오늘날 의료 기관에서는 수많은 의료 영상자료를 만들고 관리하고 있으며, 이러한 자료들 중에서는 환자의 프라이버시와 관련된 정보도 많다. 따라서 이러한 개인정보는 외부로 노출되어서는 안 되며, 철저한 관리가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 프라이버시 관련 영상 자료에 환자의 상태 및 의료 처방 정보를 포함함으로서, 향후 영상자료의 관리 소홀로 인한 잘못된 의료처방 등을 방지할 수 있는 방안을 제안한다. 제안한 방법은 각 환자 정보에 대한 HMAC 기반의 해쉬 코드를 생성하고, 생성된 코드와 환자의 정보를 함께 이미지에 포함함으로서 향후 의사가 이 이미지로부터 추출한 데이터가 외부인에게 훼손되었는지 여부를 쉽게 감지함으로써, 환자의 정보를 보다 철저히 관리할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 또한, 환자의 의료정보를 이미지에 은닉하기 위해서 복원 가능한 데이터 은닉 기법인 DE(Difference Expansion) 알고리즘을 사용함으로서, 이미지로부터 데이터를 추출한 후 원 영상을 가지고, 환자의 상태를 쉽게 체크할 수 있게 되어 의사의 입장에서 매우 효율적인 방법으로 환자 상태를 평가할 수 있다. 제안한 방법은 뇌 영상을 촬영한 MRI 영상에서 실험한 결과 데이터은닉과 추출 그리고 영상의 복원 그리고 데이터 무결석 확인에 있어서 완벽한 성능을 보였다.
최근 들어 정보기술과 컴퓨터 네트워크가 급속도로 발전하면서 디지털콘텐트의 보급이 증가하고 있다. 디지털 콘텐트는 멀티미디어 형태의 2, 3차원 정보로 표현되며 이 가운데 인간의 몸을 촬영하여 데이터베이스를 구축한 인체영상 데이터베이스는 다양한 분야에 활용될 수 있는 주요한 디지털 콘텐트이다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 한국인의 인체영상, 골격형상, 인체물성, 인체모델 등 다양한 인체정보를 현재 구축 중에 있으며 이러한 정보들을 인터넷을 통해 공개하고 있다. 그러나 인체영상의 각 이미지에 관한 설명자료는 제공되고 있지 않아 의학영상 전문가가 아니면 각 이미지에 대한 세부내용을 알 수가 없다. 이에 본 논문에서는 인체영상 데이터의 정보접근 효율성을 향상시키고자 한국인의 인체영상 데이터베이스를 대상으로 하여 이미지에 관한 설명과 특이사항을 정리하여 이미지와 텍스트가 연계 가능한 어노테이션 데이터베이스 및 검색 인터페이스를 설계하였다. 이를 통해 보다 접근성이 좋은 인체영상 데이터베이스의 개발과 함께 데이터 활용이 더욱 촉진되리라 기대된다.
본 연구는 최근에 활발히 연구되고 있는 딥러닝 기술인 생성적 적대 신경망(GAN)을 핵의학 영상에 적용하여 잠재적으로 유용성이 있는지 확인해보고자 하였다. 본원에서 18F-FDG Brain PET/CT검사를 진행한 30명의 환자를 대상으로 하였고 List모드로 15분 검사한 후 이를 1, 2, 3, 4, 5분 초기획득시간 이미지로 재구성하였다. 이 중 25명의 환자를 GAN모델의 학습을 위한 트레이닝 이미지로 사용하고 5명의 환자를 학습된 GAN모델의 검증을 위한 테스트 이미지로 사용하였다. 학습된 GAN모델에 입력으로 1, 2, 3, 4, 5분의 초기획득 이미지를 넣고 출력으로 15분 인공지능 표준획득 이미지를 획득한 후 이를 기존의 15분 표준획득시간 검사 이미지와 비교 평가하였다. 평가에는 정량화된 이미지 평가방법인 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수를 이용하였다. 평가 결과 초기획득시간 이미지에서 1에서 5분으로 갈수록 실제 표준획득시간 이미지에 가까운 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수 수치를 나타내었다. 이러한 연구를 통해 앞으로 인공지능 기술이 핵의학 분야에서 의료영상의 획득시간 단축과 관련하여 중요한 영향을 미칠 수 있을 것으로 사료된다.
과거 19세기와 20세기의 구분은 영상의 대두라고해도 과언이 아닐 것이다. 이러한 영상은 급속도로 발전, 제작, 상영되면서 인간과 사회에 커다란 영향을 주고 있다. 현대 사회의 영상은 언어적 인간관계와는 또 다른 새로운 영상적 관계를 만들어 내면서 새로운 의식과 사상을 만들며 우리의 삶에 영향을 준다. 영상(映像) 혹은 이미지(이하 영상)라고 불리는 것은 단순히 그림과 같은 예술에 한정된 것이 아니라 지식과 과학, 정치, 문화, 경제와 상호작용을 하여 영향을 주고받으면서 우리의 사고와 사상을 지배하게 되는 시각을 이루게 된다. 이 논문의 영상은 특히 움직이는 영상 혹은 동영상(이하 영상)을 지칭하며 이것은 다른 이미지와 달리 고유한 특성을 가지고 있다. 21세기에 들어 영상은 시시각각 의식적 혹은 무의식적으로 우리와 접하게 되며 이로 인하여 인간과 사회의 관계를 비이상적으로 몰고 가는 현세대의 관한 고찰을 필요로 한다. 또한 새로운 각도로 인간성 회복과 사회적 역할 등을 할 수 있도록 영상 분석에 접근하려 한다.
본 논문에서는 비젼을 이용한 영상처리 기술을 기반으로 비접촉식 미세 측정 광학기에 의해 측정된 이미지를 템플릿 매칭과 B-Spline 보간법에 의해 보다 빠르고, 정밀한 복원 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 각각의 이미지로부터 매칭 템플릿과 피 매칭 템플릿을 검출한다. 그런 다음 기준면으로부터 두 이미지의 중첩되는 부분의 롤, 피치, 요 오차를 보정하여 정합시킨다. 그리고 B-Spline 보간법에 의해 정합된 부분을 연속화한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
볼류메트릭 스튜디오는 XR 콘텐츠 시장의 성장을 견인하고 있다. 이에 따라, 볼류메트릭 캡처 기술에 관한 기술적 연구 수요가 증가하고 있다. 이 연구에서는 댄서들의 움직임을 3D 영상 이미지로 캡처하는 과정과 결과를 분석하였으며, 유의미한 결과를 얻기 위해 볼류메트릭 스튜디오의 인프라와 워크플로우를 평가하여 볼류메트릭 캡처 기술의 실제적 방법론에 관해 탐색하였다. 본 연구를 통해 볼류메트릭 스튜디오 내에서 영상 이미지 왜곡과 렌더링 시간과 관련된 제한사항들이 확인되었다.
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.
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.
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.
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)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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