• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.1456-1461
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• 2003

최근 멀티미디어 환경에서 보다 진보된 가상현실의 환경을 요구하고 있다. 가상현실은 광범위한 응용분야를 창출할 수 있으며 여러 분야의 핵심적인 기술요소들이 통합되어야만 가상현실을 구현할 수 있고 기술적인 분야에서 커다란 전환을 가져오므로서 최근에 급속한 주목을 받아오고 있다. 동화상 정보 시스템에서 입체영상을 구축하기 위해서는 도서관내 전경 및 도서들의 2D 좌/우 이미지를 활용하여 가상현실 시스템 구조는 display, tracking, computation의 세 가지 구성 요소로 이루어지며, 또한 사운드 출력, 음성 출력, 음성 인식이 요구되어진다. 이러한 3D 가상현실 시스템을 이용하여 구조적 구상화, 설계, 교육과 훈련, 공간 탐험, 오락과 같은 많은 분야에 응용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1073-1080
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• 2011

본 논문은 가상 광학 이론에 기반한 멀티미디어 정보를 보호하는 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 멀티미디어 데이터 보안을 위해 파동의 회절 현상을 설명하는 프레넬 변환을 이용하며, 원 영상과 삽입될 워터마크 영상을 가우시안 랜덤 벡터로 구성하기 위해 랜덤 위상 함수를 적용한다. 워터마크 영상의 프레넬 변환으로 얻은 허수부와 실수부를 분리하여 허수부는 원 영상에 인코딩 키로 삽입하여 워터마크를 감지할 수 없도록 하며, 실수부는 디코딩 키로 워터마킹된 영상으로부터 워터마크를 검출하기 위해 사용한다. 제안하는 디지털 워터마킹 방법은 워터마크가 성공적으로 삽입되고 복원될 수 있으며, 신호처리 연산 및 기학학적 변환에 강인하고, 절단 공격에도 강한 복원력을 증명한다. 실험의 성능 평가를 위해 PSNR을 사용하였으며, 실험 결과는 제안하는 방법의 유효성을 보여준다.

• Korean Journal of Geomatics
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• 제2권1호
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• pp.37-46
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• 2002

Accurate classification of water area is an preliminary step to accurately analyze the flooded area and damages caused by flood. This step is especially useful for monitoring the region where annually repeating flood is a problem. The accurate estimation of flooded area can ultimately be utilized as a primary source of information for the policy decision. Although SAR (Synthetic Aperture Radar) imagery with its own energy source is sensitive to the water area, its shadow effect similar to the reflectance signature of the water area should be carefully checked before accurate classification. Especially when we want to identify small flood area with mountainous environment, the step for removing shadow effect turns out to be essential in order to accurately classify the water area from the SAR imagery. In this paper, the flood area was classified and monitored using multi-temporal RADARSAT SAR images of Ok-Chun and Bo-Eun located in Chung-Book Province taken in 12th (during the flood) and 19th (after the flood) of August, 1998. We applied several steps of geometric and radiometric calculations to the SAR imagery. First we reduced the speckle noise of two SAR images and then calculated the radar backscattering coefficient $(\sigma^0)$. After that we performed the ortho-rectification via satellite orbit modeling developed in this study using the ephemeris information of the satellite images and ground control points. We also corrected radiometric distortion caused by the terrain relief. Finally, the water area was identified from two images and the flood area is calculated accordingly. The identified flood area is analyzed by overlapping with the existing land use map.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.346-349
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• 2011

In this paper, we design a perceptually invisible dot pattern layout and its recognition scheme, and we apply the recognition scheme into a smart self learning aid for interactive learning aid. To increase maximum information capacity and also increase robustness to the noises, we design a ECC (error correcting code) based dot pattern with directional vector indicator. To make a smart self-learning aid, we embed the micro dot pattern (20 information bit + 15 ECC bits + 9 layout information bit) using K ink (CMYK) and extract the dot pattern using IR (infrared) LED and IR filter based camera, which is embedded in the smart pen. The reason we use K ink is that K ink is a carbon based ink in nature, and carbon is easily recognized with IR even without light. After acquiring IR camera images for the dot patterns, we perform layout adjustment using the 9 layout information bit, and extract 20 information bits from 35 data bits which is composed of 20 information bits and 15 ECC bits. To embed and extract information bits, we use topology based dot pattern recognition scheme which is robust to geometric distortion which is very usual in camera based recognition scheme. Topology based pattern recognition traces next information bit symbols using topological distance measurement from the pivot information bit. We implemented and experimented with sample patterns, and it shows that we can achieve almost 99% recognition for our embedding patterns.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권3호
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• pp.289-301
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• 2023

Due to the development and dissemination of modern technology, anyone can easily communicate using services such as social network service (SNS) through a personal computer (PC) or smartphone. The development of these technologies has caused many beneficial effects. At the same time, bad effects also occurred, one of which was the spam problem. Spam refers to unwanted or rejected information received by unspecified users. The continuous exposure of such information to service users creates inconvenience in the user's use of the service, and if filtering is not performed correctly, the quality of service deteriorates. Recently, spammers are creating more malicious spam by distorting the image of spam text so that optical character recognition (OCR)-based spam filters cannot easily detect it. Fortunately, the level of transformation of image spam circulated on social media is not serious yet. However, in the mail system, spammers (the person who sends spam) showed various modifications to the spam image for neutralizing OCR, and therefore, the same situation can happen with spam images on social media. Spammers have been shown to interfere with OCR reading through geometric transformations such as image distortion, noise addition, and blurring. Various techniques have been studied to filter image spam, but at the same time, methods of interfering with image spam identification using obfuscated images are also continuously developing. In this paper, we propose a deep learning-based spam image detection model to improve the existing OCR-based spam image detection performance and compensate for vulnerabilities. The proposed model extracts text features and image features from the image using four sub-models. First, the OCR-based text model extracts the text-related features, whether the image contains spam words, and the word embedding vector from the input image. Then, the convolution neural network-based image model extracts image obfuscation and image feature vectors from the input image. The extracted feature is determined whether it is a spam image by the final spam image classifier. As a result of evaluating the F1-score of the proposed model, the performance was about 14 points higher than the OCR-based spam image detection performance.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권2A호
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• pp.319-326
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• 2006

본 논문에서는 가정응력장과 수정된 형상함수를 이용한 새로운 8절점 hybrid/mixed 평면응력요소를 제시하였다. 가정응력장은 비적합 변위모드로부터 유도하였으며, 이는 요소의 찌그러짐에 대한 민감도를 완화시켜준다. 그리고 Cartesian 좌표계에서 9절점 등매개변수 요소와 동일한 조건하에서 2차 변위를 정확히 보간하도록 수정한 형상함수를 사용하였다. 제시한 8절점 hybrid/mixed 평면응력요소(HQ8-$14{\beta}$)의 수치해석에 대한 정확성과 효율성을 검증하기 위해 기존의 참고문헌들과 비교, 분석하였다. 그 결과 본 논문에서 제시한 요소는 요소가 왜곡된 경우를 포함하여 우수한 성능을 보였다.

• 대한영상의학회지
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• 제81권1호
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• pp.81-100
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• 2020

말초신경병증의 진단을 위해 MR neurography의 사용이 점차 증가하고 있다. 고대조도와 고해상도로 말초신경을 직접 영상화한 MR 영상을 MR neurography라고 하고, 지방억제 T2 강조영상과 확산강조영상이 흔히 사용되는 시퀀스이다. 작은 직경, 복잡한 해부학적 구조를 가진 말초신경을 합리적 시간 안에 영상화하기 위해서 최신의 isotropic 3차원 기법, 다양한 고속영상기법, post-processing 영상 기법 등이 사용된다. 이런 발전들로 인해 MR neurography가 유용하게 사용되지만 항상 적절한 MR neurography 영상을 얻을 수 있는 것은 아니다. 적절한 MR neurography 영상을 얻기 위해 영상의학과 의사가 고려해야 할 다음의 몇 가지 쟁점들이 있다. 이에는 적절한 표준 프로토콜의 선책, 지방억제 기법의 선택, 해상도와 field of view와 slice thickness 간의 상호 관계의 이해, 적절한 post-processing 영상 기법의 적용, 2차원 영상획득 기법과 3차원 영상획득 기법의 장단점, 근위부 말초신경과 말단부 말초신경의 T2 대조도의 차이, 말초신경에 인접한 정맥이 MR neurography에 미치는 영향, 확산강조영상에서 기하학적 왜곡의 발생과 적절한 b value의 선택 등이다. 이런 쟁점들을 잘 이해하는 것이 경험이 적은 영상의학과 의사가 적절한 MR neurography 영상을 얻고, 말초신경병증을 정확히 평가하는 데 많은 도움이 될 것이다.

• Current Optics and Photonics
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• 제8권3호
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• pp.215-224
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• 2024

In medium- and long-range optical imaging systems, atmospheric turbulence causes blurring and distortion of images, resulting in loss of image information. An image-restoration method based on an adaptive feature-fusion multi-input-multi-output (MIMO) dense U-shaped network (Unet) is proposed, to restore a single image degraded by atmospheric turbulence. The network's model is based on the MIMO-Unet framework and incorporates patch-embedding shallow-convolution modules. These modules help in extracting shallow features of images and facilitate the processing of the multi-input dense encoding modules that follow. The combination of these modules improves the model's ability to analyze and extract features effectively. An asymmetric feature-fusion module is utilized to combine encoded features at varying scales, facilitating the feature reconstruction of the subsequent multi-output decoding modules for restoration of turbulence-degraded images. Based on experimental results, the adaptive feature-fusion MIMO dense U-shaped network outperforms traditional restoration methods, CMFNet network models, and standard MIMO-Unet network models, in terms of image-quality restoration. It effectively minimizes geometric deformation and blurring of images.

• 한국광학회지
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• 제35권4호
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• pp.164-169
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• 2024

재귀적 수치 계산법을 적용하여 모바일 폰용 카메라 광학 모듈의 기초 설계를 진행하였다. 38도의 반각 필드에 대한 결상 성능을 높이기 위하여 6개의 비구면 렌즈로 광학계를 구성하였으며, 소형 기기인 모바일 폰에서의 적용성을 높이기 위하여 전체 길이는 5 mm로 제한하였다. 기초설계에서 얻은 데이터를 바탕으로 Zemax 설계 툴을 사용하여 최적화 설계를 진행하였으며, 최적화된 광학계의 결상 성능은 280 lines/mm 패턴에 대한 modulation transfer function (MTF) 값이 19% 이상이고 다파장 광선에 대한 상 왜곡도는 최대 1.0% 이내임을 확인할 수 있었다. 본 논문을 통하여 재귀적 수치 계산법을 사용한 소형 모바일 폰 카메라의 기초설계가 가능함을 검증할 수 있었다.

• 대한핵의학회지
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• 제31권1호
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• pp.73-82
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• 1997

N-13 암모니아 PET 동적영상을 이용하여 심근혈류량을 측정할 때, 부분용적효과와 스필오버현상을 보정하는 새로운 방법을 고안하고, 이 방법을 이용하여 측정한 심근혈류량을 2구획모델만을 이용한 종래의 방법과 비교, 분석하여 새로운 방법에 대한 효율성과 정확성을 고찰한다. 9명의 관상동맥 환자에서 20mCi의 N-13 암모니아를 안정상태와 부하상태에서 주사한 후, PET 동적영상을 얻어 심근의 3부분(중격, 전면벽, 측면벽)과 좌심실방에 관심영역을 그려 시간-방사능곡선을 얻었다. 심근의 3부분에 대한 심근혈류량과 스필오버분획을 기하학적 관심영역 모델 개념을 2구획모델에 포함시킨 새로운 방법과 종래의 2구획모델 방법으로 각각 구하였다. 이때 관심영역의 위치에 따른 심근혈류량을 알아보기 위해서 심근 밖에서 좌심실 중심쪽으로 20개의 관심영역을 그리고, 위의 두 방법을 이용하여 심근혈류량을 구하였다. 종래의 N-13 암모니아 2구획모델과 기하학적 모델 개념을 2구획모델에 포함시킨 새로운 방법으로 모델 합치 곡선을 구하였다. 관심영역 위치 변화에 대한 심근혈류량의 값을 종래의 방법과 새로운 방법으로 구하고, 부분용적효과를 정확하게 보정하기 위하여 관심영역을 심내막쪽에 설정하였다. 총 108개의 심근관심영역에서 두 가지 방법을 이용하여 구한 심근혈류량 사이의 회귀곡선 기울기는 1.57, 상관계수는 0.88이었다. 그리고 같은 방법으로 얻어진 스필오버분획들도 선형적 상관관계(r=1.00, 기울기=0.98)가 있었다. 결론적으로 N-13 암모니아 PET 동적영상과 기하학적 모델 개념을 2구획모델에 포함시킨 새로운 방법을 이용하여 구한 심근혈류량은 종래의 방법보다 더 효율적이며 정확하게 정량화되어짐을 알 수 있었으며, 앞으로 임상환경에서 심근혈류량 정량분석연구에 유용할 것이라고 생각한다. 환자 군에 비해 유의하게 낮았다(p<0.01). 결론적으로, 흉통을 호소한 환자에서 심근관류 신티그라피상 정상인 경우에는 심장사건의 발생율이 낮음을 알 수 있었고, 특히 관동맥조영술에 관동맥병변이있는 환자와 없는 환자간에 1차 심장사건의 발생율에 유의한 차이가 없는 것을 고려하면, 심근관류 신티그라피가 정상소견을 보이는 흉통환자는 정상 관동맥조영술 소견을 보이는 환자에 준하여 치료하여도 좋을 것으로 사료되었다.리고 0.19, 0.40, 0.53, 0.61이었다. 실제 속도상수의 비 $k_3/k_4$에 대한 (BG-OCC)/OCC와 $R_A,\;R_v$간의 상관계수는 각각 0.983, 0.984, 0.999이었으며 그때의 기울기는 각각 1.76, 0.47, 1.25이었다. 결 론 : IPT 약역학은 시간이 흐름에 따라 혈류량의 변동에 비해 도파민 운반체량의 변동에 더욱 민감한 경향을 보였으며 $k_3/k_4$에 대한 (BG-OCC)/OCC, $R_A,\;R_v$의 결과간에 좋은 상관관계를 가졌다. 따라서 이러한 약역학 컴퓨터시뮬레이션이 SPECT 영상을 이용한 도파민 운반체 또는 수용체 정량분석을 최적화하는데 매우 유용할 것으로 생각된다.TEX>-CIT SPECT는 파킨슨병의 조기진단 및 진행 추적에 임상적으로 유용할 것으로 판단된다., SCC 4예, AC 1예)였으며, 11예 중 9예(81.8%)에서 방사선학적 검사결과와 Tc-99m MIBI섭취율의 변화가 일치하였다. 결론적으로, Tc-99m MIBI SPECT는 폐암병소의 국소화 및 방사선치료 효과의 판정에 어느정도 유용하리라 사료되었다.냈고 4명에서는 low CBD obstruction을 나타내었으며 후에 CBD stone, CBD carcinoma,