• 제목/요약/키워드: 결함 영상화

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딥러닝 네트워크를 이용한 조영증강 CT 영상 생성 (Synthesis of contrast CT image using deep learning network)

  • 우상근
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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    • pp.465-467
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    • 2019
  • 본 논문에서는 영상생성이 가능한 딥러닝 네트워크를 이용하여 조영증강 CT 영상을 획득하는 연구를 수행하였다. CT는 고해상도 영상을 바탕으로 환자의 질병 및 암 세포 진단에 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. 특히, 조영제를 투여한 다음 CT 영상을 획득되는 영상을 조영증강 CT 영상이라 한다. 조영증강된 CT 영상은 물질의 구성 성분의 영상대비를 강조하여 임상의로 하여금 진단 및 치료반응 평가의 정확성을 향상시켜준다. 하지많은 수의 환자들이 조영제 부작용을 갖기 때문에 이에 해당되는 환자의 경우 조영증강 CT 영상 획득이 불가능해진다. 따라서 본 연구에서는 조영증강 영상을 얻지 못하는 환자 및 일반 환자의 불필요한 방사선의 노출을 최소화 하기 위하여 영상생성 딥러닝 기법을 이용하여 CT 영상에서 조영증강 CT 영상을 생성하는 연구를 진행하였다. 영상생성 딥러닝 네트워크는 generative adversarial network (GAN) 모델을 사용하였다. 연구결과 아무런 전처리도 거치지 않은 CT 영상을 이용하여 영상을 생성하는 것 보다 히스토그램 균일화 과정을 거친 영상이 더 좋은 결과를 나타냈으며 생성영상이 기존의 실제 영상과 영상의 구조적 유사도가 높음을 확인할 수 있다. 본 연구결과 딥러닝 영상생성 모델을 이용하여 조영증강 CT 영상을 생성할 수 있었으며, 이를 통하여 환자의 불필요한 방사선 피폭을 최소하며, 생성된 조영증강 CT 영상을 바탕으로 정확한 진단 및 치료반응 평가에 기여할 수 있을거라 기대된다.

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고속 거리 영상화 센서의 prototype 설계와 제작 (Fabrication and experiments of high-speed range imaging sensor prototype)

  • 강성호;장성근;홍기상;김오현
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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    • pp.95-99
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    • 1992
  • 본 논문은 삼차원 거리영상화 장비중 고속으로 거리영상을 잡을 수 있는 거리영상화 소자를 IC로 시험 제작하여 그 결과를 보였다. 제작된 IC에 대한 실험은 각 부분의 성능과 센서 자체의 정밀도 측정에 중점을 두었다. 각 부분의 성능에 대해서는 빛 감지부분의 신호의 크기, 소자들의 동작성, 정보 저장부분의 입력 전압에 대한 출력 전압의 변형등을 다룬다. 센서 자체의 정밀도는 각 부분에서 발생하는 오차를 측정하였다. 제작된 센서는 아나로그방식으로 정밀도에 제한을 받는 단점이 있어 구조를 달리하여 디지탈 방식으로 접근한 센서를 제안한다. 아나로그 방식에 비해 셀 면적을 줄일 수 있을 뿐 아니라, 정밀도도 높고, 속도도 떨어지지 않아 아나로그 방식 IC 센서의 단점을 극복한다.

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딥러닝 기반 Super Resolution 기술의 현황 및 최신 동향

  • 서유림;강석주
    • 방송과미디어
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    • 제25권2호
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    • pp.7-16
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    • 2020
  • 최근 Ultra-High Definition(UHD) 등의 고해상도 디스플레이가 시장에 등장하고 이에 따라 소비자의 요구가 커지면서 기존의 Full-High Definition(FHD)과 같은 저해상도(Low Resolution, LR) 영상을 고해상도(High Resolution, HR) 영상으로 변환할 수 있는 초해상화(Super-Resolution) 알고리즘에 대한 관심이 커지고 있다. 그러나 기존의 전통적인 초해상화 기법들은 고해상도 영상을 복원하는 과정에서 디테일한 부분의 화질 저화 및 열화가 존재하는 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 널리 연구되고 있는 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘 연구의 최신 기술 현황 및 동향을 소개하고자 한다. 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘은 기존의 전통적인 기법들에 비해 높은 성능을 보여주고 있으며 현재까지도 다양한 네트워크가 제안되며 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘 중 대표적인 네트워크들을 분석하고 다양한 데이터 셋에 대한 해당 네트워크의 실험 결과를 통해 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘의 우수성을 확인하고자 한다.

FFT와 그람-슈미트 정규직교화를 이용한 워터마킹 (Watermarking using Fast Fourier Transform and Gram-Schmidt Orthogonalization)

  • 차선희;윤희주;차의영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.808-810
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    • 2005
  • 분 논문에서는 워터마크가 삽입된 영상의 비가시성과 강인성을 보장하기 위하여 주파수 영역 기반인 FFT(Fast Fourier Transform)을 이용하였다. 그리고 영상에 삽입된 워터마크를 정확하게 추출하기 위하여 워터마크에 삽입하는 키 사이의 직교성을 유지할 수 있는 그람-슈미트 정규직교화를 이용하였다. 실험을 통해 살펴본 결과 영상의 특징에 관계없이 랜덤계열에 민감한 워터마크를 추출할 수 있는 정확성 및 신뢰성을 가짐을 알 수 있었다.

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Fused 분할 영상에서 Bright-Contrast 변환을 이용한 영상 인식 (Image Recognition using Bright-Contrast Transform on Fused Segmentation Image)

  • 김진용;이원호;황치정
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.491-493
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    • 1998
  • 영상인식은 최근 시각정보의 중요성과 영상을 취득장비의 발달, 처리기술의 향상으로 여러 분야에서 그 중요성과 활용도가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 도심지 항공 영상에서 자동표적인식에 관한 문제에서 탐색 물체 주변에 건물들이 밀집되어 있고, 배경이 존재하는 경우에서 fused 분할 방법을 이용하여 기존의 에지 기준 방법인 허프 변환, 에지연결 등에서 발생하는 군집화 문제점을 해결하다. 취득환경의 차이에 다른 농도치 차이를 BCT 방법으로 정규화하여 유사도 기준치로 편차오차를 계산하여 인식하였다. 실험에서는 다양한 탐색물체를 대상으로 회전, 이동, 신축 등의 복합적인 변형에 대하여 불변적으로 인식한 결과를 보였으며, 영상 정합, 컴퓨터 비전, 영상 분석, 영상 이해등의 분야에 적용 가능성을 제시하였다.

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영상검지기의 검지영역 자동설정을 위한 모의실험기 개발 (Development of A Simulation for Automatic Installation of Detection Area by Image Detector)

  • 이병호;조형기;오영태;오세창
    • 대한교통학회지
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    • 제16권4호
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    • pp.139-152
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    • 1998
  • 본 연구에서는 3차원그래픽스를 이용하여 영상검지기에서의 교통정보를 얻기 위한 검지영역 설정시 안정된 검지영역을 찾기 위한 시뮬레이터를 개발하였다. 기존의 영상검지기에서는 사용자가 임의로 검지영역을 설정하여 교통정보를 수집함으로 인하여 안정된 교통정보를 얻기가 어려웠으며, 영상카메라의 설치시 과다한 설치규격의 설정으로 비효율적 측면이 발생될 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서는 영상검지기를 현장에 설치하기 전에 영상검지기 설치를 위한 사전 모의실험을 토대로 최적의 안정된 설치위치 결정이 매우 중요하다. 본 연구에서 개발한 모의 실험기는 도로의 기하구조와 차량을 모델화 하고 이를 3차원으로 좌표화하여 좌표변환식과 원근변환식을 이용하여 3차원좌표를 2차원으로 변환시키고 컴퓨터 모니터에 투영하여 대상 설치위치에서의 결과를 가시화하였다. 본 연구는 개발된 모의실험기의 적용성 검토를 위하여 현재 영상검지기를 운영중에 있는 한 접근로를 대상으로 사례연구를 수행하였다. 수행결과 교통량과 통행속도계측시 최적검지영역 설정을 위한 영상검지기의 설치규격은 높이가 각각 7m, 12m이상이며, 수직각은 각각 $30^{\circ}$, $80^{\circ}$인 것으로 나타났다.

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가중 색 히스토그램과 지배적인 색의 영상 공간 분포를 이용한 내용기반 영상 검색 (Content-based Image Retrieval using Weighted Color Histogram and Spatial Distribution of Dominant Colors)

  • 박두식;한준희
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제28권3호
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    • pp.285-297
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    • 2001
  • 본 논문에서는 특정한 객체의 색 분포 모델링으로부터 얻어지는 가중 색 히스토그램과 지배적인 색의 영상공간 분포특성을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 특정한 객체의 예로 사람 얼굴을 선택했고, 그것의 색 분포를 u*-v* 색도 공간에서 모델링 했으며, 모델의 정규화된 부피를 균등 양자화된 색도 공간의 각 빈(bin)의 히스토그램 값에 대한 가중치로 결정하고, 결정된 가중치를 히스토그램 정합 과정에 적용하였다. 또한 색 히스토그램 값이 큰 특정한 수의 빈으로 정의되는 지배적인 색의 영상 공간 분포를 가중 색 히스토그램과 함께 유사성의 측정기준으로 사용하였다. 제안한 검색 방법을 500여개의 영상에 대해 실험한 결과 제안한 방법이 얼굴을 포함하는 영상을 질의로 주었을 때 얼굴을 포함하는 영상을 우선적으로 찾는데 효과적임을 확인하였다.

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텍스처 기반의 눈 검출 기법 (Eye Detection Based on Texture Information)

  • 박찬우;박현;문영식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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    • pp.315-318
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    • 2007
  • 자동 얼굴 인식, 표정 인식과 같은 얼굴 영상과 관련된 다양한 연구 분야는 일반적으로 입력 얼굴 영상에 대한 정규화가 필요하다. 사람의 얼굴은 표정, 조명 등에 따라 다양한 형태변화가 있어 입력 영상 마다 정확한 대표 특징 점을 찾는 것은 어려운 문제이다. 특히 감고 있는 눈이나 작은 눈 등은 검출하기 어렵기 때문에 얼굴 관련 연구에서 성능을 저하시키는 주요한 원인이 되고 있다. 이에 다양한 변화에 강건한 눈 검출을 위하여 본 논문에서는 눈의 텍스처 정보를 이용한 눈 검출 방법을 제안한다. 얼굴 영역에서 눈의 텍스처가 갖는 특성을 정의하고 두 가지 형태의 Eye 필터를 정의하였다. 제안된 방법은 Adaboost 기반의 얼굴 영역 검출 단계, 조명 정규화 단계, Eye 필터를 이용한 눈 후보 영역 검출 단계, 눈 위치 점 검출 단계 등 총 4단계로 구성된다. 실험 결과들은 제안된 방법이 얼굴의 자세, 표정, 조명 상태 등에 강건한 검출 결과를 보여주며 감은 눈 영상에서도 강건한 결과를 보여준다.

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Sequential Gaussian Simulation(SGS)에 의한 질산성질소 오염 분포 영상화

  • 배광옥;이강근;정형재
    • 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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    • 한국지하수토양환경학회 2003년도 총회 및 춘계학술발표회
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    • pp.82-85
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    • 2003
  • 강원도 춘천시 신북읍 유포리 연구지역의 지하수의 NO$_3$-N 2차원 공간 분포를 정의하기 위하여 지구통계학적 해석 방법인 sequential Gaussian simulation(SGS)을 이용하였다. 원자료의 공간적 clustering을 제거하기 위하여 cell declustering을 수행한 후 normal score 변환을 거친 후 variogram 분석과 모델링을 수행하였다. Exponential, gaussian, spherical variogram model에 대한 각각의 nugget, range, sill을 정의하여 SGS에 이용하였다. SGS에 의해 도출된 결과들은 모두 동일한 결과를 나타낸다. 또한 관측 자료의 분포와 주 오염원의 분포와 상응하는 모델링 결과를 나타내는 것으로 보아 SGS를 이용한 농촌지역 지하수내 NO$_3$-N의 공간적 오염 분포 영상화가 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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경추 초음파 영상에서의 심부 경부 굴곡근 두께 측정 방법 (Measurement Method of Deep Cervical Flexors from Cervical Ultrasound Images)

  • 김광백;홍동진
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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    • pp.35-38
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    • 2012
  • 본 논문에서는 경추 초음파 DICOM 영상에서 심부 경부 굴곡근의 하단 후보 경계선을 이용하여 경추가 위치하는 후보 영역을 추출한다. 추출한 경추 후보 영역에 퍼지 시그마 이진화 기법을 적용하여 경추 객체를 추출한다. 심부 경부 굴곡근의 두께를 측정하기 위한 측정 기준점을 정확하게 추출하기 위해 심부 경부 굴곡근의 하단 경계선의 위치 정보를 이용하여 심부 경부 굴곡근내의 지방이 경추 객체로 추출되는 문제점을 개선하고, 개선된 영상에서 경추 객체들이 가진 픽셀 좌표를 이용하여 측정 기준점을 설정한다. 그 후, 객체들의 위치 정보를 이용하여 측정 기준점을 다시 설정한다. 심부 경부 굴곡근 영역과 측정 기준점을 이용하여 심부 경부 굴곡근의 두께를 측정한다. 제안된 방법을 경추 초음파 DICOM 영상에 적용하여 심부 경부 굴곡근의 두께를 측정한 결과, 기존의 심부 경부 굴곡근 두께 측정 방법보다 정확한 결과를 얻을 수 있는 것을 확인하였다.

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