• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.402-407
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• 2004

인터넷은 사용이 매우 간편한 도구인 월드와이드웹의 등장으로 인하여 가장 독보적이면서도 강력한 지원을 제공하는 세계에서 가장 간편한 네트워크 자원이 되었다. 더 나아가 정적인 2차원을 넘어서 3차원 View 웹 서비스와 같은 동적인 서비스를 제공하는 많은 방법들이 제시되었다. 본 논문에서는 MRI, CT, PET 같은 2차원 의료 영상을 쌓아 만든 3차원 데이터를 웹에서 인터액티브하게 가시화 하는 볼륨 렌더링 View 프로그램을 제시할 것이다. 이를 위해 우리는 COM기술을 바탕으로 하는 ActiveX 컴포넌트인 OCX 컨트롤로 만들어 웹 페이지에서 실현 가능하도록 하였다. 또한 인터넷만 있으면 쉽게 원격에서도 3차원 가시화를 통한 영상 분석을 할 수 있는 기능을 제공하여 질병의 진단에 크게 기여 할 것으로 기대된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1885-1888
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• 2004

In order to render 3D model of the bone, the stack of cross-sectional images must be reconstructed from a series of X-ray radiographs, served as the projections. In the case where the distance between x-ray source and detector is not infinite, image reconstruction from projection based on parallel-beam geometry provides an error in the cross-sectional image. In such case, image reconstruction from projection based on conebeam geometry must be exercised instead. This paper is devoted to the determination of detector center for SART conebeam Technique which is critically effect the performance of the resulting 3D modeling.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권3_4호
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• pp.138-148
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• 2003

최근에는 가상 공간을 현실감 있는 영상으로 실시간 렌더링하기 위한 방법으로 모델기반 표현방법 대신 영상 기반 표현 방법을 사용하여 탐색 영상을 생성하는 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 영상 기반 탐색 시스템을 구현하기 위해 새로운 방법인 직각 교차 실린더 매핑과 분할기반 환경 모델 링 방법을 제안한다. 직각 교차 실린더란 두 개의 실린더를 직교하여 교차된 부분만을 표현한 물체를 말한다. 직각 교차 실린더 매핑 방법은 일반적인 환경 맵에서 발생하는 왜곡 현상을 제거하고 환경 맵에서 하나의 픽셀이 차지하는 환경 영역이 거의 일정하다는 특징을 가진다. 이러한 직각 교차 실린더 매핑 방법은 고정된 시점에서 완전 시야를 갖는 영상을 얻어 낼 수 있으나 시점이 변경된 영상을 표현하기 어렵다. 이를 위해 환경을 구성하는 물체들을 기준으로 환경 맵을 분할하고 분할된 물체의 특성에 따라 깊이 값을 설정하는 영상 분할을 통한 환경 모델 링 방법을 사용한다. 이 방법은 환경 맵에 적용하기 용이하며 다중 환경 맵을 사용 시 자세한 환경 모델 링이 가능하다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권2호
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• pp.255-262
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• 2002

가상현실은 시간과 공간의 제약을 줄일 수 있다는 장점 때문에 많은 부분에서 관심 있는 주제로 대두되고 있다. 이와 함께 최근의 xDSL 같은 초고속 인터넷 기반 기술의 발전은 3차원 모델의 실시간 서비스를 통해 가상현실을 구현하게끔 하고 있다. 그러나 이러한 네트워크 상에서의 3차원 모델 기반 가상현실 구현은 3차원 모델 데이터를 비대함으로 서비스에 제한을 받을 수밖에 없다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안 중 하나가 이미지 기반 가상현실이라 할 수 있다. 본 논문은 3차원 모델 데이터의 온라인 서비스시 3차원 모델 데이터의 비대함을 해결하기 위해 동적으로 생성된 3차원 모델에 이미지 기반 가상현실 기법을 적용하였다. 이와 함께 웹 서비스화 하기 위한 부가적인 기법을 기술하였으며 실 예를 통하여 이 기법의 효율성을 검증하였다. 이 방법을 적용시 3차원 모델 제공 서비스와 비교시 서비스 이용자에게 거의 동일한 현실감을 제공하면서 전송되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권6호
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• pp.48-60
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• 2011

최근 3차원 영상과 자유 시점 영상에 대한 연구가 매우 활발하다. 다수의 카메라로부터 취득된 다시점 영상 사이를 가상적으로 이동하며 시청할 수 있는 자유 시점 렌더링은 다양한 분야에 적용될 수 있어 주목받는 연구주제이다. 하지만 다시점 카메라 시스템은 경제적인 비용 및 전송의 제약이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로 한 장의 텍스처 영상과 상응하는 깊이 영상을 이용하여 가상 시점을 생성하는 방법이 주목받고 있다. 가상 시점 생성 시 발생하는 문제점은 원래 시점에서는 객체에 의해 가려져 있던 영역이 가상시점에서는 보이게 된다는 것이다. 이 가려짐 영역을 자연스럽게 채우는 것은 가상 시점 렌더링의 질을 결정한다. 본 논문은 가상 시점 렌더링에서 필연적으로 발생하는 가려짐 영역을 깊이 기반 인페인팅을 이용하여 합성하는 방법을 제안한다. 텍스처 합성 기술에서 우수한 성능을 보인 패치 기반 비모수적 텍스처 합성 방법에서 중요한 요소는 어느 부분을 먼저 채울 지 우선순위를 결정하는 것과 어느 배경 영역으로 채울 지 예제를 결정하는 것이다. 본 논문에서는 헤시안(Hessian) 행렬 구조 텐서(structure tensor)를 이용해 잡음에 강건한 우선순위 설정 방법을 제안한다. 또한 홀 영역을 채울 적절한 배경 패치를 결정하는 데에 있어서는 깊이 영상을 이용해 배경영역을 알아내고 에피폴라 라인을 고려한 패치 결정 방법을 제안한다. 기존 방법들과 객관적인 비교와 주관적인 비교를 통하여 제안된 방법의 우수성을 보이고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.846-855
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• 2007

암세포 조직 영상 분석에서 유효한 특성값 추출은 암세포 등급별 분류를 위한 중요한 과정이다. 본 논문에서는 디지털 영상 세포 측정법 기반 세포핵의 3차원 정량적 분석 방법을 제안한다. 먼저 공초점 현미경을 사용하여 신세포암의 각 등급별 3차원 볼륨 데이터를 획득하고, 지도학습 방법을 기반으로 슬라이스 영상의 화소의 컬러 특성값을 이용하여 세포핵을 분할했다. 세포핵의 3차원 가시화를 위해, 윤곽선 기반 표면 렌더링과 3차원 텍스쳐 사상 방법을 이용한 볼륨 렌더링을 수행했다. 이후 세포핵의 3차원 형태학적 특성값을 정의하고 추출했다. 어떠한 3차원 특성값이 진단 정보로 유용할 것인가를 평가하기 위해, 분산 분석을 이용하여 각 등급 간 3차원 특성값의 통계적 유효성을 분석했다. 마지막으로 추출한 특성값을 2차원 특성값과 비교하고 상관관계를 분석했다. 그 결과, 세포핵 등급과 3차원 형태학적 특성값 간의 유효한 통계학적인 차이를 확인했다. 제안한 방법은 정확한 진단과 예후 추정을 위한 새로운 등급 결정 시스템 개발을 위한 기반 연구로 활용될 수 있는 가능성을 보여주었다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권36호
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• pp.493-510
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• 2014

게임 콘솔에서부터 TV, 그리고 헐리우드 영화에 이르기까지 3D 렌더링 테크놀러지는 많은 분야에 쓰이고 있다. 컴퓨터로 이미지를 렌더링하는 방법은 90년대 후반까지는 Phong Shading을 위주로 하는 Rasterization 방식의 렌더링이 주를 이루었으며 이 방식은 최근에까지 영화나 극장용 애니메이션의 렌더링에 주력으로 쓰여 왔다. 21세기에 들어서는 레이 트레이싱(Ray Tracing)과 그 발전형인 글로벌 일루미네이션(Global Illumination)이 사실감과 퀄러티로 대두되면서 건축 렌더링부터 시장을 점유해갔으나, 글로벌 일루미네이션은 극장용 애니메이션이나 영화에 주력으로 사용되기에는 렌더링 시간이 비현실적으로 느린 경우가 많았다. 따라서 본 논문은 각 렌더링 방식의 개념적, 수학적 이해를 살펴본 후 앰비언트 어클루전(Ambient Occlusion)의 함수를 Rasterization방식에서 사용하는 Illumination Loop 식에 접목시켜서 글로벌 일루미네이션처럼 다양한 색의 조명을 반영하면서도 Rasterization처럼 빨리 렌더링 할 수 있는 알고리즘 수식과 이 수식을 사용한 RenderMan Shader 사용 예를 제시하였다. 이는 글로벌 일루미네이션이 나타낼 수 있는 사실적인 표현, 그리고 Rasterization방식의 빠른 속도, 이 두 가지 렌더링 방식의 장점만을 조합하여 짧은 렌더 타임을 유지하면서도 쉽게 좋은 퀄러티를 얻을 수 있는 새로운 개념으로써 이러한 방법은 이후 애니메이션이나 영화 VFX 제작에 있어서 제작비의 절감과 함께 좀 더 완성도 있는 결과물을 만들어 내는 역할을 할 수 있는 계기가 되길 바란다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1126-1134
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• 2017

A variety of medical service applications in the field of the Internet of Things (IoT) are being studied. Segmentation is important to identify meaningful regions in images and is also required in 3D images. Previous methods have been based on gray value and shape. The Visible Korean dataset consists of serially sectioned high-resolution color images. Unlike computed tomography or magnetic resonance images, automatic segmentation of color images is difficult because detecting an object's boundaries in colored images is very difficult compared to grayscale images. Therefore, skilled anatomists usually segment color images manually or semi-automatically. We present an out-of-core 3D segmentation method for large-scale image datasets. Our method can segment significant regions in the coronal and sagittal planes, as well as the axial plane, to produce a 3D image. Our system verifies the result interactively with a multi-planar reconstruction view and a 3D view. Our system can be used to train unskilled anatomists and medical students. It is also possible for a skilled anatomist to segment an image remotely since it is difficult to transfer such large amounts of data.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권11호
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• pp.919-927
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• 2013

본 논문에서는 HDR (high dynamic range) 영상 렌더링을 위한 히스토그램 변형 기법을 이용한 인지기반 톤 맵핑(tone mapping) 기법을 제안한다. HDR 톤 맵핑 알고리듬은 넓은 동적 영역을 갖는 영상을 LDR (low dynamic range) 영상 장치에 표현하기 위해 사용된다. 인간의 시각특성을 이용한 톤 맵핑 알고리듬은 상당히 효과적이지만 고정된 형태의 맵핑 함수를 사용하기 때문에 모든 영상에서 동일한 성능을 얻지 못한다. 제안하는 방법은 인지기반 톤 맵핑 함수와 히스토그램 변형기법을 적용하여 HDR 영상의 동적 영역을 압축한다. 인지기반 톤 맵핑 함수를 이용해서 원 영상의 히스토그램을 제한하고 보상과정을 통해서 적응적인 톤 맵핑 함수를 얻을 수 있다. 이는 화소값에 따라 서로 다른 제약조건들을 사용함으로써 contrast를 향상시킬 뿐만 아니라 원 영상의 디테일도 보존한다. 또한, 히스토그램 변형기법을 사용함으로써 과도한 히스토그램 평활화로 인한 왜곡을 개선할 수 있고, 더욱이 제어파라미터를 이용하여 영상의 contrast를 조정할 수 있다. 시뮬레이션 및 실험을 통해 주관적 및 객관적 성능을 비교하고 기존 방법에 비해 제안한 방법이 우수함을 입증한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.468-475
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• 2020

In this paper, we proposed a three-dimensional visualization system for medical images in augmented reality based on deep learning. In the proposed system, the artificial neural network model performed fully automatic segmentation of the region of lung and pulmonary nodule from chest CT images. After applying the three-dimensional volume rendering method to the segmented images, it was visualized in augmented reality devices. As a result of the experiment, when nodules were present in the region of lung, it could be easily distinguished with the naked eye. Also, the location and shape of the lesions were intuitively confirmed. The evaluation was accomplished by comparing automated segmentation results of the test dataset to the manual segmented image. Through the evaluation of the segmentation model, we obtained the region of lung DSC (Dice Similarity Coefficient) of 98.77%, precision of 98.45%, recall of 99.10%. And the region of pulmonary nodule DSC of 91.88%, precision of 93.05%, recall of 90.94%. If this proposed system will be applied in medical fields such as medical practice and medical education, it is expected that it can contribute to custom organ modeling, lesion analysis, and surgical education and training of patients.