A Study on Three-Dimensional Image Modeling and Visualization of Three-Dimensional Medical Image

이건,권오봉,Lee, Kun,Gwun, Oubong Korea Computer Graphics Society 1997 컴퓨터그래픽스학회논문지 Vol.3 No.2

3 차원 영상 모델링은 자동 시각적 검사와, 비파괴 검사분야에서 절실히 요구되고 있는 연구 분야이다. 또한 그것은 생의학연구, 의료, 수술계획과 정교성이 요구되는 중대한 수술 (안면 절개) 등에 매우 유용하다. 영상처리 및 분석 기술은 3 차원 의료 영상 정보의 질올 높여 주는데, 의료정보를 정확하고 빠르게 분석하는 일은 용이하지 않다. 본 논문에서는 향상된 3 차원 의료영상의 가시화를 위하여 사면체 분할법에 의한 모델링 방법을 제안한다. 이 방법에서는 트라이 베리에이트 구간별 선형 보간법이 구축된 사면체영역에 걸쳐 적용된다. 그리고, 등면, 색채 윤곽, 슬라이싱 등 가시화 방법들도 논의된다. 이것은 마칭큐브스 알고리즘으로 인해 제기되는 불확실한 경우가 발생하지 않고, 자료 감축의 효과도 가져올 수 있으므로 보다 정확하고 빠른 의료정보 분석에 기여할 수 있을 것으로 사료된다. 그리고, 자료 감축으로 인한 정확도의 감소가 발생할 경우에는 최소제곱을 바탕으로 한 사면체 세분할을 사용하여 보완할 수 있을 것으로 기대한다. 3-D image modeling is in high demand for automated visual inspection and non-destructive testing. It also can be useful in biomedical research, medical therapy, surgery planning, and simulation of critical surgery (i.e. cranio-facial). Image processing and image analysis are used to enhance and classify medical volumetric data. Analyzing medical volumetric data is very difficult In this paper, we propose a new image modeling method based on tetrahedrization to improve the visualization of three-dimensional medical volumetric data. In this method, the trivariate piecewise linear interpolation is applied through the constructed tetrahedral domain. Also, visualization methods including iso-surface, color contouring, and slicing are discussed. This method can be useful to the correct and speedy analysis of medical volumetric data, because it doesn't have the ambiguity problem of Marching Cubes algorithm and achieves the data reduction. We expect to compensate the degradation of an accuracy by using an adaptive sub-division of tetrahedrization based on least squares fitting.

해시 테이블을 이용한 레벨 셋 데이터의 효율적인 저장과 검색

정승한(Seunghan Jeong),권오봉(Oubong Gwun) 대한전자공학회 2018 전자공학회논문지 Vol.55 No.8

레벨 셋 메소드 기반의 반도체 식각 모사와 같은 대량의 데이터를 처리하는 분야에서 데이터를 저장하는데 해시 테이블과 같은 자료구조의 사용은 시간복잡도와 공간복잡도를 줄인다. 본 논문에서는 대량의 데이터를 사용하는 레벨 셋 메소드 전산모사에서 레벨 셋의 효율적인 저장과 빠른 접근을 목적으로 해시 테이블을 구성하기 위한 실험에 관하여 논한다. 고속 레벨 셋 메소드의 하나인 좁은 영역 레벨셋 메소드(Narrow Band Level Set method)는 좁은 영역에서만 레벨 셋을 계산하는 방법이다. 본 논문에서는 좁은 영역(Narrow Band)을 설정하고 이 영역의 레벨 셋을 해시 테이블에 초기화하고 검색, 연산, 저장하는 과정에서 필요로 하는 메모리양과 처리시간을 측정하는 실험을 하였다. 레벨 셋 메소드 처리가 해시 테이블의 탐색에 미치는 영향을 파악하기 위하여 해당 노드와 주위 노드의 합 연산을 하여 레벨 셋 메소드 연산을 모사했다. 로드 팩터를 이용한 해시테이블 사이즈, 그리드 해상도를 변수로 하여 처리 시간, 메모리 사용량, 빈 슬롯의 개수 등을 측정하여 해시의 성능을 관찰하였다. 로드 팩터가 0.2~1 사이일 때 처리시간은 해시 테이블의 사이즈 변화에 크게 영향을 받지 않지만, 로드 팩터가 약 1.5이상부터는 해시 테이블의 저장 공간이 부족해짐으로써 처리시간이 증가하였다. 로드팩터를 감소시키면 메모리의 사용이 증가하고 처리시간이 감소하나 임계영역이 있어 어느 한계이상에서는 로드팩터를 감소시켜도 처리시간이 감소하지 않았다. 메모리의 사용량은 중간부분인 로드 팩터 약 0.5~2 사이에서 그 사용량이 최소가 되는 곳을 발견 할 수 있었다. The use of data structure such as hash table to store data in a large amount of data processing applications like semiconductor etching simulations based on level set methods, can reduce time complexity and spatial complexity. In this paper, we discuss an experiments for constructing a hash table for the efficient storage and quick access of level set in level set method. Narrow Band Level Set method, which is one of the fast level set methods, is a method of calculating a level set only in a narrow area In this paper, we set up Narrow Band, initialize the level set of this area into a hash table, and measure the amount of memory and processing time required in searching, calculating, and storing them. In order to examine the effect of the hash table, the level set method operation is simulated by summing a node value and the values of the surrounding nodes of it. The hash table performance was observed by measuring the hash processing time, the amount of memory usage, the number of empty slots by varying the load factor. The change in processing time when the load factor is between 0.2 and 1 is not greatly affected by the change in the size of the hash table. However, when the load factor is about 1.5 or more, the storage space becomes insufficient in the hash table, thereby increasing the processing time. As the load factor decreases, the amount of the used memory increase and the processing time decrease. But the saturation point exists, so if we decrease the load factor more than this point, the processing time does not decrease any more. The minimum amount of memory is between load factor about 0.5~2.

3D 객체 검색시스템을 위한 벤치마크 데이터 파일포맷

신성식(Sungsik Shin),권오봉(Oubong Gwun),송주환(Juwhan Song) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.1

멀티미디어와 인터넷 기술이 성숙되어감에 따라 3D 객체가 콘텐츠를 작성하는데 많이 이용되고 있고 더불어 3D 객체의 검색시스템에 대한 연구가 시작되고 있다. 이에 따라 검색시스템을 평가하기 위해서는 표준화된 3D 벤치마크 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 검색용 3D 벤치마크 데이터 파일을 만드는데 기반이 되는 새로운 3D 그래픽스 파일포맷을 제안한다. 제안한 파일포맷은 렌더링보다 검색효율을 목표로 하기 때문에 기하학적인 정보이외의 다른 정보는 줄이고 검색 속도와 편리성을 함께 고려하였다.

반복적인 SNTP를 이용한 공장화 시스템에서의 시간 동기화

정승한 ( Seung-han Jeong ),권오봉 ( Oubong Gwun ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.2

최근 임베디드 시스템이 이용되는 이동체나 자동화 공장에서 각 디바이스들간의 분배된 작업이 정확한 시간에 맞추어 작동 할 것을 요구하고 있어 시간 동기화는 중요하게 인식되고 있다. 각각의 시스템은 자기의 시계를 가지고 처리되기 때문에 이들간의 시간 정보의 오차를 적게 하여야 한다. 이에 본 논문에서는 SNTP프로토콜을 이용해 타임서버로부터 시간의 단위를 정하여 단위 간격마다 시간을 여러 번 확인하여 오차를 조정하고, 실험을 통해 평균오차와 최대오차를 구하여 시간 동기화 시점을 확인하였다. 이를 통해 시간 동기화 시점을 미리 조정하여 다음 장치들 간의 통신 시점에서 동기화를 할 경우 오차를 줄이는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법을 Rabbit Board 6700 으로 구현하고 검증하여 이를 시간적 정밀함이 요구되는 응용분야에 적용할 수 있게 한다.

명암비와 3차원 좌표를 이용한 3차원 기하도형 생성

신성식(Sungsik Shin),권오봉(Oubong Gwun),송주환(Juwhan Song) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.1B

그래픽 시스템은 대부분 3D로 바뀌어 가고 있으며, 점차 그 비중이 더해 가고 있다. 하지만 3D 기하도형을 직접 제작하는 일은 많은 시간과 노력을 필요로 하기 때문에 현재, 2D 이미지의 정보를 추출하여 3D 기하도형을 생성하는 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 본 논문에서 2D 이미지의 명암비 정보와 사용자가 입력하는 3D 포인트 정보를 이용하여 3D 기하도형을 생성하는 방법에 대하여 제시한다.

레벨셋 방법을 위한 OBB와 슈도노멀벡터에 기반한 3차원 격자공간상의 부호거리 계산

박현주(Hyun Ju Park),권오봉(Oubong Gwun) 대한전자공학회 2017 전자공학회논문지 Vol.54 No.9

3차원 격자공간에서 레벨셋 방법(Level Set Method)으로 시뮬레이션하기 위해서는 먼저 초기 레벨 셋(Level Set)을 구하여야 하는데 이는 격자공간의 모든 격자점에 대하여 어떤 형상(경계면)으로 부터 가장 가까운 거리와 부호를 계산하는 것을 의미한다. 본 논문에서는 주어진 경계면과 그 주변 영역을 좁은 영역(Narrow Band)으로 설정하고, 그 영역 안의 모든 격자점에 대하여 유클리안 거리와 OBB(Oriented Bounding Box) 트리를 이용하여 거리를 계산하고 각도가중치를 고려한 슈도노말벡터를 이용하여 부호를 계산하는 방법을 적용하였다. 이어서 레벨셋 방법 시뮬레이션에서 많이 활용되는 아이코날 거리 계산 방법과 제안한 방법을 구현하고 실험한 결과를 확인하였다. 제안한 방법으로 구한 레벨셋 방법이 아이코날 거리 계산 방법보다 평균오차가 적고 연산 속도가 빠르고 가시화 결과가 정확하였다. This paper proposes how to compute a signed distance computation(Level Set) for initial boundary surface modeling of level set method simulation in a three dimensional grid space. The signed distance of grid points was calculated in the narrow band using Euclidean distance, OBB(Oriented Bounding Box) tree, and weighted pseudo-normal vector. the level set method implemented with the proposed method and Eikonal method and the experimental results are showed in this paper. The experiments shows that the proposed method has a smaller mean error, higher speed, and more visually exact representation than Eikonal method.

반도체 식각 전산모사에 적합한 플럭스 생성 조건

정승한(Seunghan Jeong),권오봉(Oubong Gwun),신성식(Seongsik Shin) 대한전자공학회 2015 전자공학회논문지 Vol.52 No.3

반도체 식각 전산모사에서는 플라즈마 입자를 생성하는 소스의 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 플라즈마 식각 공정에서 사용하는 소스를 확률분포함수로 모델링하고, 몬테칼를로 방법을 이용하여 특정 프로프일의 플럭스를 계산하는 실험을 하였다. 소스의 모델링 파라미터로 소스와 셀 사이의 거리, 소스에서 방사하는 입자수가 있고, 플럭스 계산에 미치는 추가적인 파라미터로 프로파일 상의 셀의 수(셀의 면적)이 있다. 방사하는 입자 분포는 사용하는 소스의 물성에 따라 가우시안 분포와 코사인 분포로 모델링 할 수 있는데, 본 논문은 이들 각각에 대하여 파라미터를 바꿔가며 전산모사를 한 결과를 보인다. 오차율은 가우지안(Incident Flux)과 코사인분포(Incident Neutral Flux)에서 모두 입자 수의 증가에 따라 상당부분 감소하였으나 처리시간은 이보다 더 증가하였다. 셀수와 거리의 증가는 오차율을 약간 증가시켰고 처리시간도 증가시켰다. 본 논문의 실험 결과를 통해 처리 시간을 고려하여 적합한 플럭스의 계산을 유추할 수 있다. In semiconductor etching simulation, The source modeling for generating plasma species is required. In this paper, we modeled the source of plasma etching process with probability distribution and the feature profile with simple geometry objects, then got the flux on the feature profile. The distance between the source and the cell on the modeling parameters of the source, there are a number of particles to be emitted from a source, there is a number (area of the cell) of the cell on the profile with additional parameters to give the calculation of flux. The flux error ratio on both gaussian(Incident Flux) and cosine probability distribution(Incident Neutral Flux) is much decreased as the number of ray is increased but the processing time is more increased than that. The increase of the number of cell and distance makes increase the flux error ratio and the processing time moderately. In view of the processing time through the experimental results in this paper, it is possible to analogize the calculation of appropriate fluxes.

입자 물리 시뮬레이션을 위한 3차원 오브젝트 생성

신성식(Sungsik Shin),권오봉(Oubong Gwun),송주환(Juwhan Song) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.1

컴퓨터 산업의 발달로 인해 입자 물리 실험을 가상으로 시뮬레이션 할 수 있게 되었다. 입자 물리 시뮬레이션을 하기 위해서는 실제 환경과 같은 가상 환경을 생성 해야 한다. 가상 환경을 생성하기 위한 오브젝트는 크기, 위치 정보 이외에 내부적으로 물질의 속성과 같은 입자 물리 시뮬레이션에 필요한 정보도 포함하고 있어야 한다. 그러나 이러한 오브젝트 생성은 어려운 작업이며 많은 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 입자 물리 시뮬레이션에 필요한 오브젝트를 쉽게 생성 할 수 있는데 사용자 중심의 생성 방법을 제안하며, 오브젝트 생성 시 물질의 속성과 색상 정보를 포함하여 생성하는 입자 물리 오브젝트 생성기를 구현했다.

Vanishing Points Detection in Indoor Scene Using Line Segment Classification

Chaoqing Ma(마조청),Oubong Gwun(권오봉) 한국콘텐츠학회 2013 한국콘텐츠학회논문지 Vol.13 No.8

본 논문에서는 선분분류를 이용하여 실내영상의 소실점을 검출하는 방법을 제안한다. 실내영상을 효율적으로 검출하기 위하여 2 단계로 소실점을 추출한다. 1 단계에서는 이미지가 1 점 투시인지 2 점 투시인지 판별한다. 만일 이미지가 2 점 투시이면, 선분분류를 위하여 검출된 소실점을 지나는 수평선을 구한다. 2단계에서는 선분분류를 이용하여 2 개의 소실점을 정확히 검출한다. 또 본 논문에서는 인공영상과 이미지 DB를 이용하여 제안한 방법을 평가하였다. 노이즈를 첨가한 인공 영상에 대해서는 노이즈가 60%를 차지할 때까지 검출한 소실점과 실제 소실점과의 차이가 16 픽셀 이하였다. A. Quattoni 와 A. Torralba가 제안한 이미지 DB를 이용한 평가에서는 87% 이상의 이미지에 대하여 소실점을 검출하였다. This paper proposes a method to detect vanishing points of an indoor scene using line segment classification. Two-stage vanishing points detection is carried out to detect vanishing point in indoor scene efficiently. In the first stage, the method examines whether the image composition is a one-point perspective projection or a two-point one. If it is a two-point perspective projection, a horizontal line through the detected vanishing point is found for line segment classification. In the second stage, the method detects two vanishing points exactly using line segment classification. The method is evaluated by synthetic images and an image DB. In the synthetic image which some noise is added in, vanishing point detection error is under 16 pixels until the percent of the noise to the image becomes 60%. Vanishing points detection ratio by A.Quattoni and A.Torralbas image DB is over 87%.

웨이블릿 변환을 이용한 볼륨 데이타의 압축 및 가시화 실험

최임석(Yeamseok Choee),권오봉(Oubong Gwun),송주환(Juwhan Song) 한국정보과학회 2003 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.9 No.6

웹환경에서 모든 클라이언트 컴퓨터에 방대한 볼륨데이타를 저장하여 놓고 이것을 인터랙티브하게 가시화하는 것은 쉽지 않다. 한 가지 해결 방법은 볼륨데이타를 압축하여 데이타베이스 서버에 보관하여 놓고 요구에 맞추어 네트워크를 통하여 클라이언트 컴퓨터에 전송하여 가시화하는 것이다. 이러한 경우 압축에 많이 사용하는 알고리즘이 웨이블릿 변환이다. 이 논문에서는 서버 컴퓨터에서 볼륨데이타를 웨이블릿 알고리즘을 이용하여 압축하여 놓고 클라이언트 컴퓨터로 전송하여 디렉트볼륨렌더링하는 패러다임에 적합한 웨이블릿과, 압축률을 구하기 위한 실험을 한다. Engine, CThead, Bentum 볼륨데이타를 Har, Daubechies4, 12, 20 웨이블릿을 이용하여 각각 전체 데이타의 50%, 10%, 5%, 1%, 0.1%, 0.03%로 압축하여 디렉트볼륨렌더링을 이용하여 가시화한 후 육안 및 영상평가지표를 이용하여 평가하였다. 성능은 압축률이 낮은 범위에서는 Harr 웨이블릿이 우수하였고 압축률이 높은 곳에서는 Daubechies4와 Daubechies12 웨이블릿이 우수하였다. 바람직한 압축률은 육안으로 평가한 경우는 전체 데이타의 약 1%이고 영상평가지표를 이용하여 평가한 경우는 전체 데이타의 약 5-10%이었다. It is not easy that we visualize the large volume data stored in the every client computers of the web environment. One solution is as follows. First we compress volume data, second store that in the database server, third transfer that to client computer, fourth visualize that with direct-volume-rendering in the client computer. In this case, we usually use wavelet transform for compressing large data. This paper reports the experiments for acquiring the wavelet bases and the compression ratios fit for the above processing paradigm. In this experiments, we compress the volume data Engine, CThead, Bentum into 50%, 10%, 5%, 1%, 0.1%, 0.03% of the total data respectively using Harr, Daubechies4, Daubechies12 and Daubechies20 wavelets, then visualize that with direct- volume-rendering, afterwards evaluate the images with eyes and image comparison metrics. When compression ratio being low the performance of Harr wavelet is better than the performance of the other wavelets, when compression ratio being high the performance of Daubechies4 and Daubechies12 is better than the performance of the other wavelets. When measuring with eyes the good compression ratio is about 1% of all the data, when measuring with image comparison metrics, the good compression ratio is about 5-10% of all the data.