수심이 깊은 바다 속을 광학 카메라로 촬영하는 경우 영상 왜곡이 일어날 수 있다. 이런 문제는 해수와 각종 부유물로 인 해 태양광이 충분히 전달되지 않아 발생하게 된다. 특히, 수심에 따라 녹색과 청색 계열의 색상이 지나치게 강조되는 색상의 왜곡과 해수에 의한 빛의 굴절과 부유물로 인한 경계선 부분에서의 왜곡현상이 발생한다. 이와 같은 왜곡들로 인하여 수중영상의 전반적인 화질이 저하된다. 본 논문에서는 정박 중인 선박의 하부를 촬영한 수중영상을 대상으로 영상분석을 수행한다. 그 결과를 기반으로 색 상을 보정하고, 윤곽선을 강조하는 기법을 제안한다. 실험결과 제안한 기법을 적용할 경우 원본 수중영상의 유효 윤곽선 보다 3.39 % 정도 윤곽선의 수가 증가하는 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 정량적인 평가와 함께 주관적인 화질평가를 병행한 결과 색상 보정과 함 께 객체의 경계부분이 명확해지는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 수중영상의 색상 보정과 윤곽선 강조 기법은 향후 수 중영상 촬영이 필요한 여러 분야에 응용될 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구는 점차 다양해지고 세분화되어 가는 소비자의 감성 적 욕구에 부합하는 브랜드 아이덴티티를 구축하기 위한 전략 으로 색채 적용 방식의 3가지 유형 중, 무엇이 적합한지를 알 아보는 데 그 목적이 있다. 이와 같은 연구 목적을 달성하기 위하여 본 연구는 첫째, 문헌연구를 통해 커피 전문점의 매출 액 현황을 살펴보았다. 분석 결과, 1위는 스타벅스(4,821억)이고 2위는 카페베네(1,762억), 3위는 엔제리너스(1,567억), 4위는 커 피빈(1,432억), 5위는 이디야(785억원)로 나타났다. 둘째, 선행 연구를 통해 각 커피브랜드의 컨셉, 네이밍, 로고를 알아보았으 며, 이는 연구 가설을 설정하는데 기반이 되었다. 마지막으로 설문조사를 실행함으로써 다음과 같은 연구결과를 도출한다. 설문조사를 통한 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 브랜드 이미지와 가장 어울리는 로고색상은 여성이 46%(23명), 남성이 36%(18명)으로 갈색이 가장 높게 나타났다. 갈색은 원 두커피의 색상을 그대로 재현한 도상적 표현이다. 둘째, 기억에 남는 로고 색상은 스타벅스가 가장 높게 나타났다. 스타벅스는 원두커피와의 연관성을 가진 녹색을 적용하였는데, 이는 지표 적 재현 방법이다. 결과적으로 본 연구는 브랜드 이미지 강화 를 위한 색채 적용으로 지표적 표현 방식을 제안하고자 한다. 왜냐하면, 치열한 경쟁사회에서 개성이 강한 이미지를 도출하 기 위해선 도상적 재현보다는 지표적 재현, 상징적 재현이 적 합하며, 원두커피의 맛을 연상할 수 있는 색채는 상징적 재현 보다는 도상적 재현, 지표적 재현이 적합함으로 커피의 맛이 느껴지는 이미지와 기업의 차별화라는 두 가지 조건을 모두 충 족시키기 위해선 지표적 재현이 적합하기 때문이다. 본 연구는 로고색상이 커피브랜드 이미지에 영향을 미치는 것으로 이해하였으며, 연구결과를 토대로 기존 커피브랜드 로고 색상이 커피 브랜드와 조화를 이룰 수 있으면서 동시에 다른 커피브랜드와 의 차별화를 줄 수 있는 방향을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 이상과 같이 본 연구를 토대로 적용하여 더 효과적으로 활용할 수 있는 연구가 활발하게 이루어져야 할 것이다.

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.

본 연구는 Image J 프로그램을 사용하여 유속증가 자기공명영상기법의 숙임각 변화에 따른 SNR와 CNR을 측정하여 최적의 숙임각을 알아보기 위해 연구하였다. 총 30명의 정상인 지원자를 대상으로 1.5T 자기공명영상기기(Philips, Medical System, Achieva)를 이용하여 뇌동맥검사 후 평가를 실시하였다. 분석 방법으로 유속증가 자기공명 혈관 조영술에 대하여 4 부위에 관심영역을 설정하고 SNR와 CNR을 평가하였다. 5가지 숙임각에서의 정량적 분석으로 SNR과 CNR에 대한 통계적 유의성은 일원분산분석으로 계산되었으며, 사후 분석으로는 Bonferroni 법을 적용하였고, 통계에 사용된 프로그램은 SPSS 14.0을 이용하여 p 값을 0.05 이하일 때 유의성을 두었다. 본 실험에 대한 결과로서 전교통동맥(SNR:876.59 ± 14.22, CNR:1999.7 ± 12.5), 후교통동맥 (SNR: 863.48 ± 13.29, CNR:1870.18 ± 12.56), ICA(SNR: 1116.87 ± 08.34, CNR:2979.37 ± 14.69), 중대뇌동맥(SNR:848.66 ± 15.25, CNR:2199.25 ± 13.48)의 값으로 25°에서 가장 높은 신호강도를 보였다(p<0.05). 작은 혈관 묘출로서 a1, a2, a3, p1, p2, p3, m1, m2, m3 값 또한 동일한 결과 이었다(p<0.05). 사후분석결과로, 숙임각에서 25° 기준으로 10°, 15°, 20°에서 유의성 있는 결과를 얻었지만(p=0.000) 30° 에서는 유의한 차이가 없었다(p>0.05). 결론적으로, 본 연구에서 30° 에서는 신호강도가 떨어지기 때문에 뇌혈관 자기공명조영술에서 최적의 숙임각은 25°로 나타냈다.

방사선 검사로 환자의 병을 진단하기 위해서는 방사선 피폭이 따르게 된다. 최소한의 피폭으로 병변을 진단하는 일반촬영에 이중 엑스선 에너지 기법의 임상적용 가능성을 SNR 및 화질 점수화의 지표로 조사하였다. 이중 엑스선 에너지 기법은 검출기로 사용되는 두 개의 Image Plate 사이에 0.5 mm 두께의 Cu와 Al 필터를 추가함으로써 구현하였다. 한 번의 엑스선 조사로 획득된 두 IP 영상을 Subtraction 및 Enhance Contr ast 기법을 적용하여 획득하였다. Enhance 영상은 첫 번째 IP에서 획득한 First 영상보다 SNR이 우수한 것으로 측정되었다. 이 일반촬영의 이중 엑스선 에너지 기법은 피폭선량을 줄이면서 영상의 품질을 높일 수 있는 방법으로 임상에서 매우 유용하게 적용될 수 있을 것이다.

본 연구는 소아 심장 전산화단층촬영 검사에서 조영제의 과다 사용을 최소화하며 피폭 선량 저감화를 목적으로 조영제의 주입속도 및 심장 도달 시간 등의 변수를 고려한 스캔 지연 시간을 경험론적 방법으로 수식화함으로써 4개의 심방과 심실이 동시 조영증강 영상을 획득할 수 있는 최적화 방안을 제시하고자 하였다. 소아 심장전산화단층 검사를 시행한 소아 환자 30명을 대상으로 정성적 평가, 정량적 평가, 선량평가를 실시하였다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 체중에 따른 조영제 양과 주입속도에 따른 스캔 지연 시간을 계산하는 경험론적 방법을 적용함으로써 왼 오른 심방과 심실의 동시 조영증강에서 소아 심장 판독에 적합한 300 HU 값 이상으로 나타났고 명확성, 선예도, 노이즈에 대한 정성적 영상 평가에서 질적 우수성을 보였으며 선량평가에서도 소아가 받는 피폭선량도 명확하게 감소되었다. 따라서 본 연구는 임상에서 조영제 과다 사용으로 인한 부작용 감소 효과를 기대 할 수 있었으며 방사선 피폭 저감화를 기대 할 수 있는 이점을 가지고 최적의 영상을 만드는데 중요한 역할을 할 것으로 판단되었다.

가상현실 (VR) 시뮬레이터의 임장감 증대방법을 제안했다. 이 방법은 입체영상과 3차원음향 사이의 상호 상승효과에 의하여 인간이 느끼는 현실감을 증대시키기 위한 것이다. 상호 상승효과를 실험하기 위하여 PC 모니터와 LCD 셔터그래스로 구성된 VR 시뮬레이터를 이용하여 5명의 대학생을 대상으로 주관평가를 실시하였다. 실험결과, 입체영상에 3차윈음향을 부가한 경우, 자연감을 나타내는 척도 Inat 가 3.1에서 3.6으로 0.5 상승하고, 음상정위 평가척도 ASL 는 70~75%에서 80~85% 로 10% 상승하는 결과를 나타냈다. 따라서, 이 연구에서 제안한 방법이 VR 시뮬레이터의 현실감을 증대시킬 수 있었다.

In general, neural networks are widely used for the category classification of multispectral images. Since the input multispectral images into neural networks we, however, low contrast images, neural networks converge very slowly and are of bad performance. To overcome this problem, we propose a new image enhancement method which consists of smoothing process, finding the main valley and enhancement process. In addition the enhanced images by the proposed method are used as the input of neural networks for the category classification. When the new category classification method is applied to multispectral LANDSAT TM images, we verified that the neural networks converge very lastly and that the overall category classification performance is improved.

Nowadays, many satellites regularly produce digital multispectral images of the earth's surface. Multispectral images may be displayed as color pictures by selecting three components for assignment to the primary colors. It is desired to enhance these images to generate a display picture that are representativde of their features. in this paper, a false color image processing algorithm is proposed for the purpose of enchancement of the multispectral images based on the human perception. The mean of each primary component is transformed to equalo. Intensity and saturation are enhanced by modified piecewise linear contrast strectching and saturation enhancement method. The proposed method has been successfully applied the LANDSAT TM image and shows good enhancement.