• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권1호
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• pp.1-11
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• 2021

Document page segmentation is an important step in building a quality optical character recognition module. The study examined already existing work on the topic of page segmentation and focused on the development of a segmentation model that has greater functional significance for application in an organization, as well as broad capabilities for managing the quality of the model. The main problems of document segmentation were highlighted, which include a complex background of intersecting objects. As classes for detection, not only classic text, table and figure were selected, but also additional types, such as signature, logo and table without borders (or with partially missing borders). This made it possible to pose a non-trivial task of detecting non-standard document elements. The authors compared existing neural network architectures for object detection based on published research data. The most suitable architecture was RetinaNet. To ensure the possibility of quality control of the model, a method based on neural network modeling using the RetinaNet architecture is proposed. During the study, several models were built, the quality of which was assessed on the test sample using the Mean average Precision metric. The best result among the constructed algorithms was shown by a model that includes four neural networks: the focus of the first neural network on detecting tables and tables without borders, the second - seals and signatures, the third - pictures and logos, and the fourth - text. As a result of the analysis, it was revealed that the approach based on four neural networks showed the best results in accordance with the objectives of the study on the test sample in the context of most classes of detection. The method proposed in the article can be used to recognize other objects. A promising direction in which the analysis can be continued is the segmentation of tables; the areas of the table that differ in function will act as classes: heading, cell with a name, cell with data, empty cell.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.349-356
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• 2019

When a prescription change occurs in the hospital depending on a patient's improvement status, pharmacists directly classify manually returned pills which are not taken by a patient. There are hundreds of kinds of pills to classify. Because it is manual, mistakes can occur and which can lead to medical accidents. In this study, we have compared YOLO, Faster R-CNN and RetinaNet to classify and detect pills. The data consisted of 10 classes and used 100 images per class. To evaluate the performance of each model, we used cross-validation. As a result, the YOLO Model had sensitivity of 91.05%, FPs/image of 0.0507. The Faster R-CNN's sensitivity was 99.6% and FPs/image was 0.0089. The RetinaNet showed sensitivity of 98.31% and FPs/image of 0.0119. Faster RCNN showed the best performance among these three models tested. Thus, the most appropriate model for classifying pills among the three models is the Faster R-CNN with the most accurate detection and classification results and a low FP/image.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2143-2149
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• 2007

최근 시각 장애인을 위한 인공망막 모델 구현에 관한 연구 중 시피질 자극기 기술은 시각 자극 전달의 중간 단계를 생략하고 직접 뇌세포를 자극하는 것이다. 본 논문에서는 망막에서 시각 피질로 시각정보를 전달할 때 발생하는 시각 피질의 특성, 즉 방향성에 대한 반응 특성을 특징 데이터로 구성하여 인식함으로써 인간 시각 정보 처리와 유사한 영상 추출 및 인식 모델을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 특징을 추출 한 후 Delta-bar-delta 기반 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 영상의 특징들을 인식한다. 제시된 방법의 성능을 분석하기 위하여 다양한 숫자 패턴들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 망막 세포로부터 전달된 정보를 방향성에 대한 민감성을 고려하여 영상의 특성을 추출하여 인식하는 모델이 기존의 영상 추출 및 인식 모델보다 인식률에 있어서는 별 차이가 없지만 다양한 실험에서 확인할 수 있듯이 인간 시각과 같이 인식 성능이 민감하지 않는 것을 알 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.496-496
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• 2000

We propose a neuron computer for tracking motion of particles in multi-dimensional space. The neuron computer is constructed of neural networks and their connections, which is a simplified model of the brain. The neuron computer is assemblage of neural networks, it includes a control unit, and the actions of the unit are represented by instructions. We designed a neuron computer to recognize and predict motion of particles. The recognition unit is constructed of neuron-array, encoder, and control part. The neuron-array is a model of the retina, and particles crease an image on the array, where the image is binary. The encoder picks one particle from the array, and translates the particle's location to Cartesian coordinates, which is scaled in [0, 1] intervals. Next, the encoder picks another particle, and does same process. The ordering and reduction of complex processes are executed by instructions. The instructions are held in the control part. The prediction unit is constructed of a multi-layer neural network and a feedback loop, where real time learning is executed. The particles' future locations are forecasted by coordinate values. The neuron computer can chase maximum 100 particles that take evasions.

• 한국어류학회지
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• 제28권2호
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• pp.67-71
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• 2016

시각세포는 많은 종에서 알려지지 않았지만 종의 서식환경과 매우 밀접한 연관성을 같는 것으로 알려져 있다. 이에 흰줄납줄개와 각시붕어 두 종의 시각세포를 광학현미경으로 조사하였다. 두 종의 눈은 비교적 큰 것으로 확인되었다. 신경연합층은 가장 바깥쪽부터 망막색소상피층, 시각세포층, 외핵층, 외망상층, 내핵층, 내망상층, 신경절세포층 등으로 구성된다. 특히 시각세포들이 존재하는 시각세포층을 확인한 결과, 매우 다양한 시각세포들을 보유하고 있었다. 긴 단일원추세포, 짧은 단일원추세포, 길고 짧은 원추세포가 쌍을 이룬 이형이중원추세포와 간상세포로 구성되어 있었다. 이들의 수평단면을 확인한 결과, 열 배열의 형태로 나타났으며 다양한 시각세포 종류와 열 배열을 갖는 특징은 이들의 서식환경과 밀접한 연관성이 있는 것으로 확인되었다.

• 한국안광학회지
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• 제10권2호
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• pp.145-149
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• 2005

인위적 원시상태에서 조절작용이 포함된 가운데 시험렌즈 굴절력 변화에 따라 망막에서 만들어지는 착락원을 조사하였다. 간단한 인위적 원시 모델을 만들어 시험렌즈의 굴절력을 함수로 수정체의 조절력에 따른 상측초점거리를 계산하였으며, 또한 출사동에서 망막사이의 거리를 조절력의 함수로 계산하였다. 이 두 결과를 비교함으로서 망막에서 만들어지는 착란원의 크기를 나타낼 수 있었다.

• 대한한의학방제학회지
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• 제29권2호
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• pp.93-103
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• 2021

Objectives : This study was conducted to evaluate the Intraocular pressure (IOP) and retina neuroprotective effect of Acer palmatum thumb. extract in glaucoma of DBA2/J mice vivo model. Methods : The amount of change in intraocular pressure(IOP) was measured every two weeks for 30 weeks in the DBA2/J glaucoma animal model. The increased IOP were regrouping into drug treatment groups. EW and EE (1, 2 mg/㎖)extract was eye drop administered twice per day for 8 weeks. After administration of the extract, IOP was measured every 1 week at a fixed time for 8 weeks, and protein expression levels and serological changes related to retinal function were investigated. Results : The DBA2/J mice were IOP increased as time dependent, resulting in damage to the retinal function protein related in glaucoma animal model. However, administration of extracts from Leaves of Acer palmatum thumb. prevented an increase IOP, increased for Brn3α, PKCα, and OPN1SW. Additionally, the experssion of Aterocyte maker, GFAP was decreased in DBA2/J mice. Conclusions : These results demonstrate that both IOP and age can be considered in studies using DBA2/J mice and suggest that the extracts from Leaves of Acer palmatum thumb. regulating of IOP and expression of proteins related to retinal function.

• 한국어류학회지
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• 제27권4호
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• pp.257-262
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• 2015

한국고유종인 왕종개의 안구를 관찰하고 망막에 존재하는 시각세포의 구조를 광학현미경과 주사전자현미경을 이용하여 조사하였다. 왕종개의 안구는 $3.53{\pm}0.2mm$의 크기였으며 두장대 안경비율은 $14.08{\pm}0.7$이였다. 시각세포의 수직단면을 확인한 결과 망막은 여러 층으로 구성되어 있었으며 전체 망막의 두께는 $216.42({\pm}13.36){\mu}m$였으며, 시각세포의 핵이 존재하는 바깥핵층의 두께는 13.42 $({\pm}2.16){\mu}m$였다. 이형 이중 원추세포 중 긴 원추세포는 $26.42{\pm}1.7{\mu}m$의 길이였으며 직경은 $5.12{\pm}0.6{\mu}m$로 확인되었다. 짧은 원추세포는 $16.82{\pm}1.1{\mu}m$의 길이였으며 직경은 긴 원추세포와 유사한 $5.10{\pm}0.31{\mu}m$로 확인되었다. 간상세포는 길이 $40.13{\pm}2.4{\mu}m$였으며 직경 $3.95{\pm}0.4{\mu}m$로 확인되었다. 시각세포의 수평단면을 확인한 결과 이형 이중 원추세포가 규칙적인 배열로 인해 열 배열(row-type)의 모자이크 패턴으로 나타났다. 긴 원추세포와 짧은 원추세포가 하나의 쌍을 이루었으며 긴 원추세포는 내절이 절단되어 eosin에 염색되었으며 짧은 원추세포는 외절이 절단되어 hematoxylin에 염색되었다. 전자현미경을 통해 미세구조를 확인한 결과 내절과 외절로 구분되고 내절은 장타원형으로 확인되었다. 외절에는 디스크구조의 판상을 확인할 수 있었으며 내절과 외절을 연결해주는 배상극 (calyceal processes)들이 가장자리에 분포하고 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.381-391
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• 2022

본 연구는 AI 기법 중에 최근 널리 사용되고 있는 딥러닝 모델들을 비교하여 재난으로 인해 손상된 건물의 신속한 감지에 가장 적합한 모델을 선정하는 데 목적이 있다. 먼저, 신속한 객체감지에 적합한 1단계 기반 검출기 중 주요 딥러닝 모델인 SSD-512, RetinaNet, YOLOv3를 후보 모델로 선정하였다. 이 방법들은 1단계 기반 검출기 방식을 적용한 모델로서 객체 인식 분야에 널리 이용되고 있다. 이 모델들은 객체 인식 처리방식의 구조와 빠른 연산의 장점으로 인해 객체 인식 분야에 널리 사용되고 있으나 재난관리에서의 적용은 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 피해감지에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 먼저, 재난에 의한 건물의 피해 정도 감지를 위해 재난에 의해 손상된 건물로 구성된 xBD 데이터셋을 활용하여 초고해상도 위성영상을 훈련시켰다. 다음으로 모델 간의 성능을 비교·평가하기 위하여 모델의 감지 정확도와 이미지 처리속도를 정량적으로 분석하였다. 학습 결과, YOLOv3는 34.39%의 감지 정확도와 초당 46개의 이미지 처리속도를 기록하였다. RetinaNet은 YOLOv3보다 1.67% 높은 36.06%의 감지 정확도를 기록하였으나, 이미지 처리속도는 YOLOv3의 3분의 1에 그쳤다. SSD-512는 두 지표에서 모두 YOLOv3보다 낮은 수치를 보였다. 대규모 재난에 의해 발생한 피해 정보에 대한 신속하고 정밀한 수집은 재난 대응에 필수적이다. 따라서 본 연구를 통해 얻은 결과는 신속한 지리정보 취득이 요구되는 재난관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제30권4호
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• pp.347-354
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• 2009

For the reliable transmission of meaningful visual information using prosthetic electrical stimulation, it is required to develop an effective stimulation strategy for the generation of electrical pulse trains based on input visual information. The characteristics of neuronal activities of retinal ganglion cells (RGCs) evoked by electrical stimulation should be understood for this purpose. In this study, for the development of an optimal stimulation strategy for visual prosthesis, we analyzed the neuronal responses of RGCs in rd1 mouse, photoreceptor-degenerated retina of animal model of retinal diseases (retinitis pigmentosa). Based on the in-vitro model of epiretinal prosthesis which consists of planar multielectrode array (MEA) and retinal patch, we recorded and analyzed multiunit RGC activities evoked by amplitude-modulated electrical pulse trains. Two modes of responses were observed. Short-latency responses occurring at 3 ms after the stimulation were estimated to be from direct stimulation of RGCs. Long-latency responses were also observed mainly at 2 - 100 ms after stimulation and showed rhythmic firing with same frequency as the oscillatory background field potential. The long-latency responses could be modulated by pulse amplitude and duration. From the results, we expect that optimal stimulation conditions such as pulse amplitude and pulse duration can be determined for the successful transmission of visual information by electrical stimulation.