To apply CNN to a fluid problem, we need a method to effectively convert the physical quantities of fluid into an image. The performance of CNN was evaluated using the image transformation method using the minimum and maximum values of the pressure distribution data and the image transformation methods using the normal distribution of the pressure distribution data. Through the performance evaluation of the learned CNN, the image transformation methods of Method 4 and Method 5, which applied the normal distribution of representative pressure distribution data, were very effective. In particular, Method 5 includes the initial and final pressure distribution data to include overall pressure distribution data, thereby improving the resolution of the color map to improve classification performance.

본 연구는 컬러영상에서 특정소리를 연상시킬 수 있는 공감각 인지현상에 기반하여 컬러이미지에서 음악요소로 변환하는 시스템의 구현을 최종 목표로 한다. 이는 빛과 소리의 물리적 주파수정보사이의 유사도를 기반으로 이루어진다. 입력 컬러영상은 우선 컬러모델변환이론에 기초하여 색상(Hue), 채도(Saturation) 및 명도(Intensity)영역으로 변환된다. 음계, 옥타브, 크기 및 시간길이 등의 음악적 성분들이 HSI 컬러모델의 각 영역으로부터 추출된다. 기본주파수(F0, Fundamental Frequency)는 색상 및 명도 히스토그램에서 추출되고, 크기 및 시간길이성분은 명도와 채도 히스토그램에서 추출된다. 실험에서, 제안된 시스템은 표준 C 및 VC++ 기반에서 실현되었고, 최종적으로 WAV 포맷의 사운드파일이 생성되었다. 시뮬레이션 결과를 통해서 입력 컬러영상에서 추출된 음악적 요소들이 출력 사운드신호에 반영됨을 알 수 있었다.

본 연구는 하나의 감각으로 인해 다른 영역의 감각을 불러일으키는 공감각 현상을 기초로 하여 사운드에서 컬러이미지를 유추하여 생성하는 응용 시스템의 구현을 최종 목표로 한다. 이를 위해 사운드의 특징정보인 기본주파수(F0, Fundamental Frequency)에서 음계(Scale) 및 옥타브(Octave) 성분을 추출한 후, HSI 컬러모델인 색상(Hue), 명도(Intensity) 성분에 각각 매핑한다. 본 논문에서 채도(saturation)값은 고정된 값을 사용한다. 이를 다시 RGB 컬러모델로 변환한 후 최종 BMP 포맷으로 컬러 이미지를 출력한다. 본 연구에서 제시한 사운드-컬러이미지 변환 방법을 토대로 기본 변환 시스템을 구현해 본 결과, 기본주파수에서 추출된 음계 및 옥타브 성분의 변화에 따라 색상 및 명도가 상이한 다양한 컬러가 나오는 것을 확인할 수 있었다. 또한 하드웨어적 구현을 위해 TMS320C6713 DSP Board에 포팅하여 실험한 결과 제안된 시스템의 시뮬레이션 결과와 동일한 컬러 이미지가 출력됨을 확인하였다.

방사선치료에 사용하는 CT 스캐너에 의해 획득된 CT 및 CBCT 전자밀도팬텀의 CT영상부터 CT수 대 물 리적 밀도 변환에 관한 CT 스캐닝 매개변수의 의존성은 실험으로 분석하였다. CT수는 관전류량, 슬라이스 두께, 영상재구성 필터, 시야 그리고 팬텀 용적의 크기에 대해 의존하지 않았다. 그러나 CT수는 관전압과 팬텀 횡단면적 크기에 의존하였다. 결과로서, 물리적 밀도 1이상의 범위에 대하여, 90과 120 kVp 사이의 관 전압에서 관측된 최대 CT수 차이는 27%이었고, 그리고 CT 몸통과 머리 전자밀도팬텀 사이에서 관측된 최대 CT수 차이는 15%이었다.

본 연구의 목적은 DR (digital radiography) 장비에서 팬텀을 이용하여 간접변환방식의 CsI:Tl 검출기와 Gd₂O₂S 검출기를 중심으로 두께가 두꺼운 흉부 팬텀과 중간 두께의 대퇴부 팬텀, 그리고 피사체의 두께가 얇은 손 팬텀의 영상을 획득하고 SNR과 CNR을 분석하여 검출기의 특성을 알아보고자 하였다. 피사체 두께 변화에 따른 SNR과 CNR을 측정한 결과 중간 두께의 대퇴부 팬텀과 두께가 얇은 손 팬텀을 촬영 하였을 때 SNR과 CNR은 Gd₂O₂S 검출기보다 CsI:Tl 검출기에서 높게 나타났음을 확인 할 수 있었다. 그러나 두께가 두꺼운 흉부 팬텀을 사용하였을 때는 Gd₂O₂S 검출기의 SNR이 80∼125 kVp 일 때와 CNR이 80∼110 kVp 일 때 CsI:Tl 검출기 보다 값이 높게 나타났고, 저관전압에서 고관전압으로 갈수록 SNR과 CNR은 모두 증가하였다. 중간 두께의 대퇴부 팬텀에서 CsI:Tl 검출기의 SNR과 CNR은 40∼50 kVp 일 때 증가하다 고관전압으로 갈수록 감소하는 것을 확인 할 수 있었고, Gd₂O₂S 검출기의 SNR과 CNR은 40∼60 kVp 일 때 증가하다 고관전압으로 갈수록 감소하는 것을 확인 할 수 있었다. 두께가 얇은 손 팬텀에서 CsI:Tl 검출기의 SNR과 CNR은 저관전압에서 감소하다가 고관전압으로 갈수록 증가하면서 100∼110 kVp에서는 감소하였고, Gd₂O₂S 검출기의 SNR과 CNR은 고관전압으로 갈수록 감소하는 것을 확인하였다. MTF는 0.5 ∼3 lp/mm에서 CsI:Tl 검출기가 Gd₂O₂S 검출기보다 6.02∼90.90%로 높음 보여주고 있고, DQE는 0.5∼3 lp/mm에서 CsI:Tl 검출기가 Gd₂O₂S 검출기보다 66.67∼233.33% 높음 보여주고 있다. 결론적으로 MTF와 DQE의 비교에서는 CsI:Tl 검출기가 Gd₂O₂S 검출기보다 높게 나타났지만, 두꺼운 흉부 팬텀에서 일정 관전압 구간에서는 저가의 Gd₂O₂S 검출기가 고가의 CsI:Tl 검출기보다 SNR과 CNR이 높다는 것을 확인하였다. 흉부 X선 검사 시 CsI:Tl 검출기보다 Gd₂O₂S 검출기를 사용하여 우수한 화질의 흉부 영상을 구현함으로써 검사에 유용할 것으로 판단되어지며, 사용자 입장에서 검출기 형태를 결정 할 때 가격 대비 성능을 고려 해볼 사항으로 판단된다.