• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.207-213
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• 2022

최근 IoT 기술과 AI의 성능향상에 따라 폭넓은 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상의 잡음 제거는 영상에 기반한 시스템에서 전처리 단계로 사용하는 중요한 과정으로 다양한 연구가 진행되었으나, 대부분의 경우 에지와 같은 고주파 성분에서 스무딩 효과에 의해 디테일한 정보를 보존하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상을 가우시안 분포에 기반한 퍼지 가중치를 사용하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.31-38
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• 2023

딥러닝 기반 영상 처리 기술 중 최근 활발히 연구되어 많은 성능 향상을 이룬 기술 중 하나는 스타일 전이 (Style Transfer) 기술이다. 스타일 전이 기술은 콘텐츠 영상과 스타일 영상을 입력받아 콘텐츠 영상의 스타일을 변환한 결과 영상을 생성하는 기술로 디지털 콘텐츠의 다양성을 확보하는데 활용할 수 있어 중요성이 커지고 있다. 이런 스타일 전이 기술의 사용성을 향상하기 위해서는 안정적인 성능의 확보가 중요하다. 최근 자연어 처리 분야에서 트랜스포머 (Transformer) 개념이 적극적으로 활용됨에 트랜스포머의 기반이 되는 어텐션 맵이 스타일 전이 기술 개발에도 활발하게 적용되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 그중 대표가 되는 SANet과 AdaAttN 기술을 분석하고 향상된 스타일 전이 결과를 생성 할 수 있는 새로운 어텐션 맵 기반 구조를 제안한다. 결과 영상은 제안하는 기술이 콘텐츠 영상의 구조를 보존하면서도 스타일 영상의 특징을 효과적으로 적용하고 있음을 보여준다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제33권4호
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• pp.172-179
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• 2022

Recently, tetrahedral phantoms have been newly adopted as international standard mesh-type reference computational phantoms (MRCPs) by the International Commission on Radiological Protection, and a program has been developed to convert them to computational tomography images and DICOM-RT structure files for application of radiotherapy. Through this program, the use of the tetrahedral standard phantom has become available in clinical practice, but utilization has been difficult due to various library dependencies requiring a lot of time and effort for installation. To overcome this limitation, in this study a newly developed TET2DICOM-GUI, a TET2DICOM program based on a graphical user interface (GUI), was programmed using only the MATLAB language so that it can be used without additional library installation and configuration. The program runs in the same order as TET2DICOM and has been optimized to run on a personal computer in a GUI environment. A tetrahedron-based male international standard human phantom, MRCP-AM, was used to evaluate TET2DICOM-GUI. Conversion into a DICOM-RT dataset applicable in clinical practice in about one hour with a personal computer as a basis was confirmed. Also, the generated DICOM-RT dataset was confirmed to be effectively implemented in the radiotherapy planning system. The program developed in this study is expected to replace actual patient data in future studies.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.647-654
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• 2023

딥러닝은 이미지, 텍스트와 같이 복잡한 데이터를 분류 및 인식하는데 유용한 방법으로 딥러닝 기법의 정확도는 딥러닝이 인터넷상의 AI 기반의 서비스를 유용하게 하는데 기초가 되었다. 그러나 딥러닝에서 훈련에 사용되는 방대한 양의 사용자 데이터는 사생활 침해 문제를 야기하였고 사진이나 보이스와 같이 사용자이 개인적이고 민감한 데이터를 수집한 기업들이 데이터들을 무기한으로 소유한다. 사용자들은 자신의 데이터를 삭제할 수 없고 사용되는 목적도 제한할 수 없다. 예를 들면, 환자 진료기록에 대한 딥러닝 기술을 적용하기 원하는 의료기관들과 같은 데이터소유자들은 사생활과 기밀유지 문제로 환자의 데이터를 공유할 수 없고 딥러닝 기술의 혜택을 받기 어렵다. 우리는 멀티 파티 시스템에서 다수의 작업자들이 입력 데이터집합을 공유하지 않고 신경망 모델을 공동으로 사용할 수 있는 프라이버시 보존 기술을 적용한 딥러닝 방법을 설계한다. 변형된 확률적 경사 하강에 기초한 최적화 알고리즘을 이용하여 하위 집합을 선택적으로 공유할 수 있는 방법을 이용하였고 결과적으로 개인정보를 보호하면서 학습 정확도를 증가시킨 학습을 할 수 있도록 하였다.

• 현장농수산연구지
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• 제17권1호
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• pp.21-43
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• 2015

Korean floricultural industry has grown under the full backing of government, as it placed itself as the main export item since 2000s. Despite its high-speed growth after the domestic production scale of trillion won, the floricultural industry lost its pace after 2005, due to the market-opening of agricultural product and global economic depression. Although the national income is growing and the level of civilized living is following, spending on flowers is faltering. As of such circumstances, necessity for analyzing flower consumption trend and behavior has came out, along with the calls for expansion plan of flower consumption, under the basis of result analysis on consumer reports. The result of the research contains the trend/consumption behavior analysis on domestic and foreign flower industry to boost floricultural industry, along with reviews on various studies of the developmental process of domestic and foreign cut-flowers/pot-plants consumption trend. Also this study has reached to the various recognition of people toward flower, through a public survey. Through such results, this study would like to propose the measures for diffusion of flower-consumption culture, achieving the improvement of life-quality of public along. First, efforts on reviewing the customer accessibility is essential to create flower- culture and the consumption. Second, to eliminate the obstacles that prevents flowers from public's daily life is essential. Third is the effective public-relations on flowers. To create consuming culture and to adhere the positive images, it is essential to research and systematically organize categories of color, scent, and elements of flower and utilize them. Last proposal is the organization of flower-concerned personnels and the leading groups. The change is affected by the economical, social environment, along with the emotions of consumers. Therefore the necessity for the leading group to be the control-tower of such changes are very clear.

• 한국산림과학회지
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• 제112권4호
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• pp.490-501
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• 2023

본 연구에서는 강우의 침투과정 및 수분 재분포 현상을 분석하기 위하여 실내 컬럼실험을 수행하였으며, 토층 내 함수비를 효율적으로 측정하기 위하여 딥러닝 기법 중 하나인 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 사용하여 함수비 예측 모델을 구축하였다. 컬럼실험으로부터 획득된 디지털 이미지를 구축된 CNN 모델에 적용한 결과 시간에 따른 토층별 함수비를 효과적으로 측정할 수 있었으며, 토층별로 설치된 함수비 센서에 따른 함수비와도 비교적 잘 일치하는 것으로 나타났다. 결과적으로 CNN을 활용하여 토층 내 연속적인 함수비 분포를 파악하는 것이 가능하였으며, 토성 및 지반 함수비 조건에 따른 침투 과정을 효과적으로 분석할 수 있었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제46권6호
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• pp.535-542
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• 2023

This study aimed to implement a deep learning model that can perform quantitative quality control through ACTS software used for quantitative evaluation of ACR phantom in CT quality control and evaluate its usefulness. By changing the scanning conditions, images of three modules of the ACR phantom's slice thickness (ST), low contrast resolution (LC), and high contrast resolution (HC) were obtained and classified as ACTS software. The deep learning model used ResNet18, implementing three models in which ST, HC, and LC were learned with epoch 50 and an integrated model in which three modules were learned with Epoch 10, 30, and 50 at once. The performance of each model was evaluated through Accuracy and Loss. When comparing and evaluating the accuracy and loss function values of the deep learning models by ST, LC, and HC modules, the Accuracy and Loss of the HC model were the best with 100% and 0.0081, and in the integrated model according to the Epoch value, Accuracy and Loss with epoch 50 were the best with 96.29% and 0.1856. This paper showed that quantitative quality control is possible through a deep learning model, and it can be used as a basis and evidence for applying deep learning to the CT quality control.

• Current Optics and Photonics
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• 제8권1호
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• pp.38-44
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• 2024

Under the influence of atmospheric turbulence, a star's point image will shake back and forth erratically, and after exposure the originally small star point will spread into a huge spot, which will affect the ground calibration of the star sensor. To analyze the impact of atmospheric turbulence on the positioning accuracy of the star's center of mass, this paper simulates the atmospheric turbulence phase screen using a method based on a sparse spectrum. It is added to the static-star-simulation device to study the transmission characteristics of atmospheric turbulence in star-point simulation, and to analyze the changes in star points under different atmospheric refractive-index structural constants. The simulation results show that the structure function of the atmospheric turbulence phase screen simulated by the sparse spectral method has an average error of 6.8% compared to the theoretical value, while the classical Fourier-transform method can have an error of up to 23% at low frequencies. By including a simulation in which the phase screen would cause errors in the center-of-mass position of the star point, 100 consecutive images are selected and the average drift variance is obtained for each turbulence scenario; The stronger the turbulence, the larger the drift variance. This study can provide a basis for subsequent improvement of the ground-calibration accuracy of a star sensitizer, and for analyzing and evaluating the effect of atmospheric turbulence on the beam.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권4호
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• pp.634-651
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• 2021

Dynamic X-ray (DXR) is a functional imaging technique that uses sequential images obtained by a flat-panel detector (FPD). This article aims to describe the mechanism of DXR and the analysis methods used as well as review the clinical evidence for its use. DXR analyzes dynamic changes on the basis of X-ray translucency and can be used for analysis of diaphragmatic kinetics, ventilation, and lung perfusion. It offers many advantages such as a high temporal resolution and flexibility in body positioning. Many clinical studies have reported the feasibility of DXR and its characteristic findings in pulmonary diseases. DXR may serve as an alternative to pulmonary function tests in patients requiring contact inhibition, including patients with suspected or confirmed coronavirus disease 2019 or other infectious diseases. Thus, DXR has a great potential to play an important role in the clinical setting. Further investigations are needed to utilize DXR more effectively and to establish it as a valuable diagnostic tool.

• 대한영상의학회지
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• 제81권3호
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• pp.467-487
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• 2020

뇌종양의 진단 및 치료 반응 평가의 기본이 되는 영상기법은 해부학적 영상이다. 현재 임상에서 사용 가능한 영상기법들 중 확산 강조 영상 및 관류 영상이 추가적인 정보를 제공하고 있다. 최근에는 종양의 유전체 변이와 이질성 평가가 중요해지면서 라디오믹스와 딥러닝을 이용한 영상분석기법의 임상 응용이 기대되고 있다. 본 종설에서는 뇌종양 영상 임상 적용에서 여전히 중요한 해부학적 영상을 중심으로 한 자기공명영상 촬영 권고안, 최신 영상기법 중 확산 강조 영상 및 관류 영상의 기본 원리, 병태생리학적 배경 및 임상응용, 마지막으로 최근 컴퓨터 기술의 발전으로 많이 연구되고 있는 라디오믹스와 딥러닝의 뇌종양에서의 향후 활용가치에 대해 기술하고자 한다.