• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.190-192
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• 2006

본 논문은 유리의 결함 검사를 위한 알고리즘을 제안한다. 기포 측정에 대한 정의와 기포의 형상을 측정하는 알고리즘을 제시하고, 비젼 시스템을 이용한 검사자동화 시스템에 적용하여 테스트를 하였다. 기포 형상에는 두가지 타입으로 원형 타입과 긴형상 타입으로 구분되며, 이 두가지 타입에 따라 측정 결과 표시 방법이 다르다. 이미지 획득 및 전저리에서는 ccd 카메라를 사용하여 획득한 영상과 결함을 찾기 위해 영상을 이진화를 했으며, 얻어진 이진영상은 chain code 알고리즘을 통해 결함의 면적, 둘레 길이 및 위치등의 정보를 추출한다. 실제 물리적 크기를 정확히 얻기 위해 카메라의 보정을 했다. 광학계의 심도에 비하여 패널의 두께가 두껍기 때문에 하나의 영상으로는 기포의 양질의 영상획득이 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 높이를 변화시켜가며 획득한 영상으로 불량형상을 찾아내고, 측정하기 적합한 영상을 획득하는 화상처리 알고리즘도 제안한다. 조명은 기존에 사용한 백라이트 명시야 조명을 사용하였다. 시스템의 결함 검출율은 거의 90%이상의 성능을 나타내고 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.14-17
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• 2012

현재 유방암으로 인한 사망률이 급증하고 있다. 이러한 유방암의 위험성을 줄일 수 있는 치료 방법으로 수년간 많은 연구가 진행되어 왔다. 특히 마모그래피의 연장 선상이라 할 수 있는 CAD 시스템의 개발에 대한 연구가 진행 중에 있다. 미세석회화 검출에 적합한 CAD 시스템의 구현을 위해서 미세석회화를 분할하는 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 기존의 미세석회화 분할 방법들 중에서 마모그램 영상에서 그레이 레벨 또는 컨트라스트를 임계화하는 방법을 많이 사용하고 있다. 이 방법은 간단하고 빠르다는 장점을 가지지만, 관찰하는 사람에 따라 변동성이 높다. 변동성이 크다는 단점으로 인해 다양한 마모그램 영상들에서 최적의 성능을 얻어내는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 관찰자에 의해서 컨트라스트 임계값을 정하는 방법이 아닌, 마모그램 영상에 따라 적응적으로 임계값을 자동적으로 설정하는 방법을 제안한다. 실험 결과를 보면 기존의 임계화 방법은 마모그램 영상마다 적합한 컨트라스트 임계값 변동이 크다. 그러나 제안된 방법은 마모그램 영상에 적합한 임계값을 찾아준다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.8B
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• pp.1129-1140
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• 2001

본 논문에서는 블록기반 동영상 부호화에서 나타나는 양자화 잡음을 그 특성에 맞게 모델링을 하고, 이를 기반으로 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 이용하여 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 양자화 잡음을 특정 프로화일(profile)로 표현되는 블록화 잡음과 비에지 화소(non-edge pixel)에서 백색 가우시안 특성을 가지는 나머지 잡음의 합으로 모델링 한다. 이러한 양자화 잡음의 모델을 기반으로 정칙화 미분(regularized differentiation)을 표현하는 Mallat의 1차원 웨이브렛 변환을 이용하여 영상복원 관점에서 각각의 잡음을 제거한다. 먼저, 웨이브렛 영역의 블록경계에서 임펄스로 나타나는 블록화 잡음 성분들의 크기를 추정하여 줄임으로 해서 블록화 잡음을 제거한다. 이때 임펄스 크기의 추정은 메디안 필터와 양자화 파라미터(quantization parameter), 그리고 국부 활동도(local activity)를 이용하여 이루어진다. 그리고 나머지 잡음은 비에지 화소에서 연역치화(soft-thresholding)을 수행함으로써 제거한다. 이러한 후처리 방법의 구현은 실시간 응용을 위해 웨이브렛 필터를 이용하여 근사적으로 공간 영역에서 이루어진다. 실험 결과, 제안된 방법이 다양한 영상과 압축률에 대해 MPEG-4 VM(verification model) 후처리 필터(post-filter)보다 PSNR 성능뿐만 아니라 주관적 화질면에서도 우수함을 확인하였다.

• The Korean Journal of Nuclear Medicine
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• v.30 no.4
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• pp.532-540
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• 1996

목적 : 종양세포의 증식을 평가하기 위해 radiofluorinated ethyluracil (FEU)과 deoxyadenosine analogue(FAD)를 합성하여 종양의 영상화를 시도하였다. 대상 및 방법 : 5-(2-Fluoroethyl)uracil ([$^{18}F$]FEU)은 2, 4-dimethoxy-5-(2-hydroxyethyl) pyrimidine을 $K^{18}F$와 처리한 후 HBr로 가수분해하여 얻었으며 Fluorodeoxyadenosine은 adenosine의 triacetylated analogue를 $K^{18}F$와 처리하여 얻었다. 생물학적 조직분포는 유방암 세포(13762 NF, 100,000 cells per rat, im)를 쥐에 접종한 후 0.5, 1, 2 및 4시간에 주요장기를 적출하여 %ID/g을 측정하고 자가방사영상은 방사성의약품 투여 45분 후에 얻었다. PET 영상은 VX-2 종양을 접종한 가토를 이용하여 얻었다. In vitro cell proliferation assay는 사람의 말초단핵구를 이용하였다. 결 과 : In vitro assay상 ([$^{18}F$]FEU는 세포증식시 DNA/RNA에 결합함을 시사하였다. ([$^{18}F$]FAD와 ([$^{18}F$]FEU의 종양/비종양 방사능 섭취비는 시간경과에 따라 증가하였으며 ([$^{18}F$]FAD와 ([$^{18}F$]FEU를 이용한 자가방사영상과 ([$^{18}F$]FEU를 이용한 PET 영상에서 종양을 잘 관찰할 수 있었다. 결 론 : ([$^{18}F$]FAD 및 ([$^{18}F$]FEU를 이용하여 종양세포의 증식을 PET 영상에서 평가할 수 있으리라 사료된다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.6
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• pp.75-81
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• 2010

The segmentation of cartilage is crucial for the diagnose and treatment of osteoarthritis (OA), and has mostly been done manually by an expert, requiring a considerable amount of time and effort due to the thin shape and vague boundaries of the cartilage in MR (magnetic resonance) images. In this paper, we propose a fully automatic method to segment cartilage in a knee joint on MR images. The proposed method is based on a small number of manually segmented images as the training set and comprised of an initial per patch segmentation process and a global refinement process on the cumulative per patch results. Each patch for per patch segmentation is positioned by classifying the bone-cartilage interface on the pre-segmented bone surface. Next, the shape and intensity priors are constructed for each patch based on information extracted from reference patches in the training set. The ratio of influence between the shape and intensity priors is adaptively determined per patch. Each patch is segmented by graph cuts, where energy is defined based on constructed priors. Finally, global refinement is conducted on the global cartilage using the results of per patch segmentation as the shape prior. Experimental evaluation shows that the proposed framework provide accurate and clinically useful segmentation results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.643-645
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• 2002

본 논문은 영상의 isophote정보를 constraint로 사용만 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithms) 기반의 컬러 영상 복원방법을 제안한다. 제안만 방법은 오염된 관측 영상으로부터 원 영상으로 복원하기 위해. 영상 복원 문제인 illposed 문제를 유전자 알고리즘을 이용하여 비용함수(cost funcition)가 최소가 되도록 하는 최적화 문제로 모델링 한다. 본 논문에서 제안만 방법은 영상에서 같은 밝기 값을 가진 영역의 경계선을 나타내는 isophole 를 비용함수의 정칙화(regularization) 연산자로 사용하여 영상을 복원한다. 사용자가 복원할 영역을 지정만 후, 유전자 알고리즘을 사용하여 복원될 영역치 isophote 를 자연스럽게 유지하도록 복원한다. 제안한 방법은 디지털 비디오에서 상업적인 광고나, 자막 측은 로고등을 제거하는데 사용될 수 있으며, 실험 결과, 일반적으로 영상 복원에 많이 사용하는 Constraint 로 라플라시안(Laplaoian) 연산자보다 isophote를 정칙화 연산자로 사용함으로써 효율적으로 영상이 복원됨을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.23-26
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• 2019

본 논문에서는 X-Ray 영상에서 용접한 부분의 기공이나 균열 등의 결함 영역을 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 X-Ray 영상에서 비등방성 확산 필터를 적용하여 영상의 잡음을 제거하고, 수직 및 수평 히스토그램을 각각 적용하여 용접 영역을 추출한 후, 최소 자승법을 적용하여 배경 밝기를 제거하고, 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching기법을 적용하여 명암 값을 강조하여 결함 영역과 그 외의 영역간의 명암 대비를 강조한다. 그리고 Fuzzy C_Means 알고리즘을 적용하여 결함 영역을 세분화한 후, Fuzzy C_Means을 적용하여 생성된 클러스터들의 중심 명암 값을 이용하여 ${\alpha}_-cut$을 설정한 후에 임계구간을 구하고 영상을 이진화하여 최종적으로 결함 영역을 추출한다. 제안된 방법의 결함 추출 성능을 확인하기 위하여 세라믹 X-Ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 결함 영역이 정확히 추출되는 것을 확인할 수 있었다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• v.43 no.5
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• pp.451-458
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• 2009

Purpose: Optical molecular luminescence imaging is widely used for detection and imaging of bio-photons emitted by luminescent luciferase activation. The measured photons in this method provide the degree of molecular alteration or cell numbers with the advantage of high signal-to-noise ratio. To extract useful information from the measured results, the analysis based on a proper quantification method is necessary. In this research, we propose a quantification method presenting linear response of measured light signal to measurement time. Materials and Methods: We detected the luminescence signal by using lab-made optical imaging equipment of animal light imaging system (ALIS) and different two kinds of light sources. One is three bacterial light-emitting sources containing different number of bacteria. The other is three different non-bacterial light sources emitting very weak light. By using the concept of the candela and the flux, we could derive simplified linear quantification formula. After experimentally measuring light intensity, the data was processed with the proposed quantification function. Results: We could obtain linear response of photon counts to measurement time by applying the pre-determined quantification function. The ratio of the re-calculated photon counts and measurement time present a constant value although different light source was applied. Conclusion: The quantification function for linear response could be applicable to the standard quantification process. The proposed method could be used for the exact quantitative analysis in various light imaging equipments with presenting linear response behavior of constant light emitting sources to measurement time.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.10
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• pp.1877-1884
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• 2006

Image binarization is an important preprocessing to identify objects of interest by dividing pixels into background and objects. Usually binarization methods are classified into global and local thresholding approaches. In this paper, we propose an efficient and adaptive binarization method for the character segmentation by combining both advantages of the global and the local thresholding methods. Experimental results with the korean character images present that the proposed method binarizes character image faster and better than other local binarization methods.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.4
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• pp.55-62
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• 2014

This paper proposes a fault detection method utilizing converted images of acoustic emission signals and texture analysis for identifying bearing's multi-faults which frequently occur in an induction motor. The proposed method analyzes three texture features from the converted images of multi-faults: multi-faults image's entropy, homogeneity, and energy. These extracted features are then used as inputs of a fuzzy-ARTMAP to identify each multi-fault including outer-inner, inner-roller, and outer-roller. The experimental results using ten times trials indicate that the proposed method achieves 100% accuracy in the fault classification.