Bae, Sung-Ho;Ha, Kwang-Sung;Kim, Munchurl;Cho, Sukhee;Choi, Jin Soo
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.447-450
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2012
본 논문은 최근 수요와 관심이 급증하고 있는 초고선명 4K-UHD 영상의 방송TV 서비스 도입시에 영상의 시청환경 및 신호규격 선정의 가이드라인을 제공하는 것을 목표로 HEVC 코덱(HM5.0 참조 소프트웨어)으로 부/복호화 한 4K-UHD 영상에 대한 주관적 화질평가를 결과를 제시한다. ITU-R BT.500의 권고에 따라 DSIS 방법으로 실험 하였으며, 원본 영상 대비 목표 비트율(18, 23, 36 Mbps), 컬러 포맷(YUV444, YUV420), 시청거리(0.75H, 1.5H) 변화에 따른 주관적 화질 평기를 수행하였다. 실험결과 시청거리가 가깝고 비트율이 18Mbps로 낮게 책정한 조건에서도 평균 의사 점수(MOS)는 4.65로서 피 실험자들은 화질 차이를 거의 느끼지 못하는 것으로 나다났다. 또한 동일한 비트율 조건에서 컬러 포맷을 YUV444와 YUV420에 대한 비교 실험에서 각각 MOS 값은 4.71과 4.81로 측정 되었으며, 평가자들은 채도(Chrominance)의 해상도 보다 전체적인 PSNR이 높을수록 높은 MOS 값을 주었다. 이는 동일 비트율 대비 YUV444보다 YUV420의 컬러 포맷이 더 높은 주관적 화질을 가짐을 의미한다. 본 실험을 통해 HEVC 코덱을 사용하여 현재의 방송 대역폭 조건에 UHD 영상도 충분히 고품질로 전송 가능하며, 영상의 컬러 포맷은 YUV420가 YUV444 방식보다 동일 비트율 대비 더 높은 화질을 가질 것이라고 예상 할 수 있다.
Choe, Gyu-Hwan;Lee, Hong-Seok;Bae, Jeong-Mok;Han, Seung-Hun;Seo, Won-Taek;Seong, Gi-Yeong;Won, Gang-Hui;Song, Hun
Broadcasting and Media Magazine
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v.18
no.3
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pp.40-56
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2013
본 연구 논문의 목표는 홀로그래픽 디스플레이 성능평가 항목을 구체적으로 정리하며 성능평가 정의를 기반으로 홀로그래픽 디스플레이의 화질평가 방법을 제안한다. 홀로그래픽 디스플레이를 통하여 제공되는 입체 시 인지요인의 만족지표를 설정하고 디스플레이 되는 홀로그래픽 디스플레이의 광학적 요구 사항과 관련된 성능 평가 항목을 정의 한다. 또한 본 논문에서는 위상 광변조기(Phase SLM)를 이용한 실험장치를 구성하여 획득한 홀로그래픽 재생영상을 분석함으로써 홀로그래픽 디스플레이의 영상이 갖추어야 할 평가지표를 나타낸다. 평가 항목과 관련하여 모듈레이션 전이함수(Modulation Transfer Function)를 이용한 해상도(resolution)와 대조비(contrast)에 대한 결과를 분석하였으며 마지막으로 획득된 간섭무늬(Fringe Pattern)의 랜덤 위상 노이즈(Random Phase Noise)에 따른 화질 저하에 대한 정량 분석결과를 나타낸다.
위성영상은 그 특성상 다중대역과 방대한 양의 영상 데이터로 이루어져 있으며, 방대한 양의 데이터에서 필요한 영상정보를 검색하기 위해서는 위성영상 검색에 적용 가능한 다중대역의 화소벡터, 질감 및 이들의 공간분포를 효과적으로 얻어낼 수 있는 속성을 추출하여 활용하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 위성영상 검색에 유용하게 사용할 수 있는 속성으로 다중대역의 화소벡터 값과 질감 정보를 동시에 추출하면서 UV(Color Coherent Vector)의 개념을 적용하여 이들의 공간분포에 관한 정보를 포함한 새로운 속성을 정의하였고, SPOT 위성영상을 이용하여 국부적인 질의 영상의 속성벡터와 광범위한 지역의 위성영상에서 부분영상들의 속성벡터와의 유사성 비교를 통하여 원하는 부분영상을 검색하는 방법으로 그 성능을 평가하였다. 제안된 검색방식은 칼라와 질감 그리고 이들의 공간적인 분포 등을 개별적으로 추출하여 조합하는 과정이 필요 없으며, 특히 위성영상이나 특정 도메인에 종속되지 않기 때문에 다양한 내용기반 영상정보 검색에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.614-617
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2022
인공지능의 발전으로 의료영상 분야에서 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발하다. 그러나 모델 개발 시 학습 데이터의 개수와 품질은 매우 중요한데, 의료 분야 특성상 접근 가능한 데이터셋이 적으며 오픈 데이터셋은 서로 다른 기관에서 배포되거나 웹상에서 수집된 것으로 진단에 적합한 품질을 기대하기 어렵다. 또한, 기존 연구는 데이터셋이 학습에 적합한지에 대한 품질검증 없이 사용한다. 따라서 본 논문에서는 임상에서 사용하는 화질 평가 요소에 근거를 두고 영역별 화소값 분석을 통한 흉부 X선 영상 품질 평가 기법을 제안한다. 오픈 데이터셋 JSRT, Chest14와 국내 A 병원 데이터셋 AUH에 제안한 기법을 적용한 결과 민감도 91.5%, 특이도 96.1%의 우수한 성능을 확인하였다.
The accuracy in target localization of CT, MR, and digital angiography were investigated for stereotactic radiosurgery. The images using CT and MR were obtained out of geometrical phantom which was designed to produce exact coordinates of several points within a 0.lmm error range. The slice interval was 3mm and FOV was 35cm for CT and 28cm for MR. These images were transferred to treatment planning computer using TCP/IP in forms of GE format. Measured 3-D coordinates of these images from planning computer were compared to known values by geometrical phantom. Anterior-posterior and lateral films were taken by digital angiography for measurement of spatial accuracy. Target localization errors were 1.2${\pm}$0.5mm with CT images, 1.7${\pm}$0.4mm with MR-coronal images, and 2.1${\pm}$0.7mm with MR-sagittal images. But, in case of MR-axial images, the target localization error was 4.7${\pm}$0.9mm. Finally, the target localization error of digital angiography was 0.9${\pm}$0.4mm. The accuracy of diagnostic machines such as CT, MR, and angiography depended on their resolutions and distortions. The target localization error mainly depended on the resolution due to slice interval with CT and the image distortion as well as the resolution with MR However, in case of digital angiography, the target localization error was closely related to the distortion of fiducial markers. The results of our study should be considered when PTV (Planning Target Volume) was determined.
최근 WEB 2.0 환경을 통해 사용자는 직접 응용 프로그램과 데이터를 이용하여 새로운 컨텐츠를 생산하는 주체로 변모하고 있다. 이러한 사용자의 자발적이고 적극적인 참여는 'UCC(사용자 제작 컨텐츠)'라고 불리는 새로운 문화 컨텐츠의 활성화로 이어지고 있다. 특히 글과 그림, 소리 등이 총체적으로 엮여 있는 동영상 UCC 의 경우, 이야기 구조나 캐릭터가 갖는 내용적인 특성과 제작자의 제작 취지를 훼손없이 살릴 수 있다는 제작의 특성으로 인해 WEB 2.0 환경에서 사용자의 참여가 더욱 두드러지고 있다. 본 연구에서 '사용자들이 열광하는 동영상 UCC 는 어떤 특징을 갖는가?' 라는 질문에 답하기 위해 동영상을 시청하는 사용자의 몰입과 창의성 평가를 진행하였고 이에 영향을 주는 요인으로 동영상 UCC 를 구성하는 내용적인 특성인 이야기의 내러티브와 캐릭터의 과장성을 살펴 보았다. 그리고 이 요인들의 상호작용에 영향을 주는 매개변인으로 제작자의 제작의도에 따른 컨텐츠의 특성을 선정하였다. 제작자의 의도에 따른 컨텐츠의 특성을 분류하기 위해 라캉의 주체이론과 퍼스의 기호학 이론을 바탕으로 모형을 제안하였으며 이를 검증하기 위해 UCC 사용자들을 대상으로 현재 서비스 중인 동영상 UCC 를 보여주고 설문을 실시하였다. 연구결과 제안하는 모형의 적용가능성이 입증되었으며 제작자의 의도에 따른 컨텐츠의 특성에 따라 이야기의 내러티브나 캐릭터의 과장성이 사용자의 몰입과 창의성평가에 미치는 영향력이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
The purpose of this study was to evaluate SUV (standard uptake value) using different reconstruction methods in whole body PET/CT Imaging. PET/CT studies were peformed with and without correction for effect of contrast media. The patients data were acquired using GE DSTe commercial PET/CT system. The liver disease (hepatocellular carcinoma, HCC) and renal disease (renal ceil carcinoma, RCC) patients were selected for this study, The PET/CT data were reconstructed using post CT scan with and without correction for effect of contrast media. We selected ROIs (region of Interest) at the same location and same area for the same patient to compare SUVs in these two methods. For HCC and RCC, the average differences of SUVs were measured as $1.5{\pm}1.2%\;and\;1.0{\pm}0.9%$, respectively. For HCC and RCC, the maximum differences of SUVs were measured as 4.3% and 1.9%, respectively. We observed that SUVs without correction for effect of contrast media were higher than SUVs with correction for effect of contrast media. However the differences of SUVs were very minimal. These results may be limited to HCC and RCC and further studies will be Heeded for other organs or diseases to see any changes in SUV with and without correction for effect of contrast media.
얼굴 추적은 Vision base HCI의 핵심인 얼굴인식, 표정인식 그리고 Gesture recognition등의 다른 여러 기술을 지원하는 중요한 기술이다. 이런 얼굴 추적기술에는 영상(Image)의 Color또는 Contour등의 불변하는 특징들을 사용 하거나 템플릿(template)또는 형태(appearance)를 사용하는 방법 등이 있는데 이런 방법들은 조명환경이나 주위 배경등의 외부 환경에 민감하게 반응함으로 해서 다양한 환경에 사용할 수 없을 뿐더러 얼굴영상만을 정확하게 추출하기도 쉽지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 deformable한 model을 사용하여 model과 유사한 shape과 appearance를 찾아 내는 AAM(Active Appearance Model)을 사용하는 얼굴 추적 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템에는 기존의 Combined AAM이 아닌 Independent AAM을 사용하였고 또한 Fitting Algorithm에 Inverse Compositional Image Alignment를 사용하여 Fitting 속도를 향상 시켰다. AAM Model을 만들기 위한 Train set은 150장의 4가지 형태에 얼굴을 담고 있는 Gray-scale 영상을 사용 하였다. Shape Model은 각 영상마다 직접 표기한 47개의 Vertex를 Trianglize함으로서 생성되는 71개의 Triangles을 하나의 Mesh로 구성하여 생성 하였고, Appearance Model은 Shape 안쪽의 모든 픽셀을 사용해서 생성하였다. 시스템의 성능 평가는 Fitting후 Shape 좌표의 정확도를 측정 함으로서 평가 하였다.
Ha, Rim;Shin, Hyung-Jin;Park, Min-Gi;Kim, Seong-Joon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.47-51
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2009
증발산량을 산정하는 것은 자연현상과 인문현상을 이해하는 것의 기초가 된다. 이에, 최근 증발산량을 추정하는 많은 연구가 진행되고 있는 가운데 원격탐사 기법을 이용하는 것이 효과적인 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서 소개할 SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) (Bastiaanssen, 1995) 모형은 Landsat이나 NOAA 또는 MODIS 같은 원격탐사 위성으로부터 획득한 디지털 이미지 데이터(위성영상)를 이용하여, 지표에서 일어나는 증발산과 기타의 에너지 교환을 계산하는 이미지-프로세싱 모델이다. 우리나라 대상 유역에 위성영상을 사용하여 증발산량을 추정하는 SEBAL 모형의 적용 가능성을 검토하여, 유역 내 증발산량 분포의 시공간적 특성을 분석하고자 하였다. 연구 대상 지역은 유역 면적 약 6661.1km2의 충주댐 유역으로, Terra MODIS 위성영상을 이용하였다. SEBAL 증발산량의 평가를 위해 Penman-Monteith 공식에 의해 계산된 증발산량을 이용하여 비교하였으며, 그 결과 오차가 허용 가능한 10% 이내로 나타났다.
Bahn, Young Kag;Oh, Shin Hyun;Kim, Jung Yul;Lee, Seung Jae;Park, Joon Young;Shin, Heui Soon;Lim, Han Sang;Kim, Jae Sam
The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
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v.18
no.1
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pp.89-93
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2014
Purpose: We investigated the quantitative evaluation of PET/CT images for evaluation after treatment in the treatment of liver metastasis of cancer with $^{90}YSIR$-Sphere. Materials and Methods: Confirmed the correlation between the measured counts was expressed by setting a region of interest from the image and a measure of the dose calibrator to see a correlation diagram of an image in a PET of $^{90}Y$. A portion uptake coefficients between PET images were acquired for 20 minutes LIST mode in 15 patients treated for liver metastasis of cancer using $^{90}Y$ SIR-Spheres high, intermediate portion, a lower portion, three measuring the coefficient of the region of interest is divided into parts, we studied the conditions for proper image acquisition. Results: Coefficient of sites that set the region of interest of the PET image and the measured counts of $^{90}Yappears$ that there is a correlation diagram statistically, ($R^2=0.956$), correlation diagram from the PET image of $^{90}Yis$, PET coefficient the coefficients of all regions of interest were increased in proportion to the image acquisition time, partial ROI coefficients of the PET image is higher about 10 minutes on average, about 14 minutes on average, the central portion is lower part 19 minute average in, confirmed the equilibrium of the standard deviation. Conclusion: Using the isotope $^{90}Y$, it is suitable to obtain a PET image, to obtain the time of proper image, the evaluation of PET/CT images, using the $^{90}Y$ SIR-Spheres and that in the treatment of liver metastases of cancer, it is useful for assessing treatment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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