• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.451-458
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• 2004

육안에 의한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 판정 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취 득하는 과정과 이들로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁의 특성에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함을 추출하여 피혁의 등급을 판정하는 알고리즘을 제안한다. 조밀도는 퓨리에 스펙트럼이 존재하는 영역의 넓이 및 가로, 세로 비율로서 계산된다. 그리고 결함은 전처리 과정을 거친 영상으로부터 검색 윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 히스토그램 분포의 특징에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 특성들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 다른 분야에서의 인간의 시각 검사를 대체 할 수 있으리라 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권10C호
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• pp.990-999
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• 2007

본 논문에서는 효과적인 영상 검색을 위한 방법으로서 JSEG 영상 분할 기법을 통한 영역 기반의 영상 인덱싱 및 검색 기법을 제안한다. JSEG은 영상을 색상 분류에 따라 양자화하고 이에 영역 윈도우를 적용시켜 J-image를 만든 다음, 세부 분할된 영역의 성장과 병합을 통하여 영상을 효과적으로 분할하는 방법이다. 제안하는 영상 검색 시스템은 JSEG에 의해 분할된 영상을 사용자에게 질의 영상으로 주고, 사용자로 하여금 분할 영상에서 관심 영역군(群)을 선택하게 한다. 그리고 나서, 사용자 질의에 의해 선택된 영역의 MBR을 구하고 이 영역의 중심을 기준으로 다중 윈도우 마스크를 생성하여 적용시킴으로써 특정 관심 영역을 중심으로 한 영상의 전역적인 특징을 추출한다. 최종적으로 추출된 특징의 성능 비교를 위한 기술자로는 누적 히스토그램을 이용하였다. 제안된 방법은 특정 영역에서의 특징과 전역 특징을 동시에 추출하여 검색에 이용함으로써 보다 빠르고 정확하게 사용자가 원하는 영상을 제공할 수 있다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 방법이 영상 기반의 검색 기법과 비교하여 더 효과적임을 보여준다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.105-109
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• 2020

세기조절방사선치료(IMRT)는 치료범위의 선량분포를 향상시키고 주변 정상조직을 보호한다는 점에서 두경부, 전립선, 뇌와 같은 부위에 널리 사용되고 있다. 그러나 이러한 세기조절방사선치료는 입체조형방사선치료에 비해 많은 방사선조사량으로 인해 누적선량이 증가하고 다엽콜리메이터의 누설선량이나 투과선량으로 인한 저선량이 증가하는 양상을 보인다. 이러한 누적선량이나 저선량의 증가는 악성 종양의 재발생율을 증가시키는 것으로 보고되고 있다. 본 논문에서는 뇌종양의 방사선치료에 있어 기존 선형가속기의 단점을 보완하고 다엽콜리메이터의 누설선량이나 투과선량을 줄이기 위해 개발된 Varian사의 TRUEBEAM 의 Jaw Tracking 기능의 임상적인 유용성을 검증하고자 하였다. Jaw tracking 기능의 임상적 유용성을 검증하기 위해 Varian사의 Eclipse11을 이용하여 치료범위에서 1) Organ At Risk(OAR)에 2 cm 이상 떨어진 경우 2) OAR에 2 cm 이하로 떨어진 경우 3) OAR를 포함하는 경우 3 가지의 원본 치료계획을 만들고 이를 복사한 후, Smart LMC Version 11.0.31을 이용하여 Jaw tracking 기능을 사용한 치료계획을 만들었다. 비교는 두 치료계획 간의 Cumulative Dose Volume Histogram(DVH) 에서 OAR의 평균선량 및 최대선량의 차이를 통해 평가하였다. 두 치료계획 간의 DVH 비교 결과 PTV가 OAR에 2 cm 이상 떨어진 경우 두 치료계획 간의 차는 최대 0.5 % 차이, 2 cm 이하로 떨어진 경우 최대 0.6 % 차이, PTV가 OAR을 포함하는 경우 최대 2.3 % 차이를 가졌다. 이 결과에 의하면 OAR과 PTV 간의 거리가 가까워짐에 따라 인접해있는 OAR 평균선량 및 최대선량에 있어 두 치료계획간 차가 커짐을 알 수 있다. 따라서 Jaw Tracking을 사용한 경우 일관성 있게 선량 감소가 있고 표면선량이 증가하지 않으므로 임상적인 유용성을 검증할 수 있었다. 향후 본 연구결과를 토대로 뇌, 두경부, 전립선과 같은 부위에 방사선 치료 시 선량감소 정도에 대한 추가 연구를 진행하여 각 부위에 따른 Jaw Tracking의 임상적 유용성 검증이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.444-453
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• 2003

최근 생명공학(BT)에 대한 관심이 집중되면서, 새로운 생리활성 물질을 찾거나 유전자 정보를 분석하기 위한 목적으로 전기영동 젤의 영상 분석 기술에 대한 요구가 급증하고 있다. 이를 위해서는 젤 영상의 레인에서 각 밴드의 위치와 양을 정확히 측정해야 한다. 기존 연구에서는 주로 레인의 프로파일에서 피크를 탐색하는 접근방법을 사용하는데, 이 피크의 위치는 밴드에 있는 최대 자기 화소의 위치도 아니고 더욱이 밴드 무게중심의 위치도 아니기 때문에 밴드의 대표 위치로 인정하기 어렵다. 또한, 피크 추출을 쉽게 하기 위해 다양한 영상 향상 처리를 적용하기 때문에 밴드의 양을 측정하기에는 부적절한 경우가 많다. 본 논문에서는 영상의 상대적인 밝기를 변화시키지 않으면서 먼저 밴드의 영역을 추출한 후, 밴드 영역의 밝기 합으로 양을 구하고 이의 무게중심을 밴드 위치로 정하는 방식을 채택한다. 실제로, 먼저 젤 영상 히스토그램에 엔트로피기반 임계치를 설정하여 레인을 추출한 후, 밴드 영역 추출을 위해 서로 다른 세 가지 방법을 시도한다. 첫째, 추출된 레인을 이등분하는 중심선을 탐색하여 피크와 밸리를 찾고, 피크의 상하 밸리를 각 밴드의 최소 포함 박스영역으로 지정하는 방법(MER), 둘째, 앞의 방법에서와 같이 구한 피크를 영역 성장의 시드로 사용하여 이웃하는 밴드와의 중첩을 해결하면서 밴드 영역을 추출하는 방법(RG-1), 셋째, 이와 달리 레인을 삼등분하는 두 탐색선에서 피크를 찾고 동일한 밴드에 속하는 피크 쌍을 결정한 후 영역을 성장하는 방법(RG-2)을 제안한다. 이상의 세 방법을 비교하기 위해 밴드의 위치 및 양을 측정한 결과, 밴드 위치의 평균 오차는 레인의 길이를 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 6%, RG-1 방법이 3%, RG-2 방법이 1%로 나타났다. 또한, 밴드 양의 평균 오차는 레인 내 밴드들의 양의 합을 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 8%, RG-1 방법이 5%, RG-2 방법이 2%로 나타났다. 결과적으로, RG-2 방법이 밴드의 위치 및 양 추출에 있어서 정확도가 가장 높은 것으로 판명되었다.