• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권4호
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• pp.241-246
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• 2003

정상 성인을 대상으로 언어생성과제의 시각적 지시과제와 청각적 지시과제에 대한 기능적 MR영상들을 비교하고자 하였다. 6명의 정상 성인을 대상으로 자기공명영상기기를 이용하였다 시각적, 청각적 언어 지시과제는 명사의 언어를 이용하여. 휴지기. 확성기를 각각 6번 구성하였다. 뇌의 활성영역의 휴지기와 확성기의 신호변화에 따른 데이터는 MRDx 프로그램으로 처리하였고 cross correlation 방법으로 통계 처리하였다. 시각적, 청각적 지시과제의 분석방법은 lateralization index 공식으로 뇌 반구의 활성화 voxel의 총합과 좌$.$우 반구의 픽셀 수를 구하였고, 지시 과제에 대한 활성화 영역을 “Area of Activation Cells” 값에 따라 4등급으로 분류하여 비교 분석하였다. 시간적 청각적 지시과제에서 Broca, Wernicke 영역 등에서 크기는 다르지만 모두 활성화가 관찰되었다. lateralization index에서 뇌반구의 활성화 값에 차이는 시각적 지시과제에 비해 청각적 지시과제가 높은 활성화 값을 보였다. 그러므로 언어영역에 대한 뇌의 기능적 영상을 얻는데 두 방법 모두 유용하다고 생각된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.43-54
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• 2012

본 논문에서는 야지 환경에서 동작하는 무인이동로봇에서 획득한 3차원 LIDAR (Light Detection and Ranging) 센서 정보와 로봇이 이동하는 지형의 3차원 DSM (Digital Surface Map)에서 정사윤곽선(Ortho-edge) 특징영상을 생성하고 정합하여 로봇의 현재 위치를 추정하는 기술을 제안한다. 최근의 무인이동로봇의 위치 인식에 대한연구는 GPS (Global Positioning System), IMU (Inertial Measurement Unit), LIDAR 등의 위치인식 센서를 융합하는 경우가 많아지고 있다. 특히 LIDAR에서 획득한 거리정보를 ICP(Iterative Closest Point) 기반의 기하정합으로 로봇의 위치를 추정하는 기술이 개발되고 있다. 그러나 이동로봇에서 획득한 센서 정보는 DSM의 센싱 방향과 큰 차이차이가 있어 기존의 기하정합 기술을 사용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 센싱 방향에서 획득한 3차원 LIDAR 거리정보와 DSM에서 정사윤곽선이라는 특징 영상을 생성하고 이들을 정합하여 로봇의 위치를 추정하는 새로운 기술을 제안한다. DSM으로부터 현재 시점의 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 전방향 LIDAR 거리센서에서 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 그리고 정사윤곽선 영상의 정합 기술을 설명하였다. 실험에서는 다양한 주행 경로에 대한 위치 추정의 오차를 분석하고 제안 기술의 성능의 우수성을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.27-35
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• 2023

본 논문에서는 복합소재 생산 분야에서 수요가 높은 프리프레그 섬유 제조 공정에 딥러닝 기반의 결함 검출 및 분류 시스템을 적용하여 생산성을 높이는 과정을 제안한다. 다양한 조건별 다량의 불량 발생으로 해결방안이 필요한 토우 프리프레그 제조 장비에 적용하기 위해 우선 결함 감지와 분류 모델 제작에 필요한 카메라 및 조명을 선정하여 최적의 환경을 구축하였다. 그리고 다중 분류 모델 제작에 필요한 데이터를 수집하고 정상 및 불량 조건에 따라 라벨링을 진행하였다. 다중 분류 모델은 CNN 기반으로 제작하였으며 VGGNet과 MobileNet, ResNet 등의 사전 학습모델을 적용하여 성능을 비교하고 정확도 및 손실 그래프로 개선 방향을 파악한다. 주요 문제로 과적합 문제를 확인하여 개선하기 위해 데이터 증강 및 Dropout 기법을 적용하여 보완하였다. 모델에 대한 성능 평가를 위해 혼돈행렬을 성능지표로 한 성능 평가를 진행하였으며 99% 이상의 성능을 확인하였다. 또한, 실제 공정에 적용하여 실시간 획득된 이미지에 대한 분류 결과를 확인해보며 판별 값이 정확히 도출되는지 확인한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1099-1110
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• 2023

자율주행 및 robot navigation의 인식 시스템은 성능 향상을 위해 다중 센서를 융합(Multi-Sensor Fusion)을 한 후, 객체 인식 및 추적, 차선 감지 등의 비전 작업을 한다. 현재 카메라와 라이다 센서의 융합을 기반으로 한 딥러닝 모델에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 입력 데이터의 변조를 통한 적대적 공격에 취약하다. 기존의 다중 센서 기반 자율주행 인식 시스템에 대한 공격은 객체 인식 모델의 신뢰 점수를 낮춰 장애물 오검출을 유도하는 데에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 타겟 모델에만 공격이 가능하다는 한계가 있다. 센서 융합단계에 대한 공격의 경우 융합 이후의 비전 작업에 대한 오류를 연쇄적으로 유발할 수 있으며, 이러한 위험성에 대한 고려가 필요하다. 또한 시각적으로 판단하기 어려운 라이다의 포인트 클라우드 데이터에 대한 공격을 진행하여 공격 여부를 판단하기 어렵도록 한다. 본 연구에서는 이미지 스케일링 기반 카메라-라이다 융합 모델(camera-LiDAR calibration model)인 LCCNet 의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트에 스케일링 공격을 하고자 한다. 스케일링 알고리즘과 크기별 공격 성능 실험을 진행한 결과 평균 77% 이상의 융합 오류를 유발하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.81-87
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• 2016

본 실험에서 제안된 질감특징분석 알고리즘은 지방간 환자의 CT영상을 이용하여 정상영상과 질환영상으로 구분하여, 정상 간 CT영상과 지방간 CT영상을 생성하고 제안된 질감특징분석을 이용한 컴퓨터보조 진단 시스템에 적용하여 6개의 파라메타로 정량적 분석을 통해 지방간 CT영상의 질환 인식률을 도출하고 평가하였다. 결과로 지방간 CT영상 30증례 중에서 각각의 파라메타별 질감특징 값에 대한 인식률은 평균 밝기의 경우 100%, 엔트로피의 경우 96.67%, 왜곡도의 경우 93.33%로 높게 나타났고, 평탄도의 경우 83.33%, 균일도의 경우 86.67%, 평균대조도의 경우 80%로 다소 낮은 질환 인식률을 보였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 의료영상의 컴퓨터보조진단 시스템으로 발전된 프로그램을 구현한다면 지방간 CT영상의 질환부위 자동검출 및 정량적 진단이 가능해 컴퓨터보조진단 자료로서 활용이 가능할 것으로 판단되며 최종판독에서 객관성, 정확성, 판독시간 단축에 유용하게 사용 될 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.47-54
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• 2010

오래된 영화 필름이나 비디오 테이프 등의 영상물에서 나타나는 대표적인 손상으로는 긁힘과 얼룩무늬 손상이 있으며, 본 논문은 긁힘 손상을 자동 탐지하고, 자기상관 (AR: autoregressive) 이미지 생성모델 (PAST-PRESENT 모델) 기반의 영상 인페인팅 모델을 사용하여 손상을 복원하는 시스템을 설계하고 구현하였다. AR 이미지 모델 생성을 위해, 지역성을 최대화할 수 있도록 인접 화소를 모으는 Sampling Pattern을 사용하였으며, 추출된 화소들을 필터링 (filtering)하는 단계, AR 모델 파라미터 계산 (model fitting)을 위한 Durbin-Levinson 알고리즘, 최종 파라미터를 통한 훼손된 화소의 예측 및 보간 단계로 구성된다. 구현된 시스템은(1) VHS 테이프를 통한 아날로그 영상물의 디지털화, (2) 긁힘 손상의 자동탐지와 자동손상복원, (3) 얼룩무늬의 수동탐지와 자동복원의 3단계 복원절차를 지원하도록 설계하였다. 단계 1과 단계 2는 영상복원 고속화를 위해 TIDSP 보드 (TMS320DM642 EVM)을 이용하여 구현하였으며, 단계 3은 사용자의 수동탐지를위해, PC 를 사용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안된 기법을 고전 한국영화 2편 (자유만세와 로보트 태권 V)에 대하여 실험하였으며, 본 논문에서 제안한 자기상관 기반의 복원 시스템은 Bertalmio 인페인팅 기법과 비교하였으며, 주관적 화질 (MOS 테스트) 및 객관적 화질 (PSNR), 특히, 숙련된 복원기술자에 의한 복원과의 차이를 정의하는 복구품질 (RR)에서 향상된 결과를 보임을 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.34-40
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• 2004

본 연구에서는 인체에 무해하며, 고분해능 측정과 저가격화 및 소형으로 제작이 가능한 광섬유를 이용한 광영상단층촬영기 제작에 관한 것이다. 시스템의 기본원리는 마이켈슨 간섭계를 이용한 것으로서 광섬유를 이용하여 간섭계를 구성하였다. 시스템의 구성으로는 광원은 분해능 및 측정범위를 고려하여 1,300(nm) 중심파장을 가지며 대역폭이 35(nm)인 상용제품의 SLD(Superluminersent diode)를 사용하였으며, 샘플내부의 영상을 검출하기 위한 간섭신호 검출방법은 기준거울이 선형적으로 이동하여 광경로를 일치하는 광지연선로를 구성하였다. 그리고 간섭계는 단일모드 광섬유를 이용하여 마이켈슨 간섭계를 구성하였으며, 스캐너는 시준기를 이용하여 샘플에 대한 초점을 고정하였으며, 스텝모터를 이용하여 샘플에 대한 횡단방향의 이동을 통해 샘플의 2차원 단층영상을 측정하도록 하였다. 수광부는 소신호인 간섭신호를 검출하기 위하여 감도가 뛰어나면 잡음특성이 우수한 800-1,700(nm) 측정범위의 광검출기를 사용하였다. 신호처리부에서 간섭신호의 포락선 신호만을 검출하기 위하여 증폭 및 필터링 하여 A/D 변환을 거친 후 영상검출 프로그램을 통해 실시간으로 단층영상을 나타내도록 하였다. 측정결과 분해능은 약 30($\mu\textrm{m}$)로서 이론식과 일치함을 확인하였으며, 샘플을 이용한 단층촬영에서 실시간으로 양파조직의 조직형태를 측정하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.362-369
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• 2014

본 연구는 골다공증 환자의 Digital 요추 측부 영상을 이용하여 질감특징의 통계적 분석으로 컴퓨터 보조진단 시스템 구현과 질병의 조기진단 및 치료를 위한 실험적인 모형 연구로 신뢰성 있는 보조적 진단 정보를 제공함으로써 골다공증에 대한 정확한 진단 방향을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 정상인의 Digital 방사선 요추 측부 영상과 골다공증 환자의 Digital 방사선 요추 측부 영상을 실험 영상으로 하여 설정된 ROI에 대한 통계적 질감특징 값을 6가지 parameter로 나타냈다. 골다공증에 대한 질감특징분석 값 중 Average Gray Level에서 95%로 최고 높은 인식률을 나타내었고, Uniformity에서 80%로 가장 낮은 인식률을 나타내었다. 또한 Average Contrast에서 82.5%, Smoothness에서 90%, Skewness에서 87.5%, Entropy에서 87.5%를 나타내어 6가지 Parameter에서 모두 80%이상의 높은 인식률을 나타내 알고리즘의 안정성을 입증하였다. 따라서 본 연구 결과를 토대로 의료영상의 컴퓨터자동진단 시스템으로 발전된 프로그램을 coding 한다면 의료영상의 병소부위 자동검출, 질병 진단을 위한 예비 진단자료, 질병의 확진을 위한 자료제공, 제한된 장비로도 진단 가능, 의료영상의 판독시간 단축에 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.1365-1373
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• 2002

본 논문에서는 자율 이동로봇이 장애물을 회피하며 목표하는 지점까지의 경로를 구성하여 찾아가는 알고 리즘을 제안하고자 한다. 시스템의 구성은 로봇에 탑재된 CCD카메라로부터 획득한 영상신호를 RF 무선 모듈을 이용하여 PC로 보내고 PC에서 영상 처리 과정을 거친 후, 장애물로 인식되는 지역을 회피하도록 제어 신호를 이동로봇으로 전송하는 것이다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐하여 PC로 전송하고 호스트는 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 피해 나가도록 하며 로봇이 이동한 거리를 PC로 전송하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점까지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 추적해 나가도록 한다. 먼저 로봇으로부터 전송되어진 영상은 호스트PC에서 다음과 같은 영상처리과정을 거치도록 한다. 먼저 Original영상을 입력받아서 3X3 mask Sobel 연산자를 사용한다. 그리하면 윤곽선이 추출된다. 여기서 추출된 윤곽정보는 처리가 용이하도록 NOR Converter를 거치도록 한다 마지막으로 이 영상의 경계값을 찾는다. 처음에 획득한 영상은 깨끗한 환경에서 얻어진 것이 아니라 주변에 여러 가지 기구나 명암대비가 뚜렷하지 못한 조건들로 되어 있다. 어떤 장애물이라도 가까이서 획득한 영상으로 보게 되면 색상이 단일한 색상으로 나타난다. 즉, 멀리 있는 영상정보나 장애물이 없는 영상 정보 쪽에 히스토그램이 넓게 분포되기 마련이다. 이런 이유로 마지막에 Convert를 처리한 영상의 경계치를 229로 둔다. 그러면 거의 흰색에 가까우면서도 약간의 그레이 레벨만 가진다 하더라도 흑백 대비를 뚜렷하게 만들어 준다. 즉, 불순 성분을 받아들이기 위하여 경계값을 높이는 것이다. 다음으로 처리된 영상의 좌표를 (0, 0)에서 (0, 197)까지의 히스토그램 분포를 스캔한다. 그러면 장애물이 있는 부분의 히스토그램의 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 이용하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다

• 한국방사선학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.369-374
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• 2015

본 연구에서 제안된 질감특징분석 알고리즘은 뇌출혈환자의 CT영상을 이용하여 정상영상과 질환영상으로 구분하여, 고유영상 및 실험영상을 생성하고 제안된 컴퓨터보조진단 시스템에 적용하여 6개의 파라메타로 정량적 분석을 통해 뇌출혈 CT영상의 인식률을 도출하고 평가하였다. 결과로 뇌출혈 CT영상 40증례 중에서 각각의 질감 특징값에 대한 인식률은 평균밝기의 경우 100%, 평균대조도의 경우 100%, 평탄도의 경우 100%, 왜곡도의 경우 100%로 높게 나타났고, 균일도의 경우 95%, 엔트로피의 경우 87.5%로 다소 낮은 질환 인식률을 보였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 의료영상의 컴퓨터보조진단 시스템으로 발전된 프로그램을 구현한다면 뇌출혈 CT영상의 질환부위 자동검출 및 정량적 진단이 가능해 컴퓨터보조진단 자료로서 활용이 가능할 것으로 판단되며 최종판독에서 정확성과 판독시간 단축에 유용하게 사용 될 것으로 사료된다.