• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.367-368
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• 2012

Possibilistic c-means (PCM) 알고리즘은 fuzzy c-means (FCM) 의 노이즈 민감성을 극복하기 위해 제안 되었다. 하지만, PCM 은 사용되는 시스템 파라미터들의 초기화와 coincident 클러스터링 문제로 인하여 그 성능이 민감하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 극복하기 위해 개미군집 알고리즘(Ant colony algorithm)을 이용한 퍼지 클러스터링(fuzzy clustering) 알고리즘을 제안한다. 먼저, 개미군집 알고리즘을 통해 PCM 의 클러스터 개수 및 중심 값 파라미터를 최적화 하고, 미리 분류된 화소 정보를 이용하여 PCM 의 coincident 클러스터링 문제를 해결하였다. 제안된 알고리즘의 효율성을 의료 영상 분할 문제에 적용하여 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1988년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 한국전력공사연수원, 서울; 21-22 Oct. 1988
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• pp.718-721
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• 1988

In this paper, we develop 256*256*8 bit real-time image digitizer with the IBM-PC as a image processor. With this developed system, we process a chest X-ray image, which is a medical image, using the adaptive algorithm. In the future, we consider that the application of this developed system is extended in the various fields.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.684-686
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• 2017

현재, 영상처리는 군사, 의료, 산업 등의 넓고 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상에 첨가된 잡음은 영상의 질을 저하시키다. 따라서, 잡음 제거는 영상 인식, 에지 검출, 영상 분할 등의 영상 처리를 수행하기 전에 필수적인 과정이다. 이러한 영상에 첨가된 잡음을 제거하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 영상에 첨가되는 잡음에는 AWGN(additive white Gaussian noise)이 대표적이다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 AWGN을 완화하기 위해, 에지 검출 및 표준편차를 이용한 필터를 합성하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.1203-1206
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• 2006

무선 인터넷이 보급됨에 따라 개인 휴대용 단말 장치(PDA)와 같은 모바일 PC를 이용하여 실시간으로 Server에 접속, 의료정보 및 환자 정보 등을 볼 수 있다. 여기서 PDA는 작은 몸체로 이동성 및 편리성 등이 PC보다 뛰어나지만, 처리 속도가 상대적으로 느리기 때문에 해상도가 큰 이미지, 높은 처리 속도를 요구하는 작업 등을 처리하기에는 효율성이 낮은 문제점이 있다. 또한 정보를 Display할 수 있는 액정이 매우 작아서 환자와 관련된 의료 영상 즉, MRI 사진이나 X-ray 사진 등을 자세히 보기에는 현재의 기술력으로는 매우 어렵다. 특히 다수의 PDA와 PC 클라이언트의 데이터 요청으로 인한 서버의 과부하 문제 또한 모바일 진료시스템의 발전에 걸림돌이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 처리 속도와 Display의 제한을 대처하기 위하여 모바일 다중처리 시스템과 작업 이양 시스템을 구성하기 위한 하나의 방법론을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권1호
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• pp.51-58
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• 2023

본 논문에서는 X-ray 영상에서 의료 진단지표를 자동으로 추출하기 위한 조직분할 기법을 제안한다. 척추질환이나 심장질환에 대한 진단지표로서, 흉추-심장 비율이나 콥 각도 등의 지표를 산출하기 위해서는 흉부 X-ray 영상으로부터 흉추, 용골 및 심장의 영역을 정확하게 분할하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위하여 계층별로 영상의 고해상도의 표현과 저해상도의 특징지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층신경망 모델을 채택하였다. 이러한 구조는 영상에서 세부 조직의 상대적인 위치정보가 분할 과정에 효과적으로 반영될 수 있게 한다. 또한 픽셀 정보와 객체 정보가 다단계의 과정으로 상호 작용되는 OCR 모듈과, 네트워크의 각 채널이 서로 다른 가중치 값으로 반영되도록 하는 채널 어텐션 모듈을 결합하여 학습 성능을 개선할 수 있음을 보인다. 부수적으로 X-ray 영상에서 피사체의 위치 변화, 형태의 변형 및 크기 변이 등에도 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습데이터를 증강하는 방법을 제시하였다. 총 145개의 인체 흉부 X-ray 영상과, 총 118개의 동물 X-ray 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.16-25
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• 2016

의학적 진단을 내리기 위해 시행되는 검사의 소요시간(turnaround time, TAT)은 환자대기시간과 직결되며 중요한 의료서비스 평가항목 중 하나이다. 본 연구에서는 주요 영상의학검사를 대상으로 TAT를 측정하고, 그 결과가 의료기관이 설정한 기준치를 달성하는지 여부를 분석하였다. 분류회귀나무 알고리즘을 이용한 예측 결과, "진료과", "상병", "검사종류", "실시월"이 적기처리 달성에 가장 큰 영향을 주는 요인으로 확인되었다. 본 연구는 의료서비스의 적기처리를 예측하는 모형을 통하여 의료서비스 지연을 사전에 조치할 수 있는 수단을 제공하였다는 데에 큰 의미가 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.637-643
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• 2016

최근 인공지능에 대중의 관심으로 인해, 인공신경망을 사용한 의료영상 처리가 학계와 산업계에서 관심이 커져가고 있다. 딥러닝을 이용한 컨볼루션 신경망은 영상을 효과적으로 표현할 수 있는 것으로 증명되었다. 그러나 학습을 위해서는 고성능 H/W 플랫폼이 요구된다. 따라서 고차원의 많은 학습 샘플을 저사양 H/W 플랫폼에서 학습하는 것은 매우 도전적인 문제이다. 본 논문에서는 온라인 인공 신경망을 사용해 라즈베리파이에서 동작할 수 있는 실시간 신경망 알고리즘을 제안하고자 한다. 다양한 실험 결과를 통해 제안된 방법은 실시간 학습이 가능함을 보여주었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.17-33
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• 2012

컴퓨터 그래픽스 및 관련 연구 분야는 지난 30년간 눈부신 발전을 거듭해왔다. 모델링, 렌더링, 애니메이션 등 시각적 표현력을 확보하는 것을 목표로 출발한 컴퓨터 그래픽스 연구는 점차 그 범위를 확대해서 영상처리, 자연현상 시뮬레이션, 가상현실, 의료 영상, 인간-컴퓨터 상호작용, 실시간 시뮬레이션, 영화 특수 효과 등 다양한 연구 및 응용분야를 파생 시키며 점차 복잡한 지형도를 그려가고 있다. 이 글은 전체 2편의 연속 논문 중에서 1부에 해당하며, 컴퓨터 그래픽스의 핵심 분야에 해당하는 모델링, 애니메이션, 실시간 처리, 영상 및 비디오 처리에 관련된 최근 연구 동향을 분석하고 정리한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.573-576
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• 2017

본 연구는 홍삼 등급판정 과정에서 내부 조직 치밀도 분석을 위해 의료 영상 분석 방법을 이용하여 적외선 영상 측정기기를 개발하였다. 기존 홍삼 내부분석방법은 수동으로 암실환경에서 강한 조명을 홍삼에 투과하여 사람 눈으로 직접 판별하는 과정을 거친다. 이러한 기존 검사 과정은 작업 비효율성과 불균일한 검사기준으로 제품 품질 신뢰도 저하의 단점을 가져온다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 적외선 조명환경에서 자동 측정이 가능한 홍삼 내부 측정기기를 개발하였다. 개발된 장치는 홍삼의 빛 투과 특성을 응용한 920nm 파장대역의 적외선 조명기구, 조명 제어회로, 적외선 대역 촬영이 가능한 영상 측정 카메라 장치, $0.9^{\circ}$의 간격으로 $360^{\circ}$ 홍삼 영상취득이 가능한 회전 엑츄에이터로 구성이 된다. 본 연구에서 제안 하는 홍삼 단층 영상분석 방법은, 홍삼을 $0.9^{\circ}$ 간격으로 회전시키어 $360^{\circ}$ 홍삼 내부영상을 취득하여 라돈 변환(Radon transform)을 통해 사이노그램(Sinogram)으로 재구성 하였으며, 역 라돈 변환(Inverse Radon transform)을 통해 단층 영상복원(Back-projection)알고리즘을 구현하였다. 이 결과 홍삼을 절단하지 않고 홍삼 내부 단면영상 획득이 가능하였으며 내공(內空), 내백(內白)의 유무를 판단하고 직경을 파악할 수 있었다. 이를 토대로 등급 판별 공식을 산출하면 신뢰성 있는 홍삼 등급 자동화 측정기기를 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.960-966
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• 2017

제안 논문에서는 의료영상 이미지를 입력받아 병변 추출이 가능한 알고리즘을 제안한다. 의료영상 이미지의 병변을 추출하기 위해 SIFT 알고리즘을 이용해 특징점들을 추출한다. 특징점의 강도를 높이기 위해 벡터 유사도를 이용해 입력 영상과 병변이미지를 정합하고 병변을 추출한다. 벡터 유사도 정합을 통해 빠르게 병변을 도출할 수 있다. 국소적인 특징점 쌍으로부터 방향 벡터를 생성하기 때문에 방향 자체는 국소적인 특징만을 나타내지만 두 영상 간에 존재하는 다른 벡터들 간의 유사도를 비교하고 전역적인 특징으로 확장될 수 있는 장점을 갖는다. 또한 병변 정합 오류율은 평균 1.02%, 처리속도는 특징점 강도 정보를 사용하지 않을 때보다 약 40%가 향상됨을 실험을 통해 보였다.