• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.04a
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• pp.141-143
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• 2006

한국을 비롯한 동양 금석학 정보 인식의 중요한 매체인 탁본을 디지털 영상데이터로 변환하여 영상 특성을 분석하고 수학적 모델을 구현한다. 이를 위해 역사적으로 유명한 대표적 탁본을 포함한 50여개의 탁본영상 샘플을 작위로 선택하였고, 샘플영상 속에 내재되어 있는 영역특성을 중심으로 통계분석을 시도하였다. 탁본 원영상은 흑백의 두 영역으로 분할되는 완벽한 이진영상인데 반하여, 관측영상은 탁본뜨기 수작업과정을 거치면서 영역간 색도의 혼재와 얼룩무늬와 문양이 전체 영상에 분포한다. 본래의 두 영역은 정보영역과 바탕영역으로 구분되나 이들 얼룩무늬들은 또 다른 영역들로 치부되어 주로 바탕영역에 산발적으로 분포되어 영상인식을 저해하는 요인으로 작용한다. 관측영상 속에 내재되어 있는 영역 본래의 특성과 본뜨기 수작업 과정에서 새로 생성되는 영역들 사이의 기하학적 차이를 통계적으로 분류 처리함으로 관측 탁본영상의 영역 특성의 추이를 추론할 수 있다. 분석 결과, 탁본영상은 영역간 극단적인 확률적 차이를 보였으며, 이 양극성은 곧 탁본 원영상의 속성이 수작업과 관측이라는 훼손 과정을 거치면서도 보존됨을 의미한다. 이를 근거로 영역 특성과 훼손 과정을 수학적으로 모델링하였고 정보영역 추출의 일차적 개연성을 제시하였다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2009.10a
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• pp.151-152
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• 2009

최근 신경과학 분야에서 대뇌피질 영역 간 연관성 분석은 신경학적 질병 (자폐증, 간질, 정신 분열증)의 분석 및 진단에 적용되고 있다. 기존 대뇌피질 영역 간 연관성 분석은 뇌전도 (EEG), 기능적 자기공명영상 (fMRI), 뇌자도 (MEG)등이 이용되었지만, 뇌전도의 낮은 공간분해능, 기능적 자기공명영상의 낮은 시분해능 등은 영역 간 연관성 분석에 단점으로 작용되고 있다. 반면, 근적외선 분광법(NIRS)은 대뇌피질에서의 혈류변화(oxy-, deoxy-hemoglobin)를 비침습적이며 빠른 시분해능으로 측정할 수 있는 방법으로 최근 신경과학 분야에 응용되고 있다 [1-2]. 본 논문에서는 근적외선 분광법을 이용한 대뇌피질영역 간 연관성 분석의 효용성을 입증하기 위해, 쥐의 수염자극 시 대응되는 지역 (일차-, 이차 체감각피질, 일차 운동피질 영역)에서의 혈류변화 신호의 영역 간 연관성 분석을 하였다. 본 연구결과에 의하면 수염자극 시 일차-, 이차 체감각피질 영역에서의 방향성은 확인할 수 없었고, 일차-, 이차 체감각피질 영역에서 일차 운동피질영역으로의 방향성은 확인할 수 있었다. 본 결과는 기존 수염자극 시 활성화되는 전기신호의 패턴과 일치하며, 향후 신경과학적 질병의 분석 및 진단에 근적외선을 이용한 대뇌피질 영역 간 연관성 분석이 유용할 수 있음을 보여준다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2003.05a
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• pp.331-344
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• 2003

본 연구는 정보시스템의 평가영역 및 평가지표를 개발하기 위한 것으로 선행연구에 대한 검토를 통하여 정보시스템의 주요 평가영역을 시스템영역, 사용자영역, 조직 및 경영영역, IS의 전략적 기여도 및 IS의 자원관리 적정도의 총 5개 영역으로 범주화하고 각 평가영역별 세부 평가지표를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 평가영역 및 세부 평가지표의 타당성을 검증하기 위한 실증분석 자료는 25개 정부기관에서 현재 운영중인 65개 정보시스템들을 대상으로 수집하였다. 분석결과 공공부문 정보시스템의 평가영역은 시스템영역, 사용자영역, 조직 및 경영영역, IS의 전략적 기여도, IS의 자원관리 적정도의 5개의 영역으로 이론적으로 도출된 가설적 모형과 동일한 것으로 확인되었으며, 세부 평가항목에 있어서도 시스템영역의 경우에는 시스템의 질, 정보의 질, 서비스의 질로 구성되는 것으로 나타나 가설적 모형과 일치하였다. 그러나 사용자영역은 원래 2개의 평가항목으로 즉, 인식된 유용성과 사용자 만족도로 구성되는 것으로 당초 추론하였으나 1개의 평가항목(사용자 만족도)으로 통합되는 것으로 나타났다. 아울러 조직 및 경영영역은 내부업무효율성, 고객만족도, 조직혁신, 정보화역량 향상도의 4개 평가항목을 포함하는 것으로 확인되었다. 각 평가영역 및 평가항목을 구성하는 평가지표는 요인분석과 더불어 기준 타당도 분석과 신뢰도 분석을 통해 총 57개의 평가지표가 유의적으로 도출되었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.83-88
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• 1998

칼라이미지를 인식 및 분석을 하기 위해서는 이미지에 대한 영역분할이 우선적으로 먼저 이루어져야 되므로, 본 연구에서는 영역분할에 대한 두 개의 알고리즘을 구현하여 비교 분석하였다. 여러 가지 영역분할 방법 중에서 가장 쉽게 적용할 수 있고 또 가장 빠르게 영역을 분할 할 수 있는 Box classification 알고리즘을 이용하여 심근조직 표본의 현미경 영상이미지에 대해서 육안으로 선택한 영역과 histogram을 미분하여 최저 값에 문턱치를 정하여 줌으로써 선택한 영역에 대해 추출하고 이들 각각을 HLS 칼라모델에서 비교 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11c
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• pp.758-761
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• 2003

금석문의 영상데이터를 디지털 형태로 검출하고, 영상신호처리 알고리즘을 사용하여 신호의 특성을 분석하고 그 결과를 제시하였다. 대상체는 비석에 음각된 문자로 하였다. 대전 주변의 백제권에서 몇몇 유형의 음각 문자를 형태별로 분류하여 디지털 이미지화한 다음, 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역의 신호패턴을 추출하였다. 먼저 칼라 이미지를 grey tone으로 변환한 후, 전처리 과정을 거쳐 이미지의 노이즈나 불명확성을 제거하고 히스토그램 전 영역에 걸쳐 스케일 확장시켰다. 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역을 구분하여 무작위로 소이미지 샘플을 취득하고 각 소이미지의 신호패턴을 분석하였다. 그 결과를 중첩의 원리를 이용하여 합성한 후 영역별 신호분석 패턴을 정형화하였다. 유형별로 다소 차이를 보이나 두 영역의 이미지 분석 결과는 차별성을 보였다. 문자 영역은 grey level 범위가 좁고 한정되며 일관성을 보이는데 비해, 바탕영역은 범위가 넓고 광범위하였다. 두 영역의 교차 레벨 범위는 극히 제한적이었으며 패턴 분리에 큰 영향을 끼치지 못하였음이 밝혀졌다. 이 일련의 과정은 알고리즘화되어, 1-2분 정도의 사전 작업만 하면 프로그램에 의해 문자를 추출할 수 있다. 이러한 사실들은 종래 무리한 탁본 작업에만 전적으로 의존하던 금석학 분야의 디지털화를 가능케 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.398-403
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• 2007

초음파 영상은 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석 과정에서 근육 영역의 위치와 크기를 판단하는데 어려움이 발생하고 이로 인해 근육 영역을 파악하는데 주관성이 개입된다. 본 논문에서는 근육영역을 객관적으로 분석하기 위해 ART2 신경망을 적용하여 양자화를 수행한 후, 국부적 영역에서 근육 영역을 추출한다. 초음파 영상에서 히스토그램 평활화와 엔드인 탐색 알고리즘을 적용하여 명암도의 분포와 밝기 값을 보정 한 후, ART2 신경망을 이용하여 유사한 영역을 클러스터링 한다. 그리고 클러스터링 된 각 영역의 크기, 위치 및 명암도 정보를 분석하여 피하지방, 근육 막, 기타 배경 영역으로 분류한다. 최종적인 근육 영역을 찾기 위해 근육 막 내부 객체들 간의 거리, 각도를 이용하여 근육 막 영역에 둘러싸인 근육 영역을 추출한다. 실제 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 일반적인 클러스터링 기법을 적용한 방법 보다 ART2 기반 양자화와 제안된 영역 확장 기법으로 근육영역을 추출하고 분석하는 것이 효율적임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.550-555
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• 2007

초음파 영상은 초음파 펄스를 이용하여 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우 잡음이 발생하며 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석과정에서 육안으로 인지하고 진단하는데 어려움이 있다. 특히 근골격계 검사를 위한 초음파 영상에서 근육 영역의 진단에 어려움을 준다. 따라서 본 논문에서는 초음파 영상에서 영상처리 기법을 이용하여 근육 영역을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 초음파 영상에서의 근육 영역검출은 피하지방층과 기타 영역 그리고 근육을 둘러싸고 있는 근육막 후보 영역을 검출한 후, 위치 정보와 형태학적 특징을 이용하여 최종적으로 근육막 내부 영역인 근육 영역을 검출한다. 제안된 방법의 근육막 후보 영역의 검출 과정은 개선된 히스토그램 스트레칭과 Mutiple연산으로 대비 차를 향상시키고 반복 이진화 기법을 적용한 후, 잡음에 의해 손실되거나 끊어진 근육막 영역을 거리 및 방향 분석을 이용하여 연결한 후에 근육막 후보 영역을 검출한다. 검출된 근육막 후보 영역의 형태학적 특징과 위치 정보를 이용하여 피하지방층과 기타 영역을 분류 한 후, 최종적으로 근육 영역을 검출한다. 실제 초음파 영상을 대상으로 제안된 근육 검출 방법을 적용하여 검출된 근육 영역과 전문의가 분석한 근육 영역을 비교한 결과, 제안된 근육 검출 방법이 전문의가 육안으로 분석한 근육영역과 근접하게 검출되어 본 논문에서 제안한 근육 영역 검출 방법이 효율적임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.368-370
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• 2013

본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 복부 근육을 추출하고 추출된 근육 영역에서 지방을 분석하는 방법을 제안한다. 복부 초음파 영상에서 밝은 명암도를 가지는 근막 영역과 어두운 명암도를 가지는 근육 영역의 명암 대비를 강조하기 위해서 앤드 인 탐색 스트레칭 방법과 Multiple 연산을 적용한다. 평균 명암도와 명암 대비가 강조된 복부 초음파 영상에서 수직 방향의 명암도가 200이상인 픽셀들은 퍼지 이진화 기법을 적용하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 외복사근 상단선을 추출한 후, 퍼지 이진화 기법이 적용된 영상과 합성한다. 합성된 영상에서 최종 근막 영역을 추출한다. 추출된 각각의 복부 근육 영역에 ART2 알고리즘을 적용하여 복부 근육 영역을 양자화한다. 양자화된 복부 근육 내의 영역을 분석하여 최종 지방 영역을 추출한다. 제안된 복부 근육 추출 및 지방 분석 방법을 실제 복부 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 추출된 복부 근육 영역에 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법을 적용하여 지방을 추출하는 것이 복부비만을 분석하는데 도움이 되는 것을 영상 의학과 전문의를 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.63-74
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• 2007

간은 인체의 생명을 유지하고 성장할 수 있도록 하는 영양섭취와 매우 밀접한 관계를 가진 중요한 장기이다. 이러한 간의 중요성에도 불구하고 현재 우리나라의 간암 발병률이 세계에서 가장 높은 수치를 기록하고 있으며 이에 따라 간암을 조기 진단하고 예방할 수 있는 방법의 중요성이 확대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 의학적 검사 방법 중 하나인 CT 촬영으로 획득된 조영 증강 CT 영상에서 간 영역과 간 종양 영역을 정확히 검출하고 간 종양의 악성도를 판별할 수 있는 방법을 제안한다. 흉부로부터 5mm 간격으로 약 $40\;{\sim}\;50$장 정도로 촬영한 조영 증강 CT 영상에서 명암도와 명암의 분포도를 이용한 양자화 기법과 장기들의 위치 및 형태학적 특징정보, 그리고 흉부와 복부 양방향으로 인접한 CT 영상들의 정보를 분석하여 간 영역을 검출한다. 간 종양 영역은 과혈관성 종양의 특징을 분석하고 간 영역의 검출 방법에 적용하여 추출한다. 추출된 간 종양 영역은 퍼지 기반 SOM 알고리즘을 제안하여 간 종양의 악성도를 분석하는데 적용한다. 제안된 퍼지 기반 SOM 알고리즘은 SOM의 이웃 반경을 동적으로 조정하는데 퍼지 제어 기법을 적용하여 기존의 SOM 알고리즘보다 종양의 악성 정도를 분류하는 정확성을 개선하였다. 제시된 간 영역과 간 종양 검출 및 분석 방법의 결과와 전문의가 진단한 결과를 비교 분석한 결과, 기존의 간 영역 및 간 종양 영역 검출 방법보다 정확성이 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.181-184
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• 2007

자연영상에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있으므로 자연영상에서 텍스트 정보를 검출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 문자 영역의 구조적인 특정을 배열문법으로 정의한 적응적 문자-에지 맵을 제안하여 텍스트 영역을 검출한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지를 레이블링하고 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 적응적 문자-에지 맵을 분석한다. 적응적 문자-에지 랩의 분포 상태를 분석함으로서 텍스트 후보 영역을 검출하고, 텍스트 영역의 에지 히스토그램 프로파일을 분석함으로서 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하여 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 기울어진 텍스트와 다양한 크기의 텍스트 구성된 자연영상에서 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.