• 한국한의학연구원논문집
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• 제13권2호통권20호
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• pp.47-52
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• 2007

In Oriental medicine, the status of tongue is the important indicator to diagnose one's health, because it represents physiological and clinicopathological changes of inner parts of the body. The method of tongue diagnosis is not only convenient but also non-invasive, therefore, tongue diagnosis is one of the most widely used in Oriental medicine. But tongue diagnosis is affected by examination circumstances a lot. It depends on a light source, degrees of an angle, doctor's condition and so on. So it is not easy to make an objective and standardized tongue diagnosis. As part of way to solve this problem, in this study, we tried to design a discriminant function for white and yellow coating with multi-dimensional color vectors. There were 62 subjects involved in this study, among them 48 subjects diagnosed as white-coated tongue and 14 subjects diagnosed as yellow-coated tongue by oriental doctors. And their tongue images were acquired by a well-made Digital Tongue Diagnosis System. From those acquired tongue images, each coating section were extracted by oriental doctors, and then mean values of multi -dimensional color vectors in each coating section were calculated. By statistical analysis, two significant vectors, R in RGB space and H in HSV space, were found that they were able to describe the difference between white coating section and yellow coating section very well. Using these two values, we designed the discriminant function for coating classification and examined how good it works. As a result, the overall accuracy of coating classification was 98.4%. We can expect that the discriminant function for other coatings can be obtained in a similar way. Furthermore, if an automated segmentation algorithm of tongue coating is combined with these discriminant functions, an automated tongue coating diagnosis can be accomplished.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제19권4호
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• pp.218-223
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• 2015

Purpose: To investigate whether volumetric analysis based on T2WI and contrast-enhanced (CE) T1WI can distinguish between isocitrate dehydrogenase-1 mutation-positive ($IDH1^P$) and -negative ($IDH1^N$) glioblastomas (GBMs). Materials and Methods: We retrospectively enrolled 109 patients with histopathologically proven GBMs after surgery or stereotactic biopsy and preoperative MR imaging. We measured the whole-tumor volume in each patient using a semiautomatic segmentation method based on both T2WI and CE T1WI. We compared the tumor volumes between $IDH1^P$ (n = 12) and $IDH1^N$ (n = 97) GBMs using an unpaired t-test. In addition, we performed receiver operating characteristic (ROC) analysis for the differentiation of $IDH1^P$ and $IDH1^N$ GBMs using the tumor volumes based on T2WI and CE T1WI. Results: The mean tumor volume based on T2WI was larger for $IDH1^P$ GBMs than $IDH1^N$ GBMs ($108.8{\pm}68.1$ and $59.3{\pm}37.3mm^3$, respectively, P = 0.0002). In addition, $IDH1^P$ GBMs had a larger tumor volume on CE T1WI than did $IDH1^N$ tumors ($49.00{\pm}40.14$ and $22.53{\pm}17.51mm^3$, respectively, P < 0.0001). ROC analysis revealed that the tumor volume based on T2WI could distinguish $IDH1^P$ from $IDH1^N$ with a cutoff value of 90.25 (P < 0.05): 7 of 12 $IDH1^P$ (58.3%) and 79 of 97 $IDH1^N$ (81.4%). Conclusion: Volumetric analysis of T2WI and CE T1WI could enable $IDH1^P$ GBMs to be distinguished from $IDH1^N$ GBMs. We assumed that secondary GBMs with $IDH1^P$ underwent stepwise progression and were more infiltrative than those with $IDH1^N$, which might have resulted in the differences in tumor volume.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.28-35
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• 2006

통계적 데이터를 이용하여 모양 변이가 가능한 능동모양모델(Active Shape Model, ASM)은 이차원 영상의 분할 및 인식에 성공적으로 사용되고 있다. 삼차원 모델 기반 기법은 객체 경계의 인식 및 묘사(delineating)를 위한 더욱 현실적인 모양 억제력(constraint)을 갖는다는 점에서 이차원 모델 기반 기법에 비해 좋은 결과를 가져온다. 그러나 삼차원 모델 기반 기법을 위해서는 분할된 객체들의 집합인 훈련(training) 데이터로부터 삼차원 모양모델을 생성하는 것이 가장 중요하고 필수적인 단계이며, 현재까지도 커다란 도전 과제로 남아있다. 삼차원 모양모델 생성에서 가장 중요한 단계는 포인트 분산모델(PDM)을 생성하는 것이다. PDM 생성을 위해서는 상응하는 특징점(landmark)을 모든 훈련 데이터의 대응하는 위치에서 선택해야 한다. 그러나 현재까지 많이 사용되는 특징점의 수동 선택 기법은 시간이 많이 소비되며, 많은 오류를 발생한다. 본 논문에서는 삼차원 통계적 모양모델의 생성을 위한 새로운 자동 기법을 제안한다. 주어진 삼차원 훈련 모양 데이터에서, 삼차원 모델은 다음 방법에 의해 생성된다. 1) 훈련 모양 데이터의 거리 변환(distance transform)으로부터 평균(mean) 모양 생성, 2) 평균 모양에서 자동적으로 특징점을 선택하기 위한 사면체(tetrahedron) 기법 사용, 3) 거리 표식(distance labeling) 기법을 통한 각 훈련 모양에서 특징점의 전파(propagating). 본 논문에서는 50명의 복부 CT 영상으로부터 간(liver)을 위한 삼차원 모델을 생성하고, 평가를 위i괘 정확성과 밀집도(compactness)를 조사한다. 기존의 삼차원 모델 생성 기법들은 객체의 모양과 기하학적 및 위상학적으로 심각한 제한을 갖지만, 본 논문에서 제안한 기법은 위와 같은 제한 없이 어느 데이터 집합에도 적용할 수 있다.3mW이며, 시제품 ADC의 칩 면적은 $0.47mm^2$ 이다. 각각 56dB, 65dB이고, 전력 소모는 1.2V 전원 전압에서 각각 4.8mW, 2.4mW이며 제작된 ADC의 칩 면적은 $0.8mm^2$이다.quential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.라서 보다 안전성과 효율성이 뛰어난 2차 대사물질을 찾아내는 연구와 아울러 방제기능이 있는 물질의 생합성경로를 구명하고 대사공학적으로 이용하므로 병해충에 저항성이 있고 잡초 방제효과를 갖는 형질전환 식물을 육성하는 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.{\sim}83.8%$ 범위(範圍)를 차지 하였다. 5) 칼슘 섭취량(攝取量)은 권장량 500 mg 에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $282.4{\sim}355.0mg$이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $284.6{\sim}429.0mg$ 이었다. 6) 철(鐵) 섭취량(攝取量)은 권장량 10mg에 비(比)하여 양구지역(楊口地域) 아동(兒童)이 $6.0{\sim}12.1mg$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $6.4{\sim}16.7mg$ 범위(範圍)로 상당수의 아동(兒童)이 권장량에 미달(未達) 되었다. 7) 비터민 A 섭취량(攝取量)은 양구지역(楊口地域)이 $703.4{\sim}1495.6\;IU$ 범위(範圍)이었고 여주지역(麗州地域) 아동(兒童)이 $750.5{\sim}1521.2\;IU$ 범위(範圍)로서 ${\beta}-carotene$으로서의 권장량 5100 I.U,에 비(比)하여 매우 부족되었다

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.91-102
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• 2014

본 연구의 목적은 IT와 광고 산업 간의 융합형 이머징(emerging) 디지털 광고물에 대한 소비자 유형화 연구를 수행하여, 비즈니스 마케팅 관점에서 관련 시장 세분화 전략 수집에 필요한 소비자 특성에 관해 이론적 정의를 제시하는 것이다. 이를 위해, 응답자 내면의 주관적 사고체계, 선호, 의견, 인지 등을 해석하여 새로운 이론을 발견해가는 정성적 관점의 주관성 연구인 Q방법론을 적용하여 분석하였다. 이 방법론은 가설 검증을 추구하는 기존의 정량적(또는 실증적) 연구와 비교할 때, 연구자가 제시하는 조작적 정의(가설)에 의존하지 않고 객관적으로 응답자의 진술만을 전적으로 반영하는 해석적 연구를 추구한다. 이런 이유로, Q연구는 신규 서비스의 초기 시장형성 단계에서 나타나는 실제적인 소비자 유형을 심도 있게 분석하여, 선행연구로서 소비자 행동 특성을 이론화 하는데 적합하다. 본 연구는 철저한 문헌연구와 인터뷰를 통해 30개의 'IT 통합형 디지털 광고 종류(Q샘플)'를 추출하고, 이에 대한 40명의 응답자(P샘플) 개인별 Q소팅 조사 자료를 분석하여 결과적으로 총 4개의 소비자 유형을 발견하였다. 그리고 세분화 된 각 집단의 고유한 특성을 해석하여, '멀티채널 디지털 광고 추구형', '감성적광고추구형', '뉴미디어 광고 추구형', 'Web 2.0 광고 추구형'으로 명명하였다. 본 연구의 분석 결과는 이머징 디지털 광고 산업을 주제로 한 학술 및 산업적 연구의 선행 연구로서, R&D, 마케팅 프로그램 및 광고 크리에이티브 전략, 관련 정책을 계획하는 분야 등 기초 연구로서 활용 가치를 기대할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.84-93
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• 2011

제방선 지도화는 하천지역의 환경보호와 하천 범람 방지, 그리고 하천 개발에 있어 매우 중요하다. 라이다(LiDAR)와 항공 정사영상(aerial ortho-image)과 같은 원격탐사 데이터의 활용은 대상 지역에 접근하지 않고도 대상 지역에 관한 지형 정보를 얻을 수 있다는 점 때문에, 하천 지도화 작업에 효율적이다. 라이다 자료는 얕은 물을 관통하는 능력과 높은 수직 정확도 때문에 하천구역 지도화 작업에 활용되어 오고 있다. 영상자료의 활용 또한 영상처리 기법을 이용하여 여러 특징들을 추출할 수 있다는 점 때문에 하천 지도화 작업에 효율적이다. 본 논문에서는 라이다와 항공 정사영상을 각각 활용하여 3차원 제방선 지도화 작업을 수행하였다. 그리고 지상 실측정보들을 통해 두 자료로부터 추출된 제방선들의 정확도를 측정하고, 두 측정 결과들을 비교한다. 통계적인 결과에서 나타나듯이 라이다를 활용하여 추출된 3차원 제방선이 항공 정사영상을 활용하여 추출된 3차원 제방선에 비해 수평 및 수직 정확도가 훨씬 더 높다는 것을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.723-730
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• 2010

최근 다양한 3차원 영상처리 기술이 산업체 전반으로 확대되고 있다. 관련 기술중의 하나인 입체변환은 기존의 2D영상에서 입체영상을 생성하는 기술이다. 이 기술은 영화, 방송 콘텐츠에 적용되어 3D 입체로 시청할 수 있는데, 3D 기술의 지속적인 산업체 응용이 요구됨에 따라 입체변환 기술을 새로운 분야로 적용하여 새로운 입체 콘텐츠를 제작하는 것이 필요하다. 이러한 추세에 따라 이 기술을 의료영상에 응용하는 것이 본 논문의 목적이다. 의료 영상은 정확한 판독이 필요하기 때문에 2D 의료영상보다 구체적인 3D 정보를 얻을 수 있는 3D 입체영상에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존의 2D 의료영상으로부터 입체영상을 생성하는 의료영상 입체변환 방법을 제안한다. 실험 영상으로 CT(Computed Tomograpy) 영상을 사용한다. 제안 방법은 장기의 영역 분할, 에지를 이용한 경계선 추출, 각 장기의 깊이 정보에 따른 명암 분석 등으로 구성된다. 얻어진 데이터를 바탕으로 CT 영상의 깊이맵을 생성한다. 최종적으로 추출된 깊이 맵과 2D 의료영상으로 부터 입체영상을 생성한다.

• 재무관리연구
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• 제25권4호
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• pp.53-78
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• 2008

외국인 투자자가 한국 시장에 투자를 하는 경우 외국인 투자자는 투자자산에 내재된 환위험과 함께 수익을 환산하는 과정에서의 환위험에 노출된다. 외국인 투자자의 이러한 상황은 투자자산에 내재된 환위험만을 고려하면 되는 국내 투자자와는 구분되는 상황이다. 이러한 차이는 외국인 투자자가 환위험에 대해 국내 투자자와는 다르게 반응하는 원인이 될 수 있다. 환위험에 관한 국내의 기존 연구는 한국 기업들이 환위험에 노출되어 있고 이에 대한 관리가 필요하다는 점을 잘 보여주었다. 또한 동일한 시장이라 하더라도 시장 참여자의 특성에 따라 시장이 분할 될 수 있다는 증거들이 보고되었다. 이러한 기존 연구 결과는 환위험이 시장을 분할하는 요인이 될 수 있음을 지지하는 것이다. 이 연구는 한국유가증권시장에서 외국인 투자자들의 환위험에 대한 반응을 거래량 자료와 주문량 자료를 이용하여 분석하였다. 분석 결과 외국인 투자자는 환위험을 나타내는 공분산이 음수인 경우 매도거래를 증가시킨다. 이는 환율이 상승하면서 주식수익률이 하락하는 환위험을 적극적으로 관리하기 위한 거래의 결과로 해석할 수 있다. 주문자료에 대한 분석 결과도 이러한 해석을 뒷받침한다. 한편, 외국인 투자자는 공분산이 음수인 경우 매입거래도 증가시키는 것으로 분석되었는데 이는 환율이 하락하면서 주식수익률이 상승하고 투자수익의 환산이익도 함께 증가하는 관계를 적극적으로 활용하기 위한 거래의 결과로 해석할 수 있다. 그러나 외국인 투자자의 매입주문비율 분석 결과는 거래자료 분석 결과와는 달리 유의적인 결과가 나타나지 않았다. 이 연구의 분석 결과는 외국인 투자자는 국내 자산에 내재된 환위험에 대해서 국내 투자자와는 다른 반응을 보인다는 가설을 지지한다. 외국인 투자자는 환율이 상승(하락)하는 경우 기업가치가 상승(하락)하는 방향의 환위험에서는 국내 투자자와 차별적인 반응을 보이지 않는다. 그러나 환율이 상승(하락)하면 기업 가치가 하락(상승)하는 방향의 환위험에서는 국내투자에 비해 거래를 증가시키는 차별적인 특성을 보인다. 이러한 결과는 한국유가증권시장에서 외국인투자자는 환위험에 대하여 국내 투자자와는 다른 평가를 하고 있으며 이러한 차이는 투자자산의 평가에 반영되고 있음을 나타낸다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권1호
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• pp.10-21
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• 2009

영상에서 밝기의 분포가 밀집된 영역에 포함되는 특징은 구분이 어렵다. 이러한 문제의 해결을 위해 전역 혹은 지역 명암대비 향상기법을 사용하게 되며 주로 히스토그램의 평활화 기법이 적용된다. 기존의 전역 명암대비 향상기법을 적용하는 경우 밝기 밀집 정도를 고려하지 않아서 지나치게 밝거나 너무 어두운 값으로 변환하는 문제를 만들고, 지역 명암대비 향상기법은 결과 영상에서 특징을 분리해버리거나 밝기분포의 불규칙성으로 인해 부자연스러운 영상을 만들어내는 결과를 보여주기도 한다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 히스토그램을 밀집정도를 기준으로 분할하고, 각 분할된 히스토그램의 평활화 범위를 분할영역의 평균과 분산을 고려하여 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 평활화를 밀집영역의 밝기범위와 밀집정도를 고려하여 평활화하는 최고 및 최저 밝기를 결정함으로써 지나친 밝기의 변화를 최소화하고, 밀도가 낮은 나머지 영역들에 대해 분리된 평활화를 수행함에 따라 이들 영역의 특징들이 사라지지 않고 향상시키는 효과를 거둘 수 있다. 히스토그램의 분할 및 평활화 범위를 결정하는 방법도 본 논문에서 제시되었다. 제안된 방법의 성능의 우수성은 다양한 밝기 영역을 갖는 실험영상들을 대상으로 기존의 방법들과 비교실험을 통해 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권3호
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• pp.379-386
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• 2004

비디오 요약의 첫 걸음은 샷(shot) 변환의 검출이다. 이러한 샷 변환은 점진적인 변환과 급진적인 변환이 있다. 지금까지 급진적인 샷 변환은 이미 주어진 한계치나 연속된 두 프레임의 이미지에 기반을 둔 거리를 이용하여 검출하였고 점진적 변환 또한 일반적으로 한계치를 이용하여 검출하였다. 그러나 한계치에 따라 그 결과가 확연히 달라지고 또한 그 한계치를 정하는 것도 어려운 문제이다. 이 논문에서는 이런 문제의 해결과 MPEG 압축 비디오 상에서 점진적 변화의 검출뿐만 아니라 분류를 해결하는 방법을 제시하였다. 논문에서는 한계치를 사용하지 않은 은닉 마르코프 모델과 MPEG의 근사 DC 값을 이용하여 보다 빠르고 정확한 결과를 얻도록 하였다. 그리고 히스토그램의 차이뿐만 아니라 매크로 블록 (macro block)의 차이라 불리는 새로운 척도를 도입하여 보다 정확한 값을 얻도록 하였다. 은닉 마르코프 모델은 샷, 페이드(fade), 디졸브(dissolve), 컷(cut) 등의 4개의 상태를 갖게 하고 학습은 Baum-Welch 알고리즘으로 필요한 변수들을 추정하였다. 그리고 특정 벡터에 Viterbi 알고리즘을 적용하여 원하는 상태를 얻을 수 있다. 대부분의 실험 결과를 보면 새로 제안한 척도를 사용한 방법이 히스토그램의 차만을 이용한 방법보다 더 좋은 결과를 나타내었으며 이산적 마르코프 모델보다 연속적 마르코프 모델이 좋은 결과를 보여준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.949-965
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• 2023

본 연구에서는 Sentinel-1 synthetic aperture radar 영상을 활용하여 딥러닝 모델인 Swin Transformer로 국내 농업용 저수지의 수표면적을 모니터링 하는 방법을 제시한다. Google Earth Engine 플랫폼을 이용하여 70만톤 급, 90만톤급, 150만톤급 저수지 7개소에 대한 2017년부터 2021년 데이터셋을 구축하였다. 저수지 4개소에 대한 영상 1,283장에 대해서 셔플링(suffling) 및 5-폴드(fold) 교차검증 기법을 적용하여 모델을 학습하였다. 시험평가 결과 모델의 윈도우 크기를 12로 설정한 Swin Transformer Large 모델은 각 폴드에서 평균적으로 99.54%의 정확도와 95.15%의 mean intersection over union (mIoU)을 기록하여 우수한 의미론적 분할 성능을 보여주었다. 최고 성능을 보여준 모델을 나머지 3개소 저수지 데이터셋에 적용하여 성능을 검증한 결과, 모든 저수지에서 정확도 99% 및 mIoU 94% 이상을 달성함을 확인했다. 이러한 결과는 Swint Transformer 모델이 국내의 농업용 저수지의 수표면적 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.