• 한국측량학회지
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• 제26권4호
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• pp.359-365
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• 2008

본 논문에서는 고해상도 위성영상을 이용한 정밀 DEM 생성과 정확도 분석에 관한 연구를 수행하였다. 각 위성 영상에 적절한 센서모델링 기법을 적용하고 자동 피라미드 방식을 이용한 정합과 에피폴라 곡선의 기하학적 특징을 이용한 영상정합방식을 적용하여 보다 정확한 DEM을 생성하고자 노력하였다. 실험영상으로는 IKONOS, SPOT-5, Quickbird, Kompsat-2 위성영상을 이용하였다. 본 연구에서는 궤도-자세각 모델 기법을 확장시켜 Kompsat-2에 적용하여 DEM 생성을 성공적으로 수행하였으며 모든 생성된 DEM은 만족할만한 결과를 보여준다. 생성된 DEM을 USGS DTED 데이터와 비교하여 정확도를 평가하였으며 또한 상용소프트웨어로 생성한 DEM 결과와 비교 분석하였다. 모든 생성된 DEM은 $9m{\sim}12m$의 평균절대오차와 $13m{\sim}16m$의 RMS 오차를 가지며 상용소프트웨어로 생성한 DEM에 비해서도 우수한 성능을 보여준다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제33권4호
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• pp.341-348
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• 2010

상 하지 촬영 시 서울 경기지역 병원의 FPD(Flat Pannel Detector) System 사용 실태와 격자 사용에 따른 환자 선량 및 C-D Phantom에 의한 화질평가, 임상 평가자들에 의한 영상평가를 한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. FPD system(12대)의 사용 실태 조사결과 격자비는 8 : 1에서 13 : 1까지이며, 12 : 1이 6대로 가장 많았다. 이 중 격자의 탈 부착이 가능한 장비는 8대이지만, 사용하지 않는 것이 5대(62.5%)로 격자를 그대로 사용하는 곳이 9곳(75.5%)이었다. 2. 실험에 사용된 장비에서 격자사용으로 환자가 받은 선량이 4.13배에서 4.79배까지 많이 받는 것으로 나타났다. 3. 노출조건(mAs)의 변화(0.5배나 2.0배)에 따라 환자가 받는 선량의 차이는 환자 두께에 따라 크게 차이 나지는 않았다. 4. C-D Phantom에 따른 영상의 화질평가는 격자 사용 시와 노출량이 많아질 때 영상의 식별은 잘 되었다. 5. 임상 평가는 두께가 얇은 Hand PA 영상에서는 격자사용을 하지 않는 것이 더 좋았다. 두께가 두꺼운 Knee AP 영상에서는 격자를 사용하는 것이 좋다는 평가를 받았다. 그러나 환자선량이 적어진다면 격자를 사용하지 않겠다는 의견이 5명 중 3명으로 더 많았다.

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.9-18
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• 2003

디지털 영상 검출기와 디스플레이 기술의 발달과 의료영상전달시스템(PACS)의 출현은 전통적 필름방식에 비하여 디지털 방식으로 방사선과 영상을 획득하고 전송, 저장하는 매우 효과적인 수단을 제공하고 있다. 2002년 8월, 연세의료원 세브란스병원은 진단 영상 판독 목적으로 18 대의 CRT(Braco View, Belgium)와 32대의 평판 LCD(Totoku Electric Co., Ltd., Japan) 디스플레이 장치를 GE full-PACS(GE 메디칼시스템코리아 : GEMSK)와 연계하여 설치 완료하였다. 본 연구에서, 기하학적 왜곡, 반사, 휘도 반응, 휘도 균일도, 분해능, 노이즈,베일링 글레어, 칼라 균일도 항목들을 AAPM TG18 보고서 9.0에 따라서 시각적 그리고 부분적으로는 정량적인 방법으로 인수검사를 실시하여 보고한다. 사용된 장비는 색도계로도 사용되는 간편한 휘도계, TG18 테스트 패던, AAPM Tg18 AT plug-in software(Barco View Ltd., Kortrijk, Belgium)이었다. 칼라 균일도를 제외한 모든 테스트 결과는 AAPM TG18에서 권고하는 기준에 일치하였으며 진단 영상 판독에 사용하기에 전적으로 수락할 수 있는 성능이었다. 결론으로, 사용된 인수검사는 단지 인수 검사 표준을 제공하는 것 뿐만 아니라 품질검사(QC)의 지침, 판독 환경의 최적화 그리고 교체 시기나 업그레이드 시기를 결정하여주는 중요한 역할을 할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.149-149
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• 2017

최근 지구온난화에 따른 기후변화로 인하여 전 세계적으로 가뭄, 홍수 등의 극한 기후사상이 발생하고 있다. 그 중 가뭄의 발생은 다른 수문학적 재해와는 다르게 장기간에 걸쳐서 발생하고 그 피해 범위가 광범위하게 나타난다. 또한, 기후변화를 고려한 다양한 기후예측모델의 예측 결과는 가뭄 재해가 앞으로 더 심각해질 수 있다는 전망을 하고 있다는 점에서 그 심각성이 더욱 대두되고 있다. 이러한 가뭄을 효과적으로 감시하고 평가할 수 있는 방안이 필요로 하게 되며, 기존의 가뭄지수(drought index)의 단점을 보완할 수 있는 수단으로 높은 활용성을 갖고 있는 위성영상자료를 활용한 효과적인 가뭄모니터링 기술의 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 가뭄을 시 공간적으로 모니터링하기 위해서 위성자료를 활용하였으며, Terra/Aqua 위성의 MODIS 영상자료 와 TRMM 및 GPM 위성의 강우자료를 활용하여 가뭄을 감시할 수 있는 가뭄지수 인 VHI(Vegetation Health Index), DSI(Drought Severity Index), Water Balance Method를 산정하였다. 산정된 지수의 정확도를 정량적으로 평가하기 위하여 가뭄 피해조사 결과에 의한 2001년 및 2014-2015년 농업적/수문학적 가뭄피해지역과 위성기반 가뭄지수에 의한 가뭄모니터링 결과 간의 ROC 분석을 통해 위성자료 기반 가뭄감시의 적용 가능성을 평가하였다. 본 연구의 결과를 통하여 위성영상 자료를 통하여 산정되는 가뭄지수의 기상학적/농업적/수문학적 가뭄감시 기능 및 적용성이 정량적으로 평가될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.204-206
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• 2017

최근에 개인용 카메라를 통해 개인의 추억을 파노라마 영상으로 기록하는 것에 관심이 급증하고 있다. 파노라마 영상에 관심이 급증함에 따라 파노라마 영상을 제작하는 방법에 대해 여러 분야에서 연구가 많이 진행되고 있다. 일반적으로 개인용 카메라를 손으로 잡고 촬영하는 경우가 대부분이다. 손으로 잡고 촬영한 영상은 손 떨림에 의해 흔들린 영상이 된다. 이는 파노라마 영상을 만들 때 어려운 요소를 야기한다. 그러므로 흔들린 영상을 정합하고 안정화하는 연구는 매우 중요하다. 따라서 본 연구의 목적은 최근에 연구된 비디오 정합(Video Stitching)과 비디오 안정화(Video Stabilization)의 정확도 및 경향을 파악을 통해 빛의 변화가 빈번하고 움직임이 많은 콘서트 영상 정합에 이용될 아이디어 추출에 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.111-112
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• 2007

본 논문에서는 멀티프로세서 기반의 고속 영상처리 알고리즘 개발방법에 대해 소개한다. 영상획득 방식의 발전과 더불어 고해상도 영상의 획득이 가능해지고 영상이 컬러화가 되면서 많은 영상처리 응용분야에서 알고리즘 고속화를 필요로 하고 있다. 이러한 수요를 만족시키기 위해서는 최근에 출시되고 있는 멀티프로세서를 최대한 활용할 수 있는 알고리즘 개발이 최우선이다. 본 논문에서는 OpenMP, MIL(Matrox Image Library), OpenCV, IPP(Integrated Performance Primitives), SSE (Streaming SIMD (Single Instruction Multiple Data) Extensions)등 병렬처리와 고속 영상처리 라이브러리를 이용한 알고리즘 개발방법에 대해 소개하고, 각 개발방법에 따른 알고리즘 성능을 분석 및 평가하였다. 실험결과로부터 SSE와 IPP, MIL(Thread)을 이용하여 Mean, Dilation, Erosion, Open, Closing, Sobel등 알고리즘을 구현하여 $4057{\times}4048$크기의 영상에 적용하였을 때 $7{\sim}35msec$의 좋은 성능을 나타내어 기타 방식보다 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1386-1389
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• 2013

조영증강 초음파 동영상은 측정 부위의 혈류의 형태와 특성 정보를 포함하지만, 이를 육안으로 판별하는 것은 매우 어려운 일이다. 이에 본 연구에서는 초음파 영상으로부터 간 질환과 연관한 병변을 추출하고 그 특성을 분석하기 위한 기반 기술로서 영상 처리 및 분석 기법을 제안한다. 마이크로버블(microbubble) 형태의 노이즈와 빠른 속도로 변화하는 각 프레임의 영상으로부터 근사화된 원형 또는 타원 형태로 나타나는 병변을 추출하기 위하여 허프 변환(Hough transform)을 이용한 병변 추출 기법을 제시하며, 추출한 병변의 특성을 분석하기 위하여 TIC(time intensity curve)의 특성과 조영 효과의 전이 시간(transit time) 등의 정보를 영상의 형태로 가시화하는 방법과 MRF(Markov random field) 모델을 이용한 영상개선 기법을 소개한다. 제안된 이론은 실제 간 질환 진단 초음파 영상에 적용하여 그 유용성을 평가한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.773-780
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• 2020

4차 산업의 발전으로 의학·보건·바이오 등 여러 과학기술 분야에서는 질병을 예방하고 질병에 대한 피해를 줄이기 위한 연구가 이루어지고 있으며, 최근에는 ICT 기술의 발전과 더불어 인공지능 기술이 급부상하고 그 효용성이 입증되면서 영상의학 검사의 영상 분석에 인공지능 기술이 도입되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 흉부 X선 영상을 이용하여 폐렴의 분류와 검출에 대한 딥러닝 모델을 직접 적용해보고 실제로 Inception 계열의 딥러닝 모델이 폐렴 검출에 있어 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 실험재료는 캐글(Kaggle)에서 무료로 제공 및 공유하는 흉부 X선 영상 데이터 세트를 사용하였으며 전체 3,470개의 흉부 X선 영상 데이터 중 학습 데이터 세트 1,870개, 검증 데이터 세트 1,100개, 테스트 데이터 세트 500개로 분류하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 Metric 평가에 대한 결과값은 정확도는 94.80%, 정밀도는 97.24%, 재현율은 94.00%, F1 스코어는 95.59의 결과값을 나타내었다. 그리고 흉부 X선 영상의 페렴 검출 및 분류에 대하여 Inception V3 딥러닝 모델링에 대한 최종 에포크의 정확도는 학습 모델링의 경우 94.91%, 검증 모델링은 89.68%의 정확도를 나타내었다. 손실함수 값의 평가는 학습 모델링은 1.127%, 검증 모델링은 4.603%의 손실함수 값을 나타내었다. 이러한 결과로 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 매우 우수한 딥러닝 모델이며 학습상태 또한 매우 우수하다고 평가하였다. 테스트 모델링에 대한 매트릭스 정확도 평가 결과 정상 흉부 X선 영상 데이터의 경우 96%, 폐렴 흉부 X선 영상데이터의 경우 97%의 정확도가 입증되었다. Inception 계열의 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것이라고 판단되며 인력의 보조적인 역할 또한 수행할 수 있을 것이라고 기대되어 부족한 의료인력 문제에도 해결점이 될 것이라고 사료된다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴의 진단에 대한 유사 연구 시 본 연구는 유사 연구의 기초자료로 제시될 것이라고 기대된다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2004년도 제29회 추계학술대회 발표논문집
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• pp.56-58
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• 2004

동물실험을 위한 영상의 개선작업도 인체내 구성물질들과 흡사하고 유동성을 지니고 있으므로 영상의 평가는 기본적으로 일차적 관계의 생화학적 테두리에 있다. 그리고 선구자들이 밝혀준 임상에의 응용에 있어서 아주 작거나 존재하지 않는 것처럼 충분히 작은 미소체적공간으로 가정을 한다. 비선형Marquardt 알고리듬을 응용하여 수학적인 모델링을 도입하고 전개하였다. 본 연구의 목적은 인체와 매우 비슷한 생화학적 구조와 밀도를 가진 동물실험에서 영상을 획득한 후 수학적 모델링을 통한 입체적 체적을 분석하는데 있어서 기준을 제시하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.204-207
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• 2011

본 논문에서는 3DTV 의 입체감 향상을 위한 3D 음향의 원근감 재현 기술을 제안한다. 먼저, 3D 영상 객체의 깊이를 추출하고 영상 객체의 깊이에 따라 오디오 객체의 거리감을 조절한다. 오디오 거리감 재현을 위해 필요한 오디오 깊이 인자는 3D 영상의 좌/우 이미지의 차이 정보로부터 오디오에 맞도록 비선형 변환을 통해 구해진다. 3D 오디오 재현 알고리즘은 기존의 서라운드 입체음향 기술과 원근감 재현 기술로 구성된다. 원근감 재현 기술은 추정된 오디오 깊이 인자에 따라 신호크기, 초기 반사음, 근거리 머리전달함수, 위상 제어를 통해서 구현된다. 특히, 3D 영상 객체가 화면 앞으로 튀어 나올 때 소리도 튀어나오도록 함으로써 3D 영상 객체와 연동되는 입체 음향을 효과를 통해 3D 방송 시청 시 오디오/비디오 입체감을 향상시켜준다. 상용화된 3DTV 를 활용하여 음질 평가 전문가들의 주관 청취 평가를 통해 제안한 원근감 재현 기술이 3D 방송 시청에 적합함을 검증한다.