• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.66-73
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• 2006

안전은 교통관제와 제어기술에서 중요한 부분이다. 본 논문에서는 단일 비젼시스템을 이용하여 합류도로에 진입하려는 차량에 합류안전 신호를 발생하는 유연하고, 안정적이며 실시간 처리가 가능한 알고리즘에 대해 제안하였다. 도로측면에 위치한 카메라로부터 얻어지는 영상을 이용하여 주행차량 감시와 차량의 주행속도, 본선도로와 진입도로 사이의 합류지점까지의 도달시간을 예측하여 빨강, 파랑, 노랑의 색으로 주행 안전 여부를 표시하였다. 영상에서 설정한 영역에 차량이 주행함을 검출하기 위해 농담정규화 상관법, 경계 크기 비 변화, 평균 농담변화의 세 가지 방법을 이용하였다. 실제 합류도로에서 촬영한 영상으로부터 제안한 알고리즘에 적용하여 결과를 제시하였다.

• 인지과학
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• 제33권2호
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• pp.109-133
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• 2022

일화기억은 핵심 이벤트와 그에 연합된 맥락으로 구성된다. 해마와 해마 주변 영역이 일화기억의 부호화에서 맥락을 표상하는 역할에 관해 연구되어왔지만, 시공간적 맥락 외에 다양한 맥락-특이적 정보들에 대한 표상에 관한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 고해상도 자기기능공명기법을 이용하여 여러 맥락정보(예, 육하원칙 - 누가, 왜, 무엇을 언제, 어디서, 어떻게)의 부호화에 관여하는 내측두엽 및 대뇌피질 신경연결성의 특징을 탐색하였다. 참가자들은 두 명의 얼굴과 하나의 사물로 구성된 실험 이벤트를 보면서 여섯가지 맥락 부호화 과제를 수행하였다. 휴지기 기능적 자기공명영상 정보를 활용해 내측두엽의 세부 영역을 기능적으로 구분하였고 맥락 기억 과제별 기능적 신경연결성 네트워크를 탐색하였다. 일반선형화 모델 분석을 통해 시공간적 맥락정보를 처리할 때보다 사회적, 행동적, 의도 맥락을 연합할 때 내측두엽의 세부영역, 전전두엽, 하부두정엽 영역이 유의미하게 증가한 활성화를 보이며 관여함을 확인하였다. 나아가 이 영역들과 내측두엽 영역이 맥락조건간 차이에 관여하는 기능적 연결성 특징을 탐색하기 위하여 맥락부호화 과제를 수행하는 동안의 해마세부영역들과 전전두엽, 하부두정엽 등 간의 과제기반 기능적 연결성 정보들을 다변량 패턴분석의 주요입력변수로 선정하였고, 기계학습을 통해 맥락 조건 간 연결성 패턴분류를 시도하였다. 네트워크 패턴분류에서도 시공간 맥락 조건과 각 사회적, 행동적, 의도 맥락처리 조건 간에는 기능적 연결성의 차이가 두드러졌다. 본 연구결과를 통해 일화기억에서 특정 맥락을 처리하는 신경학적 기제의 특성과 맥락 조건 간 차이를 제시하였다.

• 대한핵의학회지
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• 제38권3호
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• pp.241-252
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• 2004

목적: 다수의 뇌 자료를 기반으로 구성된 통계적 화률뇌지도는 복잡하고 개인적인 편차가 큰 뇌의 형태학적, 기능적 특성을 분석하는데 유용하다. 특히 최근에 한국인의 정상 MR 영상을 기반으로 한 구조적 기능적 뇌 표준판과 구조적 확률뇌지도가 완성되었으며. 부검뇌의 조직절편을 활용한 세포구축학적 확률뇌지도가 도입되었다. 이 연구에서는 이들 자료를 활용하여 뇌 영상의 국소계수를 객관적으로 측정하기 위한 정량화 기법을 개발하였으며, 이를 이용하여 정상 한국인의 뇌 영상자료를 분석하였다. 대상 및 방법 : T1 MRI와 FDG PET에 대한 뇌 표준판을 성별, 연령별로 개발하였으며, 한국인 정상 MR 영상으로 만들어진 89개 뇌 영역의 구조적 확률뇌지도와 독일 율리히 연구센터에서 도입한 13개 브로드만 영역에 대한 세포구축학적 확률뇌지도를 뇌 표준판 위로 각각 비선형 변환하였다. 확률뇌지도에 정의된 각 뇌 영상의 국소계수는 확률에 의한 가중평균 또는 가중합으로 구하였다. 확률뇌지도를 이용한 예비 연구로 정상 노화에 따른 포도당대사의 변화가 대상회 내에서 전 후 위치에 따라 다르게 나타나는 가를 조사하였다. 결과: SPM과의 연계된 사용을 고려하여 Matlab 상에서 작성된 정량화 프로그램은 20초 미만에 1개의 공간정규화된 영상을 처리할 수 있었다. 대상회 포도당 대사에 대한 분석에서 후대상회에 대한 문측-전대상회 및 미측-전대상회의 계수 비는 정상 노화에 따라 매우 유의하게 감소하였다. 즉. 문측-전대상회/후대상회는 매 10년마다 3.1%씩 감소하였으며($P<10^{-11}$, r=0.81) 미측-전대상회/후대상회는 1.7%씩 감소하였다($P<10^{-8}$, r=0.72). 문측-전대상회와 미측-전대상회의 계수비 감소 역시 유의하였다(P<0.0005. r=0.52, 1.5%/year). 결론: 서양인 뇌에 기반한 확률뇌지도는 그동안 제한적으로만 사용되어 왔으나 한국인 뇌 표준판과 확률뇌지도 및 이 연구에서 개발한 정량화 기법은 일반에 공개하기로 하여 더욱 널리 쓰이게 되면 국내 뇌 연구 활성화에 기여할 것으로 기대 된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.42-47
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• 2014

본 논문에서는 단일 카메라를 사용하여 사용자 검지 손가락 움직임과 손가락 개수의 인식을 기반으로 하는 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스를 구현한다. 구현한 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스는 검지 손가락 끝점의 위치 추적을 위해서 CAMShift(Continuously Adaptive Mean Shift) 알고리즘을 적용하고, 손가락 개수 인식을 위해서는 손 영역의 중심으로부터 이중 원형 추적(Double Circle Tracing)에 의한 교차정보를 이용한다. 이때 성능 향상을 위해서 RGB 입력 영상에 대해서 CAMShift 알고리즘 적용에는 HSI 컬러모델을 이중 원형 추적을 위해서는 YCbCr 컬러모델을 사용한다. 또한 인텔사의 OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 사격 시뮬레이터 게임을 제작하여 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스의 성능을 평가하고 사용자 명령 컨트롤러로서의 유효성을 검증하였다. 그 결과 각 게임 컨트롤 모드별 평균 90% 이상의 인식률을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.21-29
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• 2024

CT 촬영 시 방사선량을 줄이면 피폭 위험성을 낮출 수 있으나, 영상 해상도가 크게 저하 될 뿐아니라 잡음(noise) 발생으로 인해 진단의 효용성이 떨어진다. 따라서, CT 영상에서의 잡음제거는 영상복원 분야에 있어 매우 중요하고 필수적인 처리 과정이다. 영상 영역에서 잡음과 원래 신호를 분리하여 잡음만을 제거하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반 GAN 모델 즉, WT-GAN(wavelet transform-based GAN) 모델을 이용하여 CT 영상에서 효과적으로 잡음 제거하고자 한다. 여기서 사용된 GAN 모델은 U-Net 구조의 생성자와 PatchGAN 구조의 판별자를 통해 잡음제거 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안된 WT-GAN 모델의 성능 평가를 위해 다양한 잡음, 즉, 가우시안 잡음(Gaussian noise), 포아송 잡음 (Poisson noise) 그리고 스펙클 잡음 (speckle noise)에 의해 훼손된 CT 영상을 대상으로 실험하였다. 성능 실험 결과, WT-GAN 모델은 전통적인 필터 즉, BM3D 필터뿐만 아니라 기존의 딥러닝 모델인 DnCNN, CDAE 모형 그리고 U-Net GAN 모형보다 정성적이고, 정량적인 척도 즉, PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 그리고 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 면에서 우수한 결과를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.1-8
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• 2005

이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권1호
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• pp.56-63
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• 2007

본 논문은 신경망 (neural network: NN)과 mean-shift알고리즘을 이용하여 복잡한 배경에서 사용자의 눈을 정확히 추출하고 추적할 수 있는 눈 추적 시스템을 제안한다. 머리의 움직임에 강건한 시스템을 개발하기 위해서 먼저 피부색 모델과 연결 성분분석을 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 그 다음 신경망기반의 텍스처 분류기를 이용하여 얼굴 영역(face region)을 눈 영역(eye region)과 비눈 영역(non-eye region)으로 구분함으로써 눈을 찾는다. 이러한 눈 검출 방법은 안경의 착용 유무에 상관없이 사용자의 눈 영역을 정확히 검출 할 수 있게 한다. 일단 눈 영역이 찾아지면 이후 프레임에서의 눈 영역은 mean-shift알고리즘에 의해 정확하게 추적된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위해서 제안된 시스템은 눈의 움직임을 이용한 인터페이스 시스템에 적용되었고, 이 인터페이스를 이용한 'aliens game'이 구현되었다. 25명의 사용자에 대해 실험한 결과는 제안된 시스템이 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용될 수 있다는 것을 보여주었으며, 또한 $320{\times}240$ 크기의 영상을 초당 30프레임의 빠른 속도로 처리함으로써 실시간 시스템에 적용될 수 있음을 보여주었다.

• 지질공학
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• 제22권4호
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• pp.459-466
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• 2012

엔지니어링 탄성파 반사법 자료에서 자주 부딪히는 문제는 천부 불연속면의 작은 반사 에너지가 발파로 인한 음파, 직접파, 굴절파 및 진폭이 큰 표면파와 같은 잡음으로 가려진다는 점이다. 자료처리 과정에서 그 동안 국내 지반탐사 자료에 적용되지 않았던 방사변환 기법을 통하여 현장에서 얻어진 거리-시간 영역의 자료를 단순히 속도-시간 영역의 자료로 변환시켜 일관성 잡음을 제거하고자 하였다. 적용성 평가를 위해 수백 미터 깊이를 대상으로하는 고품질의 퇴적분지 탐사자료와 수십 미터 깊이를 대상으로 하는 잡음이 많은 엔지니어링 탐사자료를 시험자료로 선택하였다. 이 방법은 대역통과 필터링과 주파수-파수 필터링에 비해 반사파의 진폭을 약화시키지 않고 음파, 표면파, 직접파, 굴절파와 같은 천부의 일관성 선형 잡음을 효과적으로 약화시킬 수 있었다. 방사 트레이스 영역에서 잡음의 주파수 특성을 고려하여 설계된 저주파 제거 필터를 적용할 때 표면파 분산 구간은 물론 주파수-파수 필터링에서 통제하기 힘든 직접파, 굴절파 및 음파의 중첩 구간(50m 깊이 이내)에 있는 천부 반사면들이 효과적으로 부각되었다. 일관성 있는 선형 잡음에 제한되어 적용되는 이 방법은 앞으로 속도-시간 영역에서 각 종 잡음의 분포 특성을 정확히 파악할 때 엔지니어링 자료에 흔히 나타날 수 있는 절리, 파쇄대, 천부 단층에 의한 회절파와 역-산란파와 같은 잡음도 충분히 조절할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.141-148
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• 2021

본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제25권3호
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• pp.143-150
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• 2014

고에너지(MV, Mega-voltage) X선 영상은 일반적인 방사선 치료 시 조사야의 영상 검증이 가능한 유일한 방법으로 널리 사용되고 있다. 그러나 고에너지 특유의 높은 콤프턴 산란 반응 특성으로 인해 저에너지 영상에 비해 화질이 크게 낮으며, 1990년대에 디지털 MV 영상이 소개된 이후 화질을 보완하기 위한 연구들이 활발히 이루어져 왔다. 본 연구에서는 디지털 영상처리 기법을 이용하거나 산란 커널 계산을 통해 화질을 개선하는 기존의 방법 대신 측정된 산란선 대 일차 선비(SPR, Scatter to Primary Ratio)를 이용하는 새로운 방법을 제안하였다. 먼저 주어진 촬영 조건 하에서 환자를 모사하는 고체 물팬톰의 유무에 따라 각각 MV영상을 촬영하고 방사선의 투과율을 별도로 계산한 후 산란 성분이 포함된 일차선 영상과 포함되지 않은 일차선 영상을 각각 획득하였다. 이를 기반으로 산란 보정에 사용할 SPR 분포를 획득하였다. 그리고 알루미늄 막대를 이용한 line pair (LP) 팬텀 및 실제 환자 골반의 영상을 이용하여 산란 보정 효과의 검증을 수행하였다. SPR 측정 결과 팬톰 두께에 따른 SPR 분포들을 성공적으로 획득하였으며, LP 팬텀 검증 결과 영상의 산란 성분이 효과적으로 제거되어 팬톰 본래의 밀도 분포가 복원되었음을 확인하였다. 또한 환자 골반 영상 보정 결과 모든 관심영역에서 대조도가 평균 48% 증가하였다. 본 연구에서 제시한 MV 영상의 산란 보정 방법은 실제 측정 자료를 기반으로 하므로 높은 신뢰성을 가지며, 적은 시간과 비용으로도 임상 현장에서 즉각적인 도입이 가능하다. 결론적으로 본 연구는 MV 영상을 이용한 영상유도 방사선치료의 질을 높이기 위한 하나의 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 기대된다.