• Imaging Science in Dentistry
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• 제50권2호
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• pp.169-174
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• 2020

Purpose: Periodontal disease causes tooth loss and is associated with cardiovascular diseases, diabetes, and rheumatoid arthritis. The present study proposes using a deep learning-based object detection method to identify periodontally compromised teeth on digital panoramic radiographs. A faster regional convolutional neural network (faster R-CNN) which is a state-of-the-art deep detection network, was adapted from the natural image domain using a small annotated clinical data- set. Materials and Methods: In total, 100 digital panoramic radiographs of periodontally compromised patients were retrospectively collected from our hospital's information system and augmented. The periodontally compromised teeth found in each image were annotated by experts in periodontology to obtain the ground truth. The Keras library, which is written in Python, was used to train and test the model on a single NVidia 1080Ti GPU. The faster R-CNN model used a pretrained ResNet architecture. Results: The average precision rate of 0.81 demonstrated that there was a significant region of overlap between the predicted regions and the ground truth. The average recall rate of 0.80 showed that the periodontally compromised teeth regions generated by the detection method excluded healthiest teeth areas. In addition, the model achieved a sensitivity of 0.84, a specificity of 0.88 and an F-measure of 0.81. Conclusion: The faster R-CNN trained on a limited amount of labeled imaging data performed satisfactorily in detecting periodontally compromised teeth. The application of a faster R-CNN to assist in the detection of periodontally compromised teeth may reduce diagnostic effort by saving assessment time and allowing automated screening documentation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1183-1188
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• 2016

키넥트 센서 버전 2는 컴퓨터 비전과 엑스 박스와 같은 엔유아이 인터페이스로 마이크로소프트에서 출시한 카메라의 일종이다. 이는 높은 프레임 속도로 컬러 영상과 깊이 영상, 오디오 입력 및 스켈레톤 데이터를 취득 할 수 있다. 이러한 다양한 타입의 데이터 정보를 제공해 주기 때문에 이것은 다른 범위의 연구자들을 위한 리소스가 된다. 본 논문에서는 깊이 이미지를 사용하여 우리는 키넥트 범위내에서 특정 영역을 감시하는 시스템을 제시한다. 타켓 영역은 깊이의 최소, 최대 값의 크기에 따라서 그 공간을 모니터링 할 수 있다. 컴퓨터 비전 라이브러리 (Emgu CV)를 사용해서 만약 어떤 오브젝트가 타겟 영역에서 검출된다면 그것을 추적하고 키넥트 카메라는 RGB 이미지를 데이터베이스 서버에 전송한다. 따라서 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 애플리케이션을 통해 키넥트 타켓 지역에서 수상한 움직임이 감지되었음을 사용자에게 통지하고 그 장면의 RGB 영상을 표시하기 위해 개발되었다. 사용자는 모니터링 영역 또는 제한 구역과 관련된 다른 경우에서 가치 있는 물건의 대해 최선의 방법으로 반응하고 실시간 통지를 얻는다.

• 정보관리학회지
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• 제23권1호
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• pp.221-241
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• 2006

본 연구에서는 인용 정보를 활용하여, 특허 인용색인의 기법을 분석하고, 이를 바탕으로 새로운 특허지수를 제시하였다. 이를 위해 문헌정보 및 특허정보 관련 인용색인데이터베이스에서 제공하는 인용색인지수를 비교 분석하였다. 특히 JCR의 영향력 지수와 CHI의 기술영향력 지수가 갖고 있는 정보적 가치와 의미를 재해석하였다. 전자는 상대적 인용빈도를 사용하여, 연속간행물과 같은 매체의 가치를 중시하고 있다. 후자의 경우는 특허고유의 가치를 평가하기 때문에, 자체정보만을 중시하고 있다. 이러한 차이점을 극복하기 위해 후자의 경우 해당 특허를 보유하고 있는 기관의 기술영향력 지수를 이용하여 상대적 가치를 재부여하였다. 이를 보완하기 위해 인용정보에 기반하여 다음 특정 특허의 피인용지수를 비롯하여 상대적 반감기 평가지수, 특허기술활용 통합지수 등 세가지의 새로운 지수를 제안하였다. 단 비교분석대상은 출원특허사항에 인용정보를 제시하고 있는 미국 특허정보로 제한하여 국내 특허정보에 대한 비교 분석은 수행하지 못하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.113-121
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• 2020

Human Pose Estimation (HPE) which localizes the human body joints becomes a high potential for high-level applications in the field of computer vision. The main challenges of HPE in real-time are occlusion, illumination change and diversity of pose appearance. The single RGB image is fed into HPE framework in order to reduce the computation cost by using depth-independent device such as a common camera, webcam, or phone cam. However, HPE based on the single RGB is not able to solve the above challenges due to inherent characteristics of color or texture. On the other hand, depth information which is fed into HPE framework and detects the human body parts in 3D coordinates can be usefully used to solve the above challenges. However, the depth information-based HPE requires the depth-dependent device which has space constraint and is cost consuming. Especially, the result of depth information-based HPE is less reliable due to the requirement of pose initialization and less stabilization of frame tracking. Therefore, this paper proposes a new method of HPE which is robust in estimating self-occlusion. There are many human parts which can be occluded by other body parts. However, this paper focuses only on head self-occlusion. The new method is a combination of the RGB image-based HPE framework and the depth information-based HPE framework. We evaluated the performance of the proposed method by COCO Object Keypoint Similarity library. By taking an advantage of RGB image-based HPE method and depth information-based HPE method, our HPE method based on RGB-D achieved the mAP of 0.903 and mAR of 0.938. It proved that our method outperforms the RGB-based HPE and the depth-based HPE.

• 정보관리학회지
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• 제22권3호
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• pp.233-260
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• 2005

디지털자원의 영구보존을 효율적으로 수행하기 위해서는 디지털자원의 고유의 속성과 변화를 설명해주는 지적 정보 즉 보존 메타데이터가 구조적으로 그리고 체계적으로 표기되어야 한다. 보존 메타데이터는 외부적/내부적 변화와 상관없이 사용자가보다 쉽게 원하는 진본 데이터에 접근하여 검색할 수 있도록 하며 관리자는 보다 효율적으로 정보자원을 관리하고 보존할 수 있도록 한다. 따라서 2002년 OAIS 참조모형(ISO 14721)이 보존 베타데이터 표준을 권고한 이후 외국의 여러 국가 디지털도서관에서는 각 나라의 실정에 맞게 보존 메타데이터 요소세트 개발에 노력해왔다. 우리나라도 디지털도서관의 실정에 적합한 보존 메타데이터를 개발해야 할 것이다. 본 연구는 먼저 OAIS가 권고한 정보모델과 디지털자원의 장기적 보존을 위해서 외국 도서관에서 개발된 보존 메타데이터 요소세트에 대해서 비교 분석하였고, 우리나라 대학도서관에서는 어떻게 보존 메타데이터를 구축하고 활용하고 있으며, 어떠한 보존 메타데이터 요소들이 대학도서관에 적합한지를 조사하였다. 이를 기반으로 하여 OAIS 참조모델이 권고하는 기본적 구조에 맞추어 우리나라 대학의 디지털도서관에 활용될 수 있는 디지털자원의 보존 메타데이터 요소세트를 제안하였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.137-145
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• 2007

This paper concerns about residential environment analysis program implementation for design and analysis on public housing complexes such that view and daylight analysis processes are automated and integrated into existing design routine to achieve better design efficiency. Considering the architectural design trends this paper chooses ArchiCAD as a platform for a CAD system, which contains the concepts such as integrated object-oriented CAD, virtual building and BIM. Residential environment analysis system consists of three components. The first component is the 3D modeling part defining 3D form information for external geographic contour models, site models and interior/exterior of apartment buildings. The second is the parametric library part handling the design parameters for view and daylight analysis. The last is the user interface for the input/output and integration of data for the environment analysis. Daylight analysis shows rendered images as well as results of daylight reports and grades per time and performs the calculations for floor shadow. It separates the site-only analysis from the analysis of site and exterior environmental parameters. View analysis considers horizontal and vertical view angles to produce view image from each unit and uses the bitmap analysis method to determine opening ratio, scenery ratio and void ratio. We could expect better performance and precision from this residential environment analysis system than the existing 2D drawing based view and daylight analysis methods and overcome the existing one-way flow of design information from 3D form to analysis reports so that site design modifications are automatically reflected on analysis results. Each part is developed in a module so that further integration and extension into other related estimation and construction management systems are made possible.

• 융합보안논문지
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• 제20권2호
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• pp.111-121
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• 2020

딥뉴럴네트워크는 머신러닝 분야 중 이미지 인식, 사물 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있다. 그러나 딥뉴럴네트워크는 적대적 샘플(Adversarial example)에 취약점이 있다. 적대적 샘플은 원본 샘플에 최소한의 noise를 넣어서 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식하게 하는 샘플이다. 그러나 이러한 적대적 샘플은 원본 샘플간의 최소한의 noise을 주면서 동시에 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식하도록 하는 샘플을 생성하는 데 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다. 따라서 어떠한 경우에 최소한의 noise가 아니더라도 신속하게 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식하도록 하는 공격이 필요할 수 있다. 이 논문에서, 우리는 신속하게 딥뉴럴네트워크를 공격하는 것에 우선순위를 둔 신속한 오인식 샘플 생성 공격을 제안하고자 한다. 이 제안방법은 원본 샘플에 대한 왜곡을 고려하지 않고 딥뉴럴네트워크의 오인식에 중점을 둔 noise를 추가하는 방식이다. 따라서 이 방법은 기존방법과 달리 별도의 원본 샘플에 대한 왜곡을 고려하지 않기 때문에 기존방법보다 생성속도가 빠른 장점이 있다. 실험데이터로는 MNIST와 CIFAR10를 사용하였으며 머신러닝 라이브러리로 Tensorflow를 사용하였다. 실험결과에서, 제안한 오인식 샘플은 기존방법에 비해서 MNIST와 CIFAR10에서 각각 50%, 80% 감소된 반복횟수이면서 100% 공격률을 가진다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권1호
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• pp.33-42
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• 2001

최근 거리 데이터와 CAD로부터 생성된 3차원 영상에 대한 관심이 급격하게 증가하여 다양한 3차원 영상 데이터베이스가 구축되고 있다. 원하는 영상 자료를 효과적이면서 고속으로 검색할 수 있는 시스템은 인터넷과 디지털 도서관 분야에서 중요한 문제로 부각되고 있다. 그러나, 3차원 영상 자료의 방대한 크기로 인하여 데이터베이스 관리에 어려움이 있다. 따라서 영상의 효율적 관리와 함께 내용 기반의 검색을 위한 적합한 기술자가 필요하게 된다. 본 논문에서 제안하는 형상 기술자는 3차원 영상에 대한 체적소화(voxelization)를 기반으로 한다. 체적소화된 3차원 영상에 대하여 수학적 형태학에서 파생된 골격화를 수행하고, 골격으로부터 노드(node)와 에지(edge)로 구성된 그래프를 생성한다. 생성된 그래프는 3차원 영상의 기하학적인 정보를 소실하지 않고, 인간의 직관과 유사하여 새로운 현상 기술자로 적합하다. 따라서 제안하는 형상 기술자는 3차원 물체 인식과 압축 그리고 내용 기반의 검색에 유용하게 사용할 수 있다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.57-62
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• 2000

개방형 GIS 협회(Open GIS Consortium 또는 OGC)에서는 상호연동성과 재사용성을 지닌 시스템 객체기술인 OLE/COM을 위한 단순개체 사양을 제시하고 있다. 본 연구에서는 OGC의 기준에 따라 ATL(Active Template Library)을 이용한 공간 기준 좌표계 컴포넌트를 개발하였다. 본 연구에서 개발한 공간 기준 좌표계 컴포넌트는 44개 종류의 지구 투영법과 서로 다른 공간 좌표계 간의 변환기능을 제공한다. 공간 좌표계 변환방법은 7 매개변수 변환법(Bursa-Wolf) 좌표변환과 몰로덴스키(Molodensky) 좌표변환을 모두 포함한다. 또한 사용자는 공간 좌표계 설정에 필요한 모든 구성 요소와 그 속성값을 설정함으로써 사용자가 원하는 공간 좌표계를 설정할 수 있다. 그리고 미리 정의된 텍스트(WellKnownText)를 이용한 공간 기준 좌표계의 객체 생성 및 저장이 가능하다. 연구에서 구현한 공간 기준 좌표계 컴포넌트는 다양한 GIS 응용프로그램에서 재사용됨으로써 시스템 개발시간을 단축시키고 사용자가 원하는 공간 좌표계를 쉽게 정의할 수 있게 한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제17권1호
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• pp.65-78
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• 1992

When using a computer vision system for a measurement, the geometrically distorted input image usually restricts the site and size of the measuring window. A geometrically distorted image caused by the image sensing and processing hardware degrades the accuracy of the visual measurement and prohibits the arbitrary selection of the measuring scope. Therefore, an image calibration is inevitable to improve the measuring accuracy. A calibration process is usually done via four steps such as measurement, modeling, parameter estimation, and compensation. In this paper, the efficient error calibration technique of a geometrically distorted input image was developed using a neural network. After calibrating a unit pixel, the distorted image was compensated by training CMLAN(Cerebellar Model Linear Associator Network) without modeling the behavior of any system element. The input/output training pairs for the network was obtained by processing the image of the devised sampled pattern. The generalization property of the network successfully compensates the distortion errors of the untrained arbitrary pixel points on the image space. The error convergence of the trained network with respect to the network control parameters were also presented. The compensated image through the network was then post processed using a simple DDA(Digital Differential Analyzer) to avoid the pixel disconnectivity. The compensation effect was verified using known sized geometric primitives. A way to extract directly a real scaled geometric quantity of the object from the 8-directional chain coding was also devised and coded. Since the developed calibration algorithm does not require any knowledge of modeling system elements and estimating parameters, it can be applied simply to any image processing system. Furthermore, it efficiently enhances the measurement accuracy and allows the arbitrary sizing and locating of the measuring window. The applied and developed algorithms were coded as a menu driven way using MS-C language Ver. 6.0, PC VISION PLUS library functions, and VGA graphic functions.