이 연구는 공간영상정보의 대표적인 포맷으로 GeoTIFF, SDTS, HDF, BIIF를 크게 두부분으로 나누어 비교·분석하였다. 첫 번째는 각 포맷의 명세를 살펴보고 4가지 기준-확장성, 호환성, 범용성, 장기적인 안정성-에 기초하여 비교하였다. 두 번째는 실제적인 활용현황 및 호환성 평가로써 현재 많이 사용되는 상용 소프트웨어 5가지를 이용하여 각 포맷의 입출력 가능성과 서로간의 호환성을 조사하였다. 그 결과 4가지 포맷 중 현재로서는 GeoTIFF가 공간영상정보를 다루는데 있어 비교우위에 있음을 알 수 있었다. 그러나 앞으로 공간영상정보가 다양해지고 대용량화해짐에 따라 수많은 포맷이 개발되고 갱신될 것이므로 표준으로 하나의 포맷만을 계속 고집해서는 안 된다고 보여진다. 지속적인 연구를 통해 적절한 표준포맷을 제시함이 바람직하며, 또한 지속적인 정책지원이 따라야 할 것이다.
The purpose of the study is to develop an integrated viewer which can display both text and image files on the Internet environment. Up to now, most viewers for full-text databases can be displayed documents only by image or graphic viewers. The newly developed system can compress document files in commercial word processors (e.g, 한글TM, WordTM, ExceITM, PowerpointTM, HunminJungumTM, ArirangTM, CADTM), as well as conventional TIFF image file in smaller size, which were converted into DVI(DeVice Independent) file format, and display them on computer screen. IDoc Viewer was evaluated to test its performance by user group, consisting of 5 system developers, 5 librarians, and 10 end-users. IDoc Viewer has been proved to be good or excellent at 20 out of 26 check lists.
중앙기록물관리기관이 제정한 원내표준 NAK/G 8-1:2013(v.1.0)에는 종이기록물의 영구보존용 마스터 파일 포맷으로 TIFF, PNG, PDF/A, JPEG 2000 파일 등을 명시하고 있다. 본 연구는 기존 포맷들과 함께 마스터 파일의 요건을 갖춘 JPEG 포맷을 추가하는 표준화 가능성에 대해 검토하였다. 먼저 JPEG 포맷이 갖고 있는 고유의 특징을 소개하고, 대표적인 마스터 파일 표준 포맷인 TIFF 포맷과의 특징 등을 비교 분석과정을 통하여, JPEG 포맷이 마스터 파일 포맷의 기능상의 요건이라는 대전제를 만족하므로 중앙기록물관리기관의 원내표준 내 JPEG 포맷을 추가하는 표준화 필요성을 주장하였다. 본 연구의 의의는 최근 가장 범용적으로 생산되어 지고 있는 JPEG 포맷을 영구보존용 마스터 파일 기본 요건을 충족하는 원내표준 포맷에 추가함으로써, 디지털화 된 종이기록물 원본의 진본성, 범용성, 편의성, 실용성 및 호환성 등 다양한 편익을 이용자들에게 제공할 수 있는 표준 환경을 마련했다는 것이다.
The purpose of this study is to classify TIFF images, PNG images, and JPEG images using deep learning, and to compare the accuracy by verifying the classification performance. The TIFF, PNG, and JPEG images converted from chest X-ray DICOM images were applied to five deep neural network models performed in image recognition and classification to compare classification performance. The data consisted of a total of 4,000 X-ray images, which were converted from DICOM images into 16-bit TIFF images and 8-bit PNG and JPEG images. The learning models are CNN models - VGG16, ResNet50, InceptionV3, DenseNet121, and EfficientNetB0. The accuracy of the five convolutional neural network models of TIFF images is 99.86%, 99.86%, 99.99%, 100%, and 99.89%. The accuracy of PNG images is 99.88%, 100%, 99.97%, 99.87%, and 100%. The accuracy of JPEG images is 100%, 100%, 99.96%, 99.89%, and 100%. Validation of classification performance using test data showed 100% in accuracy, precision, recall and F1 score. Our classification results show that when DICOM images are converted to TIFF, PNG, and JPEG images and learned through preprocessing, the learning works well in all formats. In medical imaging research using deep learning, the classification performance is not affected by converting DICOM images into any format.
본 연구에서는 원본 의료영상인 DICOM 파일을 TIFF, BITMAP, GIF, JPEG 이미지 파일로 변환한 후 Origin pro와 ICY 영상분석 프로그램을 이용하여 영상의 압축 및 변환과정에 따른 변환 손실율을 정량적으로 평가를 하고자 하였다. 평가 방법으로는 50% MTF, 구조적 유사지수, MSE, RMSE, 최대 신호대 잡음비 등을 실험을 통하여 평가하였으며, TIFF 이미지 파일의 경우 모든 실험군에서 DICOM 영상과 동일한 결과 값을 나타내어 DICOM 영상과 동일 하거나 가장 유사한 이미지 파일 형식이라고 판단하였다. 그리고 JPEG 이미지 파일의 화질의 손실 및 왜곡의 정도가 가장 심한 결과로 나타났다, 본 연구는 Origin pro나 ICY 의료영상 분석 프로그램과 같은 독창적인 평가 프로그램을 적용하여 이후의 디지털 의료영상 기초 연구분야에서 본 논문의 평가 방법이 의료 영상 처리 분야의 연구 자료로 활용될 것으로 기대되며, DICOM 파일을 지원하지 않는 디지털 의료영상 및 평가 프로그램을 이용한 기초 연구분야에서 DICOM 영상과 동일한 결과를 나타내는 TIFF 이미지 파일을 기준으로 제시하여, 이미지 파일을 이용한 디지털 의료영상처리 연구 분야에서 신뢰성을 확보하는데 도움이 될 것으로 추론된다.
The color reproduction of digital still camera does not, in general, match those of the final output device. Because color gamut of these devices is different, it is therefore necessary to take account of a way to match. The way uses the optimized profile to output device an image. This paper proposed a way to create the input profile of digital still camera for standardization soft proofing process. The results of proposed way showed that for input profiles equivalent, good results relatively. In this paper, an experiment was done where the illumination sources used as the standard illumination 5200K and illuminated at a $45^{\circ}$ angle in the best illumination efficiently. The white balance was in mode 'custom' : aperture F11, exposure time 1/60s, ISO50, focal length 80mm. The images were exported and saved as 16bit RGB TIFF(AdobeRGB, sRGB, ProphotoRGB) images. To do the test, the RGB values of the RGB TIFF images are processed through the ICC input profile to arrive at processed $CIEL^*a^*b^*$ values. A profiling tool such as ProfileMaker 5.0 and Monacoprofile 4.8 are used to do this. The processed $CIEL^*a^*b^*$ values are compared to the reference $CIEL^*a^*b^*$ values and these two values are used to calculate a ${\Delta}E{^*}_{ab}$.
본 논문은 디지털 TV의 다양한 분야로의 확장을 위해서 디지털 TV에 접목하는 멀티미디어 부가기능 모듈 및 관련 인터페이스 개발에 관한 것이다. 이 부가기능 모듈은 디지털 TV 시스템에 장착되며 디지털 카메라, 캠코더, PC로 저장한 정지 영상을 TV 화면으로 디스플레이 해주는 기능을 수행한다. 본 시스템은 현재 디지털 카메라 등에서 널리 사용되고 있는 5 종류의 메모리 카드를 지원 하도록 하였으며 JPEG, BMP, TIFF의 3가지 영상 포맷을 지원한다. 또한 아날로그 RGB 출력으로 HD(High Definition)급부터 WXGA(Wide Extended Graphics Array) 급까지 지원하여 광범위한 디지털 TV 세트에 적용이 가능하다.
본 연구는 넓은 지역의 DEM 생성 시 하드웨어 성능에 따라 자료를 부분적으로 처리해야 하는 불편을 개선하고 DEM의 정밀도를 개선하는 것에 그 목적이 있다. 본 연구에서 개발된 DEM Generator 프로그램은 대용량 LiDAR 자료, 수치지형도 자료에 스트리밍 방식을 적용하여 인덱싱 및 델로니 삼각망 생성을 수행하고, Natural Neighborhood 또는 TIN 보간법을 적용한 가상 파일을 생성하여 특정한 해상도로 대규모 지역의 DEM 및 음영기 복도를 효율적으로 생성하도록 설계되었다. 최종적으로 생성된 DEM 및 음영기복도는 GeoTIFF 포맷으로 제공된다. DEM Generator 프로그램은 GIS, 기상, 환경 분석 등 넓은 지역의 DEM 생성이 필요한 분야에서 기존의 부분적인 DEM 생성 및 인접 처리 과정에 의해 발생했던 시간적 경제적 손실을 절감시킬 수 있을 것으로 판단되며, 추가적인 인접 및 수정 작업이 불필요하여 DEM의 정밀도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
최근의 전자도서관에서 문서영상 데이터베이스를 구축하여 사용자에게 원하는 정보의 원문을 그대로 서비스하고 있는데, 주로 200 dpi 문서영상에 대해 TIFF 영상포맷에서의 ITU-T T.6 압축방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는, 문서영상 데이터베이스의 확장성, 지속성, 효율성 등을 고려하여, 문서 영상의 스캐닝 해상도의 600 dpi가 적당하며, 압축방법은 JBIG이 타당함을 제시하였다. 아울러, 모니터 및 프린터 기반 서비스의 특성을 분석하여 서비스 해상도를 차별화하는 방법인 단계별 서비스 방안을 제시함으로써 JBIG의 단점인 과다한 복구시간 문제를 해결하였다. 대표적인 문서영상들에 대한 실험을 통해, JBIG의 높은 압축율 및 제시된 단계별 서비스 방안의 타당성을 확인하였다.
In this paper, we present a result of our study on how to construct a pilot MPACS (medical hic lure archiving and communication System) based on X -Window system. The proposed MPACS Is composed of image acquisition units, image archiving and processing units, display units, and all units are Interfaced with a LAN The image management is done according to the TIFF (Tagged Image File Format) , and the dis- play system is built upon generally accepted software packages, namely the X -Window system. Also, lossless and lossy digital image compression methods were implemented and tested with X -ray and CT images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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