• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권1호
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• pp.105-125
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• 2024

Gliomas are the most common malignant brain tumor and cause the most deaths. Manual brain tumor segmentation is expensive, time-consuming, error-prone, and dependent on the radiologist's expertise and experience. Manual brain tumor segmentation outcomes by different radiologists for the same patient may differ. Thus, more robust, and dependable methods are needed. Medical imaging researchers produced numerous semi-automatic and fully automatic brain tumor segmentation algorithms using ML pipelines and accurate (handcrafted feature-based, etc.) or data-driven strategies. Current methods use CNN or handmade features such symmetry analysis, alignment-based features analysis, or textural qualities. CNN approaches provide unsupervised features, while manual features model domain knowledge. Cascaded algorithms may outperform feature-based or data-driven like CNN methods. A revolutionary cascaded strategy is presented that intelligently supplies CNN with past information from handmade feature-based ML algorithms. Each patient receives manual ground truth and four MRI modalities (T1, T1c, T2, and FLAIR). Handcrafted characteristics and deep learning are used to segment brain tumors in a Global Convolutional Neural Network (GCNN). The proposed GCNN architecture with two parallel CNNs, CSPathways CNN (CSPCNN) and MRI Pathways CNN (MRIPCNN), segmented BraTS brain tumors with high accuracy. The proposed model achieved a Dice score of 87% higher than the state of the art. This research could improve brain tumor segmentation, helping clinicians diagnose and treat patients.

• 한국국방기술학회 논문지
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• 제5권4호
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• pp.16-21
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• 2023

세계적으로 지뢰의 수는 감소하는 추세이지만, 과거에 묻힌 지뢰로 인한 피해는 계속되고 있다. 이에따라 본 연구는 지뢰탐지 장비의 개선과 미래 군인 수의 감소 등으로 인해 발생할 수 있는 문제점, 제한사항에 대한 해결방안을 생각하였다. 현재 지뢰탐지기들에는 데이터 저장 기능이 탑재되어 있지 않아 연구 등을 위한 데이터 구축에 제한사항이 있다. 그리고 실제 환경에서 데이터 구축은 많은 시간과 인력이 들어가게된다. 그래서 본 연구에서는 gprMax 시뮬레이션을 활용하여 데이터를 생성하고, CNN 기반의 경량 모델인 MobileNet을 학습시켰고, 실제 데이터로 검증한 결과 97.35%의 높은 식별율을 볼 수 있었다. 그러므로 딥러닝, 시뮬레이션 등의 기술이 지리탐지 장비 등에 접목되는 가능성을 보고, 미래 발생할 수 있을 문제점을 어느정도 해소하고 우리군이 미래 과학기술군이 되기위한 무기체계 발전의 발판이 되길 기대한다.