• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.57-65
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• 2007

서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색패턴과 움직임 벡터의 분포는 고속 블록 정합 알고리즘에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 새로운 고속 블록 정합 알고리즘 개발을 위해 기존의 다이아몬드패턴과 육각패턴의 단점을 해결할 수 있는 납작한 육각패턴을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 움직임이 큰 벡터에 대해서 납작한 육각패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험 결과를 통해 제안된 납작한 육각패턴 탐색 알고리즘은 다이아몬드패턴 탐색 알고리즘이나 육각패턴 탐색 알고리즘에 비하여 움직임 벡터 추정의 속도에 있어서 약 $0.4{\sim}21.3%$의 성능 향상을 보였으며 화질 또한 PSNR 기준으로 약 $0.009{\sim}0.531dB$의 성능 향상을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2372-2374
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• 2003

With 3-D vision measuring, camera calibration is necessary to calculate parameters accurately. Camera calibration was developed widely in two categories. The first establishes reference points in space, and the second uses a grid type frame and statistical method. But, the former has difficulty to setup reference points and the latter has low accuracy. In this paper we present an algorithm for camera calibration using perspective ratio of the grid type frame with different line widths. It can easily estimate camera calibration parameters such as focal length, scale factor, pose, orientations, and distance. But, radial lens distortion is not modeled. The advantage of this algorithm is that it can estimate the distance of the object. Also, the proposed camera calibration method is possible estimate distance in dynamic environment such as autonomous navigation. To validate proposed method, we set up the experiments with a frame on rotator at a distance of 1,2,3,4[m] from camera and rotate the frame from -60 to 60 degrees. Both computer simulation and real data have been used to test the proposed method and very good results have been obtained. We have investigated the distance error affected by scale factor or different line widths and experimentally found an average scale factor that includes the least distance error with each image. It advances camera calibration one more step from static environments to real world such as autonomous land vehicle use.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제41권6호
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• pp.371-376
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• 2007

Objective : The aim of this study was to investigate the usefulness of diffusion-weighted imaging [DWI] and apparent diffusion coefficiency [ADC] in distinguishing brain abscesses from cystic or necrotic brain tumors, which are difficult to be differentiated by conventional magnetic resonance imaging techniques. Methods : Seven patients with brain abscesses and ten patients with cystic brain tumors were studied from September 2003 to October 2005. Abscess, subdural empyema and ventriculitis were categorized to the abscess group and cystic or necrotic brain gliomas or metastatic brain tumors into the tumor group. Preoperative magnetic resonance images were performed in all patients and diffusion-weighted images and apparent diffusion coefficiency values of lesions were calculated directly from software of 1.5 tesla MRI [General Electrics, USA]. The ratio of the ADC of the lesion to contralateral regional ADC was also measured [relative ADC, rADC]. Results : The average ADC value of pyogenic abscesses group was $0.82+/-0.14{\times}10^{-3}\;[mean+/-S.D.]\;mm^2/s$ and mean rADC was 0.75. Cystic or necrotic areas had high ADC values [$2.49+/-0.79{\times}10^{-3}\;mm^2/s$, mean rADC=2.14]. ADC and rADC values of abscesses group showed about three times lower values than those of cystic or necrotic tumor group. Conclusion : This study results based on numerical comparison of signal intensities and quantitative analysis to distinguish between brain abscess and cystic or necrotic tumor, DWI and ADC mapping are thought to be very useful diagnostic tools.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.39-53
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• 2007

본 연구의 목적은 다양한 이기종 지문입력 센서의 호환을 위한 지문 특징점 보정 알고리즘 개발이다. 본 연구에서는 이기종 지문입력 센서간의 매칭을 위하여 영상 기반의 센서 평가 방법에 따라 Ink-Stamped방법과 인조패턴 방법을 이용하여 평가하였다. 본 연구에서 제안한 보정 알고리즘은 영상 레벨과 템플릿 레벨 모두에서 보정 가능하며, 상대 센서의 사양에 맞도록 보정하는 상대적 해상도 보정 방법과 500, DPI 종횡비(Aspect Ratio)가 1인 사양에 맞도록 보정하는 공통해상도 보정 방법이다. 특히 템플릿 레벨에서의 보정은 특징점이 보정됨에 따라 방향 보정이 변하게 되는데 이를 보정하기 위하여 단위 벡터 방법을 제안한다. 따라서 제안한 보정 알고리즘을 이용한 결과 보정 전 보다 보정 후의 EER 에러가 전체적으로 64.8% 개선됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 통해 이기종 지문 인식 시스템 통합 시 요구되어지는 비용을 최소화하고 최종 사용자의 편의성을 도모할 수 있으며, 나아가 국가 간 바이오 정보 공유 및 출입국 관리 시스템에 적용하기에도 유용할 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권3호
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• pp.83-95
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• 2022

본 논문은 자율주행 차량 적용을 위한 객체 검출과 거리 추정을 수행하는 시스템을 제안한다. 객체 검출은 최근 활발하게 사용되는 딥러닝 모델 YOLOv4의 특성을 이용해서 입력 이미지 비율에 맞춰 분할 grid를 조정하고 자체 데이터셋으로 전이학습된 네트워크로 수행한다. 검출된 객체까지의 거리는 bounding box와 homography를 이용해 추정한다. 실험 결과 제안하는 방법에서 전반적인 검출 성능 향상과 실시간에 가까운 처리 속도를 보였다. 기존 YOLOv4 대비 전체 mAP는 4.03% 증가했다. 도심로 주행시 빈출하는 보행자, 차량 및 공사장 고깔(cone), PE드럼(drum) 등의 객체 인식 정확도가 향상되었다. 처리 속도는 약 55 FPS이다. 거리 추정 오차는 X 좌표 평균 약 5.25m, Y 좌표 평균 0.97m으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.474-476
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• 2021

신경 교세포에서 발생하는 가장 흔한 뇌 악성종양인 교모세포종은 조기 진단 및 치료계획 수립이 중요하다. 주로 조영제를 통해 촬영된 T1CE 영상을 통해 암의 진단이 이뤄지는데, 최근 가돌리늄 기반 조영제 주입의 위험이 보고되고 있다. 의료영상에서 새로운 영상을 합성하는 GAN 모델과 영역분할에 대한 심층신경망 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 교모세포종 환자의 T1CE 영상의 생성과 암의 영역분할을 동시에 학습하는 하나의 모델을 제안한다. 제안된 모델의 성능은 평균 제곱오차, 최대신호대잡음비 등의 유사성 측정을 통해 평가되어 0.002, 55dB의 평균 결과 값을 보여준다.

• Korean Circulation Journal
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• 제54권1호
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• pp.30-39
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• 2024

Background and Objectives: Intravascular ultrasound (IVUS) evaluation of coronary artery morphology is based on the lumen and vessel segmentation. This study aimed to develop an automatic segmentation algorithm and validate the performances for measuring quantitative IVUS parameters. Methods: A total of 1,063 patients were randomly assigned, with a ratio of 4:1 to the training and test sets. The independent data set of 111 IVUS pullbacks was obtained to assess the vessel-level performance. The lumen and external elastic membrane (EEM) boundaries were labeled manually in every IVUS frame with a 0.2-mm interval. The Efficient-UNet was utilized for the automatic segmentation of IVUS images. Results: At the frame-level, Efficient-UNet showed a high dice similarity coefficient (DSC, 0.93±0.05) and Jaccard index (JI, 0.87±0.08) for lumen segmentation, and demonstrated a high DSC (0.97±0.03) and JI (0.94±0.04) for EEM segmentation. At the vessel-level, there were close correlations between model-derived vs. experts-measured IVUS parameters; minimal lumen image area (r=0.92), EEM area (r=0.88), lumen volume (r=0.99) and plaque volume (r=0.95). The agreement between model-derived vs. expert-measured minimal lumen area was similarly excellent compared to the experts' agreement. The model-based lumen and EEM segmentation for a 20-mm lesion segment required 13.2 seconds, whereas manual segmentation with a 0.2-mm interval by an expert took 187.5 minutes on average. Conclusions: The deep learning models can accurately and quickly delineate vascular geometry. The artificial intelligence-based methodology may support clinicians' decision-making by real-time application in the catheterization laboratory.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.75-88
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• 2009

본 논문에서는 실시간 멀티미디어 스트림 서비스에서 발생하는 비디오 품질 저하 요인에 따른 비디오 품질 측정 방법을 제안한다. 비디오 품질 저하에는 대표적으로 비디오 압축과 네트워크의 상태에 의해 발생한다. 본 논문에서는 비디오 압축에 의하여 생기는 화질 저하를 측정하기 위하여 공간 도메인에서 블록킹 왜곡에 대한 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 블록 경계 강도는 $8{\times}8$ 블록 경계에서 픽셀간의 변화와 경계를 제외한 주변영역에서 픽셀 사이의 변화에 대한 비율로 나타내었다. 반면, 움직임이 부자연스러운 동영상은 지터 및 지연 요소와 같은 네트워크 전송능력의 악화로 인해 비디오 품질 저하가 나타난다. 본 논문에서 제안하는 시간적 저키니스는 연속된 프레임의 대응되는 픽셀간의 밝기 값 차이에 대한 평균과 현재 프레임과 이전 프레임의 재생시간 간격의 평균 및 분산을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문에서는 비디오 압축에 의한 품질 측정 방법인 블록 경계 강도와 네트워크에 의한 품질 측정 방법인 시간적 저키니스를 통합하여 비디오의 종합적 품질을 평가하는 Perceptual Video Quality Metric (PVQM)을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여, 사람이 직접 비디오 품질을 평가하는 Difference of Mean Opinion Score (DMOS)와 제안한 알고리즘을 비교 평가하였다. 그 결과 제안한 PVQM의 결과와 인간 시각에 의하여 평가된 DMOS가 근사함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권3호
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• pp.78-84
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• 2006

구순열 비변형 환자의 상태, 수술결과 등을 객관적으로 평가할 수 있는 방법의 개발은 구순열의 수술의 술기 등의 평가 및 발전에 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 생각되나 아직은 미진하다. 이에 본 논문은 구순열 환자의 사진을 이용해 다음과 같은 요인들을 분석하여 구순열 비변형 정도를 정량적으로 평가하고자 하였다. (1) 비공의 각도 (2) 비공의 중심점 및 중심점사이의 거리 (3) 중첩된 비공의 면적 (4) 비공의 중첩된 면적의 비 등을 각각 비교하였다. 먼저, 8개의 분석요인을 이용하여 임상의 평가점수에 대한 회귀분석을 통하여 회귀식을 획득하였다. 구순열 환자의 수술 경험이 많은 성형외과 의사 세 사람이 상기 대상 환자의 수술 후의 결과를 100 점 만점과 10점 간격으로 판정하였다. 세 명의 성형외과 의사와 개발된 프로그램을 이용한 세 명의 일반인으로부터 얻어진 평가점수의 재현성은 각각 $10.8{\pm}4.6%,\;7.4{\pm}1.8%$로 개발된 프로그램을 이용한 분석이 더 높은 재현성을 보였다. 일치도를 나타내는 kappa 통계량은 세 명의 성형외과 의사에서는 0.43, 세 명의 일반인에서는 0.83으로 프로그램을 이용한 일반인의 일치도가 훨씬 더 높게 나타났다. 회귀분석을 통한 평가와 임상의의 평가점수에서의 상관관계는 0.642이었으며, 신경회로망을 통한 평가와 임상의의 평가점수에서의 상관관계는 0.798로 신경회로망을 통한 분석이 임상의의 평가점수와 상관관계가 더 높은 것으로 나타났다. 결론적으로, 개발된 신경회로망 모델은 의사의 주관적인 평가보다 더 높은 재현성, 일치도, 상관관계를 보여주며 이는 임상의에서 구순열 비변형의 정도를 객관적이고 손쉽게 적용할 수 있을 것이라 사료된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제36권4호
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• pp.299-304
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• 2013

전신 뼈 검사는 골 병변에 대한 조기발견, 원발성 암의 뼈 전이 유무, 골수염과 골절의 진단 및 경과추적등 골격계에 대해 높은 민감도와 해상력을 제공하는 검사로서, 핵의학과에서 가장 흔히 수행되는 검사 중의 하나이다. 그러나 체내분포를 위한 대기시간이 부적절한 것 이외에도 연부조직 및 뼈 섭취에 영향을 미치는 요인들에 의해 영상의 질을 떨어뜨리는 경우가 발생하게 된다. 2012년 6월~2012년 12월까지 본원에서 전신 뼈 검사를 시행한 환자 387명을 대상으로 방사성 의약품 주사 후 환자의 생리학적인 요소 및 신장 기능을 평가하는 지표에 따른 방사성 의약품의 섭취율과의 연관성을 알아보고자 본 연구를 시작하게 되었다. 정량적, 정성적 분석 결과 사구체여과율이 정상수치 이하로 감소할수록, 혈중 크레아티닌이 정상 수치 이상으로 증가할수록 연부조직 대비 뼈의 평균 섭취율이 다소 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 상관관계분석과 일원배치분산분석을 통해 연부조직 대비 뼈 섭취율에 영향을 미치는 인자에 대하여 분석한 결과 각 요인간 상관관계는 다소 낮게 나타냈고, 본 연구에서 다루지 않은 다른 매개변수로 인해 거의 모든 그룹에서의 통계적 유의성은 확인할 수 없었다. 이는 신장기능 외에 다른 부가적 요인으로 인한 것으로 생각되며, 추후 본 실험에서 언급했던 것 이외에도 연부조직 및 뼈 섭취율에 영향을 미치는 매개변수와의 관계와 환자의 배설기능 등과 관련하여 영상의 질 향상에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.