• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.302-320
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• 2017

In this paper, an innovative robust feature detection and matching strategy for visual odometry based on stereo image sequence is proposed. First, a sparse multiscale 2D local invariant feature detection and description algorithm AKAZE is adopted to extract the interest points. A robust feature matching strategy is introduced to match AKAZE descriptors. In order to remove the outliers which are mismatched features or on dynamic objects, an improved random sample consensus outlier rejection scheme is presented. Thus the proposed method can be applied to dynamic environment. Then, geometric constraints are incorporated into the motion estimation without time-consuming 3-dimensional scene reconstruction. Last, an iterated sigma point Kalman Filter is adopted to refine the motion results. The presented ego-motion scheme is applied to benchmark datasets and compared with state-of-the-art approaches with data captured on campus in a considerably cluttered environment, where the superiorities are proved.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2130-2133
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• 2003

For real-time recognizing of the load vehicles a new Neural Network algorithm is proposed. The proposed neural network technique is the real time computation method through the inter-node diffusion. In the network, a node corresponds to a state in the quantized input space. Each node is composed of a Processing unit and fixed weights from its neighbor nodes as well as its input terminal. The most reliable algorithm derived for real time recognition of vehicles, is a dynamic programming based algorithm based on sequence matching techniques that would process the data as it arrives and could therefore provide continuously updated neighbor information estimates. Through severa simulation experiments, real time reconstruction nonlinear image information is Processed. 1-D hardware has been composed and various experi with static and dynamic signals have implemented.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 학술대회 논문집 전문대학교육위원
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• pp.83-87
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• 2007

Correlation Propagation Neural Networks is proposed for On-line interpolation. The proposed neural network technique is the real time computation method through the inter-node diffusion. In the network, a node corresponds to a state in the quantized input space. Each node is composed of a processing unit and fixed weights from its neighbor nodes as well as its input terminal. Information propagates among neighbor nodes laterally and inter-node interpolation is achieved. Through several simulation experiments, real time reconstruction of the nonlinear image information is processed. 1-D CPNN hardware has been implemented with general purpose analog ICs to test the interpolation capability of the proposed neural networks. Experiments with static and dynamic signals have been done upon the CPNN hardware.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.461-464
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• 1998

Lateral Information Propagation Neural Networks (LIPN) is proposed for on-line interpolation. The proposed neural network technique is the real time computation method through the inter-node diffusion. In the network, a node corresponds to a state in the quantized input space. Each node is composed of a processing unit and fixed weights from its neighbor nodes as well as its input terminal. Information propagates among neighbor nodes laterally and inter-node interpolation is achieved. Through several simulation experiments, real time reconstruction of the nonlinear image information is processed. 1-D LIPN hardware has been implemented with general purpose analog ICs to test the interpolation capability of the proposed neural networks. Experiments with static and dynamic signals have been done upon the LIPN hardware.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.135-140
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• 2012

대뇌 상의 mirror neuron system은 시각 정보에 기반한 모방학습 기능을 담당한다. 관측자의 mirror neuron system 영역을 관찰할 때, 행위자가 수행하는 목적성 행위의 전체가 아닌, 부분적으로 가려지거나 보이지 않는 영역을 포함하는 경우에도 해당 영역의 뉴런이 발화되는 과정을 통해 전체 행동의 의도를 유추할 수 있다. 이러한 모방학습 기능을 3D 비전 기반 지능 시스템에 적용하는 것이 본 논문의 목표이다. 본 연구실에서 선행 연구된 스테레오 카메라를 기반으로 획득된 3차원 영상에 대한 복원을 수행한다. 이 때 3차원 입력영상은 부분적으로 가려진 영역을 포함하는 손동작의 순차적 연속영상이다. 복원 결과를 기반으로 가려진 영역을 내포한 행위에 대하여 LK optical flow, unscented Kalman filter를 이용한 특징검출을 수행하고 의도인식의 수행을 위해, Hidden Markov Model을 활용한다. 순차적 입력데이터에 대한 동적 추론 기능은 가려진 영역을 포함한 손동작 인식 수행에 있어 적합한 특성을 가진다. 본 논문에서 제안하는 의도 인식을 위해 선행 연구에서 복원 영상에서의 객체의 윤곽선 및 특징 검출을 시뮬레이션 하였으며, 검출 특징에 대한 시간적 연속 특징벡터를 생성하여 Hidden Markov Model에 적용함으로써, 의도 패턴에 따른 손동작 분류 시뮬레이션을 수행하였다. 사후 확률 값의 형태로 손 동작 분류 결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통한 성능의 우수함을 입증하였다.

• 대한영상의학회지
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• 제85권2호
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• pp.345-362
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• 2024

자기공명영상(이하 MRI)은 복부 영상에서 국소 병변의 감지와 특성을 찾을 수 있는 것 때문에 중요한 역할을 한다. 그러나 MRI 검사에 상대적으로 긴 검사 시간과 호흡 유지 기법에서 움직임 관리와 같은 몇 가지 힘든 요인이 있다. 최근에는 검사 시간을 줄이면서 적절한 이미지 품질을 유지하는 기법인 평행 이미징, 압축 감지(compressed sensing) 및 최첨단 딥 러닝(deep learning) 기술이 등장하여 문제 해결 전략을 가능하게 하고 있다. 또한, 역동적 조영증강 영상에서 자유 호흡 기법은, 추가 차원(extra-dimensional)-부피 보간 호흡 유지 검사(volumetric interpolated breath-hold examination) 및 황금 각도 방사형 희소 병렬(golden-angle radial sparse parallel), 간 가속 볼륨 획득(liver acceleration volume acquisition) 스타와 같은, 심한 호흡곤란이나 마취 중인 환자에게서 복부 MRI를 시행하는 것을 돕는다. 이 임상화보에서는 시간을 줄이면서도 이미지 품질을 유지하기 위한 다양한 고급 복부 MRI 기술과 역동적 영상을 위한 자유 호흡 기술을 제시하고 또한 이를 통한 예시들을 보여주고자 한다. 이러한 첨단 기법들의 고찰은 적용된 시퀀스의 적절한 해석에 도움을 줄 것이다.

• 핵의학기술
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• 제16권1호
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• pp.102-107
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• 2012

단 반감기 핵종을 이용한 PET검사는 방사성동위원소의 빠른 물리적 붕괴로 인하여 영상 획득을 위한 계수검출이 제한적이다. 이러한 이유로 비교적 낮은 감도의 검사에서는 보다 정확한 정량적 평가를 위하여 긴 시간동안 영상 획득을 적용하기도 한다. 본 연구에서는 $^{11}C$와 $^{18}F$를 이용한 PET 검사 시 영상 획득 시간에 따른 차이를 평가하여 합리적인 영상 획득 시간에 관하여 알아보고자 한다. 1994 NEMA Phantom에 $^{11}C$은 $30.08{\pm}4.22MBq$, $^{18}F$은 $40.08{\pm}8.29MBq$을 증류수에 희석하여 채운 후 $^{11}C$은 동적영상 1분씩 20회, 정적 영상 20분, $^{18}F$은 동적영상 2분30초씩 20회, 정적영상 50분을 획득하였다. 모든 데이터는 동일한 재구성법을 적용하였으며, 시간의 경과에 따른 붕괴보정을 적용하였다. 방출영상에 관심영역을 설정하고 최대 방사능 농도값(kBq/mL)을 비교하였으며, 각각의 동적영상을 영상 획득 시간의 증가에 따라 1개씩 증가시켜 영상 합산(Image summation) 후 영상의 관심 영역 내에서의 최대 방사능 농도값(kBq/mL)을 평가하였다. $^{11}C$ 동적영상의 시간 경과에 따른 최대 방사능 농도값은 $3.85{\pm}0.45{\sim}5.15{\pm}0.50kBq/mL$, 정적영상은 $2.15{\pm}0.26kBq/mL$였다. $^{18}F$ 동적영상은 $9.09{\pm}0.42{\sim}9.48{\pm}0.31kBq/mL$, 정적영상은 $7.24{\pm}0.14kBq/mL$였다. $^{11}C$의 동적영상 합산에서 영상 획득 시간의 합이 5, 10, 15, 20분으로 증가할수록 $2.47{\pm}0.4$, $2.22{\pm}0.37$, $2.08{\pm}0.42$, $1.95{\pm}0.55kBq/mL$으로 감소하였으며, $^{18}F$의 경우 합산된 영상 획득 시간의 합이 12분 30초, 25분, 37분 30초, 50분으로 증가할수록 $7.89{\pm}0.27$, $7.61{\pm}0.23$, $7.36{\pm}0.21$, $7.31{\pm}0.23kBq/mL$으로 감소하였다. 영상의 질을 평가 하는 SNR에서는 $^{11}C$과 $^{18}F$ 모두 동적영상획득 방법에서는 주사 후 시간이 흐를수록 SNR가 저하 되었으나, 영상 합산획득 방법에서는 합산 횟수가 증가 할수록 SNR가 향상 되는 것을 알 수 있었다. 동적영상에서 시간 경과에 따른 최대 방사능 농도값은 $^{11}C$과 $^{18}F$에서 증가하였고, 동적영상 합산의 경우는 합산수가 증가함에 따라 최대 방사능 농도값은 $^{11}C$과 $^{18}F$ 감소함을 보였다. $^{18}F$을 이용할 경우에는 시간 경과에 따른 정량평가의 오차를 크게 고려하지 않아도 될 것으로 사료되고, $^{11}C$를 이용한 PET 검사는 시간경과에 따른 감쇠 보정의 오차를 감안하여 추가의 감쇠 보정법을 적용하거나 30%정도의 오차를 적용하여 정적영상 획득시간을 반감기의 25% 이내인 5분 내외로 설정해야 할 것이다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제28권2호
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• pp.123-130
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• 2016

목 적 : Computerized imaging reference systems 동적팬텀을이용한 cone-beamcomputed tomography(CBCT) 영상과 four-dimensionalcomputed tomography(4DCT) 영상의 체적을 비교분석 하고자 한다. 대상 및 방법 : 동적팬텀 내에 직경 1, 2, 3 cm 노드를 각각 삽입하고, CT simulator와 TruebeamSTx X-ray Imaging system을 이용하여 4DCT 영상과 CBCT 영상을 얻었다. 4DCT 영상은 maximum intensity projection(MIP), minimum intensity projection(MinIP), 그리고 average intensity projection(AVG)영상으로 재구성 하고 노드의 체적은 Eclipse system의 CT ranger tool로 CT number를 설정하여 측정하였다. 결 과 : CBCT를 기준으로 노드1, 2, 3 cm의 체적을 비교하였을 때 4DCT의 MIP는 0.54~2.33, 5.16~8.06, 9.03~20.11 ml, MinIP는 0.00~1.48, 0.00~8.47, 1.42~24.85 ml, AVG는 0.00~1.17, 0.00~2.19, 0.04~3.35 ml의 차이를 보였다. 결 론 : 노드의 체적을 비교한 결과 CBCT 영상은 4DCT의 AVG 영상과 유사한 것으로 확인되었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제17권10호
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• pp.119-124
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• 2000

One of the main problems in 3D shape measuring systems that use the triangulation of line-shaped laser light is precise center line detection of line-shaped laser stripe. The intensity of a line-shaped laser light stripe on the CCD image varies following to the reflection angles, colors and shapes of objects. In this paper, a new center line detection algorithm to compensate the local intensity variation on a line-shaped laser light stripe is proposed. The 3-D surface shape measuring system using the proposed center line detection algorithm can measure 3-D surface shape with enhanced measurement resolution by using the dynamic shape reconstruction with adaptive pattern clustering of the line-shaped laser light. This proposed 3-D shape measuring system can be easily applied to practical situations of measuring 3-D surface by virtue of high speed measurement and compact hardware compositions.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.44-51
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• 2007

원격지 모형 물체에 대한 추출정보의 실시간 정보의 인식 및 전송을 위하여 실시간 신경회로망을 제안하였다. 제시된 신경회로망 기법은 내부 노드의 확산을 통하여 실시간 계산 기법으로 수행된다. 회로망 내에서 노드는 양자화 된 입력 영역내의 한 상태로 결정되며, 각 노드는 자신의 입력신호와 이웃하는 정보입력의 가중치 신호의 합에 의해 새로운 정보 유닛으로 산출되어진다. 모형 물체의 실시간 인식을 위하여 제안되는 가장 이상적인 알고리즘은 순서적 정합기법인데, 임의의 위치 정보를 주변의 상태 공간에 신속하게 전파시켜 자연스런 정보의 보간 상태를 이룬다. 비선형 불규칙적 영상정보를 실시간인식을 위하여 다양한 시뮬레이션을 실행하였다. 1차원 정보전파 신경망 하드웨어를 제작하여 정적 및 동적 신호가 있는 다양한 실험을 수행하였다.