• The Korean Journal of Nuclear Medicine
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• v.37 no.5
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• pp.269-277
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• 2003

목적: 게이트 심근관류 스펙트는 심근의 관류와 좌심실 기능을 동시에 평가할 수 있는 유용한 방법이다. 현재, 게이트 영상 획득시 8 단위영상이 널리 사용되지만, 아직 가장 적절한 단위영상의 수에 대해서는 논의의 여지가 있다. 본 연구는 동일한 환자에서 8 단위영상과 16 단위영상으로 게이트 심근관류 스펙트를 2회 연속적으로 시행하여 국소적 심근관류, 좌심실 용적과 구혈률등을 비교하였다. 대상 및 방법: 42명(평균 연령: 55세, 남: 녀=26: 16)의 관상동맥 질환이 의심되거나 알려진 환자를 대상으로 안정시 Tc-99m MIBI를 이용한 게이트 스펙트를 8 단위영상과 16 단위영상으로 2회 연속하여 시행하였다. 좌심실의 확장기말 용적, 수축기말 용적과 구혈률을 각각 얻었으며 확장기말의 단층영상을 18 분절로 나누고 각 분절마다 심근의 관류정도를 4등급으로 나누어 국소적 심근관류를 평가하였다. 결과: 8 단위영상과 16 단위영상 게이트 스펙트에서 국소적 심근관류의 일치도는 85.7% (tau-b=0.786, p<0.001)로 우수하였다. 두 방법간에 1등급의 차이는 100 분절(13.2%), 2등급 차이는 8 분절(1.1 %)이 있었고 3등급 차이는 없었다. 좌심실의 확장기말 용적, 수축기말 용적, 구혈률은 두 방법간에 높은 상관성을 보였으며(r=0.993, 0.989, 0.935), 좌심실 구혈률은 8 단위영상을 사용할 때 평균 1.8% 낮게 측정되어 통계적인 유의성은 있었으나(p<0.05), 그 차이는 크지 않았다. 결론: 8 단위영상과 16 단위영상을 사용한 게이트 심근관류 스펙트에서 국소적 심근관류의 일치도는 우수하였으며, 좌심실의 기능적 계수의 차이도 크지 않았다. 비록 높은 단위영상을 사용했을 때 더 정확하고 자세한 정보를 얻을 수 있다 하더라도, 구혈률과 용적 등을 얻는 일상적인 임상검사에는 8 단위영상 또한 그 역할을 충분히 할 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.6 no.2
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• pp.41-47
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• 2001

In this paper, I propose a detection algorithm that can reliably separate moving objects from noisy background in the image sequence received from a camera at the fixed position. The proposed algorithm consists of four processes: generation of the difference image between the input image and the reference image. multilevel quantization of the difference image, and multistage merging in the quantized image, detection of the moving object using a back propagation in a neural network. The test results show that the proposed algorithm can detect moving objects very effectively in noisy environment.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.06a
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• pp.343-347
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• 2002

본 논문에서 는 자동차 영상에서 모폴로지 연산을 이용한 번호판 추출 방법을 제안한다. 먼저 입력 받은 자동차 영상을 적응적 임계값을 적용하여 이진화 한다. 이 진화 영상에 대하여 모폴로지 연산의 침식/팽창 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 제거하는 opening과정 과 팽창/침식 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 확장하는 closing 연산을 병렬 수행한 후 그들간의 차영상을 추출한다. 추출된 차영상에 Geo-correction과 번호판의 일반적인 특성을 이용한 필터링 작업을 수행하여 실제 번호판 영역을 추출한다. 제안한 방법을 구현하고 다양한 각도에서 취득된 다양한 형태의 자동차 영상에 적용하여 본 알고리즘의 효용성을 보인다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2000.04a
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• pp.178-182
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• 2000

본 연구의 목적은 실험실에서 퇴적물의 다분광반사 특성과 물성을 측정하고 이를 위성 영상에 적용하여 영상에서 나타나는 퇴적물의 분광차이의 원인을 해석하고, 위성영상에서의 퇴적물의 분류 가능성을 연구하는데 있다. 연구에서는 Landsat TM위성 영상과 350~2500nm 파장대역에 대한 퇴적물 시료의 분광측정 자료를 사용하였으며, 기존의 조사 자료를 토대로 TM 영상에서 퇴적물을 분류한 후, 현장에서 시료를 채취하여 입도 분류를 실시하였다. 퇴적물의 입도와 함수비에 따른 분광특성변화를 검증하였으며, 입도와 함수비에 대한 회귀식을 구하여 이를 영상에 적용 분류하였다. 분석 결과 다분광자료 측정시 퇴적물입도에 따른 분광차이는 미약하였으며 이를 TM 자료로 재구성하였을 때는 분광특성을 구분할 수 없었다. 퇴적물의 분류는 TM Band 4, 5, 7을 이용한 회귀식을 적용할 때 비교적 정확하게 나타났으나, 영상에서 퇴적물의 분광 차이는 입도 크기가 직접적인 요인이 아니라 입도에 의한 함수비 및 유기물 함량의 차이에 기인한 것으로 해석된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.405-408
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• 2006

본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 주요성분분석을 이용한 효율적인 얼굴표정 인식방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 영상의 중심이동을 위한 전처리 과정으로 인식에 불필요한 배경의 배제와 계산시간의 감소로 인식성능을 개선하기 위함이다. 또한 주요성분분석은 얼굴표정의 특징인 고유영상을 추출하는 것으로, 이는 2차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 각각 320*243 픽셀의 48개(4명*6장*2그룹) 얼굴표정을 대상으로 Euclidean 분류척도를 이용하여 실험한 결과 전처리를 수행하지 않는 기존 방법보다 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1964-1965
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• 2007

두 카메라로 받아들인 영상을 매트랩(MATLAB)을 이용하여 각각의 카메라에서 시간차를 두고 찍은 첫 번째 사진과 두 번째 사진의 GRAY변환 후 두 사진의 차로 임의로 나눈 3영역에서 움직임을 확인하고 이동방향을 알 수 있었다. 카메라에서 연속적으로 찍은 세 번째 사진과 네 번째 사진도 차를 내어 자율 이동 로봇은 물체를 쫓아가게 된다. 카메라에서 사진을 계속 캡처한 후 차를 내어 자율 이동 로봇이 물체를 쫓아가도록 설계 및 제작 하였다. 자율 이동 로봇은 사람의 눈과 같은 고정된 두 대의 카메라를 사용했다. 영상 처리와 모터제어의 빠른 연산을 위해 컴퓨터를 사용하였고, 영상 처리된 신호는 프린터포트를 이용하여 모터제어를 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.143-146
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• 2001

본 논문에서는 칼라 영상으로부터 피부색 정보 및 모멘트를 이용하여 눈 영역 및 얼굴 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 눈 영역을 추출함으로써 보다 정확한 얼굴 영역을 검출할 수 있다. 이를 위해 먼저 입력된 칼라 영상의 피부색 정보를 기반으로 추출한 영역으로부터 레이블 영역의 면적과 크기 정보를 이용해 1차, 2차 얼굴 후보 영역을 선택하고 선택된 얼굴 후보 영역간의 기울기 모멘트를 계산하여 3차 얼굴 후보 영역을 추출한다. 또한 추출한 3차 후보 영역으로부터 레이블 영역의 크기 및 구조적 관계를 고려하여 영역 내에서의 눈의 위치를 검출한다. 따라서 제안한 방법은 눈의 기울기 관계를 이용함으로써 얼굴의 크기와 얼굴이 좌우로 기울어진 영상에 대하여 강인한 얼굴 검출 능력을 보인다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.1
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• pp.1-7
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• 2002

In this paper, when users choose a query image, we implemented a content-based image retrieval system that users can simply choose and extract a object region of query wanted with not only a whole image but various objects in it. Histogram is obtained by improved HSV transformations from query image and then candidate images are retrieved rapidly by a 1st similarity measure with histogram intersection using representative colors of query image. And finally retrieved images are extracted since 2nd similarity measure with banded autocorrelogram is performed so that recall and precision are improved by combining two retrieval methods that can make up for respective weak points. Moreover images in the database are indexed automatically within feature library that makes possible to retrieve images rapidly.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.28-33
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• 1998

대량의 영상데이터베이스에서 질의영상에 대한 유사영상을 검색할 때의 유사도 계산을 위한 시간소모는 영상의 실시간 검색효율을 저하시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 키영상(key image)을 이용하여 영상데이터베이스의 각 영상과 키영상의 유사도를 미리 계산해 둠으로써 질의영상과 데이터베이스 영상간의 유사도 계산시간을 단축시킨다. 그리고 검색효율을 높이기 위해 1차적으로 칼라특징으로 유사영상들을 분류한 후, 1차 분류된 영상들만을 대상으로 계층적으로 질감특징값으로 영상을 비교함으로써 검색효율을 상승시킨다. Oracle 데이터베이스 상에서 본 계층적 내용기반 영상검색시스템을 구현하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.6
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• pp.19-27
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• 2010

This paper proposes a method for enhancing detection performance and reducing computational cost when detecting a human face by applying B-spline active contour to the frame difference of consecutive images. Firstly, the method estimates amount of user's motion using kurtosis. If the kurtosis is smaller than a pre-defined threshold, it is considered that the amount of user's motion is insufficient and thus the contour fitting is not applied. Otherwise, the contour fitting is applied by exploiting the fact that the amount of motion is sufficient. Secondly, for the contour fitting, difference edges are detected by combining the distance transformation of the binarized frame difference and the edges of current frame. Lastly, the face is located by assigning the contour fitting process to the detected difference edges. Kurtosis-based motion amount estimation can reduce a computational cost and stabilize the results of the contour fitting. In addition, distance transformation-based difference edge detection can enhance the problems of contour lag and discontinuous difference edges. Experimental results confirm that the proposed method can reduce the face localization error caused by the contour lag and discontinuity of edges, and decrease the computational cost by omitting approximately 39% of the contour fitting.