• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.322-330
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• 2021

수산 양식장에서 어류 질병을 초기에 발견하지 못하는 경우 밀폐된 공간 안에서 확산하기 때문에 집단 폐사로 이어질 확률이 매우 높다. 이런 이유로 질병의 조기 발견은 양식업에서 매우 중요하다. 양식장에서 질병의 확산을 막기 위해서는 초기에 병이 든 어류를 자동식별이 가능한 방법이 필요하다. 최근 딥러닝 기반의 어류 질병 자동식별 방법이 많이 사용되고 있는데, 어류의 질병 이미지가 충분하지 않아 객체 식별에 많은 어려움이 있다. 본 논문은 질병 자동식별 예측을 위한 질병 이미지의 부족 문제를 해결하기 위해서 SinGAN 딥러닝 모델을 이용하여 정상 이미지와 질병 이미지를 합성해 다양한 어류 질병 이미지를 자동 생성하는 방법을 제안한다. 넙치에서 가장 빈번히 발생하는 3가지 질병 스쿠티카병, 비브리오증, 림포시스티스에 대해서 SinGAN 기반으로 질병 이미지를 증강한다. 본 연구에서는 넙치 정상 이미지 11장에 각 질병 패턴 10가지를 합성하여서 스쿠티카병 110장, 비브리오증 110장, 림포시스티스 110장으로 총 330장을 만들었고 이를 통해 생성된 이미지는 4배수 하여 1,320장의 이미지를 생성할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.69-76
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• 2015

본 논문에서는 초분광 이미징시스템을 이용하여 획득된 헤모글로빈 포화이미지와 다양한 이미지프로세싱을 통해 얻어진 실시간 혈관 변화과정을 마이크로미터/밀리초 부터 밀리미터/시간에 이르는 시공간 해상도로 제공하여, 다양한 질병에 기인한 혈관의 생성 및 변화 등과 같은 고유한 생리적 특성뿐만 아니라 혈관간의 산소이동, 혈관질환의 치료효과의 검증 등 다목적 영상장비로의 개발이 가능하다. 이는 질병으로 인한 혈관의 변이과정을 관찰하기 위해 최근 다양한 임상 및 전임상 영상장비들이 개발되고 있으나 높은 개발비용과 환자들이 감수해야하는 위험부담에 비해 상대적으로 낮은 해상도와 제한된 만족도를 제공한다 한계점을 극복할 수 있다. 새로운 혈관의 생성 및 기존의 모세혈관 변화는 암 전이 및 발전과정 뿐만 아니라 다양한 질병의 종류에 따라 다른 특성을 보이며 이를 통한 생리학적 분석이 가능하므로 혈관의 연구를 통한 질병종류 및 유무의 판단은 진단 과정의 핵심 요소이며 새로운 치료법의 효과를 평가할 수 있는 중요한 근거가 될 것으로 기대한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권4호
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• pp.62-68
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• 2022

수산 양식장 질병 감염의 확산을 사전에 차단을 위해서는 양식장의 수질 환경 및 생육 어류의 상태를 실시간 모니터링하면서 어류의 질병을 예측하는 시스템이 필요하다. 어류 질병 예측의 기존 연구는 이미지 처리 기법이 대부분이었으나 최근에는 딥러닝 기법을 통한 질병 예측방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 수산 양식장에서 발생할 수 있는 넙치의 질병을 딥러닝 기술로 예측하는 방법에 대한 연구결과를 소개하고자 한다. 이 방법은 양식장에서 수집된 카메라 영상에 데이터 증강과 전처리 포함하여 질병 인식률의 성능을 높인다. 이것을 통해 질병 어류를 조기 발견으로 양식 어업에서 어류 집단 폐사 등 어업 재해를 예방하고 지역 수산 양식장으로 어류의 질병 확산 피해를 줄여 매출액 감소 차단될 것으로 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.633-640
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• 2024

이 연구는 헬스케어 분야에서 활용 가능한 AI 기반의 3D 체형 모델링 기술을 개발하고, 이를 통해 사용자의 체형 변화와 건강 상태를 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 사이즈코리아의 데이터를 활용하여 2D 이미지로부터 3D 체형 이미지를 생성하는 모델을 개발하고, 다양한 모델을 비교하여 가장 성능이 우수한 모델을 선정하였다. 최종적으로, 개발된 기술을 통해 개인 맞춤형 건강 관리, 운동 추천, 식단 제안 등의 시스템 프로세스를 제안함으로써 질병 예방 및 건강 증진에 기여하고자 하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.373-383
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• 2015

이 논문은 망막 질병을 인지하기 위한 의사결정 지원 시스템을 제안한다. 이 논문은 시스템의 기초로써 스마트 폰 플랫폼과 클라우드 컴퓨팅을 사용한다. 마이크로 렌즈는 사용자의 망막 상태를 인지하기 위해 사용자 망막 이미지를 캡쳐 할 수 있도록 스마트 폰 카메라에 부착되어 있다. 어플리케이션은 컴퓨터에서 생성된 후에 스마트 폰에 설치된다. 이 어플리케이션의 역할은 스마트 폰에 있는 시스템과 클라우드에 있는 시스템 사이를 연결시키는 것으로, 어플리케이션은 분류하기 위해 클라우드 시스템에 망막 이미지를 전송하는 것이다. 이 논문은 분류기로써 OCFE 알고리즘을 사용한다. 망막 이미지는 두 개의 안과학 데이터베이스 DIARETDB1 v2.1과 STARE의 조합을 사용하여 실험하였다. 그리하여 평균 에러율을 12%인 반면에, 이 시스템 평균 정확도는 88%로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권3호
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• pp.91-98
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• 2018

집단으로 사육되는 돼지 농장에서 돼지 소모성 질환의 자동 탐지는 매우 중요한 문제이다. 특히, 밀집된 돈사에서 사육되는 돼지들의 호흡기 질환은 축산 농가의 막대한 경제적 손실을 야기하는 대표적 질병들 중 하나이다. 본 논문에서는 소리 신호 해석에 기반하여 돼지의 호흡기 질환을 조기 탐지 및 식별하는 잡음에도 강인한 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은, 먼저 1차원의 소리 신호를 2차원의 회색조 영상으로 변환한 후, DNS기법으로 질감 특징 정보를 갖는 이미지를 생성한다. 마지막으로, 이를 CNN에 입력함으로써 잡음에도 강인한 돼지 호흡기 질병 탐지 및 식별 시스템을 구현하고자 한다. 실제 국내 돈사에서 취득한 돼지의 발성음을 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한바, 제안된 시스템은 경제적인 비용(저가의 소리 센서)과 시스템 정확도(96.0% 정확도)로 다양한 잡음 환경에서도 돼지의 호흡기 질병들을 탐지할 수 있음을 실험적으로 확인하였다. 제안된 시스템은 독자적인 혹은 기존 방법들의 보완책으로 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.964-971
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• 2003

디지털 정보처리기술과 컴퓨터 기기의 발전으로 최근 많은 병원에 도입된 PACS 시스템은 의료영상의 디지털화로 의료영상 관리의 효율성과 편리성을 획기적으로 증가시켰다. 이렇게 생성된 의료영상 중에서 여러 가지 사례를 비교하고 특정 질병의 검사 방법 및 영상을 판독의사의 소견과 함께 병원 홈페이지를 통하여 역동적으로 표현한다면 질환 및 검사에 관심이 있는 홈페이지 방문객에게 간접 체험의 기회가 제공되어 그 병원에서 검사할 수 있는 영역과 질환을 치료할 수는 범위를 보여주는 역할을 수행하게 된다. 본 논문에서는 부위별, 질환별에 따른 비정상 사례의 MR, CT영상과 같은 동영상과 이미지, 판독의사의 소견과 같은 음성, 설명의 텍스트 등의 여러 가지 멀티미디어 요소를 동기화 하여 시각적으로 표현하기 위하여 SMIL을 사용, 웹 서비스가 제공되는 어느 곳에서든지 다양한 질병에 관한 의료영상과 검사방법에 관한 정보를 프레젠테이션 하도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.565-567
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• 2022

질병을 앓고 있는 환자는 상태에 따라 병실, 주거지, 요양원 등 조호환경 내 생활 시 의료 인력의 지속적인 추적 및 관찰을 통해 신체에 이상이 생긴 경우 이를 감지하고, 신속하게 조치할 수 있도록 해야 한다. 의료 인력이 직접 환자를 확인하는 방법은 의료 인력의 반복적인 노동이 요구되며 실시간으로 환자를 확인해야 한다는 특성상 의료 인력이 상주해야 하기에 이는 곧, 의료 인력의 부족과 낭비로 이어진다. 해당 문제 해결을 위해 의료 인력을 대신하여 조호환경 내 환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 딥러닝 모델들이 연구되고 있다. 딥러닝 모델은 데이터의 수가 많을수록 강인한 모델을 설계할 수 있으며, 데이터셋의 배경, 객체의 특징 분포 등 다양한 조건에 영향을 받기 때문에 학습에 필요한 도메인을 가지는 많은 양의 전처리된 데이터를 수집해야 한다. 따라서, 조호환경 내 환자에 대한 데이터셋이 필요하지만, 공개된 데이터셋의 경우 양이 매우 적으며 이를 반전, 회전기법 등을이용할 경우 데이터의 수를 늘릴 수 있지만, 같은 분포의 특징을 가지는 데이터가 생성되기에 데이터 증강 기법을 단순하게 적용하면 딥러닝 모델의 과적합을 야기한다. 또한, 조호환경 내 이미지 데이터셋은 얼굴 노출과 같은 개인정보가 포함 될 수 있으며 이를 보호하기 위해 정보들을 비식별화 해야 한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조호환경에서 수집된 데이터 증강을 위한 Style-Generative Adversarial Networks 기법을 적용하여 조호환경 데이터셋 수집에 효과적인 증강 기법을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.715-722
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• 2022

치아는 주기적으로 치과에 가서 검진을 하지 않으면 평소에 통증이나 불편이 있기 전에는 치아 질병을 알아차리기 어렵다. 치석은 구강 내 음식 또는 이물질과 세균의 결합으로 생성된다. 치석을 이루고 있는 세균으로부터 전분이 분해되는데 이때 발생하는 산이 치아의 법랑질을 녹여 충치가 되기 때문에 치석관리가 중요하다. 입속 세균의 대사 산물인 포피린은 405nm 파장에서 반응하여 붉은 형광을 띠게 되며 특정 파장의 필터를 거치면 영상으로 세균을 확인할 수 있다. 위의 방법으로 프라그 및 치석을 형광으로 검출하고 500nm 이상의 파장을 통과시키는 노란색 계열의 필터를 카메라 앞에 부착하여 촬영한다. 이는 매트랩을 이용하여 이미지 영상처리를 통해 적색 형광 부분을 검출 후 표시한다. 또한, 광계측 회로를 통해 정상 치아와 치석의 치아 전압값 차이를 이용해 아두이노로 연결하여 LCD에 표시한다. 사용자는 이를 통해 보다 정확한 치석의 유무와 위치를 알 수 있다.