• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.348-355
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• 2011

본 논문에서는 동적 자기 공명 영상에서 자동 전립선 분할 기법을 제안한다. 제안 기법은 평균 밝기값 분석을 통하여 동적 MR 영상들 중에서 전립선 영역이 조영증강이 잘 된 영상을 찾는다. 다음으로 조영전 MR 영상과 조영증강된 MR 영상을 B-스플라인 비강체 정합 기법으로 매칭 후 감산하여 전립선 후보 영역을 검출한다. 마지막으로 외부 방향으로 확장 연산을 수행한 후 내부 방향으로 연속적인 형태 전파를 수행하여 전립선 경계를 검출한다. 10명의 환자 데이터에 대하여 제안 기법으로 분할한 결과와 수작업으로 분할한 결과를 비교하여 정확성을 검증하였다. 평균 볼륨 오버랩 오차는 6.8%였고, 평균 절대값 볼륨 측정 오차는 2.5%였다. 제안 기법은 정확한 전립선 분할을 필요로 하는 컴퓨터 보조 전립선 진단 기법에 사용될 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제25권5호
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• pp.383-392
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• 2007

본 연구는 초분광 영상을 이용한 변화탐지 기법의 전처리 과정 중 하나인 영상간 기하보정과 밴드선택에 초점을 맞추고 있다. 최근 그 성능이 입증된 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 자동화된 기하보정을 수행하였으며, 분광정보의 불변 특성을 반영하는 PIF(Pseudo-Invariant Feature)를 추출하여 영상의 잡음을 추정함으로써, 변화탐지를 위한 유효 밴드를 선택하였다. 또한, 기대최대화(Expectation-Maximization) 기법을 이용한 객관적인 밴드선택 방법을 구현하였다. 제안된 기법들을 실제 적용하기 위해 Hyperion 영상을 사용하였으며, 영상에 나타나는 보정되지 않은 밴드 및 Striping 잡음의 특성을 부가적으로 제거하였다. 결과를 통해, 변화탐지를 위한 최소한의 요구조건인 0.2화소 이내의 정확도(RMSE)를 만족하는 신뢰도 높은 기하보정을 수행할 수 있었으며, 시각적인 판단에 의존하던 밴드선택을 PIF를 통해 객관화할 수 있음을 확인하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.13-23
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• 2017

본 논문에서는 사용자의 편의성을 향상시킨 새로운 인 핸드 3D 모델링 시스템을 제안한다. 기존의 시스템은 사용자의 편의성이 낮은 문제점이 존재하여 물체를 손으로 들고 모델링을 진행하는 인 핸드 모델링 시스템이 연구되어 왔으나 손 제거를 위한 추가적인 장비가 필요하거나 특정 조건에서만 모델링이 가능한 문제가 발생하였다. 이에 본 논문에서는 자동 손 제거를 위한 접촉 상태 변화 감지 알고리즘과 정확한 정합을 위한 이상점 제어가 가능하고 색상정보를 추가적으로 이용하는 개선된 ICP 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하면 추가적 장비나 어떠한 제한조건 없이 정확한 모델링이 가능하다. 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 시스템을 활용하면 어떠한 제한 조건도 없는 일반적인 상황에서 정확한 모델링을 수행할 수 있음을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.420-430
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• 2006

본 연구는 건축사시험에서 건축법규 체크를 자동화하는 방법을 제안하다. 건축법규 체크 자동화를 가능하게 하기위하여 필요한 빌딩데이터모델을 제안하고, 그와 함께 시험답안을 주어진 건축법규와 자동으로 비교하여 충족여부를 판단할 수 있는 평가모듈을 개발한다. 본 연구의 특징은 체계적인 평가가 가능하게 하였으며, 기존의 연구와 달리 필요한 경우에 적용 건축법규의 수를 시스템의 수정 없이 증가시킬 수 있는 방법을 제시하였다는 점이다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.198-207
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• 2012

This paper presents an overview of automated robotic system for skull drilling, which is performed to access for some neurosurgical interventions, such as brain tumor resection. Currently surgeons use automatic-releasing cranial perforators. The drilling procedure must be performed very carefully to avoid penetration of brain nerve structures; however failure cases are reported. The presented prototype system utilizes both preoperative and intraoperative information. Preoperative CT image is used for robot path planning. A NeuroMate robot with a six-DOF force sensor at the end effector is used for intraoperative operation. Intraoperative cutting force from the force sensor is the key information to revise an initial registration and preoperative path plans. Some possibilities are verified by path simulation but cadaver experiments are required for validation of this prototype.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권6호
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• pp.3021-3023
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• 2016

The significance, difficulty and strategy of coding cancer data according to international coding standards are discussed, and the concept, methods and realization of cancer data automatic coding in cancer registries in China are introduced in the paper. Coding cancer data automatically with software could not only reduce the time, manpower and workload, while improving the accuracy and efficiency of cancer data coding, but also enhance the validity of cancer registration and the value of cancer registry data, which is of great significance.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.967-976
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• 2009

본 논문에서는 CT 및 CT 혈관 조영 영상에서 강체 정합 및 뼈 소거법을 이용한 하지 혈관 자동 추출 방법을 제안한다. 첫째, 뼈의 부분적인 움직임을 반영하기 위하여 해부학 정보를 바탕으로 하지를 자동 구역화하고, 둘째, CT와 CTA 영상간 움직임을 산정하기 위하여 거리지도 기반의 강체 정합을 수행한다. 셋째, CTA 영상에서 복잡한 구조를 갖는 뼈를 제거하고 뼈에 인접한 혈관이 깎이는 것을 방지하기 위하여 뼈 소거법과 혈관 마스킹 기법을 제안한다. 넷째, 정합오차 및 연골 등의 잡음을 줄이기 위하여 혈관 추적 기반의 후 처리 과정을 통하여 보정한다. 제안 방법의 평가를 위해 육안 평가와 정확성 평가 그리고 수행시간을 측정하였다. 육안 평가를 위해 차감 기법, 정합 후 차감 기법, 제안 방법을 적용한 결과를 볼륨렌더링과 최대 강도 투영영상을 사용하여 비교하였다. 정확성 평가를 위해 CTA 영상과 차감 기반 기법 및 제안 방법을 적용한 결과의 밝기값 분포도를 분석하였다. 실험 결과 뼈는 제거되고 가는 혈관 및 다른 조직의 손실 없이 혈관이 정확하게 추출되었음을 볼 수 있었고, 13명의 환자 데이터 전채에 대한 전체 수행시간은 약 40포 정도로 측정되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.174-181
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• 2011

본 논문에서는 적외선 위성영상과 광학 위성영상을 위한 정합방법을 제안하였다. 적외선 영상은 물체에서 방사하는 열에너지를 측정한 것으로, 광학 영상과는 다른 정보를 보여주는 장점으로 많은 분야에 응용된다. 하지만 적외선 영상은 대비가 광학 영상에 비해 낮아, 영상 정합을 위한 특징점 추출 및 매칭을 하기가 어렵다. 이를 극복하기 위해, Modifed SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 사용하여 특징점을 추출 및 매칭하였다. 또한 특징점의 상대적 변별력을 증가시키기 위해, 영상을 블록화해서 Modified SIFT와 RANSAC (RANdom SAample Concensus)을 적용하였다. 마지막으로 오매칭이 있는 블록의 특징점을 제거하기 위해, 각 블록에서 추출된 특징점을 원 영상의 좌표계로 통합해 RANSAC을 다시 한 번 적용하였다. 실험에 사용된 적외선 영상의 파장대역은 3~5um이며, 실험결과 제안된 방법은 적외선과 광학 영상정합에 강인한 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권6호
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• pp.114-122
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• 2011

본 논문에서는 무인 지상 차량의 (Unmanned Ground Vehicle, UGV)의 위치 추정을 위한 컴퓨터 비전 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 연속적으로 획득되는 360도 거리 정보(range data)와 디지털 수치모델(Digital Surface Model, 이하 DSM)의 3차원 등록(3-D registration) 방법에 기반하고 있다. 많은 수의 3차원 점군(point clouds) 정보를 가지고 있는 거리 정보의 연속적 3차원 등록은 상당한 수행 시간을 필요로 한다. 실시간 위치 추정을 위해 우리는 투영 기반의 등록 방법과 Uniform Arc Length Sampling(이하 UALS) 방법을 제안한다. UALS는 거리영상에서의 GSD(ground sample distance)를 균일하게 유지하면서 동시에 3차원 샘플 포인트의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 투영 기반 등록 기술은 3차원 대응점의 탐색 시간을 감소시킨다. 두 개의 실제 항법 경로를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다. 3차원 점군의 다양한 샘플링에 대하여 제안하는 기술의 속도 및 정합 성능을 기존 방법과 비교하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.28-34
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• 2020

본 논문에서는 라이다(LIDAR) 센서와 일반 카메라 (RGB 센서)가 획득한 영상들을 정합하고, 일반 카메라가 획득한 컬러 영상에 해당하는 깊이맵을 생성하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 Slamtec사의 RPLIDAR A3 와 일반 디지털 카메라를 활용하고, 두 종류의 센서가 획득 및 제공하는 정보의 특징 및 형태는 서로 다르다. 라이다 센서가 제공하는 정보는 라이다부터 객체 또는 주변 물체들까지의 거리이고, 디지털 카메라가 제공하는 정보는 2차원 영상의 Red, Green, Blue 값이다. 두 개의 서로 다른 종류의 센서를 활용하여 정보를 정합할 경우 객체 검출 및 추적에서 더 좋은 성능을 보일 수 있는 가능성이 있고, 자율주행 자동차, 로봇 등 시각정보처리 기술이 필요한 영역에서 활용도가 높은 것으로 기대한다. 두 종류의 센서가 제공하는 정보들을 정합하기 위해서는 각 센서가 획득한 정보를 가공하고, 정합에 적합하도록 처리하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 두 센서가 획득하는 정보들을 정합한 결과를 제공할 수 있는 전처리 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.