• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제35권1호
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• pp.59-64
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• 2012

최근에는 SPECT/CT의 보급으로 융합영상을 여러 질환에 적용하고 있지만, 폐질환에 대한 적용은 널리 이용되고 있지 않다. 특히, CT 결과에서 폐색전증을 의심하여 SPECT를 시행하는 경우가 발생하며, 보다 정확한 진단을 위해 SPECT/CT가 중요하다. 하지만, SPECT/CT를 보유하지 않은 병원에서는 적용에 한계가 발생하며, SPECT/CT를 보유한 병원에서 검사를 시행한다 하더라도 이미 CT검사 이후 SPECT/CT를 진행하는 경우가 많다. CT검사에서 발생하는 피폭선량 외에도 추가적인 SPECT/CT는 이중으로 피폭선량을 발생하는 경우 해당되며, 불필요한 피폭이 발생하는 경우에 속한다. 그러므로 본 연구에서는 불필요한 피폭을 방지하고, SPECT/CT를 보유하지 않은 의료기관에서 SPECT와 CT의 각각 획득된 영상을 융합하고, 폐질환에서의 영상의 유용성을 평가하였다. 팬텀실험은 NEMA $Phantom^{TM}$ (NU2-2001)으로 SPECT와 CT에서 획득된 영상을 융합하였으며, 임상적용은 10명의 환자(남자 7명, 여자3명, 평균나이: 65.3세${\pm}$12.7세)를 대상으로 각각의 영상을 융합하여 분석하였다. 팬텀실험과 임상적용에서 모두 SPECT, CT의 각각의 영상보다 fusion image에서 높은 점수를 나타내었으며, SPECT와 CT영상을 fusion하여 각각의 장점을 극대화 할 수 있었다. CT영상으로부터 획득한 폐혈관 image가 SPECT로부터 얻은 기능적인 영상을 fusion함으로써 pulmonary embolism이 폐실질에 나타내는 영향을 더욱 잘 묘사할 수 있었다. SPECT/CT가 가장 이상적이라 할 수 있지만, 아직 보급되어 있지 않은 경우 이와 같은 프로토콜을 이용하여 진단에 사용한다면 보다 정확한 진단에 도움이 되리라 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.535-538
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• 2022

근감소증은 영양부족, 운동량 감소 그리고 노화 등으로 정상적인 근육의 양과 근력 및 근 기능이 감소하는 질환을 말한다. 근감소증은 보편적으로 유럽 근감소증 실무그룹분석(EWGSOP)에서 정의한 측정 방법을 따른다. 본 논문에서는 근감소증 진단을 위한 영상 분할 모델을 개발하고 외부검증하는 방법에 대해서 제안한다. 우리는 CT 영상에서 L3 영역을 선별하여 자동으로 근육, 피하지방, 내장지방을 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능을 평가하기 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행하였으며, 타 병원의 데이터를 이용하여 같은 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 고찰하고 보완하고자 했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.602-605
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• 2021

최근 인공지능 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데 국내외에서 오픈 데이터셋을 제공하고 있어 기술개발이 가속화되고 있다. 데이터셋은 지도학습을 위한 학습데이터로 라벨링 데이터를 포함하고 있어 다양한 라벨링 기능이 적용된 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 웹 애플리케이션에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, Grabcut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 이와 관련하여 라벨링 기능별 수행 결과를 근감소증 진단을 위한 영상 라벨링 수행결과와 정량분석 결과를 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.655-658
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• 2000

본 논문에서는 웨이브릿 영역에서 엔트로피 특징과 웨이브릿 모멘트의 융합에 의한 효율적인 영상기법을 제안한다. 엔트로피 특징은 밝기값의 국부적 변화도에 민감하고 벨리, 에지 등의 특징을 잘 검출한다. 이러한 특징을 밴드별 위치정보와 주파수정보를 모두 가지는 웨이브릿 모멘트와 융합하여 내용기반 영상검색에 효과적으로 적응하였다. 실험에 사용한 DB는 Corel Draw영상을 사용하였으며 실험 결과, 기존의 검색 방법들에 비해 매우 우수한 검색 성능을 보임을 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.181-184
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• 2001

본 논문에서는 얼굴영상의 특징추출에 적합한 LITFE (Linear Interpolated Triangle Feature Extraction)를 이용하여 얼굴영상을 인식하는 알고리즘을 제안한다. LITFE는 얼굴의 위치정보를 보존하면서 영상 분할이 가능한 특징추출 알고리즘으로, PCA (Principal Component Analysis) 의 신경회로망적 접근방법인 GHA(Genralized Hebbian Algorithm)와 병행하면 얼굴의 특징을 효과적으로 추출하여 인식할 수 있는 장점이 있다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.89-92
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• 2000

본 논문에서는 웨이블릿 변환과 확산코드를 이용하여 동영상 내부에 이진이미지패턴형 워터마크를 삽입할 수 있는 새로운 워터마킹 방법을 소개한다. 먼저, 동영상을 디코딩하여 RGB 데이터로 이루어진 인트라 프레임(I-frame)들을 구한다. 그리고 이것을 YC$_{b}$C$_{r}$ 좌표공간으로 변환한 후, 휘도 평면만을 3단계 DWT하여 확산코드와 다중가중치를 조합한 워터마크를 삽입한다. 실험에서는 제안한 방법으로 워터마킹된 영상의 화질을 기존의 방법들과 비교하고, 손실압축과 밝기(brightness)변화 그리고 대비(contrast)실험 등을 통해 제안한 방법의 견고성을 입증해 보인다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.105-108
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• 2000

본 논문에서는 텍스쳐가 지니고 있는 일반적인 속성 거침, 부드러움의 특성을 분석해서 영상에 내재된 텍스쳐를 자동으로 분석하고 분류하는 텍스쳐 인식 시스템을 제안한다. 본 연구는 텍스쳐 영상이 지닌 그레이 레벨의 공간적인 의존성을 이용한 통계적 분석에 기반 한 것으로 모멘트와 동차성의 차를 이용해서 텍스쳐의 일반적인 속성을 검출하기 때문에 텍스쳐의 구조형태에 크게 영향을 받지 않는 이점을 가진다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해서 다양한 텍스쳐 영상에 제안한 방법을 적용하고, 성공적인 결과를 보인다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권4호
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• pp.125-135
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• 2009

FIHS(Fast Intensity Hue Saturation) 융합은 빠른 계산 능력 때문에 널리 이용되고 있으나 IHS(Intensity Hue Saturation) 융합과 마찬가지로 분광정보 왜곡 현상이 나타난다. 본 논문에서는 각 분광 대역의 비율을 이용하여 분광정보 왜곡을 줄일 수 있는 융합법(FIHS-BR)과 공간정보 및 분광 대역의 비율을 활용한 적응 FIHS 융합법(FIHS-SABR)을 제안하였다. 제안한 FIHS-BR 융합은 각 분광 대역의 비율을 이용하여 구한 분광 대역별로 서로 다른 공간 해상도 개선 값을 더하여 분광정보 왜곡을 줄일 수 있도록 하였으며, FIHS-SABR 융합은 국부 영상의 공간정보 특성에 따라 적응적으로 결정된 공간 해상도 개선 값을 각 분광 대역의 비율에 따라 분광 대역별로 재조정하여 분광 정보 왜곡을 더 많이 줄일 수 있도록 하였다. 제안한 FIHS-BR 융합과 FIHS-SABR 융합의 성능을 확인하기 위하여 IKONOS 위성 영상에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법들이 기존 융합 영상에서 색상 왜곡이 심하게 나타나는 삼림지역 등에서 색상 왜곡 현상이 적게 나타남을 확인할 수 있었으며, 융합 영상의 분광정보 특성 평가 결과도 가장 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.11-14
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• 2007

인간과 컴퓨터간의 상호교류 하는데 있어서 감정 인식은 필수라 하겠다. 그래서 본 논문에서는 음성 신호 및 얼굴 영상을 BL(Bayesian Learning)과 PCA(Principal Component Analysis)에 적용하여 5가지 감정 (Normal, Happy, Sad, Anger, Surprise) 으로 패턴 분류하였다. 그리고 각각 신호의 단점을 보완하고 인식률을 높이기 위해 결정 융합 방법과 특징 융합 방법을 이용하여 감정융합을 실행하였다. 결정 융합 방법은 각각 인식 시스템을 통해 얻어진 인식 결과 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 감정 융합하였으며, 특정 융합 방법은 SFS(Sequential Forward Selection)특정 선택 방법을 통해 우수한 특정들을 선택한 후 MLP(Multi Layer Perceptron) 기반 신경망(Neural Networks)에 적용하여 감정 융합을 실행하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.21-24
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• 2006

본 논문에서는 신장조직 영상에서 사구체 영역을 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다. 사구체 조직은 신장의 상태를 나타내는 많은 정보를 포함하고 있기 때문에 사구체 영역의 추출은 신장 검사를 자동화하기 위한 첫 번째 단계이다. 그러나 사구체 영역을 단순한 2치화 방법으로 직접 추출함은 어려운 일이다. 이에 본 연구자들은 우선, 가우스 함수에 의한 원영상의 빛바랜 영상을 동적인 임계값으로 사용함으로써 원영상을 2치화한다. 다음으로, 획득한 영상으로부터 간단한 영상처리 기법에 의한 사구체 영역의 경계 에지를 포함하는 모든 에지를 추출한다. 그 다음으로 사구체 영역의 경계 에지를 판별함으로써 사구체 영역을 추출하였다. 이 방법은 다수의 샘플에 적용해서 유효성을 확인한 바 양호한 결과를 얻을 수 있었다.