• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권5호
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• pp.465-472
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• 2006

최근 대용량 의료영상 데이터로부터 인체 기관 또는 질환 부위 추출을 위한 영상 분할 기법이 매우 다양하게 제안되고 있으나, 뇌와 같이 다중 구조를 가지면서 구조간 경계 구분이 어려운 영상의 구조적 분할에는 한계를 가진다. 이를 위해 주로 복셀을 유한 개의 군집으로 분류하는 군집화 (clustering) 기법이 이용되나 이는 개별 복셀 단위의 연산을 수행함으로 인해 잡음의 영향을 받는 제한점이 있다. 그러므로 잡음의 영상을 최소화하고 영상 경계를 강화시키는 향상기법을 적용함으로써 보다 견고한 구조적 분할을 수행할 수 있다. 본 연구에스는 뇌 자기공명영상에 대하여 백질(white matter), 회백질(gray matter), 뇌척수액(cerebrospinal fluid)의 내부 구조를 효율적으로 추출하기 위한 필터링 기반 군집화에 의한 구조적 분할 기법을 제안한다. 우선 구조간 경계를 강화하고 구조 내 잡음을 약화시키기 위해 응집성 향상 확산 필터링(coherence enhancing diffusiion filtering)을 적용한다. 또한 이 과정을 통해 강화된 영상에 퍼지 c-means 군집화 기법을 적용하여 각 복셀이 속하는 구조에 해당하는 군집의 인덱스를 할당함으로써 구조적 분할을 수행한다. 제안된 구조적 분할기법은 기존의 가우시안 또는 일반적인 비등방성 확산 필터링과 군집화 기법을 적용한 기법에 비해 전문가의 수동분할 결과와의 일치 비율에 의한 분할 정확도를 향상시킴을 보였다. 또한 경계 부분에 있어서의 세밀한 분할을 통해 재생산 가긍하고 사용자 수동후 처리를 최소화할 수 있는 결과를 제시함으로써 형태적 뇌 이상 진단을 위한 효율적인 보조 수단을 제공한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.793-810
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• 2022

실시간 범람 모니터링을 위해 인공위성 SAR영상을 활용하는 수체탐지에 대한 필요성이 대두되었다. 주야와 기상에 상관없이 주기적으로 촬영 가능한 인공위성 SAR 영상은 육지와 물의 영상학적 특징이 달라 수체탐지에 적합하나, 스페클 노이즈와 영상별 상이한 밝기 값 등의 한계를 내포하여 다양한 시기에 촬영된 영상에 일괄적으로 적용 가능한 수체탐지 알고리즘 개발이 쉽지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 Convolutional Neural Networks (CNN)기반 모델인 U-Net 아키텍처에 레이어의 조합인 모듈을 추가하여 별도의 전처리 없이 수체탐지의 정확도 향상 방법을 제시하였다. 풀링 레이어의 조합을 활용하여 형태학적 연산처리 효과를 제공하는 Morphology Module과 전통적인 경계탐지 알고리즘의 가중치를 대입한 컨볼루션 레이어를 사용하여 경계 학습을 강화시키는 Edge-enhanced Module의 다양한 버전을 테스트하여, 최적의 모듈 구성을 도출하였다. 최적의 모듈 버전으로 판단된 min-pooling과 max-pooling이 연속으로 이어진 레이어와 min-pooling로 구성된 Morphology 모듈과 샤를(Scharr) 필터를 적용한 Edge-enhanced 모듈의 산출물을 U-Net 모델의 conv 9에 입력자료로 추가하였을 때, 정량적으로 9.81%의 F1-score 향상을 보여주었으며, 기존의 U-Net 모델이 탐지하지 못한 작은 수체와 경계선을 보다 세밀하게 탐지할 수 있는 성능을 정성적 평가를 통해 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.941-950
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• 2008

프로젝터를 사용해서 영상을 프로젝션할 때의 결과는 스크린의 형태나 컬러, 주변 조명 등의 제반 환경에 의해서 달라진다. 원하는 영상을 얻기 위해서는 이러한 환경적인 요소를 고려하여 출력 영상을 화소별로 보정하는 기술이 필요하다. 컬러 보정은 이러한 기술 중 대표적인 것으로 스크린을 카메라로 촬영해서 주변 조명 상태나 스크린의 반사 특성 등에 대한 정보를 화소별로 얻은 뒤, 출력할 대상 영상을 이에 맞게 미리 변형해서 출력하는 기술이다. 이런 연산은 영상의 모든 화소에 대해 각기 다른 연산을 수행해야 되기 때문에 실시간 연산을 위해서는 계산 과정을 간략히 하는 것이 매우 중요한 일이다. 본 논문에서는 컬러 필터를 사용해서 프로젝터-카메라 시스템에서 서로간의 컬러 혼합을 제거함으로써 계산을 간략히 하는 방법을 제안한다. 실험을 통해, 컬러 혼합 요소를 충분히 감소시키면 채널 간 상호 간섭은 무시할 수 있으며, 제시된 방법이 영상 보정 결과의 품질을 유지하면서 계산 속도를 44%가량 증가시킬 수 있음을 보였다. 제시된 방법은 프로젝터를 사용한 대화면, 고화질 영상장치를 위해 중요한 요소 기술이 될 것으로 생각된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2461-2469
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• 1997

목표물 탐지 및 인식은 신경망의 적용이 활발한 하나의 분야로서, 일반적인 형태인식 문제들의 요구 사항에 추가적으로 translation invariance와 실시간 처리를 요구한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 만족하는 새로운 신경망의 구조를 소개하고, 이의 효과적인 학습 방법을 설명한다. 제안된 신경망은 특징 추출 단계와 형태 인식 단계가 연속(Cascade)된 가중치 공유 신경망(Shared-weight Neural Network)을 기본으로하여 이를 확장한 형태이다. 이 신경망의 특징 추출 단계는 입력에 가중치 창(weight kernel)으로 코릴레이션 형태의 연산을 수행하며, 신경망 전체를 하나의 2차원 비선형 코릴레이션 필터로 볼 수 있다. 따라서, 신경망의 최종 출력은 목표물 위치에 첨예(peak)값을 갖는 코릴레이션 평면이다. 이 신경망이 갖는 구조는 병렬 또는 분산 처리 컴퓨터로의 구현에 매우 적합하며, 이러한 사실은 실시간 처리가 중요한 요인이 되는 문제에 적용할 수 있음을 의미한다. 목표물과 비목표물간의 숫자상 불균형으로 인하여 초래되는 오경보(false alarm) 발생의 문제를 극복하기 위한 새로운 학습 방법도 소개한다. 성능 검증을 위하여 제안된 신경망을 주차장내에서 이동하는 특정 차량의 탐지 및 인식 문제에 적용하였다. 그 결과 오경보 발생이 없었으며, 중형급 컴퓨터를 이용하여 약 190Km로 이동하는 차량의 추적이 가능한 정도의 빠른 처리 결과를 보여 주었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.97-104
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• 2010

본 논문에서는 비접촉식 도플러 바이오 레이더의 신호처리 시스템을 임베디드 하드웨어를 구현하였다. 실시간 처리를 빠르고 정확하게 수행할 수 있도록 DSP에 적합한 고속 알고리즘을 사용하여 구현하고 그 성능을 PC에서와 비교하였다. 영점에서 발생하는 데이터 손실 문제를 피하기 위하여 quardrature combining을 적용하였으며, 여러 가지 quardrature combining 방법 중에 DSP 실시간 연산에 적합한 알고리즘으로 arctangent combining을 선정하였다. IQ 신호의 원하는 DC 성분을 획득하면서 ADC에 다이나믹 레인지를 넘지 않도록 DC offset compensation 기법을 제안하였다. Texas Instrument 사의 C6711 DSP와 외장 12bit ADC를 사용하였고 최적화된 elliptic 필터를 설계하였으며 다양한 형태의 수신파형에서 심박수의 검출을 위하여 rate finding 블록에는 자기상관을 적용하는 알고리즘을 적용하였다. ECG와 측정값을 비교함으로 전체 시스템의 성능을 검증 하였고, 이를 통해 상용 가능한 휴대기기로 제작할 수 있도록 측정 거리의 변화에 상관없이 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.29-34
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• 2014

본 논문에서는 다중 사용자 다중 안테나 하향링크 채널에서 에너지 효율을 향상시키기 위하여 zero-forcing beamforming (ZFBF) 전처리 필터 기반의 기지국 활성 안테나 수 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 최적의 안테나 수를 찾는 연산과정의 복잡도를 줄이기 위하여 사용자의 순시 채널 이득 대신 ZFBF의 평균 채널 이득을 사용한다. 그리고 분수함수 형태의 목적함수를 차를 이용한 목적함수로 변환하여 최적의 안테나 수와 최대 에너지 효율을 찾는 과정을 반복 수행하여 문제를 해결한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법의 에너지 효율은 exhaustive search 방법으로 찾은 최대 에너지 효율과 거의 동일함을 확인한다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.35-41
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• 2016

본 논문에서는 심층 학습 모델 방법을 이용하여 EPS(Electronic Potential Sensor) 기반의 손동작 신호를 인식하는 시스템을 제안한다. 전기장 기반 센서인 EPS로부터 추출된 신호는 다량의 잡음이 포함되어 있어 이를 제거하는 전처리과정을 거쳐야 한다. 주파수 대역 특징 필터를 이용한 잡음 제거한 후, 신호는 시간에 따른 전압(Voltage) 값만 가지는 1차원적 특징을 지닌다. 2차원 데이터를 입력으로 하여 컨볼루션 연산을 하는 알고리즘에 적합한 형태를 갖추기 위해 신호는 차원 변형을 통해 재구성된다. 재구성된 신호데이터는 여러 계층의 학습 층(layer)을 가지는 심층 학습 기반의 모델을 통해 분류되어 최종 인식된다. 기존 확률 기반 통계적 모델링 알고리즘은 훈련 후 모델을 생성하는 과정에서 초기 파라미터에 결과가 좌우되는 어려움이 있었다. 심층 학습 기반 모델은 학습 층을 쌓아 훈련을 반복하므로 이를 극복할 수 있다. 실험에서, 제안된 심층 학습 기반의 서로 다른 구조를 가지는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks), DBN(Deep Belief Network) 알고리즘과 통계적 모델링 기반의 방법을 이용한 인식 결과의 성능을 비교하였고, 컨볼루션 신경망 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 EPS 동작신호 인식에서 보다 우수한 성능을 나타냄을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권12호
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• pp.45-52
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• 2005

시스톨릭 어레이는 동일한 기능을 가지는 계산처리들을 동일한 형태로 연결하여, 다수의 자료에 반복적인 계산을 하도록 만들어진 병렬처리기로써 개념적으로 산술 파이프라인과 밀접한 관계를 갖는다. 시스톨릭 어레이 셀 내의 연산에 대한 고성능처리는 시스톨릭 어레이의 중요한 특징이다. 본 논문에서는 시스톨릭 어레이 셀 내의 동시성 처리를 높이기 위해 셀 내의 연산 중에서는 큰 지연 시간을 가지는 셀 내의 연산자를 다시 규칙성을 가지는 시스톨릭 어레이로 구성하는 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 어레이 구조를 제안하고, 그 예로 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 FIR 필터에 대하여 기술한다. 먼저 정규순환방정식으로 표현된 알고리즘으로부터 워드 수준 시스톨릭 어레이를 유도한 후 유도된 워드 수준 시스톨릭 어레이를 슈퍼 시스톨릭 어레이로 변환한다. 위의 과정으로 유도된 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 어레이를 RT 수준에서 VHDL로 모델링 하여 동작을 검증하였으며, Hynix에서 제공되는 $0.35{\mu}m$셀 라이브러리를 사용하여 합성하였다. 본 논문에서 제안하는 비트 수준 슈퍼 시스톨릭 어레이는 워드 수준 시스톨릭 어레이 디자인에 비해 면적은 물론 성능측면에서 이점을 가진다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권11호
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• pp.24-32
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• 2002

본 논문에서는 포맷 변환기를 사용하여 여러 가지 영상처리 필터링을 구현하였다. 이러한 설계 기법은 집적회로를 이용한 대규모 화소처리배열을 근거로 하여 실현하였다. 집적구조의 두가지 형태는 연산병렬프로세서와 병렬 프로세스 DRAM(또는 SRAM) 셀로 분류할 수 있다. 1비트 논리의 설게 피치는 집적 구조에서의 고밀도 PE를 배열하기 위한 메모리 셀 피치와 동일하다. 이러한 포맷 변환기 설계는 효율적인 제어 경로 수행을 능력을 가지고 있으며 하드웨어를 복잡하게 할 필요 없이 고급 기술로 사용 될 수 있다. 배열 명령어의 순차는 프로세스가 시작되기 전에 호스트 컴퓨터에 의해 생성이 되며 명령은 유니트 제어기에 저장이 된다. 호스트 컴퓨터는 프로세싱이 시작된 후에 저장된 명령어위치에서 시작하여 화소-병렬 동작을 처리하게 된다. 실험 결과 1)단순한 평활화는 더 높은 공간의 주파수를 억제하면서 잡음을 감소시킬 뿐 아니라 에지를 흐리게 할 수 있으며, 2) 평활화와 분할 과정은 날카로운 에지를 보존하면서 잡음을 감소시키고, 3) 평활화와 분할과 같은 메디안 필터링기법은 영상 잡음을 줄이기 위해 적용될 수 있고 날카로운 에지는 유지하면서 스파이크 성분을 제거하고 화소 값에서 단조로운 변화를 유지 할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권4호
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• pp.479-488
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• 2002

최근 들어 인터넷 사용의 증가와 더불어 디지털 비디오의 수요 또한 급격히 증가하고 있는 추세이다. 따라서 디지털 비디오 데이타베이스의 인덱싱을 위한 자동화된 도구가 필요하게 되었다. 디지털비디오 영상에 인위적으로 삽입되어진 문자와 배경에 자연적으로 포함되어진 배경문자 등의 문자 정보는 이러한 비디오 인덱싱을 위한 중요한 단서가 되어질 수 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫 번째 전처리 단계에서는 입력된 컬러 영상을 명도 영상으로 변환하고, 히스토그램 스트레칭을 적용하여 영상의 수준을 향상시킨다. 이 영상에 적응적 임계값 추출에 의한 분할 방법을 수정 적용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서는 적응적 이진화가 적용된 결과 영상에 모폴로지 연산을 적절하게 사용하여, 우선 문자 영역은 아니면서 문자로 판단되기 쉬운 양의 오류(false-positive) 요소들이 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 또한, 변형된 이진화 결과 영상에 모폴로지 연산과 본 논문에서 제안한 기하학적 보정(Geo-corrertion) 필터링 방법을 적용하여 문자와 문자로 판단되기 쉬운 요소들이 모두 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 이 두 영상의 차를 구함으로서 찾고자 하는 문자 요소들이 주로 남고, 문자가 아닌 문자처럼 보이는 오류 요소들은 대부분 제거된 결과 영상을 만든다. 문자로 판단되는 양의 오류 영역들을 남기는데 사용된 모폴로지 연산은 3$\times$3 크기의 구조 요소를 갖는 열림과 (열림닫힘+닫힘열림)/2 이며, 문자 및 문자와 유사한 요소들을 남기는데 사용된 연산은 (열림닫힘+닫힘열림)/2와 기하학적 보정이다. 세 번째 검증 단계에서는 전체 영상 화소수 대비 각 후보 문자 영역의 화소수 비율, 각 후보 문자 영역의 전체 화소수 대비 외곽선의 화소수 비율, 각 외곽 사각형의 폭 대 높이간의 비율 등을 고려하여 비문자로 판단되는 요소들을 제거한다. 임의의 300개의 국내 뉴스 영상을 대상으로 실험한 결과 93.6%의 문자 추출률을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서 제안한 방법으로 국외 뉴스, 영화 비디오 등의 영상에서도 좋은 추출을 보임을 확인할 수 있었다.