• 한국인쇄학회지
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• 제22권2호
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• pp.73-82
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• 2004

A thermal transfer method was developed novel method to form the phosphor screen for monochrom VPT. This method have advantages of simple process, clean environment, saving raw material and running-cost. But now applying phosphor screen for thermal transfer method has been formed three layers (phosphor layer, ITO layer and thermal adhesive layer) on the PET film as substrate. This is complex process, consumption of raw-material and require of high cost. Also ITO paste at present has been imported from Japan. To improve these problems, we have developed ITO paste as conductive paste by using ITO sol and binder resin (AA3003). Ito paste as developed in this study has both conductive and excellent thermal transfer abilities. Thus we could manufacture phosphor screen formed two layers (phosphor layer and ITO layer).

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.489-493
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• 2004

The Modulation Transfer Function (MTF) is commonly used to characterize the spatial quality of imaging systems. This work is the attempt to measure the MTF for KOMPSAT EOC using the non-parametric method as ground inputs. The spatial performance of the KOMPSAT EOC was analyzed by edge method while in flight using multi-temporal image data collected over test site in Seoul. The results from this work demonstrate the potential applicability of this method to estimate MTF for high spatial resolution satellite KOMPSAT-2 that is being developed to be launched in 2005.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제5권
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• pp.56-59
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• 1998

머리전달함수(Head-Related Transfer Function, HRTF)를 이용한 영상 음원법(Image Model Method, IMM)을 적용하여 3차원 음장을 제어하기 위한 요소결정 방법을 제안한다. 제어 요소들은 직방체 내부에서의 음 에너지에 관한 이론을 토대로 결정하였다. 각 제어요소를 3차원 음장 모델에 적용하고, 헤드폰을 사용하여 청취자에 의한 심리음향 실험한 결과, 제어된 음장에서는 음상의 두외 정위, 거리감, 공간감이 실내에서와 같이 자연스럽게 형성됨을 나타냈다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.134-136
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• 2021

인공지능 알고리즘을 이용한 유방암의 조기진단에 관련된 연구는 최근들어 활발하게 진행되고 있다. 이는 연구용으로 공개된 초음파 유방 이미지를 활용하여 다양하게 개발되고 있으나, 사용자의 목적에 맞는 처리 속도 및 정확도 등에 다양한 한계점을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 ImageNet에서 학습된 ResNet 모델을 현미경 기반 암세포 이미지에서 활용이 가능한 다단계 전이 학습을 제안하고, 이를 다시 전이 학습하여 초음파 유방암 영상을 양성 및 악성으로 분류하는 실험을 진행하였다. 실험을 위한 영상은 양성과 악성이 포함된 250장의 유방암 초음파 영상과 27,200장의 암 세포주 영상으로 구성되었다. 제안된 다단계 전이 학습 알고리즘은 초음파 유방암 영상을 분류하였을 때 96% 이상의 정확도를 보였으며, 향후 암 세포주 및 실시간 영상처리 등의 추가를 통해 보다 높은 활용도와 정확도를 보일 것으로 기대한다.

• 설비공학논문집
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• 제9권3호
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• pp.268-275
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• 1997

Using the film-based particle image velocimetry, natural convective flows have been measured quantitatively in a rectangular enclosure with a heater located on the bottom surface. The success rate of the present interrogation method has been obtained as a function of the number of particle pairs and the distance between the particle pairs. The influence of the diffraction halo at the center have been effectively eliminated by rotating-subtracting the original Fourier-transformed image. By utilizing the coded multiple pulsed illumination with two different time intervals, the minimum measurable velocity have been improved. The results of the velocity distributions and the heat transfer correlations have been obtained for different locations of heater in the enclosure.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권3호
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• pp.453-461
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• 2021

Many deep learning approaches have been studied for image classification in computer vision. However, there are not enough data to generate accurate models in medical fields, and many datasets are not annotated. This study presents a new method that can use both unlabeled and labeled data. The proposed method is applied to classify cervix images into normal versus cancerous, and we demonstrate the results. First, we use a patch self-supervised learning for training the global context of the image using an unlabeled image dataset. Second, we generate a classifier model by using the transferred knowledge from self-supervised learning. We also apply attention learning to capture the local features of the image. The combined method provides better performance than state-of-the-art approaches in accuracy and sensitivity.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.79-104
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• 2020

최근 텍스트와 이미지 딥러닝 기술의 괄목할만한 발전에 힘입어, 두 분야의 접점에 해당하는 이미지 캡셔닝에 대한 관심이 급증하고 있다. 이미지 캡셔닝은 주어진 이미지에 대한 캡션을 자동으로 생성하는 기술로, 이미지 이해와 텍스트 생성을 동시에 다룬다. 다양한 활용 가능성 덕분에 인공지능의 핵심 연구 분야 중 하나로 자리매김하고 있으며, 성능을 다양한 측면에서 향상시키고자 하는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. 하지만 이처럼 이미지 캡셔닝의 성능을 고도화하기 위한 최근의 많은 노력에도 불구하고, 이미지를 일반인이 아닌 분야별 전문가의 시각에서 해석하기 위한 연구는 찾아보기 어렵다. 동일한 이미지에 대해서도 이미지를 접한 사람의 전문 분야에 따라 관심을 갖고 주목하는 부분이 상이할 뿐 아니라, 전문성의 수준에 따라 이를 해석하고 표현하는 방식도 다르다. 이에 본 연구에서는 전문가의 전문성을 활용하여 이미지에 대해 해당 분야에 특화된 캡션을 생성하기 위한 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 방대한 양의 일반 데이터에 대해 사전 학습을 수행한 후, 소량의 전문 데이터에 대한 전이 학습을 통해 해당 분야의 전문성을 이식한다. 또한 본 연구에서는 이 과정에서 발생하게 되는 관찰간 간섭 문제를 해결하기 위해 '특성 독립 전이 학습' 방안을 제안한다. 제안 방법론의 실현 가능성을 파악하기 위해 MSCOCO의 이미지-캡션 데이터 셋을 활용하여 사전 학습을 수행하고, 미술 치료사의 자문을 토대로 생성한 '이미지-전문 캡션' 데이터를 활용하여 전문성을 이식하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 일반 데이터에 대한 학습을 통해 생성된 캡션은 전문적 해석과 무관한 내용을 다수 포함하는 것과 달리, 제안 방법론에 따라 생성된 캡션은 이식된 전문성 관점에서의 캡션을 생성함을 확인하였다. 본 연구는 전문 이미지 해석이라는 새로운 연구 목표를 제안하였고, 이를 위해 전이 학습의 새로운 활용 방안과 특정 도메인에 특화된 캡션을 생성하는 방법을 제시하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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• pp.141-142
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• 2012

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제39권5호
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• pp.213-219
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• 2018

Stomach cancer is the most diagnosed cancer in Korea. When gastric cancer is detected early, the 5-year survival rate is as high as 90%. Gastroscopy is a very useful method for early diagnosis. But the false negative rate of gastric cancer in the gastroscopy was 4.6~25.8% due to the subjective judgment of the physician. Recently, the image classification performance of the image recognition field has been advanced by the convolutional neural network. Convolutional neural networks perform well when diverse and sufficient amounts of data are supported. However, medical data is not easy to access and it is difficult to gather enough high-quality data that includes expert annotations. So This paper evaluates the efficacy of transfer learning in gastroscopy classification and diagnosis. We obtained 787 endoscopic images of gastric endoscopy at Gil Medical Center, Gachon University. The number of normal images was 200, and the number of abnormal images was 587. The image size was reconstructed and normalized. In the case of the ResNet50 structure, the classification accuracy before and after applying the transfer learning was improved from 0.9 to 0.947, and the AUC was also improved from 0.94 to 0.98. In the case of the InceptionV3 structure, the classification accuracy before and after applying the transfer learning was improved from 0.862 to 0.924, and the AUC was also improved from 0.89 to 0.97. In the case of the VGG16 structure, the classification accuracy before and after applying the transfer learning was improved from 0.87 to 0.938, and the AUC was also improved from 0.89 to 0.98. The difference in the performance of the CNN model before and after transfer learning was statistically significant when confirmed by T-test (p < 0.05). As a result, transfer learning is judged to be an effective method of medical data that is difficult to collect good quality data.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.291-298
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• 2022

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)은 내부의 두 신경망(생성망, 판별망)이 상호 경쟁하면서 학습하는 네트워크이다. 생성자는 현실과 가까운 이미지를 만들고, 구분자는 생성자의 이미지를 더 잘 감별하도록 프로그래밍 되어있다. 이 기술은 전체 이미지 X를 다른 이미지 Y로 생성, 변환 및 복원하기 위해 다양하게 활용되고 있다. 본 논문에서는 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 이를 자연스럽게 다른 객체로 위변조할 수 있는 방법에 관해 기술한다. 먼저 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 기존에 학습시켜놓은 DCGAN 모델을 통해 새로운 이미지를 생성하고, 이를 전체적 스타일 전이(overall style transfer) 기술을 사용하여 원본 이미지의 질감과 크기에 어울리도록 리스타일링(re-styling) 한 후, 원본 이미지에 자연스럽게 결합하는 과정을 거친다. 본 연구를 통해 원본 이미지의 특정 부분에 사용자가 원하는 객체 이미지를 자연스럽게 추가/변형할 수 있음으로써 가짜 이미지 생성의 또 다른 활용 분야로 사용될 수 있을 것이다.