• 한국방사선학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.929-934
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• 2018

영상의 질 향상과 물질 분석 등을 위해 엑스선을 카운팅하여 검출하기 위한 연구가 활발하다. 본 연구에서는 MPPC 어레이를 사용하여 엑스선 포톤 카운팅을 위한 검출기를 설계하였고, 시뮬레이션을 통해 검출기 특성을 평가하였다. GATE를 사용하여 엑스선과 섬광체와 반응한 위치 정보를 획득하였고, 이 정보를 DETECT2000의 빛 발생 위치로 사용하였다. 0.5 mm와 1 mm 두께의 GAGG 섬광체를 사용하였으며, $4{\times}4$ 어레이의 MPPC를 통해 발생된 빛을 획득하였다. 각 채널별로 획득한 빛의 신호를 통해 영상을 재구성하여 설계한 검출기의 분해능을 확인하였다. 0.5 mm와 1 mm 두께의 GAGG 섬광체에서 모두 2 lp/mm 이상의 영상을 획득하였다. 본 검출기를 엑스선 시스템에 사용할 경우 포톤 카운팅이 가능한 저비용의 시스템을 구축할 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3917-3941
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• 2019

The recent interest in artificial intelligence and machine learning has partly contributed to an interest in the use of such approaches for hyperspectral remote sensing (HRS) imagery classification, as evidenced by the increasing number of deep framework with deep convolutional neural networks (CNN) structures proposed in the literature. In these approaches, the assumption of obtaining high quality deep features by using CNN is not always easy and efficient because of the complex data distribution and the limited sample size. In this paper, conventional handcrafted learning-based multi features based on expert knowledge are introduced as the input of a special designed CNN to improve the pixel description and classification performance of HRS imagery. The introduction of these handcrafted features can reduce the complexity of the original HRS data and reduce the sample requirements by eliminating redundant information and improving the starting point of deep feature training. It also provides some concise and effective features that are not readily available from direct training with CNN. Evaluations using three public HRS datasets demonstrate the utility of our proposed method in HRS classification.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제42권4호
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• pp.259-263
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• 2019

This study was purpose to compare image quality of Indirect digital radiography (IDR) system by using the International electro-technical commission standard(IEC 62220-1) which were applied to IEC in medical imaging. To evaluation the analysis of Modulation transfer function(MTF) measurements edge device each angle by using edge method. In this study, Aero (Konica, Japan) which is Indirect flat panel detector(FPD) was used, the size of image receptor matrix $1994{\times}2430$ which performed 12bit processing and pixel pitch is $175{\mu}m$. In IEC standard method were applied to each angle were compared. The results of shown as LSF at $2.0^{\circ}$ and $3.0^{\circ}$ angeles. Shape is constant and shows smooth shape. The amount of data seemed reasonable and 2.19 cycles/mm and 2.01 cycles/mm at a spatial frequency of $2.0^{\circ}$ and $3.0^{\circ}$ at an MTF value of 0.1. At an MTF value of 0.5, the spatial frequencies were $2.0^{\circ}$ and 1.11 cycles/mm and 0.93 cycles/mm at an angle of $3.0^{\circ}$. This study were to evaluate MTF by setting the each $2{\sim}3^{\circ}$ each angle and to suggest the quantitative methods of measuring by using IEC.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.513-518
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• 2022

지난 2년간 코로나 19로 인한 사회의 모든 분야가 저발전을 이루고, 많은 피해를 입었다. 특히 사람간의 모임제안, 간격유지로 연구 분야에서 일하고 있는 많은 사람들은 특히 더 아무것도 할 수 없는 상황이었다. UX Design을 통한 코로나 19 사회에서 사람들의 사회적거리두기 방법 분석을 통해 정부거리 지침에 맞는 간격을 유지 할 수 있는 거리유지 장치를 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 거리유지 장치 개발을 위해 초음파거리감지센서와 배터리, 충전방식, 거리표시방식, 등의 UI 디자인에 관한 연구를 통해 LED의 색상의 변화로 거리를 표현한다. 본 연구의 방법은 거리유지 장치의 외형을 3D로 디자인하고 3D 프린터를 통해 프로토타입을 출력하여 초음파거리감지 센서, 네오픽셀모듈, 그리고 아두이노 설치를 통해 장치를 개발하고, 이것을 테스트 하여 코로나 19로부터 사회적거리두기의 실천을 돕는 실제 제품을 개발하는 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.591-597
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• 2022

최근 데이터셋을 효율적으로 구축하는 방법으로 데이터 증강 기법과 관련하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 중 대표적인 데이터 증강 기법은 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network:GAN)을 활용하는 방법이며, 이는 생성자와 판별자를 서로 경쟁 학습시킴으로써 진짜 데이터와 유사한 데이터를 생성해내는 기법이다. 그러나, GAN을 학습할 때 환경 및 진행 정도에 따라 생성되는 유사 데이터 중에서 픽셀이 깨지는 파손 영상이 발생하는 경우가 있으며, 이러한 영상은 데이터셋으로 활용할 수 없고 학습 시간을 증가시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 GAN 학습 과정에서 생성되는 영상 데이터의 히스토그램을 분석하여 이러한 파손 영상을 선별해내는 알고리즘을 개발하였으며, 기존 GAN에서 생성되는 영상과 비교해 본 결과 파손 영상의 비율을 33.3배(3,330%) 감소시켰다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제51권4호
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• pp.413-419
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• 2021

Purpose: The aim of this in vitro study was to assess the role of bandwidth on the area of magnetic resonance imaging (MRI) artifacts caused by orthodontic appliances composed of different alloys, using different pulse sequences in 1.5 T and 3.0 T magnetic fields. Materials and Methods: Different phantoms containing orthodontic brackets (ceramic, ceramic bracket with a stainless-steel slot, and stainless steel) were immersed in agar gel and imaged in 1.5 T and 3.0 T MRI scanners. Pairs of gradient-echo (GE), spin-echo (SE), and ultrashort echo time (UTE) pulse sequences were used differing in bandwidth only. The area of artifacts from orthodontic devices was automatically estimated from pixel value thresholds within a region of interest (ROI). Mean values for similar pulse sequences differing in bandwidth were compared at 1.5 T and 3.0 T using analysis of variance. Results: The comparison of groups revealed a significant inverse association between bandwidth values and artifact areas of the stainless-steel bracket and the self-ligating ceramic bracket with a stainless-steel slot(P<0.05). The areas of artifacts from the ceramic bracket were the smallest, but were not reduced significantly in pulse sequences with higher bandwidth values(P<0.05). Significant differences were also observed between 1.5 T and 3.0 T MRI using SE and UTE, but not using GE 2-dimensional or 3-dimensional pulse sequences. Conclusion: Higher receiver bandwidth might be indicated to prevent artifacts from orthodontic appliances in 1.5 T and 3.0 T MRI using SE and UTE pulse sequences.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제45권2호
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• pp.151-158
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• 2022

The Cardiac Gated Blood Pool (GBP) scintigram, a nuclear medicine imaging, calculates the left ventricular Ejection Fraction (EF) by segmenting the left ventricle from the heart. However, in order to accurately segment the substructure of the heart, specialized knowledge of cardiac anatomy is required, and depending on the expert's processing, there may be a problem in which the left ventricular EF is calculated differently. In this study, using the DeepLabV3 architecture, GBP images were trained on 93 training data with a ResNet-50 backbone. Afterwards, the trained model was applied to 23 separate test sets of GBP to evaluate the reproducibility of the region of interest and left ventricular EF. Pixel accuracy, dice coefficient, and IoU for the region of interest were 99.32±0.20, 94.65±1.45, 89.89±2.62(%) at the diastolic phase, and 99.26±0.34, 90.16±4.19, and 82.33±6.69(%) at the systolic phase, respectively. Left ventricular EF was calculated to be an average of 60.37±7.32% in the ROI set by humans and 58.68±7.22% in the ROI set by the deep learning segmentation model. (p<0.05) The automated segmentation method using deep learning presented in this study similarly predicts the average human-set ROI and left ventricular EF when a random GBP image is an input. If the automatic segmentation method is developed and applied to the functional examination method that needs to set ROI in the field of cardiac scintigram in nuclear medicine in the future, it is expected to greatly contribute to improving the efficiency and accuracy of processing and analysis by nuclear medicine specialists.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.1-10
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• 2022

컴퓨터 비전을 활용하여 인간의 시각을 해석하려는 시도가 다양한 분야에서 발전되어 왔다. 본 논문에서는 도로영상으로부터 영상의 의미론적 분할 결과를 통해 보행 환경을 평가하는 방법을 제안한다. 먼저 도로영상을 수집하기 위해 카카오 지도 API를 활용하였으며 전주시지역의 약 5만 점에서 4방향 영상을 수집한다. 수집된 영상의 20%는 크라우드 소싱기반 쌍체 비교를 통해 데이터 셋을 구축하고, 쌍체 비교 데이터를 이용하여 다양한 회귀 모델을 훈련한다. 영상 데이터의 보행성 점수를 도출하기 위해 순위 알고리즘인 Trueskill 알고리즘을 활용하여 랭킹 점수를 계산하고, 구축된 데이터를 활용하여 다양한 회귀모델을 사용한 보행성 평가 및 분석 작업을 수행한다. 본 연구를 통해 사람의 시각이 아닌 픽셀 분포 분류 정보 간의 상관관계를 통해 컴퓨터 시스템만으로 전주시의 보행 환경을 평가하고 점수를 도출해 낼 수 있다는 것을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1868-1873
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• 2021

본 논문은 대표적인 직선 검출 알고리즘인 허프변환이 갖고 있는 계산적인 부담을 줄이기 위해 확장된 참조표를 활용한 허프변환을 제안하고, 성능을 분석하고 있다. 기존 허프변환도 계산 부담을 줄이기 위해 관심 에지 화소를 지나는 모든 직선들의 매개 변수 𝜌 계산에 참조표를 적용한다. 그러나 제안된 허프변환은 더 많은 계산 감소를 유도하기 위해 관심 에지 화소뿐만 아니라 그 주변 에지 화소들을 지나는 직선들에도 적용할 수 있는 확장 참조표를 채택하고 있다. 본 논문은 제안된 알고리즘의 유효성을 수학적으로 증명하고 또한 모의실험을 통해 확인하고 있다. 모의 실험 결과는 제안된 허프변환이 기존 허프변환과 비교해 곱셈 계산량을 영상과 적용된 확장 참조표에 따라 49.6%에서 최대 16.1%까지 감소시키는 것을 보여주고 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권1호
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• pp.125-132
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• 2024

광학 위성영상은 국가 보안 및 정보 획득을 목적으로 사용되며 그 활용성은 증가하고 있다. 그러나, 기상 조건 및 시간의 제약으로 사용자의 요구에 적합하지 않은 저품질의 영상을 획득하게 된다. 본 논문에서는 광학 위성영상의 구름 폐색영역을 모의하기 위하여 고해상도 SAR 영상을 참조한 딥러닝 기반의 영상변환 및 컬러화 모델을 생성하였다. 해당 모델은 적용 알고리즘 및 입력 데이터 형태에 따라 실험하였으며 생성된 모의영상을 비교 분석하였다. 특히 입력하는 흑백영상과 SAR 영상간의 화소값 정보량이 유사하도록 하여 상대적으로 색상정보량 부족에서 오는 문제점을 개선하였다. 실험 결과, Gray-scale 영상과 고해상도 SAR 영상으로 학습한 모의영상의 히스토그램 분포가 비교적 원 영상과 유사하였고, 정량적인 분석을 위하여 산정한 RMSE 값은 약 6.9827, PSNR 값은 약 31.3960으로 나타났다.