• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권6호
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• pp.817-824
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• 2007

Tractography using Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging (DT-MRI) is a method to determine the architecture of axonal fibers in the central nervous system by computing the direction of the principal eigenvector in the white matter of the brain. However, the fiber tracking methods suffer from the noise included in the diffusion tensor images that affects the determination of the principal eigenvector. As the fiber tracking progresses, the accumulated error creates a large deviation between the calculated fiber and the real fiber. This problem of the DT-MRI tractography is known mathematically as the ill-posed problem which means that tractography is very sensitive to perturbations by noise. To reduce the noise in DT-MRI measurements, a tensor-valued median filter which is reported to be denoising and structure-preserving in fiber tracking, is applied in the tractography. In this paper, we proposed the modified gradient descent method which converges fast and accurately to the optimal tensor-valued median filter by changing the step size. In addition, the performance of the modified gradient descent method is compared with others. We used the synthetic image which consists of 45 degree principal eigenvectors and the corticospinal tract. For the synthetic image, the proposed method achieved 4.66%, 16.66% and 15.08% less error than the conventional gradient descent method for error measures AE, AAE, AFA respectively. For the corticospinal tract, at iteration number ten the proposed method achieved 3.78%, 25.71 % and 11.54% less error than the conventional gradient descent method for error measures AE, AAE, AFA respectively.

• 전자공학회논문지
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• 제53권4호
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• pp.117-128
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• 2016

대지의 접지 시스템 설치는 안전성과 전기 기기의 올바른 작동을 위해 필수적이며, 대지 파라미터, 특히 토양의 저항률은 대지 접지 시스템 설계에서 결정되어야 한다. 토양의 저항률을 측정하기 위한 가장 흔한 방법은 Wenner의 4전극 방법이 있으며, 이 방법은 1차원의 저항률을 얻기 위하여 가변 전극 간격을 갖는 큰 측정 세트가 요구되어 번거롭고, 시간소모가 많으며 비용이 많이 든다. 전기 저항 단층촬영법은 저비용이며 빠른 측정이 가능하다는 장점 때문에 토양의 저항률 분포를 추정하기 위해 적용될 수 있다. 전기 저항 단층은 관심지역에 놓인 전극에서 얻은 측정데이터를 사용하여 토양 저항률 분포를 특성화한다. 이때 전기 단층 촬영법의 역문제는 비선형성이 강하여 저항률 분포를 추정하기 위하여 Tikhonov 조정 방법을 갖는 반복적 Gauss-Newton 방법을 사용한다. 다양한 시뮬레이션을 수행하여 3차원 토양의 저항률 분포를 추정하는데 전기 저항 단층 촬영법은 유용한 성능을 제공하고 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.13-22
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• 2023

본 논문은 특정 자세를 취하고 있는 인간형 캐릭터의 단순한 실루엣 그림 등을 입력으로 받아 이로부터 3차원 신체 외형 정보를 복원하는 기술을 다룬다. 기하학적인 방법 만으로 실루엣에 담기지 않은 내부 형체를 추출하는 것은 매우 어려운 일이기에 본 논문은 대규모 신체 3차원 형체 데이터베이스 및 이의 통계적 분석 데이터를 활용하여 인간형 템플릿 모델을 실루엣에 맞도록 정합 하는 것을 주된 아이디어로 한다. 본 기술은 다음의 세 단계로 이뤄진다. 먼저 주어진 실루엣 이미지로부터 이미지 분석을 통해 윤곽선 및 법선 벡터를 추출한다. 둘째로, 실루엣 이미지와 3차원 모델 간의 점 대 점 대응관계를 수립한다. 마지막으로 수치적 최적화를 통해 실루엣과 모델이 최대한 일치하도록 파라메터들을 정한다. 본 논문은 실루엣 정보로부터 3차원 신체 형태를 최적화하는 실용적 방법론을 제시한 것이 주된 기여이며, 기술의 유효성을 실험을 통해 검증하였다.

• Toxicological Research
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• 제6권2호
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• pp.159-166
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• 1990

The ability of many toxigenic fungi to invade and develop in a wide variety of raw ingredients of human diet renders human exposure to mycotoxing very difficult to avoid. Most of the energy-rich commodities, such as cereal grains, oil seeds, tree nuts, and dehydrated fruits, are susceptible to mycotoxin contamination. Mycotoxins therefare have been recognized as an important class of hazardous substances in the human food chain. Although human exposure to mycotoxins is largely through ingestion, inhalation and skin contact may also be significant under conditions other than consumption of foods. Human ingestion of mycotoxins is due to consumption of contaminated dietary ingredients and the edible tissues and products of domestic animals that have been exposed to mycotoxins in moldy feed. Large scale acute human mycotoxicoses, such as ergotism in France, alimentary toxic aleukia in Russia, yellow rice syndrome in Japan, endemic nephropathy in Balkan countries, and acute aflatoxin poisonings in India and Taiwan, have been well documented, indicating that mycotoxicosis is a global problem. In some incidents, hundreds of victims were killed and many more became seriously ill. The mycotoxins that have been implicated in the etiology of these human diseases include aflatoxins, citreoviridin, cyclopiazonic acid, ergot alkaloids, moniliformin, ochratoxin A, trichothecenes, tenuazonic acid, and zearalenone. Among these, aflatoxins have been also implicated in the etiology of human primary liver cancer in those high-incidence countries in Africa and southeast Asia. It is well recognized that cause-effect relationship between mycotoxins and human diseases is very difficult to establish, especially for the cancer connection. Careful risk assessment must be performed to determine whether a mycotoxin indeed warrants costly regulatory actions.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.1658-1667
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• 2008

Reconstruction of 3D objects from a single view image is generally an ill-posed problem because of the projection distortion. A monocular vision based 3D object localization method is proposed in this paper, which approximates an object on the ground to a simple bounding solid and works automatically without any prior information about the object. A spherical or cylindrical object determined based on a circularity measure is approximated to a bounding cylinder, while the other general free-shaped objects to a bounding box or a bounding cylinder appropriately. For a general object, its silhouette on the ground is first computed by back-projecting its projected image in image plane onto the ground plane and then a base rectangle on the ground is determined by using the intuition that touched parts of the object on the ground should appear at lower part of the silhouette. The base rectangle is adjusted and extended until a derived bounding box from it can enclose the general object sufficiently. Height of the bounding box is also determined enough to enclose the general object. When the general object looks like a round-shaped object, a bounding cylinder that encloses the bounding box minimally is selected instead of the bounding box. A bounding solid can be utilized to localize a 3D object on the ground and to roughly estimate its volume. Usefulness of our approach is presented with experimental results on real image objects and limitations of our approach are discussed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4420-4438
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• 2021

Image dehazing is an ill-posed problem which is far from being solved. Traditional image dehazing methods often yield mediocre effects and possess substandard processing speed, while modern deep learning methods perform best only in certain datasets. The haze removal effect when processed by said methods is unsatisfactory, meaning the generalization performance fails to meet the requirements. Concurrently, due to the limited processing speed, most dehazing algorithms cannot be employed in the industry. To alleviate said problems, a lightweight fast dehazing network based on a multiple scale-patch framework (MSP) is proposed in the present paper. Firstly, the multi-scale structure is employed as the backbone network and the multi-patch structure as the supplementary network. Dehazing through a single network causes problems, such as loss of object details and color in some image areas, the multi-patch structure was employed for MSP as an information supplement. In the algorithm image processing module, the image is segmented up and down for processed separately. Secondly, MSP generates a clear dehazing effect and significant robustness when targeting real-world homogeneous and nonhomogeneous hazy maps and different datasets. Compared with existing dehazing methods, MSP demonstrated a fast inference speed and the feasibility of real-time processing. The overall size and model parameters of the entire dehazing model are 20.75M and 6.8M, and the processing time for the single image is 0.026s. Experiments on NTIRE 2018 and NTIRE 2020 demonstrate that MSP can achieve superior performance among the state-of-the-art methods, such as PSNR, SSIM, LPIPS, and individual subjective evaluation.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.303-306
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• 2021

이미지 초해상도는 영상 취득 과정에서 센서와 렌즈의 물리적인 한계 등으로 인하여 의해 화질이 저하된 이미지를 더 높은 배율로 복원하는 문제이다. 이미지 초해상도는 딥러닝을 통해 놀라운 성능향상을 이루었지만, 카메라로 촬영된 실제 이미지에서는 좋은 성능을 내지 못하였다. 이는 딥러닝에서는 'bicubic' 커널로 down-sampling된 합성 이미지 데이터를 사용하였던 것과 달리 실제 이미지에서는 'bicubic' 커널을 통한 화질 저하와는 다른 화질 저하, 즉 다른 커널을 통한 화질 저하가 발생하기 때문이다. 따라서 실제 이미지에 대한 성능을 높이기 위해서는 이에 대한 정확한 커널 예측이 필요하다. 최근 주목받기 시작한 이미지 초해상도를 위한 커널 예측은 초해상도를 잘 시켜주는 커널을 직접 찾는 방법[10, 13]과 이미지의 분포와 커널을 통해 다운샘플된 이미지에 대한 분포를 일치시켜주면서 커널을 예측하는 방법[14]으로 나누어져 있다. 그러나 두 방법 모두 ill-posed problem 인 커널 예측 문제를 한 장의 이미지만으로 해결하려는 것이기 때문에 정확한 예측에는 어려움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 두 장의 이미지를 활용한 이미지 화질 저하 커널 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 장의 이미지가 같은 카메라를 통해 촬영되었으며 이때 이미지 화질 저하는 카메라에 의해서만 영향을 받는다는 가정을 기반으로 한다. 즉, 두 장의 이미지는 같은 커널을 통해 저하된 이미지라는 가정을 한다. 제안된 방법은 [14]에서처럼 이미지 분포를 기반으로 한 커널 예측을 진행하며, 이미지 초해상도를 진행하고자 하는 이미지 외에 참고 이미지 또한 같은 커널에서 화질 저하를 시켰을 때 본래의 이미지와 같은 분포에 있도록 학습을 진행한다. 결과적으로 본 논문에서는 두 장의 이미지를 사용하였을 때 더욱 정확하게 커널을 찾을 수 있음을 보여준다. 두 장의 이미지를 활용하는 방식이 한 장의 이미지만을 활용하는 기존의 최고 수준의 방법에 비해 합성된 다양한 커널 데이터셋[14]에서 약 0.17dB 성능 향상이 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권1호
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• pp.7-17
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• 2005

천부 탄성파 굴절법 탐사를 이용하여 굴절이 발생하는 지층의 속도를 산출하는 것은 ill-posed 문제이다. 계산된 시간 변수들에서의 작은 변화들이 이로부터 산출된 속도들에 커다란 수평적 변화를 가져올 수 있으며 이는 종종 역산 알고리듬의 인위적인 오차를 유발한다. 이러한 인위적인 오차들은 모델링을 통해 인지되거나 보정되지 않는다. 그러므로 만약 모델에 근거한 역산을 통해 정밀한 지하 굴절 모델을 얻고자 한다면 정확한 초기 모델이 필요하다. 탄성파속도에서 인위적인 오차의 원인은 일반적으로 불규칙한 굴절면에 있다. 대부분의 경우에 GRM 방법을 이용하면 불규칙한 굴절면을 다룰 수 있고 굴절면의 정밀한 초기 모델을 만들 수 있다. 하지만 지표에 매우 가까운 극천부 지역 또한 불규칙하다면 GRM 방법의 효능은 감소하고 풍화대 보정이 필요하다. 천부 불균질대에 대한 일반적인 보정방법들은 수평적 확장이 제한된 극천부지역의 불균질대의 경우 효과적이지 못하다. 이럴 경우 GRM 평활화 통계적 방법(Smoothing Statics Method; SSM)이 지층의 속도를 좀 더 정확하게 평가할 수 있는 간단하고 실용적인 방법이다. GRM SSM 방법은 제로 XY 값을 가지고 계산된 시간-심도값들로부터 실제 XY 값을 가지고 얻어진 시간-심도값들의 평균값을 빼줌으로써 평활화 정보정을 수행한다. 심도가 깊어질수록 시간-심도값들이 XY 값에 따라 크게 변하지 않으므로 이들의 평균값은 최적값과 훨씬 더 같아진다. 그러나 극천부의 불균질대에 대해 시간-심도값들은 XY 값들이 증가함에 따라 수평적으로 이동하고 평균화 과정을 통해 대폭 감소한다. 결과적으로, XY값들에 대해 평균화된 시간-심도단면도는 천부의 불균질대에 대한 보정에 효과적이다. 또한 제로 XY 값을 가지고 계산된 시간-심도값들은 천부 불균질대의 영향과 대상 굴절면에 대한 시간-심도값들의 합으로 주어지므로 그들의 차는 정보정을 위해 주시로부터 빼주어야 할 대략적인 값들을 제공한다. GRM SSM 방법은 결정론적인 풍화대에 대한 보정법이라기 보다는 평활화 과정이다. 이 방법은 수평적으로 확장이 매우 제한된 천부 불균질대에 대해 가장 효과적이다. 모델과 현장 적용 결과들을 통해 GRM SSM 방법을 이용하여 불규칙한 굴절면을 가진 지층들에 대해 좀 더 신뢰할 수 있는 정밀한 탄성파 속도를 산출할 수 있음을 보여주고 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제2권1호
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• pp.17-25
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• 1999

고해상의 지하 전기전도도 영상을 요하는 환경, 공학적인 적용을 위하여, 주파수영 역 전자탐사 자료를 이용한 주시 토모그래피를 수행하였다. 이를 위하여 우선 변환된 파동장을 파선급수(ray series)의 합으로 근사하여 자기장으로부터 직접 파동장의 초동을 구해낼 수 있는 방법을 제시하고 그 정확성 및 적용성을 검토하였다. 균질한 무한공간에서의 자기장을 이용한 발췌결과, 잡음이 없는 자료의 경우 주파수 2개를 사용하여도 아주 정확한 발췌가 이루어져 그 타당성이 입증되었으며, 기존의 파동장으로 직접변환하는 방법과 비교한 결과 더 적은 주파수 자료를 이용하여도 더 정확한 발췌가 이루어졌다. 층서구조 및 경사진 파쇄대 구조에 대하여 초동발췌 및 반복적 비선형 토모그래피를 적용하여 만족할만한 영상을 얻었다. 그러나 전기전도도의 비율이 큰 경우는 설정한 가정에 부합되지 않아 토모그래피 영상에서 전기비저항이 낮은 층이 확대되어 나타나는 결과를 보였다. 초동발췌를 위한 시간은 하나의 송, 수신 배열에 대하여 IBM PC로 10초 내외로, 현장에서 탐사를 수행하는 도중 실시간으로 발췌가 가능하다. 또한 토모그래피 역산을 위한 시간도 약 3분 이내로 전체 송, 수신 배열에 대한 측정이 끝남과 동시에 지하의 단면 영상을 확인할 수 있어 전자탐사 토모그래피의 현장 적용성을 한층 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제7권3호
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• pp.207-212
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• 2004

자기지전류(MT) 자료의 3차원 역산에 대해 소개한다. MT 자료의 역산 문제는 기본적으로 악조건이므로 유일한 해가 존재하지 않는다. 이러한 비유일성을 줄이고 정확한 역산해를 구하기 위해서는 역산 시 사전정보를 추가하는 제약조건을 가해야 한다. 물리탐사 분야에서 비선형 역산에 사용되는 가장 일반적인 방법은 일련의 선형화된 역산문제를 푸는 Gauss-Newton법이다. 이 알고리듬은 수렴 시, 모델 공간에서 역산문제에 대한 목적함수를 최소화하는 최적해를 준다. 그러나 이러한 반복적 선형화기법은 3차원 MT 역산의 경우 Jacobian 행렬을 구하기 힘들기 때문에 그 유용성에 한계가 있다. 이러한 어려움은 CG법에 의해 완화할 수 있다. 선형 CG법은 Gauss-Newton 반복의 각 단계를 근사적으로 풀기 위해서 사용된다. 한편 비선형 CG법은 목적함수의 최소화에 직접적으로 적용된다. 이들 CG법은 Jacobian 행렬의 계산 및 대형 선형방정식의 해를 반복 당 세 번의 모델링으로 대치할 수 있어서 3차원 역산에 적합하다.