• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(5)
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• pp.134-137
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• 2000

We applied the ICA method to separate the ventricle and tissue components and to extract left ventricular input function from the H$_2$$^{15}$ O myocardial PET under the assumption that the elementary activities of ventricular pools and myocardium were spatially independent, and that the mixture of them composed dynamic PET frames. ICA-generated left ventricular input functions were compared with the ROI-generated ones, and also with the invasively derived arterial blood samples. Moreover, the rMBF calculated with the ICA-generated input functions and single compartment model was correlated with the results obtained with the radiolabeled microspheres.

• 한국어병학회지
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• 제32권2호
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• pp.105-111
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• 2019

Citurs unshiu Markovich is a medicinal product of dried tangerine peel (DTP). It is effective on antioxidation, and getting fame as a medicine and functional food. By utilizing DTP as a feed additive, we aim to enhance the growth rate, innate immunity, and bacterial infection resistance to Tilapia. The DTP extract was added to the feed weight by 0.1, 0.5, 1, 5% and then fed to tilapia for 7 days to evaluate the innate immunity parameter, growth rate and anti-bacterial activity. Innate immunity parameter results showed that the ROI was significantly higher in the 5% group added at high concentration, while showing decrease or no differences in other experimental groups. In other parameters, all the experimental groups showed no significant difference or decreased compared to the control group. The challenge test showed a high survival rate of 71% in the 0.5% group and the lowest in the control group (36%). For the growth rate, the feed efficiency was improved in all groups except for the 0.1% group compared to the control group. In conclusion, DTP extract has bacterial resistant effect in while not affecting innate immune system of fish. Also, it has shown the potential as a possible feed additive as it has brought the improvement on feed efficiency ratio.

• 한국어병학회지
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• 제18권3호
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• pp.277-285
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• 2005

홍삼추출물을 다양한 농도 (1-50 mg/kg)로 어체의 복강내에 주입하여 3일 후 어체를 희생시켜서 Ht, lysozyme, TIC 및 NBT reduction을 측정한 바, 10 ㎍/㎎ 이상의 처치군에 유의성 있는 증가를 보였다. 한편, in vitro에서 홍삼 추출물을 처리시 림프구의 증식능에 미치는 영향은 PHA 혹은 Con A와 혼합처리 경우에는 10 ${\mu}g/m{\ell}$농도에서 가장 높은 증가를 보였으나, 고농도 (100 ${\mu}g/m{\ell}$)에서는 억제되었다. 그렇지만, RGE 단독 혹은 LPS혼합 처리군에서는 증가효과가 유의성 있게 나타나지 않았다. 한편, 백혈구의 유주능 및 발생기산소 (ROI)의 생성은 10 ${\mu}g/m{\ell}$이상의 처리군에서 유의성 있는 증가를 보였다. 이러한 결과는 홍삼추출물을 복강내로 처리시 림프구의 증식 및 탐식세포의 기능을 증가시키는 것을 알 수 있었으며, 향후 면역보조제로 사용하기 위해서는 경구투여에 따른 실행이 수행되어져야 할 것으로 사료된다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.789-807
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• 2012

본 논문은 시청안전성을 위한 콘텐츠 제작 가이드라인을 최종 목표로 하여, 콘텐츠의 내용이나 정황과 함께 시청자의 불편감을 유발하는 변위(disparity)의 다양한 요인들을 찾아내는 것을 목적으로 한다. 그 방법으로 네 가지의 스테레오스코픽 콘텐츠를 피험자들이 시청하게 하고 시청자로 하여금 불편감을 느끼는 기간 동안 키를 누르게 하여 실험적인 데이터를 획득한다. 콘텐츠에 대해서는 초점과 그 주위(관심영역, region of interest), 그리고 화면전체에 대하여 변위의 크기와 변화 정도에 대한 데이터를 도출한다. 각 콘텐츠에 대하여 준비한 두 종류의 데이터를 갖고 실제로 콘텐츠를 시청하면서 피험자들이 불편감을 느낀 부분을 분석하여 그 요인들을 찾는다. 모든 콘텐츠에 대한 요인들을 종합적으로 분석하여 요인별 강도를 도출한다. 분석결과는 강도가 큰 요인별부터 실제 콘텐츠의 내용과 더불어 설명한다. 그 결과는 이미 짐작할 수 있는 요인들뿐만 아니라 알려져 있지 않은 요인들까지 실증적으로 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.693-701
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• 2016

모자이크 영상을 만들기 위해서는 영상간 변환관계 추정이 필요하다. 변환관계추정에는 대응점 정보가 필요하며, 대응점은 일반적으로 특징점 기반의 추출방식을 사용한다. 그러나 텍스쳐 정보가 없는 영상의 경우에는 특징점 추출이 불가능하다. 따라서 이 경우 다른 관점에서의 접근이 필요하다. 이에 본 논문에서는 주파수 영역에서 대응점 추출기법의 적용 가능성을 분석하고 최적의 주파수 영역 정합기법을 제안한다. 제안하는 방법은 세 단계로 수행된다. 첫 단계는 컬러 영상을 흑백영상으로 변환하고 노이즈를 제거 한 뒤 엣지를 추출한다. 두 번째 단계에서는 영상의 정합영역을 결정한다. 그리고 마지막 단계에서는 위상상관(Phase correlation) 기법을 수행하여 위상상관도를 생성하고 두 영상의 대응점을 추출한다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 텍스쳐 정보가 없는 GOCI 해양위성영상과 일반 프레임카메라 영상을 사용하였다. 실험 결과 신뢰도 높은 대응점이 추출되는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 주파수 영역 매칭의 사용 가능성을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.374-380
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• 2019

컨테이너 표면에는 화물의 위험성을 표시하기 위해 다양한 플래카드를 부착한다. 위험물이 적재된 컨테이너의 경우 일반 컨테이너와 별도로 관리되는 등 그 처리에 주의가 필요하므로 항만 자동화 시스템의 일부로 플래카드 자동 인식에 대한 수요가 생겨나고 있다. 이 논문에서는 플래카드 자동 인식의 전단계로 컨테이너 영상에서 플래카드 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 플래카드는 종류가 다양하지만 모두 다이아몬드 형태를 가지고 있다는 점은 인식에서 장점이 될 수 있지만, 컨테이너 표면이 평면이 아니어서 플래카드 영상이 다양하게 변형될 수 있다는 점은 인식에서 단점이라고 할 수 있다. 제안하는 방법을 실제 영상에 적용하였을 때 유형 2 오류(false negative error)는 발생하지 않았다. 또한, 관심 영역 추출을 위해 추출하고자 하는 대상의 형태적인 특징과 기본적인 이미지 연산만을 사용하였으므로 다양한 형태 기반의 관심 영역 추출에 적용될 수 있다.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제1권1호
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• pp.27-31
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• 2014

In this paper, an overview of segmentation and 3D visualization methods are presented. Commonly, the two kinds of methods are used to visualize organs and vessels into 3D from medical images such as CT(A) and MRI - Direct Volume Rendering (DVR) and Iso-surface Rendering (IR). DVR can be applied directly to a volume. It directly penetrates through the volume while it determines which voxels are visualizedbased on a transfer function. On the other hand, IR requires a series of processes such as segmentation, polygonization and visualization. To extract a region of interest (ROI) from the medical volume image via the segmentation, some regions of an object and a background are required, which are typically obtained from the user. To visualize the extracted regions, the boundary points of the regions should be polygonized. In other words, the boundary surface composed of polygons such as a triangle and a rectangle should be required to visualize the regions into 3D because illumination effects, which makes the object shaded and seen in 3D, cannot be applied directly to the points.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.169-178
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• 2018

Currently, various sensors have been used for advanced driver assistance systems. In order to overcome the limitations of individual sensors, sensor fusion has recently attracted the attention in the field of intelligence vehicles. Thus, vision and radar based sensor fusion has become a popular concept. The typical method of sensor fusion involves vision sensor that recognizes targets based on ROIs (Regions Of Interest) generated by radar sensors. Especially, because AVM (Around View Monitor) cameras due to their wide-angle lenses have limitations of detection performance over near distance and around the edges of the angle of view, for high performance of sensor fusion using AVM cameras and radar sensors the exact ROI extraction of the radar sensor is very important. In order to resolve this problem, we proposed a sensor fusion scheme based on commercial radar modules of the vendor Delphi. First, we configured multiple radar data logging systems together with AVM cameras. We also designed radar post-processing algorithms to extract the exact ROIs. Finally, using the developed hardware and software platforms, we verified the post-data processing algorithm under indoor and outdoor environments.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.229-235
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• 2011

To make a robust object tracking and identifying system for an intelligent robot and/or home system, heterogeneous sensor fusion between visible ray system and infrared ray system is proposed. The proposed system separates the object by combining the ROI (Region of Interest) estimated from two different images based on a heterogeneous sensor that consolidates the ordinary CCD camera and the IR (Infrared) camera. Human's body and face are detected in both images by using different algorithms, such as histogram, optical-flow, skin-color model and Haar model. Also the pose of human body is estimated from the result of body detection in IR image by using PCA algorithm along with AdaBoost algorithm. Then, the results from each detection algorithm are fused to extract the best detection result. To verify the heterogeneous sensor fusion system, few experiments were done in various environments. From the experimental results, the system seems to have good tracking and identification performance regardless of the environmental changes. The application area of the proposed system is not limited to robot or home system but the surveillance system and military system.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.145-150
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• 2014

This paper presents an effective vision based method for LED traffic light detection at the daytime. First, the proposed method calculates horizontal coordinates to set region of interest (ROI) on input sequence images. Second, the proposed uses color segmentation method to extract region of green and red traffic light. Next, to classify traffic light and another noise, shape filter and haar-like feature value are used. Finally, temporal delay filter with weight is applied to remove blinking effect of LED traffic light, and state and weight of traffic light detection are used to classify types of traffic light. For simulations, the proposed method is implemented through Intel Core CPU with 2.80 GHz and 4 GB RAM, and tested on the urban and rural road video. Average detection rate of traffic light is 94.50 % and average recognition rate of traffic type is 90.24 %. Average computing time of the proposed method is 11 ms.