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김선규,김혜빈,류철,Kim, Seonkyu,Kim, Hyebin,Ryu, Chul 한국인터넷방송통신학회 2018 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.18 No.3
본 논문에서는 햅틱 렌더링을 위한 동영상의 장면을 정의하고 그 중 정지 상태의 객체와 단일 객체가 충돌하는 상황에 대한 햅틱 렌더링 알고리즘을 제안한다. 객체의 움직임을 크게 네 가지 상황으로 분류하였으며 동영상에서 쉽게 볼 수 있는 장면들을 활용하였다. 제안하는 알고리즘은 움직임 예측과 객체 추적을 활용하여 객체의 방향 변화와 모양 변화를 검출함으로써 햅틱 렌더링을 하기에 적합한 프레임인지 판별할 수 있도록 하였다. 알고리즘 실행을 통해 샘플 동영상에서 총 13개의 프레임을 추출하였으며 해당 프레임이 재생되는 시간을 계산하였다. 햅틱 편집 프로그램을 통해 상황에 알맞은 햅틱 생성 파형을 추가함으로써 계산된 재생 시간에 햅틱 효과가 나타나는 것을 확인하였다. In this paper, we define a haptic rendering algorithm for a situation that has collision between static object and single object. We classified video scenes into four categories which can be easily seen in video sequence. The proposed algorithm can detect which frame is suitable for haptic rendering by detecting the change of direction using motion estimation and change of shape using object tracking. As a result, a total of 13 frames are extracted from the sample video and playing time of these frames were calculated. We confirmed that the haptic effect appears in expected playing time by adding the appropriate haptic generating waveform thtough the haptic editing program.
저선량ㆍ고화질 CT 영상 획득을 위한 반복적 재구성 기법의 정량적 평가
하성민(Seongmin Ha),심학준(Hackjoon Shim),장혁재(Hyuk-Jae Chang),김선규(Seonkyu Kim) 한국방송·미디어공학회 2013 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2013 No.6
CT(Computed Tomography)영상에서 선량과 화질은 중요한 요소이다. 선량은 환자에게 직접적으로 악영향을 끼치는 요소이며, 화질은 환자의 병변을 판단하는데 매우 중요하게 작용한다. 반복적 재구성 알고리즘을 이용하면 저선량 영상에서도 고화질의 영상을 얻을 수 있는지 FBP와 정량적, 정성적으로 비교하였다. 촬영 프로토콜은 관전압 80, 100, 120kVp에서 관전류를 동일하게 200mA로 촬영하여 획득하였으며, 정량적 평가를 위해 SD(Standard Deviation), SNR(Signal to Noise Ratio), MTF(Modulation Transfer Function)를 측정하여 분석하였다. 선량은 80kVp일 때 가장 낮았으며, 120kVp일 때 가장 높았다. 80kVp의 영상을 Toshiba 社의 <SUP> AIDR</SUP>3D(Adaptive Iterative Reduction integrated into SUREExposure)로 재구성하고, 120kVp의 영상에 FBP로 재구성한 다음 정량적 비교를 한 결과 AIDR 3D를 적용한 영상의 SD가 낮게 나왔으며, SNR이 높게 나타났고, MTF 곡선은 유사하게 나타났다. 그리고 FWHM(Full Width at Half Maximum) 값의 오차가 거의 없었다. 결론적으로 AIDR 3D는 저선량에서도 높은 화질을 나타냄을 확인하였다.