• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2008년도 추계학술발표논문집
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• pp.287-289
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• 2008

본 논문은 개인의 혀영상을 이용한 건강 모니터링 방법을 제안한다. 이 방법은 혀의 절대적 특징들을 이용하지 않고, 병원에서 검진된 기준 건강 상태(reference health condition)와의 차이인 상대적 특징들을 사용한다. 사용자는 건강 모니터링 시스템으로 매일 혀영상을 촬영하여 전통 중의학에 기반한 관심영역을 추출하고 분석하도록 한다. 실험에서 1개월간 제안한 방법으로 혀영상들을 분석한 결과 본 논문의 방법이 건강 모니터링에 사용될 수 있음을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1219-1223
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• 2006

혀는 전통 한의학(중의학)에서 환자 진단의 가장 중요한 부분의 하나이다. 본 논문은 사람의 혀 영상을 이용한 건강 모니터링 방법을 제안한다. 제안한 방법은 사용자의 혀의 절대적 특징을 사용하지 않고 병원에서 진단된 기준 건강 상태(RHC)와 특징차를 이용하는 방법이다. 건강 모니터링 시스템은 사용자로부터 매일 혀 영상을 획득하고, 혀의 관심영역을 추출하여 기준 건강 상태의 특징값과 비교한다. 실험에서 제안한 혀 영상 분석 방법이 건강 모니터링에 사용 가능성을 보였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.533-534
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• 2011

본 논문에서 적외선(IR; Infrared), 자외선(UV; Ultraviolet), 가시광선(VR; Visible ray)의 영역에서 촬영한 설진 영상으로부터 가장 효과적인 설태 인식을 위한 최적 혀 영상 분석 방법을 제안한다. 제안한 방법은 설진에서 혀 영상 촬영을 위한 최적 파장 범위와 해당 파장에서 설태 분석에 최적의 컬러 영상을 선정한다. 최적 영상 선정을 위해서는 각 파장별로 촬영한 혀 영상을 LAB, HSV, YcBcR, RGB 컬러모델로 변환하고, 변환된 영상들로부터 설태와 비설태 영역의 히스토그램(Histogram)을 분석에 의해서 영역-분별력을 측정한다. 실험 결과 설진에서 설태 인식을 위한 최적 혀 영상은 자외선 영역에서의 RGB 컬러모델로 나타났다.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.125-131
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• 2016

한방 설진 시스템의 자동화 과정에서 혀 영상 분할은 가장 중요한 분야이다. 그러나 대부분의 한방 설진 시스템의 혀 영상 분할 방식은 사용자 기반의 메뉴얼 방식이나 반자동 방식으로 제안되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 한방 설진 시스템의 완전 자동화를 위해서 기존의 스네이크 알고리즘을 기반으로 한 혀 영상 분할의 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 스네이크 알고리즘을 개선한 방법으로서 설진을 위한 혀 영상 특성을 이용하여 포인트들이 안에서 밖으로 역추적하면서 스네이크 에너지 함수가 최소화될 수 있도록 내부 에너지 함수를 개선하였고, 외부 에너지를 계산하기 위해서는 계층적 공간 필터링 방법을 적용하여 잡음에 강인한 특징을 갖는다. 또한 제안한 방법은 표본영상 실험과 실영상 실험을 수행한 결과, 기존 스네이크 알고리즘보다 배경 잡음에 강인함을 보였으며, 임의의 포인트 한 개를 선택하고 해당 포인트의 시작점, 중간점, 끝점에서의 에너지 값을 분석하여 국소적 최저치에 빠지지 않는 강인함을 보였다.