동영상 플레이어에서 제공되는 브라우징 기법은 동영상의 주요 장면을 이미지로 보여줌으로써, 사용자가 주요 장면에 쉽게 접근할 수 있도록 해준다. 강의 동영상은 일반 동영상과는 달리 매우 정적이므로, 기존 동영상 브라우징 기법은 강의 동영상에 적용하기에 알맞지 않다. 본 연구에서는 강의 동영상에 주로 슬라이드가 함께 나온다는 점에 착안하여, 영상에서 슬라이드 이미지를 추출하여 이를 대표 프레임으로 지정하는 방법에 대해 연구하고, 브라우징 인터페이스를 구현하였다. 슬라이드 이미지가 대표 프레임으로 사용되므로 학습자는 대표 프레임들만을 보고 동영상을 시청하지 않고도 원하는 정보를 신속하고 정확하게 찾을 수 있다.
본 논문에서는 이진위상 컴퓨터형성홀로그램(binary phase computer generated hologram;BPCGH)과 다중 XOR 연산을 이용하여 영상의 암호화를 개선시키는 방법을 제안하고자 한다. 먼저 암호화를 위해 원영상을 재생할 수 있는 BPCGH를 반복 알고리듬을 이용하여 설계하며, 이를 암호화할 영상으로 간주하여 랜덤하게 발생시킨 위상 키 영상과의 XOR 연산을 통해 암호화한다. 암호화된 영상을 다시 XOR 연산을 통해 여러 개의 슬라이드 영상으로 나눔으로써 암호화를 개선시킨다. 홀로그램의 복호화 과정은 암호화된 슬라이드 영상과 암호화시에 사용된 무작위 위상 키 영상을 직렬 정합시킨 후, 기준파와의 간섭에 의해 수행된다. 그리고 복호화 된 홀로그램 영상은 위상 변조한 후, 역푸리에 변환하여 최종적으로 구한다. 그리고 슬라이드 영상의 패턴을 적절히 바꾸어 주면 다양한 형태의 복호화된 BPCGH 영상을 생성할 수 있다. 제안된 암호화 방법은 암호화시에 사용된 무작위 키 영상 정보가 없으면 원영상이 전혀 복원되지 않고, 암호화된 슬라이드 영상을 달리함에 따라 복원되는 홀로그램의 패턴을 다양하게 얻을 수 있으므로 차별화 된 인증 시스템에 활용할 수 있다.
조직병리에서 전체 슬라이드 영상의 정확한 분할은 질병 진단과 치료 계획에 매우 중요한 작업이다. 그러나 전체 슬라이드 영상은 크기가 크고 조직의 형태, 염색 및 촬영 조건이 다양하기 때문에 기존의 자동 영상 분할 알고리즘을 항상 적용하는 것은 어렵다. 최근 인간의 전문 지식과 알고리즘을 결합한 대화형 영상 분할 기술의 발전은 전체 슬라이드 영상 분할의 효율 성과 정확성을 개선할 수 있는 가능성을 보여주었다. 그러나 이러한 접근 방식은 동시에 어려운 과제를 제기하기도 했다. 본 논문에서는 다중 해상도 전체 슬라이드 영상을 활용하는 새로운 대화형 분할 방법인 ZoomISEG를 제안한다. 기존의 단일 스케일 방법과의 비교 및 ablation study를 통해 제안된 방법의 효율성과 성능을 입증한다. 실험 결과, 제안된 방법은 사람의 개입을 줄이면서도 최고 해상도 데이터를 사용하는 방식에 필적하는 정확도를 달성함을 확인했다.
암은 한국에서 전체 사망률의 가장 많은 원인 중의 하나이며 이 중 간세포 암은 암에 의한 사망원인 중 성별에 관계없이 위암 다음으로 사망률이 높다. 특히 $40{\sim}60$세까지 중장년 기에서의 간암 발생률은 세계에서 가장 높은 발병률을 보이고 있으며 OECD 국가 중에서 간암 사망률로 최고 수치를 기록하고 있다. 본 논문에서는 조영증강 CT 영상에서 간암을 자동으로 추축하는 방법을 제안하여 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 유용성을 확인하고자 한다. 흉부로부터 5mm 간격으로 약 $40{\sim}50$장 정도 촬영한 조영 증강 CT 영상으로부터 늑골의 정보를 이용하여 장기들의 정보만으로 구성된 내부 영역과 늑골 및 피하지방층, 그리고 배경으로 구성된 외부 영역을 구분한다. 간 영역의 정보가 포함된 내부 영역에서 명암도와 명암의 분포도, 간의 형태 및 위치 정보, 그리고 각 슬라이드를 기준으로 이전 CT 영상과 다음 CT 영상의 정보를 이용하여 간 영역을 추출한다. 간암은 추출된 간 영역에 형태기반 보간법을 적용하여 CT 촬영시 생기는 슬라이드 사이의 5mm 공간정보를 복원한 후, 각 슬라이드를 기준으로 이전 CT 영상과 다음 CT 영상의 정보와 간암이 가지는 명암도 및 형태학적 특정 정보를 이용하여 추출한다. 제안된 간 영역 및 간암 추출 방법을 전문의가 판별한 것과 비교 분석한 결과, 전문의를 보조 할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서 효율적임을 확인할 수 있었다.
시각암호는 복잡한 암호학적 연산 없이 인간의 시각에 의해 비밀정보를 직접 복원할 수 있는 간단한 방식이다. 이 방식은 영상 형태의 비밀정보를 n개의 랜덤한 영상(슬라이드)으로 분산시킬 때, 각 화소가 화장되면서 복원영상의 크기가 커지고 휘도가 떨어지는 결정이 있다. 따라서, 확장 화소의 수를 줄이고 휘도를 개선하는 연구가 많이 이루어져 오고 있다. 본 논문에서는 기저행렬의 행을 중첩시켜 (k, n)시각암호의 휘도를 개선하기 위한 새로운 구성법을 제안하고, 그룹 내 n개의 슬라이드 중 k개 이상의 슬라이드를 선택하는 방법에 따라 복수의 휘도를 갖는 (k, n) 시각암호를 구성할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 디지털 멀티미디어 방송(Digital Multimedia Broadcasting, DMB)의 한 서비스 형태인 슬라이드 쇼(sude-show) 기능 구현에 대해 서술한다. 기존의 아날로그 라디오 방송에서는 단순히 오디오만 청취할 수 있었던 것에 반해, DMB 슬라이드 쇼는 오디오에 관련된 정지 영상들을 함께 볼 수 있도록 하는 기능이다. 예를 들어, 오디오에 상응하는 가수에 대한 이미지나 앨범 재킷, 가사 정보를 사용자에게 전달할 수 있다. 슬라이드 쇼를 전송할 수 있는 방식에는 두 가지가 있는데, 오디오 비트스트림 내의 PAD(Program Associated Data) 영역을 이용하거나 오디오 비트스트림과는 별도의 데이터 스트림으로 구성하여 다른 서비스용 비트스트림과 다중화하여 전송한다. 본 논문에서는 PAD를 이용한 슬라이드 쇼 기능을 위해 송신 측에서 오디오 비트스트림의 PAD에 슬라이드 쇼 데이터를 오디오와 동기가 맞게 생성하는 모듈과 수신 측에서 이러한 오디오 비트스트림을 입력받아 사용자에게 슬라이드 쇼를 보여줄 수 있는 수신용 애플리케이션 모듈을 PC 환경에서 구현하고 실험을 통하여 검증하였다.
암은 한국에서 전체 사망률의 가장 많은 원인 중의 하나이며 이 중 간세포 암은 암에 의한 사망원인 중에서 성별에 관계없이 위암 다음으로 사망률이 높다. 특히 $40{\sim}60$세까지 중장년 기에서의 간암 발생률은 세계에서 가장 높으며, OECD 국가 중에서 간암 사망률은 최고 수치를 기록하고 있다. 본 논문에서는 조영증강 CT 영상에서 간암을 자동으로 추출하는 방법을 제안하여 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 유용성을 확인하고자 한다. 흉부의 상위 부분부터 5mm 간격으로 연속적으로 촬영한 약 $40{\sim}50$장의 조영 증강 CT 영상에서 늑골의 정보를 이용하여 장기들의 정보만으로 구성된 내부 영역과 늑골 및 피하지방층, 그리고 배경으로 구성된 외부 영역을 구분한다. 간 영역의 정보가 포함된 내부영역에서 명암도와 명암의 분포도, 간의 형태 및 위치 정보, 그리고 각 슬라이드를 기준으로 이전 CT 영상과 다음 CT 영상의 정보를 이용하여 간 영역을 추출한다. 간암은 추출된 간 영역에 형태기반 보간법을 적용하여 CT 촬영에서 생기는 슬라이드 사이의 5mm 공간정보를 복원한 후, 각 슬라이드를 기준으로 이전 CT 영상과 다음 CT 영상의 정보와 간암이 가지는 명암도 및 형태학적 특징 정보를 이용하여 추출한다. 제안된 간 및 간암 영역 추출 방법을 전문의가 판별한 것과 비교 분석한 결과, 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서 효율적임을 확인할 수 있었다.
뇌 MR 영상의 분석을 통해 질환을 자동적으로 진단하고 판별을 하기 위한 전처리 단계에서 정상인의 MR 영상 모델과 현재 고려되어지는 대상 영상과의 비교 작업이 요구된다. 이를 통해 보다 정확한 질병에 대한 근거를 제시함으로서 진단이 가능하게 된다. 이러한 비교 작업을 위해 우선적으로 해결해야 하는 것이 현재 대상 영상이 정상인의 MR 영상 시리즈 중 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별해야 한다. 실질적으로 뇌 MR 시리즈는 영상의 특징에 따라 크게 몇 개의 그룹으로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 매핑을 위한 각 구성 요소의 특징을 추출해 자동으로 뇌 영상의 그룹핑을 함으로써 매핑시 고려되어지는 슬라이드의 범위를 좁혀줄 뿐만 아니라 영상의 질에 따라 부분적인 손실이 있다 하더라도 전후 관계 정보를 이용하여 유추가 가능한 방법을 제시한다. 800여개의 T2 MR 강조 영상에 대해서 실험을 행하여 비교적 정확한 그룹핑 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.
본 논문은 광학 현미경을 컴퓨터 상에서 구현한 소프트웨어 시스템인 Medieye 시스템에 가장 큰 문제점인 대용량의 영상 데이터를 압축하는 기법을 제안하고, Medieye 시스템에 대하여 기술한다. 현재 구현된 Medieye 시스템은 환자의 조직 샘플에 대한 고해상도 디지털 영상을 인터넷 상에서 제공하고 있으며, 궁극적으로는 의료 기관 및 의학 연구 기관의 슬라이드로 꽉 찬 캐비넷을 디지털 저장시스템으로 대체하기 위한 클라이언트 서버 구조 기반의 소프트웨어 시스템이다. Medieye 시스템은 클라이언트 프로그램, 네트워크 서버, 데이터 서버 3 부분으로 구성되었고, 이들은 정해진 통신 규약에 따라 메시지를 서로 주고받음으로써 각 부분이 상호 독립적이다 이 시스템에 적용할 영상압축 기법은 블록 기반의 웨이블릿 변환을 이용한 영상 압축이다. 입력 영상 신호를 여러 개의 부밴드 영상으로 분해하고 각 부밴드 영상에 대하여 독립적으로 다시 작은 블록으로 나누어 각 부밴드의 특성에 맞도록 영상을 압축하는 알고리즘을 제안하였다. 이 기법은 제로 트리와 비슷한 성능을 보이면서도 구조가 비교적 간단하여 계산적인 면과 수행 속도 면에서 우수한 성능을 보여 준다.
복잡한 암호학적 연산 없이 인간의 시각만으로 비밀정보를 직접 복원할 수 있는 시각암호는 영상형태의 비밀 정보를 n개의 랜덤한 영상(슬라이드)으로 분산시킬 때, 화소가 확장되면서 영상의 크기가 커지고 휘도가 떨어지는 문제점이 있다. 따라서 화장 화소의 수를 줄이고 휘도를 개선시키는 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 n개의 슬라이드 중 k개를 겹치면 비밀정보를 복원할 수 있는 (k, n) 시각암호론 위하여 누적행렬에 따라 기저행렬을 생성하는 새로운 구성법을 제안한다. k가 홀수일 때 그 구성이 완전하며, k가 짝수일 때는 복수의 휘도를 허용함으로서 특별한 쌍의 최대 휘도를 높일 수 있는 방식이다. 제안 방식은 기존방식 중에서 최량의 휘도를 달성하는 Droste방식에 비하여 간단한 구성이면서 평균 휘도가 개선됨을 보인다. 또한, 일반 접근구조를 위한 기저행렬의 구성이 가능함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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