre-processing step in some application such as video stabilizer and marker-less augmented reality. First, we extract the features in each frame using corner point detection. The features in current frame are then compared with the features in the adjacent frames to calculate the optical flow which represents the relative movement of the camera. The optical flow is then analyzed to obtain camera movement parameter. The final step is camera movement estimation and correction to increase the accuracy. The method performance is verified by generating a 3D map of camera movement and embedding 3D object to the video. The demonstrated examples in this paper show that this method has a high accuracy and rarely produce any jitter.
e-Training는 체험형, 실습 위주의 교육 훈련으로 기존 e-Learning의 이론형 교육에서 벗어나 학습자에게 실제적 학습, 능동적 학습을 촉진하고 학습적 효과를 향상시킨다. 체험형 훈련 시스템의 대표적인 예로 증강현실을 들 수 있다. 특히 증강현실 시스템이 구축된 환경에서 자동차 정비 훈련자는 자동차 부품의 위치나 정비 순서를 증강 정보를 통해 바로 획득하기 때문에 효과적인 트레이닝을 경험 할 수 있다. 이러한 증강현실 시스템에서 영상 추적(tracking) 기술은 핵심이다. 어떠한 트래킹 기술을 이용하느냐에 따라 증강현실 시스템의 성능이 결정된다. 트래킹 기술은 인식률 및 속도가 중요한데, 이를 위해서는 자동차 정비 e-Training의 특성을 파악하여 그에 적합한 트래킹 기술을 적용해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 자동차 정비 e-Training 증강현실 시스템에 맞는 알고리즘 및 트래킹 기술을 고안하여 적용하였다. 실험 결과 실제 자동차 정비에 필요한 엔진 장비를 실시간 인식 및 다각도에서도 인식률을 잃지 않았다.
목 적: 전립선암 환자의 정확한 방사선치료를 위해 사전에 fiducial marker를 삽입하고 매 치료 전에 전립선의 위치를 확인 하는 방법이 있다. OBI (On-Board Imager)를 이용하여 대퇴부와 골반부에 가려져 잘 보이지 않았던 fiducial marker를 보다 명확히 확인할 수 있는 KV X-ray Both oblique (양사방향)촬영을 시행하고 기존의 2D/2D match (AP/LAT)촬영방법과 비교해서 그 유용성을 평가해 보고자 한다. 대상 및 방법: 2012년 9월부터 2013년 4월까지 본과의 전립선암 환자 중 fiducial marker를 삽입하고 직장 ballooning을 시행한 환자 5명을 대상으로 치료 전 기존의 위치잡이 방법인 2D/2D match (AP/LAT) 즉 $0^{\circ}$ 및 $270^{\circ}$ 각도의 DRR (digital reconstruction radiography) 영상을 구성하고, 치료실에서는 환자 셋업 후 On-Board Imager로 얻어낸 $0^{\circ}$ 및 $270^{\circ}$ 방향의 KV X-ray Live 영상과 융합시켜 marker matching을 하고 X, Y, Z축에 대한 보정 값을 산출하였다. 또한 이와 비교 평가하는 양사방향 촬영에 적합한 각도를 결정하기 위하여 OBI source 각도 $10^{\circ}$ 간격으로 $0{\sim}360^{\circ}$ 방향의 DRR (digital reconstruction radiography) 영상을 구성한 후 그 중에서 fiducial maker가 가장 명확히 보이는 정 양사방향 $45^{\circ}$ 및 $315^{\circ}$ 방향의 영상을 선택하여 X, Y, Z축에 대한 보정 값을 산출하였으며, 기존의 AP/LAT ($0^{\circ}$ 및 $270^{\circ}$) matching 방법 비교평가 하기 위해 새롭게 구성한 양사방향($45^{\circ}$ 및 $315^{\circ}$) matching 방법을 격일로 병행하면서 fiducial maker matching을 실시하였다. 각 방법별 발생된 오차 이동 값에 대해서는 matching 후 보정하여 치료에 적용하였다. 결 과: OBI KV X-ray 영상을 이용한 2D/2D match는 직교하는 두 개의 영상이 필요하므로 직교가 되면서 fiducial marker의 위치파악이 명확하고, matching이 가장 유용한 DRR (digital reconstruction radiography) 영상은 OBI source 각도 $45^{\circ}$ 및 $315^{\circ}$ 방향에서 marker matching이 가장 유용하였으며, 각각의 matching 방법에 따라 환자를 셋업 하고 각 환자별로 치료 분할 수에 따른 각각의 X, Y, Z축의 오차 이동 값 $Mean{\pm}SD$를 산출한 결과, X축에서 AP/LAT: $0.4{\pm}1.67$ mm, OBLIQUE: $0.4{\pm}1.82$ mm, Y축에서 AP/LAT: $0.7{\pm}1.73$ mm, OBLIQUE: $0.2{\pm}1.77$ mm, Z축에서 AP/LAT: $0.8{\pm}1.94$ mm, OBLIQUE: $1.5{\pm}2.8$ mm로 나타났다. 즉 기존의 AP/LAT방향과 양사방향 촬영의 비교결과 오차 이동 값은 Z축 방향으로 다소 높게 나타났다. 이러한 오차 이동 값은 대상 환자의 적절한 전 처치 시행 여부와 치료 시 필연적으로 발생하는 셋업오차라 사료되며 각 환자별로 오차 값을 보정해서 치료에 적용하였다. 결 론: 전립선암 환자의 치료 전 자세 위치잡이 단계 시 OBI source angle $45^{\circ}/315^{\circ}$ 양사방향 촬영은 기존의 OBI source 각도 $0^{\circ}/270^{\circ}$ 방향의 AP/LAT 촬영보다 명확하게 fiducial marker를 확인 할 수 있으므로 보다 정확한 fiducial matching이 가능하였다. 또한 명확한 marker의 위치확인으로 matching에 소요되는 시간도 단축시킬 수 있었다. 그리고 기존의 방법 보다 적은 피폭선량으로 촬영이 가능 하였다. 따라서 전립선암 환자 뿐 만 아니라 양사방향 위치잡이 방법을 이용 할 수 있는 다른 치료부위에 대해서도 프로토콜을 마련하여 적용하면 정확한 치료에 필수적인 위치잡이 방법의 질을 향상 시키는데 기여 할 수 있으리라고 사료된다.
영상 분할을 위한 클러스터링에서는 방대한 계산량과 전형적인 분할 오류가 중요한 문제점으로 지적되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 최소화하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 마커-제어 유역변환(marker- controlled watershed transform)에서 마커는 영역 확장의 시작점이므로, 분할된 각 영역을 대표하는 성질을 가진다. 따라서 마커 화소로 제한하는 클러스터링으로 계산 복잡도를 줄일 수 있다. 제안한 기법에서는 가보 필터(gabor filter)의 질감 에너지에서 마커를 선택하고, FCM(fuzzy c-means) 클러스터링으로 마커의 군집을 형성하며, 유역변환에서 생성된 영역들을 마커의 군집정보를 이용하여 병합한다. Brodatz 영상 조합에 대한 성능 실험에서 클러스터링 특유의 얼룩(blob) 분할 오류를 현저하게 개선하였으며, 영상 분할 소요 시간 비교에서 기존의 FCM 클러스터링 알고리즘보다 소요 시간이 적었다. 또한, 전체적으로 일정한 분할 소요시간을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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