• 한국농공학회논문집
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• 제61권3호
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• pp.55-65
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• 2019

Although crack on concrete exists from its early formation, crack requires attention as it affects stiffness of structure and can lead demolition of structure as it grows. Detecting cracks on concrete is needed to take action prior to performance degradation of structure, and deep learning can be utilized for it. In this study, transfer learning, one of the deep learning techniques, was used to detect the crack, as the amount of crack's image data was limited. Pre-trained Inception-v3 was applied as a base model for the transfer learning. Web scrapping was utilized to fetch images of concrete wall with or without crack from web. In the recognition of crack, image post-process including changing size or removing color were applied. In the visualization of crack, source images divided into 30px, 50px or 100px size were used as input data, and different numbers of input data per category were applied for each case. With the results of visualized crack image, false positive and false negative errors were examined. Highest accuracy for the recognizing crack was achieved when the source images were adjusted into 224px size under gray-scale. In visualization, the result using 50 data per category under 100px interval size showed the smallest error. With regard to the false positive error, the best result was obtained using 400 data per category, and regarding to the false negative error, the case using 50 data per category showed the best result.

• 보존과학회지
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• 제37권3호
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• pp.220-231
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• 2021

문화재 방사선 비파괴 투과 조사 방식은 이미지플레이트(Image Plate, IP)를 사용하는 디지털 방사선영상시스템(Computed Radiography, CR)이 도입되면서 필름방식의 아날로그 이미지에서 점차 디지털 이미지로 교체되고 있다. 방사선 비파괴 투과 조사의 이미지 품질은 촬영 조건(관전압, 관전류, 노출시간), 영상 획득 매체, 촬영 거리, 유물의 두께 등이 영향을 미친다. 이 논문에서는 목재 문화재에 주로 사용되는 수종(소나무, 밤나무, 은행나무, 상수리나무)에 X선 선원의 투과 특성을 GE사(社)의 CR 영상 시스템을 통해 획득된 이미지의 그레이 스케일(Gray Scale)을 분석한 후 신호 대 잡음비(signal to noise ratio) 및 대조도를 평가하고, 이중-선 상질계(Duplex-wire image quality indicator), 구형파 차트(line-pair gauges), 선형 식별계(Image Quality Indicator)를 이용하여 이미지를 분석하였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.99-112
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• 2019

도로 포장면의 크랙(crack)은 도로포장 구조의 열화를 입증하는 중요한 신호와 증상이다. 카메라 영상기반 도로포장 크랙 탐지는 강도 비균질성, 위상 복잡성, 낮은 대조도 및 노이즈성의 텍스처 배경 때문에 어려운 문제이다. 본 논문은 흑백영상에 대하여 깊은 신경망(DNN)에 기반하여 픽셀수준의 도로 크랙 탐지 및 분할 문제에 대해 다룬다. 변형된 U-net 네트워크와 고수준 특징 네트워크를 포함하는 새로운 DNN 구조를 제안한다. 본 연구의 중요 기여는 융합 층을 통해 공급되는 이들 네트워크의 결합 방법이다. 우리가 아는 한, 본 연구는 보도블럭 크랙 분할 및 탐지 문제를 결합을 소개한 최초의 논문이다. 크랙 탐지 및 분할의 시스템 성능은 새로운 구조를 사용하여 급격히 향상되었다. 제안된 시스템을 2개의 공개 데이터셋­크랙 포레스트 데이터셋(CFD)와 AigleRN 데이터셋­에 대하여 구현하고 평가하였다. 본 논문의 시스템은 여덟 가지의 최신 알고리즘과 같은 데이터셋으로 실험을 하였을 때, 가장 뛰어난 결과를 보여주었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권6호
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• pp.390-398
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• 2022

Ultrasound examination using ultrasound equipment is an ultrasound device that images human organs using sound waves and is used in various areas such as diagnosis, follow-up, and treatment of diseases. However, if the quality of ultrasound equipment is not guaranteed, the possibility of misdiagnosis increases, and the diagnosis rate decreases. Accordingly, The Korean Society of Radiology and Korea society of Ultrasound in Medicine presented guidelines for quality management of ultrasound equipment using ATS-539 phantom. The DenseNet201 classification algorithm shows 99.25% accuracy and 5.17% loss in the Dead Zone, 97.52% loss in Axial/Lateral Resolution, 96.98% accuracy and 20.64% loss in Sensitivity, 93.44% accuracy and 22.07% loss in the Gray scale and Dynamic Range. As a result, it is the best and is judged to be an algorithm that can be used for quantitative evaluation. Through this study, it can be seen that if quantitative evaluation using artificial intelligence is conducted in the qualitative evaluation item of ultrasonic equipment, the reliability of ultrasonic equipment can be increased with high accuracy.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.21-28
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• 2009

색상 극화란 주어진 텍스트 영역에서 글자색이 무엇인지를 결정하는 과정으로서 텍스트 추출을 위해서 선행되야 하는 작업이다. 본 논문에서는 텍스트 영역이 주어졌을 때 글자 영역을 추출하기 위한 색상 극화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 글자 영역과 배경 영역에 대한 관찰을 바탕으로 두 영역 사이의 면적 비율과 표준편차비율의 관계를 색상 극화에 이용한다. 이를 위하여 그레이 스케일로 주어진 텍스트 영역을 Otsu의 방법으로 이진화하고 이진화된 두 영역을 각각 4-CC 레이블링한다. 레이블링된 두 그룹의 영역에 대해 각각 면적과 영역 중심으로부터의 거리에 대한 표준편차를 계산한 다음 두 그룹에서 면적이 가장 넓은 영역을 갖는 영역 사이의 면적 비와 표준편차가 가장 작은 영역들 사이의 표준편차 비를 이용하여 색상 극화를 수행한다. 다양한 폰트와 크기를 갖는 텍스트 영역에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 강건하게 색상 극화를 수행함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.45-54
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• 2009

본 논문에서는 평균 명암 필터와 개선된 2D 허프 변환을 이용하여 영상에서 가슴 영역을 검출함으로써 음란영상을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 유해물 영상 검출 방법은 크게 학습 단계, 인식 단계, 검증 단계의 3가지 주요 단계로 구성된다. 학습 단계에서는 가슴의 유두 부분 영상의 학습을 통하여 인식 단계에서 사용할 유두 평균 명암 필터를 생성한다. 인식 단계에서는 입력 영상을 받아들여 에지를 추출하고, 에지의 밀도를 이용해 연결성분을 추출한 후. 추출된 연결성분의 가로와 세로외 길이 비율을 고려하여 유두 후보영역을 결정한다. 그리고 학습된 유두 평균 명암 필터와 입력 영상의 유두 후보영역 사이의 유사도를 측정하여 가장 유사도가 높은 영역을 최종적인 유두후보영역으로 결정하며, 개선된 2D 허프 변환을 이용하여 영상에서 가슴 라인을 검출한다. 검증 단계에서는 인식 단계에서 획득한 유두 후보영역과 가슴 라인의 위치를 고려하여 가슴 영역을 판단함으로써 유해물 영상의 최종 유무를 결정한다. 실험 결과에서는 다양한 영상을 이용한 실험을 통해 제안한 방법이 가슴 영역을 효과적으로 인식할 수 있음을 보여 주었으며, 결과적으로 제안된 방법이 음란 영상의 검출에 유용하게 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.127-133
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• 2011

자연영상에 내포되어 있는 문자는 다양한 내용을 표현하는 중요한 정보이다. 기존의 문자 검출 알고리즘은 영상의 복잡도와 주변의 조명, 문자와 유사한 배경색 등의 환경에서 문자영역을 검출하지 못하는 문제점이 있으므로 본 논문에서는 에지 및 형태학적 재구성에 의한 연결요소를 이용한 자연영상에 포함된 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계로, 명암도 영상에서 캐니에지(Canny-Edge) 검출기를 이용한 에지 성분과 형태학적 연산에 의한 지역적 최소/최대값을 갖는 연결요소를 검출하고, 각각 검출된 연결성분을 레이블링하고, 레이블링 된 각 성분에 대해 문자가 갖는 특징을 이용한 후보 문자영역을 검출한다. 마지막으로 검출된 후보 문자 영역을 서로 합병하여 하나의 후보 문자 영역을 생성하고, 후보 문자 영역의 인접성과 유사성으로 후보 문자 영역을 검증하여 최종 문자 영역을 검출한다. 실험결과 제안한 에지 및 연결요소 성분을 이용한 방법은 문자영역 검출의 정확성이 개선되었다.

• 에너지공학
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• 제25권4호
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• pp.103-109
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• 2016

폴리에틸렌(Polyethylene) 배관은 가요성이 좋고 부식이 되지 않는 등의 장점으로 가스배관 뿐만 아니라 원자력 발전소의 배수관, 석유화학 및 정유사 공정배관 등으로 그 사용범위가 점차 확대되고 있다. 그러나 폴리에틸렌 배관의 연결부를 직접적으로 검사할 수 있는 검사방법이 개발되지 않아서 사용범위를 확대하는데 제한을 받고 있다. 폴리에틸렌 배관의 연결방법은 전기융착 방법과 버트융착 방법으로 구분할 수 있는데 이 중에서 가장 많이 사용하는 방법은 버트융착이다. 버트융착은 배관과 배관을 열판에 맞닿게 하고 일정한 온도 및 압력을 가한 후 열판을 제거하고 용융된 배관의 말단부를 서로 연결하는 방법으로서 별도의 연결구가 필요하지 않아 가장 많이 사용하고 있는 연결방법이다. 버트융착 시에 열판으로부터 열이 용융된 후 압력을 가하면 용융부는 비드를 형성하는 부분과 연결부를 형성하는 부분으로 분리되고 냉각과정을 거쳐 버트융착부가 된다. 본 연구는 연결부를 형성하는 부분에서 열판으로부터 열이 전파되어 용융된 거리를 측정하고 이 결과를 연결부에 대한 건전성 평가 방법 중의 하나로 제시하고자 한다. 외경 225mm, 두께 20.5mm의 중밀도 폴리에틸렌 가스용 1호관의 초음파 속도를 측정한 결과 2,200m/s 였다. 열용융 거리를 측정하기 위하여 열판으로부터 열이 전파되어 폴리에틸렌을 가열하는 시간을 0%~130%까지 변화시켜 시험편을 제작하였다. 또한 정상적인 가열시간(100%의 가열)을 제공하고 스크레핑 처리를 하지 않은 시험편과 토양을 삽입한 시험편 그리고 자갈을 삽입한 시험편과 비닐류를 삽입한 시험편을 제작하였다. 총 20개의 시험편에 대한 열용융 거리를 측정하기 위하여 3.5MHz 및 5.0MHz 센서를 이용하였으며 1개의 시험편에 대하여 총 3곳에서 초음파 탐상을 실시하였다. 열용융 신호를 명확하게 구분하기 위하여 모든 탐상 결과에 대하여 동일한 post image processing을 수행하였고 이미지 레벨, contrast, sharpen 및 threshold를 적용하였으며 결과 탐상은 가장 직관적으로 파악할 수 있는 gray scale로 표현하였다. 탐상 결과 가열시간이 짧은 시험편일수록 융착이 이루어지지 않아 멀티플 에코가 반사되는 영역이 증가하였으며 이 부분을 최대한 배제할 수 있는 위치에서 데이터를 획득하였다. 정상적인 가열시간의 80%인 168초의 시간을 가한 시험편부터 열용융 거리에 대한 반사신호가 뚜렷이 구분되었으며 이 시험편부터 거리 측정을 실시하였다. 가열시간이 정상가열시간의 7%인 15초의 가열시간을 가한 시험편부터 더 낮은 가열시간을 가한 시험편의 경우 융착이 이루어지지 않아서 3곳 모두 데이터 영상을 획득할 수 없었다. 위 실험 결과로 위상배열초음파를 통해 폴리에틸렌 배관 버트융착부에서 열이 용융되어 전파된 거리 측정이 가능함을 확인하였으며 또한 열이 용융되어 전파된 거리 측정을 통해 정상적인 융착과 불완전 융착을 구분할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 핵의학기술
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• 제13권1호
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• pp.35-39
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• 2009

서론 : 핵의학에 있어서 컴퓨터의 발전은 질적인 향상뿐 아니라 양적으로도 성장하고 있다. 다양한 소프트웨어를 사용하여 핵의학과 업무에 적용한다면 양질의 영상을 얻고 단순작업의 시간을 줄일 수 있을 것이다. 핵의학과 업무에 있어 컴퓨터를 이용한 processing에 할애하는 시간은 상당하여, 이 시간을 줄이는 방법으로 Macro라는 프로그램을 적용하기로 하였고, 단순 반복 작업이 많은 Brain SPECT SPM processing과 Brain SPECT PACS verify processing에 적용해 보기로 하였다. 실험재료 및 방법 : Brain SPECT에서 SPM processing과 작업 건수가 많은 PACS 작업 두 가지를 대상으로 하였다. SPM은 Brain의 Neuroimaging data를 분석하기 위한 소프트웨어 패키지로서 그룹간의 정량적인 분석을 목적으로 하고, Realignment, Normalization, Smoothing, Mapping 등의 복잡한 과정을 거쳐 결과를 만들어낸다. 이 과정을 Macro Program를 이용해서 간단하게 코딩하는 작업을 거쳐 만들어 보았다. PACS verify작업은 PACS로 보낸 영상을 간단하게 Color mapping, Gray scale 조정, 복사, 잘라 붙이는 과정으로 이루어지는데, 이를 Macro Program을 이용하여 직접 마우스 좌표를 입력하였다. 수작업으로 했을 때와 Macro Program을 활용했을 때 결과물을 만드는 시간을 기록하여 2007년 검사건수에 대입하여 결과를 도출하였다. 결과 : 2007년 SPM 검사 건수는 115건, PACS 작업 건수는 Diamox 검사 기준으로 834건이었다. SPM을 수작업은 숙련도에 따라 10분에서 15분 소요되었고, Macro를 사용시 5분 30초가 소요되었다. 검사 건수에 대입하여 년 평균 시간을 산출하면 SPM을 수작업으로 했을 시 숙련도에 따라 1150~1725분(19~29시간)이 소요되었고, Macro 사용 시에는 632분(10.5 시간)이 걸렸다. PACS는 수작업 시 2~3분이 걸렸으며, Macro를 사용 시에는 45초가 걸렸다. 이를 검사 건수에 대입하면 수작업 시 1668~2502분(28~42시간)이 걸렸고, Macro 사용시 625분(10시간)이 소요되어서 1043~1877분(17~31)시간이 절약 되었다. 결과적으로, SPM에 있어서 45~63%, PACS 작업에 있어서는 62~75%, 2007년 기준으로 전체 Brain SPECT Processing에서 55~70% 정도의 시간 절약 효과를 볼 수 있었다. 결론 : 2007년 검사 건수 기준으로 Macro 프로그램 사용시 상당한 시간절약 효과를 가져왔고 아무리 적은 시간이 걸리는 작업이라도 건수에 따라 많은 시간을 줄일 수 있다는 것을 확인하였다. 이는 검사실 근무자에게 검사하는 환자에게 더욱 집중할 수 있는 시간적 여유를 주어 안전사고 발생률을 더욱 줄일 수 있을 것이다. 그리고, 논문을 통해서 알 수 있는 것처럼, Brain SPECT 프로세싱뿐만 아니라 다른 다양한 분야의 단순반복 업무에 매크로를 활용함으로써 얻을 수 있는 시간적 이득과 작업 효율성은 상당할 것이라 생각되어진다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.463-472
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• 2021

산부인과 초음파 검사에서 골반 장기를 관찰하기 위해 고주파수의 경질 탐촉자를 이용한 검사의 수요가 증가하고 있다. 하지만 임상에서는 경질 탐촉자의 정도관리가 제대로 시행되고 있지 않으며 평가 기준이 확립되지 않은 실정이다. 따라서 현재 사용되고 있는 산부인과용 초음파 장치 20대를 대상으로 58개의 경질 탐촉자와 20개의 곡면 탐촉자를 ATS-539 표준팬텀에 적용하여 각각의 영상을 획득 한 후 정량과 정성적으로 측정하였다. 정량측정은 종측정, 횡측정, 국소영역, 정성측정은 불응영역, 축방향/외측방향 분해능, 예민도, 기능적 해상도, 회색조와 동적범위를 실시하였다. 정량적 통계 분석 결과 횡측정, 국소영역에서 두 탐촉자 간 유의한 차이가 있었으며,(p<0.05) 정성적 비교 분석 결과 예민도, 기능적 해상도에서 차이점을 확인 할 수 있었다. 이는 탐촉자 간 갖는 주파수의 차이와 탐촉자의 주사 기하학의 차이로 발생 한 것으로 사료된다. 위와 같은 실험 결과를 토대로 횡 거리 평가의 허용 범위는 10%(±8 mm)으로 상향, 예민도의 허용 범위는 삼사분위(75%) 수준인 12 cm깊이인 6개까지 관찰, 기능적 해상도의 평가의 허용 범위는 삼사분위(75%) 수준인 6개(12cm), 6개(12cm), 11개(11cm), 9개(9cm), 6개(6cm)까지 관찰, 회색조와 동적범위의 표적의 깊이를 4cm 깊이의 50%인 2 cm 깊이에서도 측정이 가능하게 표적을 추가하는 것이 타당하다고 사료된다. 연구 결과를 통해 산부인과용 경질 탐촉자의 정도관리 평가 기준을 제시하였으며 본 연구가 향후 경질 탐촉자 전용 팬텀 제작을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.