Kim, Yeong-Seon;Seo, Myeong-Deok;Lee, Wan-Kyu;Song, Jae-Beom
The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
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v.18
no.2
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pp.8-16
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2014
Purpose The quantitative analysis of gallbladder emptying is very important in diagnosis of motility disorder of gallbladder and in biliary physiology. The GBEF obtain the statics aquisition method or the dynamic acquisition method in two ways. The purpose of this study is to compare the GBEF value of statics acquisition method and the dynamic acquisition method. And we find the best way for calculate GBEF. Materials and Methods The quantitative hepatobiliary scan with $^{99m}Tc$-mebrofenin was performed of 27 patients. Initial images were acquired statically, for 60 min after injection of the radioactive tracer. And if the gallbladder is visualized to 60 min, performed stimulation of gallbladder (1egg, 200 mL milk). After that, started acquisition of dynamic image for 30 min. After that, image of after fatty meal of the statics method were acquired on equal terms with 60 min image. The statics GBEF was calculated using the images of before fatty meal and post fatty meal by the statics method. The dynamic GBEF was calculated using the images of time of maximum bile juice uptake ($T_{max}$) and time of minimum bile juice uptake ($T_{min}$) images from the gallbladder time-activity curve. A bile juice is secreted from gallbladder while eating a fatty meal. that is named early GBEF and that was calculated using before fatty meal image of the statics method and 1 min image of the dynamic method. Results The result saw very big difference between two according to $T_{max}$. The result, were as follows. 1) In case of less than 1 min, the dynamic mean GBEF was $40.1{\pm}21.7%$, the statics mean GBEF was $51.5{\pm}23.6%$ in 16 cases. The early mean GBEF was $14.0{\pm}29.1%$. The GBEF of statics method was higher because that include secreted bile juice while performed stimulation of gallbladder. A difference of GB counts according to acquisition method and the early bile juice counts was $17.6{\pm}14.8%$ and $13.5{\pm}15.3%$. 2) In case of exceed than 1 min, the dynamic mean GBEF was $31.0{\pm}19.7%$, the statics mean GBEF was $21.3{\pm}19.4%$ in 7 cases. The early GBEF was $-6.9{\pm}4.9%$. The GBEF of dynamic method was higher because that include concentrated bile juice to $T_{max}$. A difference of GB counts according to acquisition method and the early bile juice counts was $14.3{\pm}7.3%$ and $5.9{\pm}3.9%$. Conclusion The statics method is very easy and simple, but in case of $T_{max}$ delay, the GBEF can be lower. The dynamic method is able to calculate accurately in case of $T_{max}$ delay, but in case of $T_{max}$ is less than 1 min, the GBEF can be lower because dynamic GBEF exclude secreted bile juice while performed stimulation of gallbladder. The best way to calculate GBEF is to scan with dynamic method preferentially and to choose suitable method between the two way after conform $T_{max}$ on the T-A curve of the dynamic method.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.277-277
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2021
합류부는 인공수로 또는 자연하천에서 흔히 존재하며 매우 복잡한 흐름 구조가 발생하는 곳이다. 특히 본류와 지류의 유속장의 차이에 따라 발생하는 전단층은 흐름과 물질이 혼합되는 경계면이 되며, 흐름 구조가 전단층을 따라 발달한다는 특징으로 인해 수리학적으로 매우 중요하다. 최근 원격탐사 기법의 발전에 따라 위성이나 드론과 같은 무인 이동체를 이용한 하천 계측법이 수질 및 지형변화 연구들에 광범위하게 적용되고 있다. 그 중 RGB 항공영상은 해상도가 높고 취득 비용이 저렴하여 확장성 및 활용도가 높다. 본 연구에서는 합류부 전단층이 촬영된 RGB 항공 영상을 이용해 합류부 전단층 분석에 활용하는 방법을 제안한다. 제안되는 방법은 RGB 항공 영상에서 본류와 지류의 수체 영역을 각각 추출하기 위해 가우시안 혼합 모형(Gaussian mixture model)을 이용한다. 추출된 수체 영역에는 자기조직화지도(self-organizing map)을 적용하고 좌표 변환을 하여 정량적인 특징을 추출한다. 본 연구에서는 알고리듬의 적용 예로서 구글어스를 통해 확보된 낙동강-남강 합류부의 항공 영상을 분석한다. 본 추출법을 이용하면 접촉식 센서를 이용하는 기존의 전단층 계측 방법들에 비해 경제적이고 안전하며 합류부 흐름의 평면적 분석을 가능하게 할 수 있을 것으로 기대된다.
Park, Jeong-Hyun;Park, Jong-Seo;Kim, Baek-Min;Lee, Hee-Hoon
Proceedings of the KSRS Conference
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2007.03a
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pp.219-223
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2007
GMS(Geostational Meteorological Satellite), GOES(Geostationary Operational Environmental Satellite), MTSAT(Multi-Funcional Transport Satellite) 등의 정지기상위성은 거의 매시간 기상상황을 감시하고 태풍정보를 실시간 분석할 수 있어 드보락(Dvorak, 1975)등에 의해 이를 이용한 가시영상이나 적외영상기반의 태풍중심강도를 분석기법(드보락의 VIS/IR 분석법) 및 적외강조영상 분석기법(드보락의 EIR 분석법)이 개발되었다(Dvorak,1975, 1984). 그러나 주관적인 드보락의 VIS/IR 분석 법 및 EIR 분석법에 의한 결과는 분석자마다 다를 수 있고,절차 또한 복잡하여 시급성을 요하는 태풍 분석에서 취약점으로 지적되어 왔다. 이러한 주관적 방법의 한계를 극복하기 위하여 디지럴화된 영상과 자동 객관화된 알고리즘을 적용하는 객관 드보락 기법 (Advanced Objective Dvorak Technique, 이하 AODT)이 개발되었고(Velden et al, 1998), Zehr(1989)에 의해 비행기 관측자료등을 통해 보정되고 있다. 기상청에서는 2001 년부터 GMS 위성 관측영상을 이용하여 태풍의 중심위치를 분석하고,태풍강도를 정량화하기 위해 주관 드보락 기법 (Subjective Dvorak Technique 이하 SDT)을 이용하여 태풍중심위치와 강도정보를 실시간 예보관 및 일반인에게 제공하고 있다. 그러나 주관적인 드보락 기법이 분석자에 따라 다른 결과가 도출 될 수 있어, 이를 보완하기 위해 QuikSCAT 해상풍 관측자료, 정지 및 극 궤도위성자료를 활용한 해수면온도 둥 위성 분석자료와 기타 관측자료를 참조하고 있다. 정지기상위성자료를 이용한 드보락기법은 적외영상만으로 태풍중심 위치와 강도를 분석할 수 있는 장점 외에 앞에서 열거한 몇 가지 극복되지 못한 한계도 있으나,SSM/I 둥 기타 위성자료의 관측시간대와 분석정보 부족 등으로 정지기상위성자료를 이용한 드보락 기법을 대체할만한 현업용 분석기법이 개발되지 못했다. 기상청에서는 기존의 태풍분석업무를 개선하기 위해서 2005년부터 AODT를 도입하여 그 성능을 시험분석하고, 2006년 6월부터 AODT를 현업화하여 실시간 태풍강도분석 에 활용하였으며 2006년 제 3호 태풍 에위니아(EWINIAR)부터 두리안(DURlAN)까지 19개 태풍 434개 시간대자료를 분석한 결과 SDT 강도분석결과와 0.90의 상관도를 보였다. 또한 AODT 알고리즘이 기본적으로 대서양에서 발생하는 태풍에 초점을 두고 개발되어 북서태평양에서 발생하는 태풍에 직접 적용하기에는 어려움이 있는 것으로 알려져 있으므로(Velden et al. 1998), 이의 개선을 위하여 태풍강도지수인 SDT CI(Current Intensity) 수와 AODT CI 수간의 통계적 관계를 밝히고 신경망을 이용한 비선형 주성분 분석 (Hieh,2004)등을 통해 AODT CI 수 보정 시도를 하였다. 이와 더불어, 기상청은 근원적 객관 알고리즘 개선을 위해 AODT 자체 알고리즘 분석과 위성자료 DB 구축 동의 노력을 기울이고 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.256-256
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2022
레이놀즈 분해법은 유속을 비롯한 변수를 평균 성분과 변동 성분으로 분해하는 분석 방법으로, 난류 분석의 기본이 되는 방법이다. 그러나 유체 내에 장애물이 존재할 경우, 흐름에 큰 와류가 존재하여 난류 변동 성분과 구분되는 고유 구조가 형성되는데, 이러한 경우에 레이놀즈 분해법을 적용하면 고유 구조의 변동 성분이 난류로 처리되어 난류 강도가 과다하게 책정될 수 있다는 한계점이 있다. 이에 대한 대안으로 제안된 것이, 변수를 평균 성분, 파동 성분, 변동 성분으로 분해하는 삼중 분해법이다. 삼중 분해법은 흐름 내의 고유 구조를 추출하는 것을 가능하게 하여 다양한 연구에서 사용되어왔다. 삼중 분해법을 구현하기 위해 이용되는 방법론 중 하나로, 공분산 행렬을 이용하여 유속장을 분해하는 방법인 적합 직교 분해법이 많이 사용된다. 본 연구에서는 원기둥 후류에 적합 직교 분해법을 사용하여 삼중 분해법을 시행하고, 후류의 흐름 구조를 분석하는 것을 목표로 하였다. 영상 유속계를 사용하여 실험을 통해 원기둥 후류의 수평 유속장을 측정하였고, 측정 자료에 적합 직교 분해법을 적용한 결과, 첫 두 모드에서 큰 규모의 와류가 파동 형태로 전파되는 것이 관찰되어 고유 구조의 존재를 확인할 수 있었다. 해당 성분을 삼중 분해법의 파동 성분으로 상정하였고, 푸리에 분석을 적용한 결과에서도 원기둥 후류의 고유 진동수가 뚜렷하게 나타나는 것을 확인하였다. 또한, 원기둥 후류의 에너지 전달 구조를 확인하기 위하여 에너지 방정식에 삼중 분해법을 적용하여 식을 유도하고, 실험 자료로부터 각 항을 계산하여 비교해보았다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.645-648
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2006
최근 컴퓨터의 급속한 보급과 영상처리기술의 발달로 금석학 분야는 인문학의 범주를 뛰어넘어 문화 정보 공유의 중요한 위치로 자리매김하게 되었다. 본 연구는 국내에서 처음 시도 되는 것으로, 수천년 정신문화 산물의 정보자료인 탁본을 영상으로 입력하여 디지털 데이터로 전환하고, 이를 공간 영역에서 종합 분석함으로 탁본영상 고유의 특성을 파악하고자 하였다. 탁본 원영상은 흑백의 두 영역으로 분할되는 완벽한 이진영상이나, 탁본뜨기 수작업과정을 거치면서 관측영상에는 영역간 색도의 혼재가 발생하고 얼룩무늬와 문양이 전체 영상에 분포한다. 이와같은 영상으로부터 필요한 문자나 문양의 정보를 추출하기 위한 전단계로 영상에 관한 종합적인 분석 작업을 하였다. 분석 기법으로는 공간분석법을 사용하였다. 역사적으로 유명한 대표적인 탁본을 위시하여 40여개의 탁본영상 샘플을 무작위로 선택하였고, 공간분석을 통해 색도분포특성과 영역간 색도 중복 및 영역형성 양상과 특성을 찾아내었다.
The intravoxel spin phases in magnetic resonance imaging (MRI) usually vary due to susceptibility differences of materials to be imaged. The phase variation in the voxel results in a reduction of the signal intensity. This signal intensity reduction is known as the susceptibility effect in MRI and has been studied extensively. In this paper, a new spectral decomposition technique Is proposed and the signal change due to the susceptibility effect can be analyzed. A pulse sequence for the spectral decomposition of the susceptibility was developed and applied to susceptibility imaging of venous blood possessing paramagnetic properties. The computer simulations and their corresponding experimental results obtained using both a phantom and human volunteers are reported. Key words : susceptibility effect in MRI : spectral decomposition of susceptibility effect.
Purpose: To simulate and measure the signal intensity of various tissues near bone interface in 2D and 3D neurological MR images. Materials and Methods: In neurological proton density (PD) weighted images, every component in the head including cerebrospinal fluid (CSF), muscle and scalp, with the exception of bone, are visualised. It is possible to acquire images in 2D or 3D. A 2D fast spin-echo (FSE) sequence is chosen for the 2D acquisition and a 3D gradient-echo (GE) sequence is chosen for the 3D acquisition. To find out the signal intensities of CSF, muscle and fat (or scalp) for the 2D spin-echo(SE) and 3D gradient-echo (GE) imaging sequences, the theoretical signal intensities for 2D SE and 3D GE were calculated. For the 2D fast spin-echo (FSE) sequence, to produce the PD weighted image, long TR (4000 ms) and short TE$_{eff}$ (22 ms) were employed. For the 3D GE sequence, low flip angle (8$^{\circ}$) with short TR (35 ms) and short TE (3 ms) was used to produce the PD weighted contrast. Results: The 2D FSE sequence has CSF, muscle and scalp with superior image contrast and SNR of 39 - 57 while the 3D GE sequence has CSF, muscle and scalp with broadly similar image contrast and SNR of 26 - 33. SNR in the FSE image were better than those in the GE image and the skull edges appeared very clearly in the FSE image due to the edge enhancement effect in the FSE sequence. Furthermore, the contrast between CSF, muscle and scalp in the 2D FSE image was significantly better than in the 3D GE image, due to the strong signal intensities (or SNR) from CSF, muscle and scalp and enhanced edges of CSF. Conclusion: The signal intensity of various tissues near bone interface in neurological MR images has been simulated and measured. Both the simulation and imaging of the 2D SE and 3D GE sequences have CSF, fat and muscle with broadly similar image intensity and SNR's and have succeeded in getting all tissues about the same signal. However, in the 2D FSE sequence, image contrast between CSF, muscle and scalp was good and SNR was relatively high, imaging time was relatively short.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.1
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pp.91-102
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2010
It is very difficult that a previous surveillance system and vehicle detection system find objects on a limited and unstable illumination condition. This paper proposes a robust method of adaptively updating a reference background image for solving problems that are generated by the unstable illumination. The first input image is set up as the reference background image, and is divided into three block categories according to an edge component. Then a block state analysis, which uses a rate of change of the brightness, a stability, a color information, and an edge component on each block, is applied to the input image. On the reference background image, neighbourhood blocks having the same state of a updated block are merged as a block. The proposed method can generate a robust reference background image because it distinguishes a moving object area from an unstable illumination. The proposed method very efficiently updates the reference background image from the point of view of the management and the processing time. In order to demonstrate the superiority of the proposed stable manner in situation that an illumination quickly changes.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.05a
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pp.365-372
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2007
본 논문에서는 콘크리트 표면 균열 영상에서 균열의 특징들을 추출하기 위하여, 영상 처리 기법을 개선하여 균열의 특징(길이,폭,방향)들을 자동으로 추출 및 분석 할 수 있는 기법을 제안한다. 기존의 영상 처리 기법에서는 비교적 잡음이 적고 균열이 적은 영상을 대상으로 균열을 추출하는 알고리즘을 제시하였기 때문에 많은 잡음과 균열을 가지는 영상에 대해서는 균열 검출 성능이 떨어지는 경향이 있다. 따라서, 본 논문에서 제안한 균열 추출 및 분석 알고리즘은 컬러 영상에서 Histogram Stretching 기법을 적용하여 영상의 콘트라스트 특성을 향상 시킨 후, Robert 연산자를 다시 적용해 균열을 강조하고, 강조된 균열을 Multiple 연산을 이용하여 밝기 차이를 크게 한 후, 개선된 적응 이진화기법을 이용하여 균열의 후보 영역을 추출한다. 추출된 균열 후보 영역을 형상 분석과 위치 및 방향분석을 이용하여 잡음을 제거하고 균열의 특징을 분석한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 균열 검출 성능이 기존의 방법보다 본 논문에서 제안한 방법이 더 우수함을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.11b
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pp.137-140
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2002
본 연구에서는 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 독립성분분석기법을 이용한 영상의 특징추출을 제안하였다. 여기서 할선법은 엔트로피 최적화를 위한 목적함수의 근을 구하기 위해 단순히 함수 값만을 이용하여 계산을 간략하게 함으로써 역혼합행렬의 경신속도를 빠르게 하기 위함이다. 제안된 기법을 256×256 픽셀(pixel)의 10개 지문영상들로부터 선택된 16×16 픽셀의 20,000개 패치를 대상으로 시뮬레이션 한 결과. 추출된 16×16 픽셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 지문영상들에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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