• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.774-784
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• 2021

객체 검출 및 인식 과정은 컴퓨터비전 분야에서 매우 중요한 과업으로써, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 실제 객체 인식 과정에서는 학습된 이미지 데이터와 테스트 이미지 데이터간 해상도 차이로 인하여 인식기의 정확도 성능이 저하되는 문제가 종종 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 객체 인식 정확도 향상을 위한 이미지 초해상도 기법을 제안하여 객체 인식 및 초해상도 통합 프레임워크를 설계하고 개발하였다. 세부적으로는 11,231장의 차량 번호판 훈련용 이미지를 웹 크롤링, 인조데이터 생성 등을 통해 자체적으로 구축하고, 이를 활용하여 이미지 좌우 반전에 강인하도록 목적함수를 정의하여 이미지 초해상도 인공 신경망을 훈련시켰다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 훈련된 이미지 초해상도 및 번호 인식기 1,999장의 테스트 이미지에 실험하였고, 이를 통해 제안한 초해상도 기법이 문자 인식 정확도 개선 효과가 있음을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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• pp.55-56
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• 1998

The 3-D Fast Gradient Echo (Turbo FLASH, Turbo Fast Low Angle Shot) sequence is optimized to achieve a good T1 contrast using variable excitation flip angles. In Turbo FLASH sequence, depending on the contrast preparation scheme, various types of image contrast can be established. While proton density contrast is obtained when using a short repetition time with a short echo time and small flip angles, T1 or T2 weighting can be obtained with proper contrast preparation sequences applied before the above proton density Turbo FLASH sequence. To maximize the contrast to noise ratio while retaining a sharp impulse response (smooth frequency domain response), the excitation flip-angle pattern is optimized through simulation and experiments. The TI (the delay after the preparation sequence which is a 180 degree inversion RF pulse in the IR T1 weighted imaging case), TD (the delay time between the Turbo FLASH sequence and the next preparation), and TR are also optimized fur the best image quality. The proposed 3-D Turbo FLASH provides $1mm\times1mm\times1.5mm$ high resolution images within a reasonable 5-8 minutes of imaging time. The proposed imaging sequence has been implemented in a Medison's Magnum 1.0T system and verified through simulations as well as human volunteer imaging. The experimental results show the utility of the proposed method.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권4호
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• pp.202-209
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• 2004

Quality control is essential to the final product in BGA-type PCB fabrication. So, many automatic vision systems have been developed to achieve speedy, low cost and high quality inspection. A multiple threshold selection algorithm is a very important technique for machine vision based inspection. In this paper, an inspected image is modeled by using fuzzy sets and then the parameters of specified membership functions are estimated to be in maximum fuzzy entropy with the probability of the fuzzy sets, using the exhausted search method. Fuzzy c-partitions with the estimated parameters are automatically generated, and then multiple thresholds are selected as the crossover points of the fuzzy sets that form the estimated fuzzy partitions. Several experiments related to flip chip BGA images show that the proposed algorithm outperforms previous ones using both entropy and variance, and also can be successfully applied to AVI systems.

• 한국방사선학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.371-376
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• 2014

CdTe 멀티에너지 X선 영상센서와 ROIC를 패키징 하기 위한 flip chip bump bonding, Au wire bonding 및 encapsulation 공정조건을 개발하였으며 성공적으로 모듈화 하였다. 최적 flip chip bonding 공정 조건은 접합온도 CdTe 센서 $150^{\circ}C$, ROIC $270^{\circ}C$, 접합압력 24.5N, 접합시간 30s일 때이다. ROIC에 형성된 SnAg bump의 bonding이 용이하도록 CdTe 센서에 비하여 상대적으로 높은 접합온도를 설정하였으며, CdTe센서가 실리콘 센서에 비하여 쉽게 파손되는 것을 고려하여 접합압력을 최소화하였다. 패키징 완료된 CdTe 멀티에너지 X선 모듈의 각각 픽셀들은 단락이나 합선 등의 전기적인 문제점이 없는 것을 X선 3D computed tomography를 통해 확인할 수 있었다. 또한 Flip chip bump bonding후 전단력은 $2.45kgf/mm^2$ 로 측정되었으며, 이는 기준치인 $2kgf/mm^2$ 이상으로 충분한 접합강도를 가짐을 확인하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제32권1호
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• pp.101-106
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• 2009

본 연구는 FLASH 펄스파형을 이용하여 숙임각(flip angle ; FA)변화에 따른 T1 강조영상의 신호강도(signal intensity ; SI)와 대조도 대 잡음비(contrast to noise ratio ; CNR)를 비교함으로써 복부검사에서의 최적의 T1효과를 나타내기 위한 FA를 알아보고자 하였다. 2008년 9월부터 12월까지 본원을 내원하여 복부 MRI 검사를 시행한 환자 20명(남 : 12명, 여 : 8명, 연령 범위 : $28{\sim}63$세, 평균 : 51세)을 대상으로 하였다. 영상 장비는 3Tesla MR scanner(Magnetom Tim Trio, SIEMENS, Germany)였으며, 8 channel body array coil을 사용하였다. 사용된 영상변수는 FLASH 펄스파형과 TR : 120 ms, TE : minimum, FOV : $360{\times}300\;mm$, Matrix : $256{\times}224$, Slice : 6 mm, scan time : 15초로 Breath-hold 기법을 이용하였다. 복부 영상은 물 신호를 동시에 측정하기 위해 관심영역(FOV) 안에 물을 채운 50 ml syringe를 놓고 $10^{\circ}$부터 $90^{\circ}$까지 $10^{\circ}$ 간격으로 FA에 변화를 주면서 얻었다. 획득한 영상은 간(liver), syringe내부의 물(water), 비장(spleen), background의 신호강도(SI)와 대조도 대 잡음비(CNR)를 각각 측정하였으며 신호강도는 관심영역을 설정한 다음 각 부위에서 3번씩 측정하고 그 평균값을 구하였다. 영상 전체의 평가에서는 변이계수(coefficient of variation)를 적용하여 전체영상의 신호강도 균일도를 알아보았고 통계 분석은 SPSS for window version 17.0을 이용하였다. 간(liver)의 신호강도는 $475.54{\pm}81.76$으로 FA $40^{\circ}$에서 가장 높게 나타났으며 syringe내부의 물의 신호는 $475.97{\pm}68.98$로 FA $20^{\circ}$에서 가장 높았으며 FA가 높아짐에 따라 다른 조직의 신호보다 많은 감소를 보였다. 비장의 신호는 $443.02{\pm}55.77$로 FA $30^{\circ}$에서 가장 높은 신호강도를 보였으며 FA가 높아짐에 따라 신호가 감소하였다. 조직의 신호강도에서 Liver vs Water와 Liver vs Spleen은 FA $30^{\circ}$를 제외한 전 구간에서 통계적으로 유의한 차이를 보였고 Water vs Spleen은 FA $60^{\circ}$, FA $70^{\circ}$, FA $80^{\circ}$에서만 유의한 차이를 보였다(p < 0.01). 전체영상의 신호강도는 $175.42{\pm}57.93$으로 FA $10^{\circ}$에서 가장 낮게 나타났으며 FA가 높아짐에 따라 증가하다가 떨어지는 양상을 보였다. 또한 변이계수(coefficient of variation)는 FA $10^{\circ}$와 FA $20^{\circ}$에서 33.02와 31.43으로 가장 높게 나타났다. FA $10^{\circ}$와 FA $20^{\circ}$는 전체영상의 신호강도 균일도가 다소 떨어지는 영상으로 왜곡이 심하게 나타났다. CNR은 liver-water에서 FA $30^{\circ}$에서 12.73으로 가장 낮게 나타났고 FA $10^{\circ}$에서 -46.97, FA $80^{\circ}$에서 29.36으로 가장 높게 나타났다. liver-spleen의 CNR에서는 FA $10^{\circ}$에서 -3.18로 가장 낮게 나타났으며 FA $80^{\circ}$에서 9.65로 가장 높게 나타났다. 결론적으로 FLASH 펄스 파형을 사용한 복부 영상에서 최적의 T1효과를 나타내기 위해서는 FA $80^{\circ}$를 사용하는 것이 유용할 것으로 생각된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권2호
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• pp.20-27
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• 2011

모바일 기기에 장착되는 CMOS 이미지 센서(CIS) 칩은 배터리 용량의 한계로 인해 저전력 소모를 요구한다. 본 논문에서는 전력소모를 줄일 수 있는 데이터 플립플롭 회로와 새로운 저전력 구조의 Single-Slope A/D Converter(SS-ADC)를 사용한 이미지 센서를 설계하여 모바일 기기에 사용되는 CIS 칩의 전력 소모를 감소시켰다. 제안하는 CIS는 $2.25um{\times}2.25um$ 면적을 갖는 4-Tr Active Pixel Sensor 구조를 사용하여 QVGA($320{\times}240$)급 해상도를 갖도록 설계되었으며 0.13um CMOS 공정에서 설계되었다. 실험 결과, CIS 칩 내부의 SS-ADC 는 10-b 해상도를 가지며, 동작속도는 16 frame/s 를 만족하였고, 전원 전압 3.3V(아날로그)/1.8V(Digital)에서 25mW의 전력 소모를 보였다. 측정결과로부터 제안된 CIS 칩은 기존 CIS 칩에 비해 대기시간동안 약 22%, 동작시간동안 약 20%의 전력이 감소되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.28-34
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• 2012

특징 추출 알고리즘은 영상 내에서 중요한 특징을 추출하기 위해 실시간 영상 처리 응용 분야에서 활용된다. 특히, 특징 추출 알고리즘은 추적 및 식별의 목적으로 다양한 영상처리 알고리즘에 특징 정보를 제공하기 위해서 활용되며, 주로 영상처리 전처리 단계에서 구현되고 있다. 광범위한 응용 분야에 이용되는 특징 추출 알고리즘의 처리 속도를 높인다면 혼합되어 사용될 다른 알고리즘 처리 소요 시간의 여유를 확보 할 수 있을 뿐만 아니라, 특징 추출 알고리즘이 적용된 영상 처리 응용 분야의 실시간 요건을 만족시키기 용이하기 때문에 중요하다. 본 논문에서는 특징 추출 기법을 고속으로 처리하기 위해 FPGA 기반의 하드웨어 가속기를 제안한다. 하드웨어 가속기 구현에 사용된 E. Rosten의 Feature from Accelerated Segment Test 알고리즘과 디지털 로직으로 구현한 하드웨어 가속기의 구조와 동작 절차에 대해 기술하였다. 설계한 하드웨어 가속기는 ModelSim을 이용해 동작 및 성능을 검증하였고, Xilinx Vertex IV FPGA 기반으로 로직을 합성해 구현 비용을 계산하였다. 제안한 하드웨어 가속기를 구현하기 위해 2,217개의 Flip Flop, 5,034개의 LUT, 2,833개의 Slice, 그리고 18개의 Block RAM을 사용하였으며, $640{\times}480$ 크기의 영상으로부터 954개의 특징을 추출하는데 3.06 ms의 시간이 소요되어 기존의 결과보다 구현 비용 면에서의 우월함이 확인되었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.109-112
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• 1996

The more integrated and smaller SMD are needed, new solder joints packaging technologies are developed in these days such as BGA(Ball Grid Array), Flip Chip, J-lead etc. But, it's unable to inspect solder joints in those devices by visual inspection methods, because they are hided by it's packages. To inspect those new SMD packages, an X-ray system for acquiring a cross-sectional image of a arbitrary plane is necessary. In this paper, an analysis for designing X-ray cross sectional imaging system is presented including the way for correcting the distortion of image intensifier. And we show computer simulation of that system with a simple PCB model to show it's usefulness in applying PCB solder joint inspection.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.171-176
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• 2022

CNN은 딥러닝의 한 종류로 이미지나 영상 데이터를 처리할 때 사용하는 신경망이다. 필터가 이미지를 순회하며 이미지의 특징을 추출하여 이미지를 구분한다. 딥러닝은 데이터가 많을수록 좋은 모델을 만들 수 있는 특징이 있고, CNN에서는 적은 데이터의 약점을 보완하기 위해 회전, 확대, 이동, 뒤집기 같은 방법의 데이터 증강이라는 기법으로 데이터의 양을 인위적으로 늘리는 방법을 사용한다. 외곽선 이미지 학습은 이미지 데이터에서 외곽선에 해당하는 영역을 추출하는 것이다. CNN 학습 시, 외곽선 이미지 학습이 기존의 데이터 증강기법과 비교하여 성능 향상의 도움이 되는지 확인하고자 한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.201-208
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• 2018

본 연구는 Image J 프로그램을 사용하여 유속증가 자기공명영상기법의 숙임각 변화에 따른 SNR와 CNR을 측정하여 최적의 숙임각을 알아보기 위해 연구하였다. 총 30명의 정상인 지원자를 대상으로 1.5T 자기공명영상기기(Philips, Medical System, Achieva)를 이용하여 뇌동맥검사 후 평가를 실시하였다. 분석 방법으로 유속증가 자기공명 혈관 조영술에 대하여 4 부위에 관심영역을 설정하고 SNR와 CNR을 평가하였다. 5가지 숙임각에서의 정량적 분석으로 SNR과 CNR에 대한 통계적 유의성은 일원분산분석으로 계산되었으며, 사후 분석으로는 Bonferroni 법을 적용하였고, 통계에 사용된 프로그램은 SPSS 14.0을 이용하여 p 값을 0.05 이하일 때 유의성을 두었다. 본 실험에 대한 결과로서 전교통동맥(SNR:$876.59{\pm}14.22$, CNR:$1999.7{\pm}12.5$), 후교통동맥 (SNR: $863.48{\pm}13.29$, CNR:$1870.18{\pm}12.56$), ICA(SNR: $1116.87{\pm}08.34$, CNR:$2979.37{\pm}14.69$), 중대뇌동맥(SNR:$848.66{\pm}15.25$, CNR:$2199.25{\pm}13.48$)의 값으로 $25^{\circ}$에서 가장 높은 신호강도를 보였다(p<0.05). 작은 혈관 묘출로서 a1, a2, a3, p1, p2, p3, m1, m2, m3 값 또한 동일한 결과 이었다(p<0.05). 사후분석결과로, 숙임각에서 $25^{\circ}$ 기준으로 $10^{\circ}$, $15^{\circ}$, $20^{\circ}$에서 유의성 있는 결과를 얻었지만(p=0.000) $30^{\circ}$에서는 유의한 차이가 없었다(p>0.05). 결론적으로, 본 연구에서 $30^{\circ}$에서는 신호강도가 떨어지기 때문에 뇌혈관 자기공명조영술에서 최적의 숙임각은 $25^{\circ}$로 나타냈다.