본 연구는 향상된 중심배열 정렬 위상 펼침 방법(ICASPU)을 제안하고 자기공명 위상 영상을 재구성하여 성능을 평 가하였다. 제안된 방법을 수행하기 위해 2% 한천젤에 0.6mM/l를 첨가한 팬텀을 제작하여 임상용젠작하5T 자기공명 영상와젠상용화된 무릎코일을 이용하여 MR위상영상을 얻었다. 획득된 k 공간 자료는 PC로 옮긴 뒤 매트랩 프로그램 을 이용하여 영상을 재구성하였다. 제안된 ICASPU의 오차를 2차 회귀분석을 이용하여 기존의 중심배열 정렬 위상 펼 침과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 CASPU방법에 비해 제안된 ICASPU방법이 5배 정도 오차가 향상된 것을 확인 할 수 있었다. 본 연구는 향상된 중심배열 정렬 위상 펼침 방법을 이용한 위상영상 펼침의 유용성을 확인하였으며, 향 후 위상 정보를 포함한 영상 적용에 매우 유용할 것이라 기대된다.

심근영상의 SPECT(Single Photon Emission Computed tomography)검사는 감마선을 방출하는 방사성의약품을 환 자에게 정맥주사한 후 이 의약품이 심장에 고루 퍼지면 관심부위를 촬영하여 질병으로 인한 변화를 컴퓨터를 이용하여 진단하는 검사법이다. 기능적인 정보를 담고 있는 심근관류 영상은 비침습적인 심근질환 검사에 유용한 방법이지만, 물리적 인자들에 의해 잡음과 낮은 해상도는 판도하는데 어려움을 주게 된다. 본 논문은 심근영상을 레벨 셋 알고리즘 을 이용하여 영상을 분할하고 분할된 영역을 3차원으로 구현하여 판독에 도움을 주는 방안을 제안하였다. 판독의 어려 움을 해결하기 위하여 레벨 셋을 이용하여 관심부위인 좌심실 영역을 분할하였고 분할된 영역을 3차원영상으로 모델 링하였다.

하천은 다양한 환경조건에 따라 변화될 수 있는 공간으로 구하도를 복원 설계하기 위해서는 현재 하도의 안정성 여부를 파악할 수 있는 하도평가가 필요하다. 하도평가는 대상하천의 지형 및 수리 수문 등 다양한 정보가 요구되지만 국내여건상 과거자료 미비로 인해 시 공간적으로 변화된 하천의 지형학적 정보를 파악하기에는 많은 어려움이 있다. 본 연구는 청미천의 과거 지형도 및 항공사진을 이용한 영상분석을 통해 과거와 현재 하천의 하도변화를 분석하고, 하도평가를 위

본 논문에서는 신경회로망을 이용한 의료영상의 질환부위 인식방법을 제안하였다. 질환부위 인식을 위한 신경회로 망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성하여 적응 오차 역전파 알고리즘으로 학습하였다. 신경회로망에 입력된 의료영 상의 특징 파라미터는 웨이브릿 변환에 의하여 분해된 저주파 영역을 행렬식으로 표현하여 특성 다항식의 계수값 (n+1)개로 하였다. 추출된 특징 파라미터는 탄젠트시그모이드 전달함수의 범위로 정규화하여 신경회로망의 입력 벡 터로 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위해서 실험에 사용된 입력 의료영상을 가지고 모사실험을 통해 질환부위의 인식 률을 평가하였다. 실험 결과 4레벨 DWT로 변환된 저주파영역 행렬의 특성 다항식 계수를 탄젠트시그모이드 전달함수의 범위로 정규 화하여 신경회로망의 입력 벡터로 이용했을 때 최적의 학습 횟수를 보였다. 신경회로망의 학습은 적응 오차 역전파 알 고리즘을 사용하였고, 학습계수를 0.01, 모우멘텀을 0.95로 하였을 때, 위영상에 대해서는 55회, 가슴영상은 55회, CT 영상은 46회, 초음파영상은 55회 그리고 혈관영상에 대해서는 157회 등의 최적의 학습 횟수를 보이며 100%의 인식률 을 보였다

광범위한 지역의 재배면적과 생산량을 신속하고 경제적으로 모니터링 할 수 있는 광학(LANDSAT) 중해상도 위성 영상을 활용하여 벼 재배면적, 생육 및 수량을 모니터링 할 수 있는지를 검토하였다. 1. 식생지수와 수량과의 관계를 살펴보면, EVI를 제외한 모든 식생지수와 수량간에는 정의 상관관계를 보였으며, NDVISWIR이나 EVISWIR과는 유의성이 없었다. NDVI가 RVI보다 수량과의 상관도가 다소 높았으며, 수량과 가장 밀접한 식생지수는 NDVIR (r = 0.68)이었다 2. LANDSAT 단일시기 영상(2004년 7월 29일)을 활용하여 서산간척지 지역내 벼 수량을 모니터링한 결과 NDVIR 와 백미수량간에는 1차 직선관계(R2 = 0.46)가 성립하였으며, 필 지중에서 면적이 다소 적거나 주변에 반사특성에 영향하는 요인이 있는 지역을 제외하여 살펴본 결과 추정도가 다소 높아졌다(R2 = 0.66). 3. 논구역 벡터를 사용하여 논구역 정보를 추출하는 기존의 방법 대신 raster 기반의 논구역 masking을 제작하여 논 구역 정보를 추출하였는데 이 방법을 통해 쉽고 빠르게 논구역 정보를 추출할 수 있었다. 4. 연차별 지역적용가능성을 검토하기 위해 1994년 7월 26일 경기도내 7개 시군의 논구역 masking을 제작하여 NDVIred를 추출하고 NDVIR -수량관계식을 이용하여 수량을 추정한 결과 1:1 line에 근접하여 비교적 잘 일치되었다.

의료영상 시스템을 통해 볼 수 있는 모든 X-선 영상은 피사체 본래의 특성만이 표현된 영상이 아닌 그 영상 시스템 고유의 특성이 반영된 영상이라 할 수 있다. 영상화질에서 시스템에 의한 열화는 시스템응답함수인 변 조전달 함수(modulation transfer function; MTF)로 설명되며 잡음력 스펙트럼(noise power spectrum; NPS) 으로 설명할 수 있다. 이 때, 열화된 영상은 영상시스템의 MTF와 NPS를 정확하게 측정함으로써 그 시스템의 특성에 따라 설계된 필터에 의해 원영상에 가깝게 복원(restoration)될 수 있다. 본 논문에서는, 영상복원 시뮬 레이션을 통해 기존의 직접 역필터링(direct-inverse filtering), 제한된 역필터링(limited-inverse filtering), 위너 필터링(Wiener filtering) 기법을 바탕으로 열화된 영상을 원 영상에 가깝도록 복원하고 복원영상의 화질 을 정량적으로 평가하였다.

Visual odometry is a popular approach to estimating robot motion using a monocular or stereo camera. This paper proposes a novel visual odometry scheme using a stereo camera for robust estimation of a 6 DOF motion in the dynamic environment. The false results of feature matching and the uncertainty of depth information provided by the camera can generate the outliers which deteriorate the estimation. The outliers are removed by analyzing the magnitude histogram of the motion vector of the corresponding features and the RANSAC algorithm. The features extracted from a dynamic object such as a human also makes the motion estimation inaccurate. To eliminate the effect of a dynamic object, several candidates of dynamic objects are generated by clustering the 3D position of features and each candidate is checked based on the standard deviation of features on whether it is a real dynamic object or not. The accuracy and practicality of the proposed scheme are verified by several experiments and comparisons with both IMU and wheel-based odometry. It is shown that the proposed scheme works well when wheel slip occurs or dynamic objects exist.

Today, environmental pollution and destruction due to the industrialization of our modern society have been the global issues. Although now we can lead affluent lives through science technologies and economic development, these environmental problems have resulted in striking the harmonious balance between human beings and nature and threatened human lives with abnormal weather caused by the global warming, destruction of the ozone layer, and El Nino phenomenon, acid rain, decrease in species diversity, movement of hazardous materials, and harmful waste increase. We are aware of the importance of environmental education, but in reality, it seems impossible to implement appropriate environmental education on account of our educational climate which exclusively focuses on the entrance examination. However, environmental education is the most ultimate solution for those problems in that only when students understand our environment fully and grow habits to protect it through environmental education, the present environmental problems can be solved and more serious problems that can be resulted in the future can possibly be prevented. Thus, this study has examined the effect of using image media in the environment subject on students’ environmental sensitivity. According to the results, it was shown that it had positive effects on ‘sensitivity of environment’, ‘attitudes towards environment’, and ‘environmental affinitive behaviors’.

전산화단층촬영(CT)에 있어서 생기는 artifact를 제거하기 위해서 영상재구성 과정에 다양한 필터를 사용하 고 있다. 이러한 artifact는 영상재구성 과정에 사용되는 수학적 오차와, 투영이미지와 실제 해부학적 구조간의 오차, 혹은 데이터 획득과정에서의 오차 등으로 인해 필연적으로 생길 수 밖에 없다. 본 연구에서는 Hann필터 를 사용하였을 때 CT 영상에서의 artifact 제거효과를 정량적으로 분석하였다. Cut-off 주파수가 0.1인 경우에 서 0.2씩 증가시키며 0.9까지에 대한 다양한 cut-off 주파수의 Hann필터에 대한 artifact제거 효과에 대한 결 과를 보였다. 재구성 영상에서의 artifact에 대한 정량적 분석을 위해서 white image에 대한 CT 영상의 Noise Power Spectrum을 비교하였다

표면 영상 유속계(SIV, Surface Image Velocimetry)는 영상 처리 기술을 이용하여 수표면의 유속을 측정하는 장비이다. 유속 측정의 정밀도를 높이기 위해서는 화질이 좋고, 왜곡이 적은 영상을 획득하는 것이 매우 중요하다. 트럭에 장착된 기중기를 이용하는 차량탑재형 표면 영상 유속계는 왜곡이 적은 영상을 얻는 좋은 방법이 될 수 있다. 이 때, 기중기의 흔들림 때문에 획득된 영상이 흔들리는 문제가 발생하며, 영상의 흔들림을 보정하여 유

표면영상유속계(SIV)는 영상 처리 기술을 이용하여 수표면의 유속을 측정하는 장비이다. 표면영상유속계는 하천의 유속을 매우 간편하게 측정할 수 있도록 한다. 그러나, 표면영상유속계를 이용하여 유량을 산정하고자 할 경우, 하천 표면의 평면 측량 자료와 하천의 단면 측량 자료가 반드시 필요하다. 이 때문에 표면영상유속계의 간편성과 유용성에도 불구하고, 이용자들이 쉽게 이용하기 어렵다는 그릇된 인식을 줄 수 있다. 만일 효율적이고 간편하게 하천의 평면을 추정

0.32 T 자기공명영상시스템에서 선주사영상기법(line scan imaging)을 이용한 확산강조영상(diffusion weighted imaging; DWI) 펄스열(pulse sequence)을 개발하였다. 선주사영상은 단면선택 경사자장과 함께 90 도 펄스를 가하여 단면을 선택한 후 y 방향으로 경사자장을 가한 후 180도 라디오파 펄스를 가하여 단면영상 의 y-방향 픽셀크기와 같은 너비의 x축에 평행한 띠를 따라 에코가 발생하게 한 뒤 x-방향으로 주파수부호화 해서 1차원 k-공간 데이터를 획득하며 이를 1차원 푸리에변환하여 영상을 재구성하였다. 또한 선주사확산강 조영상(line scan diffusion weighted image)을 위해서 한 쌍의 사다리꼴모양의 경사자장을 선주사영상기법의 180도 펄스 전후에 대칭으로 배치하였으며 사용된 확산경사자장기울기의 최대값은 G = 15 mT/m 이었고 최 대 b 값은 301.50 s/mm2이었다. 본 연구에서 개발된 선주사확산강조펄스열을 이용하여 0.32 T 자기공명영상 장비에서 트리아실글리세롤 팬텀(triacylglycerol, TAG) 및 염화나트륨 수용액 (NaCl = 0.1w/v%) 팬텀 영상 을 획득하였다. 또한 1.5 T 자기공명영상시스템에서 단일여기에코평면영상화(single shot echo planar imaging)로 동일한 팬텀의 확산강조영상을 구하였다. 선주사확산강조영상은 가장 널리 이용되고 있는 에코평 면영상을 이용한 확산강조영상과 비교하여 자화율차이에 의한 영상왜곡이나 화학이동에 의한 허상들이 없음을 확인하였다. 특히 선주사확산강조영상에서 측정한 염화나트륨 수용액 팬텀의 확산계수(963.90 ± 79.83 × 10-6 mm2 /s)는 1.5 T에서 계산된 확산계수(956.77 ± 4.12 × 10-6 mm2 /s)와 오차범위 내에서 일치하였다.

방사광 X-선 현미경은 임상실험에 유용한 도구로 높은 배율과 고 해상도로 동물 장기조직 시료의 세부 구 조를 관찰할 수 있다. X-선 영상은 위상 대조도 메커니즘으로 설명할 수 있다. 우리는 쥐의 꼬리, 신경 및 허파 의 in-vivo 및 in-vitro위상 대조도 영상을 8 KeV mono 빔으로부터 10배 현미경대물렌즈와 CCD 카메라를 이용하여 얻었다. 기존의 흡수 X-선 영상 보다 SR 영상이 세밀한 구조의 높은 분해능 영상을 볼 수 있었다. SR 영상은 생물학, 재료 및 임상 연구에 무한한 가능성을 가지고 있다.

경계면의 고주파 영역을 선명하게 하면 영상의 질이 좋아진다. sobel 연산자를 이용하여 동적 촬영으로 인 하여 선명하지 못한 초음파 영상의 결함을 개선시키는 방법을 제안 하고자 한다. 실험 결과 입력 초음파 영상 의 경계부분이 선명하게 나타나는 것을 알 수 있었다. 경계부분의 고주파 성분을 강하게 하다 보니 경계부에 인접한 낮은 신호강도 픽셀의 정보를 잃게 되는 점을 보완할 것이 요구된다.

PACS를 구현할 때 가장 어려운 점은 데이터 총량이 방대하다는 것이다. 이러한 이유로 PACS에서는 대용량 의 기억장치를 필요로 하고, 동시에 빠른 전송시간이 요구된다. 따라서 PACS에 저장하는 의료영상은 압축이 필요하다. Ingrid Daubechies와 Stephane Mallat 등에 의해 발표된 웨이브릿 변환은 푸리어 변환과 같이 기저 함수들의 집합으로 신호를 분해하는 방법이다. 본 논문에서는 실험 의료영상을 DWT 방법으로 압축하여 효용성을 평가하였다. 실험 결과 ×× 크기의 입력영상을 4 레벨 DWT 후 저주파영역에 남아 있는 신호를 디스플레이 하는 것이 효율적임을 알 수 있었다. 4 레벨 DWT에 의한 영상의 압축비는 1:16로서 높은 압축비를 가지고 있었으며, 압축결과 압축비는 좋았으나 블록화 현상에 의해 영상에 계단현상이 나타나는 문제점이 있었다.

최근의 진단의료용 방사선영상은 대부분 디지털영상으로 변환되었으나, 영상획득을 위한 조사조건 등 영상 화질에 영향을 미치는 요소들에 관련하여서는 여전히 대부분 필름-스크린 시스템의 기준을 그대로 따르고 있 으며, 실정이다. 뿐만 아니라 획득된 디지털영상에 대한 객관적인 화질평가 또한 임상에서 적용되고 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 디지털영상의 화질을 평가함에 있어 기본이 되는 요소인 화질의 균일성, NPS(noise power spectrum), MTF(modulation transfer function), NEQ(noise equivalent quanta) 등에 대한 평가를 임 상에서 활용할 수 있도록 사용자 친화적인 윈도우 환경의 디지털영상화질 평가 프로그램을 MatLab을 이용하 여 개발하였다.

본 연구에서는 웨이블릿 변환과 경계선 검출 필터를 이용하여 초음파영상의 다해상도 분해를 한 후 경계선 검출 필터링을 통해 초음파 영상의 화질을 개선하는 방안을 제안하였다. 제안된 방법에서는 잡음을 줄이고 에 지를 강화하기 위해 웨이블릿 변환된 영상으로부터 얻어진 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 단계적으로 영역별 선택계수 조정과 방향성을 고려한 에지 필터링을 수행하였다. 이를 통해 반점영역의 픽셀은 웨이블릿 계수를 줄여 에지를 제외한 영역에서 선택적 저역통과 필터링 효과를 만들고, 에지에서는 접선 방향으로 평활 화를 하여 연속성을 향상시키고, 법선 방향으로는 세선화를 하여 contrast를 높였다. 실험을 통해 단일해상도에 서 비선형적 이방성의 확산모델을 이용한 필터링 방법과 웨이블릿 수축구조를 이용한 필터링 방법에 대해 비 교하였다.

본 연구에서는 뇌수막종이 늦게 조영증강 된다는 점을 착안하여 뇌수막종을 최대 조영 증강시킨 검사를 시 작하였다, 검사 후에 두개내의 수막종과 혈관과의 관계를 알아보고 전산화 단층 촬영 조영술의 3차원 CT 영상 기법(이하, 3차원 CT 영상 기법)과 고식적 혈관 촬영 조영술의 영상을 비교하였다. 연구대상은 3차원 CT 영상 기법과 고식적 혈관 촬영 조영술을 병행 시행하였던 6명의 환자를 대상으로 하였으며. 그 중 추체접형골동사대 부 5예, 방시상동에 생긴 1예였다. 검사방법으로는 조영제를 초당 3/120 ml를 주입하여, GE Medical System Program(smart prep)을 이용하여 CT Number 값이 100에 도달한 후, 검사를 시작하였다. 스캔파라미터는 조영제 가 모두 주입된 직후에 1.25 mm / 3.75 mm, HQ-Mode로 scan한 후 1 mm interval로 재구성하였다. 검사한 영상을 3D-Med Software Program(Rapidia)을 이용하여 3차원 CT 영상 기법으로 영상을 재구성한 다음 고식적 혈관 촬영 조영술과 비교하였다. 결과를 살펴보면 뇌수막종의 최대조영 시간은 조영제을 주입한 후 약120-180초에 혈관과 종양과의 관계를 가장 잘 구별할 수 있었다. 3차원 CT 영상 기법으로 재구성한 6예는 모두 종양과 혈관과의 관계를 잘 구별할 수 있었다. 또한 종양과 동반된 동맥류도 1예에서 잘 보여주었다. 이를 종합하여 보면 두 개 내 뇌수막종의 환 자에서 조영제를 주입하여 3차원 CT 영상을 시행하였던 영상은 종양과 혈관과의 관계를 입체적으로 구분할 수 있어 수술에 많은 도움이 되었다.