• 한국방사선학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.301-307
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• 2014

본 연구에서는 DSA 장치에 의하여 획득된 영상을 고역 통과 필터링 알고리즘을 구성하여 구성된 알고리즘으로 실험을 하여 혈관조영상의 화질을 개선하는 방안을 제안하였다. 고역 통과 필터(High Pass Filter)는 고주파 성분은 통과시키고 저주파 성분은 차단하는 필터이다. 의료영상에서 고주파 성분은 장기(organ)의 윤곽이나 경계선 부분이 고주파 성분에 해당된다. 따라서 고역 통과 필터는 경계선 검출에도 쓰이지만 고역 강조를 위해서도 이용된다. 제시한 알고리즘으로 분석을 하여 혈관조영상의 화질을 개선할 수 있었다. 목적부위의 표현이 확연하게 두드러짐을 알 수 있었다. 제안된 방안을 이용한다면 DSA 시스템의 화질을 개선하는 소프트웨어에 적용하여 오진을 줄여주고 시술의 정확도를 더욱 높여 줄 수 있을 것이라 사료된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.250-257
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• 2011

본 연구는 발생률 2위에 머무르고 있는 위암의 자동검출 알고리즘을 제시하였다. 증상이 진행된 염증과 암은 비교적 쉽게 판단 가능하지만 초기의 경우 주의 깊게 보지 않는 이상 병변의 진단이 쉽지 않다. 이에 본 연구는 진행 중인 위암 뿐 아니라 조기 진단에 효과적인 자동검출 알고리즘 네 가지를 제시하였다. 연구엔 정상인의 위, 조기 위암과 진행성 위암 환자의 내시경 영상을 사용하였다. 첫 번째, 우선 연구에 사용될 각각의 내시경 영상에 표면 음영 기법의 유무를 결정한다. 기본영상에 표면 음영 기법을 넣거나 제거함으로써 종양의 유무를 색으로 쉽게 판별가능하게 한다. 이 때 각각의 수치 값은 동일하게 유지한다. 표면 음영의 제거, 추가는 각자의 기호에 달렸으나 연구에서는 음영을 넣은 것으로 진행한다. 두 번째, 표면 음영을 추가한 영상에 침식 필터를 거쳐 잡음을 제거하여 진찰에 유의하게 한다. 세 번째, 표면 음영을 추가한 영상에 특정 부위의 선 윤곽 그래프 검출하여 증상 정도에 따른 RED 값을 추출한다. 네번째, 각 환자의 내시경 영상을 세분화 그래프로 나타내 RED 그래프 값을 포함한 후 색을 반전시켜 종양의 위치를 붉게 표시하는 알고리즘을 제안함으로써 위암 뿐 아니라 나아가 타 암과 염증의 진단에도 도움이 되고자 했다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.66-76
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• 2016

차량의 차종 분류는 요금소에서의 요금 징수, 교통 통계의 수집, 교통 예측 등의 다양한 분야에 쓰이고 있다. 대부분의 차종 분류 기준이 직간접적으로 차량의 전장에 그 기능의 일부를 의존하고 있어 신뢰성이 높은 차량의 전장 자동 측정 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 고가의 측정 장비를 대신할 수 있도록 상대적으로 저렴한 레이저 거리계와 이를 회전시켜 측정 대상 차량을 여러 방면으로 측정할 수 있는 회전 구동부를 제작하여 차량의 전장 측정 장치를 구성하였다. 구현된 시스템은 공간상의 한 점과 레이저 거리계 사이의 거리를 구면좌표계 상의 좌표로 나타내며 레이저 거리계의 거리 측정 값과 회전 구동부의 회전량을 이용하여, 구면좌표계 상의 좌표를 얻는다. 얻은 좌표를 이용하여 측정하는 물체의 수평 단면 윤곽선을 얻은 후, 수평 방향 회전각에 대한 변화율을 구하고, 그 부호를 저장한 후, 제곱을 취하여 레이더 타겟 검지에 쓰이는 일정오경보율 쓰레시홀딩 기법을 사용하여 배경과 물체 사이의 경계를 구했다. 구한 경계를 이용하여 삼각비 측량 방법을 통해 차량의 전장을 산출하였고 그 결과가 실제 전장과 크게 다르지 않음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.973-979
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• 2020

본 연구에서는 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회 감성을 객관적이고 정량적으로 추정하는 데 목적이 있다. 52명(남 26명, 여 26명)의 피험자가 실험에 참여하였다. 실험은 30초의 참조 데이터 측정 후, 공감 유무에 따라 얼굴 표정 모방 과제와 자발적 표현과제로 구분되어 두 사람은 상호작용하였고 동공을 촬영하였다. 이진화 및 원형 윤곽선 검출법의 영상처리를 활용하여 동공 데이터를 수집하였고, 이상 데이터 제거 기법을 활용해 눈 깜빡임 노이즈를 제거하였다. 공감 유무에 따른 동공 크기 데이터는 정규성 검증 및 독립표본 t 검정을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 분석 결과, 공감하는 경우(M ± SD = 0.050 ± 1.817)와 공감하지 않은 경우(M ± SD = 1.659 ± 1.514) 동공 크기가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t(92) = -4.629, p = 0.000). 판별분석을 통해 동공 크기에 따른 공감 유무를 추정하는 규칙을 정의하였고, 새로운 실험참가자 12명(남 6명, 여 6명, M ± SD = 22.84 ± 1.57세)을 대상으로 규칙을 검증(추정 정확도 75%)하였다. 본 연구에서 제안한 동공 크기 데이터를 이용한 공감의 사회 감성 추정 기술은 비접촉식 카메라 기반의 기술로 스마트 글래스와 접목되어 다양한 가상 현실 분야에 활용도가 높을 것으로 기대된다.

• 식물병연구
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• 제12권3호
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• pp.298-302
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• 2006

전형적인 줄무늬 모자이크 증상을 나타낸 칸나로부터 Cucumber mosaic virus(CMV)의 한 계통(Can-CMV)을 분리하고, 특성을 조사하였다. Can-CMV는 대부분의 전신감염 기주에서 병징이 발현되지 않았고, 이들 기주의 접종엽 및 상엽에서 RT-PCR로 바이러스의 감염여부를 조사한 결과, N. benthamiana와 N. glutinosa에서만 바이러스가 검출되었으며, 다른 기주로부터는 확인되지 않았다. 한편 Chenopodium amaranticolor의 접종엽에 발현된 국부 괴사병반은 대조로 접종한 Fny-CMV나 LS-CMV에 의해서 형성된 병반보다 매우 작은 크기의 반점을 형성하는 특성을 보였다. 또한 Vigna unguiculata의 접종엽에는 Fny-CMV나 LS-CMV가 접종 2-3일 후에 뚜렷한 괴사병반을 형성하는데 반해서, Can-CMV는 접종 4-5일 후에 윤곽이 확실치 않은 퇴록병반을 형성하였다. Can-CMV에 감염된 N. benthamiana로부터 추출한 dsRNA는 4종의 밴드가 검출되었으며, 이들 분자의 크기 및 종수는 Fny-CMV나 LS-CMV와 차이를 나타내지 않았다. Can-CMV의 항원은 Fny-CMV의 항혈청에 대해서 한 종의 뚜렷한 침강선을 형성하였으며, Fny-CMV의 항원에 의해서 형성된 침강선과 융합하였고, LS-CMV의 침강선과는 분지선을 형성함으로서, 혈청학적으로 서브그룹 I에 속하는 계통으로 판단되었다. 또한 Can-CMV에 감염된 N. benthamiana로부터 RNA를 추출하여 CMV-specific 프라이머를 이용한 CMV-RNA3의 외피단백질 유전자를 포함하는 3'영역에 대해서 RT-PCR을 실시하였다. Can-CMV는 Fny-CMV나 LS-CMV와 마찬가지로 예상되었던 약 950bp크기의 cDNA가 증폭되었으며, 이 cDNA를 EcoRI으로 처리하였을 때에는 절단되지 않았고, MspI에서는 595bp 및 350bp의 절편으로 절단되었다. 이와 같은 결과는 Fny-CMV의 패턴과 일치하였으며, 이러한 결과로부터 Can-CMV가 서브그룹 IA에 속하는 계통으로 확인되었다. 이상과 같은 결과들로부터, Can-CMV는 앞으로 바이러스와 기주의 다양한 상호관계를 이해하는데 있어서 중요한 병원학적 성질을 가지고 있는 것으로 생각되었다.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.1-15
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• 2006

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다