본 논문에서는 방사선투영영상을 기존 압축방법인 JPEG 압축과 새로운 표준으로 채택중인 JPEG2000을 적용하여 압축율 및 영상의 품질을 비교 실험하였다. 기존의 의료영상압축 표준의 하나인 JPEG 압축은 압축비율이 높아짐에 따라 블륵킹 현상의 발생으로 원 영상이 회손되는 압축의 한계를 인식하고 있다. 따라서 원 영상의 보호와 압축율 증가의 두 가지 면을 만족시키기 위해 Wavelet 을 사용하는 JPEG2000을 실험 평가하여 의료영상압축에 적용하고자 한다. 실험대상으로 환자 10명 정상인 10명의 투영영상을 사용하였으며, 영상의 품질, 손상도 등을 평가하기 위해 PSNR( Peak Signal to Noise Ratio )과 판독의에 의한 ROC( Receiver Operating Characteristic )분석을 실행하였다. 실험결과, 영상의 품질, 손상도를 평가하기 위한 PSNR 은 15:1 압축에서 $46.05{\pm}1.1dB$의 값을 얻었으며, JPEG의 같은 압축비율에 비해 $1.78{\pm}0.1dB$의 값이 높음을 알 수 있었다. 종합적으로 3명의 판독의에 의해 ROC 분석을 실행한 결과 15:1의 압축비율에서 압축비율과 품질을 종합하였을 때 진단에 적합한 최적 압축비율임을 보였다.
본 논문에서는 MPEG 에서 현재 Type-1 동영상 표준을 위해 연구를 진행하고 있는 인터넷 비디오 코딩(Internet Video Coding, IVC)의 압축 성능에 대한 평가 방법 및 결과를 다룬다. 다년간의 연구로 IVC 의 성능은 매우 개선되어 왔으나, 산업이 원하는 수준에 도달했는지를 검증하기 위해서는 타 동영상 코덱과의 비교 평가 역시 필요하다. 이를 위하여, AVC/H.264 를 기반으로 Type-1 표준화를 진행해온 Web Video Coding(WebVC)의 인코더와 IVC Test Model 10.0 을 압축 성능 관점에서 객관적으로 비교 평가함으로써, IVC 의 부호화 성능의 뛰어남을 보이고자 한다. 또한, 상용화된 AVC/H.264 High Profile 과도 비교함으로써, IVC 의 객관적인 성능을 확인하고자 한다. 특별히, MPEG 내에서 결정한 시각적 비교 조건(Visual comparison condition)에 입각한 목표 비트율 및 양자화 변수 조건에 맞추어 평가한다.
인공지능 기술 발전으로, 의료영상 분야에서도 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 모델 개발 시, 학습 데이터 품질은 모델의 성능과 신뢰성에 매우 큰 영향을 미친다. 그러나 의료 분야의 경우 도메인 지식에 대한 진입 장벽이 높아 개발자가 학습에 사용되는 의료영상 데이터의 품질을 평가하기 어렵다. 이로 인해, 많은 의료영상 분야에서는 각 분야의 특성(질병의 종류, 관찰 아나토미 등)에 따른 영상 품질 평가 방법을 제시해왔다. 그러나 기존의 방법은 특정 질병에 초점이 맞춰져, 일반화된 품질 평가 기준을 제시하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 흉부 질환을 진단하기 위한 흉부 X선 영상의 품질을 평가할 수 있는 기준을 제안한다. 우선, 흉부 X선 영상을 대상으로 관찰된 영역인 심장, 횡격막, 견갑골, 폐 등을 분할하여, 3D 히스토그램을 기반으로 각 영역별 통계적인 정밀 품질 평가 기준을 제안한다. 본 연구에서는 JSRT, Chest 14의 오픈 데이터셋을 활용하여 적용 실험을 수행하였으며, 민감도는 97.6%, 특이도는 92.8%의 우수한 성능을 확인하였다.
최근 full-HD 3D 방송, UD(ultra-definition) 영상 서비스, mobile device 향 양방향 HD급 화상통신 등 기존 영상 서비스의 품질을 월등히 향상시키고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 본 기고에서는 기존 H.264/AVC 영상 압축 표준의 성능을 2배 이상 향상시키는 것을 목표로 진행 중인 새로운 차세대 영상 압축 표준인 HEVC(high-efficiency video coding; MPEG-H/H.265)의 표준화 동향을 소개한다. 또한, 현재 HEVC test-model (HM) version 1을 구성하고 있는 요소 기술들을 결정하기 위해 진행되었던 성능 평가 과정에 대해 간략하게 소개하고, 마지막으로 HM의 전반적 구성 및 현재 성능 수준에 대한 평가결과를 보인다.
본 연구에서는 최근 도심지 대심도 지하도로 및 침매터널등에서 중요성이 부각되고 있는 터널내 화재안전 설계를 위한 영상유고감지시스템의 성능평가를 수행하였다. 영상유고감지시스템(VIDS)의 성능 평가를 위하여 터널 내부에서 발생할 수 있는 유고상황을 5가지로 구분하여 보행자, 낙하물, 정지차량, 역주행, 연기발생등의 상황을 인위적으로 발생시켰으며 이에 따른 감지 능력을 평가하였다. 실험결과 2, 3회 걸친 지속적인 교정과 세부조정을 거친 후에는 보행자 98.3%, 낙하물 96.7%, 정지차량 100%, 역주행 100%, 연기감지 100%의 감지율을 나타내었으며 카메라의 설치거리 100m 이내에서 비교적 높은 감지율을 나타내었다. 영상유고감지기의 적용 신뢰도는 터널내 조도, 카메라의 설치 위치에 따른 영상 변화등에 의존적이었으나 대심도 터널등의 신속한 화재감지를 위한 대안으로 적용될 수 있을 것으로 판단되었다.
한국전기전자재료학회 2004년도 춘계학술대회 논문집 반도체 재료 센서 박막재료 전자세라믹스
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pp.81-84
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2004
본 논문은 스크린 프린트 방식을 이용하여 두께 $18{\mu}m$의 ZnS:(Cu,Al) 필름을 제조하여 미세구조와 결정성을 분석하고 형광체로써의 특성을 평가하였다. 영상획득에는 포항 가속기 연구소의 싱크로트론을 이용하였으며 CMOS 영상 센서를 사용하여 DR의 간접방식을 구현하였다. 특성 평가를 위해 SEM 측정, 발광 강도 측정을 하였고, 단색광(Beam size $5mm{\times}2mm$)을 사용하여 test phantom 영상과 물고기 영상을 획득하였다. 획득한 영상의 평가를 위해서 test phantom 영상의 MTF 측정을 하였다 제조된 ZnS:(Cu,Al) 필름의 표면은 육방정계 구조를 가졌으며, 5lp/mm는 73.8%, 10lp/mm는 38.9%, 15lp/mm는 15.4%, 20lp/mm는 12.2%의 MTF를 가졌다. 물고기 영상을 통하여 ZnS:(Cu,Al) 필름을 이용한 고해상도 미세구조영상 획득의 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 OCR(Optical Character Recognition)의 정확도를 위해 인쇄체 한글 문서 영상에 대한 자동 평가방법을 제안한다. 자동 평가방법은 문서가 스캔된 상태에 따라 낮은 해상도, 영상 자체의 기울어짐, 많은 잡음 등을 판단하여 인식하지 않고도 인식률을 추측할 수 있다. 평가방법은 영상 자체의 밝기, 기울기, 영역의 특징, 문자의 상태 등을 특징 항목으로 만들어 점수를 산출한다. 각 항목의 점수는 가장 높은 인식률을 가지는 영상의 특징 값을 기준으로 삼는다. 각각의 특징에 대해 점수가 산출되면 인식률에 높은 비중을 차지하는 특징에 높은 가중치를 적용하여 최종 점수를 산출한다. 영상 평가방법을 통해 높은 점수를 얻은 영상은 상용 인식기를 통해 인식한 결과 높은 인식률을 나타냈고, 평가방법에서 낮은 점수를 받은 영상은 상대적으로 낮은 인식률을 나타냈다. 본 논문에서 제안하는 문서영상을 위한 자동 평가방법은 인식기를 사용하지 않고 영상의 품질을 측정하기 때문에 빠른 시간에 인식률을 추측할 수 있고, 낮은 인식률을 보일 수 있는 영상에 대해서는 항목별 점수를 피드백으로 사용할 수 있어 인식하기전 문서 영상의 전처리에 과정에 도움을 줄 수 있다.
영상의학 분야에서 초음파 검사의 중요성이 강조되며 영상평가에 대한 관심이 고조되고 있다. 또한 표준화 되지 않은 기준과 방법으로 영상평가를 시행하고 있어 법적규정과 객관적인 평가기준마련이 시급한 실정이다. 이에 본 연구는 기존의 초음파 영상평가의 한계와 제한적 방법을 보완하고 정량적인 방법을 제시하고자 SNR의 영상평가 실험을 실시하였다. ATS-539 다목적 초음파팬텀을 이용해 획득된 8가지 팬텀영상방법과 예민도, 회색조와 역학범위 두 항목의 SNR 결과를 비교 및 분석하였다. 실험결과 기존의 영상평가결과에서의 우수한 장비는 G1 S1, G2의 순으로 나타났다. 논문에서 제안하는 실험으로 예민도의 SNR 결과는 G1, S1, G2 순으로, 회색조와 역학범위 항목의 SNR 결과는 S1, G1, G2의 순으로 나타났다. 결과에서 기존의 초음파 영상평가 방법과 제시하는 정량적 영상평가 방법이 큰 차이를 보이지도, 일치하지도 않게 나타났다. 객관적이고 정량적인 초음파영상장치의 평가를 위해서는 기존의 팬텀을 이용한 영상평가방법과 SNR을 이용한 영상평가의 측정방법도 함께 평가되어야 할 것으로 사료된다.
복합적인 감성기반 영상 검색 시스템을 구축하기 위해서는 감성속성으로 영상을 찾는 검색은 물론이고, 주어진 영상의 감성특성을 알아내는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 특성으로부터 감성을 매핑하는 신경망을 구축하고 다양한 실험으로 그 가능성을 보인다. 여기에서 영상특징으로 웨이블렛계수와 위치정보를 사용했고, 감성공간으로는 SD법으로부터 14개의 형용사쌍을 추출했다. 이 두 공간의 매핑에 사용된 신경망의 입력으로 영상에서 얻은 RGB 색상당 36개의 총 108개의 웨이블렛 개수를 사용했고, 출력은 14개의 감속속성당 7등급으로 총 98개로 구성했다. 총 6명이 영상을 보고 평가한 감성평가데이터중에서 2명이 각각 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%이상의 인식률을 보였다. 4명이 각각 90개씩 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%의 인식률을 보였다. 또한 공통된 감성을 신경망을 통해 인식할 수 있는지 판단하기 위해 600개씩 2명으로부터 얻은 1200개의 데이터에 대해서 1000개를 학습시키고 200개를 테스트하고, 100개씩 4명으로부터 데이터에 대해서 360개를 학습시키고 40개를 테스트해 본 결과, 전자의 경우 오류율 8, 후자의 경우 0.7~0.8 범위였다.
정확한 색 재현(Color Reproduction)을 위해서 영상 입력 장치(Image Input Device)의 조명색(Illuminant Color)에 따른 영상 변화를 분석하는 것은 중요하다. 영상 입력 장치는 피사체(Object)를 비추는 조명의 색 특성에 따라 영상을 생성한다. 이는 인간 시각 시스템(Human Visual System)이 가지는 색 불변성(Color Constancy)과는 다른 특성이며, 정확한 색 재현을 위해 필요한 색 실현 모델(Color Appearance Model)이 영상을 변환하는데 문제점으로 작용한다. 따라서, 영상 입력 장치가 생성하는 영상으로부터 조명 정보를 분석하여 인간 시각 시스템의 색 불변성을 재현할 필요가 있다. 본 논문에서는 영상의 조명 정보를 평가하기 위해 채도(Chroma)가 높은 기준 색 샘플들의 rgb 색도를 이용하여 색도 평면에 색도 다각형(Chromaticity Polygon)을 구성하고 영상의 모든 픽셀들의 rgb 색도 분포와 기준 색 샘플들의 색도 다각형간의 포함 관계에 따라 조명 정보를 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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