• 한국정밀공학회지
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• 제21권11호
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• pp.200-208
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• 2004

In ultrasonic bone densitometry, the positioning of measurement site is decisive in precision and reproducibility. In this study, automatic Region of Interest (ROI) detection algorithm is suggested and adopted the method using the local minimum value by ultrasonic image. The preprocess before the local minimum method extracts out the bone area and calculates the geometrical information of bone. The developed ROI detection algorithm was applied to the clinical test for the subject of 305 female patients in the range of 22-88 years old. As the results, the accuracy of the algorithm was shown to be 98.3％. It was also found that bone density parameter was significantly correlated with age(r=0.85, p<0.0001).

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.577-583
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• 2007

칩의 마크는 종류별로 다르고 매우 작아서 작업자가 육안 검사로 처리하기에는 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 칩의 마크를 인식하여 잘못된 마크를 판별하는 마크 자동 검사 시스템에 대하여 제안한다. 불량항목을 검사하기 위해서 템플릿 매칭 방법과 다양한 불량 판별 조건을 사용한다. 그리고 불량판별 조건은 문자 ROI 명암도, 문자 ROI 매칭, 문자 명암도, 브로컨, 브렌치로 분류된다. 제안된 방법은 마크 불량 판별에 커다란 성능향상이 보임을 일련의 실험들을 통하여 보여준다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-9
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• 2011

JPEG2000에서는 영상에서 원하는 영역을 타 영역(배경)보다 고화질로 압축하는 기법인, 관심영역 부호화 방법을 제공하고 있는데, 본 연구에서는 얼굴이 포함된 영상을 이용하여, 얼굴 영역이 가장 우선적으로 처리되고 높은 품질로 압축되도록 부가 서비스를 제공한다. 제안 기법은 크게 두 단계로 구성된다. 첫 번째는 얼굴 추출 단계이고, 두 번째는 관심영역 부호화 단계이다. 얼굴 추출은 영상의 모든 화소에 대해 $20{\times}20$ 윈도우 화소 크기로 자르거나 축소하여 전처리 과정을 거친 후 신경망을 이용하여 인식한다. 추출된 각 영역은 관심영역 마스크로 표시되고, Maxshift 방식을 이용하여 부호화된다. 이후에 EBCOT 과정을 거처 압축 및 저장된다. 기존의 방법은 고주파 성분의 분포에 의해 관심영역을 찾은 후 부호화하는 방법이 많이 연구되었다. 반면에 본 연구는 인간의 인지 능력을 이용하여, 여러 개의 얼굴이 포함된 영상에서 충분히 유용한 기법임을 보인다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.685-691
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• 2023

본 연구는 흉부 후·전방향 검사 시 보조관심영역의 변화가 노출지수와 선량에 미치는 영향에 대한 연구를 통해, 임상에서 적절한 보조관심영역 적용에 대한 인식을 제고하고자 한다. 본 연구는 흉부 모형 팬텀을 대상으로 하였고, 조사조건은 120 kVp, 200 mA, 2 mAs로 설정하였으며, 조사야 크기는 영상수용체 전체를 포함하는 크기(17 X 17")를 적용했다. Sub-ROI는 장비 제조사에서 제공하는 다섯 가지 방식(AEC, VR, HR, LS, SS)를 이용하였다. Sub-ROI 변화에 따른 EI의 평균값은 AEC의 경우 135.58 ± 0.89, VR은 100.80 ± 0.80, HR은 143.43 ± 0.76, LS는 103.22 ± 0.68, SS는 102.79 ± 0.84로 나타났으며, ESD의 평균값은 AEC의 경우 30.28 ± 0.50 µGy, VR은 30.16 ± 0.44 µGy, HR은 30.30 ± 0.46 µGy, LS는 30.23 ± 0.46 µGy, SS는 30.28 ± 0.51 µGy으로 측정되었다. 본 연구 결과, EI는 제조사에서 권고하는 AEC 모드를 기준으로 VR (25.7%)과 LS (23.9%), SS (24.2%)모드는 감소하였으며, HR 모드는 5.7% 증가하였다. 하지만, ESD는 Sub-ROI 변화에 영향을 받지 않았다. 그러므로 임상에서 Chest PA 검사 시 Sub-ROI에 따라서 EI가 변경될 수 있으니, 임상에서는 이점을 유의하여 검사조건 설정 시 Sub-ROI를 적절하게 사용해야 한다고 사료된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.737-747
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• 2012

최근 들어, 기존 계량기에서의 원격 자동 검침을 지원하기 위한 영상 기반 계량기 데이터 숫자 인식에 대한 관심이 증대되고 있다. 성공적인 숫자 인식을 달성하는 데 숫자 분할은 매우 중요한 과정이다. 본 논문에서는 다양한 조명하의 다양한 계량기들에 대해서 잘 수행되는 효과적인 계량기 숫자 분할 방법을 제안한다. 제안된 계량기 숫자 분할 방법은 먼저 계량기 전체 숫자 영역을 정교한 관심영역으로 검출하고, 이후 검출된 관심영역에서 각 숫자를 분할하는 2단계로 구성된다. 정교한 관심영역 검출은 조명 개선 전처리 후에 수평 라인 세그먼트를 이용한 개략적 관심영역 추출, 이진화후 수직 및 수평 투영을 이용한 클리핑을 통한 개략 관심영역 정교화 등의 과정으로 처리된다. 검출된 관심영역에서의 숫자 분할은 '숫자 구역 수직 분할' 및 '수직 분할된 각 숫자 구역에서의 숫자 분할' 등의 2개 과정을 통해 안정적으로 분할되도록 처리된다. 저대비, 저저도, 음영, 포화 등 다양한 조명 환경하의 다양한 계량기 종류에 대해 직접 촬영하여 자체 제작한 계량기 이미지 데이터베이스에 기반한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 숫자 분할 방법을 평가하고, 제안방법이 다양한 조명 환경하의 다양한 계량기 타입에 대해서 계량기 숫자를 효과적으로 잘 분할함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.842-844
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• 2017

본 연구는 뷔페형 카페테리아 식당에서 근무하는 직원들이 계산 업무를 덜고 조리 업무에 집중하여 업무 성과, 직무만족도를 높일 수 있도록 돕는 카페테리아 무인계산시스템을 제안한다. 무인계산시스템의 작동과정은 크게 두 가지이다. 첫째, 식판을 가져오면 그 위의 음식들을 촬영하여 음식 부분의 ROI(Region of Interest, ROI) 이미지를 추출해낸다. 둘째, 미리 학습된 모델에 앞서 추출한 ROI 이미지를 입력하여 식판 위에 어떤 이미지들이 있는지 분석한다. 그 후 해당 음식과 가격을 GUI로 출력하여 사용자가 확인 후 결제할 수 있도록 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권1호
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• pp.40-56
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• 2017

Since the progress of digital medical imaging techniques, it has been needed to compress the variety of medical images. In medical imaging, reversible compression of image's region of interest (ROI) which is diagnostically relevant is considered essential. Then, improving the global compression rate of the image can also be obtained by separately coding the ROI part and the remaining image (called background). For this purpose, the present work proposes an efficient reversible discrete cosine transform (RDCT) based embedded image coder designed for lossless ROI coding in very high compression ratio. Motivated by the wavelet structure of DCT, the proposed rearranged structure is well coupled with a lossless embedded zerotree wavelet coder (LEZW), while the background is highly compressed using the set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) technique. Results coding shows that the performance of the proposed new coder is much superior to that of various state-of-art still image compression methods.

• 센서학회지
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• 제12권3호
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• pp.128-138
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• 2003

본 연구에서는 택배물의 분류를 위한 자동화 시스템에서 주소 영역 검출 알고리즘을 제안하였다. 주소 영역 검출을 위한 알고리즘에서는 대상 영상이 매우 크기 때문에 수행 시간의 단축을 위하여 택배 라벨부분을 포함하는 제한된 범위인 관심영역 (Region of interesting: ROI)을 구한 후, 관심영역 내에서 모든 알고리즘이 수행되도록 한다. 주소 영역 검출을 위하여 택배 라벨의 특징인 주소 영역을 둘러싸고 있는 테두리선을 이용한다. 이진화 (thresholding) 과정과 라벨링 (labeling) 과정을 통하여 획득된 영상에서 주소 영역의 테두리선과 그 밖의 성분들을 각각 독립된 연결성분들 (connected components)로 검출한다. 주소 영역을 둘러싸는 테두리선의 기하학적인 특징을 이용하여 여러 개의 연결성분들 중에서 주소 영역을 둘러싸는 테두리선을 분리한다. 마지막으로 원 영상과 분리된 테두리선 부분과의 논리적 곱을 이용하여 주소 영역을 최종적으로 검출하게 된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.93-101
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• 2009

본 논문에서는 웨이블릿 변환 된 고주파 서브밴드들의 에지 정보를 이용하여 관심 객체 영역을 고속으로 자동 검출해주는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 에지정보를 이용하여 블록단위의 4-방향 객체 윤곽탐색 알고리즘(4-DOBS)을 수행하여 관심객체를 검출한다. 전체 이미지는 $64{\times}64$또는 $32{\times}32$ 크기의 코드 블록으로 먼저 나누어지고, 각 코드 블록 내에 에지들이 있는지 없는지에 따라 관심 코드블록 또는 배경이 된다. 4-방향은 바깥쪽에서 이미지의 중앙으로 탐색하고, 피사계 심도가 낮은 이미지는 중앙으로 갈수록 에지가 발견된다는 특징을 이용한다. 에지를 모두 발견하면 내부의 이미지 블록은 모두 관심영역으로 간주하고, 이 블록들은 빠르게 마스킹되어 서버로 전송되어 동적 ROI를 제공한다. 이는 기존 방법들의 문제점이였던 복잡한 필터링 과정과 영역병합 문제로 인한 높은 계산 복잡도를 상당히 개선시킬 수 있었고, 블록 단위의 처리로 인하여 실시간 처리를 요하는 응용에서도 적용 가능하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.98.5-98
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• 2002

1. Introduction 2. System Overview 3. Tracking and Auto Zooming algorithm 3.2 Automatic ROI Setting 3.3 Escaping of the local distracters 4. Pan/Tilt Control System, Performance Evaluation 5. Conclusion