• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.871-872
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• 2008

The method and results of the software implementation of a echo processor for medical ultrasound imaging using a GPU (NVIDIA G80) is presented. The echo signal processing functions are modified in a SIMD manner suitable for the GPU's massively parallel processing architecture so that the GPU's 128 ALUs are utilized nearly 100%. The preliminary result for a frame of image composed of 128 scan lines, each having 10240 16-bit samples, shows that the echo processor can be inplemented at a high rate of 30 frames per second when implemented in C, which is close to the optimized assembly codes running on the TI's TMS320C6416 DSP.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.1395-1398
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• 2005

볼륨 렌더링은 3차원이나 그 이상의 차원의 볼륨 데이터에서 의미있는 정보를 추출해 내어 직관적으로 표출하는 가시화 기법을 말하며 의료영상, 기상학, 유체역학 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 한편, 최근 PC 하드웨어의 급격한 발전으로 과거에는 슈퍼컴퓨터에서나 가능했던 대용량 볼륨 데이터의 가시화가 일반 PC 환경에서도 가능하게 되었다. GPU의 꼭지점 및 픽셀 쉐이더의 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 가시화를 가능하게 한 것이다. 그러나 GPU의 메모리 용량의 한계로 대용량의 볼륨 데이터를 빠르게 가시화하는 것은 지금까지 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 GPU의 텍스쳐 메모리 크기보다 큰 볼륨 데이터를 여러 개의 GPU 메모리에 분산시키고 이를 꼭지점 및 픽셀 쉐이더를 이용하여 빠르게 렌더링하여 타일형 디스플레이에서 고해상도로 가시화하는 시스템을 디자인하고 구현하고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.341-344
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• 2001

본 논문에서는 학습을 수행하여 뇌 MR 이미지를 자동으로 분류하고 검색하는 시스템을 설계하였다. 이미지로부터 얻을 수 있는 정보는 크게 두 가지 부류로 나눌 수 있다. 이미지 자체로부터 얻을수 있는 크기, 색상, 질감, 윤곽선 등의 하위레벨(low-level) 정보가 있고, 이미지 의미 해석에서 오는 전이, 포함, 방향, 등의 상위레벨(high-level) 정보가 있다. 이 논문은 의료 이미지에 대하여 상위 및 하위 레벨 정보의 각 특징을 살리고 효과적으로 검색하기 위해, 두 부류의 이미지 정보에 대한 결정 트리(Decision Tree) 학습을 2 단계로 적용하여 이미지를 분류하도록 시스템을 설계하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.161-164
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• 2013

보행자 검출기는 보안이 필요한 곳에서 모니터링을 하거나 특정 장소를 드나드는 사람의 수를 셀 때, 운전 중 차도에 뛰어드는 사람을 감지할 때 등 상황에 따라 여러 목적으로 응용될 수 있다. 이에 따른 연구는 많이 진행되어 왔지만, 임베디드 시스템에서는 제한된 컴퓨팅 능력으로 인해 검출 속도가 느리다는 문제가 있다. 본 논문에서는 입력 영상에서 배경 부분을 빠르게 제거하여 검출 속도를 향상하는 방법과 ARM 아키텍처에서 NEON 병렬화 기법을 이용하여 검출 속도를 향상하는 방법을 제시한다. 제시한 방법으로 구현한 검출기는 기존보다 201.1% 향상된 속도를 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.486-489
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• 2010

본 논문에서는 안면 색 비교 분석을 위한 방법 및 시스템을 제안 한다. 안면 색 비교 분석은 의료 및 여러 분야에서 요구가 증가 하고 있으나 현재 개발되어 있는 시스템은 거의 없는 실정이다. 이에 안면색 비교 분석 시스템의 개발을 통해 여러 분야에 있어 활용이 가능할 것으로 사료 된다. 이는 각 분야에서 실험 전 후의 안면 영상 비교에 있어 활용도가 높으며, 특히 한의학의 진단법 중 망진의 색진을 위한 안면 색 분석에 있어 효율적인 분석을 행 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.487-490
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• 2021

최근 반려동물 관련 산업이 증가함에 따라 반려동물의 행동을 분석하는 연구가 진행되고 있다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 반려동물 행동 분석을 통한 이상행동 예측 시스템을 제안한다. 이 시스템은 CCTV로부터 반려동물의 영상 데이터를 수집하고, YOLOv4(You Only Look Once version 4)를 통해 반려동물의 객체를 탐지한다. 행동을 분석하기 위해 탐지된 반려동물 객체를 DeepLabCut 딥러닝 알고리즘을 사용하여 관절 좌표 정보를 추출한다. 추출된 관절 좌표와 반려동물의 일반적인 행동을 매칭하여 이상행동을 예측하기 위한 DNN(Deep Neural Networks)의 입력 데이터로써 사용된다. 위 과정을 통해 반려동물의 전체적인 행동을 분석하여 이상행동을 예측한다. 이 시스템을 통해 반려동물의 행동을 분석하고 이상행동을 예측함으로써 반려동물 의료 관련 사업에도 적용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.292-294
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• 2023

본 논문에서는 국내 사망 원인 1위 질환인 암 중 가장 큰 비중을 차지하는 폐암의 암 오진율 감소 및 정밀 진단을 위해 폐암세포를 검출 및 계수 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 사용자가 관심 영역을 지정하면 H&E 염색 방식을 사용한 폐암세포 전처리 과정을 거쳐 검출 및 계수 할 수 있다. 본 시스템을 통해 병리학자가 단 시간에 폐암세포 검출 및 계수하여 객관적 진단 도구로 활용할 수 있으며, 디지털 기술과 융합하여 정밀 의료에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.7-12
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• 2012

최근 의료분야에서는 방대한 양의 정보를 효과적으로 처리하기 위하여 의사결정트리, 신경망, 베이지안망 등을 비롯한 각종 데이터마이닝 기법의 적용 방안을 연구하고 있다. 또한 환자의 기본적인 신상정보나 과거력, 가족력과 같은 정보 이외에도 MRI, HRCT 등의 영상정보를 추가적으로 수집하고 진단에 활용함으로써 질병진단의 정확도 향상을 도모하는 것이 일반적인 현황이다. 하지만 실제 상황에서는 결과에 영향을 미치는 다량의 변수가 존재하므로 특정 데이터마이닝 기법을 통하여 얻을 수 있는 정보가 상당히 제한적이라고 볼 수 있다. 그뿐만 아니라 촬영된 의료영상도 부수적으로 진단에 긍정적인 영향을 줄 수는 있지만, 주관적인 판단 비중이 높아 자동화된 시스템으로 처리하기가 난해한 문제이다. 이에 따라 현실의 복잡한 상황에서 상대적으로 대처가 유리하고 다변량 확률적인 모델을 기반으로 하는 베이지안망에서 K2나 TAN 등으로 탐색 알고리즘을 개선한 확장 모델이 제안되었다. 이 때, 적용되는 탐색 알고리즘의 종류에 따라 그 성능이 크게 좌우되는 확장 베이지안망의 특성상, 각 기법에 대한 성능과 적합성의 사실적인 평가가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 확장 베이지안망에서 질병 진단에 대한 동일한 데이터를 이용하여 실험을 수행하였으며, K2, TAN과 같은 탐색 알고리즘에 변화를 주며 분류 정확도를 측정하였다. 실험에서는 10-fold 교차검증을 수행한 결과분석을 기반으로 성능을 비교평가하고, 발병 위험성이 높은 환자에 대한 HRCT 영상을 분류하여 고위험성의 데이터를 식별 가능하도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.901-904
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• 2007

오늘날 많은 의료영역에서 각종 영상 장치를 이용함으로 절개 과정 없이 인체 내부 장기를 가시화함으로 질병의 유무와 진행 상태 등을 관찰할 수 있게 된다. 이러한 장치의 한가지로 초음파 진단장치는 다른 장치에 비해 장비의 가격이 저렴하고 크기가 소형이라 이동 장치가 가능하고 특히 인체에 해를 주지 않고 장시간에 걸쳐 인체 내부를 실시간 관찰할 수 있게 해 줌으로 심장이나 태아의 운동 등을 관찰하는데 유용하게 사용된다. 또한 초음파 영상을 이용하여 각종 내과적 질환을 비관혈적 방법으로 관찰하고 인체 내 연조직 부분의 질병을 진단하는 수단으로 자주 이용 되고 있다. 이러한 초음파 진단장치는 펄스발생기를 통하여 발생된 초음파 펄스를 인체에 조사함으로 서로 다른 매질 사이의 경계면에서 발생하는 반사파와 각 매질내의 입자들에 의해 산란되는 산란파를 통하여 이루어진다. 이 때 평탄한 조직에 발생하는 반사파와 불규칙한 영역에 발생하는 산란파 간의 간섭으로 초음파 영상에는 여러 가지 잡음 특성들이 첨가되게 된다. 이에 본 논문에서는 초음파 태아 영상을 중심으로 그 특성을 조사 처리함으로 보다 개선된 화질의 초음파 영상을 얻고 이로부터 유효한 영역을 효과적으로 추출하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1341-1347
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• 2007

기존의 광류 (Optical flow)는 국소적 처리를 시작점으로 하는 bottom-up수법에 의해서 구하였다. 이에 반해, 본 논문은 영상유체보존식과 함수 전개법에 의해 영상 전체의 움직임을 차수가 낮은 모드로 부터 순차적으로 전개하는 bottom-down수법을 새로운 수법으로 제안한다. 의료 영상에 있어서 명도는 움직임이 있어도 불변으로 유지하려는 경우가 많다. 그러나 이 같은 영상계열에서의 움직임은 좌표 변환에 의해서 대응된다. 본 수법의 경우 광류는 선형모멘트방정식의 함수에 관한 도함수를 이용하는 투영법에 의해서 반복계산으로 구하여 진다. 본 논문에서는 심장의 영상계열을 이용하여 기존의 Horn and Schunck기법, Standard multigrid기법과 본 수법의 알고리즘을 비교 평가하여 유효성을 나타낸다.