• 핵의학기술
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• 제12권3호
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• pp.214-221
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• 2008

목적 : 융합 SPECT/CT가 기존 SPECT에 비해 병소의 해부학적 위치를 정확히 판단할 수 있는지 정성 평가하고, CT 감쇠 보정이 SPECT 영상에 미치는 효과를 알아보아 SPECT/CT의 유용성을 제시하고자 한다. 실험재료 및 방법 : 1. 융합 영상의 평가 : 2008년 1월(月)부터 8월(月)까지 Precedence 16 혹은 Symbia T2에서 $^{131}I$-MIBG, Bone, $^{111}In$-Octreotide, Meckel 게실, Parathyroid MIBI 등을 SPECT/CT 시행한 환자를 대상으로 하였고, SPECT/CT영상을 융합한 것과 하지 않은 것을 비교하여 정성 평가하였다. 2. 감쇠보정의 평가 : Symbia T2로 2008년 6월에서 8월까지 $^{201}Tl$ 심근 검사를 한 환자 38명을 대상으로 Cedars-Sinai의 QPS를 이용하여 산출하였다. Ant, Inf, Lat, Septum, Apex로 5개부분으로 분류하고, 각 부분에 대한 관류의 상태를 백분율로 산출했다. CT AC와 Non AC를 평균${\pm}$표준편차로 각 부분에 대한 관류 상태를 비교하고 차이를 분석하였다. 결과 : 1. 융합 영상의 평가 : 에너지가 높은 $^{131}I$ SPECT의 경우 병소와 주위 조직 간의 섭취율 차이로 인해 (주위 조직이 saturation 됨) 병소의 위치 파악이 어려웠으나 CT로 융합한 결과 해부학적 위치를 정확히 평가할 수 있었다. 또한 멕켈게실이나 $^{111}In$과 같이 장이나 장기쪽에 질환을 찾는 경우에는 그 우수성이 더욱 뛰어 났다. Bone SPECT/CT는 척추간의 구별을 확실히 할 수 있어 임상의가 정확한 결과를 제시하는데 도움을 준다. 2. 감쇠 보정의 평가 : 감쇠 보정 전후의 관류 백분율의 차이가 Ant, Lat에서는 통계적으로 유의한 차이가 없었으나(p>0.05), Inferior, Apex, Septum에서는 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 차이를 보이는 값 중 Inferior Wall에서 CT AC perfusion : $76.84{\pm}6.52%$, Non AC perfusion : $68.58{\pm}7.55%$로 CT 보정에 의한 차이가 $8.26{\pm}4.95%$로 가장 크게 측정되었다(t=10.29, p<0.01). 결론 : SPECT에 CT가 부착되면서 병변의 기능적 활성도를 나타내는 분자학적 영상은 물론 병변의 해부학적 위치 정보를 보다 정확하게 확인할 수 있게 되었다. 이것은 비정상적 부위를 찾아내는 것에 그치지 않고 복잡한 인체 부위에서 정상군과 비정상군을 분리하는데 많은 도움을 주게 되었다. 따라서 임상의는 하나의 검사 영상으로 진단과 치료계획을 동시에 시행할 수 있을 것이다. 또한 감쇠가 잘 되는 흉곽 부위 안에 있는 심근 검사에는, CT로 보다 정확한 감쇠 보정을 할 수 있기 때문에 SPECT 검사 시 관심부위의 관류 상태를 더욱 신뢰할 수 있어 치료 예후의 정당성을 입증할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권6호
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• pp.1628-1639
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• 2017

The combination texture feature extraction approach for texture image retrieval is proposed in this paper. Two kinds of low level texture features were combined in the approach. One of them was extracted from singular value decomposition (SVD) based dual-tree complex wavelet transform (DTCWT) coefficients, and the other one was extracted from multi-scale local binary patterns (LBPs). The fusion features of SVD based multi-directional wavelet features and multi-scale LBP features have short dimensions of feature vector. The comparing experiments are conducted on Brodatz and Vistex datasets. According to the experimental results, the proposed method has a relatively better performance in aspect of retrieval accuracy and time complexity upon the existing methods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권3호
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• pp.993-1014
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• 2021

This paper proposes a new image retrieval method called the 3D integrated multi-index to fuse SIFT (Scale Invariant Feature Transform) visual words with other features at the indexing level. The advantage of the 3D integrated multi-index is that it can produce finer subdivisions in the search space. Compared with the inverted indices of medium-sized codebook, the proposed method increases time slightly in preprocessing and querying. Particularly, the SIFT, contour and colour features are fused into the integrated multi-index, and the joint cooperation of complementary features significantly reduces the impact of false positive matches, so that effective image retrieval can be achieved. Extensive experiments on five benchmark datasets show that the 3D integrated multi-index significantly improves the retrieval accuracy. While compared with other methods, it requires an acceptable memory usage and query time. Importantly, we show that the 3D integrated multi-index is well complementary to many prior techniques, which make our method compared favorably with the state-of-the-arts.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권2호
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• pp.167-177
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• 2022

위성 영상 촬영 후 지상국에 전송된 영상을 이용하여 최종 위성 영상을 획득하기 위해 많은 영상 전/후 처리 과정이 수반된다. 전/후처리 과정 중 레벨 1R 영상에서 레벨 1G 영상으로 변환 시 기하 보정은 필수적으로 요구된다. 기하 보정 알고리즘에서는 보간 기법을 필연적으로 사용하게 되며, 보간 기법의 정확도에 따라서 레벨 1G 영상의 품질이 결정된다. 또한, 레벨 프로세서에서 수행되는 보간 알고리즘의 고속화 역시 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 1R에서 레벨 1G로 변환 시 기하 보정에 필요한 경량화된 심층 컨볼루션 신경망 기반 보간 기법에 대해 제안하였다. 제안한 기법은 위성 영상의 해상도를 2배 향상하며, 빠른 처리 속도를 위해 경량화된 심층 컨볼루션 신경망으로 딥러닝 네트워크를 구성하였다. 또한, panchromatic (PAN) 밴드 정보를 활용하여 multispectral (MS) 밴드의 영상 품질 개선이 가능한 피처 맵 융합 방법을 제안하였다. 제안된 보간 기술을 통해 획득한 영상은 기존의 딥러닝 기반 보간 기법에 비해 정량적인 peak signal-to-noise ratio (PSNR) 지표에서 PAN 영상은 약 0.4 dB, MS 영상은 약 4.9 dB 개선된 결과를 보여주었으며, PAN 영상 크기 기준 36,500×36,500 입력 영상의 해상도를 2배 향상된 영상 획득 시 기존 딥러닝 기반 보간 기법 대비 처리 속도가 약 1.6배 향상됨을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.221-232
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• 2021

본 연구는 KOMPSAT-3 및 KOMPSAT-3A호에서 전처리 단계에 따라 구분하여 제공하는 Level 1R 영상과 Level 1G 영상을 이용하여 기준영상의 기하품질에 따른 상호좌표등록 결과 분석을 수행하였다. 기준영상으로 Level 1R 영상 및 1G 영상 각각을 사용하고 대상영상은 Level 1R 영상을 사용하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험을 위해 대전지역에서 촬영된 KOMPSAT-3 및 3A호의 Level 1R, 1G 영상 총 7장을 이용하였다. 상호좌표등록을 수행하기 위해, 우선적으로 특징기반 정합기법인 SURF (Speeded-Up Robust Feature) 기법과 영역기반 정합기법인 위상상관 (Phase Correlation) 기법을 함께 이용한 반복적 정합기법을 통해 두 영상의 기하학적 위치를 개략적으로 일치시켜 주었다. 개략적으로 일치된 영상에서 SURF 기법을 이용하여 정합쌍을 추출하고 Affine 변환모델과 Piecewise Linear 변환모델을 각각 구성하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험결과, 기하오차가 보정된 Level 1G 영상을 기준영상으로 선정하였을 경우, Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 상대적으로 많은 수의 정합쌍을 추출하였다. 또한, 기준영상이 Level 1G 영상일 때의 상호좌표등록 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 평균 5화소 미만으로 Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 더 낮은 것을 확인하였다. 이는 상호좌표등록 수행 시 두 위성영상 간의 초기위치관계가 상호좌표등록 결과에 영향을 끼칠 수 있음을 의미하며, 기준영상의 기하품질이 우수할수록 안정적인 상호좌표등록 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국생산제조학회지
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• 제23권3호
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• pp.230-236
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• 2014

Wafer level package technology is added to the surface of wafer circuit packages to create a semiconductor technology that can minimize the size of the package. However, in conventional packaging, warpage and fracture are major concerns for semiconductor manufacturing. We optimized the wafer dam design using a finite element method according to the dam height and heat distribution thermal properties. The dam design influences the uniform deposition of the image sensor and prevents the filling material from overflowing. In this study, finite element analysis was employed to determine the key factors that may affect the reliability performance of the dam package. Three-dimensional finite element models were constructed using the simulation software ANSYS to perform the dam thermo-mechanical simulation and analysis.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.208-214
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• 2021

최근 많은 지능형 보안 시나리오 및 범죄수사에서는 사진이 아닌 얼굴 영상과 다수의 정면 사진과의 매칭을 요구한다. 기존의 얼굴 인식 시스템은 이러한 요구를 충분히 충족시킬 수 없다. 본 논문에서는 동일 인물의 스케치와 사진 간의 양식 차이를 줄임으로써, 이질적 얼굴 인식 시스템의 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 텍스처 기술자들(그레이 레벨 동시 발생 행렬, 멀티스케일 지역 이진 패턴)을 통하여 영상의 텍스처 특징들을 각각 추출하고, 이를 바탕으로 고유특징 정규화 및 추출기법을 통해 변환 행렬을 생성하게 된다. 이렇게 생성된 벡터들 간 계산된 스코어 값은 스코어 정규화 방식들을 통하여 최종적으로 스케치 영상의 신원을 인식하게 된다.

• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.187-196
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• 2020

본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)와 PlanetScope 위성영상을 함께 이용한 붕괴건물 탐지를 수행하여 지표면에 위치한 특정 객체 탐지에 있어 이종 센서의 활용 가능성을 제시하였다. 이를 위해 지난해 4월 산불 피해로 붕괴된 20여 채의 건물들이 있는 곳을 실험장소로 선정하였다. 붕괴건물 탐지를 위해 1차적으로 객체기반 분할을 수행한 고해상도의 UAV 영상을 이용해 ExG (Excess Green), GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix) 그리고 DSM (Digital Surface Model)과 같은 객체들의 특징(feature) 정보를 생성한 후 이를 붕괴건물 후보군 탐지에 이용하였다. 이 과정에서 탐지정확도 향상을 위해 PlanetScope를 이용한 변화탐지 결과를 함께 사용하였으며 이를 시드 화소(seed pixles)로 사용하여 붕괴건물 후보군에서 오탐지된 영역과 과탐지된 영역을 수정 및 보완하였다. 최종적인 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능을 분석하였으며 UAV 영상만을 이용한 붕괴건물 후보군 탐지 결과와 UAV 그리고 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과의 정확도를 비교, 분석하였다. 그 결과 UAV 영상만을 이용해 탐지한 붕괴건물의 정확도는 0.4867 F1-score를 가지며 UAV와 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과는 0.8064 F1-score로 그 값이 상승하였다. Kappa 지수 또한 0.3674에서 0.8225로 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제63권2호
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• pp.237-247
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• 2020

Objective : Fixation of the C1-2 segment is challenging because of the complex anatomy in the region and the need for a high degree of accuracy to avoid complications. Preoperative 3D-computed tomography (CT) scans can help reduce the risk of complications in the vertebral artery, spinal cord, and nerve roots. However, the patient may be susceptible to injury if the patient's anatomy does not match the preoperative CT scans. The intraoperative 3D image-based navigation systems have reduced complications in instrument-assisted techniques due to greater accuracy. This study aimed to compare the radiologic outcomes of C1-2 fusion surgery between intraoperative CT image-guided operation and fluoroscopy-guided operation. Methods : We retrospectively reviewed the radiologic images of 34 patients who underwent C1-2 fusion spine surgery from January 2009 to November 2018 at our hospital. We assessed 17 cases each of degenerative cervical disease and trauma in a study population of 18 males and 16 females. The mean age was 54.8 years. A total of 139 screws were used and the surgical procedures included 68 screws in the C1 lateral mass, 58 screws in C2 pedicle, nine screws in C2 lamina and C2 pars screws, four lateral mass screws in sub-axial level. Of the 34 patients, 19 patients underwent screw insertion using intraoperative mobile CT. Other patients underwent atlantoaxial fusion with a standard fluoroscopy-guided device. Results : A total of 139 screws were correctly positioned. We analyzed the positions of 135 screws except for the four screws that performed the lateral mass screws in C3 vertebra. Minor screw penetration was observed in seven cases (5.2%), and major pedicle screw penetration was observed in three cases (2.2%). In one case, the malposition of a C2 pedicle screw was confirmed, which was subsequently corrected. There were no complications regarding vertebral artery injury or onset of new neurologic deficits. The screw malposition rate was lower (5.3%) in patients who underwent intraoperative CT-based navigation than that for fluoroscopy-guided cases (10.2%). And we confirmed that the operation time can be significantly reduced by surgery using intraoperative O-arm device. Conclusion : Spinal navigation using intraoperative cone-beam CT scans is reliable for posterior fixation in unstable C1-2 pathologies and can be reduced the operative time.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.277-286
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• 2014

본 논문에서는 Gabor 특징과 MDLC 특징, 그리고 co-occurrence 특징의 융합에 의한 질감 특징 기반언어 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 시험 영상에 Gabor 변환에 이은 크기 연산자를 적용하여 Gabor 크기 영상을 얻고 그 통계치를 계산하여 결과를 벡터화한다. 이어서 MDLC 연산자를 이용하여 MDLC 영상을 얻고 역시 그 통계치를 계산하여 벡터화한다. 다음으로 시험 영상으로부터 GLCM을 계산하고 이를 이용하여 co-occurrence 특징을 계산한 다음 벡터화한다. 이들 Gabor, MDLC, co-occurrence 특징에 의한 벡터들은 벡터 융합에 의하여 특징 벡터로 사용된다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 시험 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 제안된 방법의 성능은 15개국 언어의 문서를 스캔하여 얻은 시험 문서 영상 DB에 대한 평균 인식률을 조사하여 알아본다. 실험 결과 제안된 방법은 시험 DB에 대하여 비교적 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 언어 인식 성능을 보여준다.