• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1633-1636
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• 2005

의료영상정합은 환자의 해부학적 정보와 기능적 정보를 혼합함으로써 기능이상부위의 해부학적 위치를 판별하기 위한 목적으로 널리 이용되고 있다. 그러나 실제적으로 여러 종류의 환자영상 취득이 어렵거나 해부학적 영상정보가 손실되는 경우가 적지 않다. 따라서 표준 정상인 해부학적 영상과 환자 기능영상을 정합함으로써 보다 객관적인 환자 기능이상부위 분석이 요구된다. 이는 다중개체, 다중모달리티간 영상정합으로 기존의 표면정보 또는 복셀정보 기반 방법으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 두 대상영상 표면 뿐 아니라 내부 볼륨까지 대응시킬 수 있는 표면정보와 복셀정보를 혼합 적용한 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1645-1648
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• 2004

해마를 비롯하여, 뇌 기능과 밀접한 관련을 가지는 뇌 하위조직의 분석에 대한 최근 연구로 MR 영상 등의 해부학적 영상으로부터의 볼륨 추출, 형상 복원, 대칭성 비교 등을 들 수 있다. 이러한 연구들은 뇌의 해부학적 정보에만 의존함으로써 관심영역에 대한 신진대사 등의 분석에 한계를 가진다. 본 논문에서는 뇌 해마영역에 대하여 해부학적, 기능적 특성의 동시 분석이 가능한 프로시저를 제안한다. 먼저 해부학적 영상과 기능적 영상의 다중모달리티 영상정합을 수행하고 이를 기반으로 해마 SPECT 볼륨이 추출되며, 나아가 체적 측정 및 강도 분포 등의 정량분석을 수행함으로써 해부학적 영역의 기능정보에 대한 직관적이며 객관적인 분석이 가능하도록 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.629-632
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• 2021

기계 번역(machine translation)은 자연 언어로 된 텍스트를 다른 언어로 자동 번역 하는 기술로, 최근에는 주로 신경망 기계 번역(Neural Machine Translation) 모델에 대한 연구가 진행되었다. 신경망 기계 번역은 일반적으로 자기회귀(autoregressive) 모델을 이용하며 기계 번역에서 좋은 성능을 보이지만, 병렬화할 수 없어 디코딩 속도가 느린 문제가 있다. 비자기회귀(non-autoregressive) 모델은 단어를 독립적으로 생성하며 병렬 계산이 가능해 자기회귀 모델에 비해 디코딩 속도가 상당히 빠른 장점이 있지만, 멀티모달리티(multimodality) 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 단어 정렬(word alignment)을 이용한 비자기회귀 신경망 기계 번역 모델을 제안하고, 제안한 모델을 한국어-영어 기계 번역에 적용하여 단어 정렬 정보가 어순이 다른 언어 간의 번역 성능 개선과 멀티모달리티 문제를 완화하는 데 도움이 됨을 보인다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권9호
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• pp.81-88
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• 2023

최근 코로나19로 인한 비대면 서비스의 확산으로 온라인을 통한 소통이 증가하고 있다. 비대면 상황에서는 텍스트나 음성, 이미지 등의 모달리티를 통해 상대방의 의견이나 감정을 인식하고 있다. 현재 다양한 모달리티를 결합한 멀티모달 감정인식에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그중 음성 데이터를 활용한 감정인식은 음향 및 언어정보를 통해 감정을 이해하는 수단으로 주목하고 있으나 대부분 단일한 음성 특징값으로 감정을 인식하고 있다. 하지만 대화문에는 다양한 감정이 복합적으로 존재하기 때문에 다중 감정을 인식하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 복합적으로 존재하는 내재된 감정인식을 위해 음성 데이터를 전처리한 후 특징 벡터를 추출하고 시간의 흐름을 고려한 다중 감정 회귀 모델을 제안한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.727-738
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• 2012

본 연구의 목적은 요추 추간판 탈출증 환자에게 치료적 모달리티와 칵스 신연교정치료 효과에 대하여 알아보고자 한다. 요추 추간판 탈출증 환자 15명 (나이 36.62, 범위 20-50, 남자 7명과 여자 8명)을 대상으로 4주간 적용하였다. 치료적 모달리티와 칵스 신연교정치료를 첫 2주 동안 주 6일, 12회 적용하였으며, 마지막 2주간은 주 3일 6회 적용하였다. 모든 실험대상자에게 4주 동안 18회를 적용하였다. 측정은 오스웨스트리 요통장애지수, 근력, 하지 직거상 검사는 실험 전, 치료 2주 후, 치료 4주 후 변화의 차이를 일요인 반복측정을 이용하였으며, 추간판 탈출지수는 실험 전, 치료 4주 후 변화 차이를 대응표본 t-검정을 이용하여 측정하였다. 치료적 중재 기간에 따라 치료 전, 2주 후, 4주 후 측정결과 오스웨스트리 요통장애 지수, 하지 직거상 검사, 그리고 근력은 치료 2주 후, 치료 4주 후가 치료 전에 비하여 통계학적 유의한 변화가 있었다. 그러나 추간판 탈출지수는 치료 전에 비하여 감소함을 나타냈으나 통계학적으로 유의한 변화는 없었다. 결론적으로 요추 추간판 탈출증 환자에게 치료적 모달리티와 칵스 신연교정치료가 요통장애지수, 하지 직거상 검사, 근력개선에 효과적이란 결론을 얻었다. 이것은 칵스 신연교정치료의 안전성과 효과의 확인, 그리고 요추 추간판 탈출증 환자에게 비수술적 치료법으로서의 근거를 제시하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.81-83
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• 2018

Fully Convolutional Network(FCN)은 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였지만, FCN은 RGB 정보만을 사용하기 때문에 세밀한 예측이 필요한 장면에서는 다소 부족한 성능을 보였다. 이를 해결하기 위해 인코더-디코더 구조를 이용하여 RGB와 깊이의 멀티 모달을 활용하기 위한 FuseNet이 제안되었다. 하지만, FuseNet에서는 RGB와 깊이 브랜치 사이의 융합은 있지만, 인코더와 디코더 사이의 특징 지도를 융합하지 않는다. 본 논문에서는 FCN의 디코더 부분의 업샘플링 과정에서 이전 계층의 결과와 2배 업샘플링한 결과를 융합하는 스킵 레이어를 적용하여 FuseNet의 모달리티를 잘 활용하여 성능을 개선했다. 본 실험에서는 NYUDv2와 SUNRGBD 데이터 셋을 사용했으며, 전체 정확도는 각각 77%, 65%이고, 평균 IoU는 47.4%, 26.9%, 평균 정확도는 67.7%, 41%의 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.9-19
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• 2012

디지털 콘텐츠에서 HCI로 활용되는 가상 인간은 얼굴 표정과 신체자세와 같은 모달을 이용하여 다양한 감정을 표현하지만 비언어적 다중모달의 조합에 대한 연구는 많지 않다. 감정을 표현하는 가상 인간을 제작하려면 계산 엔진 모델은 얼굴 표정과 신체자세와 같은 비언어적 모달의 조합이 사용자에 의해 어떻게 인식되는지를 고려해야 하기 때문에 본 연구는 가상 인간의 감정 표현 디자인에 필요한 비언어적 다중모달의 영향을 분석하여 제시한다. 먼저 가상 인간에 대한 다중모달 별 감정 인식을 평가하여 다른 모달간의 상대적 영향성을 분석하였다. 그리고 일치하는 얼굴과 자세 모달을 통해 기본 감정 및 정서가와 활성화 인식에 대한 영향을 평가하며 감정이 불일치하는 다중모달을 통해 일상생활에서 빈번하게 드러나는 중첩된 감정의 인식 정도를 관측하였다. 실험 결과, 가상 인간의 얼굴과 신체자세의 표정이 일치하면 감정 인식이 용이하며, 얼굴 표정으로 감정 카테고리를 판별하지만 감정의 활성화 차원 판단에는 자세 모달리티가 선호됨을 확인하였다. 본 연구 결과는 감정을 드러내는 가상 인간의 행동 동기화 및 애니메이션 엔진 시스템 구현에 활용할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권3_4호
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• pp.224-238
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• 2004

다중 모달리티 영상정합은 서로 다른 성격의 두 영상의 중요정보를 결합하여 복합적 정보를 얻기 위해 널리 사용되는 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 정합 대상 객체의 초기위치 및 방향에 종속적이지 않고, 낮은 정합오차 범위 내에서의 안정적인 정합을 지원하기 위하여 기존의 표면기반 정합 기법을 개선한 모멘트 정보 및 표면거리 기반의 정합 기법을 제시한다. 제안방법에서는 우선 정합대상객체의 표면 윤곽 점을 추출하고, 이를 기반으로 대상객체의 모멘트 정보를 추출하여, 표면거리 기반 상세 정합 이전에 모멘트 정보를 일치시키는 변환을 수행함으로써, 정합이전 대상객체의 위치 및 방향이 상이한 경우에 있어서도 정합이 안정적으로 수행되도록 한다. 또한 테스트 영상에 대한 표면 대표점 추출 시, 표면 코너추출법을 적용함으로써, 기존 표면 정보 기반 정합기법에서 일반적으로 사용하고 있는 무작위 샘플링 및 일정간격 샘플링에 의한 취약점을 보완한다. 본 논문에서 제안기법의 검증을 위하여 뇌 부위 자기공명단층영상(MRI)과 양자 방출 단층 촬영 영상(PET)을 적용하고, 정합오류율과 정합결과에 대한 2,3차원 가시화 영상의 육안평가를 통하여 정확성 및 안정성 측면을 검증한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권6호
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• pp.1-6
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• 2009

본 논문에서는 명암도 기반의 의료영상 정합을 위한 최적화 방법을 소개하고자 한다. 제안하는 최적화 방법은 조건부 확률의 엔트로피에 기반한 측도를 사용함으로써 수행된다. 본 논문에서는 정합을 수행하기 위해서 주어진 두 영상의 명암도에 대한 조인트 히스토그램으로부터 계산된 조건부 엔트로피를 개선하여 새로운 정합 방법의 측도로써 정의한다. 그리고 기존의 명암도 기반의 방법들 즉, 명암도 차이 측정을 이용한 방법, 상관계수를 이용한 방법, 상호정보량을 이용한 방법 등과 비교 실험을 수행한다. 단일 모달리티 뇌 MR 영상을 이용한 실험과 서로 다른 모달리티 뇌 MR 영상과 CT 영상의 정합 결과를 통해서 성능을 평가한다. 실험결과에 의하면 제안한 방법이 기존의 최적화 방법들 널다 최적화 하는데 소요되는 시간이 더 빠르고 정확한 정합이 됨을 알 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.169-170
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• 2008

가전 기기제어를 위해서 통상적으로 리모컨을 사용하지만 집안에 넘쳐나는 리모콘 때문에 불편한 점이 있다. 본 논문에서는 URC 처럼 하나의 리모콘으로 사용할 착용형 시스템을 소개하고, 여러 개의 가전기기를 음성, 제스처 등과 같은 다양한 모달리티들을 이용하여 동일한 방법으로 제어 할 수 있는 방법을 제안하고 시스템을 소개한다.