• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권1호
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• pp.79-86
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• 2003

본 논문에서는 블록 변화된 영상의 블록 환상을 제거하기 위해 POCS(Projection Onto Convex Set) 이론을 바탕으로 하는 적응 양자화 체한 집합을 제안한다. POCS 이론을 바탕으로 하는 블록 현상 제기 기법은 크게 부드러움 제한 집합과 양자화 제한 집합으로의 반복적인 투영을 동해 이루어진다. 기존의 양자화 제한 집합은 원 영상의 데이터가 가질 수 있는 최대 구간을 지정해 주므로 반복이 계속될수록 over-blurring 현상이 심화된다. 제안한 양자화 제한 집합은 이산 여현 변환(DCT) 계수의 특성에 파라 적응적으로 제한 구간을 조절하므로 복호화된 영상의 선명도를 유지하면서 동시에 효과적으로 블록 현상을 제거할 수 있다. 기존의 후처리 알고리즘의 양자화 제한 집합을 제안한 적응적 양자화 제한 집합으로 대체하여 실험을 수행한 결과 적은 반복 횟수로도 수령에 도달하였고 후처리 된 영상 역시 선명도를 유지하면서 블록 현상이 효과적으로 제거되었음을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.76-85
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• 2011

본 논문에서는 Gabor 특징과 웨이브렛 영역의 BDIP와 BVLC 특징을 이용한 질감 특징 기반 언어 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 시험 영상에 Gabor 변환과 웨이브렛 변환을 적용한다. 웨이브렛 영역의 상세 대역에는 Donoho의 연역치화를 적용하여 잡음을 제거한다. 이어서 Gabor 영상에는 크기 연산자를 적용하고 웨이브렛 부대역에는 BDIP와 BVLC 연산자를 적용한다. 그런 다음 Gabor 크기 영상과 BDIP, BVLC 부대역에 대하여 통계치를 계산하여 그 결과들을 벡터화하고 융합하여 특징 벡터로 사용한다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 시험 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 실험 결과 제안된 방법은 실험 문서 영상 DB에 대하여 비교적 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 언어 인식 성능을 보여준다.

• The Korean Journal of Pain
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• 제12권1호
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• pp.87-94
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• 1999

Backgroud: We have performed the CT-guided celiac plexus block (CPB) using anterior approach to evaluate the safety and efficacy of the procedure and to determine the role of CT. Methods: CPB were done in 10 patients (5 men and 5 women: mean age, 58.1 years) with intractable upper abdominal pain due to terminal malignancy of the stomach (n=3), pancreas (n=4), gallbladder (n=2), and liver (n=1). To permit an anterior approach, patients lay supine on the CT scan table during the procedure. One 21-guage Chiba needle was placed just anterior to the diaphragmatic crus between the celiac and superior mesenteric arteries and 10~12 ml of dehydrated alcohol was injected. Degree of pain relief following the procedure was assessed and pain was graded on a numeric rating scale (NRS) from 0 to 10. Results: The results suggest a direct relation between the degree of celiac invasion and the response to the CPB. With CT guidance, it is possible for us to direct the needle into more accurate region, allowing alcohol to be deposited in specific ganglion area. Conclusions: CT-guided CPB using an anterior approach was an easy and effective way of reducing intractable upper abdominal pain due to terminal malignancies. CT-guidance allowed precise needle placement and safe procedure. Careful classification of cases is important to predict the degree of pain relief using the grading system based on the degree of involvement of the celiac plexus.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.81-92
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• 1999

본 논문에서는 MPEG-4 와 같은 객체 및 내용 기반 영상 부호화에 활용될 수 있는 영상분할 알고리듬을 제안한다. 기존의 수학적 형태학(mathematical morphology)을 이용한 영상분할은 대개 과분할(over-segmentation)된 결과를 출력하는 경향이 있다. 이러한 과분할 문제 때문에 미소영역(small region)이나 비슷한 특성을 갖는 인접영역들을 서로 병합시켜야 하는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 기존 영상분할의 문제점을 해결하고자 화소단위가 아닌 블록단위의 마커추출을 이용한 영상분할을 제안한다. 즉, 블록단위로 영상을 분할함으로써 질감부분에 해당하는 영역들이 하나의 큰 영역으로 분할될 수 있도록 하고, 영상내 객체(Object)의 정확한 윤곽선(contour)을 찾기 위해 화소단위로 워터쉐드(watershed) 알고리듬을 적용한다. 결과적으로 본논문에서 제안하는 알고리듬을 기존의 수학적 형태학을 이용한 방법과 비교하여 질감영역에서 향상된 영상분할과 계산시간의 부담을 줄일 수 있다는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권7호
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• pp.190-200
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• 2014

전 세계적으로 방송사 및 영상 관련 기관들의 비디오 기반 시스템이 디지털로 전환되고 있다. 이송 과정에서 발생하는 디지털 드롭아웃은 콘텐츠의 질을 낮추게 만든다. 게다가 디지털 드롭아웃에 초점이 맞춰진 연구가 매우 미미하며 기존 방법들로 해결하기에는 한계점이 존재한다. 상기 이유로, 우리는 디지털 드롭아웃 블록이 가지는 독특한 패턴들의 주파수 특성을 강조할 수 있도록 이산 코사인 변환 (Discrete Cosine Transform) 계수를 기반으로 하는 새로운 특징표현 방법을 제안한다. 또한, 분류를 위해 특징 벡터를 효율적으로 활용할 수 있는 SVM 기반의 오류블록 분류방법을 활용한다. 더 나아가 이 방법은 기존 방법들의 프레임 간 연속성을 이용해 발생하는 문제점들을 극복하였다. 단독 프레임의 정보만을 이용함으로써 빠른 물체의 존재하에서도 동작이 가능하고, 특정 모델이나 추정이 필요하지 않아 최소의 복잡도 하에 오류 검출이 가능하다.

• 의료ㆍ복지 건축 : 한국의료복지건축학회 논문집
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• 제25권1호
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• pp.17-27
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• 2019

Purpose: Clinical laboratory in hospital has taken a great role in protection of chronic disease. as well as diagnosis and treatment, And laboratory layout has been considered by the management and laboratory section more than the function and workflow. Methods: So this study figures out the workflows of laboratory sections in the recently upgraded Laboratory Medicine, and searches the functional relationships and spatial block diagram between each disciplines as follows. Literature review and expert adviser has been conducted. Results: 1) Laboratory type of Laboratory Medicine is divided into routine and specialized laboratory according to the workflow by automated or specialized test. 2) The general workflow consists of specimen collection, specimen classification, test by discipline, test report, and specimen disposal. 3) Though the function of each laboratory section is very complicated and specific, the characteristics and the workflow can be shown in detail by each lab through [Figure 4], [Figure 5], [Figure 6], [Figure 7], and [Figure 8]. 4) Functional relationship diagram can be displayed to the adjacency and relation between each laboratory and support spaces. 5) The spatial block diagram could be presented as shown in [Figure 10], in which the emergency lab lay in front side, routine lab in the central open area, and specialized lab in the behind side. Implications: This study can be used as a useful data in planning and designing a Laboratory Medicine Department.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.77-86
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• 2022

최근 블록체인 기반의 다양한 암호화폐(코인)들이 등장하고 있으며, 특히 개인정보보호를 중요시하는 익명성 기반의 암호화폐인 프라이버시 코인에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 프라이버시 코인을 이용한 악용 사례에 대해 살펴보고, 이러한 악용 사례에 주로 거래되고 있는 프라이버시 코인 8개(Monero, Dash, Zcash, BEAM, Grin, Horizen, Verge, Pirate Chain)에 대한 익명성 모장을 위한 적용 기술들에 대해 분석하고자 한다. 이러한 프라이버시 코인에서 발생할 수 있는 문제점을 제시하고, 프라이버시 코인에 적용된 기술과 각 요소를 확인하고, 이를 통해 주로 거래되는 코인들에 대한 익명성 보장 기술에 대한 기술 난이도 등을 분석하고, 이러한 기술들에 대한 문제을 통해 적절한 대응 방안과, 기술 난이도에 대한 프라이버시 코인들에 대한 분류를 제시하였다. 이를 통해 프라이버시 코인에 대한 적절한 기술 적용에 따른 코인에 대한 가치를 재평가 할 수 있는 기준이 제시될 수 있을 것이다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제28권1호
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• pp.107-113
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• 2012

Trichomes are specialized epidermal structure having the functions of physical and chemical block against biotic and abiotic stresses. Several studies on $Capsicum$ species revealed that virus and herbivore resistance is associated with trichome-formation. However, there is no research on the structural characterization of trichomes developed on the epidermis of $Capsicum$ spp. Thus, this study attempts to charaterize the trichome morphologies in 5 species of $Capsicum$ using a Field Emission Scanning Electron Microscopy (FESEM). Six main trichome types were identified by their morphology under FESEM. Both glandular and non-glandular types of trichomes were developed on the epidermal tissues of $Capsicum$ spp. The glandular trichome were further classified into type I, IV and VII according to their base, stalk length, and stalk. Non-glandular trichomes were also classified into type II, III, and V based on stalk cell number and norphology. Almost all the species in $C.$ $chinense$ and $C.$ $pubescens$ had glandular trichomes. To our knowledge, this is the first study on classification of trichomes in the genus $Capsicum$ and, our results could provide basic informations for understanding the structure and function of trichomes on the epidermal differentiation and association with biotic stress tolerance.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.57-61
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• 1999

영상 압축 분야에서 분류벡터양자화 방법은 에지와 같이 시각적 인지에 중요한 특징을 잘 복원해주는 특성을 가지고 있다. 그러나, 기존의 분류벡터양자화에서는 수직, 수평, 대각 에지 클래스와 같은 몇 개의 선형 에지 클래스를 사전에 정의하고 분류함으로써, 영상 내 존재하는 다양한 유형의 에지 패턴을 효과적으로 재구성할 수 있도록 일반화되어 있지 못하다. 본 논문에서는 에지 패턴들간의 유사도 측정자를 정의하고 이를 바탕으로 에지 블록을 분류하는 새로운 방법을 제안한다. 영상내외 각 에지블록은 그 블록이 가지는 에지 패턴의 형태에 따라 하나의 특징벡터로 변환된다. 훈련 영상들로부터 다양한 형태의 에지 패턴들을 유사도가 높은 것들끼리 군집화하여 일반화된 에지 클래스를 자동으로 생성한다. 실험에서는 생성된 선형/비선형 에지 클래스의 유형을 보이고, 이를 이용하여 0.6875bpp로 압축된 결과 영상에서 에지가 잘 보존되고 있음을 보인다.

• 대한조선학회논문집
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• 제58권5호
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• pp.303-313
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• 2021

Recently, quality control of the Liquefied Natural Gas Carrier (LNGC) cargo hold and block-erection interference areas using 3D scanners have been performed, focusing on large shipyards and the international association of classification societies. In this study, as a part of the research on LNGC cargo hold quality management advancement, a study on deep-learning-based scaffolding system 3D point cloud object detection and post-processing were conducted using a LNGC cargo hold 3D point cloud. The scaffolding system point cloud object detection is based on the PointNet deep learning architecture that detects objects using point clouds, achieving 70% prediction accuracy. In addition, the possibility of improving the accuracy of object detection through parameter adjustment is confirmed, and the standard of Intersection over Union (IoU), an index for determining whether the object is the same, is achieved. To avoid the manual post-processing work, the object detection architecture allows automatic task performance and can achieve stable prediction accuracy through supplementation and improvement of learning data. In the future, an improved study will be conducted on not only the flat surface of the LNGC cargo hold but also complex systems such as curved surfaces, and the results are expected to be applicable in process progress automation rate monitoring and ship quality control.