• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.135-147
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• 2003

본 연구는 한반도 위성 영상자료에 다단계 계층군집 영상분류법을 적용하여 관측지역의 피복특성을 분석한다. 다단계 계층군집 영상분류는 크게 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 계층군집에 의해 공간적으로 근접하고 있는 이웃집단간의 결합을 하는 공간확장 영상분할 단계이고 두번째 단계는 결합지역의 공간적 제약 없이 영상분할 단계에서 분할된 집단을 계층군집에 의해 적은 한정적인 수의 클래스로 분류하는 과정이다. 계층군집 영상분류는 수치영상의 계층구조에 근거하여 매 단계 두 개의 집단을 한 개의 집단으로 합병하므로 클래스 수에 따른 분류집단 간의 관계를 나타내는 계층나무를 구성할 수 있다. 실험결과는 계층군집 영상분류에 의해 구성된 계층나무는 토지사용간의 계층구조를 자세히 밝혀주고 토지 피복 특성의 정확한 분석에는 좀 더 자세한 분광정보가 필요함을 보여주고 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4292-4307
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• 2021

For the research field of night infrared surveillance video, the target imaging in the video is easily affected by the light due to the characteristics of the active infrared camera and the classical ViBe algorithm has some problems for moving target extraction because of background misjudgment, noise interference, ghost shadow and so on. Therefore, an improved ViBe algorithm (I-ViBe) for moving target extraction in night infrared surveillance video is proposed in this paper. Firstly, the video frames are sampled and judged by the degree of light influence, and the video frame is divided into three situations: no light change, small light change, and severe light change. Secondly, the ViBe algorithm is extracted the moving target when there is no light change. The segmentation factor of the ViBe algorithm is adaptively changed to reduce the impact of the light on the ViBe algorithm when the light change is small. The moving target is extracted using the region growing algorithm improved by the image entropy in the differential image of the current frame and the background model when the illumination changes drastically. Based on the results of the simulation, the I-ViBe algorithm proposed has better robustness to the influence of illumination. When extracting moving targets at night the I-ViBe algorithm can make target extraction more accurate and provide more effective data for further night behavior recognition and target tracking.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권11호
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• pp.1131-1141
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• 2023

Objective: Cortical iron deposition has recently been shown to occur in Alzheimer's disease (AD). In this study, we aimed to evaluate how cortical gray matter iron, measured using quantitative susceptibility mapping (QSM), differs in the clinical cognitive impairment spectrum. Materials and Methods: This retrospective study evaluated 73 participants (mean age ± standard deviation, 66.7 ± 7.6 years; 52 females and 21 males) with normal cognition (NC), 158 patients with mild cognitive impairment (MCI), and 48 patients with AD dementia. The participants underwent brain magnetic resonance imaging using a three-dimensional multi-dynamic multi-echo sequence on a 3-T scanner. We employed a deep neural network (QSMnet+) and used automatic segmentation software based on FreeSurfer v6.0 to extract anatomical labels and volumes of interest in the cortex. We used analysis of covariance to investigate the differences in susceptibility among the clinical diagnostic groups in each brain region. Multivariable linear regression analysis was performed to study the association between susceptibility values and cognitive scores including the Mini-Mental State Examination (MMSE). Results: Among the three groups, the frontal (P < 0.001), temporal (P = 0.004), parietal (P = 0.001), occipital (P < 0.001), and cingulate cortices (P < 0.001) showed a higher mean susceptibility in patients with MCI and AD than in NC subjects. In the combined MCI and AD group, the mean susceptibility in the cingulate cortex (β = -216.21, P = 0.019) and insular cortex (β = -276.65, P = 0.001) were significant independent predictors of MMSE scores after correcting for age, sex, education, regional volume, and APOE4 carrier status. Conclusion: Iron deposition in the cortex, as measured by QSMnet+, was higher in patients with AD and MCI than in NC participants. Iron deposition in the cingulate and insular cortices may be an early imaging marker of cognitive impairment related neurodegeneration.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권1호
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• pp.10-21
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• 2009

영상에서 밝기의 분포가 밀집된 영역에 포함되는 특징은 구분이 어렵다. 이러한 문제의 해결을 위해 전역 혹은 지역 명암대비 향상기법을 사용하게 되며 주로 히스토그램의 평활화 기법이 적용된다. 기존의 전역 명암대비 향상기법을 적용하는 경우 밝기 밀집 정도를 고려하지 않아서 지나치게 밝거나 너무 어두운 값으로 변환하는 문제를 만들고, 지역 명암대비 향상기법은 결과 영상에서 특징을 분리해버리거나 밝기분포의 불규칙성으로 인해 부자연스러운 영상을 만들어내는 결과를 보여주기도 한다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 히스토그램을 밀집정도를 기준으로 분할하고, 각 분할된 히스토그램의 평활화 범위를 분할영역의 평균과 분산을 고려하여 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 평활화를 밀집영역의 밝기범위와 밀집정도를 고려하여 평활화하는 최고 및 최저 밝기를 결정함으로써 지나친 밝기의 변화를 최소화하고, 밀도가 낮은 나머지 영역들에 대해 분리된 평활화를 수행함에 따라 이들 영역의 특징들이 사라지지 않고 향상시키는 효과를 거둘 수 있다. 히스토그램의 분할 및 평활화 범위를 결정하는 방법도 본 논문에서 제시되었다. 제안된 방법의 성능의 우수성은 다양한 밝기 영역을 갖는 실험영상들을 대상으로 기존의 방법들과 비교실험을 통해 입증하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.132-139
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• 2015

카메라를 이용하는 시각(visual) SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 로봇의 위치 등을 파악하는데 널리 이용되고 있다. 일반적으로 시각 SLAM은 움직임이 없는 고정된 특징점을 대상으로 연속적인 시퀀스 상에서 카메라의 움직임을 추정한다. 따라서 이동하는 객체가 많이 존재하는 상황에서는 안정적인 결과를 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이동 객체가 많은 상황에서 스테레오 카메라를 이용한 SLAM을 안정화하는 방법을 제안한다. 먼저, 스테레오 카메라를 이용하여 깊이영상을 추출하고 옵티컬 플로우를 계산한다. 그리고 좌우 영상의 옵티컬 플로우를 이용하여 시차변화(disparity change)를 계산한다. 그리고 깊이 영상에서 사람과 같이 움직이는 객체에 대한 ROI(Region Of Interest)를 구한다. 실내 상황에서는 벽과 같은 정적인 평면들이 움직이는 영역으로 잘못 판단되는 경우가 자주 발생한다. 이런 문제점을 해결하기 위해 깊이 영상을 X-Z 평면으로 사영하고 허프(hough) 변환하여 장면을 구성하는 평면을 결정한다. 앞의 과정에서 판단된 이동 객체 중에서 벽과 같은 장면 요소를 제외한다. 제안된 방법을 통해 정적인 특징점이 요구되는 SLAM의 성능을 보다 안정화할 수 있음을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권2호
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• pp.77-84
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• 2021

원자력시설 SPRA 방법으로서 기기 사이 부분 종속 관계를 정확하게 고려하기 위하여 샘플링기반접근법이 개발된 바 있다. 그러나 이는 샘플링 기반 방법이므로 정확한 지진 리스크 산정을 위하여 많은 수의 샘플을 추출해야 하는 단점이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기존 방법을 개선하기 위한 효과적인 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 주요한 특징은 다음과 같다. 기존 샘플링방법인 몬테카를로샘플링(MCS) 방법을 대신하여 다차원에서 효과적인 샘플링이 가능한 라틴하이퍼큐브샘플링(LHS) 방법을 샘플링기반 SPRA에 도입한다. 또한, 기존 지진세기 세분화 정도를 최종 지진 리스크 결과와 연계하여 결정한다. 제안된 방법이 결합된 샘플링기반 SPRA 접근법을 실제 원전 예제에 적용한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법과 비교하여 결과 정확도에 있어서 거의 비슷하나 총 샘플 추출수 기준에서 효율성을 약 2배 가량 높이 것을 확인하였다. 또한, 샘플링 개수가 적은 영역에서 LHS 기반 방법이 MCS 기반 방법보다는 해의 정확도를 높이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.435-441
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• 2018

본 연구에서는 집속초음파에 의한 하지정맥류 치료에서 치료의 효율과 안전성을 높이기 위한 영상유도 알고리즘을 제안하고자 하였다. 하지정맥류가 발생한 위치에 따라 영상 유도 기법을 달리하여 알고리즘을 수립 하였다. 심부성 하지정맥류의 경우는 획득된 초음파영상에서 혈관의 가로 단면 영상을 추출하고 혈관 중심부의 목표영역을 표시하도록 하였으며, 표재성 하지정맥류의 경우에는 인체의 표재정맥에서 획득한 CCD 카메라 영상에서 혈관 영역을 분리한 영상을 기반으로 한 영상 유도 시스템을 제작하고 하지정맥류 진행 정도에 따라 각기 다른 알고리즘을 설계 하였다. 실험결과 초음파 영상 기반의 알고리즘은 전체적으로 최대 $830{\mu}m$ 정도의 낮은 오차를 보였으나 CCD 영상 기반의 알고리즘은 일부 데이터에서 최대 8.3 mm 정도의 오차를 보였다. 이에 표재성 하지정맥류 영상 유도 알고리즘에 대해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 예상되며 이후 간단한 시스템을 구성함으로써 혈관 추적의 정확도를 평가할 필요성이 있을 것으로 예상된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.108-113
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• 2012

무선 센서 네트워크에서 라우팅 경로는 네트워크 보안 유지를 위해 매우 중요하다. 이러한 라우팅 경로를 유지하기 위해선 지속적인 경로 재설정 및 관리가 요구된다. 영역 분할 기반 경로 설정 기법은 통계적 여과 기법이 적용된 센서 네트워크를 여러 개의 하위 영역으로 나누고 각 영역별로 경로 설정 및 관리하는 방법을 제공한다. 이 기법은 부분적인 네트워크 위상 변화 또는 노드의 에너지 고갈 등의 문제로 인한 경로 재설정 시 사용되는 에너지 소모를 많은 부분 절약할 수 있다. 하지만 경로 설정에 사용되는 정보가 해당 영역에만 제한되어 전체 네트워크 관점에서 항상 최적화된 보안 라우팅 경로를 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 통계적 여과 기법 기반 센서 네트워크에서 기존 영역 분할 기반 경로 설정 기법으로 설정된 라우팅 경로 최적화를 위한 영역별 부분 경로 선택 방법을 제안한다. 제안 기법에서는 기지 노드가 영역 단위로 설정된 부분 경로 정보를 수집하여 모든 후보 경로들을 평가 함수를 이용해 평가한다. 평가를 통해 결정된 보안 라우팅 경로 정보는 전체 경로 정보 메시지를 통해 각 영역의 최상위 노드(Super DN)에 전달된다. 따라서 각 영역의 최상위 노드는 해당 경로 정보를 이용해 이벤트 발생 위치에 따른 최적화된 라우팅 경로를 제공할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법의 성능을 검증하였으며, 제안 기법은 기존 영역 분할 기반 경로 설정 기법의 성능 향상을 위해 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제4권1호
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• pp.93-102
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• 1996

수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)을 컴퓨터를 이용하여 자동으로 생성할 때 입체영상매칭(stereo matching) 연산은 많은 수행시간이 소요된다. 매칭연산은 일반적으로 상관계수(correlation)에 의한 방법이 사용되고 있으며, 매칭점 분포가 균등한 지역기반방식(area-based method)이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 지형을 식별하여 매칭연산에서 검색영역(search area)과 기준윈도우(mask window)의 크기를 조정하여 효율적인 매칭을 수행하는 방안을 제시하였다. 영상을 분할하기 위하여 경계보호평활화 필터(edge-preserving smoothing filter)를 사용하여 전처리를 수행하였으며, 필터를 거친 영상에 대해서 영역성장 알고리듬을 적용하였다. 분할된 영역은 MRF(Markov Random Field) 모델에 의한 식별과정을 통하여 산악, 평야, 수계지역으로 식별된다. 영상매칭은 예비시차(predicted parallex) 계산과 상세매칭(fine matching)의 두 단계를 거치며, 예비시차를 이용하여 상세매칭단계에서 검색영역의 위치를 결정한다. 검색영역과 기준윈도우의 크기는 화소에 대한 지형식별정보에 의해 결정된다. 주변화소와 시차가 유사한 평야지역과 수계지역의 검색영역을 축소함으로서 매칭연산시간을 단축시켰다. 대전-금산지역의 $10km{\times}10km(1024{\times}1024)$ 영상을 4개 사용하여 실험한 결과 지형식별정보를 이용하지 않았을 경우보다 영상매칭 수행시간이 $25%{\times}35%$정도 단축시킬 수 있음을 보였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.507-518
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• 2021

자기공명영상(MRI)은 뇌의 구조적 및 기능적 연구에서 핵심 기술로 필요성이 증가하고 있다. Tractography 분석을 이용하는 뇌지도(Connectome)는 MRI를 통해 뇌의 구조적 연결성을 확인하고 연결성의 변동성을 이용해 질병 병리학에 대한 이해를 높이는 방법으로 인간을 대상으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 하지만 마우스 같은 작은 동물의 경우 분석 방법의 표준화가 부족하고 영상에 대한 정확한 전처리 전략 및 아틀라스 기반 신경 정보학에 대한 과학적 합의가 없다. 또한, 인간의 뇌에 비해 마우스의 뇌는 매우 작기 때문에 높은 해상도를 갖는 영상을 획득하는 것에도 어려움이 있다. 연구에서는 구조적 영상과 확산 텐서 영상을 이용해 구조 영역 세분화를 포함한 구조적 연결성 분석을 가능하게 하고 마우스 뇌 데이터를 처리하는 Allen Mouse Brain Atlas 기반 영상 데이터 분석 파이프라인을 제시한다. 각 분석 방법은 마우스 뇌 영상 데이터의 분석을 가능하게 하고 이미 인간 영상데이터로 검증된 소프트웨어를 이용해 신뢰성을 가질 수 있게 하였다. 또한, 연구에서 제시되는 파이프라인은 복잡한 분석 과정과 다양한 기능들 중 마우스 Tractography에 필요한 기능들을 정리하여 사용자가 효율적으로 데이터 처리를 하는데 최적화되었다.