• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권6호
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• pp.243-250
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• 2023

흉부 X-ray 영상은 폐와 심장을 검사하는 방사선 검사이며 특히, 폐 질환을 진단하는 데 널리 사용되고 있다. 이러한 흉부 X-ray의 품질은 의사의 진단에 영향을 줄 수 있으므로 품질을 평가하는 과정이 필수적으로 거쳐야 하는데, 이 과정은 영상의학과 전문의의 주관이 개입될 수 있고, 수작업으로 이루어지기 때문에 많은 시간과 비용이 소모된다. 또한, 이러한 품질평가는 X-ray 영상의 특징과 사용 목적에 따라 일반적인 품질평가와는 다른 평가 요소가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 X-ray 영상에서 검출되는 장기의 해상도, ,해부학적인 구조, 균형 등을 고려하여 임상 현장에서 사용되는 흉부 X-ray 영상 화질 평가 가이드라인을 적용하여 품질요소를 5가지(인공음영, 포함범위, 환자자세, 흡기정도, 그리고 투과상태)로 나누고 이를 자동화하는 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 수작업으로 품질평가를 진행하는 본래의 방식 대비 소요 시간과 비용을 줄여주고, 더 나아가 흉부 X-ray를 이용한 학습 모델 개발에 높은 품질의 학습데이터를 선별하는 과정에도 사용될 수 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권10호
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• pp.935-943
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• 2017

많은 양의 데이터 기반으로 학습하는 neural network 중 이미지 분류나 음성 인식 등에 사용되어 지고 있는 CNN(Convolution neural network)는 현재까지도 우수한 성능을 가진 구조로 계속적으로 발전되고 있다. 제한된 자원을 가진 임베디드 시스템에서 활용하기에는 많은 어려움이 있다. 그래서 미리 학습된 가중치를 사용하지만 여전히 한계점이 있기 때문에 이를 해결하기 위해 GPU의 범용 연산을 위해서 사용하는 GP-GPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 활용하는 추세다. CNN은 단순하고 반복적인 연산을 수행하기 때문에 SIMT(Single Instruction Multiple Thread)기반의 GPGPU에서 스레드 할당과 활용 방법에 따라 연산 속도가 많이 달라진다. 스레드로 Convolution 연산과 Pooling 연산을 수행할 때 쉬어야 하는 스레드가 발생하는 데 이러한 문제를 해결하기 위해 남은 스레드가 다음 피쳐맵과 커널 계산에 활용되는 방법을 사용함으로써 연산 속도를 증가시켰다.

• 핵의학기술
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• 제14권1호
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• pp.54-60
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• 2010

본원에 도입된 새로운 소프트웨어는 SPECT나 전신 뼈 영상에만 국한되어 사용되어 지고 있지만 보다 효과적으로 다른 검사에 적용하기 위해 팬텀을 통한 실험과 영상의 비교를 통하여 그 유용성을 찾아보고자 하였다. 실험을 위하여 Body IEC phantom과 Jaszczak ECT phantom, Capillary를 이용한 실린더 팬텀을 이용하였고, 영상의 처리 전후의 계수, statistics를 비교해 보고 contrast ratio나 BKG의 변화들을 정량적으로 분석해 보았다. Capillary source를 이용한 FWHM 비교에서는 PIXON의 경우 처리 전후의 영상에서 차이가 거의 없었고, ASTONISH의 경우 처리 후의 영상이 우수해짐을 확인할 수 있었다. 반면 Standard deviation과 그에 따른 Variance는 PIXON은 다소 감소한 반면 ASTONISH는 큰 폭으로 증가함을 보였다. IEC phantom을 이용한 BKG variability 비교에서는 PIXON의 경우 전체적으로 감소한 반면 ASTONISH는 다소 증가하는 경향을 보였고, 각각의 sphere에 대한 contrast ratio도 두 가지 방법 모두 향상됨을 확인하였다. 영상의 스케일 면에서도 PIXON의 경우 처리 후에는 window width가 약 4-5배 증가하였지만 ASTONISH에서는 큰 차이가 없었다. 팬텀 실험 분석 후 ASTONISH는 정량적 분석을 위해 ROI를 그려야 하는 기타 검사와 대조도를 강조하는 검사에 적용 가능성을 보였고, PIXON은 획득계수가 부족하거나 SNR이 낮은 핵의학 검사에 유용하게 사용될 것으로 생각되었다. 영상의 분석 인자로 많이 사용되는 정량적인 수치들은 소프트웨어의 적용 후 대체로 향상되었지만 감마카메라의 차이보다 소프트웨어간의 알고리즘 특성으로 인한 결과영상의 차이가 많아 모든 핵의학 검사의 적용에 있어서 일관성을 유지하기는 어려울 것으로 사료된다. 또한 전신 뼈 영상과 같이 검사시간의 획기적 단축과 같은 수단으로는 우수한 영상의 질을 기대하기 어렵다. 새로운 소프트웨어의 도입 시 병원의 특성에 맞는 protocol과 임상 적용 전에 많은 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.117-126
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• 2020

해상 객체 인식은 자율운항선박(MASS)의 지능형 보조 시스템으로써, 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 확인하던 정보를 컴퓨터를 통해 자동으로 인식하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 선박 주변의 물체를 인식하는 방법으로 기존에는 레이더나 소나와 같은 장치로부터 수집된 정보를 통해 확인하였지만, 인공지능의 기술이 발달하면서 선박 지능형 CCTV를 통해 운항 항로에 있는 다양한 부유물을 인식하는 것이 가능하다. 하지만, 자율 선박의 다양한 요구사항과 복잡성 때문에 영상 데이터의 처리속도가 느려지게 된다면 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 해상 객체를 검출하는 데 있어 영상 데이터의 연산량을 최소화하여 처리속도를 높이기 위한 연구를 진행하였다. 해상 객체 인식의 관심 영역을 확보하기 위해서는 일반적으로 수평선을 찾는데 기존 연구들은 허프 변환 알고리즘을 활용하지만 본 논문에서는 속도를 개선하기 위해 이진화 알고리즘을 최적화하여 실제 객체의 위치와 유사한 영역을 찾는 새로운 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법의 유용성을 증명하기 위해 딥러닝 CNN을 활용하여 해상 객체 인식 시스템을 구현함으로써 알고리즘의 성능을 평가하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 방법의 인식 정확도를 유지하면서 약 4배 이상의 빠른 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권1호
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• pp.93-104
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• 2007

이 연구의 목적은 과학적 가설 생성 과정의 두뇌 활성화 특성을 수리 연산 과정과 비교하여 3.0T fMRI를 이용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 16명의 건강한 남자 피험자가 실험에 자발적으로 참여하였으며, 과학적 가설 생성 과제와 수리 연산 과제를 684초 동안 수행하여 fMRI 영상을 측정하였다. 측정한 후 언어적 보고 자료를 수집하여 fMRI 영상 자료의 신뢰도를 확보하였다. 언어적 보고의 분석 결과 수집한 fMRI 영상 자료 전부를 통계적 분석 대상 자료에 포함시켰다. SPM2 프로그램을 이용하여 통계적으로 분석한 결과, 과학적 가설 생성 과정은 수리 연산 과정과 다른 독립적인 두뇌 네트 을 가지고 있는 것으로 나타났다. 과학적 가설 생성 과정에서는 측두엽의 방추이랑(fusiform gyrus)에서 의문 상황 분석으로 이끌어내진 의미가 전두엽에서 부호화하는 과정이 일어난다고 할 수 있다. 수리 연산 과정은 전두엽과 두정엽의 연합된 영역이 중요한 역할을 하며 기능적 숙련도는 두정엽 영역이 관여하는 것으로 생각된다. 또한 과학적 가설 생성 과정에서는 과학적 감성의 생성도 동반하는 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구 결과는 과학적 가설 생성 과정을 두뇌 과학적 측면에서 고찰 할 수 있도록 하였으며, 과학적 가설 생성 학습 프로그램 개발을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 과학적 가설 생성 학습 프로그램은 두뇌-기반 학습의 한 전형으로 제안할 수 있다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제5권4호
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• pp.435-441
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• 2017

자기치유에 관한 연구는 현재 다각화되었으며 연구를 평가하는 방법도 다양해졌다. 그중에서, 스캐닝 전자 현미경(SEM)을 통해 획득된 반사전자(BSE) 이미지는 균열에서의 자기치유 효과를 평가하는 수단으로 시도되었다. BSE 이미지를 평가하기 위해서 정교한 시편 전처리가 대단히 중요하다. 에폭시 함침은 경화체의 입자, 기공과 인공 균열 내부에 투입되어 새롭게 생성된 자기치유 수화물의 구조를 안정화시키고 변형 없이 연삭 및 연마의 응력을 견딜 수 있게 한다. 함침 시편은 표면을 매끄럽게 하고 고해상도의 BSE 영상을 얻기 위해 건조 연마 후 습식 연마용 다이아몬드 서스펜션으로 연마한다. 함침과 연마가 된 자기치유 시편의 자기치유 수화물을 평가한 결과, 생성된 수화물은 인공균열의 표면에 형성되었으며 자기치유 물질은 $Ca(OH)_2$와 C-S-H로 확인되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.52-67
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• 2020

최근 북극은 매년 영구 동토층이 녹아 눈으로 덮인 땅이 드러나고 있어 해당 지역 관리를 위한 공간정보가 필요하다. 한국의 국토지리정보원(NGII)은 극지방의 공간정보를 구축하여 극지공간정보 서비스를 제공하고 있으나, 식생 정보는 제공되지 않고 있으므로 식생 공간정보 구축을 위한 추가적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 북극 스발바르제도의 뉘올레순 지역에 대한 식생 분류를 수행하기 위해 다중 시기의 Sentinel-2 영상을 사용하였다. 전처리 단계에서는 다중 시기 Sentinel-2 영상으로부터 10개 밴드와 6가지 정규 지수식을 생성하였다. 영상 분류는 8개 속성에 대한 토지피복분류를 통해 전체 식생 영역을 추출하는 과정과 전체 식생 영역 내에서 다시 세분류를 수행하는 과정으로 이루어졌다. 영상 분류 알고리즘은 OOB(Out-Of-Bag)를 통해 정확도 평가 및 변수 중요도를 산정할 수 있는 랜덤포레스트를 사용하였다. 전체 정확도는 다시기 영상이 사용되었을 경우와 식생 지수가 추가되었을 경우의 이점을 확인하기 위해 사용된 영상 수에 따라 각각 정확도를 산정하였다. 단일시기의 Sentinel-2 영상은 전체 정확도가 77%였으나, 7개의 다중 시기 Sentinel-2 영상을 기반으로 학습하였을 때, 81%로 향상되었다. 또한, 식생 지수가 추가로 사용된 학습에서 전체 정확도가 약 83%로 향상되었다. 식생 분류 시 변수 중요도는 적색, 녹색, 단파적외선-1 밴드가 가장 높은 변수로 선정되었다. 본 연구는 극지방의 식생에 대한 분류를 수행할 시 입력특성을 최적화하는 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.44-55
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• 2022

농업 관련 방송 콘텐츠에서 과일에 대한 자동적인 정보 제공을 위해서 대상 과일의 인스턴스 영상 분할이 요구된다. 또한, 해당 과일에 대한 3차원 자세에 대한 정보 제공도 의미있게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에서 토마토에 대한 정보를 제공하는 연구를 다룬다. 인스턴스 영상 분할 기법을 학습하기 위해서는 다량의 데이터가 필요하지만 충분한 토마토 학습데이터를 얻기는 힘들다. 따라서 적은 양의 실사 영상을 바탕으로 데이터 증대기법을 통해 학습 데이터를 생성하였다. 실사 영상만을 통한 학습 결과 정확도에 비해서, 전경과 배경을 분리해서 만들어진 합성 영상을 통해 학습한 결과, 기존 대비 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 영상 전처리 기법들을 활용해서 만들어진 영상을 사용한 데이터 증대 영상의 학습 결과, 전경과 배경을 분리한 합성 영상보다 높은 성능을 얻는 것을 확인하였다. 객체 검출 후 자세 추정을 하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 포인트 클라우드를 획득하였고 최소제곱법을 이용한 실린더 피팅을 진행하였고, 실린더의 축 방향을 통해 토마토 자세를 추정하였다. 우리는 다양한 실험을 통해서 대상 객체에 대한 검출, 인스턴스 영상 분할, 실린더 피팅의 결과가 의미있게 나타난다는 것을 보였다.

• 암석학회지
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• 제16권3호
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• pp.129-143
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• 2007

강화군 석모도 일대의 중생대 화강암 및 세립질 흑운모화강암에서 분포하는 미세균열의 분포특성을 규명하였다. 14개소에서 채취한 암석시료의 수평면 상에서 발달하는 미세균열에 대하여 영상처리를 통하여 구별하였다. 미세균열의 방향성과 석모도의 중생대 화강암에서 발달하는 18조의 절리의 방향성과 대비하였다. 상관도에서 미세균열의 여러 조는 수직상의 일반적인 절리의 방향과 일치하는 강한 배향성을 보여 준다. 이러한 대비의 결과에서 거시적인 절리는 기존 미세균열의 성장 및 계단식 절리작용의 산물의 가능성을 시사한다. 또한 이 연구에서 수행한 방법론에 의하여 도출된 미세균열의 방향성을 전국의 쥬라기 및 백악기 화강암 석산에서 측정된 1번 및 2번 면의 방향성과 상호 대비하였다. 분포도에서 보는바와 같이, 미세균열과 이들 면과의 분포형태가 일치한다는 사실은 전국의 쥬라기 및 백악기 화강암에서도 이와 유사한 미세균열의 계가 광역적으로 나타날 가능성을 시사한다. 각 영역내에 속하는 이들 미세균열의 조들은 다른 지질 과정 및 변화하는 조건하에서 점차 형성된 복잡한 복합적인 미세균열의 계를 구성한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.29-40
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 기법의 하나인 Mask R-CNN과 랜덤포레스트 분류기를 이용해 당뇨병성 망막병증의 병리학적인 특징을 검출하고 분석하여 자동 진단하는 시스템을 연구하였다. 당뇨병성 망막병증은 특수장비로 촬영한 안저영상을 통해 진단할 수 있는데 밝기, 색조 및 명암은 장치에 따라 다를 수 있으며 안과 전문의의 의료적 판단을 도울 인공지능을 이용한 자동진단 시스템 연구와 개발이 가능하다. 이 시스템은 미세혈관류와 망막출혈을 Mask R-CNN 기법으로 검출하고, 후처리 과정을 거쳐 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 안구의 정상과 비정상 상태를 진단한다. Mask R-CNN 알고리즘의 검출 성능 향상을 위해 이미지 증강 작업을 실시하여 학습을 진행하였으며 검출 정확도 측정을 위한 평가지표로는 다이스 유사계수와 Mean Accuracy를 사용하였다. 비교군으로는 Faster R-CNN 기법을 사용하였고 본 연구를 통한 검출 성능은 평균 90%의 다이스 계수를 통한 정확도를 나타내었으며 Mean Accuracy의 경우 91% 정확도의 검출 성능을 보였다. 검출된 병리증상을 토대로 랜덤포레스트 분류기를 학습하여 당뇨병성 망막 병증을 진단한 경우 99%의 정확도를 보였다.