• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.374-376
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• 2021

임상에서 암 관련 질병의 확진을 위해 영상장비를 이용한 기초 진단 이후 추가적인 방법으로 생체검사 등을 이용한 병리적 검사가 필수적이다. 이러한 생체검사를 진행하기 위해서는 전문지식을 가진 종양학자, 임상병리사 등의 도움과 최소한의 소요시간은 확진을 위해 반드시 필요하다. 최근 들어, 인공지능을 활용한 암세포의 자동분류가 가능한 시스템 구축에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 이전 연구들은 한정된 알고리즘을 기반으로 하여 세포의 종류와 정확도에 한계를 보인다. 본 연구에서 심층 학습의 일종인 합성곱 신경망을 통해 총 4가지의 암세포를 식별하는 방법을 제안한다. 세포 배양을 통해 얻은 광학영상을 OpenCV를 사용하여 세포의 위치 식별 및 이미지 분할과 같은 전처리 수행 후, EfficientNet을 통해 학습하였다. 모델은 EfficientNet을 기준으로 다양한 hyper parameter를 사용하고, InceptionV3을 학습하여 성능을 비교분석 하였다. 그 결과 96.8%의 높은 정확도로 세포를 분류하는 결과를 보였으며, 이러한 분석방법은 암의 확진에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.683-693
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• 2023

본 연구에서는 1973년 완공된 소양호에 처음으로 발생한 녹조현상에 대하여 위성영상을 사용하여 분석하였다. 연구자료는 2023년 7월부터 약 2개월간의 광학영상 13장을 사용하였으며, 소양호에 발생한 녹조의 면적을 산출하였다. 정확한 녹조 발생 면적을 산출하기 위하여 support vector machine 알고리즘 기반으로 영상분류를 수행하였다. 그 결과 소양호의 녹조는 녹조 발생을 유발하게 한 불순물이 유입된 지점을 중심으로 발생하였다. 2023년 8월 태풍 카눈의 효과로 일시적으로 감소하는 듯 보였으나 지속된 더위로 인해 다시 녹조가 증가하였다. 본 연구결과는 소양호는 수도권 주요 수원지 중 하나로 반복적인 녹조 발생을 대비해야 하는 점을 시사한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제26권1호
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• pp.71-82
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• 2003

T1강조 자기공명영상과 계층적 신경회로망을 이용하여 간경변증을 단계별로 분류하고자 제안한다. 데이터는 2001년 6월부터 12월까지 부산대학교병원에서 얻었으며, 각 단계별 분류는 정상, 1, 2, 3단계별로 분류하였다. 그리고 46명의 데이터를 분석하였다. T1강조 자기공명 간영상으로부터 정상간 실질과 간경변 결절을 추출하였다. 그 다음에 T1강조 자기공명 간 영상에서 간 경화증의 단계를 객관적으로 해석 분류하였다. 간경변 분류기 구현은 계층적 신경회로망을 이용하였고, 명암도 분석과 간 결절 특성을 통하여 정상간과 3단계의 간경변으로 구분하였다. 제안한 신경회로망 분류기는 오류 역전과 알고리즘을 이용하였다. 분류결과 인식율이 정상군은 100%, 1 단계는 82.3%, 2 단계는 86.7%, 3 단계는 83.7%의 분류율을 나타내었다. 신경회로망 분류 결과와 전문의 판독 결과를 서로 비교한 결과 인식률은 매우 높게 나타났다. 만일 더욱더 충분한 데이터나 파라미터를 가지고 지속적으로 수행한다면 간경변 환자들에게 임상적으로 지원하는 도구뿐만 아니라 의료전문 신경회로망으로도 기대된다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제28권2호
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• pp.123-130
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• 2016

목 적 : Computerized imaging reference systems 동적팬텀을이용한 cone-beamcomputed tomography(CBCT) 영상과 four-dimensionalcomputed tomography(4DCT) 영상의 체적을 비교분석 하고자 한다. 대상 및 방법 : 동적팬텀 내에 직경 1, 2, 3 cm 노드를 각각 삽입하고, CT simulator와 TruebeamSTx X-ray Imaging system을 이용하여 4DCT 영상과 CBCT 영상을 얻었다. 4DCT 영상은 maximum intensity projection(MIP), minimum intensity projection(MinIP), 그리고 average intensity projection(AVG)영상으로 재구성 하고 노드의 체적은 Eclipse system의 CT ranger tool로 CT number를 설정하여 측정하였다. 결 과 : CBCT를 기준으로 노드1, 2, 3 cm의 체적을 비교하였을 때 4DCT의 MIP는 0.54~2.33, 5.16~8.06, 9.03~20.11 ml, MinIP는 0.00~1.48, 0.00~8.47, 1.42~24.85 ml, AVG는 0.00~1.17, 0.00~2.19, 0.04~3.35 ml의 차이를 보였다. 결 론 : 노드의 체적을 비교한 결과 CBCT 영상은 4DCT의 AVG 영상과 유사한 것으로 확인되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.101-109
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• 2014

임의의 물체 영상에서 정확한 윤곽선을 찾아내는 것은 영상 처리 관련 시스템을 구축하는데 있어 필수적인 요소이다. 특히, 자동화된 생산 공정에서 생산품의 검사를 위한 비전시스템을 구축하다면 직선, 원 등의 정형화된 모형에 대한 윤곽선의 검출이 매우 중요하다. 본 논문에서는 원형(prototype) 에너지를 추가하여 개선된 윤곽선 추출 알고리즘으로 원형적응 동적윤곽선 모델, p-Snake를 제안한다. 제안 방법은 원형분석을 위하여 물체 영상에 소벨 연산을 수행한 후, 기존 스네이크 알고리즘을 적용하여 초기 윤곽선을 찾는다. 이후 초기 윤곽선 정보에 근거하여 직선, 원 등의 원형(prototype)을 분석하고, 원형 에너지를 정의하여 기존의 스네이크 함수에 추가적인 에너지 항목으로 사용함으로써 물체의 최종 윤곽선을 검출하였다. 산업현장의 배경을 가정한 환경에서 취득된 340장의 영상에 대하여 실험한 결과, 잡음이나 조명 등의 이유로 물체와 배경의 구분이 선명하지 않거나 영상에서 에지가 충분히 존재하지 않는 경우에도 윤곽선을 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 원형(prototype)과 얼마나 일치하는 가를 나타내는 척도인 유사도의 경우, 제안한 p-ACM으로 추출한 윤곽선의 원형 유사도가 ACM의 처리 결과에 비해 9.85%가량 우수한 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_2호
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• pp.339-349
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• 2018

황해 녹조 대발생은 2008년 이후 매년 여름 대규모로 발생하고 있으며, 인공위성 분석을 통해 녹조 규모를 추정하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 정확한 녹조 면적 산출을 위한 위성영상 선택 기준이 마련되어 있지 않은 실정이다. 따라서 이 연구에서는 위성영상의 공간해상도에 따른 녹조 면적 산출 결과의 차이를 알아보고, 녹조 면적 산출에 적합한 위성영상을 제시하고자 한다. 이 연구에서 이용한 위성영상은 Landsat ETM+, MODIS, GOCI로 영상의 공간해상도는 각각 30, 250, 500 m 이다. NDVI 알고리즘을 적용하여 녹조 픽셀을 분류하였고, 임계값에 따른 녹조 면적 산출 결과를 비교하였다. 또한, Linear Spectral Unmixing(LSU) 기법을 이용하여 한 픽셀 내에 녹조가 차지하는 비율을 추정하였고, 녹조 비율의 차이가 면적 계산에 미치는 영향을 평가하였다. NDVI 알고리즘을 이용한 녹조 면적 산출 결과, 공간해상도가 낮을수록 녹조 면적이 과대추정되는 경향을 보였고, 최대 1.5배 차이를 보였다. 또한, LSU 분석 결과에서 픽셀 내의 녹조 비율이 0.1(10%) 미만인 픽셀이 대부분이었고, 0.5(50%) 이상 녹조 비중을 차지하는 픽셀은 세 타입의 영상 모두에서 약 2% 수준으로 극히 적었다. 즉, NDVI 분석 결과에서 녹조로 분류된 픽셀의 경우 한 픽셀의 공간을 녹조가 100% 채우고 있지 않더라도 모두 동일 면적으로 간주되기 때문에 실제보다 과대추정되는 것으로 생각되고, 이러한 현상은 공간해상도 차이에 의해 심화되는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.117-125
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• 2008

실시간 입력영상 분석에 의한 객체 추적은 사람의 시각이 요구되는 여러 응용분야에서 관심 있는 주제 중 하나이다. 객체를 추적하기 위해서는 객체 검지가 선행 된다. 실외 환경에서 안정적인 객체 검지 성능의 달성은 태양의 남중고도 변화에 따른 빛과 그림자의 변화, 자연현상 등의 다양한 환경변화를 수용하는 효과적인 적응적 배경영상 생성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 불법 주정차 무인 자동 단속 응용에 효과적으로 활용 가능한 환경 변화에 강건한 적응적 배경영상 생성과 이동 객체의 정지 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 적응적 배경영상 생성 방법은 먼저, 초기 배경영상을 생성 후, 생성된 초기 배경영상과 입력영상 프레임 간의 차연산 기법으로 객체를 검지하고, 객체 검지 결과로 이동객체를 추적한다. 또한 객체 검지의 결과로부터 얻어진 객체영역을 제외한 입력영상의 영역을 활용하여 배경영상을 갱신한다. 이후 갱신된 배경영상과 입력영상 간의 차연산 방법으로 객체 검지를 수행하고 이후, 추적, 객체영역을 제외한 영역으로 배경영상 갱신의 과정을 반복한다. 실험에서는 제안방법을 가변하는 실제 도로환경에 적용하여 효과적으로 객체 검지가 가능함과 서행하는 객체 또한 효과적으로 검지됨을 보이고 이동 객체의 정지 여부를 판단할 수 있음을 보인다.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권6호
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• pp.117-129
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• 2021

The movement of animals is one of the primary factors that influence the variation of livestock emissions. This study evaluated the relationship between animal activity and three major emissions, PM₁₀, PM_2.5, and ammonia gas, in weaning, growing, and fattening pig houses through continuous monitoring of the animal activity. The movement score of animals was quantified by the developed image analysis algorithm using 10-second video clips taken in the pig houses. The calculated movement scores were validated by comparison with six activity levels graded by an expert group. A comparison between PMs measurement and the movement scores demonstrated that an increase of the PMs concentrations was obviously followed by increased movement scores, for example, when feeding started. The PM₁₀ concentrations were more affected by the animal activity compared to the PM_2.5 concentrations, which were related to the inflow of external PM_2.5 due to ventilation. The PM₁₀ concentrations in the fattening house were 1.3 times higher than those in the weaning house because of the size of pigs while weaning pigs were more active and moved frequently compared to fattening pigs showing 2.45 times higher movement scores. The results also indicated that indoor ammonia concentration was not significantly influenced by animal activity. This study is significant in the sense that it could provide realistic emission factors of pig farms considering animal's daily activity levels if further monitoring is carried out continuously.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.155-166
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• 2021

현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 연구되고 있다. 하지만 RGB 카메라는 물체에서 반사되는 빛을 받아들여 영상을 생성하기 때문에, 물체에서 나오는 빛이 적거나 산란이 되는 야간 또는 안개가 끼는 환경에서는 물체의 정보가 잘 표현되는 영상 취득이 어려워 객체 탐지의 정확도가 떨어진다. 그에 반해 IR(열 적외선, Infra-Red) 영상은 열 센서로 이미지를 생성하기 때문에 RGB 영상에 비해 정확한 물체의 정보를 표현할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이미지 특성 차이에 따른 객체 탐지 성능을 비교하고자 하며, RGB와 IR 영상의 압축률에 따른 객체 탐지를 수행하고, 결과를 비교 분석 하고자 한다. 실험에 사용된 영상은 첨단운전자 보조 시스템(ADAS) 연구용 데이터 세트인 Free FLIR Thermal 데이터 세트 중 야간에 촬영된 RGB 영상과 IR 영상을 사용하였으며, 기존 RGB 영상 기반으로 사전 학습된 신경망과 FLIR Thermal 데이터 세트 내 RGB 영상과 IR 영상을 일부 골라 재학습한 신경망을 이용하여 객체 탐지를 수행하였다. 실험 결과 RGB 기반으로 사전 학습된 신경망과 재학습한 신경망 모두 IR 영상 기반 객체 탐지 성능이 RGB 영상 기반 성능보다 월등한 것을 확인할 수 있었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제44권2호
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• pp.91-100
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• 2021

High-Resolution thoracic CT (HRCT) is a scanning protocol in which thin slice thickness and sharpness algorithm are utilized to enhance image resolution for diagnosis and assessment of interstitial lung disease (ILD). This examination is sometimes performed in both supine and prone position to improve sensitivity to early changes of these conditions. Anatomical structures (the size of lung field and heart and descending aorta) of 150 patients who underwent HRCT were retrospectively compared. HRCT had been conducted in two positions (supine and prone). Data were divided into five groups according to patient body weights (from 40 to more than 80kg, 10kg intervals, 60 patients/each group). Quantitative analysis was utilized in Image J program. In the supine position defined as the control group, the average values of lung fields and heart size and aorta were compared with the prone position defined as the experimental group. The size of the lungs was found to be higher in the supine position, and it was confirmed that there was a statistically significant difference in patients over 70 kg (p<0.05). In addition, both sizes of the heart and descending aorta were larger in prone position, but in the case of the heart, there was no correlation with the presence or absence of ILD disease (p>0.05). Also, the area of prone in the descending aorta was higher than supine position, but there was no statistically significant difference between supine and prone position (p>0.05). In conclusion, when the severity of ILD disease was severe, there was no statistically significant difference in the area difference between supine and prone position, so it is considered that it will be helpful in diagnostic decision.