• 대한핵의학회지
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• 제37권5호
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• pp.288-300
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• 2003

목적: ${H_2}^{15}O$ PET의 정량화를 위하여 1-조직 구획모델이 쓰이며, 뇌혈류와 조직/혈액 분배계수를 구하기 위하여 nonlinear least squares (NLS) 방법이 사용되나 계산 시간이 긴 등의 문제로 파라미터를 각화소마다 구해야 하는 파라메트릭 영상 구성에는 적합하지 않다. 이 연구에서는 이와 같은 NLS 문제점을 극복하여 파라메트릭 영상을 빠르게 구성하기 위하여 제안된 파라미터 추정 알고리즘들을 구현하고, 이 방법들의 통계적 신뢰도와 계산의 효율성을 비교하였다. 대상 및 방법: 이 연구에서 이용한 방법들은 linear least squares (LLS), linear weighted least squares (LWLS), linear generalized least squares (GLS), linear generalized weighted least squares (GWLS), weighted integration (WI), 그리고 model-based clustering method (CAKS)이다. 노이즈 정도에 따른 각 파라메트릭 영상법의 정확성 및 통계적 신뢰성을 알아보기 위하여 Zubal 뇌모형(brain phantom)으로부터 동적 PET 영상을 모사하고 포아송노이즈를 더한 후 각 파라메트릭 영상 구성 방법을 적용하였다. 또한 정상인 16명에 대하여 얻은 실제 자료에 대하여 이 방법들을 적용하고 결과를 비교하였다. 결과: 뇌혈류와 분배계수에 대한 평균 오차는 방법에 따라 크게 다르지 않았으며 모든 방법이 뇌혈류 및 분배계수 추정에 있어 무시할 만한 바이어스를 보였다. 파라메트릭 영상의 정성적 특성 또한 유사하였으나 CAKS 방법의 계산 속도가 월등하여 NLS 방법의 약 1/500, LLS 방법의 약 1/25의 계산시간을 보였다. 결론: 뇌혈류 파라메트릭 영상 구성을 위한 빠른 파라미터 추정 알고리즘들 중에 보다 개선되어 제안된 LWS, GLS, GLWS, CAKS 방법들이 단순하고 빠른 LLS, WI 방법들에 비하여 통계적 신뢰성을 크게 향상시키지는 못하나 CAKS 방법은 계산 시간을 유의하게 단축시키므로 가장 적합한 파라메트릭 영상 구성방법이라 할 수 있을 것이다.

• Pediatric Gastroenterology, Hepatology & Nutrition
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• 제11권1호
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• pp.12-20
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• 2008

목 적: 영유아에서 위식도 역류는 흔한 질환이며, 위식도 역류의 합병증으로 위 내용물의 폐 흡인에 의한 만성 호흡기 질환이 생길 수 있으나 이를 진단하기 위한 표준적인 검사 방법이 없다. 본 연구에서는 위식도 역류와 폐 흡인 진단 방법으로서 위식도 역류 신티그래피의 유용성을 평가하고자 하였다. 방 법: 위식도 역류로 인한 흡인 폐렴이 의심된 35명의 환아와 정상 대조군 5명을 대상으로 하였다. 모든 대상아에게 $^{99m}Tc$-tin colloid를 첨가한 우유를 수유한 후 위식도 역류 신티그래피를 시행하였다. 위식도 역류를 진단하기 위해 1시간 동안 동적 영상을 촬영하였고, 폐 흡인을 진단하기 위해 6시간과 24시간 후 지연 영상으로 정적 영상을 얻었다. 폐 흡인의 진단을 위해 육안분석과 함께 양쪽 폐에 관심 영역을 설정하여 정량 분석을 시행하였다. 흡인 지수는 관심 영역에서 배경 영역의 계수치를 뺀 값으로 정의하였다. 결 과: 35명의 환아 중 23명에서 신티그래피상 위식도 역류가 관찰되었고, 정상 대조군 5명에서는 위식도 역류가 발견되지 않았다. 환아군 35명 중 24명에게 24시간 하부 식도 pH 검사를 시행하였고, 7명에서 산성역류가 확인되었다. 신티그래피와 하부 식도 pH 검사를 동시에 받은 24명 중 8명에서 두 검사의 결과가 일치하여 두 검사는 위식도 역류의 진단에 있어 일치하지 않았다. 환아군 35명 중 16명에게 흉부 전산화 단층 촬영을 시행하여 13명의 환아에서 의존성 위치에 폐 경화가 발견되어 흡인 폐렴으로 진단하였고, 이 환아들이 신티그래피에서도 폐 흡인이 있었는지 그 일치도를 알아보았을 때, 두 검사는 폐 흡인의 진단에 있어 일치하지 않았다. 한 명의 환아에서 6시간 후 지연 영상에 우폐로 역류된 방사능이 육안적으로 관찰되었다. 대조군과 비교하였을 때, 30명(85.7%)의 환아에서 흡인 지수가 결정점인 0.3보다 높아 폐 흡인의 가능성이 높은 것으로 진단하였다. 역류군과 비 역류군을 비교하였을 때, 6시간 후 지연 영상에서 흡인 지수는 역류군에서 유의하게 높았다(p<0.05). 결 론: 위식도 역류 신티그래피는 비 침습적이고 안전한 검사로 위식도 역류의 진단에 있어서는 24시간 하부 식도 pH 검사에 비하여 부족하지만 역류로 인한 소량의 폐 흡인을 진단하는데 유용하며, 앞으로 통계학적으로 의미 있는 수의 대조군 연구가 수행된다면 폐 흡인을 확진할 수 있는 진단 기준이 나올 것으로 생각된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권5호
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• pp.251-260
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• 2016

얼굴 인식은 얼굴 영상에서 특징을 추출하고, 이를 다양한 알고리즘을 통해 학습하여 학습된 데이터와 새로운 얼굴 영상에서의 특징과 비교하여 사람을 인식하는 기술로 인식률을 향상시키기 위해서 다양한 방법들이 요구되는 기술이다. 얼굴 인식을 위해 학습 단계에서는 얼굴 영상들로 부터 특징 성분을 추출해야하며, 이를 위한 기존 얼굴 특징 성분 추출 방법에는 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis, LDA)이 있다. 이 방법은 얼굴 영상들을 고차원의 공간에서 점들로 표현하고, 클래스 정보와 점의 분포를 분석하여 사람을 판별하기 위한 특징들을 추출하는데, 점의 위치가 얼굴 영상의 화소값에 의해 결정되므로 얼굴 영상에서 불필요한 영역 또는 변화가 자주 발생하는 영역이 포함되는 경우 잘못된 얼굴 특징이 추출될 수 있으며, 특히 일반 카메라 영상을 사용하여 얼굴인식을 수행하는 경우 얼굴과 카메라간의 거리에 따라 얼굴 크기가 다르게 나타나 최종적으로 얼굴 인식률이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반 카메라를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 영역에서 Gabor Filter를 이용하여 계산된 얼굴 외곽선을 통해 불필요한 영역을 제거한 후 일정 크기로 얼굴 영역 크기를 정규화하였다. 정규화된 얼굴 영상을 선형 판별 분석을 통해 얼굴 특징 성분을 추출하고, 인공 신경망을 통해 학습하여 얼굴 인식을 수행한 결과 기존의 불필요 영역이 포함된 얼굴 인식 방법보다 약 13% 정도의 인식률 향상이 가능하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권11호
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• pp.936-946
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• 2009

그래프 컷(graph cuts) 방법은 주어진 사전정보와 각 픽셀간의 유사도를 나타내는 데이터 항(data term)과 이웃하는 픽셀간의 유사도를 나타내는 스무드 항(smoothness term)으로 구성된 에너지 함수를 전역적으로 최소화하는 방법으로, 최근 영상 분할에 많이 이용되고 있다. 기존 그래프 컷 기반의 영상 분할 방법에서 데이터 항을 설정하기 위해 GMM(Gaussian mixture model)을 주로 이용하였으며, 평균과 공분산을 각 클래스를 위한 사전정보로 이용하였다. 이 때문에 클래스의 모양이 초구(hyper-sphere) 또는 초타원(hyper-ellipsoid)일 때만 좋은 성능을 보이는 단점이 있다. 다양한 클래스의 모양에서 좋은 성능을 보이기 위해, 본 논문에서는 mean shift 분석 방법을 이용한 그래프 컷 기반의 자동 영상분할 방법을 제안한다. 데이터 항을 설정하기 위해 $L^*u^*{\upsilon}^*$ 색상공간에서 임의로 선택된 초기 mean으로부터 밀도가 높은 지역인 모드(mode)로 이동하는 mean의 집합들을 사전정보로 이용한다. Mean shift 분석 방법은 군집화에서 좋은 성능을 보이지만, 오랜 수행시간이 소요되는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 특징공간을 3차원 격자로 변형하였으며, mean의 이동은 격자에서 모든 픽셀이 아닌 3차원 윈도우내의 1차원 모멘트(moment)를 이용한다. 실험에서 GMM을 이용한 그래프 컷 기반의 영상분할 방법과 최근 많이 이용되고 있는 mean shift와 normalized cut기반의 영상분할 방법을 제안된 방법과 비교하였으며, Berkeley dataset을 기반으로 앞의 세 가지 방법보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권2호
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• pp.73-86
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• 2009

본 연구에서는 삽입되는 정보에 의한 이미지의 왜곡을 최소화하는 이미지 인증을 위한 정보은닉 기법을 제안한다. 제안 방법은 해밍 코드를 이용한 메시지 삽입 방법을 이용하여 적은 화소의 왜곡만으로 많은 양의 인증 정보의 삽입이 가능하다. 또한 정보 삽입으로 인한 이미지 영역의 훼손을 줄이기 위해 Yang 등이 제안한 변조 가능 기준(flippablity criteria)에 의해 선택된 변조 가능 화소(flippable pixel) 만을 정보 삽입에 사용한다. 마지막으로, 인증 정보가 각 변조 가능 화소에 삽입되는 순서를 은폐함으로써, 적법한 검증자가 아닐 경우, 이미지로부터 인증 정보를 추출해 내기 어렵게 한다. 제안 방법의 우수성을 보이기 위해, 기존 연구들과 반전되는 화소의 수, 오합율에 대하여 비교 분석을 수행하며 그 결과로써 제안 방법이 적은 양의 화소값의 변화만으로 매우 낮은 오탐율을 보장함을 보인다. 이에 부가하여, 다양한 이진 이미지에 대해 제안 방법과 Yang 등의 방법을 적용하여 정보를 삽입하는 실험을 수행한다. 실험 결과에 대한 이미지 영역 분석을 통해 제안 방법이 이전의 방법보다 적은 왜곡을 갖게 됨을 보이고, 최근에 제안된 이진 이미지 정보 은닉 방법에 대한 공격에도 이전의 방법들보다 좀 더 안정성이 있음을 보인다.

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.17-21
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• 2007

The purpose to recognize change of average pixel value of acquisition image by control panel's density and right set up method of speed (sensitivity) and exposure dose(mAs) change that dose in purpose digital flatpanel-detector. X -ray generator DHF-158H2(Hitachi, Japan). Detector CXDI 4OG(Canon, Japan), 12 : 1 grid and exposure ray 135 kVp, 250 mA, 10 ms. focus-detector distance 180 cm and used AEC mode. DICOM reflex analysis program used image J that is digital reflex analysis program that offer in United States America National Health Center(National Institutes of Health : NlH) phantom used chest phantom(Anthromorphic : Flukebrome.medicaI USA). An experiment chest phantom that consist by formation equivalence material use because density value( -3${\sim}$+3) in X-ray control panel and seep that is speed step(slow, medium, fast) each control experimentalize. image analysis reflex neted through an experiment using image j each image compare. These was change in dose according to slow, medium, fast and density's change in an experiment result. According to detector sensitivity and density condition set, dose was relationship dissimilarity 500% from 200%. The dose came highest when is density +3 to slow. and dose more increases gray scale's extent could know that rise. Could know whether how equipment set is important through this experiment. cause of disease which change by digital radiography system forward is thought to increase more, it is considered that suitable education by this and continuous interest about equipment need absolutely.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권5A호
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• pp.717-725
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• 2000

최근 수년간 얼굴인식에 관한 많은 알고리즘이 개발되었고 그 대다수가 view와 투사에 기초한 알고리즘이었다. 본 논문에서의 투사는 비단 직교 기저상에 영상을 투사하는 것으로 국한하지 않고 영상 화소값을 변환하는 일반적인 선형 변환으로써 상관관계, 주성분 분석, 클러스트링, gray scale 투사, 그리고 추적 필터매칭을 포함한다. 본 연구에서는 FERET 데이터베이스 상의 얼굴 영상을 평가한 알고리즘들을 세부적으로 분석하고자 한다. 투사에 기초한 알고리즘은 3단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 off-line상에서 행하며 알고리즘 설계자에 의해 새로운 기저가 설정되거나 또는 학습을 통해 새로운 기저를 결정한다. 두 번째 단계는 on-line상에서 행해지며 영상을 설정된 새로운 기저상에 투사한다. 세 번째 단계는 on-line상에서 행해지며 영상내의 얼굴은 가장 인접한 이웃 분류자로 인식된다. 대부분의 평가 방법들은 단일 gallery 상에서의 성능 평가가 이루어짐으로써 알고리즘 성능을 충분히 측정하지 못하는 반면 본 연구에서는 독립된 galley들의 집합을 구성함으로써 각각의 다른 galley상에서 가지는 변화와 이들의 상대적 성능을 평가한\ulcorner.

• 한국식품과학회지
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• 제30권3호
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• pp.473-479
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• 1998

국산 19품종의 현미(40점)를 대상으로 현미 1알로부터 3개의 화상(윗면, 측면, 앞면)의 9개 화상특성(면적, 장단축비, 장축길이, 단축길이, 둘레길이, 원형도, 적색도, 녹색도, 청색도), 도합 27개 화상특성을 측정하여 품종 판별을 시도하였다. 판별식의 도출과 검증을 위하여 현미 시료 1점당 각각 105알과 20알이 사용되었다. 현미의 화상특성 중 윗면 화상, 측면 화상에서의 면적, 장단축비, 장축길이, 단축길이, 둘레, 원형도, 앞면 화상에서의 면적, 둘레는 품종 간 차이가 큰 특성이었다. 27개 화상 특성중 판별에 기여율이 가장 낮은 앞면 화상의 둘레길이, 측면 화상의 원형도, 윗면의 둘레길이를 제외한 24개 화상특성을 사용하였을 때 84.75%로 가장 판별율이 높았다. 품종 판별율은 품종 농안의 경우 최고 99.05%, 화성의 경우 최저 50.63%로 품종 간 차이가 많았다. 품종 판별식을 검증한 결과 평균 84.93%의 품종 판별율을 보였으며, 농안과 팔공의 경우 최고 100%, 화성의 경우 최저 47.62%의 품종 판별율을 보였다. 이 결과, 단지 화상분석에 의한 품종 판별율은 품종에 따라 커다란 차이가 있어 전체 품종 판별에는 적합하지 않은 것으로 사료되었다. 좀더 신뢰성 있는 품종 판별을 위해서는 화상분석 이외에 품종이 지닌 고유의 특성을 분석하는 다른 판별분석법도 병행하여 사용되어야 할 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.90-100
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• 2017

본 연구에서는 기존 지점 및 구간 검지체계의 한계를 극복하기 위한 방편으로 드론 촬영영상을 활용하여 차량을 검지 및 레이블링 하고 이를 기반으로 도심부 간선도로상 차간간격을 산정하는 것을 목적으로 한다. 드론 영상 데이터 획득 시 적정 시간대, 위치, 고도를 선정하기 위하여 여러 조건하에서 촬영을 실시하여 최종 영상 데이터를 획득하였다. 다양한 영상분석기법 중 혼합 Gaussian, 영상 이진화, 모폴로지 기법을 적용시켜 차량을 검지하였고 칼만 필터를 적용하여 차량을 레이블링 하였다. 레이블링율 분석 결과 실제 차량 수 285대 중 185대를 검지함으로써 차량 레이블링율은 65%로 나타나는 것을 확인하였다. 차간간격은 픽셀 단위화를 통해 산정하였으며, 결과는 다음 지도와의 비교 분석을 통해 검증을 수행하였다. 검증 결과 차간간격 오차가 모두 5m 미만으로 나타났으며 평균 오차는 선행차량과의 차간간격은 1.67m, 후행차량과의 차간간격은 1.1m로 분석되었다. 본 연구에서 산출된 차간간격은 도심부 도로의 밀도, 서비스 수준 판단 기준 설정 등으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.470-477
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• 2013

본 논문은 목자판과 수면이 포함된 시차가 있는 연속적인 두 영상을 이용하여 수면위치를 탐색하는 방법과 그 적용성을 평가한 결과를 기술한다. 수위표 상단으로부터 특정 크기의 직사각형 검사영역을 설정하고 짧은 시차를 가진 두 영상의 동일한 위치의 검사영역에 대해 상관계수를 산정한다. 이렇게 함으로써 물의 흐름으로 픽셀 농도가 변화하는 수역과 픽셀 농도가 고정되어 있는 육역을 구분한다. 제안한 기법을 검증하기 위해 실험실에서 촬영한 사진을 분석하였다. 분석결과 검사영역의 크기에 따라 상관계수 특성이 달라짐을 확인하였으며, 검사영역이 수위표 전체 폭에 걸쳐 있는 경우에 상관계수에 따른 수면특성이 뚜렷이 나타나 제안된 기법이 수면을 찾는데 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 시차가 있는 두 영상의 상관분석을 통한 수위측정방법을 통해 기존 영상수위계의 오염된 영상에서 오차범위가 10~42cm 발생했던 것을 2.6cm 이내로 줄일 수 있었다. 이 방법은 기존 영상수위계의 방법을 보완하여 수위 측정 성능을 높이는데 활용될 수 있을 것이다.