• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.956-962
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• 2022

미만성 갑상샘 질환은 그 진단 기준이 모호하고 숙련자의 주관적인 진단에 따라 오류가 많이 발생한다. 초음파 영상에 영상처리기술을 적용하고 정량적 데이터를 추출하여 컴퓨터 보조 진단 시스템에 적용하게 되면 보다 정확하고 정략적인 진단이 가능하다. 본 논문에서는 갑상샘 질환 환자를 정상, 경도, 중등도로 분류된 초음파 영상에 GLCM 알고리즘을 적용하여 19개의 파라미터를 추출하였다. 이들 파라미터를 이용하여 인공신경망을 적용하여 미만성 갑상샘 초음파 영상을 분류하여 최종 96.9%의 분류율을 얻었다. 본 연구의 결과를 이용하여 갑상샘 질환의 진단에 있어 육안 판독에 따른 오류를 감소시키고, 미만성 갑상샘 질환 진단의 2차적인 수단으로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제52권4호
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• pp.399-408
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• 2022

Purpose: The purpose of this study was to compare volume measurements obtained using 2 image software packages on Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) images acquired from 1 multidetector computed tomography and 5 cone-beam computed tomography devices, using different protocols for physical volume measurements. Materials and Methods: Four pieces of bovine leg were prepared. Marrow was removed from 3 pieces, leaving cortical bone exposed. The resulting space of 1 piece was filled with water, another was filled with propylene glycol, and the third was left unfilled. The marrow in the fourth sample was left fully intact. Volume measurements were obtained after importing DICOM images into the Dolphin Imaging 11.95 and ITK-SNAP software programs. Data were analyzed using 3-way analysis of variance with a generalized linear model to determine the effects of voxel size, software, and content on percentage mean volume differences between tomographic protocols. A significance level of 0.05 was used. Results: The intraclass correlation coefficients for intraobserver and interobserver reliability were, respectively, 0.915 and 0.764 for the Dolphin software and 0.894 and 0.766 for the ITK-SNAP software. Three sources of statistically significant variation were identified: the interaction between software and content (P=0.001), the main effect of content (P=0.014), and the main effect of software (P=0.001). Voxel size was not associated with statistically significant differences in volume measurements. Conclusion: Both content and software influenced the accuracy of volume measurements, especially when the content had gray values similar to those of the adjacent tissues.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.916-937
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• 2023

Most of the existing Distributed Denial-of-Service mitigation schemes in Software-Defined Networking are only implemented in the network domain managed by a single controller. In fact, the zombies for attackers to launch large-scale DDoS attacks are actually not in the same network domain. Therefore, abnormal traffic of DDoS attack will affect multiple paths and network domains. A single defense method is difficult to deal with large-scale DDoS attacks. The cooperative defense of multiple domains becomes an important means to effectively solve cross-domain DDoS attacks. We propose an efficient multi-domain DDoS cooperative defense mechanism by integrating blockchain and SDN architecture. It includes attack traceability, inter-domain information sharing and attack mitigation. In order to reduce the length of the marking path and shorten the traceability time, we propose an AS-level packet traceability method called ASPM. We propose an information sharing method across multiple domains based on blockchain and smart contract. It effectively solves the impact of DDoS illegal traffic on multiple domains. According to the traceability results, we designed a DDoS attack mitigation method by replacing the ACL list with the IP address black/gray list. The experimental results show that our ASPM traceability method requires less data packets, high traceability precision and low overhead. And blockchain-based inter-domain sharing scheme has low cost, high scalability and high security. Attack mitigation measures can prevent illegal data flow in a timely and efficient manner.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제53권1호
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• pp.21-26
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• 2023

Purpose: A fully digital approach to oral prosthodontic rehabilitation requires the possibility of combining (i.e., registering) digital documentation from different sources. This becomes more complex in an edentulous jaw, as fixed dental markers to perform reliable registration are lacking. This validation study aimed to evaluate the reproducibility of 1) intraoral scanning and 2) soft tissue-based registration of an intraoral scan with a cone-beam computed tomography (CBCT) scan for a fully edentulous upper jaw. Materials and Methods: Two observers independently performed intraoral scans of the upper jaw in 14 fully edentulous patients. The palatal vault of both surface models was aligned, and the inter-observer variability was assessed by calculating the mean inter-surface distance at the level of the alveolar crest. Additionally, a CBCT scan of all patients was obtained and a soft tissue surface model was generated using patient-specific gray values. This CBCT soft tissue model was registered with the intraoral scans of both observers, and the intraclass correlation coefficient(ICC) was calculated to evaluate the reproducibility of the registration method. Results: The mean inter-observer deviation when performing an intraoral scan of the fully edentulous upper jaw was 0.10±0.09 mm. The inter-observer agreement for the soft tissue-based registration method was excellent(ICC=0.94; 95% confidence interval, 0.81-0.98). Conclusion: Even when teeth are lacking, intraoral scanning of the jaw and soft tissue-based registration of an intraoral scan with a CBCT scan can be performed with a high degree of precision.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.93-101
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• 2024

Accurate field crop classification is essential for various agricultural applications, yet existing methods face challenges due to diverse crop types and complex field conditions. This study aimed to address these issues by combining support vector machine (SVM) models with multi-seasonal unmanned aerial vehicle (UAV) images, texture information extracted from Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), and RGB spectral data. Twelve high-resolution UAV image captures spanned March-October 2021, while field surveys on three dates provided ground truth data. We focused on data from August (-A), September (-S), and October (-O) images and trained four support vector classifier (SVC) models (SVC-A, SVC-S, SVC-O, SVC-AS) using visual bands and eight GLCM features. Farm maps provided by the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs proved efficient for open-field crop identification and served as a reference for accuracy comparison. Our analysis showcased the significant impact of hyperparameter tuning (C and gamma) on SVM model performance, requiring careful optimization for each scenario. Importantly, we identified models exhibiting distinct high-accuracy zones, with SVC-O trained on October data achieving the highest overall and individual crop classification accuracy. This success likely stems from its ability to capture distinct texture information from mature crops.Incorporating GLCM features proved highly effective for all models,significantly boosting classification accuracy.Among these features, homogeneity, entropy, and correlation consistently demonstrated the most impactful contribution. However, balancing accuracy with computational efficiency and feature selection remains crucial for practical application. Performance analysis revealed that SVC-O achieved exceptional results in overall and individual crop classification, while soybeans and rice were consistently classified well by all models. Challenges were encountered with cabbage due to its early growth stage and low field cover density. The study demonstrates the potential of utilizing farm maps and GLCM features in conjunction with SVM models for accurate field crop classification. Careful parameter tuning and model selection based on specific scenarios are key for optimizing performance in real-world applications.

• 한국응용곤충학회지
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• 제46권1호
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• pp.63-69
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• 2007

본 연구는 경제적피해수준 설정시 병해충 방제의 경제성을 결정하는 수익역치 개념을 우리나라 농업생산환경에서 적용함에 있어서 일어날 수 있는 문제점들을 검토해 보고자 수행되었다. 수익역치는 방제를 정당화할 수 있는 손실량을 의미하며, 병해충 방제에 소요되는 비용을 농산물 가격으로 나눈 값이다. 본 연구는 우리나라의 벼, 콩, 시설 채소작물의 몇몇 병해충을 대상으로 수익역치를 계산하고, 외국 문헌들에서 보고된 값들과 비교하였다. 벼에 있어서 벼멸구, 흰등멸구, 혹명나방, 벼물바구미, 잎집무늬마름병의 GT값과 그에 상응하는 수량감소율은 4.6-6.1kg/10a/작기, 1.0-1.3%, 도열병은 12.7kg/10a, 2.7% 수준이었다. 콩의 톱다리개미허리노린재는 6.2kg/10a/작기, 3.6% 수준이었다. 시설재배 채소의 경우, 오이의 오이총채벌레, 온실가루이, 노균병은 10.0-12.6kg/10a/주, 1.4-1.7%, 딸기의 점박이응애, 잿빛곰팡이병은 3.1-3.5 kg/10a/주, 1.3-1.5%, 토마토의 아메리카잎굴파리, 온실가루이, 잿빛곰팡이는 8.4-9.7 kg/10a/주, 17-1.9% 수준이었다. 우리나라 환경에서 추정된 GT값들이 전반적으로 외국에서 보고된 값들과 비교했을 때 낮은 수준이었다. 낮은 GT값들은 EIL을 낮게 설정 되도록 한다. 따라서 EIL 설정시 현재의 재배환경에서 계산된 GT 값들을 바로 도입하기 전에, 이 값들이 합리적인가에 대해 진지하게 고려해야 한다는 것을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.989-1006
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• 2020

건물탐지 기반의 건물 변화 모니터링은 발사예정인 차세대 중형위성 1, 2호와 같은 고해상도 다시기 광학 위성영상을 이용한 인공 구조물 모니터링 측면에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 하지만 지표면에 위치하는 건물들의 형태와 크기는 다양하며, 이들 주변에 존재하는 그림자 또는 나무 등에 의해 정확한 건물탐지에 어려움이 따른다. 또한, 영상 촬영 당시의 플랫폼의 방위각(Azimuth angle)과 고도각(Elevation angle)에 따라 생기는 기복 변위로 인해 건물 변화탐지 수행 시 다수의 변화 오탐지가 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 건물 변화탐지 결과 향상을 위해 다시기 영상 취득 당시의 태양의 방위각과 그에 따른 그림자의 주방향(Main direction)을 이용한 객체기반 건물탐지를 수행하였으며, 이후 플랫폼의 방위각과 고도각을 이용한 건물 변화탐지를 수행하였다. 고해상도 영상에 객체 분할 기법을 적용한 후, Shadow intensity를 통해 그림자 객체만을 분류하였으며, 건물 후보군 탐지를 위해 각 객체의 Rectangular fit, GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix) homogeneity 그리고 면적(Area)과 같은 특징(Feature) 정보들을 이용하였다. 그 후, 건물 후보군으로 탐지된 객체들의 중심과 태양의 방위각에 따른 건물 그림자 사이의 방향과 거리를 이용하여 최종 건물을 탐지하였다. 각 영상에서 탐지된 건물 객체 간 변화탐지를 위해 객체들 간의 단순 중첩, 플랫폼의 고도각에 따른 객체의 크기 비교, 그리고 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향 비교 총 3가지의 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 주거 밀집 지역을 연구지역으로 선정하였으며, KOMPSAT-3와 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 이종 센서에서 취득된 고해상도 영상을 이용하여 실험 데이터를 생성하였다. 실험 결과, 특징 정보를 이용해 탐지한 건물탐지 결과의 F1-score는 KOMPSAT-3 영상과 무인항공기 영상에서 각각 0.488 그리고 0.696인 반면, 그림자를 고려한 건물탐지 결과의 F1-score는 0.876 그리고 0.867로 그림자를 고려한 건물탐지 기법의 정확도가 더 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 그림자를 이용한 건물탐지 결과를 바탕으로 제안한 3가지의 건물 변화탐지 제안기법 중 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향을 고려한 방법의 F1-score가 0.891로 가장 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.463-472
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• 2021

산부인과 초음파 검사에서 골반 장기를 관찰하기 위해 고주파수의 경질 탐촉자를 이용한 검사의 수요가 증가하고 있다. 하지만 임상에서는 경질 탐촉자의 정도관리가 제대로 시행되고 있지 않으며 평가 기준이 확립되지 않은 실정이다. 따라서 현재 사용되고 있는 산부인과용 초음파 장치 20대를 대상으로 58개의 경질 탐촉자와 20개의 곡면 탐촉자를 ATS-539 표준팬텀에 적용하여 각각의 영상을 획득 한 후 정량과 정성적으로 측정하였다. 정량측정은 종측정, 횡측정, 국소영역, 정성측정은 불응영역, 축방향/외측방향 분해능, 예민도, 기능적 해상도, 회색조와 동적범위를 실시하였다. 정량적 통계 분석 결과 횡측정, 국소영역에서 두 탐촉자 간 유의한 차이가 있었으며,(p<0.05) 정성적 비교 분석 결과 예민도, 기능적 해상도에서 차이점을 확인 할 수 있었다. 이는 탐촉자 간 갖는 주파수의 차이와 탐촉자의 주사 기하학의 차이로 발생 한 것으로 사료된다. 위와 같은 실험 결과를 토대로 횡 거리 평가의 허용 범위는 10%(±8 mm)으로 상향, 예민도의 허용 범위는 삼사분위(75%) 수준인 12 cm깊이인 6개까지 관찰, 기능적 해상도의 평가의 허용 범위는 삼사분위(75%) 수준인 6개(12cm), 6개(12cm), 11개(11cm), 9개(9cm), 6개(6cm)까지 관찰, 회색조와 동적범위의 표적의 깊이를 4cm 깊이의 50%인 2 cm 깊이에서도 측정이 가능하게 표적을 추가하는 것이 타당하다고 사료된다. 연구 결과를 통해 산부인과용 경질 탐촉자의 정도관리 평가 기준을 제시하였으며 본 연구가 향후 경질 탐촉자 전용 팬텀 제작을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제18권2호
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• pp.59-65
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• 2006

목적: 전침과 경피신경전기자극이 근육 손상에 미치는 차이와 효과에 대하여 알아보기 위하여 이 실험을 시행하였다. 방법: 8-10주령의 건강한 S-D계 흰쥐 18마리(250-300g)가 이 실험에 사용되었으며 각 실험은 수술을 통하여 장지신근을 30초간 수술용 겸좌로 압좌한 후 무작위로 세 그룹으로 나누었다. 아무런 처치를 하지 않은 그룹을 대조군(Con), TENS 적용 그룹을 실험군-1(Ex-1), 전참 적용군을 실험군-2(Ex-2)으로 정하여 전기 자극을 반도 2Hz, 강도 1mA, 통전시간 15분 씩 7일간 적용한 후 각 그룹에서 2마리씩 1, 3, 7일에 희생하여 척수의 요수부위를 적출하여 이를 NT-3 항체 처리하여 염색하였다. 결과: 실험군-1, 2는 대조군에 비하여 조금 더 많은 NT-3가 발현됨을 관찰 할 수 있었지만, 각 실험군 간의 큰 차이는 발견하지 못하였다. 결론: TENS와 전침적용의 분자수준에서의 큰 차이점은 없다고 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.7324-7330
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• 2014

미약한 광원 및 조명이 존재하는 환경에서 획득된 저조도 영상에는 많은 색 왜곡이 발생한다. 이러한 색 왜곡은 해당 비전 시스템의 성능 저하를 발생시킬 수 있는 원인이 된다. 따라서 저조도 영상의 원래 색을 찾는 과정은 비전 시스템의 성능 향상을 위한 중요한 과정이다. 이를 위해 본 논문에서는 저조도 영상을 대상으로 한 이색도 반사 모델 기반의 색 복원 기법을 제안한다. 제안한 기법은 이색도 반사 모델을 기반으로 저조도 영상을 확산 반사와 정반사의 영향을 받는 영역으로 구분한다. 이후 각 영역에 미치는 조명 효과를 제거하기 위하여 grey world 기법과 MSRCR 기법을 적용한다. 마지막으로, 두 기법을 적용하여 생성된 결과 영상에 대해 위치별 가중치를 이용하여 두 영상을 조합하여 최종 결과 영상을 생성한다. 본 논문에서는 성능 평가를 위하여 저조도 합성 영상을 사용하였고, 유클리드 거리 및 각 오차를 성능 평가 요소로 활용하였다. 또한 기존에 연구되었던 다양한 기법과의 성능 비교를 수행하여 성능 평가의 객관성을 확보하였다. 다양한 영상 셋을 이용한 실험에서 제안한 기법은 기존의 기법들에 비해 두 성능 평가요소 관점에서 GTD 영상에 가까운 색 복원이 가능함을 보였다.