• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권1호
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• pp.33-39
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• 2017

In this paper, an effective feature which is capable of classifying targets among the detections obtained from 2D range-bearing maps generated in active sonar environments is proposed. Most conventional approaches for target classification with the 2D maps have considered magnitude of peak and statistical features of the area surrounding the peak. To improve the classification performance, HOG(Histogram of Gradient) feature, which is popular for their robustness in the image textures analysis is applied. In order to classify the target signal, SVM(Support Vector Machine) method with reduced HOG feature by the PCA(Principal Component Analysis) algorithm is incorporated. The various simulations are conducted with the real clutter signal data and the synthesized target signal data. According to the simulated results, the proposed method considering HOG feature is claimed to be effective when classifying the active sonar target compared to the conventional methods.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-6
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• 2020

본 연구에서는 컴퓨터 비전의 분야 중 하나인 문자 인식에 관한 연구를 수행했다. 대표적인 문자인식 기법 중 하나인 광학식 문자 판독 기법의 경우 일정한 규격과 서식에서 벗어나게 되면 인식률이 떨어진다는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딥 러닝 기법을 적용해 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 또한 기존의 문자 인식 연구의 경우 대부분 영어 및 숫자 인식에 국한되어 있다. 따라서 본 연구는 한글 인식을 위한 딥 러닝 기반 문자 인식 알고리즘을 제시한다. 알고리즘은 1-NED 평가 방법에서 0.841의 점수를 얻었으며, 이는 영어 인식 결과와 비슷한 수치이다. 본 연구를 통해 딥 러닝 기반 한글 인식 알고리즘의 성능을 확인할 수 있으며, 이를 통해 향후 연구방향에 대해 제시한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.927-932
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• 2009

컴퓨터를 이용한 디지털 기술의 상호작용성은 창작의 도구와 재료를 제공하는 것은 물론 민주적 커뮤니케이션의 도구로서 참여성이라는 특징까지 가지고 있다. 본 논문은 이러한 상호 작용성을 기반으로 소리와 색의 정보교환을 통해, 각 정보의 디지털화를 통해 과학적인 공감각적인 작품 제작을 하기 위한 선행연구이다. 선행연구는 우선 사람들의 색채와 소리에 대한 감성 인지 특징의 분석을 통하여 사람들의 색채와 음악에 대한 감성 인지를 비교하고 연관시킨다. 형태를 뺀 이미지의 컬러분석을 통해서 감성을 기반으로 한 컬러를 어떻게 소니피케이션할 수 있는지에 대한 과학적인 기초 알고리즘 제작을 위한 연구이다. 카메라로 끊임없이 변환하는 색채를 포착하는 것을 통하여 실시간 인터랙티브 디지털 음악으로 전환함으로써, 본 연구의 이론적 결과를 바탕으로 실험 음악 작곡의 기초 알고리즘을 제작한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.2121-2128
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• 2012

본 논문은 Wavelet 변환을 이용한 실시간 얼굴 영역 검출을 제안하였으며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 제안하였다. 검출된 얼굴 영상은 주성분 분석을 통해 저차원 얼굴 심볼로 구성하여 얼굴을 인식한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법의 비해 많은 계산 량이 요구 되지 않고 최소한의 정보를 사용하고도 높은 인식률을 유지 할 수 있기에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다. 또한 얼굴 인식 시 발생하는 잘못된 인식이나 인식 오차를 줄이기 위해 고유 공간상에 투영된 모델 특징 값을 군집화 알고리즘을 통해 특정한 기호로 구성하여 은닉마르코프 모델의 입력 기호로 사용하였다. 이렇게 함으로써 임의의 입력 얼굴은 확률 값이 가장 높은 해당 얼굴 모델로 인식하게 된다. 실험 결과 기존의 방식인 Euclidean과 Mahananobis방법 보다 제안한 방법이 잘못된 매칭이나 매칭 실패에서 우수한 인식 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권8호
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• pp.815-826
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• 2000

본 연구는 사람의 뇌에 대한 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하고 각각의 체적을 산출하기 위한 것이다. 일반적으로 치매나 다운증후군 같은 정신질환의 경우 백질 또는 회백질의 위축으로 인해 체적이 감소하게 되므로, 사람의 뇌에 대하여 백질과 회백질의 체적 산출을 통한 크기의 변화를 추적함으로서 여러 정신질환의 진단 및 조기 발견에 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일정한 두께의 단면을 촬영하여 단일의 명암 값으로 표현하는 자기공명영상기기의 특성상 번짐 현상을 보이는 자기공명영상으로부터 원래의 두께 안에 존재하는 각 성분의 부분체적을 산출할 수 없음으로 인해 백질과 회백질의 체적산출이 현재까지 불가능하였다. 따라서 본 논문에서는 번짐(blurred)을 보이는 자기공명영상에서 번진 명암 값을 해석하는 새로운 알고리즘에 의해 백질과 회백질의 부분체적을 산출하고, 이를 근거로 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하기 위한 판별값을 결정하였으며, 결정된 판별값에 의해 분리된 영상에서 백질과 회백질의 체적을 산출하였다. 또한 제안된 알고리즘의 검증을 위해 인위적으로 생성된 모델에 알고리즘을 적용하여 산출된 결과를 원래의 모델과 비교하여 보았다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제51권1호
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• pp.1-7
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• 2021

Purpose: The aim of this study was to assess artifacts generated in cone-beam computed tomography (CBCT) of 3 types of dental implants using 3 metal artifact reduction (MAR) algorithm conditions (pre-acquisition MAR, post-acquisition MAR, and no MAR), and 2 peak kilovoltage (kVp) settings. Materials and Methods: Titanium-zirconium, titanium, and zirconium alloy implants were placed in a dry mandible. CBCT images were acquired using 84 and 90 kVp and at normal resolution for all 3 MAR conditions. The images were analyzed using ImageJ software (National Institutes of Health, Bethesda, MD) to calculate the intensity of artifacts for each combination of material and settings. A 3-factor analysis of variance model with up to 3-way interactions was used to determine whether there was a statistically significant difference in the mean intensity of artifacts associated with each factor. Results: The analysis of all 3 MAR conditions showed that using no MAR resulted in substantially more severe artifacts than either of the 2 MAR algorithms for the 3 implant materials; however, there were no significant differences between pre- and post-acquisition MAR. The 90 kVp setting generated less intense artifacts on average than the 84 kVp setting. The titanium-zirconium alloy generated significantly less intense artifacts than zirconium. Titanium generated artifacts at an intermediate level relative to the other 2 implant materials, but was not statistically significantly different from either. Conclusion: This in vitro study suggests that artifacts can be minimized by using a titanium-zirconium alloy at the 90 kVp setting, with either MAR setting.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.701-702
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• 2021

The purpose of the study was to identify fiber changes induced by electrical stimulation of a certain neural substrate in the rat brain. In the stimulation group, the peripheral nerve was injured and the brain area associated to inhibit sensory information was electrically stimulated. There were sham and sham stimulation groups as controls. Then high-field diffusion tensor imaging (DTI) was acquired. 35 features were taken from the DTI measures from 7 different brain pathways. To compare the efficacy of the classification for 3 animal groups, the linear regression analysis (LDA) and the machine learning technique (MLP) were applied. It was found that the testing accuracy by MLP was about 77%, but that of accuracy by LDA was much higher than MLP. In conclusion, machine learning algorithm could be used to identify and predict the changes of the brain white matter in some situations. The limits of this study will be discussed.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.36-44
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• 2024

본 논문에서는 합성곱신경망과 ROI기법을 이용한 콘크리트 균열 분석에 관해 소개한다. 콘크리트 표면, 빔과 같은 구조물은 피로 응력, 주기 부하에 노출되며, 이는 일반적으로 구조물의 표면에서 미세한 수준에서 시작되는 균열을 야기한다. 구조물의 균열은 안정성을 저하시키고 구조물의 견고함을 감소시킨다. 조기 발견을 통해 손상 및 고장 가능성을 방지하기 위한 예방 조치를 취할 수 있다. 일반적으로 수동 검사 결과는 품질이 좋지 않고, 대규모 기반 시설의 경우 접근이 어려우며, 균열을 정확하게 감지하기 어렵다. 이러한 수동검사의 자동화는 기존 방식의 한계를 해결할 수 있기 때문에 컴퓨터 비전 기반의 연구들이 수행되었다. 하지만 다양한 유형의 균열이나, 열화상 카메라 등을 이용한 연구들은 부족한 상태이다. 따라서 본 연에서는 콘크리트 벽의 균열을 자동으로 감지하는 방법론을 개발하여 제시하며, 다음과 같은 연구 내용을 목표로 한다. 첫째, 균열 감지 이미지 기반 분석의 주요 장점인 이미지 처리 기술을 사용하여 기존의 수동 방법과 비교하여 정확도가 향상된 결과 및 정보를 제공한다. 둘째, 강화된 Sobel edge segmentation 기술 및 ROI 기법 기반의 알고리즘을 개발하여 비파괴 시험을 위한 자동 균열 감지 기술을 구현한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.591-602
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• 2021

급성 허혈성 뇌졸중(Acute ischemic stroke; AIS) 환자는 증상발현 수 시간 이내 영상의학 검사를 통해 뇌경색(Infarction)을 조기 진단하여야 한다. 본 연구에서 SVD와 Bayesian 알고리즘을 이용한 뇌경색의 부피측정을 관류 전산화단층촬영(Computed tomography perfusion; CTP)과 확산 강조 자기공명영상(Magnetic resonance diffusion weighted image; MR DWI)을 비교하여 임상적 유용성을 알고자 하였다. 2017년 9월부터 2020년 9월까지 급성 허혈성 뇌졸중 증상으로 응급실을 내원한 환자 중 50명(남 : 여 = 33 : 17)의 영상의학 검사 정보를 후향적으로 이용하였다. SVD와 Bayesian 알고리즘으로 측정된 뇌경색 부피는 윌콕슨 부호순위검정(Wilcoxon signed rank test) 통계분석을 하여 중앙값(Median)과 사분위수(Iter quartile range; IQR) 25 - 75% 범위로 나타내었다. CTP 검사로 측정한 core volume(단위 : cc)은 SVD가 18.07 (7.76 - 33.98), Bayesian은 47.3 (23.76 - 79.11)으로 측정되었고 penumbra volume은 SVD가 140.24 (117.8 - 176.89), Bayesian은 105.05 (72.52 - 141.98)로 측정되었다. Mismatch ratio (%)는 SVD가 7.56 (4.36 - 15.26), Bayesian은 2.08 (1.68 - 2.77)로 측정되었으며 모든 측정값은 통계적으로 유의미한 차이가 있었다(p < 0.05). 스피어만 상관 분석(Spearman's correlation analysis) 결과는 CT Bayesian과 MR로 측정한 뇌경색 부피의 상관계수(r = 0.915)가 CT SVD와 MR의 상관계수(r = 0.763)보다 더욱 높은 양의 상관관계를 보였다(p < 0.01). 블랜드 알트만 산점도(Bland altman plot) 분석 결과는 CT Bayesian과 MR로 측정한 뇌경색 부피의 산점도 기울기(y = - 0.065)가 CT SVD와 MR의 산점도 기울기(y = - 0.749)보다 완만하게 측정되어 Bayesian이 더 높은 신뢰성을 나타내었다. 따라서 뇌경색 부피의 측정에서 Bayesian 알고리즘이 SVD보다 높은 정확도를 보였으므로 임상에서 유용하게 사용될 것으로 사료된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.130-137
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• 2018

Recently, human life is getting longer due to change of living environment and development of medical technology, and silver medical technology has been in the limelight. Geriatric skin disease is difficult to detect early, and when it is missed, it becomes a malignant disease and is difficult to treatment. Melanoma is one of the most common diseases of geriatric skin disease and initially has a similar modality with the nevus. In order to overcome this problem, we attempted to perform a feature analysis in order to attempt automatic detection of melanoma-like lesions. In this paper, one is first order analysis using information of pixels in radiomic feature. The other is a gray-level co-occurrence matrix and a gray level run length matrix, which are feature extraction methods for converting image information into a matrix. The features were extracted through these analyses. And classification is implemented by SVM.