• 전자통신동향분석
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• 제27권3호
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• pp.83-91
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• 2012

디지털 영상은 캡처 디바이스를 통해 획득된 후, 처리, 압축, 저장, 전송, 재생산 등의 과정을 거치면서 반드시 왜곡이 수반된다. 이렇게 왜곡된 영상은 인간 지각이 허용할 수 있는 범위 내에서 정확히 재생되어야 한다. 따라서, 영상이 재생되기 전 영상의 화질을 평가할 필요가 있다. 실제 응용에 있어서, 인간의 견해로 영상 화질의 점수를 정하는 주관적 화질평가는 일반적으로 불편하고 시간도 많이 소요되며, 비용이 많이 든다. 예를 들어, 사진, 동영상 등의 영상 콘텐츠를 대규모로 저장하고 있는 클라우드 서비스의 경우, 영상 콘텐츠가 상용으로 서비스되기 전 모든 영상의 화질을 인간이 직접 평가하는 것은 불가능하다. 영상 화질평가(visual quality assessment)에 대한 연구목적은 지각된 영상의 화질을 자동으로 예측하는 측도를 개발하는 것이다. 본고에서는 기존에 제안된 영상 화질평가 기술들을 설명하고, 앞으로의 연구에서 해결해야 할 이슈들을 살펴본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1386-1389
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• 2013

조영증강 초음파 동영상은 측정 부위의 혈류의 형태와 특성 정보를 포함하지만, 이를 육안으로 판별하는 것은 매우 어려운 일이다. 이에 본 연구에서는 초음파 영상으로부터 간 질환과 연관한 병변을 추출하고 그 특성을 분석하기 위한 기반 기술로서 영상 처리 및 분석 기법을 제안한다. 마이크로버블(microbubble) 형태의 노이즈와 빠른 속도로 변화하는 각 프레임의 영상으로부터 근사화된 원형 또는 타원 형태로 나타나는 병변을 추출하기 위하여 허프 변환(Hough transform)을 이용한 병변 추출 기법을 제시하며, 추출한 병변의 특성을 분석하기 위하여 TIC(time intensity curve)의 특성과 조영 효과의 전이 시간(transit time) 등의 정보를 영상의 형태로 가시화하는 방법과 MRF(Markov random field) 모델을 이용한 영상개선 기법을 소개한다. 제안된 이론은 실제 간 질환 진단 초음파 영상에 적용하여 그 유용성을 평가한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.134-136
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• 2021

인공지능 알고리즘을 이용한 유방암의 조기진단에 관련된 연구는 최근들어 활발하게 진행되고 있다. 이는 연구용으로 공개된 초음파 유방 이미지를 활용하여 다양하게 개발되고 있으나, 사용자의 목적에 맞는 처리 속도 및 정확도 등에 다양한 한계점을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 ImageNet에서 학습된 ResNet 모델을 현미경 기반 암세포 이미지에서 활용이 가능한 다단계 전이 학습을 제안하고, 이를 다시 전이 학습하여 초음파 유방암 영상을 양성 및 악성으로 분류하는 실험을 진행하였다. 실험을 위한 영상은 양성과 악성이 포함된 250장의 유방암 초음파 영상과 27,200장의 암 세포주 영상으로 구성되었다. 제안된 다단계 전이 학습 알고리즘은 초음파 유방암 영상을 분류하였을 때 96% 이상의 정확도를 보였으며, 향후 암 세포주 및 실시간 영상처리 등의 추가를 통해 보다 높은 활용도와 정확도를 보일 것으로 기대한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권10호
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• pp.921-932
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• 2016

본 논문에서는 아리랑 5호의 고해상 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 생성을 위해 수정된 주파수 스케일링 알고리듬(FSA: Frequency Scaling Algorithm)을 제안한다. 부 개구면(sub-aperture) 처리 과정에서 부정확한 기하 파라미터의 사용이 야기하는 방위압축 성능 저하문제를 개선하기 위해, 정확한 시간-주파수 분석을 통해 전 개구면(full-aperture) 신호처리 알고리듬을 설계한다. 이와 더불어, 아리랑 5호의 이동 집중조사(sliding-spotlight) SAR 신호처리에 적합한 전 개구면 신호처리 알고리듬을 위해 방위 스케일링 함수를 새롭게 제안하였다. 기존의 부 개구면 FSA 방식과 달리, 제안된 방법은 아리랑 5호의 모든 운용 모드에 적용 가능한 일관된 신호처리기 구조를 제공한다는 장점이 있다. 점표적 모의실험을 통해, 제안된 알고리듬이 기존의 전 개구면 데이터 처리 기법들에 비해 우수한 방위압축 성능을 제공함을 확인한다. 또한 아리랑 5호에서 획득된 실 데이터 처리 결과를 제시함으로써 제안된 기법의 유용성을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1064-1065
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• 2020

본 연구는 한국인 뇌MRI영상을 이용하여 대뇌 영역별 분석 프로토콜과 정량 평가방법을 개발하여 정상인을 대상으로 뇌용적량을 정량 분석하고자 한다. 뇌MRI영상 분석 프로토콜을 최적화하기 위해 먼저 뇌용적 변화에 있어 평가방법을 선정하고, VBM 후처리과정은 MRI영상 신호불균질성 교정, 조직세분화 방법, 대뇌 표준영상 제작, 신호 편평화(smoothing) 과정을 단계별로 최적화하였다. 이 정량분석 프로토콜은 정상인과 뇌질환 환자의 뇌용적 비교뿐만 아니라 환자 약물 치료 전·후에 나타나는 용적 변화를 정량적으로 평가하는 연구에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.49-52
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• 2006

오늘날 컴퓨터의 발달과 인터넷의 확산으로 멀티미디어 컨텐츠의 보급이 급격히 확대되고 있으며, 이들 컨텐츠에는 원거리 화상회의, 감시시스템, 주문형 비디오(VOD), 주문형 뉴스(NOD), 디지털 편집 시스템 등 동영상이 포함되어 있다. 이처럼 동영상은 정보교환과 정보표현의 매개물로서 중요한 역할을 한다. 그러나 이와 같은 동영상은 노이즈나 전송과정 중 발생하는 문제 등으로 인해 항상 좋은 품질을 보장되지 않는다. 이런 훼손된 영상을 원영상으로 복원하거나 사용자가 제거 혹은 복원하고자 하는 영역을 지정 처리함으로서 다양한 정보를 획득할 수 있다. 일반적으로 pc에서 사용되어지는 대부분의 동영상은 $15fps{\sim}30fps$이다. 대부분의 동영상 편집 기술은 각각의 frame을 추출하여 수동적으로 처리하므로 비용과 시간이 많이 든다. 이런 단점을 해결하기 위해 여러 방법이 기존에 시도되고 있다. 제거 혹은 복원하고자 하는 영역을 전 frame에서 처리하기 위해 움직임 검출 및 추적기법이 사용되며, 제거 혹은 복원하기 위해 median filtering, image inpainting 처리 방법들이 있다. 본 연구에서는 사용자에 의해 미리 정의된 바운딩 박스내의 객체를 추적하여 객체의 중심값을 찾는 mean-shift algorithm을 이용하여 움직이는 객체를 추적하였고 image Inpainting algorithm을 이용하여 훼손된 영역을 복원하거나 제거하고자 하는 객체를 제거하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.214-217
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• 2017

본 논문은 파노라마 영상 생성을 위한 새로운 영상 정합 방안을 제안한다. 기존의 영상 정합 알고리즘은 영상의 특징이 되는 특징점을 추출하고 영상을 변환하여 정합하는 방식을 사용하는데, 이는 긴 처리 시간을 가지는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 보다 향상된 처리 속도를 가지는 영상 정합 알고리즘을 위해, 카메라 센서를 이용한 영상 정합 방안을 제안한다. 본 논문에서는 카메라의 관성센서에서 추출되는 오일러각을 활용한 영상 정합 방안을 제안하고, 실험을 통하여 결과를 검증하며, 그 결과를 기존 영상 정합 알고리즘과 비교하였다.

• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2001년도 제6차 학술대회 초록집
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• pp.171-171
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• 2001

목적： 뇌 자기공명영상에서 Z-score를 이용한 관류 영상과 조영전후의 감산에 의한 역동 영상의 관류 양상을 비교 관찰 하고자 한다. 대상 및 방법： 뇌 자기공명영상에서 이상 소견이 없는 젊은 환자 1명, Moya moya 환자 1, 중대뇌동맥 폐색 환자 1명, 외상후 증후군 1명, 뇌종양 1예를 대상으로 하여, 뇌의 routine 자기공명 영상과 함께 Gd-DTPA 0.1 mmol/kg를 급속 주사 후 자화율 대조 EPI 영상을 얻었다. 영상 기기는 Magnetom Vision(Siemens Medical Systems, Erlangen, Germany)이며, EPI 영상 지표들은 TR/TE는 0.8/29 msec, slice 두께 6 mm, slice 수 10, 화소수 128 $\times$ 128, FOV 215 $\times$ 215 mm, 영상획득 1 회, 1회 검사시간 1.32 초, 검사수 30 회로서, 총 검사시간은 40 초였다. 검사 후 영상처리(post processing)는 Magnetom Vision의 VB31D 자체 프로그램을 이용하였는데, 2-score를 이용한 관류영상은 조영제 유입전 영상들, 조영제 최대 유입기 영상들, 그리고 조영제 배출기 영상들 4-5 회를 각각 한 군으로 하여, Z-score 1.2에서 2.0 사이에서 여러번 반복하여 영상을 재구성하였다. 감산에 의한 역동영상은 조영제 도달 전의 영상으로부터 조영제 유입 후의 영상을 차례로 빼어서 영상을 재구성하였으며, 이들 영상을 재정리하여 각 단면의 시간 경과에 따른 관류 양상을 연속하여 관찰하였다 두 방법에 의한 영상 재구성은 각각 약 10분 정도가 소요되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.739-742
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• 2001

영상처리 기법을 이용하여 움직이는 물체를 추적하는 시스템은 많은 분야에 응용될 수 있다. 기존의 물체 추적 시스템에서 사용한 방법들은 최적의 특성을 지니고 있지만, 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 또한 단안에 의한 영상의 경우 물체의 다양한 변화에 대한 예측과 추적이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양안에 의해 얻어진 스테레오 영상에 전이(translation)와 회전(rotation)에서의 예측이 어려운 단점을 보완한 블록 정합 알고리즘을 적용함으로써 실시간 물체의 변화의 추적능력을 지니면서도 그 계산량을 줄일 수 있는 추적 방법에 대하여 기술한다. 또한 히스토그램의 계수 변화를 이용함으로써 블록 정합 알고리즘에서의 탐색영역을 제한하도록 하여 불필요한 처리시간을 절약하는 효율적인 물체추적 시스템을 제안한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.6-12
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• 2013

맘모그램은 유방암의 조기발견을 위해 가장 일반적으로 이용되고 있다 유방암의 정확한 진단과 효율적인 치료를 위하여 많은 영상향상 방법들이 개발되어왔다. 본 논문은 디지털 유방 촬영상의 영상향상을 위하여 새로운 비선형 영상향상 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 밝기 정보를 향상시키기 위한 비선형 함수와 경계와 디테일 정보를 개선하기 위한 비선형 필터로 구성된다. 비선형 함수는 영상의 어두운 영역의 밝기를 향상시키고 밝은 영역의 동적범위를 넓혀주며, 비선형 필터는 영상의 특정 영역이나 객체를 효과적으로 개선시킨다. 최종 향상된 영상은 비선형 함수로 처리한 영상과 비선형 필터로 필터된 영상을 더하여 얻어진다. 제안된 비선형 영상향상 방법은 실험에서 기존 방법과 영상향상 결과를 비교하여 우수한 성능을 확인하였다.