최근 딥러닝은 자기공명영상 검사에서의 화질 개선을 위해 다양하게 활용되고 있다. 하지만 다양한 자기공명영상 검사에서 딥러닝이 적용된 기법과 상황에 대한 평가는 부족한 편이다. 이에 본 연구에서는 모션 ACR(American College of Radiology) 팬텀을 활용하여 일반적인 상황과 움직이는 상황에서 T2-PROPELLER(periodically, rotated overlapping parallel lines with enhanced reconstruction, PROPELLER)와 T2-FSE(fast spin echo, FSE) 기법의 화질을 비교 평가해 보고자 하였다. 연구 결과 움직이지 않는 상황에서의 딥러닝 프로세스를 적용하였을 때 유의미한 신호대잡음비와 대조대잡음비의 상승을 보였다. 하지만 팬텀에 움직임을 주는 동적인 상황 에서 딥러닝 프로세스를 적용하였을 때 유의미한 화질 개선을 보이지 않았다. 이러한 결과는 딥러닝 프로세스를 절대 적으로 사용하기보다 다양한 상황에 맞게 선택적으로 적용하는 것이 필요할 것으로 사료된다.

자기공명영상장치(magnetic resonance, MR)/양전자 방출 단층촬영 장치(positron emission tomography, PET)는 두 가지 의료장치가 결합한 하이브리드 시스템으로써 MR의 해부학적 정보와 PET의 기능적 정보를 동시에 획득할 수 있는 최신 의료장치이다. 일반적으로 MR/PET의 우수한 팬텀 영상의 질 획득과 평가를 위하여 팬텀 내에 전기전도도가 낮은 액체 물질과 방사성동위원소를 주입하고, UTE MR 펄스 시퀀스를 적용한 감쇠 보정된 PET 영상을 획득한다. 본 연구의 목적은 MR/PET 전용 팬텀에서 물 대체물질로써 NaCl과 NaCl+NiSO4 물질에 따른 UTE MR 펄스 시퀀스를 획득하고, 감쇠 보정된 PET 영상의 질을 평가하고자 한다. 정량적 분석을 위하여 대조도 회복비(contrast recovery, CR), 신호대잡 음비(signal to noise ratio, SNR), 변동 계수(coefficient of variation, COV)를 적용하였다. NaCl 물질 기반 UTE MR 펄스 시퀀스를 적용한 PET 영상의 질이 CR은 1.38배, SNR은 1.18배가 증가하였고, COV는 1.18배 감소함을 확인할 수 있었다. 결론적으로, MR/PET 전용 팬텀을 활용한 신호의 획득 가능성을 확인하였고, UTE MR 펄스 시퀀스는 해부학 적 정보와 PET 영상의 질 향상에 필수적임을 확인할 수 있었다.

1. 미소 해충의 자동 영상 인지 시스템 개발에 필요한 기초 자료를 확보하기 위해 화질에 따른 해충의 인지율을 조사하였다. 2. 곤충 영상은 스캐너를 이용하여 300, 600, 900, 1,200, 2,400, 4,800 dpi의 6단계 화질로 획득하였고 곤충 연구자에게 화질에 따른 인지율을 설문 조사하였다. 3. 나방류인 담배거세미나방과 배추좀나방의 경우 모든 dpi 에서 높은 인지율을 보였다. 4. 크기가 작은 포인세티아총채벌레와 담배가루이의 경우 모든 dpi에서 50% 미만의 낮은 인지율을 보였다. 5. 크기가 작은 총채벌레와 담배가루이 인지 시스템 개발에는 100 mm 매크로렌즈를 사용하거나 hand-held 형태의 디지털 현미경이 필요할 것으로 사료된다.

디스플레이 기술이 다양한 상품으로 점차 발전함에 따라 소비자가 선호하는 디스플레이 유형을 선택할 수 있는 효과적이고 객관적인 비교 평가 방법이 필요하다. 그러나 객관적이고 주관적인 디스플레이 품질 평가 방법은 디스플레이가 상이한 특성을 가지므로 다양한 디스플레이에서 일반적으로 유사하지 않다. 이에, 본 논문은 상대적으로 특성이 서로 다른 디스플레이의 인지 화질 평가를 위해 분석 네트워크 프로세스 (ANP)를 사용하여 이들 디스플레이의 상대적 화질 을 평가할 수 있는 체계적인 시스템을 제안한다. 제안된 평가 방법의 검증은 4 개의 모바일 디스플레이를 사용하여 평가 되었고, 주관적 평가와 제안한 방법의 선호도가 일치함을 보였다.

목 적 : 유방 MRI검사에서 회전 자장(B1)의 불균일성은 코일의 중심에 검사부위가 없고 우측과 좌측으로 나뉘어진 유방의 해부학적 구조의 영향을 많이 받는다. 또한 환자의 유방과 유방사이, 유방과 코일사이의 air-gap이 증가할수록 B1의 불균 일성도 증가하여 영상의 화질을 저하시킨다. 그러나 최근 유방암 환자의 증가에 따라 비대칭유방 환자 및 편측유방 등 small breast 환자들이 증가하고 있다. 이에 본 연구는 자체 제작한 phantom과 다양한 B1 calibration scan parameter를 이용하여 small breast에서 B1 calibration scan parameter의 변화에 대한 평가와 영상화질에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 검사 대상으로는 Invivo사의 breast phantom과 자체 제작 phantom을 이용하였다. 장비 사에서 권고하는 B1 calibration parameter가 최적의 조건을 나타내는지 평가하기 위한 대상으로 breast coil을 가득 채우는 Invivo사의 breast phantom을 사용하였고, 자체 제작 phantom을 이용하여 small breast일 때 최적의 B1 calibration parameter를 확인하였다. 연구에 사용된 장비는 Philips INGENIA 3.0T(Philips medical system, Netherlands)이고, 신호수집 코일은 16channel Breast coil을 사용하였다. 연구방법은 B1 calibration scan parameter 중 slice thickness(두께)를 5, 8, 12, 15, 20 mm로 Flip angle(FA)을 20, 40, 60, 80, 100 degree로 변화시켜가며 B1 map과 e-THRIVE 영상을 획득하였다. 정량적 평가로 획 득한 영상의 우측(Rt)과 좌측(Lt)에 각각 5개의 ROI를 그려 신호 대 잡음비(signal to noise ratio; SNR)를 비교 분석하였고 one-way ANOVA(SPSS 18.0K for windows)로 통계 검정하였다. 정성적 평가방법으로는 B1 map profile을 통해 B1의 균일성을 비교하였다. 결 과 : Invivo phantom으로 획득한 B1 map과 e-THRIVE 영상의 SNR은 B1 calibration scan parameter의 두께와 FA의 변화에 따라 차이가 있었다(P<0.001). 두께별 변화에서는 8 mm, FA별 변화에서는 60°일 때 가장 높게 나타났다. 자체 제작 phantom에서도 B1 map과 e-THRIVE 영상의 SNR은 B1 calibration scan parameter의 두께와 FA의 변화에 따라 차이가 있었다(P<0.001). 두 영상 모두 두께가 12mm 일 때 가장 높게 나타났으며, FA은 80°일 때 가장 높게 나타났다. B1 profile을 통해 확인한 자체 제작 phantom의 B1 균일도는 두께가 12 mm, FA이 80°일 때 가장 균등한 그래프를 나타냈다. 결 론 : 자체 제작 phantom의 B1 map 분석을 통해 장비사에서 권고된 parameter 변화의 필요성을 제고하고, 최적의 B1 calibration scan parameter를 확인할 수 있었다. 따라서 small breast 환자의 경우에는 B1 calibration scan parameter의 변 경이 필요하며, 이를 통해 SNR과 B1 균일성이 향상된 진단적 가치가 높은 유방 MRI영상을 얻을 수 있을 것이라 사료된다.

다양한 이미지 샘플의 Eye test를 바탕으로 기술적인 화질 지표 조절을 통하여 감성 화질을 최적화 시키는 방법이 소개된다. 여러 가지 이미지 콘텐츠의 다양한 이미지에 대하여, 콘트라스트, 명도, 채도 화질 지표 톤 커브를 사용하여 평가가 수행 되었다. 이미지 화질 향상에 기여하는 우선순위는 명암, 채도 및 밝기 순으로 분석 되었다. 이미지 감성 화질 측정치의 기술적인 화질 지표 변화에 따른 기울기의 공통점을 살펴본 결과, 거의 0, 중간 그리고 최대 기울기의 영역으로 구성된 함수 형태로 모델링을 할 경우, 기존의 역 U 형태의 성질 뿐 아니라 log 또는 포화 형태의 감성 화질 변화까지 분석 가능함을 알 수 있었다. 단일 및 복수의 화질 지표의 경우에 대하여도 화질 개선 방안이 모색 되었으며, 기존 및 본 논문에서 분석된 결과를 위한 새로운 함수가 소개 되었다. 복수의 통합적 이미지 화질 지표를 통하여 향상 시킬 경우 오직 몇몇 한정된 지표 제어의 경우에만 실현 가능하다는 것을 알 수 있었다. 또한, 화질 향상 방법은 영상 콘텐츠에 따라 크게 차이가 없음을 알 수 있었다.

목 적 : GRAPPA 기법을 이용하는 검사에서 GRAPPA factor는 k-공간 내에 누락시 킬 신호의 양을 결정하고 검사시간을 줄이는 변수이다. 하지만 GRAPPA factor가 증가할수록 영상의 SNR이 저하되고 인공물이 증가하는 제한점이 있다. 따라서 본 연구에서는 GRAPPA factor와 ACS Line 수를 변화시켜 영상 화질과의 상관관계를 평가하여 분석하고자 하였다. 대상 및 방법 : VIBE sequence를 사용하여 GRAPPA factor를 2, 3, 4, 5로 ACS Line의 수는 20, 40, 60, 80, 100, 120로 증가시키고 검사하였다. 화질 평가를 위해 영상의 SNR을 측정하였고 GRAPPA 기법을 이용하지 않은 영상과 GRAPPA 기법을 이용한 영상의 유사성(SSIM)을 평가하였다. 또한 GRAPPA factor를 2, 3, 4, 5로 고정하였을 때 ACS Line과 SNR, ACS Line과 SSIM의 상관관계분석을 실시하였다. 결 과 : GRAPPA factor가 증가 할수록 SNR은 저하되었고 같은 GRAPPA factor의 조건에서 ACS line의 수가 증가 할수록 SNR은 증가되었다. GRAPPA 기법을 이용하지 않은 영상과 GARPPA기법을 이용한 영상의 유사성 평가에서는 GRAPPA factor가 증가 될수록 SSIM은 저하되었고 같은 GRAPPA factor의 조건에서 ACS Line의 수가 증가 될수록 SSIM은 1에 가까워졌다. ACS Line의 수와 SNR의 상관관계분석 결과 GRAPPA factor가 2일 경우 Pearson 상관계수가 0.291, GRAPPA factor가 3일 경우 0.458, GRAPPA factor가 4일 경우 0.779, GRAPPA factor가 5일 경우 0.88로 나타났다. ACS Line의 수와 SSIM의 상관관계분석 결과 GRAPPA factor가 2일 경우 Pearson 상관계수가 0.787, GRAPPA factor가 3일 경우 0.792, GRAPPA factor가 4일 경우 0.918, GRAPPA factor가 5일 경우 0.946로 나타났다. 결 론 : GRAPPA 기법을 이용하는 검사에서 GRAPPA factor를 증가시킬 경우 검사시간이 감소하지만 SNR이 저하되고 인공물이 증가하는 제한점이 있다. 따라서 GRAPPA 기법을 이용하였을 때 검사에 영향을 주지 않은 시간 내에서 ACS Line의 수를 최대로 사용하면 SNR 증강 효과와 더불어 인공물을 개선할 수 있고 GRAPPA factor가 높을 경우 ACS Line의 수를 증가시키면 개선효과가 더 클 것으로 사료된다.

디스플레이의 화질평가에는 일반적으로 주관적인 화질평가와 객관적인 화질평가로 나누어진다. 객관적인 화질평가는 디스플레이의 물리적 특성을 측정하고 평가한다. 주관적인 화질평가는 시청자의 주관에 따른 디스플레이의 화질을 평가하는 방법이다. 디스플레이의 화질평가에 있어 객관적인 화질평가 방법은 화질의 정도에 대해 정량적으로 평가가 가능하나 관찰자의 감성, 관심영역, 외부환경이 등이 고려되지 않아 객관적인 평가방법이 시청자의 주관적인 평가의 결과와 일치하진 않는다. 반면에 주관적인 평가는 많은 시간이 소요되고, 정량화의 방법 또한 어렵다. 이에 따라, 디스플레이의 화질 평가에 있어 인간 시각 특성에 대한 분석과 정량화가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 디스플레이의 화질을 평가함에 있어 인간의 주관적인 특성에 대해 인지 백색점과 인지 색 재현을 모델링하여 주관적 화질 평가의 정량화 방법을 제안한다. 이를 모델링함에 있어 주관적인 실험을 통해 선호 백색점과 11개의 primary 색에 대해 선호 색 좌표를 찾고, 이에 대해 평가 할 모바일 디스플레이의 특성화 된 영상과의 색 좌표의 거리를 통해 인지 화질평가의 정량화 방법을 제안한다.

본 연구에서는 이미지 감상자가 선호하는 화질의 객관적 평가 항목들의 범위를 구체화하고 실제 이미지를 기반으로 화질의 선호도를 측정하는 방식을 따랐다. 즉, 무기준법(No-Reference)을 기반으로 하고 화질 평가 요소를 다이내믹 레인지, 컬러, 콘트라스트로 규정하였다. 샘플 사진 수집은 인터넷 갤러리에서 추천수 30회 이상을 기준으로 감상자들이 선호하는 풍경사진 200장의 이미지를 선정하였다. 그리고 세 가지 객관적 화질 평가 항목에 의한 정규분포분석을 통하여 총점을 백점 기준으로 환산하여 최종적으로 예상되는 화질의 선호도를 측정하였다. 본 실험에서 적용한 실제 사진 샘플의 다이내믹 레인지 측정값은 10 stop, LAB 평균은 L:54.7, A:2.96, B:-15.84, RSC 콘트라스트는 376.9로 나타났다. 총 200장 샘플 사진의 정규분포 z값은 다이내믹 레인지가 0.21, LAB 평균이 LAB 평균이 L:0.15, A:0.38, B:0.13, RSC 콘트라스트가 0.08을 나타냈다. 표준정규분포 표에서 위의 z값이 나타날 확률을 상위 백분율로 나타내면 실제 사진 샘플의 다이내믹 레인지는 8.32%, LAB 평균은 LAB 평균은 L:5.96%, A:14.8%, B:5.17%, RSC 콘트라스트는 3.19%를 나타낸다. 즉 화질 평가 모형에 사용된 실제 사진 샘플의 상위 백분율을 100점으로 환산한 다이내믹 레인지는 91.68점, LAB 평균은 91.36점, RSC 콘트라스트는 96.81점이다. 따라서 세 가지 객관적 화질 평가 항목에 의한 총점의 평균은 94.99점으로 나타낼 수 있었다. 즉 본 연구에서 제안한 화질 측정 모형을 통하여 실제 사진 샘플에 대한 선호도를 수치적으로 측정할 수 있었다. 이와 같은 연구를 통하여 이미지 감상자가 선호하는 화질의 재현 성능 범위를 구체화하고 예상되는 화질의 선호도를 수치화하는 실용적인 연구 결과를 제안하였다.

히스토그램 균등화는 콘트라스트 조절을 통해 화질을 향상하는 일반적인 방법이다. 기존 방법들이 히스토그램의 분포를 전역적 또는 지역적으로 콘트라스트를 조절하였으나, 최근에는 다계층 블록 기반 방법을 이용하여 전역적 접근과 지역적인 특성을 동시에 반영하는 MLBOHE 기법이 개발되었다. 그러나 이 방법은 영상의 밝기 값을 따로 조절하지 않기 때문에 최적의 화질 구현이라는 측면에서 한계가 있다. 본 논문은 최적의 영상 통계적 특성에 기반한 다계층 블록 기반 중복 히스토그램을 제안한다. 이를 통해 영상의 콘트라스트만 아니라 밝기를 조절함으로써 최적의 화질을 표현하고자 하였다. 실험을 통해 제안한 방법은 기존 방법들에 비해 자연스러운 화질을 유지하면서도 콘트라스트 향상을 통한 최적의 영상을 표현할 수 있다.

CRT와 달리 PDP (Plasmadisplaypanel)에서의 휘도는 입력 계조에 따라 선형적으로 증가한다. 이와같은 휘도 특성으로 인해 PDP에서는 역감마 보정을 수행하여야 한다. 저계조에서 CRT의 휘도 증가율은PDP와 비교하여 매우 낮다. 따라서, 역감마 보정 후 저계조 영역에서 표시 가능한 휘도의 개수가 감소하게 되어 의사윤곽이 발생한다. 이와 같은 문제점의 해결을 위해 디더링 또는 오차확산이 사용되고 있다. 그러나, PDP의 저계조에서 이웃한 두계조의 휘도 차가 인간 시각이 인지 가능할 정도로 크기 때문에 디더링 또는 오차확산의 결과에서 소수화소들이 isolated 도트로 인지된다. 본 논문에서는 시공간적인 문턱값 변조를 통해 PDP에서의 저계조 재현 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.

'Naturalness'의 경우 화질 평가에 있어서 중요한 요인으로 여겨진다. 'Naturalness'는 다른 감성이 부여되는 이미지의 컨텐츠에 의존하는 중요한 요인이다. The Image Quality Circle은 한 단계에 해당하는 'ness' 단계를 두 가지로 나누었다. 두 단계 중 하나는 lightness, colourfulness, hue and contrast와 같은 지각 속성을 예측하는 단계이다. 다음 단계는 이미지의 컨텐츠에 따른 SSE를 찾는 단계이다. 이 연구에서 이미지들은 TV장르로 분류해 놓았다. 각각의 이미지들은 lightness, colourfulness, hue and contrast를 단계별로 변형시켰다. 각 변형된 이미지의 화질 점수와 SSE의 점수를 실험 참가자들에게 물었다. 정성적 항목에 7 점 단계의 정량적 평가를 실시하였다. 각 장르에 따른 세 가지 SSE를 변수로 이용하여 화질 평가 모델을 수립하였다. 생생함 (vividness)은 모든 장르에 공통으로 존재하는 SSE이고 나머지 SSE들은 모두 모델에서 독립변수로 취급하였다. 그 후 색 속성을 이용하여 각 장르에 따른 생생함을 예측하는 모델을 수립하였다. 생생함은 각 장르에 따라 의미가 다르며 화질 평가와 자연스러움(Naturalness)룰 연결하는 중요한 요인이다. 각 장르마다 생생함이 다른 의미로 여겨지기 때문에 각 장르에 생생함을 최적으로 표현하는 색 속성 또한 장르마다 다를 것이다.

본 연구의 목적은 TV 화질에 대한 사용자들의 심리적 특성을 평가하기 위한 화질평가척도를 개발하고, TV 화질의 심리 특성과 물리적 특성의 관계를 확인하는 것이다. TV 화질과 관련된 형용사 152개 중 집단설문(남녀 대학생 80명)을 통하여 TV 화질을 잘 표현하는 형용사로 19개의 형용사를 선정하였다. 선정된 형용사는 다음과 같다; '깔끔하다-지저분하다', '깨끗하다-더럽다', '산뜻하다-침울하다', '편안하다-긴장된다', '매끄럽다-거칠다', '밝다-어둡다', '화려하다-수수하다', '변화스럽다-단조롭다', '자연스럽다', '감각적이다', '만족스럽다'. 126명의 남녀 대학생을 대상으로 이들 형용사의 유사성 평정을 실시하고, 유사성 점수에 대하여 요인분석(주성분분석, oblique 회전)을 실시한 결과, '깔끔함' 차원과 '화려함' 차원으로 분류되었다. 그리고 31명의 남녀 대학생을 대상으로 TV 화질에 대한 감성과 물리적 특성과의 관계를 확인하였다. 그 결과 TV 화질에 대한 감성 형용사들은 밝기, 명암, 색농도와 색상의 변화에는 민감하였으나, 선명도의 변화에는 민감하지 않은 것으로 나타났다.