The purpose of this study is to focus on living rooms that are preferred as a place for changing space image to the maximum and to find a method how finishing materials are expressed by selecting space with mix & match of many images. The study methods are as follows. First, understand the expressive trend of space images through the precedent studies and magazines, and examine its relationship with finishing materials. Second, select space images based on the contents understood earlier and extract adjective words that represent each space image through an expert survey. Third, find the cases where space images are expressed based on the extracted words and analyze expression methods of finishing materials. The results of the study are as follows. First, it was confirmed that recent space images are actively expressed through finishing materials. Second, space images selected through data related to the trend were classified as modern+natural, modern+traditional, modern+retro, classic+natural, classic+humor, and futurism+natural and 4 adjective words for each space image were extracted. Third, expressive elements of finishing materials were extracted as 'material'. 'texture', 'color', and 'pattern' through the precedent studies. Fourth, expressive methods of finishing materials for each space image could be suggested by analyzing the examples that show mix & match based on the contents extracted earlier. Lastly, it is expected to find various methods that lead space image into finishing materials by evaluating responses and changes in visual perception of residents according to expression of finishing materials based on this study.
MRI provides anatomical structure information with superb spatial resolution that can be utilized in clinical surgeries. Advanced image processing techniques in conjunction with the MRI-guided surgery is expected to be of great importance in brain surgeries in the near future. In this paper, we introduce an image-guided surgery technique using the stereo matching method. To perform image-guided biopsy operations, we made MRI markers, camera markers and a detection probe marker. To evaluate the accuracy of the image-guided system. we made a silicone phantom. Using the phantom and markers, we have performed MRI-guided experiments with a 1.5 Tesla MRI system. It has been verified from phantom experiments that our system has a positioning error less than 1.5%. Compared with other image guided surgery system, our system shows better positioning accuracy.
Objectives : The purpose of this study is to develop an apparatus which can take a facial image by self-operated capturing technique. The user can obtain one's facial image immediately after adjusting facial tilt and focusing distance. The system has been designed for classifying Sasang typology based on facial image. Methods : The system is composed of a Webcam, one-way glass mirror and mini LCD. The Webcam takes a facial image which is displayed on the mini LCD. Then the user can see and adjust to the right position in the real time through the image mirror-reflected from the mini LCD. The optical sensor is used to estimate the proper focusing distance. To verify the performance of the system, 11 characteristic points on the facial image are used and compared with high performance DSLR camera(D700) by applying the coefficient of variance and Bland-Altman Plot. Results : The developed system and D700 show enough agreement with the small coefficient of variance to analyse constitutional types with a facial im mage. However, the result of Bland-Altman plot shows that the width parameters have distortions owing to short focusing distance. Conclusions : The system is expected to be utilized on u-healthcare services for home environment after improving the distortion in the width parameters.
This study aimed to analyze the association among dental care consumers' responses to waiting time, hospital image, and patient satisfaction and provide basic data that could help qualitative waiting conditions management related to health care service. A survey was conducted from May 18 to June 20, 2016 in adults who had spent waiting time at dental hospitals or clinics, and the following conclusion was drawn: Hospital image was associated with the changes in reliance on dental care centers in case of long wait, the changes in reuse intentions, and the reservation system, and patient satisfaction was associated with gender, explanation of expected waiting time, the changes in reliance on dental care centers in case of long wait, the changes in reuse intentions, and the reservation system. The positive responses to waiting time was positively correlated with hospital image and patient satisfaction; the negative reaction to waiting time was negatively correlated with hospital image and patient satisfaction; and hospital image was positively correlated with patient satisfaction.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.5
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pp.251-256
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2021
Unlike general cameras, a high-speed camera capable of capturing a large number of frames per second can enable the advancement of some image processing technologies that have been limited so far. This paper proposes a method of removing undesirable noise from an high-speed input color image, and then detecting a human face from the noise-free image. In this paper, noise pixels included in the ultrafast input image are first removed by applying a bidirectional filter. Then, using RetinaFace, a region representing the person's personal information is robustly detected from the image where noise was removed. The experimental results show that the described algorithm removes noise from the input image and then robustly detects a human face using the generated model. The model-based face-detection method presented in this paper is expected to be used as basic technology for many practical application fields related to image processing and pattern recognition, such as indoor and outdoor building monitoring, door opening and closing management, and mobile biometric authentication.
The purpose of this study is to apply a deep learning model that can distinguish lung perfusion and lung ventilation images in nuclear medicine, and to evaluate the image classification ability. Image data pre-processing was performed in the following order: image matrix size adjustment, min-max normalization, image center position adjustment, train/validation/test data set classification, and data augmentation. The convolutional neural network(CNN) structures of VGG-16, ResNet-18, Inception-ResNet-v2, and SE-ResNeXt-101 were used. For classification model evaluation, performance evaluation index of classification model, class activation map(CAM), and statistical image evaluation method were applied. As for the performance evaluation index of the classification model, SE-ResNeXt-101 and Inception-ResNet-v2 showed the highest performance with the same results. As a result of CAM, cardiac and right lung regions were highly activated in lung perfusion, and upper lung and neck regions were highly activated in lung ventilation. Statistical image evaluation showed a meaningful difference between SE-ResNeXt-101 and Inception-ResNet-v2. As a result of the study, the applicability of the CNN model for lung scintigraphy classification was confirmed. In the future, it is expected that it will be used as basic data for research on new artificial intelligence models and will help stable image management in clinical practice.
Kyungho Yu;Hyungju Kim;Jeongin Kim;Chanjun Chun;Pankoo Kim
Smart Media Journal
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v.12
no.7
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pp.76-83
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2023
This study proposes a method to assist webtoon artists in the process of webtoon creation by utilizing a pretrained Text-to-Image model to generate webtoon images from text. The proposed approach involves fine-tuning a pretrained Stable Diffusion model using a webtoon dataset transformed into the desired webtoon style. The fine-tuning process, using LoRA technique, completes in a quick training time of approximately 4.5 hours with 30,000 steps. The generated images exhibit the representation of shapes and backgrounds based on the input text, resulting in the creation of webtoon-like images. Furthermore, the quantitative evaluation using the Inception score shows that the proposed method outperforms DCGAN-based Text-to-Image models. If webtoon artists adopt the proposed Text-to-Image model for webtoon creation, it is expected to significantly reduce the time required for the creative process.
The purpose of this multi-disciplinary convergent study is to establish Image Copyright Archive Model for Museums to protect image copyright and vitalize the use of images out of necessity of research and development on copyright services over the life cycle of art contents created by the museums and out of the necessity to vitalize distribution market of image copyright contents in creative industry and to formulate management system of copyright services. This study made various suggestions for enhancement of transparency and efficiency of art contents ecosystem through vitalization of use and recycling of image copyright materials by proposing standard system for calculation, distribution, settlement and monitoring of copyright royalty of 1,000 domestic museums, galleries and exhibit halls. First, this study proposed contents and structure design of image copyright archive model and, by proposing art contents distribution service platform for prototype simulation, execution simulation and model operation simulation, established art contents copyright royalty process model. As billing system and technological development for image contents are still in incipient stage, this study used the existing contents billing framework as basic model for the development of billing technology for distribution of museum collections and artworks and automatic division and calculation engine for copyright royalty. Ultimately, study suggested image copyright archive model which can be used by artists, curators and distributors. In business strategy, study suggested niche market penetration of museum image copyright archive model. In sales expansion strategy, study established a business model in which effective process of image transaction can be conducted in the form of B2B, B2G, B2C and C2B through flexible connection of museum archive system and controllable management of image copyright materials can be possible. This study is expected to minimize disputes between copyright holder of artwork images and their owners and enhance manageability of copyrighted artworks through prevention of such disputes and provision of information on distribution and utilization of art contents (of collections and new creations) owned by the museums. In addition, by providing a guideline for archives of collections of museums and new creations, this study is expected to increase registration of image copyright and to make various convergent businesses possible such as billing, division and settlement of copyright royalty for image copyright distribution service.
The role of radiology department has been greatly increased in the past few years as the technology in the medical imaging devices improved and the introduction of PACS (Picture Archiving and Communications System) to the conventional film-based diagnostic structure is a truly remarkable factor to the medical history. In addition, the value of using digital information in medical imaging is highly expected to grow as the technology over the computer and the network improves. However, the current medical practice, using PACS is somewhat limited compared to the film-based conventional one due to a poor image quality. The image quality is the most important and inevitable factor in the PACS environment and it is one of the most necessary steps to more wide practice of digital imaging. The existing image quality control tools are limited in controlling images produced from the medical modalities, because they cannot display the real image changing status. Thus, the image quality is distorted and the ability to diagnosis becomes hindered compared to the one of the film-based practice. In addition, the workflow of the radiologist greatly increases; as every doctor has to perform his or her own image quality control every time they view images produced from the medical modalities. To resolve these kinds of problems and enhance current medical practice under the PACS environment, we have developed a program to display a better image quality by using the ROI optical density of the existing gray level values. When the LUT is used properly, small detailed regions, which cannot be seen by using the existing image quality controls are easily displayed and thus, greatly improves digital medical practice. The purpose of this study is to provide an easier medical practice to physicians, by applying the technology of converting the H-D curves of the analog film screen to the digital imaging technology and to preset image quality control values to each exposed body part, modality and group of physicians for a better and easier medical practice. We have asked to 5 well known professional physicians to compare image quality of the same set of exam by using the two different methods: existing image quality control and the LUT technology. As the result, the LUT technology was enormously favored over the existing image quality control method. All the physicians have pointed out the far more superiority of the LUT over the existing image quality control method and highly praised its ability to display small detailed regions, which cannot be displayed by existing image quality control tools. Two physicians expressed the necessity of presetting the LUT values for each exposed body part. Overall, the LUT technology yielded a great interest among the physicians and highly praised for its ability to overcome currently embedded problems of PACS. We strongly believe that the LUT technology can enhance the current medical practice and open a new beginning in the future medical imaging.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.18
no.2
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pp.76-83
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2017
In this study, the original medical image, DICOM file, was converted into TIFF, BITMAP, GIF, JPEG image file, and then the conversion loss ratio according to the image compression and conversion process was quantitatively evaluated using Origin pro and ICY image analysis program. As the evaluation method, 50% MTF, structural similarity index, MSE, RMSE, maximum signal - to - noise ratio and so on were evaluated. The TIFF image file showed the same result as DICOM image in all experimental groups, Image file format. In this study, we propose a new method for evaluating the quality of digital images by applying original evaluation program such as Origin pro or ICY medical image analysis program. Is expected to be used as research data in the field of medical image processing, and TIFF image file showing the same result as DICOM image in the basic research field using digital medical image and evaluation program that does not support DICOM file Therefore, it is believed that it will help to secure reliability in digital medical image processing research using image file.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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