• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권3호
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• pp.217-226
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• 2003

본 논문에서는 세선화 지문 영상의 순차적 레이블링을 이용하여 위치 이동, 크기 변화 그리고 회전에 무관한 새로운 지문 융선 특징 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 먼저 지문의 중심점을 지나는 수직선을 이용하여 세선화 지문 영상의 융선을 순차적으로 레이블링 한다. 그리고 레이블링한 개개의 융선들로부터 특징을 검출한다 검출하는 특징은 융선의 종류와 융선에 존재하는 특징점의 융선 각도이다. 이러한 방법을 이용하여 지문 융선의 특징을 검출하면, 지문을 이루고 있는 여러 융선들의 종류를 알 수 있고, 각 융선에 존재하는 특징점의 종류 및 이들의 각도를 알 수 있다. 두 개의 세선화 지문 영상을 이용하여 실험한 결과, 제안하는 알고리즘이 위치 이동, 크기 변화 그리고 회전에 무관한 지문 융선 특징을 검출함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.196-199
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• 2010

사람의 눈동자는 얼굴 크기와 비교해 볼 때 상대적으로 일정한 거리를 가지고 있기 때문에 이미지 정규화에 있어서 중요한 지표로 사용된다. 이 논문은 이러한 특징을 이용해 최적화된 세그멘테이션 방법을 사용하여 눈동자 검출의 새로운 접근방법을 소개한다. 눈 검출 방법은 세 가지 중요한 단계로 나눌 수 있다. (1)흑백 영상에서 눈 영역에 적합한 에지 추출 방법, (2)레이블링(labeling) 기법을 이용한 눈 영역 추출, (3)밝기값 정보를 이용한 눈동자 위치 검출. 실험 결과로는 다양한 조명 환경과 얼굴표정을 가진 2408장의 FERET 영상을 이용하여 98.9%의 검출 성능을 보였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.69-77
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• 2018

The malignant melanoma accounts for about 1 to 3% of the total malignant tumor in the West, especially in the US, it is a disease that causes more than 9,000 deaths each year. Generally, skin lesions are difficult to detect the features through photography. In this paper, we propose a computer-aided diagnosis algorithm based on deep learning for classification of malignant melanoma and benign skin tumor in RGB channel skin images. The proposed deep learning model configures the tumor lesion segmentation model and a classification model of malignant melanoma. First, U-Net was used to segment a skin lesion area in the dermoscopic image. We could implement algorithms to classify malignant melanoma and benign tumor using skin lesion image and results of expert's labeling in ResNet. The U-Net model obtained a dice similarity coefficient of 83.45% compared with results of expert's labeling. The classification accuracy of malignant melanoma obtained the 83.06%. As the result, it is expected that the proposed artificial intelligence algorithm will utilize as a computer-aided diagnosis algorithm and help to detect malignant melanoma at an early stage.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.338-340
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• 2019

최근 네트워크의 발달로 인해 데이터가 축적되는 속도와 크기가 증가되고 있다. 이 데이터들을 분류하는데 많은 어려움이 있는데 그 어려움 중에 하나가 라벨링의 어려움이다. 라벨링은 보통 사람이 진행하게 되는데 모든 사람이 같은 방식으로 데이터를 이해를 하는데 무리가 있어 동일한 기준으로 라벨링하는 것은 매우 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 GAN을 이용하여 입력 이미지를 기반으로 새로운 이미지를 생성하고 이를 학습을 하는 데 사용을 하여 입력 데이터를 간접적으로 학습할 수 있게 구현하였다. 이를 통해 학습 데이터의 개수를 늘려 분류의 정확도를 높일 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.510-512
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• 2023

In order to enhance a model's capability for detecting facial expressions, this research suggests a pipeline that makes use of the GradCAM component. The patching module and the pseudo-labeling module make up the pipeline. The patching component takes the original face image and divides it into four equal parts. These parts are then each input into a 2Dconvolutional layer to produce a feature vector. Each picture segment is assigned a weight token using GradCAM in the pseudo-labeling module, and this token is then merged with the feature vector using principal component analysis. A convolutional neural network based on transfer learning technique is then utilized to extract the deep features. This technique applied on a public dataset MMI and achieved a validation accuracy of 96.06% which is showing the effectiveness of our method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1988년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); 한국전력공사연수원, 서울; 21-22 Oct. 1988
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• pp.822-825
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• 1988

In this paper, we present a system which enables a real-time measurement of the number and also the body length of the fry (baby fish) using a line image sensor. Here, we consider a situation that fry are transported from a pond to another, pond through a pipe. At one position of the pipe a transparent rectanglar channel is mounted. The images of the fry, which run through this rectanglar channel, are detected by a line image sensor. The image signals are digitized to binary ones and the contour of the fry are detected. After that, a real-time image analysis is executed with a digital signal processor. Labeling program analyses the connection of every pixel. The results are transfered to a personal computer and displayed on the online monitor graphically.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제5권3호
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• pp.139-148
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• 1999

This study was conducted to develop an image processing system which can classify the pig's thermoregulatory behavior under the different environmental conditions. The 4 pigs of 25kg were housed in the environmentally controlled chamber(1.4m$\times$2.2m floor space). Postural behavior of the pigs was captured with an CCD color camera. The raw behavioral images were processed by thresholoding, reduction, separation of slightly contacted pigs, labeling, noise removal, computation of number of labels, and classification of the pig's behavior. The correct classification rate of the image processing system was 97.8%(88 out of 90 testing images). The results of this study showed that the image processing system could be used for a behavior-based automatic environmental controller.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.173-181
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• 2014

본 논문은 흉부 CT에서 폐, 기관지 및 폐혈관을 자동으로 분할 할 수 있는 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 방법은 3단계로 진행된다. 첫째는 최적 임계값과 3차원 레이블링을 통한 영역성장법으로 폐 및 기관지를 분할한다. 둘째는 기관지의 형태학적 정보를 활용하여 기관지의 첫 번째 분기점(용골)까지는 차감연산으로, 이후부터는 가변적 임계값 기법을 적용하여 기관지를 분할한다. 셋째는 폐에 대한 복원 과정으로 좌/우측 폐를 분리하고, 개선된 롤링 볼 알고리즘을 적용하여 폐 외곽의 이상 유무를 확인하며, 이상이 발견되면 그 부분을 제거하고, 2차 다항식 형태로 폐 외곽을 연결시킴으로서 정상적인 폐로 복원한다. 마지막으로 폐혈관은 임계 값 기법의 3 차원 레이블링과 3 차원 영역성장법을 적용하여 분할하였다. 시뮬레이션 결과 폐 주변조직의 손실 없이 정확하게 분할됨을 확인 할 수 있었다.

• 대한핵의학회지
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• 제28권2호
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• pp.167-171
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• 1994

Ethylcystein dimer (ECD) was synthesized by dimerizatlon of L-thiazolidine-4-carboxylic acid in liquid ammania with sodium metal and successive esterification in ethanolic solution of hydrogen chlorde. The purified product was labeled with $^{99m}Tc$ in the presence of sodium glucarate(pH= 5.6) and stannous chloride. Best result was obtained from the preparation con sisting of 0.1mg ECD, $40{\mu}l$ of 0.4M sodium glucarate (pH=5.6), and $20{\mu}g$ of stannous chloride. The labeling efficiency was 90% with previous condition. The labeled $^{99m}Tc$-ECD was stable at least for 3 hours in PBS(pH=7.4) at room temperature. About 10mCi of $^{99m}Tc$-ECD was injected to normal volunteer, and SPECT image of brain was obtained by triple head camera 10 minutes after inection. The image showed similar distribution of radioactivity in brain with that of HMPAO image.

• 디지털융복합연구
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• 제12권11호
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• pp.309-316
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• 2014

본 논문에서는 초점/비초점 영상에서 깊이 지도를 효율적으로 추출하기 위하여 그래프 컷(Graph Cut)과 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform)을 이용한 깊이 지도 생성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 해당 영상을 영역 별로 처리하기 위해 그래프 컷 방법으로 각 픽셀 간의 유사도를 이용하여 분할한다. 그 다음 분할 영역을 레이블링 하여 원 영상의 분할 영역 정보를 생성한다. 그리고 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 원 영상 내의 주파수 정보를 나타내는 LL, LH, HH, HL 부대역(Subband)을 생성한다. 마지막으로 4개의 부대역 중 영상의 초점/비초점 영역을 분석할 단서가 되는 HH, HL 대역을 이용하여 주파수 지도를 생성한 뒤 분할 영역에 따라 깊이 정보를 계산함으로써 깊이 지도를 추출한다. 제안하는 방법은 초점 정보인 블러(Blur)의 양에 따라 동적인 깊이의 할당이 가능하여 효율적인 깊이 지도의 생성이 가능하였다. 실험으로 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 방법을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가하였다.