• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제16권2호
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• pp.142-151
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• 2012

목적: 간질중첩증의 동맥 스핀 라벨링 자기공명영상 소견을 알아보고자 한다. 대상과 방법: 본 기관에 내원한 환자들을 대상으로 후향적으로 검색하여 중 간질중첩증으로 임상적으로 진단받았으면서 동맥 스핀 라벨링을 포함한 자기공명영상검사를 받은 환자들을 찾아 이미지를 분석 하였다. 결과: 총 여섯명의 간질중첩증 환자들이 검색되었으며 이 환자들은 모두 EEG에서 이상소견이 나타난 부위에 국소적 CBF증가 소견을 보였다. 특히 두 명의 환자에서는 DWI를 포함한 고식적 자기공명영상 시퀀스에서 모두 특이 소견 보이지 않았으나 동맥 스핀 라벨링 이미지에서만 국소적으로 증가된 CBF를 보였다. 결론: 간질중첩증 환자들의 진단에 있어서 동맥 스핀 라벨링은 기존 영상검사에 더하여 추가적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.631-636
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• 2019

최근 많은 연구자들이 대규모 현장에 투입된 건설자원의 유형과 위치를 자동 파악하는 영상분석기술을 활발히 개발하고 있다. 하지만 기존의 방법들은 인식하고자 하는 건설 물체(작업자, 중장비, 자재 등)를 학습용 이미지 데이터에 표시하는 Labeling 작업을 요구하고 이에 불필요한 시간과 노력이 낭비된다는 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해서 본 연구는 액티브 러닝을 활용한 영상기반 건설현장 물체 자동 인식 프레임 워크를 제안함을 목표로 한다. 개발 프레임워크 검증을 목적으로 건설분야 Benchmark 데이터셋을 이용하여 실제 실험을 진행하였다. 그 결과, 액티브 러닝을 통해 학습한 모델은 다양한 특성을 지닌 건설물체를 성공적으로 인식할 수 있었고, 기존의 학습 DB 구축 방식과 비교할 때 더 적은 데이터 수와 반복학습 횟수로도 높은 성능을 가지는 영상분석모델을 개발할 수 있었다. 결과적으로 기존에 요구되던 학습 DB 구축을 위한 Labeling 작업을 줄일 뿐만 아니라 총 시간과 비용을 최소화할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.2132-2139
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• 2006

내포 병렬성을 포함하는 병렬 프로그램은 복잡한 수행 양상을 가지며, 태스크들은 병행적으로 수행되는 경향이 있다. 이러한 병행성은 대부분의 오류을 유발하는 근본적인 원인이 된다. 본 논문은 병렬 프로그램 수행양상을 영상화하여 두 태스크간의 병행성을 판별할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 전역적인 구조를 보이는데 제약이 있고 과다한 추상화로 인하여 수행양상의 직관성을 저해하는 경향이 있다. 본 논문에서 제안한 기법은 영상 가시화에 적합한 레이블링 기법을 제안하고, 제안한 레이블링 기법을 적용하여 산출된 각 태스크의 레이블정보를 2차원 평면상에서 분할된 영역으로 표현한다. 이를 토대로 각 태스크의 순서화 관계를 식별할 수 있는 독립된 영상을 생성한다. 결과로 생성된 영상은 관련 태스크의 의미론적 분석을 간소화하고 전체 프로그램의 전역적 수행 구조의 개요를 사용자에게 효과적으로 제공한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.9-16
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• 2010

이동 객체 검출은 입력 영상에서 배경과 다른 전경 객체를 찾는 것을 말하는 것으로 지능 영상 감시, HCI, 객체 기반 영상 압축 등의 여러 영상 처리 응용 분야에서 필요한 과정이다. 기존의 이동 객체 검출 알고리즘은 상당한 계산량을 요구하여 다채널 영상 감시 응용, 또는 임베디드 시스템에서의 단일 채널의 실시간 응용에 사용하는 데 애로가 많다. 보다 정확한 이동 객체 검출을 위하여 필요한 과정인 전경 마스크 정정은 보통 열림, 닫힘 등의 모폴로지 연산을 통해 수행된다. 모폴로지 연산은 계산량이 적지 않고 게다가 프로세싱 방법이 달라 이동 객체 검출의 다음 단계인 연결 요소 레이블링 루틴과 동시에 처리되기 어렵다. 본 논문에서는 먼저 모폴로지 연산과는 달리 연결 요소 레이블링 루틴에서 사용되는 주변 픽셀 점검 과정을 활용한 전경 마스크 정정 알고리즘인 "주변 전경 픽셀 전파"을 고안하고, 이를 활용하여 전경 마스크 정정과 연결 요소 레이블링이 동시에 수행될 수 있는 이동 객체 검출 방법을 제안한다. 실험을 통해, 제안된 이동 객체 검출 방법이 기존의 모폴로지 연산을 사용한 방법 보다 정확하게 이동 객체를 검출하였으며, 대상 실험 영상 프레임 및 비디오에 대해서는 최소 4배 이상 신속하게 처리됨을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.288-292
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• 2016

In this paper, we propose an infrared image based human victim recognition method for a search and rescue robot in dark environments, like general disaster situations. For recognizing a human victim, an infrared camera on a RGB-D camera, Microsoft Kinect, is used. The contrast and brightness of the infrared image are first improved by histogram equalization, and the noise on the image is removed by morphological operation and Gaussian filtering. For recognizing a human victim, the binarization and blob labeling methods are applied to the improved image. Finally, for verifying the effectiveness and feasibility of the proposed method, an experiment for human victim recognition is carried out in a dark environment.

• 융복합기술연구소 논문집
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• 제11권1호
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• pp.1-5
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• 2021

Deep learning based methods achieve state-of-the-art accuracy, however, they typically rely on supervised training with large labeled datasets. It is known in many medical applications that labeling medical images requires significant expertise and much time, and typical hand-tuned approaches for data augmentation fail to capture the complex variations in such images. This paper proposes a 3D image augmentation method to overcome these difficulties. It allows us to enrich diversity of training data samples that is essential in medical image segmentation tasks, thus reducing the data overfitting problem caused by the fact the scale of medical image dataset is typically smaller. Our numerical experiments demonstrate that the proposed approach provides significant improvements over state-of-the-art methods for 3D medical image segmentation.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.496-502
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• 2016

본 논문에서는 영상처리를 통해 GUI를 기반으로 산업용 디지털 기기의 측정값을 인식하고 기록하는 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 시스템은 기존의 차량번호판 인식과 달리 산업용 측정기의 LCD화면에 표시되는 값은 디지털 숫자로 표시하고 있어 소수점과 마이너스 표시, LCD보호유리의 반사광등의 여러 가지 장애요인을 고려하였다. LCD화면에 표시된 숫자를 인식하기 위해 블롭 레이블링 (blob-labeling)기법을 사용하였으며, 인식한 숫자 이미지는 템플릿 매칭(template matching)을 통해 숫자가 무엇인지 판별하여, 인식한 측정값을 측정시간과 함께 저장장치에 기록하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 산업현장에서 제품의 내외경이나 높이를 측정하고 기록할 때 수기로 작성하는 번거로움을 줄이고, 수기로 작성 시 잘못 기입하는 경우를 방지함으로써 생산 공정 과정에서 오류가 없는 효율적인 공정관리가 가능하게 하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.47-54
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• 2001

본 논문에서는 얼굴의 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 사람의 얼굴에 대한 특징 인수를 추출하기 위하여 우선 이진 영상을 생성한다. 하나 하나의 고립된 영역으로 분리하기 위하여 화소 라베링을 한 후 만들어진 가변 블록 단위로 면적을 구하고, 윤곽선 추적 방법에 의하여 둘레를 추한 후 면적, 둘레, 원형도 및 모양의 유사도를 구한다. 전체 유사도와 일반적인 구조 및 특징을 활용하여 눈, 코, 입의 특징 요소를 추출한 후 12개의 얼굴의 특징 인수들을 추출한다. 얼굴의 왼쪽 눈과 오른쪽 눈 사이의 거리, 왼쪽 눈과 코와의 거리, 오른쪽 눈과 코와의 거리, 왼쪽 눈과 입과의 거리, 오른쪽 눈과 입과의 거리, 코와 입과의 거리 및 각 거리간의 기울기를 이용하여 100명으로부터 획득한 297개의 원 영상을 대상으로 12개의 특징 인수를 추출한 결과 92.73%의 추출 성공률을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.33-38
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• 2010

본 논문에서는 USB 인터페이스 방식의 웹 카메라를 통해 입력받은 영상을 영상처리 기법을 통해 손의 움직임과 손가락 개수를 파악하여 실시간으로 마우스의 기능을 구현하는 알고리즘을 제안하였다. 웹 카메라로부터 입력받은 RGB 컬러모델 영상을 조명 변화에 강한 YCbCr 컬러 모델 영상으로 변환하여 휘도 성분을 제외한 색차 성분만으로 피부색을 추출해 이진화된 영상으로 만든다. YCbCr 컬러 모델을 이용하여 피부색을 추출할 경우, 주변 환경에 의해 정확한 손 영역을 추출할 수 없어 라벨링(labeling)과 열림(opening) 연산, 닫힘(closing) 연산을 수행하여 정확한 손 영역을 추출한다. 이렇게 추출된 손 영역의 중심을 이용하여 마우스 포인터를 이동시키며 손가락 개수를 이용하여 마우스의 클릭을 수행하였다. 구현된 제안 기법을 실험한 결과, 마우스 포인터 이동을 위한 기능 성공률은 평균 94.0%, 손가락 개수 인식률은 평균 96.0%로 실용화 가능성을 보였다.

• Applied Microscopy
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• 제46권3호
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• pp.134-139
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• 2016

Detailed structural and molecular imaging of intact organs has incurred academic interest because the associated technique is expected to provide innovative information for biological investigation and pathological diagnosis. The conventional methods for volume imaging include reconstruction of images obtained from serially sectioned tissues. This approach requires intense manual work which involves inevitable uncertainty and much time to assemble the whole image of a target organ. Recently, effective tissue clearing techniques including CLARITY and ACT-PRESTO have been reported that enables visualization of molecularly labeled structures within intact organs in three dimensions. The central principle of the methods is transformation of intact tissue into an optically transpicuous and macromolecule permeable state without loss of intrinsic structural integrity. The rapidly evolving protocols enable morphological analysis and molecular labeling of normal and pathological characteristics in large assembled biological systems with single-cell resolution. The deep tissue volume imaging will provide fundamental information about mutual interaction among adjacent structures such as connectivity of neural circuits; meso-connectome and clinically significant structural alterations according to pathologic mechanisms or treatment procedures.