• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권1호
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• pp.109-120
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• 1996

Cardiac function is evaluated quantitatively using angiographic images via the analysis of the shape change or the heart wall boundaries. To kin with, boundary defection or ESLV(End Systolic Lert Ventricular) and EDLV(End Diastolic Left Ventricular) is essential for the quantitative analysis of cardiac function. The boundary detection methods proposed in the past were almost semi-automatic. Intervention by a knowledgeable human operator was still required Of con, manual tracing of the boundaries is currently used for subsequent analysis and diagnosis. This method would not cut excessive time, labor, and subjectivity associated with manual intervention by a human operator. EDLV images have noncontiguous and ambiguous edge signal on some boundary regions. In this paper, we propose a new method for automated detection of boundaries in noncontiguous and ambiguous EDLV images. The boundary detection scheme which based on a priori knowledge information is divided into two steps. The first step is to detect the candidate edge points of EDLV using ESLV boundaries. The second step is to correct detected boundaries of EDLV using the LV shape. We developed the algorithm of modifying EDLV boundaries defined adaptive modifier. We experimented the method proposed in this paper and compared our proposed method with the manual method in detecting boundaries of EDLV. In the areas within estimated boundaries of EDLV, the percentage of error was about 1.4%. We verified the useflilness and obtained the satisfying results througll the experiments of the proposed method.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제18권7호
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• pp.1055-1061
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• 2004

In this research, a vision system for detecting breakages of small-diameter taps, which are rarely detected by the indirect in-process monitoring methods such as acoustic emission, cutting torque and motor current, was developed. Two HMI (Human Machine Interface) programs to embed the developed vision system into a Siemens open architecture controller, 840D, were developed. They are placed in sub-windows of the main window of the 840D and can be activated or deactivated either by a softkey on the operating panel or the M code in the NC part program. In the event that any type of tool breakage is detected, the HMI program issues a command for an automatic tool change or sends an alarm signal to the NC kernel. An evaluation test in a high-speed tapping machine showed that the developed vision system was successful in detecting breakages of small-diameter taps up to M1.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.66-80
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• 2012

원격탐사 방법을 활용한 변화지역 탐지, 재난재해 지도 작성, 작황 모니터링 등 다중시기의 위성영상을 활용한 결과를 도출하기 위해서는 시계열 영상 정보를 서로 비교할 수 있는 공통의 스케일로 정규화 하는 것이 필요하다. 다중시기 영상에 대한 정규화 방법은 절대복사보정과 상대복사 보정으로 나눌 수 있으며, 본 연구에서는 상대복사 보정을 통한 시계열 위성영상처리 기법을 다루고자 한다. 2011년 3월 해일 피해가 발생했던 일본 센다이 지역을 연구대상지로 선정하였고, KOMPSAT-2 다중분광영상을 이용한 사고 전, 후의 피해지역 탐지에 있어 상대복사 보정의 실효성을 분석하였다. 다양한 상대복사 보정 기법 중에서 정준상관분석을 통해 PIFs(Pseudo Invariant Features) 지역을 자동으로 추출하는 MAD(Multivariate Alteration Detection) 기법을 적용하였다. 본 사례연구 분석결과 MAD 방식에 의한 자동 PIFs 지역의 추출은 비교적 높은 정확도 수준에서 이루어짐을 확인할 수 있었으며, 상대복사 보정된 시계열 위성영상을 사용함으로써 변화지역 자동탐지의 신뢰수준을 높일 수 있는 것으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.146-155
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• 1997

본 논문은 MPEG-4와 같이 객체 및 내용 기반 영상 부호화에 필요한 동영상의 자동 영역 분할 알고리즘을 제안한다. 통계적 가설 검증(statistical hypothesis test)을 사용하여 영상 시퀀스내에 포함된 비디오 객체들(video objects)을 움직임 물체(moving objects)와 배경 (background)으로 자동 분할하는 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 기존 방법들이 두 개의 연속된 영상을 사용하는 반면에, 제안된 방법은 3개의 연속된 영상을 사용하여, 2개의 차영상의 평균값을 비교하여 가설검증을 행함으로써 잡음에 강한 특성을 나타낸다. 그리고 제안된 방법은 기존 방법과는 달리 참분산(true variance)을 사전에 알고 있을 필요가 없는 장점을 갖고 있다[18]. 또한 시간정보만을 이용한 변화 검출 방법의 문제점인 불규칙하고 부정확한 영역의 경계를 공간정보를 이용하여 보정하는 새로운 방법을 제안한다. 시험 결과에서 주어진 것처럼 제안된 시공간정보를 이용한 영상 분할 알고리즘이 시각적으로 의미있는 분할 결과를 제공함을 알 수 있고, 정확한 영역 경계를 추출할 수 있기 때문에 MPEG-4와 같은 객체 기반 영상 부호화에 적용할 경우에 영역 경계에서 상당히 우수한 재생 화질을 얻을 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권1호
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• pp.25-31
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• 2017

Testing TB in chest X-ray images is a typical method to diagnose presence and magnitude of PTB lesion. However, the method has limitation due to inter-reader variability. Therefore, it is essential to overcome this drawback with automatic interpretation. In this study, we propose a novel method for detection of PTB using SegNet, which is a deep learning architecture for semantic pixel wise image labelling. SegNet is composed of a stack of encoders followed by a corresponding decoder stack which feeds into a soft-max classification layer. We modified parameters of SegNet to change the number of classes from 12 to 2 (TB or none-TB) and applied the architecture to automatically interpret chest radiographs. 552 chest X-ray images, provided by The Korean Institute of Tuberculosis, used for training and test and we constructed a receiver operating characteristic (ROC) curve. As a consequence, the area under the curve (AUC) was 90.4% (95% CI:[85.1, 95.7]) with a classification accuracy of 84.3%. A sensitivity was 85.7% and specificity was 82.8% on 431 training images (TB 172, none-TB 259) and 121 test images (TB 63, none-TB 58). This results show that detecting PTB using SegNet is comparable to other PTB detection methods.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제43권3호
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• pp.97-106
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• 2018

Background: A cargo container scanner using a high-energy X-ray generates a fan beam X-ray to acquire a transmitted image. Because the generated X-rays by LINAC may affect the image quality and radiation protection of the system, it is necessary to acquire accurate information about the generated X-ray beam distribution. In this paper, a diode-based multi-channel spatial dose measuring device for measuring the X-ray dose distribution developed for measuring the high energy X-ray beam distribution of the container scanner is described. Materials and Methods: The developed high-energy X-ray spatial dose distribution measuring device can measure the spatial distribution of X-rays using 128 diode-based X-ray sensors. And precise measurement of the beam distribution is possible through automatic positioning in the vertical and horizontal directions. The response characteristics of the measurement system were evaluated by comparing the signal gain difference of each pixel, response linearity according to X-ray incident dose change, evaluation of resolution, and measurement of two-dimensional spatial beam distribution. Results and Discussion: As a result, it was found that the difference between the maximum value and the minimum value of the response signal according to the incident position showed a difference of about 10%, and the response signal was linearly increased. And it has been confirmed that high-resolution and two-dimensional measurements are possible. Conclusion: The developed X-ray spatial dose measuring device was evaluated as suitable for dose measurement of high energy X-ray through confirmation of linearity of response signal, spatial uniformity, high resolution measuring ability and ability to measure spatial dose. We will perform precise measurement of the X-ray beamline in the container scanning system using the X-ray spatial dose distribution measuring device developed through this research.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제38권1호
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• pp.1-6
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• 2015

Whole spine scanography(WSS)는 전신에 X선을 조사하는 검사로 치료기간 동안 빈번한 X선 조사가 이루어지는 검사이다. 일반촬영 분야에서는 많은 X선이 전신에 조사되는 검사이다. 따라서 논문에서는 Auto image pasta기법의 디지털 WSS 검사에서 환자의 검사방향에 따른 유효선량과 장기선량을 전산모사를 통하여 평가하였고, 영상에서 척추의 확대도와 각도의 변화를 평가하였다. 전후면 자세에서의 평균 유효선량은 0.069 mSv였고, 후전면 자세에서 평균 유효선량은 0.0361 mSv로 약 2배의 차이를 보였다. 전후면 자세에서 남성의 평균 유효선량은 0.089 mSv, 여성에 대한 평균 유효선량은 0.431 mSv로 나타났고, 후전면 자세에서 남성의 평균 유효선량은 0.050 mSv, 여성에서는 0.026 mSv로 나타났다. 확대율에서는 후전면 자세에서 전후면 자세에 비해 5%정도 확대 되었으나 각도에는 큰 변화를 보이지 않았다. 따라서 임상 환경에서 동일한 검사조건에서 환자의 자세를 변화시키는 것만으로도 환자의 피폭선량을 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 특히 WSS와 같이 치료기간 동안 반복되는 검사에서 환자의 피폭선량 최적화를 위하여 검사 프로토콜의 재정립이 필요함을 확인하였다.

• 한국인쇄학회지
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• 제27권1호
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• pp.29-47
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• 2009

Generally, if RGB image is sent to the printer when we print a digital photograph, the printer will convert RGB to CMYK by the inner built-in drive. Because the difference between color domain of RGB and CMYK will cause that change and difference. The most common way to solve the problem is to convert colors by using ICC profile at RIP software or to adapt automatic color converting from the software of the original printer. So we intended to study show which way is most efficient to the digital output and which color mode device is the best based on the printer's own drive in this paper. we tried to observe and check the extended range of color space such as AdobeRGB as well as CMYK and sRGB. Then we made sure which is the suitable color space. Besides, When we convert RGB mode into CMYK mode by utilizing RIP software and adapt the printer's ICC profile made by our selves, we evaluated the output we get and compared the result with extended RGB image. The results are as follows. In case of RGB mode, the printer requests RGB, and that makes the color space more efficient than CMYK's. Converted to CMYK by utilizing RIP software, the chroma is more linearized than the one produced with its' own driver. Compared with sRGB mode's color gamut, AdobeRGB mode's color gamut and CMYK mode's color, CMYK mode's color gamut is the smallest among 3 of them. CMYK mode's color gamut by utilizing RIP software can be changeable. that can be small and narrow or wide and broad. In other words, the volume of color gamut depends on how CMYK is linearized. The color space of sRGB is more advantageous than the one of AdobeRGB in color-reproduction printed. But in the group $-b^*$, the chroma leaves behind in terms of reproduction, In the group of $-a^*$, the chroma is excellent relatively. Visual evaluation of the image, AdobeRGB image has not many reproduction colors. Specially, according to printers' characteristics, Group B of AdobeRGB and sRGB color space is a long way behind In terms of reproduction but Group Y is excellent relatively.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.51-57
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• 2012

간 혈관 구조는 간에 대한 질병을 판단하거나 간 수술 계획을 세우는 데 중요한 요소이다. 특히 생체간이식에서 간 혈관 구조는 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 수술 전 환자의 간 상태를 파악하고 좌우엽의 체적을 계산하는 중요한 근거로 활용된다. 본 연구는 조영제를 투여한 복부 MDCT 영상에서 추출된 간 영상으로부터 간 혈관을 자동추출하기 위하여 노이즈에 강한 Canny edge detection을 활용할 수 있는 방안을 제안한다. 환자마다 달라질 수 있는 간 영상의 밝기와는 독립적으로 간 내부의 혈관을 추출하기 위하여 간 영상의 히스토그램과 평균 픽셀값을 이용하여 Canny 알고리즘에 사용되는 최적의 파라미터들을 정의한다. 간 영상의 밝기에 따라 파라미터를 수동으로 조절하는 경우보다 시간을 절약할 수 있다. 찾아진 혈관의 경계선에서픽셀의 밝기를 이용하여 후보 혈관을 추출한다. 최종적으로 수평과 수직방향으로 연결된 혈관이나 고립된 혈관을 검색하는 시스템을 이용하여 추출에 실패한 혈관을 추가하고 노이즈를 제거한다. 그 결과로써 환자마다 나타나는 다양한 혈관 모양을 정확하게 3차원으로 재구성한다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권2호
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• pp.155-164
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• 2021

자연환경에 대한 국민들의 관심 증가로 스마트폰과 같은 휴대용 기기를 이용한 수목 동정의 자동화에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어, 외국에서는 수목 인식 분야에의 적용이 활발하게 이루어지고 있다. 수목의 분류를 위해 꽃, 잎 등 다양한 형질들을 대상으로 연구가 진행되고 있지만, 접근성을 비롯한 여러 장점을 가진 수피의 경우 복잡도가 높고 자료가 부족하여 연구가 제한적이었다. 본 연구에서는 국내에서 흔히 관찰 가능한 수목 54종의 사진자료를 약 7,000 여장 수집 및 공개하였고, 이를 해외의 20 수종에 대한 BarkNet 1.0의 자료와 결합하여 학습에 충분한 수의 사진 수를 가지는 53종을 선정하고, 사진들을 7:3의 비율로 나누어 훈련과 평가에 활용하였다. 분류 모델의 경우, 딥러닝 기법의 일종인 합성곱 신경망을 활용하였는데, 가장 널리 쓰이는 VGGNet (Visual Geometry Group Network) 16층, 19층 모델 두 가지를 학습시키고 성능을 비교하였다. 또한 본 모형의 활용성 및 한계점을 확인하기 위하여 학습에 사용하지 않은 수종과 덩굴식물과 같은 방해 요소가 있는 사진들에 대한 모델의 정확도를 확인하였다. 학습 결과 VGG16과 VGG19는 각각 90.41%와 92.62%의 높은 정확도를 보였으며, 더 복잡도가 높은 모델인 VGG19가 조금 더 나은 성능을 보임을 확인하였다. 학습에 활용되지 않은 수목을 동정한 결과 80% 이상의 경우에서 같은 속 또는 같은 과에 속한 수종으로 예측하는 것으로 드러났다. 반면, 이끼, 만경식물, 옹이 등의 방해 요소가 존재할 경우 방해요소가 자치하는 비중에 따라 정확도가 떨어지는 것이 확인되어 실제 현장에서 이를 보완하기 위한 방법들을 제안하였다.