• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권4호
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• pp.331-338
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• 2001

In this paper, we have proposed a new computer retina model reflecting the mechanism of transient amacrine cell on the basis of a conventional computer retina model to understand mechanism of visual information processing. The conventional computer retina model contained most of mechanism for other retina models and it was verified with the physiological data. However, we found that a conventional computer retina model doesn't have the mechanism of amacrine cell that was likely to respond to moving stimulus. In proposed model, therefore, a conventional computer model that considered from photoreceptors to bipolar cells and a new computer model that considered for transient amacrine cell and ganglion cell was combined. As we compared the physiological data with the results of computer simulation of transient amacrine cell about fixed stimulus and moving stimulus, we confirmed that the proposed new computer retina model was normally operated.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.655-664
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• 2018

망막은 눈을 통해 입력되는 빛을 수용하여, 이를 전기신호로 변환한 후 뇌의 시각 피질에 전달하는 역할을 수행한다. 망막을 하드웨어로 구현하기 위해서는 망막의 구조와 동작에 대한 이해가 필요하며, 이를 위해 망막의 모델링이 유용할 수 있다. 본 논문에서는 척추동물의 망막을 구성하는 신경세포와 시냅스의 신호 전달 경로를 포함하는 2-D 망막 네트워크 모델을 소개한다. 또한 수치해석을 기반으로 다양한 조건에서 망막 모델을 해석하기 위해 시뮬레이터를 개발하였다. 이를 통해 다양한 세기의 빛이 망막에서 흡수되었을 때, 기존의 연구와 대비하여, 각 세포와 시냅스 노드 단위로 입출력 반응을 정밀하게 검증하여 인공망막 장치 개발에 기여하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.637-640
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• 2000

ERG signal represents the responses of the each layer of retina for the visual stimulus and accumulated responses according to the signal processing occurring in the retina. By investigating the reaction types of each wave of the ERG, various kinds of information for the diagnosis and the signal processing mechanisms in the retina can be obtained. In this paper, the ERG signal is generated by simulating of the volume conductor field of response of each retina layer and summing of them algebraically. The retina model used for simulation is Shah’s Computer Retina model which is one of the most reliable models recently developed. The generated ERG is compared with the typical ERG and shows a very close similarity. By changing the parameters of the retina model, the diagnostic investigation is performed with the variation of the ERG waveform.

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권6호
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• pp.49-58
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• 2002

본 논문에서는 망막의 전기생리학적 기전을 바탕으로 실제 망막과 유사한 기능 및 응답 특성을 갖는 망막 모델을 제안하였다. 시세포에서 양극세포까지는 기존에 연구된 여러 망막 모델들을 종합하여 모델링하였고, 3 NDP 기전을 이용하여 움직임 정보를 검출한다고 알려져 있는 아마크린세포와 양극세포 터미널에 관한 새로운 모델을 제안하였다. 이 모델의 평가를 위하여, 공간상의 동적 자극과 정지 자극에 대한 응답 특성을 비교 분석을 하였을 뿐만 아니라 자극의 움직임 속도에 따른 특성에 대한 분석도 수행하여 제안한 망막 모델을 검증하였다. 본 연구결과는 움직임 정보를 검출하기 위한 비전 시스템에 대한 인간 시각 시스템의 적용 및 생체에 이식할 수 있는 인공 망막의 개발을 위한 기초 연구에 이용될 수 있을 것이다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권2호
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• pp.136-146
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• 2022

Some surface defects make the weak quality of steel materials. To limit these defects, we advocate a one-stage detector model RetinaNet among diverse detection algorithms in deep learning. There are several backbones in the RetinaNet model. We acknowledged two backbones, which are ResNet50 and VGG19. To validate our model, we compared and analyzed several traditional models, one-stage models like YOLO and SSD models and two-stage models like Faster-RCNN, EDDN, and Xception models, with simulations based on steel individual classes. We also performed the correlation of the time factor between one-stage and two-stage models. Comparative analysis shows that the proposed model achieves excellent results on the dataset of the Northeastern University surface defect detection dataset. We would like to work on different backbones to check the efficiency of the model for real world, increasing the datasets through augmentation and focus on improving our limitation.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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• pp.765-772
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• 1996

Objectives of this study were to develop an application method of a numerical retina using the finite element model and to investigate the performance of image features extraction in comparison to the textural analysis. Using a plant community of radish sprouts, excellent resolution of the finite element retina was revealed. The sensitivity analysis of the finite element retina from engineering point of view was discussed. The importance of sensitivity analysis of the finite element retina was pointed out in terms of extraction of effective image features of plant community . Technical details of maximizing the sensitivity of the finite element retina to populated plant canopy were also discussed.

• 전력전자학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.17-23
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• 2003

컴퓨터 모니터를 통해 안구망막의 형태와 두께를 보기 위해서 레이저의 경로차를 이용하는 SLO 장비가 사용되고 있다. 이러한 방법으로 망막의 선명한 3차원 영상을 보기 위해서는 레이저 광경로 시스템의 정확한 동기제어가 필요하다. 이 영상을 얻기 위해서는 평면주사를 하는데 있어서 정밀동기제어가 매우 중요하다. 본 논문에서는 안구의 3차원 영상을 만들기 위해 갈바노미터의 동기제어를 구현한다. 또한 갈바노미터의 간략한 수학적 모델의 타당성을 보인다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권2호
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• pp.79-84
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• 2021

Detecting brain tumors of different sizes is a challenging task. This study aimed to identify brain tumors using detection algorithms. Most studies in this area use segmentation; however, we utilized detection owing to its advantages. Data were obtained from 64 patients and 11,200 MR images. The deep learning model used was RetinaNet, which is based on ResNet152. The model learned three different types of pre-processing images: normal, general histogram equalization, and contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE). The three types of images were compared to determine the pre-processing technique that exhibits the best performance in the deep learning algorithms. During pre-processing, we converted the MR images from DICOM to JPG format. Additionally, we regulated the window level and width. The model compared the pre-processed images to determine which images showed adequate performance; CLAHE showed the best performance, with a sensitivity of 81.79%. The RetinaNet model for detecting brain tumors through deep learning algorithms demonstrated satisfactory performance in finding lesions. In future, we plan to develop a new model for improving the detection performance using well-processed data. This study lays the groundwork for future detection technologies that can help doctors find lesions more easily in clinical tasks.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제9권1호
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• pp.17-24
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• 1988

This paper describes a neural network modelling of a vertebrate retina using a discrete-time and discrete-space approach based on neuro-anatomical data, and the computer simulations of the model which approximate the frog/amphibian negro-physiological data. It then compares them and describes how such a model can be beneficially used for confirming the hypothesis of a given neural system and further predict yet unknown experimental data.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.737-745
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• 2023

본 논문은 열화상 이미지를 활용하여 배전반 화재 발생을 감지하기 위한 인공지능 모델을 개발하는 연구에 대해 다룬다. 연구의 목표는 수집한 열화상 이미지를 전처리하여 객체 탐지 모델에 적합한 데이터로 가공하고, 이를 이용하여 배전반 내 화재 발생 여부를 판단하는 모델을 설계하는 것이다. 연구에서는 AI-HUB의 산업단지 내 학습용 열화상 이미지 데이터를 활용하였으며, CNN 기반 딥러닝 객체 검출 알고리즘 중 대표적인 모델인 Faster R-CNN과 RetinaNet을 사용하여 모델을 구축하고 두 개의 모델을 비교 분석하여 최적의 모델을 제안하고 있다.