최근 인공지능에 대중의 관심으로 인해, 인공신경망을 사용한 의료영상 처리가 학계와 산업계에서 관심이 커져가고 있다. 딥러닝을 이용한 컨볼루션 신경망은 영상을 효과적으로 표현할 수 있는 것으로 증명되었다. 그러나 학습을 위해서는 고성능 H/W 플랫폼이 요구된다. 따라서 고차원의 많은 학습 샘플을 저사양 H/W 플랫폼에서 학습하는 것은 매우 도전적인 문제이다. 본 논문에서는 온라인 인공 신경망을 사용해 라즈베리파이에서 동작할 수 있는 실시간 신경망 알고리즘을 제안하고자 한다. 다양한 실험 결과를 통해 제안된 방법은 실시간 학습이 가능함을 보여주었다.

자기공명영상 장치의 정도관리를 위한 ACR 팬텀은 팬텀내의 여러 구조물을 통하여 자기공명영상 화질을 평가할 수 있다. 본 연구는 3.0T 장비에서 Head coil에서 ACR 팬텀을 이용하여 임플란트와 치아 교정용 철사를 부착하여 영상의 고스트 신호 백분율과 절편 두께 정확도를 분석할 수 있었다. T1강조영상 첫 번째 절편과 열한 번째 절편의 임플란트 보철에서 절편위치 정확도는 수신대역폭이 230에서 좋게 나타났으며, 교정용 철사가 부착했을 때는 수신대역폭이 130일 때가 좋았다. 고스트 신호 백분율은 SE T1강조영상 일곱번째 절편에서 임플란트 보철에 추가된 교정용 철사의 경우에는 수신대역폭 230이 좋게 나타났다. 자기공명영상 검사에서 임플란트 보철 환자의 경우에 적절한 수신대역폭을 선택하여 영상의 왜곡과 신소 소실이 감소된 영상을 획득할 수 있을 것으로 사료된다.

3D 프린팅은 최근 다양한 분야에서 활용 되고 있다. 다양한 활용 분야 중 사람의 얼굴을 3D 프린팅을 위해서는 먼저 3D 얼굴 데이터를 생성해야 한다. 3D 얼굴 데이터 획득을 위해 레이저 스캐너 등이 활용되고 있으나 스캔 중에 사람이 움직이면 안 되는 제약이 있다. 본 논문에서는 단일 영상 기반의 3D 얼굴 모델링 방법과 생성된 3D 얼굴을 가상 성형 등에 쓰일 수 있도록 얼굴 변형 시스템을 제안한다. 3D 얼굴 데이터 생성을 위해 3D 얼굴 데이터베이스로부터 특징점들을 정의하였다. 단일 얼굴 영상으로부터 얼굴을 특징점을 추출 한 후 3D 얼굴 데이터베이스로부터 정의된 3D 얼굴 특징점과 대응하여 입력 얼굴 영상의 3D 얼굴을 생성한다. 3D 얼굴 생성 후에 가상 성형 등의 용도를 위해 얼굴 변형 부분을 적용하였다.

IT 기술의 발전에 따른 스마트폰의 보급이 안정기에 접어든 지금 스마트폰을 이용한 가상현실 시장인 Virtual Reality(VR)가 주목 받고 있으며 그 중 한 종류인 Head Mounted Display(HMD)형태의 VR기기와 다양한 콘텐츠가 대중에게 서비스되고 있다. 하지만 규제와 제약이 없고 수익성만 고려한 가상현실 영상 콘텐츠의 보급으로 VR 이용자들에게 지루함과 실망을 안겨주고 있다. 이에 가상현실 시장을 장기적으로 발전시키고 대중에게 보다 가까이 다가가기 위해서는 사용자의 니즈를 반영한 영상 콘텐츠 제작이 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 현재 서비스 되는 VR 영상 콘텐츠 중 조회 수, 언론 노출 빈도와 SNS(Social Network Service) 등에서 대중의 높은 호응을 받고 있는 영상을 선별하였고 이와 관련된 정보를 취합하여 100개 이상의 질문항목을 구성하였다. 이 후 칙센트미하이(Csikszentmihalyi)의 몰입이론과 선행연구에서 발견된 몰입변인을 적용한 총 38항목의 질문지를 최종적으로 작성하여 사용자 몰입을 측정하였다. 또한 연구 방법으로 개인의 주관적 성향을 탐색하고 분석할 수 있는 Q 방법론을 사용하였다. 결과적으로 4가지 유형이 도출되었으며 이를 통해 VR 영상 콘텐츠 이용자의 유형별 분석, 몰입 및 재사용의도를 알아보았다. 앞으로 VR 영상 콘텐츠 제작 시 연구결과로 도출된 유형별 특징 등을 반영한다면 보다 높은 몰입도를 기반으로 한 대중들의 높은 호응과 장기적 시장형성을 기대할 수 있을 것이다.

Flight of an autonomous unmanned aerial vehicle (UAV) generally consists of four steps; take-off, ascent, descent, and finally landing. Among them, autonomous landing is a challenging task due to high risks and reliability problem. In case the landing site where the UAV is supposed to land is moving or oscillating, the situation becomes more unpredictable and it is far more difficult than landing on a stationary site. For these reasons, the accurate and precise control is required for an autonomous landing system of a UAV on top of a moving vehicle which is rolling or oscillating while moving. In this paper, a vision-only based landing algorithm using dynamic gimbal control is proposed. The conventional camera systems which are applied to the previous studies are fixed as downward facing or forward facing. The main disadvantage of these system is a narrow field of view (FOV). By controlling the gimbal to track the target dynamically, this problem can be ameliorated. Furthermore, the system helps the UAV follow the target faster than using only a fixed camera. With the artificial tag on a landing pad, the relative position and orientation of the UAV are acquired, and those estimated poses are used for gimbal control and UAV control for safe and stable landing on a moving vehicle. The outdoor experimental results show that this vision-based algorithm performs fairly well and can be applied to real situations.

본 연구는 MRI를 이용한 기능검사 시 rectangular FOV를 적용하더라도 기능을 정량화한 대표 값은 차이가 없다는 것을 증명함으로써, FOV 불일치로 인해 발생되는 문제점을 개선하고자 하였다. 연구방법은 대표적인 기능 검사로 뇌졸증의 진단에 널리 사용되고 있는 확산강조영상 검사를 이용하여, 주파수부호화 방향의 FOV 변화에 따른 ADC 값의 변화 여부를 비교평가 하였다. 연구결과, 주파수부호화 방향의 FOV가 변화함에 따라 ADC값은 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았으며, 사후분석 결과도 유의수준 0.05에 대한 부집단이 모두 1개 밖에 존재하지 않아 FOV 변화에 따른 ADC 값의 차이가 없음을 알 수 있었다. 결론적으로 MRI를 이용한 기능 영상에서 rectangular FOV를 적용하더라도 기능을 정량화한 대표 값에는 차이가 없으므로, FOV 불일치로 인해 수반되는 공간왜곡이나 mismatching의 문제점을 개선할 수 있다.

본 연구는 복부 전산화단층촬영 영상을 이용하여 지방간환자의 영상을 질감특징분석과 ROC curve 분석을 하였으며, 컴퓨터보조진단시스템의 구현을 위한 실험적인 선형 연구로서 전산화단층촬영 영상에서 지방간의 객관적이고 신뢰성 있는 진단 정보를 의사에게 제공하고자 하였다. 실험은 정상 및 지방간 복부 전산화단층촬영 영상을 실험영상으로 하여 설정된 구역에 대한 wavelet 변환을 거쳐 질감의 특징값을 나타내는 6가지 파라미터로 통계적 분석 결과를 나타내었다. 그 결과 엔트로피, 평균밝기, 왜곡도는 90% 이상의 비교적 높은 인식률을 보였고, 대조도, 평탄도, 균일도는 약 70% 정도로 비교적 낮은 인식률을 나타내었다. ROC curve를 이용한 분석에서 6가지의 파라미터 모두 0.900(p=0.0001)이상을 나타내어 질환인식에 의미가 있는 결과를 나타내었다. 또한 6가지 파라미터에서 질환 예측을 위한 cut-off 값을 결정하였다. 이러한 결과는 향후 복부 전산화단층촬영 영상에서 질환 자동검출 및 최종진단의 예비 진단 자료로서 적용 가능할 것이다.

MRI검사는 조직의 대조도가 우수하여 근골격계 진단에 유용한 검사방법이다. 근골격계 검사 시 환자상태에 따라 보조기구가 이용되는 보조기구의 종류가 다양하지 않을 뿐 아니라 비용도 비싸다. 이에 본 연구는 3D 프린팅 기술의 활용하여 MRI 검사 보조기구를 제작하였다. 보조기구 제작과정으로는 3D 모델링(3D MAX.2014, Fusion360)을 사용해 STL파일로 변환 후 슬라이싱 프로그램(Cubicreater 2.1ver., Cura 15.4ver)을 통해 G-code로 변환시킨 후 FDM방식의 프린트(Cubicon Style, MICRO MAKE)로 출력하였다. 출력물이 MRI영상에 미치는 SNR을 평가하기 위해 FDM에서 사용하되는 PLA, ABS, TPU를 두께 3mm로 된 Water Phant om 케이스를 제작하여 case 사용 전, 후를 시험을 실시하여 비교하였으며, 보조기구 사용 전, 후의 임상영상을 정성적으로 평가 하였다. 영상을 획득하여 나타난 Warter Phantom의 SNR은 T1 NON 123.778 ± 28.492, PLA 123.522 ± 28.373, ABS 124.461 ± 25.716, TPU 124.843 ± 27.272 로 평가되었다. T2 NON 127.421 ± 26.949, PLA 124.501 ±2 7.768, ABS 128.663 ± 26.549, TPU 130.171 ± 25.998 로 평가되었다. 그 결과 통계 적으로 유의미한 차이를 보이지 않았다. 보조기구의 사용 전, 후의 임상영상 평가 결과 고식적 방법 3.20 ± 0.88, 보조기구 사용 3.95 ± 0.76 으로 보조기구 사용 후 영상의 질이 향상되었다. 향후 3D프린팅을 이용한 보조기구의 제작은 임상적으로 사용이 가능할 것으로 생각되고, 환자들의 검사 시 보다 안전하고 편안한 보조기구제작을 할 수 있어 기존에 쓰이는 보조기구의 문제점들을 개선하는 대안이 될 것으로 전망된다.

In this study, the image processing technique referred as night vision was introduced in order to measure the displacement of structure during the nighttime. The validation of the reliability and the applicability of proposed method was evaluated by the scaled model test.

In this study, to evaluate the applicability of VDMS(Vision-based Displacement Measurement System) in the field, 30m of real specimens were measured vertical displacement using the VDMS and a displacement Transducer. The VDMS was to take a picture by attaching Target on the structure. Then, by analyzing the video in Digital Image correlation algorithm obtained a displacement of the structure. The vertical displacement of 30m real specimens using the VDMS and a displacement Transducer was very similar, and it is determined that the VDMS has a high applicability in the field.

High-resolution magnetic resonance (HR-MR) imaging in intracranial atherosclerotic disease poses a greater challenge in the neurologic fields. Because a high in-plane resolution and a high signal-to-noise ratio are required for vessel wall imaging. HR-MR can depict the morphologies of atherosclerotic plaques, arterial walls, and surrounding structures in the intracranial and cervical carotid arteries. HR-MR also can be observed with traditional luminal evaluation. Differentiating vulnerable from stable plaques and characterizing atherosclerotic plaques are vital parts of the early diagnosis, prevention, and treatment of stroke with atherosclerosis. HR-MR is the most important and popular vessel wall imaging technique for directly evaluating the vascular wall and intracranial artery disease. Intracranial artery atherosclerosis, dissection, moyamoya disease, vasculitis, and reversible cerebral vasoconstriction syndrome also can be diagnosed and differentiated by using HR-MR. Here, we review the radiologic features of intracranial artery disease and vertebral artery dissection on HR-MR.

최근 이슈가 되고 있는 도심지 지반함몰로 인하여 주기적인 하수관로 조사의 필요성이 강조되고 있다. 일반적으로 수행되는 조사 방법 중 하나인 하수관로 CCTV조사는 상당한 시간과 노력이 소요된다. 기존 연구들은 주로 하수관로 조사에 소요되는 노력을 줄이기 위한 H/W 및 S/W의 개발에 관한 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 기존 CCTV 탐사장치를 이용하여 관리담당자가 보관하고 있는 수많은 조사영상 를 활용하기 위한 연구는 진행되지 않았다. 본 연구는 cross-correlation기법 기반의 이미지프로세싱 방법을 적용하여 CCTV 조사영상의 자막 으로부터 장치의 위치정보를 추출하였다. CCTV 장치의 시간-거리 관계를 분석한 결과 탐사 장치가 정지시간과 하수관로의 손상 사이의 강한 상관관계를 확인하였다. 제안된 CCTV영상의 분석법을 활용하는 경우 CCTV조사 보고서 작성 및 관리에 소요되는 노력을 줄임으로써 하수관 로 유지관리의 효율성과 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구의 목적은 복부 자기공명영상에서 주로 적용되고 있는 4 종류의 펄스시퀀스를 중심으로 1.5 T 와 3.0 T 기기의 자기장의 차이로 나타나는 자기장의 속성 및 인공물 발생 차이를 비교하기 위해 분석을 하였 다. PACS network로 전송된 총 500 명의 데이터를 정량적으로 SNR 값을 분석하였고, MSA, CSA, DA을 3 단계로 구분하여 정성적 평가를 하였다. 정량적 평가에서 SNR 값은 1.5 T 값 보다 의미 있는 결과로 높은 값을 얻었지만(p<0.05), 영상의 인공물이 발생하여 영상의 질을 저하시키는 요인도 있었다(p<0.05). 1.5 T는 3.0 T 보다 인공물 발생이 적어 3.0 T 만큼에 영상의 질을 보상 할 수가 있었다(0.05). 결론적으로, 이러한 결과를 토대로 자기장의 차이에 따라 발생되는 자기장의 속성 및 인공물 발생 차이를 파악 할 수 있었으며 이에 따른 대처방안을 제공할 수 있었다. 향후 임상현장에서 두 기기를 이용하여 복부 자기공명영상을 검 사 할 때 환자를 직접 검사하는 MRI 사용자에게 가이드라인이 될 것이다.

투시조영촬영은 인체 내부의 조직이나 장기를 검사할 때 시행하며 특히 척추 질환의 진단 및 시술에 사 용된다. 영상증배관(image intensifier tube)을 사용하는 투시조영 촬영장비는 영상에서 중심부보다 주변부에 왜곡이 나타난다. 본 연구에서는 교정 알고리즘을 적용하여 교정전과 교정후의 수직길이비 왜곡비율과 대 각길이비의 왜곡비율을 측정하였다. 수직길이비의 측정결과는 교정후의 표준편차가 교정전보다 0.04감소 하였고 대각길이비의 측정결과는 교정후의 표준편차가 교정전보다 0.06감소하여 교정 후 투시영상의 왜곡 이 감소되었다. 향후 교정 알고리즘의 적용과 성능향상을 통해서 영상왜곡을 감소시키면 요추디스크의 치료를 위한 수핵감압술시 요추천자의 정확한 위치를 찾는데 도움을 줄 것으로 사료된다.

본 연구는 IEC에서 제시하는 영상품질을 평가하는 조건으로는 임상적인 환경에서 디지털 방사선영상시 스템(Digital Radiography System)에서의 검출기에 대한 영상품질평가를 시행하기에는 환경적인 제한점이 있 기에 IEC에서 제시하는 조건과 임상검사조건을 조합한 각각의 선질에 대하여 영상품질평가를 시행한 연구 입니다. 첫째, 네 가지 선질을 사용하여 MTF, NPS 영상품질평가를 하였으며, MCNPX 시뮬레이션을 이용 하여 선질들에 대한 스펙트럼을 분석하여 입자 플루언스를 산정한 후 최종적으로 DQE 영상품질평가를 하 였다. 둘째, 네 가지 선질들의 MCNPX 시뮬레이션을 이용하여 방사선속 밀도와 에너지, 물질의 질량에너지 흡수계수를 이용하여 전자 1 개당 공기, 물, 근육, 뼈에 대한 흡수선량률을 평가하였다. 영상품질을 평가한 결과, 네 가지 선질들의 MTF는 1.13 ∼ 2.91 lp/mm 공간주파수를 나타내어 일반 X선 촬영의 진단 주파수 영역인 1.0 ∼ 3.0 lp/mm를 만족하였다. NPS는 부가필터를 사용하면, 공간 주파수가 0.5 lp/mm 기준으로 NP S가 증가하다가 이후, 감소하는 경향성을 나타내었다. 부가필터 미사용하면, 공간주파수가 0.5 lp/mm 기준 으로 NPS가 감소하다가 이후, 일정한 NPS 결과 값을 나타내었다. DQE는 70 kVp / unuesd added filter(21 mm Al) / SID 150 cm에서 공간주파수 1.5 lp/mm 기준으로 일정한 값을 나타내다가 이후, 감소하는 경향성 을 나타내었다. 나머지 선질들은 공간주파수가 증가함에 따라 감소하는 경향성을 나타내었다. 흡수선량 평가 결과는 공기< 물 < 근육 < 뼈 순서로 흡수선량이 증가함을 나타내었다. 본 연구결과를 바탕으로 다양한 임 상환경에서 디지털 방사선영상시스템의 영상품질평가 방법을 제시할 수 있는 기초자료로 제공하고자 한다.

선량 크리프는 임상적 오류 중 하나로 검사자의 미숙 또는 부주의에 기인하여 발생하는 현상으로 AAPM Task Group #116에 의하면 디지털 방식의 시스템에서 지속적인 발생이 보고되고 있다. 이러한 현시점에서 선량 크리프 현상을 최소화할 뿐만 아니라 재현성 향상이 가능한 자동노출제어장치의 요구가 증가하고 있 다. 이에 본 연구에서는 제작이 쉬울 뿐만 아니라 고효율 반도체 센서에 대한 연구를 수행함으로써 선량 크리프 현상을 저감할 수 있는 자동노출제어장치의 센서에 대하여 고찰하고자 하였다. 연구 수행 결과, 제 작된 I형 센서 및 PIN형 센서의 경우 Ref 센서와 비교하면 광학적 특성이 우수하여 음영효과가 적게 나타 날 것으로 사료되고, 대체로 낮은 민감도 특성이 나타나지만, 조사 조건 변화에 따른 일정한 추세를 가짐으 로써 정확한 피드백 신호를 자동노출제어장치에 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

In this study, according to the reference setting based on the runoff video of 9:00 where the highest water level of 3.94 m has been recorded during the runoff of Cheon-mi Stream in Jeju Island by the attack of Typhoon no. 16 Sanba on September 17th, 2012, the error rate of long-distance and short-distance velocimetry and real-distance change rate by input error have been calculated and the input range value of reference point by stream has been suggested. In the reference setting process, if a long-distance reference point input error occurs, the real-distance change rate of 0.35 m in the x-axis direction and 1.35 m in y-axis direction is incurred by the subtle input error of 2~11 pixels, and if a short-distance reference point input error occurs, the real-distance change rate of 0.02 m in the x-axis direction and 0.81 m in y-axis direction is incurred by the subtle input error of 1~11 pixels. According to the long-distance reference point setting variable, the velocity error rate showed the range of fluctuation of at least 14.36% to at most 76.06%, and when calculating flux, it showed a great range of fluctuation of at least 20.48% to at most 78.81%.

본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰이 내장한 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활 용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 파악하고, 경사계(방향 센 서)를 활용하여 카메라와 촬영면의 기하적인 관계를 설정한다. 이 때 입력해야 할 유일한 변수는 수면과 카메라의 연직 높이뿐이다. 내장된 카메라로 정해진 시간만큼 동영상을 촬영한다. 촬영된 동영상을 개방 소스의 영상처리 라이브러리인 OpenCV를 이용하여 프레임별로 분할하고, 이를 시공간 영상 분석하여 하천 표면의 2차원 유속장을 추정한다. 시판되는 안드로이드 스마트폰에 적용하여 현장 시험한 결과 약 11초에 1회의 순간유속 측정 (1 초간의 평균유속 측정)을 할 수 있어, 현장에서 즉각적으로 하천 수표면의 표면유속을 측정할 수 있었다. 또한 이 순간유속을 수십회 반복한 뒤 평균하 여 시간평균유속을 구할 수 있었다. 개발된 시스템을 실험 수로에서 시험한 결과, 측정이 매우 효과적이며 편리하였다. 측정된 결과를 프로펠러 유속계 에 의한 측정값과 비교한 결과, 최대 오차 13.9%, 평균적으로 10%이내의 오차로 실험 수로의 표면 유속을 측정할 수 있었다.

본 연구는 DWI 검사 시 자화율 차이로 인해 뇌줄기에 발생하는 영상의 왜곡을 새로운 SS-TSE를 적용하 여 감소시키고자 하였다. 연구방법은 2015년 7월부터 동년 9월까지 DWI 검사를 검사한 30명을 대상으로, 기존의 SS-EPI 기법과 새로운 SS-TSE를 적용하여 기법에 따른 뇌줄기의 왜곡과 오차율을 비교평가 하였 다. 연구결과, 새로운 SS-TSE 적용 시 왜곡이 감소된 것을 볼 수 있으며, 오차율 또한 b0 영상은 2.4%(11. 1%에서 8.7%), b1000 영상은 1.2%(11.4%에서 10.1%) 감소하는 것을 볼 수 있었다. 결론적으로, 뇌줄기의 D WI 검사 시 본 연구의 SS-TSE를 이용하면 기존 기법 사용 시 발생하는 영상의 왜곡을 감소시킬 수 있어 진단적 가치가 높은 영상을 획득할 수 있다.

본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색 영역인 도메인블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클래스와 분산에 의한 클래스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클래스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인블럭 탐색시 1 차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 쿼드트리분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환( w i )의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며 이러한 영상 기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 먼저 RGB표색계를 휘도신호와 채도신호를 가지는 YIQ표색계로 변환한 후 영상 정보의 일부분만 차지하고 있는 색의 정보를 나타내는 I,Q신호는 공간평균을 취하여 1/4로 축소하여 부호화하고 복원시에 선형 보간법을 이용하여 다시 원 영상으로 확대하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 서로 독립성이 강한