• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.1
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• pp.65-72
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• 2010

Nowadays, most hospitals have been used to create MRI or CT and managed them. Doctors depend on fast access to images such as magnetic resonance imaging (MRIs), computerized tomography (CT) scans, and X-rays for accurate diagnoses. Those image data are related privacy of a patient. Therefore, it should be protected from hackers and managed perfectly. In this paper, we propose a data hiding method into MRI or CT related a condition and intervention of a patient, and it is suggested that how to authenticate patient information from an image. In this way, we create hash code using HMAC with patient information, and hash code and patient information is hided into an image. After then, doctor will check authentication using HMAC. In addition, we use a reversible data hiding DE(Difference Expansion) algorithm to hide patient information. This technique is possible to reconstruct the original image with stego image. Therefore, doctor can easily be possible to check condition of a patient. As a consequence of an experiment with MRI image, data hiding, extraction and reconstruct is shown compact performance.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.819-822
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• 2008

As the IT and computer network technology is developed very rapidly, the quantity of digital contents is increased and disseminated more widely. The digital contents is generally expressed in 2 or 3 dimensional multimedia format and the visible human image that is taken from human body is very important because of its variety of usefulness. The KISTI(Korea Institute of Science and Technology Information) is now constructing various Korean human informations such as visible Korean, digital Korean, human bone property and human models. These informations are accessable through the internet. However, these human images are not easily understandable for general users because they are specialized in medical image field and there is no detailed explanation data. In this study, we designed the annotation database and searching interface for KISTI's visible Korean database. This annotation database involved the detailed explanation and special note of visible Korean data and it can connect the image and text data of visible Korean with each other. By studying this database and interface design, the KISTI's visible Korean database is more easily accessable and understandable to general users and it can promote the usage of visible Korean data more widely.

• The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
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• v.24 no.1
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• pp.15-19
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• 2020

Purpose Generative Adversarial Network(GAN) is one of deep learning technologies. This is a way to create a real fake image after learning the real image. In this study, after acquiring artificial intelligence images through GAN, We were compared and evaluated with real scan time images. We want to see if these technologies are potentially useful. Materials and Methods 30 patients who underwent ¹⁸F-FDG Brain PET/CT scanning at Severance Hospital, were acquired in 15-minute List mode and reconstructed into 1,2,3,4,5 and 15minute images, respectively. 25 out of 30 patients were used as learning images for learning of GAN and 5 patients used as verification images for confirming the learning model. The program was implemented using the Python and Tensorflow frameworks. After learning using the Pix2Pix model of GAN technology, this learning model generated artificial intelligence images. The artificial intelligence image generated in this way were evaluated as Mean Square Error(MSE), Peak Signal to Noise Ratio(PSNR), and Structural Similarity Index(SSIM) with real scan time image. Results The trained model was evaluated with the verification image. As a result, The 15-minute image created by the 5-minute image rather than 1-minute after the start of the scan showed a smaller MSE, and the PSNR and SSIM increased. Conclusion Through this study, it was confirmed that AI imaging technology is applicable. In the future, if these artificial intelligence imaging technologies are applied to nuclear medicine imaging, it will be possible to acquire images even with a short scan time, which can be expected to reduce artifacts caused by patient movement and increase the efficiency of the scanning room.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.7 no.3
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• pp.153-160
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• 2006

It is not too much to say that invention of image divided the 19th and 20th century. Rapidly developed, produced and played images have a stronger effect on human beings and society. Today, images have an influence on forming interpersonal relationships by means of consciousness and ideas of new dimension, creating new image relationship different from verbal relationship between people. Especially moving image(image) is unlike other images, an image has unique psychological characteristics of its on. An image stimulates all the five human senses as well as sight, is easer to access and perceive than other media, and unable to control image development passively in general but get absorbed unconsciously very quickly. On 21th century As we are exposed to image whether consciously or unconsciously everyday, consideration on current times driving human beings and social relationship in an abnormal way is needed. Furthermore, new view of image study suggest to new relation of image that is a key factor to recover humanity and functions of society.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.5
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• pp.683-688
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• 2009

The purposes of this paper is to propose new techniques to reconstruct measured optical images by using the template matching and B-Spline interpolation method based on image processing technology. To do this, we detect the matching template and non-matching template from each optical image. And then, we match the overlaped images from base level by correcting roll, pitch, and yaw error of images. At last, the matching image is interpolated by B-Spline interpolation. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.5
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• pp.849-857
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• 2023

Volumetric Studio is catalyzing the expansion of the XR content market. Consequently, there is a rising demand for in-depth research on volumetric capture technology. This research delves into the methodology and outcomes of capturing dancers' movements in the form of 3D video images. Furthermore, this research examines the practical applications of volumetric capture technology by assessing the infrastructure and operational workflow of the studio specializing in this domain, aiming to derive significant findings. Notably, this research highlights constraints associated with video image distortion and extended rendering durations within Volumetric Studio system.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.303-306
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• 2021

이미지 초해상도는 영상 취득 과정에서 센서와 렌즈의 물리적인 한계 등으로 인하여 의해 화질이 저하된 이미지를 더 높은 배율로 복원하는 문제이다. 이미지 초해상도는 딥러닝을 통해 놀라운 성능향상을 이루었지만, 카메라로 촬영된 실제 이미지에서는 좋은 성능을 내지 못하였다. 이는 딥러닝에서는 'bicubic' 커널로 down-sampling된 합성 이미지 데이터를 사용하였던 것과 달리 실제 이미지에서는 'bicubic' 커널을 통한 화질 저하와는 다른 화질 저하, 즉 다른 커널을 통한 화질 저하가 발생하기 때문이다. 따라서 실제 이미지에 대한 성능을 높이기 위해서는 이에 대한 정확한 커널 예측이 필요하다. 최근 주목받기 시작한 이미지 초해상도를 위한 커널 예측은 초해상도를 잘 시켜주는 커널을 직접 찾는 방법[10, 13]과 이미지의 분포와 커널을 통해 다운샘플된 이미지에 대한 분포를 일치시켜주면서 커널을 예측하는 방법[14]으로 나누어져 있다. 그러나 두 방법 모두 ill-posed problem 인 커널 예측 문제를 한 장의 이미지만으로 해결하려는 것이기 때문에 정확한 예측에는 어려움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 두 장의 이미지를 활용한 이미지 화질 저하 커널 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 장의 이미지가 같은 카메라를 통해 촬영되었으며 이때 이미지 화질 저하는 카메라에 의해서만 영향을 받는다는 가정을 기반으로 한다. 즉, 두 장의 이미지는 같은 커널을 통해 저하된 이미지라는 가정을 한다. 제안된 방법은 [14]에서처럼 이미지 분포를 기반으로 한 커널 예측을 진행하며, 이미지 초해상도를 진행하고자 하는 이미지 외에 참고 이미지 또한 같은 커널에서 화질 저하를 시켰을 때 본래의 이미지와 같은 분포에 있도록 학습을 진행한다. 결과적으로 본 논문에서는 두 장의 이미지를 사용하였을 때 더욱 정확하게 커널을 찾을 수 있음을 보여준다. 두 장의 이미지를 활용하는 방식이 한 장의 이미지만을 활용하는 기존의 최고 수준의 방법에 비해 합성된 다양한 커널 데이터셋[14]에서 약 0.17dB 성능 향상이 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1285-1288
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• 2000

인터넷의 양적 질적 성장을 통해 인터넷상에 존재하는 웹 문서의 숫자는 엄청난 속도로 증가하여 왔다. 이러한 방대한 웹 문서를 대상으로 한 검색 방법은, 지금까지 일반적으로 텍스트 기반의 방법이 주류를 이루어 왔다. 그러나 웹 문서는 멀티미디어 형태로 존재하며 텍스트, 이미지, 동영상, 컴퓨터 그래픽 둥 다양한 미디어들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 인터넷에 존재하는 웹 문서를 대상으로 내용 기반 이미지 검색방법을 제시한다. 내용기반 웹 이미지 검색 시스템은 웹 상의 텍스트 기반의 기존 상용 검색엔진을 이용하여 주요 검색어에 대한 이미지를 수집하는 웹 이미지 수집기와 수집된 이미지에 대해 MPEG-7 비주얼 기술자를 이용하여 데이터베이스에 색인하는 데이터베이스 불리기(population), 그리고 내용 기반 이미지 검색엔진으로 구성된다. 사용자는 장르, 주제 및 주요단어에 의해 분류되어 데이터베이스에 색인된 웹 이미지를 대상으로 검색이 가능하다. 이는 웹 문서를 직접 대상으로 한 특정 단어에 대한 내용 기반 이미지 검색이 가능하며 검색이 데이터베이스를 대상으로 이루어지기 때문에 빠른 검색 속도를 얻을 수 있으며, 또한 기존 웹에서 제공되는 텍스트 기반의 상용 검색엔진을 이용하여 주요단어에 대한 웹 이미지를 수집하여 색인하기 때문에 별도의 텍스트 검색엔진 구현을 필요로 하지 않는다.

• The Optical Journal
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• no.5 s.115
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• pp.22-23
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• 2008

인포 트랜드 설문에 따르면 1000명이 넘는 프로사진작가들이 전문 분야를 전향했으며, 2007년 촬영된 89%의 이미지가 디지털사진이었다. 이는 2006년에 비해 약 69% 증가된 숫자이다. 이 설문은 디지털 이미지의 수는 점점 증가되는 추세이며 이에 힘입어 소프트웨어, 서비스, 프린팅 솔루션 제공사는 장기적으로 이익을 볼 전망이라는 것을 알려주고 있다.

• Proceedings of the Korea Society of Design Studies Conference
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• 1999.10a
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• pp.16-17
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• 1999

이미지는 오늘날 커뮤니케이션 행위를 지배하고 그 구성원의 사고 구조와 방식에 영향을 미친다. 이러한 현상은 TV 등 다양한 영상매체의 등장으로 가속화되었으며$^1$ 시각 커뮤니케이션이 갖는, 언어문화권을 뛰어넘는 의미의 보편성과 순간적인 의미 전달성이라는 기능적 속성으로 인해 급격히 진행되었다. (중략)