• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.679-684
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• 2023

정맥의 천자는 병리학적 검사를 위한 혈액 샘플을 획득하기 위해 널리 사용되고 있다. 바늘을 사용한 침습적인 정맥 천자 방법이 반복되서 시행되면 환자가 받는 고통이 증가되는 문제가 있어 본 연구팀은 사전에 소형 근적외선 (near-infrared, NIR) 영상 시스템을 개발하였다. 획득된 NIR 영상의 화질 개선을 위하여 본 연구에서는 노이즈 제거에 효율적으로 잘 알려진 비지역적 평균 (non-local means, NLM) 알고리즘을 모델링하여 시스템에서의 적용 가능성을 분석하고자 한다. 개발된 NIR 영상 시스템은 dichroic 및 long-pass filter를 적외선 (infrared, IR)이 통과하여 최종적으로 CMOS 센서 모듈로 검출되는 원리를 기반으로 구성하였다. 제안하는 NLM 알고리즘은 노이즈를 제거시키고자 하는 픽셀을 주변 픽셀들간의 거리들을 고려한 값으로 대체하는 원리를 기반으로 모델링하였다. 850 nm의 중심 파장을 가진 NIR 영상을 획득 후 NLM 알고리즘을 적용하여 히스토그램 평활화를 통해 최종 정맥 영역을 분할하였다. 결과적으로 NLM 알고리즘을 적용한 정맥의 NIR 영상의 coefficient of variation은 평균 0.247로 기존의 filtering 방법들과 비교하여 우수한 결과값으로 도출되었다. 또한 NLM 알고리즘의 dice similarity coefficient 값은 기존의 median filter와 total variation 방법에 비하여 각각 62.91 및 9.40% 향상된 값이 획득되었다. 결론적으로 NLM 알고리즘은 NIR 영상 시스템으로 획득한 정맥의 정확한 분할이 가능하게 할 수 있음을 증명하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1108-1118
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• 2019

Non-local means (NLM) algorithm is an effective and successful denoising method, but it is computationally heavy. To deal with this obstacle, we propose a novel NLM algorithm with fuzzy metric (FM-NLM) for image denoising in this paper. A new feature metric of visual features with fuzzy metric is utilized to measure the similarity between image pixels in the presence of Gaussian noise. Similarity measures of luminance and structure information are calculated using a fuzzy metric. A smooth kernel is constructed with the proposed fuzzy metric instead of the Gaussian weighted L2 norm kernel. The fuzzy metric and smooth kernel computationally simplify the NLM algorithm and avoid the filter parameters. Meanwhile, the proposed FM-NLM using visual structure preferably preserves the original undistorted image structures. The performance of the improved method is visually and quantitatively comparable with or better than that of the current state-of-the-art NLM-based denoising algorithms.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권5호
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• pp.1527-1532
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• 2023

The noise reduction algorithm using the non-local means (NLM) approach is very efficient in nuclear medicine imaging. In this study, the applicability of the NLM noise reduction algorithm in single-photon emission computed tomography (SPECT) images with a brain phantom and the optimization of the NLM algorithm by changing the smoothing factors according to various reconstruction methods are investigated. Brain phantom images were reconstructed using filtered back projection (FBP) and ordered subset expectation maximization (OSEM). The smoothing factor of the NLM noise reduction algorithm determined the optimal coefficient of variation (COV) and contrast-to-noise ratio (CNR) results at a value of 0.020 in the FBP and OSEM reconstruction methods. We confirmed that the FBP- and OSEM-based SPECT images using the algorithm applied with the optimal smoothing factor improved the COV and CNR by 66.94% and 8.00% on average, respectively, compared to those of the original image. In conclusion, an optimized smoothing factor was derived from the NLM approach-based algorithm in brain SPECT images and may be applicable to various nuclear medicine imaging techniques in the future.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권2호
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• pp.825-836
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• 2016

In this paper, a speed-up technique for the non-local means (NLM) image denoising method based on local binary descriptor (LBD) is proposed. In the NLM, most of the computation time is spent on searching for non-local similar patches in the search window. The local binary descriptor which represents the structure of patch as binary strings is employed to speed up the search process in the NLM. The descriptor allows for a fast and accurate preselection of non-local similar patches by bitwise operations. Using this approach, a tradeoff between time-saving and noise removal can be obtained. Simulations exhibit that despite being principally constructed for speed, the proposed algorithm outperforms in terms of denoising quality as well. Furthermore, a parallel implementation on GPU brings NLM-LBD to real-time image denoising.

• 정보관리연구
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• 제32권2호
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• pp.26-39
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• 2001

효과적인 정보검색 도구로 활용되는 시소러스, 분류표 등의 통제어휘집들은 동일한 개념이나 의미를 표현하는데 서로 다른 어휘를 사용하고 있다. 이러한 동일 개념에 대한 용어 표현차이로 인한 정보의 검색 및 통합문제를 해결하기 위하여 미국국립의학도서관은 통합의학언어시스템(Unified Medical Language System : 이하 UMLS)을 개발하였다. UMLS 개발은 1986년부터 시작된 장기 프로젝트로서 2001년판 UMLS는 메타시소러스, 의미망, 전문가 사전의 세가지 요소로 구성되어 있다. 본고는 UMLS의 개발배경과 구성요소 및 PubMed, NLM Gateway에서의 적용사례에 대해 고찰하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.756-761
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• 2021

Dynamic route guidance (DRG) finds the fastest path from a source to a destination location considering the real-time congestion information. In Korea, the traffic state information is available by the public transportation data (PTD) which is indexed on top of the node-link map (NLM). While the NLM is the authoritative low-detailed road network for major roads only, the OpenStreetMap road network (ORN) supports not only a high-detailed road network but also a few open-source routing engines, such as OSRM and Valhalla. In this paper, we propose a DRG framework based on road network matching between the NLM and ORN. This framework regularly retrieves the NLM-indexed PTD to construct a historical speed profile which is then mapped to ORN. Next, we extend the Valhalla routing engine to support dynamic routing based on the historical speed profile. The numerical results at the Yeoui-do island with collected 11-month PTD show that our DRG framework reduces the travel time up to 15.24 % and improves the estimation accuracy of travel time more than 5 times.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.99-106
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• 2011

유비쿼터스 컴퓨팅 기술과 헬스케어 기술이 접목되어 시간과 장소에 구애받지 않고, 지속적인 건강관리가 가능한 u-헬스케어 기술이 급부상하고 있으며, 한국의 최첨단 정보 환경을 기반으로 하여 향후 급증할 의료수요에 대처하기 위한 u-헬스케어 기반기술이 절실한 실정이다. 특히, u-헬스케어 분야에서 다루는 정보는 주로 건강이나 생명과 밀접한 관계가 있는 관련 정보로서 극히 개인적인 사항을 주로 포함한다. u-헬스케어 서비스가 보안 및 프라이버시 측면에서 많은 취약점과 위협이 존재한다는 점을 볼 때, 데이터 보호를 위한 기술적 대안이 기본적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 안전한 u-헬스케어 시스템을 위해 u-헬스케어 센서모듈을 설계 및 제작하고, USN의 안전성 및 데이터 보호를 위해 NLM-128 알고리즘을 TinyOS상에서 소프트웨어적으로 구현하여 USN 센서노드에 탑재하였다. 그리고 NLM-128 알고리즘에 고속 병렬형 PS-LFSR을 적용하여 암호화 시간을 단축 시켰다. u-헬스케어 응용을 위한 USN 보안센서노드는 환자의 몸에 부착되어 각종 생체 신호를 계측할 수 있으며, 계측된 생체신호들은 무선메쉬네트워크(Wireless Mesh Network)를 통해 통합서버로 전송되며, 그 결과는 실시간으로 모니터링이 가능하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.205-207
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• 2015

본 논문에서는 먼저 주성분 분석 (Principal components analysis, PCA) 을 활용한 Non-local means (NLM) 을 소개하고, 주성분 분석을 하기 위해 필수적인 공분산 행렬 계산을 효율적으로 하는 방법을 제안한다. NLM 에서의 Neighborhood patch 의 크기를 $S{\times}S=S^2$, 이미지 전체의 픽셀 수를 ${\mathcal{Q}}$ 일 때 공분한 행렬을 계산 하기 위해서는 $S^2{\times}{\mathcal{Q}}$ 크기를 가지는 행렬간의 곱 연산이 필요하다. 결론적으로 본 논문에서는 이 행렬의 크기를 줄임으로써 PSNR (Peak signal-to-noise ratio) 의 손실 없이 NLM 의 복잡도를 줄일 수 있음을 보여준다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권4호
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• pp.61-67
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• 2017

방사선 노출의 위험을 줄이기 위한 저선량 X-ray 영상은 양자노이즈로 인해 화질열화가 발생한다. 본 논문은 저선량 X-ray 기기를 통해 입력받은 저화질의 동영상으로부터 포아송 확률 거리(Stochastic distance)에 기반하여 동영상 X-ray 데이터의 노이즈를 3차원 Non-local Means(3D NLM) 필터를 통해 제거한다. 포아송 확률 거리는 X-ray 영상에서 3D NLM 노이즈 제거 필터의 유사성을 판별하는 척도로써 사용되어 진다. 제안하는 방법은 움직임 정보가 포함된 프레임 유사도를 사용하여 움직임 아티팩트가 최소화된 X-ray 동영상 데이터를 출력하도록 한다. 수행한 결과로 노이즈가 제거된 X-ray 영상을 생성하도록 함으로써, 영상의 열화된 화질을 개선시켜 저선량 X-ray 영상 데이터에 대한 판독 능력을 향상시킬 수 있는 효과가 있다. 제안하는 방법은 객관적인 기준의 수치적인 관점에서 뿐만 아니라, 실제의 X 선 영상 시퀀스의 주관적인 시각적 인식에서도 뛰어남을 확인 할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.110-116
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• 2017

본 논문에서는 단일 센서 기기를 통해 획득된 CFA (color filter array) 영상의 효과적인 디모자이킹(demosaicking)을 위하여 방향성 기반 보간법과 영상의 비지역 특성을 이용하는 방법을 제안한다. G 채널을 복원하기 위하여 수직 및 수평방향 뿐만 아니라 대각선 방향을 고려하고, 영상의 지역적 특성을 위하여 비교적 적은 수의 픽셀을 이용하여 보간한다. 이후, 영상의 비지역적 특성을 반영하여 에지 근처에서의 복원능력 및 색상오류 등에 의한 화질열화를 개선하기 위하여 보간된 픽셀에 NLM (nonlocal means) 필터링을 적용한다. R과 B 채널은 이미 복원된 G 채널의 정보를 이용하여 방향성 기반 보간법 및 NLM 필터링을 적용하여 복원한다. 채도가 높고 색상변화가 비교적 큰 McMaster 영상에 대해서 수행한 실험결과는 제안하는 디모자이킹 방법이 기존의 방법에 비해 PSNR 기반의 객관적 성능평가 결과가 우수하고, 주관적 화질 측면에서 에지 및 텍스처와 같은 영상의 구조를 잘 보존하고 색상오류 등과 같은 왜곡현상을 감소시켜 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있다.