• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2006년도 GIS/RS 공동춘계학술대회
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• pp.116-121
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• 2006

광범위한 지역의 자연환경 정보를 파악하기 위하여 위성 영상자료를 이용하는 것이 적합하지만 선행되어야 할 것은 이러한 위성영상자료를 이용하기 위한 지상에서의 내부 실험과 현장실험을 통한 기초적인 모델식을 만드는 것이 중요하다. 이를 위하여 위성영상자료와 실측수질인자들의 상관관계를 조사하는 것이 보다 정확하고 객관적인 평가 방법이 될 수 있다. 따라서 대기의 영향이 없는 실험실내에서 순수한 담수와 해수를 이용하여 Landsat ETM 영상자료의 어느 밴드가 클로로필a 농도파악에 적합한가를 평가하고자 하였다. 그 결과 밴드조합 중 가장 높은 상관관계를 보인 최적밴드는 담수에서 (83-B4)/B2이고, 해수에서는 (82+B4)/B3로 이 때의 상관계수가 각각 0.9747, 0.9892이므로 향후 이 밴드를 조합하여 위성영상 평가 시 사용하는 것이 유효할 것으로 생각된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.433-436
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• 2005

감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 요구되고 있는 필요한 기술임에 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아있다. 특히 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 얼굴 영상을 이용하여 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 따라서 이를 설계하기 위해서는 얼굴 영상 분석, 특징 벡터 추출 및 패턴 인식 등 다양한 기법의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이전에 연구된 얼굴 영상 기법들을 기반으로 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 감정 분석에 적합한 퍼지 이론 기반 퍼지 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 시스템을 성능을 평가하였다.

• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2002년도 제7차 학술대회 초록집
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• pp.128-128
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• 2002

목적： Gamma-Variate Function을 이용하여 뇌 관류에 관련하는 새로운 재구성 영상 (CBV, CBF, MTT, TTP, BAT)을 산출할 수 있는 프로그램을 개발 및 평가 대상 및 방법： 뇌 관류와 관련한 정량적인 재구성 영상(CBV, CBF, MTT, TTP, BAT)을 얻기 위하여 Gamma-Variate Function을 이용한 Post-processing 프로그램을 개발하였다. 자기공명영상은 1.5T ＆ 3.0T Magnum (Medinus Co., Ltd.)을 사용하였으면, 개발된 프로그램 평가를 위해 스핀에코 -EPI 펄스시퀀스(TR 2000 ms, TE 80 ms, FOV 260 mm, matrix 92$\times$128)를 사용하여 관류강조영상을 획득하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1983-1984
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• 2011

본 논문에서는 흉부 X선 영상으로부터 폐 종류 음영을 검출하기 위한 필터를 예측해서 바람직하게 평가하기 위한 방법을 제안한다. 더욱이 그 평가방법을 이용해서 이전부터 제안한 다중해상도 라플라시안-가우시안 필터의 평가를 행한다. 전문의의 진단보조 혹은 종합자동진단시스템의 구성요소로서 필터가 행하는 역할을 고려한 후에 필터가 만족해야할 조건 및 그 조건을 만족한 경우에 있어서 몇가지 성능평가 척도를 명확히 한다. 제안한 평가방법을 통해서 다중해상도 필터가 단일해상도 필터에 비해 높은 성능을 갖게됨을 명확히 한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제24권6호
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• pp.523-530
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• 1999

자기공명영상 (MRI)기법은 최근에 그의 이용 분야가 식품공학 및 농학 분야까지 확대되고 있다. 이 연구에서는 MRI의 기본 원리를 알아보고 어떤 요인들이 자기공명영상의 명암을 결정하는지 알아 보았다. MRI를 이용하여 비파괴적인 방법으로 농축산물의 내부 구조 영상을 얻고 이로부터 토마토의 내부 공동, 감자의 공동병, 사과와 파파야의 멍, 버찌씨의 유무, 망고와 감자의 벌레에 의한 손상, 망고와 마늘의 내부 결함, 키위의 성숙도에 따른 변화, 그리고 소고기의 내부 구조 둥을 판별할 수 있음을 알아 보았으며 농축산물의 품질을 결정짓는 이러한 내부 요인들이 어떻게 자기공명영상을 형성하는지 알아 보았다. 대상 시료에 따라 적당한 자기공명영상 인자(TR과 TE)를 선택하여야 한다. 또한 특정 인자를 강조하기 위해서는 최적의 자기공명영상 인자를 선택하여야 한다.

• 방송과미디어
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• 제15권4호
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• pp.9-22
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• 2010

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.86-89
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• 2003

본 논문에서는 CDMA/QPSK 시스템을 이용하여 워터마크가 삽입된 영상 정보 데이터를 다중경로 채널환경에서 전송했을 때 미치는 데이터 손실을 분석하고 에러정정부호 중의 하나인 컨볼루션 기법을 이용하여 성능 개선 정도를 평가하였다. 무선 채널 환경으로써 ITU-R M.1225에서 제시한 시스템 모델링 파라미터중 하나인 보행자 이동 환경의 파라미터를 이용하여 압축된 영상 정보가 전송되었을 때 복원된 영상을 분석하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.630-639
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• 2001

본 연구는 헤드램프가 조명된 이간도로의 실사영상 재현 알고리즘을 제안한다. 램프가 조명된 야간도로 영상 추정시, 색재현성을 향상시키기 위해 헤드램프 혼합광의 분광분포와 각 물체의 표면 분광반사율에 기초한 색재현 알고리즘을 개발하였다. 물체의 분광반사율을 추정하기 위해서 주성분 분석법이 사용되었고, 영상의 각 영역에서 헤드램프 혼합광의 분광분포를 추정하기 위하여 거리에 따른 조도와 각 헤드램프의 분광분포를 계산하였다. 실험을 위한 헤드램프로는 HID와 할로겐 램프를 사용하였다 헤드램프가 조명된 도로의 시계성 평가를 위해 주간의 도로 영상을 촬영한 뒤 일광의 강도를 감쇄하여 야간도로 영상을 얻고 이를 이용해 각 헤드램프의 빔패턴을 평가하였다. 제안된 알고리즘으로 단수 및 복수 개의 헤드램프에 대해 예측 영상을 만들어 모니터에 재현한 후 실영상과 비교하였으며 결과, 제안된 방법이 기존의 그래픽 기반의 시계성 평가 방법에 비해 실영상에 더욱 근접함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.63-65
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• 2023

본 논문에서는 FDG-PET 영상을 사용하는 딥러닝 네트워크를 이용하여 직장암 환자의 치료 후 완치를 예측하는 연구를 수행하였다. 직장암은 흔한 악성 종양 중 하나이지만 병리학적으로 완전하게 치료되는 가능성이 매우 낮아, 치료 후의 반응을 예측하고 적절한 치료 방법을 선택하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 FDG-PET 영상에 합성곱 신경망(CNN)모델을 활용하여 딥러닝 네트워크를 구축하고 직장암 환자의 치료반응을 예측하는 연구를 진행하였다. 116명의 직장암 환자의 FDG-PET 영상을 획득하였다. 대상군은 2cm 이상의 종양 크기를 가지는 환자를 대상으로 하였으며 치료 후 완치된 환자는 21명이었다. FDG-PET 영상은 전신 영역과 종양 영역으로 나누어 평가하였다. 딥러닝 네트워크는 2차원 및 3차원 영상입력에 대한 CNN 모델로 구성되었다. 학습된 CNN 모델을 사용하여 직장암의 치료 후 완치를 예측하는 성능을 평가하였다. 학습 결과에서 평균 정확도와 정밀도는 각각 0.854와 0.905로 나타났으며, 모든 CNN 모델과 영상 영역에 따른 성능을 보였다. 테스트 결과에서는 3차원 CNN 모델과 종양 영역만을 이용한 네트워크에서 정확도가 높게 평가됨을 확인하였다. 본 연구에서는 CNN 모델의 입력 영상에 따른 차이와 영상 영역에 따른 딥러닝 네트워크의 성능을 평가하였으며 딥러닝 네트워크 모델을 통해 직장암 치료반응을 예측하고 적절한 치료 방향 결정에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 대한방사선방어학회:학술대회논문집
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• 대한방사선방어학회 2010년도 춘계 학술발표회 및 심포지엄
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• pp.128-129
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• 2010