• 전기산업
• /
• 제2권4호
• /
• pp.58-63
• /
• 1991

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
• /
• pp.97-100
• /
• 2013

최근 4세대(4G) 통신망으로의 전환의 가속화와 스마트 모바일 기기의 확산으로 인하여 무선 통신망에서 데이터 트래픽이 급증하고 있다. 이러한 급증하는 데이터 트래픽을 분산시키기 위하여 2개의 주파수 밴드를 사용하는 멀티 캐리어 기술이 선보이고 있다. 방송 디스크는 서버가 데이터베이스에 저장된 모든 데이터를 연속적으로 다수의 모바일 클라이언트에게 방송하고, 클라이언트는 방송 채널을 감시하여 원하는 데이터가 방송될 경우 방송 채널로부터 데이터를 수신하는 통신 구조이다. 이런 관점에서 방송 채널은 클라이언트가 데이터를 액세스할 수 있는 디스크의 역할을 담당한다. 본 논문에서는 무선 통신망이 멀티 캐리어를 지원할 경우, 클라이언트에서 실행되는 읽기 전용 트랜잭션의 정확성을 보장하기 위한 동시성 제어 기법(Dual-Channel based Concurrency Control: DCC)을 제안한다. 기존에 동시성 제어 기법들은 단일 방송채널에서 트랜잭션의 철회률을 줄이기 위하여 추가적인 제어 정보들을 방송하거나 방송 데이터의 타임스탬프 필드를 이용하고 있다. 클라이언트에서 실행되는 트랜잭션은 단일 방송 사이클이 아니라 여러 방송 사이클에 걸쳐서 실행된다. 이러한 방송 디스크 환경의 특징은 클라이언트 트랜잭션이 디스크에서 방송 인덱스를 판독하여 방송 프로그램 상에서 트랜잭션에 필요한 데이터가 방송 될 때까지 기다리게 된다. 이와는 달리 DCC는 주력 망과 보조 망에서 방송되는 방송 프로그램의 순서를 서로 다르게 하여 데이터 판독에 필요한 대기 시간을 줄일 수 있다. 보조망의 방송 프로그램의 순서는 주력망의 방송 프로그램 순서의 역순서로 방송함으로써 보조 망 또는 주력 망에서 실행되고 있는 트랜잭션이 다른 방송 채널의 방송 인덱스를 판독하지 않아도 방송 프로그램 순서를 예측할 수가 있다. 그 결과, DCC는 방송 디스크의 데이터 판독에 요구되는 대기시간을 줄여 읽기 전용 트랜잭션의 철회률을 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.409-410
• /
• 2007

주차 지원 디스플레이를 위하여 차량 적소에 설치된 카메라는 일반적으로 넓은 시야 확보를 위하여 광각 렌즈를 사용하며 이에 따라 입력되는 영상은 Barrel 왜곡되어 디스플레이 되므로 예상궤적을 바로 오버레이 하여 디스플레이하면 운전자의 판독이 용이하지 못하게 된다. 본 논문에서는 운전자의 주차 지원을 위한 차량폭 연장선 및 차량의 예상 궤적을 왜곡된 영상 입력에 일치하도록 왜곡시키기 위하여 인공 신경망 기술을 이용한 새로운 왜곡 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 이용하여 왜곡시킨 차량폭 연장선 및 차량의 예상 궤적을 Barrel 왜곡된 영상 입력과 오버레이 하여 운전자에게 신뢰성이 있으며 판독이 용이한 디스플레이를 제공한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.2-5
• /
• 2022

사람의 체내 장기는 복잡한 구조로 되어있으며 특히, 소장은 길이가 약 7m 길이를 가지고 있어 내시경 검사가 쉽지 않고 내시경 검사 시 위험도가 높다. 현재는 캡슐 내시경으로 검사를 수행하고 있으며, 검사 시간이 매우 긴 편이다. 의사는 제거된 저장장치를 컴퓨터에 연결해 환자의 캡슐 내시경 영상을 저장 후 프로그램을 사용하여 판독하지만, 캡슐 내시경 검사 결과 영상 길이가 길어 판독 시간이 많이 소요된다. 또한 소장의 경우 융모에 의해 많은 굴곡이 존재해 검사 과정에서 영상의 폐색 영역이나 명암이 뚜렷이 나타나게 되어 검사 시 병변 및 이상징후에 관해 놓치는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 의사의 영상 판독 시간 단축과 진단 신뢰도 향상을 위해 인공신경망을 이용한 소장 캡슐 내시경 병변 검사 보조 방법을 제공한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.623-625
• /
• 2021

고무 오링은 일반적인 사출 성형 방식으로 생산된다. 이때 정상적으로 성형되지 않은 제품은 무조건 불량으로 판별한다. 그러나 영상기반 판독 시 획득한 영상을 원본 그대로 판독 할 경우 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 획득한 영상을 적응형 이진화와 Convex Hull 알고리즘을 사용한 전처리를 통해 원본영상에서 고무 오링 부분만 추출하여 합성곱 신경망에 학습하였다. 테스트 과정에서 제안하는 전처리를 적용한 학습방법의 불량검출 성능이 제시한 기준치 보다 나은 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
• /
• 한국의학물리학회 2003년도 제27회 추계학술대회
• /
• pp.81-81
• /
• 2003

목적 : 현재, 많은 병원이 방사선과 의료영상정보를 기존의 필름형태로 판독하고, 진료하는 방식에서 PACS 를 도입하여 디지털 형태로 영상을 전송, 저장, 검색, 판독하는 환경으로 변화하고 있다. 한편, PACS 가 가지는 가장 큰 제한점은 휴대성의 결핍이다. 본 연구는 이동형 장치가 가지는 호스트의 이동성 및 휴대성의 장점들을 살리면서, 무선 채널 용량의 한계, 무선 링크 사용이라는 제약점들을 감안하여 의료영상을 JPEG2000 영상압축 방식으로 부호화한 후 무선 환경을 고려한 전송 패킷의 크기를 결정하고자 하였으며, 무선 통신 중 발생되는 패킷 손실에 대응하기 위한 자동 오류 수정 기능도 함께 구현하고자하였다. 방법 : Window 2000 운영체계에서 의료영상을 로드하고, 데이터베이스화하며, 저장하고, 다른 네트워크와 접속, 제어가 가능한 PC급 서버를 구축하였다. 영상데이터는 무선망을 통해 전송하기 때문에 가장 높은 압축비율을 지원하면서 에너지 밀도가 높은 JPEG2000 알고리즘을 사용하여 영상을 압축하였다. 또한, 무선망 사용으로 인한 패킷 손실에 대비하여, 영상을 JPEG2000 방식으로 부호화한 후 각 블록단위로 전송하였다. 결과 : PDA에서 JPEG2000 영상을 복호화 하는데 걸리는 시간은 256$\times$256 크기의 MR 뇌영상의 경우 바로 확인할 수 있었지만, 800$\times$790 크기의 CR 흉부 영상의 경우 약 5 초 정도의 시간이 걸렸다. CDMA 1X(Code Division Multiple Access 1st Generation) 모듈을 사용하여 영상을 전송하는 경우, 256 byte/see 정도에서는 안정된 전송 결과를 보여주었고, 1 Kbyte/see 정도의 전송의 경우 중간 중간에 패킷이 손실되는 결과를 관찰할 수 있었다. 반면 무선 랜의 경우 이보다 더 큰 패킷을 전송하더라도 문제점은 발견되지 않았다. 결론 : 현재의 PACS는 유선과 무선사이의 인터페이스의 부재로 인해 유무선 연동이 되지 못하고 있다. 따라서 이동형 JPEG2000 영상 뷰어는 PACS가 가지는 문제점인 휴대성을 보완하기 위하여 개발되었다. 또한 무선망이 가지는 데이터 손실에 대하여서도 허용할 수 있는 범위에서 재전송을 가능하게 함으로서 약한 연결성을 보완하였다. 본 JPEG2000 영상 뷰어 시스템은 기존 유선상의 PACS와 이동형 장치간에 유기적인 인터페이스 역할을 하리라 기대된다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제6권4호
• /
• pp.789-795
• /
• 2020

전 세계적으로 유행하는 코로나19로 인해 많은 사망자가 보고되고 있다. 코로나19의 추가 확산을 막기 위해서는 의심 환자에 대해 신속하고 정확한 영상판독을 한 후, 적절한 조치를 취해야 한다. 이를 위해 본 논문은 환자의 감염 여부를 의료진에게 제공해 영상판독을 보조할 수 있는 딥 러닝 기반 코로나19 흉부 X선 판독 기법을 소개한다. 우선 판독모델을 학습하기 위해서는 충분한 데이터셋이 확보되어야 하는데, 현재 제공하는 코로나19 오픈 데이터셋은 학습의 정확도를 보장하기에 그 영상 데이터 수가 충분하지 않다. 따라서 누적 적대적 생성 신경망(StackGAN++)을 사용해 인공지능 학습 성능을 저하하는 영상 데이터 수적 불균형 문제를 해결하였다. 다음으로 판독모델 개발을 위해 증강된 데이터셋을 사용하여 DenseNet 기반 분류모델 학습을 진행하였다. 해당 분류모델은 정상 흉부 X선과 코로나 19 흉부 X선 영상을 이진 분류하는 모델로, 실제 영상 데이터 일부를 테스트데이터로 사용하여 모델의 성능을 평가하였다. 마지막으로 설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI) 중 하나인 Grad-CAM을 사용해 입력 영상의 질환유무를 판단하는 근거를 제시하여 모델의 신뢰성을 확보하였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
• /
• 대한의용생체공학회 1992년도 추계학술대회
• /
• pp.65-68
• /
• 1992

흉부 X선 영상을 판독함에 있어서 중요한 정보중의 하나로 폐실질의 조직 특성이 이용된다. X선 영상에서 뼈 혹은 심장, 굵은 혈관등은 X선의 투과율이 적어 시각적으로 밝고 균일한 재질로 나타나며, 공기가 채워져 있는 폐실질은 어둡고 산소/이산화탄소 교환에 관계되는 미세한 조직들에 따라 균일하지 않은 재질로 나타나는 특성을 보이고 있다. 본 연구에서는 공간적인 주위조직의 경보를 이영하여 현지의 부분을 예측하여 인식하도록 수정된 경쟁 순환 신경망을 이용하여 흉부 X선 영상에서의 순수한 폐실질 부위를 영역 분할한다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제16B권2호
• /
• pp.157-161
• /
• 2009

일배체형 조합 문제를 해결하기 위해 제시된 MLF(Minimum Letter Flips) 모델이나 WMLF(Weighted Minimum Letter Flips) 모델은 유전자형 정보를 도입함으로써 오류와 손실이 많을 때에도 높은 정확도를 얻을 수 있다. 그리고 MLF 모델에 비해 가중치 버전인 WMLF모델의 정확도가 높다는 사실도 밝혀졌다. 본 논문에서는 유전자형 정보상의 동형(homozygous)의 분포 비율과 유전자 서열판독기계의 성능에 따른 신뢰도의 차이를 매개변수로 하여 두 모델을 구체적으로 비교, 분석한다. 두 모델의 성능 비교를 위해 신경망과 유전자 알고리즘을 사용한다. 실험결과 동형의 비율이 크고 판독기계의 성능이 좋으면 특히 손실율과 오류율이 높은 경우에 WMLF/GI 모델의 정확도가 더 우수함을 보인다.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권6호
• /
• pp.499-509
• /
• 2020

본 연구에서는 최근 영상판독 분야에서 활발히 연구되고, 활용성이 발전하고 있는 인공지능 기반 객체분류 학습 데이터 구축에 관한 내용을 다룬다. 영상판독분야에서 인공지능을 활용하여 정확도 높은 객체를 인식, 추출하기 위해서는 알고리즘에 적용할 많은 양의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 하지만, 현재 공동활용 가능한 데이터 셋이 부족할 뿐만 아니라 데이터 생성을 위해서는 많은 시간과 인력 및 고비용을 필요로 하는 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 소량의 초기 항공영상 학습데이터를 GAN (Generative Adversarial Network) 기반의 생성기 신경망을 활용하여 오버샘플 영상 학습데이터를 구축하고, 품질을 평가함으로써 추가적 학습 데이터 셋으로 활용하기 위한 실험을 진행하였다. GAN을 이용하여 오버샘플 학습데이터를 생성하는 기법은 딥러닝 성능에 매우 중요한 영향을 미치는 학습데이터의 양을 획기적으로 보완할 수 있으므로 초기 데이터가 부족한 경우에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.