• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.861-864
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• 2014

본 논문은 혀 미각 영역별 분석을 통해 신체의 이상 여부에 대한 정보를 제공하는 설진 진단 시스템의 첫 단계로 얼굴 영상에서 혀 영역을 검출하는 실험을 통하여 미각 영역별 분석의 기반을 다진다. 제안하는 알고리즘은 혀 영상을 획득한 후, Haar-like Feature를 이용하여 혀를 검출한다. 검출된 혀 영역은 HSV컬러모델의 특징을 이용하여 이진화 한 후, Connected Component Labeling을 이용하여 혀 영역 분리한다. 한방병원의 환자들의 혀 사진 100장을 이용하여 90%의 검출률을 확인하였다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.141-146
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• 2016

본 논문에서는 설진시스템에서 혀 영역의 윤곽선을 정확하게 검출하기 위해 영역제한 마스크 연산과 능동 윤곽선 모델을 적용한다. 혀의 특징을 정확하게 분석하기 위하여 먼저, 혀 영역이 검출되어야 한다. 그러므로 혀 영역의 에지를 검출하기 위한 효율적인 분할 방법은 매우 중요하다. 20~30대 학생 30명으로 구성된 혀 영상 DB로 실험하였다. 실제 혀 영상에서의 실험은 좋은 결과를 보였다. 실험 결과, 제안된 방법이 마스크 연산을 사용하지 않는 방법에 비해 더 정확하게 혀 영역의 윤곽선을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.374-377
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• 2012

본 논문은 다양한 조명환경에서의 실시간 설진 진단을 위한 혀 영역 검출 및 영역 분할 방법을 제안한다. 임의의 환경에서 얻어낸 이미지에서 혀 영역의 추출과 추출된 영역에서의 혀의 상태를 진단하는 데는 많은 어려움이 있다. 다양한 조명환경에서의 영상으로부터 혀 영역을 추출하기 위하여 본 논문에서는 ASM을 이용한다. 검출된 영역을 6개의 영역으로 영역 분할한 다음 HSV영상으로 변환하고 색상 정보를 분석함으로써 신체의 건강상태를 판별하는 방법을 제한한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.801-804
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• 2013

미각의 종류별 구획에 따른 설진 모델을 제안한다. 시스템의 전체 구성은 혀 영상획득, 혀 영역 검출, 혀 영역 분할, 분할 영역의 색상분포 검출, 이상 유무 판별로 구성된다. 혀의 DB는 정상 및 비정상 혀로 분류되었으며 실제 한방병원에 내원하는 환자들의 혀 사진으로 구축하였다. 혀 영역으로부터 짠맛, 신맛, 단맛, 쓴맛의 네 가지 영역으로 나누어 분할하고, HSI 컬러모델을 이용하여 색상분석을 시행하였다. 이때, 주변 조도의 영향을 최소화하기 위하여 I(Intensity)값을 제외한 H(Hue)와 S(Saturation) 성분의 히스토그램을 이용하여 색상을 분석하였다. 제안하는 색상분석 진단모델과 한의학 전문의의 진단 결과를 비교하여 미각별 영역의 이상 유무를 판단하였다. 제안하는 설진 알고리즘으로 판단한 결과 87.5%가 전문의의 분류의 결과 일치함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.271-273
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• 2023

불수의적인 혀 움직임과 떨림은 다른 신체 부위의 떨림증상이 없이 혀만 움직이는 증상을 말하며, 신경 정신과적 문제와 한의학의 기혈허약 등의 증상에 의해 발생할 수 있다. 혀 영상 촬영 장치로 정면과 측면의 혀를 연속을 촬영하여 혀의 움직임과 떨림을 탐색하려 한다. 혀의 표면은 코너와 같은 특징점을 구하기 어려운 모양이므로 혀의 움직임의 특성을 찾아내는 것은 매우 어려운 일이다. 움직임을 추적하는 방법 중에서 Farnebäck optical flow 방법은 모든 픽셀에 대해서 optical flow를 계산하여 혀의 움직임을 추적할 수 있었다. 이러한 움직임의 크기를 정면과 측면 영상에 대해서 구할 수 있었고, 움직임의 방향도 구할 수 있었다. 혀의 움직임과 떨림에 대한 위치별 정보와 세기 정보를 이용하여 건강상태를 진단할 수 있을 것으로 생각된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.96-101
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• 2015

본 논문에서는 한방 의료의 설진에 있어서 객관적인 진단 지표의 생성을 위해 자외선 혀 영상 채널 분석과 설태 검출에 의한 WTCI(Winkel Tongue Coating Index) 설태 평가 방법을 제안한다. 제안한 방법은 설태 영역 검출을 위하여 자외선 광원에 의해 생성된 혀 영상의 칼라 모델별 각 색상 채널의 히스토그램을 분석한다. 그리고 선택된 혀 영상 채널을 이용하여 설태 검출에서의 성능 검증 실험을 수행한다. 또한 WTCI 설태 지표 생성을 위한 테스트 샘플과 실영상 검증 실험을 실시하여 설진 지표의 객관성을 검증한다. 제안한 컴퓨터 지원 WTCI 설태 평가 방법의 성능 평가를 위해서 샘플 영상을 이용하여 계산의 정확성을 검증하고, 다양한 실제 피실험자의 혀 영상에 적용한 결과 성공적인 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.826-832
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• 2016

본 논문에서는 고가의 디지털 설진 장비와 특별한 장치 없이 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 디지털 설진 시스템의 첫 단계로 미각 영역별 균열 유무를 판별하는 시스템을 제안한다. 훈련 DB는 한방 병원에서 수집한 사진 261장을 바탕으로 Haar-like feature, Adaboost 학습을 하였다. 학습된 결과를 통하여 입력영상으로부터 혀 후보영역을 검출하고, 검출된 혀 후보영역으로부터 혀 영역만을 분리하기 위하여 261장의 훈련 DB의 HSV 컬러모델의 Hue 성분 평균 값을 산출하였다. 검출된 혀 윤곽으로부터 Connected Component Labeling을 통하여 혀 영역을 분리 하였다. 분리된 혀 영역의 상대적 너비와 높이를 이용하여 미각 영역별 로 분할하였다. 분할된 미각 영역별 영상은 Gray영상으로 변환하고, 각각의 영역별 평균 밝기를 산출하여 이진화하였다. 이진화 영상에 Connected Component Labeling을 통하여 균열 유무를 판별하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.45-55
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• 2013

본 논문에서는 설진을 위하여 얼굴 영상으로부터 혀 영역을 추출하고, 혀 영역을 6개 세부 영역으로 분할한 다음 영역별 설태 비율을 검출하는 방법을 제안한다. 얼굴 영상으로부터 혀 영역을 추출하기 위해 능동적 형태 모델방법의 하나인 ASM을 이용하였다. 검출된 혀 영역을 한의학에서 사용하는 일반적인 6개 영역으로 분할하였고, 분할된 영역 내에서의 설태 분포 정도를 SVM을 이용하여 검출하였다. SVM 분류 시 특징 벡터로는 RGB, HSV, Lab, Luv로 구성된 12차원의 벡터로부터 주성분 분석을 통하여 구해진 3차원의 벡터를 사용하였다. 실험 결과 ASM을 사용하여 혀 영역을 안정적으로 검출할 수 있었고 주성분 분석과 SVM을 활용함으로써 설태 검출율이 높아짐을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.253-256
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• 2011

본 논문은 기존의 디지털 설진 시스템이 아닌 임베디드 환경에서의 실시간 설진 진단 방법을 제안한다. 임의의 환경에서 얻어낸 이미지에서 혀 영역의 추출과 추출된 영역에서의 혀의 상태를 진단하는데는 많은 어려움이 있다. 다양한 조명환경에서의 영상으로부터 혀 영역을 추출해 내는 방법으로는 ASM을 이용하는 방법이 있는데 이는 검출률이 낮아 정확도가 떨어진다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 ASM과 물체 외곽 정보 복원에 기반을 둔 컬러 분산 스테이크 기법을 사용하여 정확도를 개선하는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.73-76
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• 2013

본 논문은 입 영역의 픽셀 분포의 비교를 통해 혀의 방향 인식 알고리즘을 제안한다. 스마트폰의 크기가 커짐에 따라 얼굴의 제스쳐를 이용한 스마트폰 제어 기술이 요구되고 있다. 처음 코의 영역을 먼저 검출한 뒤 코와 입 부분의 비율로 입의 영역을 검출한다. 입의 영역을 검출한 뒤 방향별 영역을 나누고 혀와 유사한 색의 픽셀분포를 파악해 가리키는 방향을 인지한다. 본 알고리즘은 연구실 연구원 5명을 대상으로 한 실험에서 인식률이 80%에 육박하였다.