본 연구에서는 드론을 활용한 변위계측에서 드론의 회전진동 보정을 위해 드론 내부의 가속도계를 이용하는 방법 대신에 드 론 영상 내부의 변위가 발생하지 않는 고정점을 활용한 드론의 회전진동 보정방법을 제안하고자 한다. 영상 내부의 고정점을 활용한 드론 회전진동 보정을 위한 예비 연구로서, 카메라를 고정시킨 후 타겟을 회전하여 회전각도를 측정하는 실험과 회전하는 카메라를 통 해 변위가 발생하는 모형구조물의 변위를 계측하는 실험을 통해 카메라의 회전진동이 발생하는 경우 변위 계측정확도를 검증하였다. 변위가 3mm 이하로 발생 시 카메라 진동이 발생하였을 때 계측 신뢰도가 낮은 반면, 변위가 3mm를 초과하여 발생한 경우 비교적 정 확하게 계측되었다.

본 연구에서는 균일도 보정기법이 적용된 영상의 신호강도 측정 시 적용된 보정기법을 측정할 수 없는 ImageJ 프로그램 의 문제점을 알아보고자 하였다. 연구방법은, 균일도를 보정하지 않은 영상과 보정한 영상을 각각 획득한 후 적용된 보정기 법을 측정할 수 있는 전용 영상측정 프로그램과 측정할 수 없는 ImageJ 프로그램으로 신호강도를 측정하여 비교 평가하였다. 연구결과, 전용 영상측정 프로그램은 균일도를 보정한 영상과 보정하지 않은 영상 모두 유의한 차이가 있었으나, ImageJ 프로그램은 균일도를 보정한 영상과 보정하지 않은 영상 모두 유의한 차이가 없었다. 결론적으로 균일도를 보정한 영상의 신호강도 측정 시 적용된 보정기법을 측정할 수 없는 ImageJ 프로그램은 부정확한 신호강도 값이 산출되기 때문에 매우 주의를 해야 한다.

목 적 : 고자장 MRI가 보급화 되면서 자장의 불균일(field inhomogeneity)에 대한 문제점이 제기되고 있는 가운데, Echo Planner Image(EPI) 기법을 이용한 영상에서 균일화 과정을 통해 영상을 개선할 수 있는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 특히, EPI기법을 이용한 뇌 확산강조 영상 검사시, prefrontal lobe과 temporal lobe의 경우 공기와 조직 간의 경계에 있는 부위로, 자화율 차이에 따라 왜곡된 영상이 획득된다. 이러한 문제점을 해결하고 보완하기 위하여 본 연구에서는 정상인을 대상으로 T2WI와 DWI를 이용하여 파라핀 적용 전·후에 따른 자장의 불균일 보정과 영상 개선 효과를 평가하고자 하였다. 대상 및 방법 : 본 연구는 2015년 9월부터 10월까지 참여한 정상인 10명(평균 29.6±3.84세)을 대상으로 하였다. 3.0T MR system(Discovery 750 scanner, GE Medical System, USA)와 16-channel head 코일을 이용하여 T2 강조영상(T2WI)과 확산강조영상(DWI)을 먼저 획득하였다. T2WI는 DWI와 비교하기 위한 기준 영상으로 사용되었다. 그런 다음 공기와 조직 간의 경계에 위치하는 전두엽과 측두엽에서 자화율 차이에 따른 자장의 불균일을 보정하기 위하여 인체 조직밀도와 유사한 파라핀을 head 코일과 검사자 머리에 부착하여 DWI를 얻었다. T2WI는 TR/TE= 6594/96msec를 사용하여 축상면 방향으로 영상을 획득하였다. 이때 사용된 FOV는 230×230, matrix 320×320, 2 NEX, ST 4mm로 하였고, 총 영상획득 시간은 165초였다. DWI의 영상변수로는 b-value= 1000, 0s/mm², TR/TE= 8000/62msec, FOV= 230×230, matrix= 160×160, 4 NEX, ST= 4mm로 하였으며, 이때 총 영상획득 시간은 101초였다. Image J를 이용하여 T2 강조영상(T2WI)과 확산강조영상(DWI)의 면적을 측정하였으며, prefrontal lobe 주변의 background 표준편차와 백질의 신호강도를 비교하여 SNR을 분석하였다. 결 과 : 기준 영상인 T2WI, 파라핀 적용 전 DWI(b-value 1000), 그리고 파라핀 적용 후 DWI(b-value 1000)의 평균 면적은 각각 39,843.20±1608, 35,346.70±1978 그리고 37,862.60±1852 이었다. 파라핀 적용 전 DWI(b-value 0)와 파라핀 적용 후 DWI(b-value 0)의 평균 면적은 각각 35,541.60±1981, 38,061.60±1853 이었다. T2WI와 비교하여 개인별 면적의 오차는 적용 전보다 모두 감소하였으며, 파라핀 적용 전·후 DWI SNR 평균은 b-value 1000 45.69±21.96에서 80.42±39.31 bvalue 0 89.85±45.72에서 149.90±73.41 이었다. 파라핀 적용 후 DWI의 SNR이 파라핀 적용 전에 비해 약 1.6배에서 최대 1.8배 정도 증가하였다. 결 론 : 파라핀을 적용한 확산강조영상(DWI)은 적용 전에 비해 SNR이 증가하였으며 신호소실과 왜곡이 감소되었다. 이로 인해 T2WI 비교하여 면적의 오차가 상당히 감소함을 확인하였다. 자체 제작한 보정 물질(파라핀)은 불균일한 자장 요소를 일정 이상 보완할 수 있으며, 저비용과 더불어 높은 기술력이 필요하지 않으므로 고 효율적으로 영상 신호소실과 왜곡을 개선하여 영상의 질을 향상 시킬 수 있으리라 사료된다.

We have constructed a wide-field photometric survey system called as the Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet) in 2015. It consists of three 1.6 m optical telescopes equipped with mosaic CCD cameras. Four 9k CCDs were installed on the focal plane of each telescope. In this paper, we present the crosstalk analysis of the KMTNet mosaic CCD images. The crosstalk victims caused by bright sources were visible at eight sub-images obtained through different readout ports of each CCD. The crosstalk coefficients were estimated to be several tens of 10-4 in maximum, differing from sub-image to sub-image, and the non-linearity effect certainly appeared at the victims made from saturated sources. We developed software functions to correct the crosstalk effect of the KMTNet CCD images. The software functions showed satisfying results to remove clearly most of the crosstalk victims and have been implemented in the KMTNet image processing pipeline since 2015 September.

목 적 : 3T 장비의 유방 자기공명영상(Breast MRI)검사시 조영제 주입 후 T1 AX AXILLARY 검사에서 호흡의 의한 왜곡과 허상 등의 문제점을 개선하여 영상의 질을 향상시키는 방법을 알아보고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 MR.Breast 처방을 받은 20명의 여성환자(평균:46.1세)를 대상으로 SIEMENS Skyra 3.0T 장비의 Breast coil(18Ch)을 사용하였고, 조영제 주입 후 post 3D AX T1 AXILLARY 검사(TR/ TE=4.3/1.29, 2.52msec, Thickness=2mm, matrix=278×320, scan time:3m 15sec/ dixon fat sat → water image)에서 실험군1) Averages:1, IPAT:0 2) Averages:2, IPAT:2 3) Averages:3, IPAT:3 4) Averages:4, IPAT:4 5) Averages:5, IPAT:5의 변화를 주어 (그 외의 다른 조건 모두 동일화) 영상획득 후 각각의 다른 5개의 ROI의 (ROI①:유방의 Rtpectoralis major, ROI②: Lt lower lung, ROI③: Rt axillary, ROI④: Lt breast 실질, ROI⑤: Posterior background) SNR를측정하여, Averages:1 IPAT:0(실험 군1)을 기준으로 다른 4개의 실험군들과 오차범위를 비교하고 T-test 통해 유의수준을 알아보았다. 결 론 : Averages:1,IPAT:0을 기준으로 2) Averages:2,IPAT:2 3) Averages:3,IPAT:34) Averages:4,IPAT:4 5) Averages:5,IPAT:5의 변화에서 각각의 다른 5개 ROI의 SNR값을비교해보니 신체의 장기부분인 ROI①, ③, ④는 유의성이 없게 나타났으며, 호흡에 영향이 많은 ROI ②Lt lower lung, ⑤posterior background 경우에는 유의하게 나타났다. 또한 그래프에서나 통계적 수치로 볼 때 실험군1)을 기준으로 다른 실험군들보다 실험군 2), 5)는 Averages:5, IPAT:5에서 호흡에 의한 허상이나 왜곡부분이 감소하여 나타남을 확인할 수 있었다 (p<0.05). 고 찰 : 다른 검사와 비교할 때 유일하게 엎드려 진행하는 유방 MRI 검사는 시간이 진행됨에 따라 환자의 호흡과 고정자세의 어려움이 커질 수밖에 없다. 또한 자장의 세기가 클수록 영상의 해상도는 증가하지만 조영제 주입 후 호흡에 의한 심장의 움직임과 민감도는 더욱 커져 그에 따른 영상의 왜곡과 허상이 심하게 발생한다. 본 논문에서는 다른 조건은 동일한 상태에서 조영제 주입 후 Averages:1 IPAT:0을 기준으로 하여 Averages와 IPAT만 변화했을 때 anatomy(ROI①~④)와 background(ROI⑤)의 SNR 측정으로 호흡에 의한 영상의 민감도를 알아보았다. 일반적인 anatomy 부분은 변화요소에서도 기준치와 거의 동일하게 나타난다면, Lt lower lung과 background 부분은 averages와 IPAT이 증가할수록 변수가 많이 발생하였으나, 호흡에 의한 영상의 왜곡이 Averages: 5, IPAT: 5에서는 저하되어 나타났다. IPAT이 증가할수록 motion artifact가 감소하고 average는 증가하여 영상의 SNR도 함께 올라감을 알 수 있었다. 하지만 장비에서 지원 가능한 코일의 채널 수에 따른 IPAT과 average 등의 적절한 조건변화로 검사시간을 고려한다면 전체적인 영상의 질 향상으로 진단과 치료방법 결정에 있어 매우 유용하게 이용될 수 있으리라 사료된다.

Due to growth of electronics and control devices, automation and situational awareness systems have been applied by automobile. Vision systems with the introduction of unmanned system were being actively developed. In this paper, the distortion in the 7-inch LCD screen for the treatment process are divided into Online and Offline processing. Offline processing based on the image signal processing and for generating LUT Online to Offline generated by processing the distortion is applied to the LUT. LUT is applied to distort the image processing in real time, so that distortion correction is made for the purpose of setting.

본 논문에서는 컨테이너 영상의 앞/뒷면을 판별하는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 컨테이너 뒷면 손잡이 부분의 존재 유무를 앞/뒷면 영상의 판별 기준으로 정하고, 손잡이 영역이 컨테이너 표면 배경보다 밝다는 가정 하에 형태학적 필터를 사용하여 손잡이 영역만을 추출한다. 그리고 컨테이너 영상의 손잡이 영역의 밝기를 수직으로 누적하여 피크를 찾고 피크의 크기와 피크 간의 거리를 이용하여 컨테이너 영상의 앞/뒷면을 판별하였다. 많은 다양한 컨테이너 영상에 대한 실험 결과, 제안된 방법이 우수한 판별 성능을 나타내었다.

모션 정보를 포함한 비디오 영상으로 인해 컴퓨터 비젼 분야에서 비디오의 활용은 중요한 연구 분야가 되었다. 또한 실시간에서 사람 모션의 인식과 분석에 대한 관심의 증가하고 있다. 인간 모션 분석의 첫 단계는 비디오에서 움직이는 대상을 추출하는 것이다. 배경차를 이용한 방법은 가장 완전한 특징 데이터를 제공하지만, 조명과 외부 요인 때문에 환경 때문에 동적 장면 변화에 매우 민감하다. 이 연구에서는 적응적인 배경 조정을 사용하여 움직임 없는 배경 비디오에서 전경을 분할하고 검출하기 위한 효율적인 방법을 제안한다. 배경 조정 영상과 모션 영상간의 배경 차이 방법에 의해 배경으로부터 전경을 결정한다. 마지막으로, 비디오에서부터 분할된 사람의 모션을 기반으로 몰입형 2D게임을 개발한다.

전산화단층촬영장치의 영상재구성방법으로 필터보정역투영법이 광범위하게 사용되고 있다. 평행빔과 부채살빔의 재구성에 사용되는 투영에 잡음이 포함되었을 때 재구성 된 영상의 잡음을 살펴보았다. 평행빔과 부채살 구조에서 각각 360개, 720개의 투영으로 512×512 크기로 Visual C++을 이용하여 영상재구성하였고, 원본 Shepp-Logan 두부 모형을 매우 잘 복원한다는 것을 확인하였다. 필터보정역투영법의 현실적인 접근(유한한 투영 개수)으로 인해 입력 잡음이 없어도 영상재구성 과정에서 잡음이 발생하였다. 입력 잡음비 0.5% 이하에서 잡음이 빠르게 증가하기 때문에 CT 장치의 잡음 제거 기술 및 영상처리 기법의 개발이 필요할 것이다.

엑스선 디지털 검출기의 내부 픽셀들은 조금씩 다른 감도와 오프셋 변동을 가지게 되어 불균일한 영상이 얻어진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 flat-field 보정 방법이 개발되었고, 이는 디지털 의료 영상 시스템의 전처리 과정에서 필수적으로 수행된다. 그럼에도 불구하고 여러 가지 이유로 균일하지 않은 영상이 획득되는 경우가 종종 발생한다. 본 연구에서는 디지털 의료 영상 장비에서 획득된 불균일한 영상에 flat-field 보정을 다시 적용시켜 화질이 개선되는 것을 확인하였다. 그리고 객관적인 화질의 평가를 위해 보정 전후의 NPS를 각각 산출하여 비교하였다. 주파수 영역에서 잡음의 변화를 분석한 결과 저주파수 성분의 잡음이 flat-field 보정 후에 크게 제거된 것을 확인할 수 있었다.

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