A single-photon laser and mid-wave infrared (MWIR) common aperture optical system was designed and developed to detect and range a long-distance civil aviation aircraft. The secondary mirror of the Ritchey-Chretien (R-C) optical system was chosen as a dichroic lens to realize the design of a common aperture system for the laser and MWIR. Point spread function (PSF) ellipticity was introduced to evaluate the coupling efficiency of the laser receiving system. A small aperture stop and narrow filter were set in the secondary image plane and an afocal light path of the laser system, respectively, and the stray light suppression ability of the small aperture stop was verified by modeling and simulation. With high-precision manufacturing technology by single point diamond turning (SPDT) and a high-efficiency dichroic coating, the laser/MWIR common aperture optical system with a 𝜑300 mm aluminum alloy mirror obtained images of buildings at a distance of 5 km with great quality. A civil aviation aircraft detection experiment was conducted. The results show that the common aperture system could detect and track long-distance civil aviation aircraft effectively, and the coverage was more than 450 km (signal-to-noise ratio = 6.3). It satisfied the application requirements for earlier warning and ranging of long-range targets in the area of aviation, aerospace and ground detection systems.
The need for non-destructive testing and evaluation of Korean traditional wooden buildings is increasing because of their widespread deterioration. Among all types of deterioration, termite damage in wooden columns is the most difficult to detect with the naked eye because it starts inside the wood, and the initial deterioration is small. X-ray computed tomography (CT) is the best technology to investigate the inner state of wood that has less damage, but applying it to wooden columns between walls is challenging. Therefore, the feasibility of tomosynthesis, which is a method to reconstruct a coronal section of a subject with a few X-ray projections from a limited angle of rotation, was studied as an alternative to CT. Pine (P. densiflora) with three artificial holes was prepared as a specimen to evaluate the quality of reconstructed tomosynthesis images according to the different number of projections. The quality of the tomosynthesis images in the in-focus plane was evaluated using the contrast-to-noise ratios, while a vertical resolution between the images was assessed by determining the artificial spread function. The quality of the tomosynthesis image in the in-focus plane increased as the number of projections increased and then remained constant as the number of projections reached 21 or over. In the case of vertical resolution, there was no significant difference when 21 projections or more were used to reconstruct the images. A distinct difference between coronal section images was found when the distance was more than 10 mm from one plane to another plane.
스테가노그래피 기술은 은닉하고자 하는 정보를 미세한 노이즈의 형태로 변환하여 이미지, 비디오, 오디오 같은 멀티미디어 파일 속에 은닉함으로써 정보은닉 여부를 육안으로 알 수 없게 하는 것이 주 목적인 고도의 은닉기법으로, 각종 간첩 행위 및 사이버 공격에 악용되어 왔다. SNS 메신저는 스테가노그래피의 주요 매개체로 활용되는 멀티미디어 파일을 송수신하는데 있어서 다양한 장점을 가진 매력적인 플랫폼이다. 본 연구에서는 SNS 메신저 환경에서 썸네일 이미지의 활용을 통해 완전한 수신율을 보장하는 두 가지의 새로운 스테가노그래피 통신 기법을 제안했다. 또한, 대표적인 SNS 메신저인 카카오톡을 사용한 실제 환경에서 제안한 기법들에 대한 구현과 시험을 통해 실현 가능성을 검증하였다. 본 연구를 통해 새로운 유형의 스테가노그래피 통신 기법을 제안함으로써 스테가노그래피 기술의 위험성을 재평가하고, 상응하는 방어기법에 대한 후속 연구의 촉발을 도모한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.692-712
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2022
Buoys used for Aid to Navigation systems are widely used to guide the sea paths and are powered by batteries, requiring continuous battery replacement. However, since human labor is required to replace the batteries, humans can be exposed to dangerous situation, including even collision with shipping vessels. In addition, Maritime sensors are installed on the route signs, so that these are often damaged by collisions with small and medium-sized ships, resulting in significant financial loss. In order to prevent these accidents, maritime object detection technology is essential to alert ships approaching buoys. Existing studies apply a number of filters to eliminate noise and to detect objects within the sea image. For this process, most studies directly access the pixels and process the images. However, this approach typically takes a long time to process because of its complexity and the requirements of significant amounts of computational power. In an emergent situation, it is important to alarm the vessel's rapid approach to buoys in real time to avoid collisions between vessels and route signs, therefore minimizing computation and speeding up processes are critical operations. Therefore, we propose Fast Connected Component Labeling (FCCL) which can reduce computation to minimize the processing time of filter applications, while maintaining the detection performance of existing methods. The results show that the detection performance of the FCCL is close to 30 FPS - approximately 2-5 times faster, when compared to the existing methods - while the average throughput is the same as existing methods.
동영상 안정화 기술은 최근 1인 미디어 시장이 거대화됨에 따라 그 중요성이 점점 커지고 있는 카메라 기술 중 하나이다. 딥러닝 기반의 기존 방법들에서는 안정화 전/후 동영상 데이터 쌍을 사용하였으나 동영상의 특성상 동기화된 안정화 전/후 데이터를 만드는 것은 많은 시간과 노력이 필요하다. 최근 이러한 문제를 완화하기 위하여 안정화 전 데이터만을 사용하는 비지도 학습 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 비지도 학습 방법의 하나인 Convolutional Autoencoder 구조를 사용하여 안정화 전/후 동영상 데이터 쌍 없이 안정화 전 영상만으로 안정화 궤적을 학습하는 네트워크 구조를 제안한다. 네트워크 입력 및 출력으로 옵티컬 플로우를 사용하고 네트워크 경량화 및 노이즈 최소화를 위해 옵티컬 플로우를 Grid 단위로 맵핑하여 사용했다. 또한 비지도 학습 방법으로 안정화된 궤적을 생성하기 위해 옵티컬 플로우를 부드럽게 만드는 손실함수를 정의하였고 결과 비교를 통해 손실함수의 의도대로 부드러운 궤적을 생성하도록 네트워크가 학습되었음을 확인했다.
신경 교세포에서 발생하는 가장 흔한 뇌 악성종양인 교모세포종은 조기 진단 및 치료계획 수립이 중요하다. 주로 조영제를 통해 촬영된 T1CE 영상을 통해 암의 진단이 이뤄지는데, 최근 가돌리늄 기반 조영제 주입의 위험이 보고되고 있다. 의료영상에서 새로운 영상을 합성하는 GAN 모델과 영역분할에 대한 심층신경망 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 교모세포종 환자의 T1CE 영상의 생성과 암의 영역분할을 동시에 학습하는 하나의 모델을 제안한다. 제안된 모델의 성능은 평균 제곱오차, 최대신호대잡음비 등의 유사성 측정을 통해 평가되어 0.002, 55dB의 평균 결과 값을 보여준다.
수로는 약선대를 따라 형성되는 경우가 많으며, 특히 강을 따라 단층이 발달하는 경우가 많다. 교량과 같은 수상 구조물의 건설을 위하여 탐사의 필요성이 높음에도 불구하고 육상과는 달리 수상 전기비저항 탐사가 활발하게 적용되지 못한 것은 현장탐사와 자료해석의 어려움 때문이었다고 볼 수 있다. 그러나 무엇보다도 중요한 것은 양질의 자료 획득이며, 양질의 자료 획득이 육상 탐사보다 어려운 것은 영상화하고자 하는 지하구조가 물로 덮여 있다는 점에서 연유한다. 이 연구에서는 이와 같은 점에 중점을 두고 수치 모델링과 현장탐사 사례 분석을 통하여 수상 전기비저항 탐사 자료의 특성, 현장 탐사와 해석 방법에 대하여 논하였다. 수상 전기비저항 탐사는 전극이 물 표면에 혹은 물 바닥에 설치되어 있는가에 따라 탐사자료의 획득방법, 고려할 사항, 해석 방법이 달라지므로, 전극을 물 표면에 띄운 경우와 바닥에 설치한 경우로 나누어 논의를 전개하였다. 이를 통하여 하상 전기비저항 탐사는 수층 하부 지반을 정확하게 영상화할 수 있음을 보였다. 또한 수상 전기비저항 탐사에서 전극을 물 바닥에 설치하는 것이 물 표면에 설치하는 것보다 훨씬 더 분해능이 높은 영상을 획득할 수 있다. 그러나 두 방법 모두 육상 탐사에 비하여 지하구조에 대한 민감도는 낮고, 유동전위 등에 의하여 전기잡음이 높을 가능성이 높기 때문에 육상 탐사보다 높은 S/N 비를 갖는 현장 탐사자료의 획득이 필수적이며 가능한 한 높은 분해능을 갖는 전극배열을 선택하여야 하는 것으로 나타났다. 변형된 전극배열법은 원거리 접지가 불필요하다는 점과 아울러 그의 원천이 되는 전극배열보다 높은 신호대 잡음비를 갖는 자료 획득이 가능하다는 점에서 수상 전기비저항 탐사에 많은 활용이 기대된다.
위성영상으로부터 자동화된 선구조 추출 알고리즘은 지형적 특징에 따라 다양한 방법으로 개발되어 왔다. 국내 지형은 주로 산악지형에 가깝지만 충적층 지대가 함께 발달되어 있으며 이와 같은 충적층은 종종 단층과 같은 주요 선구조를 이루고 있다. 그러나 기존의 방법들은 이와 같은 복합적인 지형에 대해 적용하는데 여러 가지 문제점들이 있다 이에 따라 본 연구에서는 이러한 지형적 특징을 나타내는 지역에 적용 가능한 새로운 알고리즘을 개발하였다. 위성영상으로부터 선구조 요소와 비 선구조 요소로 구분되는 이진영상을 생성하기 위해 DSTA(Dynamic Segment Tracing Algorithm)를 개발하였다. DSTA는 선구조 추출시 발생하는 태양방위각에 따른 선택적 증감효과를 제거하고 동적 소창문(dynamic sub window)의 사용에 의해 명암차가 낮은 지역에서의 잡음(noise)을 상당히 제거하였다. 또한, 충적층 처리 루틴은 충적층 지역에서 나타나는 잡음 대부분을 제거하여 효과적으로 선구조를 추출할 수 있었다. 이진영상으로부터 선구조의 양끝점을 결정하기 위해 일반 영상자료 처리에 이용되고 있는 Hierarchical Hough 변환 또는 Generalized Hough 변환을 지질학적 적용에 적합하도록 결합연산 과정을 결합한 ALEHHT(Automatic Lineament Extraction by Hierarchical Hough Transform) 및 ALEGHT (Automatic Lineament Extraction by Generalized Hough Transform) 알고리즘을 개발하였으며, 이를 이용하여 지질학적으로 이용 가능한 선구조를 구하였다. 본 연구에서 제안된 결합연산 과정은 두선 사이의 사이각($\delta$$\beta$), 수직거리(d$_{ij}$) 및 중점거리(dn)를 이용하였다. 개발된 알고리즘을 Landsat TM 자료에 적용하여 지질학적 선구조를 추출한 결과, 산악지역 및 충적층 지대에 발달한 선구조 모두 잘 추출되었으며 태양방위각에 평행한 서북서방향의 선구조 역시 잘 드러나고 있어 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 효과적으로 알고리즘을 사용하기 위해서는 적절한 입력변수의 사용이 필수적이며, 특히 ALEGHT의 입력변수 중 영상 정량화 간격(drop)에 의한 영향은 차후의 연구에서 수행, 보완되어야 할 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 가상 그리드 소프트웨어(VGS)의 유효성을 평가하기 방법으로 이동형 그리드를 사용하지 않은 상태에서 VGS를 사용할 때와 사용하지 않을 때(Without-VGS)로 구분하여 에너지와 피사체 두께에 변화를 주고 흉부 팬텀과 대퇴부 팬텀을 이용하여 영상을 획득하고, SNR과 CNR을 분석하여 VGS의 유효성을 알아보고자 하였다. 흉부 팬텀과 대퇴부 팬텀에서 관전류는 2.5 mAs로 고정하고, 관전압을 60 ~ 100 kVp에서 10kVp 씩 변화하여 X선 조사한 후 SNR과 CNR을 측정한 결과 흉부 팬텀에서 SNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 약 1.09 ~ 8.86% 높게 나타났고, CNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 4.18 ~ 14.56% 높게 나타났다. 그리고 대퇴부 팬텀에서는 SNR이 Without-VGS 보다 VGS에서 약 9.78 ~ 18.05% 높게 나타났고, CNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 21.07 ~ 44.44% 높게 나타났다. 흉부 팬텀과 대퇴부 팬텀에서 관전압을 70 kVp로 고정하고, 관전류량은 2.5 ~ 16 mAs에서 각각 변화하여 X선 조사한 후 SNR과 CNR을 측정한 결과 흉부 팬텀에서 SNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 약 1.49 ~ 11.11% 높게 나타났고, CNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 4.76 ~ 13.40% 높게 나타났다. 그리고 대퇴부 팬텀에서는 SNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 약 2.22 ~ 17.38% 높게 나타났고, CNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 13.85 ~ 40.46% 높게 나타났다. 결론적으로 Without-VGS 보다 VGS를 사용할 때 SNR과 CNR이 높게 나타났다. 그러므로 이동형 X선 촬영장치로 검사를 해야 하는 경우 이동형 그리드를 사용하기 어려운 환경에서 VGS를 사용함으로써 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있어 검사에 유용하게 사용될 것으로 판단되고, 이동형 X선 장치의 활용성을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.
목적 크론병 환자의 자기공명영상 장운동기록(MR enterography; 이하 MRE)에서 단발 고속 스핀 에코기법(single-shot fast spin-echo; 이하 SSFSE)을 이용한 단일호흡영상(singlebreath-hold; 이하 SBH)과 다호흡영상(multiple-breath-hold; 이하 MBH)을 딥러닝 기반 재구성(deep-learning based reconstruction; 이하 DLR)의 유무에 따라 네 개의 영상에서 품질을 비교했다. 대상과 방법 이 연구는 후향적 연구로서, 크론병으로 MRE를 시행한 61명의 환자가 포함되었다. SBH와 MBH SSFSE 영상에서 각각 DLR과 고식적 재구성(conventional reconstruction; 이하 CR)을 시행한 영상을 획득했다. 두 명의 영상의학과 전문의가 네 가지 영상을 분석하여 전반적인 영상의 품질, 인공물, 선명도와 움직임 관련 신호 손실에 대하여 각각 5점 척도를 이용해 점수를 부여했다. 회장과 말단 회장, 결장에서 염증을 시사하는 세 가지 소견을 평가했다. 각 영상에 대해서 공간적 불일치 여부를 확인했고, 네 가지 영상에서 각각 다른 두 위치에서 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio; 이하 SNR)를 계산했다. 결과 SBH SSFSE 영상에서 DLR을 적용한 경우 CR보다 영상의 품질, 인공물, 선명도가 통계학적으로 유의하게 개선되었다. 네 가지 영상 중 SBH-DLR 영상에서 SNR이 가장 높게 나타났다(p < 0.001). 염증 소견에 대한 판독자 간 일치율은 좋음에서 매우 좋음으로 나타났고(κ = 0.76-0.95) 시퀀스 간 일치율은 매우 좋음으로 측정되었다(κ = 0.92-0.94). 공간적 불일치는 SBH 영상보다 MBH 영상에서 통계학적으로 유의하게 빈도가 높았다(p < 0.001). 결론 SBH-DLR 영상은 MBH-CR 영상과 비교했을 때 동등한 영상 품질과 성능을 보여주었다. 또한, MBH 영상에 비해 절반 이하의 시간과 단일 호흡만으로 영상을 획득할 수 있으며 공간 불일치를 줄일 수 있는 대체제로 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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