• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권5호
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• pp.12-21
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• 2006

본 논문에서는 컬러 영상에서 배경의 복잡도와 객체의 위치에 관계없이 영상 내에 존재하는 중요 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 중요 객체를 추출하기 위해 에지(edge) 정보와 색상(color) 정보를 이용한 특징 지도를 사용한다. 또한, 효과적인 객체 추출을 위해서 참조 지도(reference map)를 제안한다. 참조 지도를 생성하기 위해서는 영상에서 사람의 시각에 두드러지게 구분되는 영역을 표현하는 특징 지도(feature map)를 먼저 생성한다. 그런 다음, 특징 지도들을 효과적으로 결합하여 배경의 영향을 최소화 하면서, 중요 객체가 존재할 확률이 높은 영역들을 포함하는 참조 지도를 생성한다. 특징 지도를 생성하기 위해서는 밝기 차 정보를 나타내는 에지와 YCbCr 컬러와 HSV 컬러 공간에서의 색상 성분을 사용하며, 특징 지도에 대한 생성 방법은 영상 내에서 밝기차이와 색상차이에 의해서 나타나는 경계 부분을 추출하는 방법을 사용한다. 최종적으로 중요 객체가 존재하는 영역을 나타내기 위해서 참조 지도와 특징 지도들을 결합한 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결합 지도는 중요 객체의 외곽선 정보만을 표현하기 때문에, 객체 전체를 표현할 수 있는 객체 후보 영역을 추출하는데, 이를 위해서는 객체 후보 영역을 추출하기 위해서 convex hull 알고리즘을 사용한다. Convex hull 알고리즘에 의해서 추출된 영역은 여전히 배경 부분을 포함하고 있으므로, 영상 분할 방법을 적용하여 배경을 제거한 후 영상에서의 중요 객체를 추출한다. 제안한 알고리즘의 성능을 실험적으로 확인한 결과, 평균적으로 84.3%의 정확율과 81.3%의 재현율의 성능을 보였다.

• 천문학회지
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• 제35권2호
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• pp.97-103
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• 2002

We have mapped 1 $deg^2$ region toward a high latitude cloud MBM 40 in the J = 1 - 0 transition of $^{12}CO$ and $^{13}CO$, using the 3 mm SIS receiver on the 14 m telescope at Taeduk Radio Astronomy Observatory. We used a high resolution autocorrelator to resolve extremely narrow CO linewidths of the molecular gas. Though the linewidth of the molecular gas is very narrow (FWHP < 1 km $s^{-1}$ ), it is found that there is an evident velocity difference between the middle upper part and the lower part of the cloud. Their spectra for both of $^{12}CO$ and $^{13}CO$ show blue wings, and the position-velocity map shows clear velocity difference of 0.4 km $s^{-1}$ between two parts. The mean velocity of the cloud is 3.1 km $s^{-1}$. It is also found that the linewidths at the blueshifted region are broader than those of the rest of the cloud. We confirmed that the visual extinction is less than 3 magnitude, and the molecular gas is translucent. We discussed three mass estimates, and took a mass of 17 solar masses from CO integrated intensity using a conversion factor $2.3 {\times} 10^{20} cm^{-2} (K\;km s^{-1})^{-1}$. Spatial coincidence and close morphological similarity is found between the CO emission and dust far-infrared (FIR) emission. The ratio between the 100 f.Lm intensity and CO integrated intensity of MBM 40 is 0.7 (MJy/sr)/(K km $s^{-1}$), which is larger than those of dark clouds, but much smaller than those of GMCs. The low ratio found for MBM 40 probably results from the absence of internal heating sources, or significant nearby external heating sources.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제7권2호
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• pp.116-123
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• 2003

목적 : 가토 모델을 이용한 급성 허혈성 뇌경색에서 확산강조 자기공명영상과 관류자기공명영상의 유용성에 대해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 여섯 마리의 순계 가토의 경동맥에 히스토아크릴글루와 리피오돌 및 텅스텐 파우더를 동맥내 주입하여 뇌경색을 유발한 후 1시간 내에 고식적인 T1 및 T2 강조영상, 그리고 확산강조 자기공명영상과 관류자기공명영상을 획득하였다. 관류자기공명영상은 측내실 수준과 대뇌기저핵의 1cm 상방에서 각각 얻었고, 이 영상을 특수 영상 소프트웨어로 후처리하여 뇌혈류 용적 , 뇌혈류양 및 평균 조영제 통과시간을 포함한 관류 영상을 획득하였다. 뇌경색 부위는 각각의 관류 지도와 확산강조 자기공명영상으로 평가하였다. 뇌경색 부위와 반대편 정상 부위에서 조영제 평균 통과시간 차이를 측정하였다. 결과 : 모든 가토에서 T2 강조영상상 비정상 신호강도는 없었으나 확산강조 자기공명영상에서 고신호강도의 뇌경색 병변을 확인할 수 있었다. 상대적 뇌혈류용적, 뇌혈류양 및 평균 조영제 통과시간을 포함한 관류자기공명영상에서 모두 관류 결손을 인지할 수 있었다. 뇌혈류양과 평균 조영제 통과시간 지도에서 관류결손지역으로 나타난 면적의 비교는 6예 중 4예에서 평균 조영제 통과시간 지도가 뇌혈류양 지도보다 면적이 크게 나왔으며, 2예는 같았다. 평균 조영제 통과시간 지도의 관류결손 면적이 뇌혈류양 지도보다 작게 나온 경우는 없었다. 또한 뇌혈류양 지도에서 병변의 면적은 확산강조 자기공명영상에서의 병변의 면적보다 3예에서 넓게 나타났고, 3예에서 같게 나타났다. 평균 조영제 통과시간 지도에서 병변의 면적은 확산강조 자기공명영상에서의 병변의 면적보다 모두 크게 나타났다. 평균 조영제 통과시간 지도에서 병변의 면적이 뇌혈류양 지도에서 병변의 면적보다 크면서 확산강조 자기공명영상에서와 같은 경우가 3예, 뇌혈류양 지도에서 병변의 면적이 확산강조 자기공명영상에서와 같으며 평균 조영제 통과시간 지도에서 병변의 면적보다 작은 경우가 3예, 그리고 평균 조영제 통과시간 지도에서 병변의 면적이 뇌혈류양 지도의 병변의 면적보다 크면서 확산강조 자기공명영상에서의 면적이 가장 적은 경우가 1예 있었다. 결론 : 확산강조 자기공명영상과 관류자기공명영상은 가토에서 초급성 뇌경색을 진단하고 뇌혈류 역학상태를 평가하는데 유용한 기법이라고 생각된다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권5호
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• pp.213-222
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• 2008

본 논문은 2D 가상 착의 시스템의 컬러 영상 분할 및 직물 텍스쳐 매핑에 관한 것이다. 제안된 시스템은 컬러 영상 분할에 의해 2D 의류 모델 영상으로부터 분할된 의류 형상 영역에, 명도 차분 맵에 기반하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킬 수 있는 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 색이나 명도에 상관없이, 선택된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 직물 패턴이나 직물 색을 가상적으로 변경시킬 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 사실적인 가상 착의 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 최소한으로 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 제안된 시스템에 따르면, 실제 의복을 제작하지 않고도 직물 패턴 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있으므로 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있고, 또한 구매자의 의사결정을 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1696-1705
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• 1996

중앙값여파기의 일반화된 형태인 스택여파기의 이론을 써서 잡음으로 왜곡된 영상에서의 윤곽선 검출기를 연구하였다. 이 논문에서 제안된 추정값 차이기법(difference of estimates:DoE)은 충격성 잡음의 환경에서 매우 효율적인 기법으로 기존의 형태학적 접근 방법을 개선하였다고 할 수 있다. 이 기법에서는 잡음이 있는 영상에 스택필터를 사용하여 잡음이 없는 원영상의 불림 영상(diated version)과 녹임 영상(eroded version)을 최적으로 추정한다. 그 결과로 얻어진 추정 영상의 차이에 적절한 문턱값 연산을 적용하여 윤곽선을 얻을 수 있다. 이 기법을 써서 얻은 결과는 가산상 정규 잡음의 경우에는 Canny의 기법을 이용하여 얻은 결과와 상응하는 성능을 갖고, 충격성 잡음의 경우에는 훨씬 좋은 성능을 보여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.459-465
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• 2013

본 논문은 영상 속 객체와 배경의 컬러 특징을 이용한 주요 객체의 자동 추출 방법에 관한 연구이다. 인간이 객체를 판단할 때에는 배경과 객체의 색상 차이를 이용하는데 이러한 요소를 객체 추출 방법에 적용시키기 위해서는 배경과 객체의 색차를 강조하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 원 RGB 영상을 인간의 시각 시스템과 유사한 HSV 색 공간으로 변환하고 각기 다른 분포도의 메디안 필터를 적용한 두 개의 영상을 생성한 뒤 두 개의 메디안 필터가 적용된 영상들을 합산하였고 데이터 군집화 방법인 Mean Shift 알고리즘을 적용하여 색상 특징을 그룹화 하였다. 마지막으로 이진화 작업을 위하여 영상의 채널 수를 3 채널에서 1 채널로 정규화 한 뒤 영상 내 픽셀들의 평균값을 임계값으로 이용하는 이진화 방법으로 객체 지도 영상을 생성하였고 주요 객체를 추출하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제30권4호
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• pp.104-111
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• 2019

Purpose: Online magnetic resonance-guided adaptive radiotherapy (MRgART), an emerging technique, is used to address the change in anatomical structures, such as treatment target region, during the treatment period. However, the electron density map used for dose calculation differs from that for daily treatment, owing to the variation in organ location and, notably, air pockets. In this study, we evaluate the dosimetric effect of electron density override on air pockets during online ART for pancreatic cancer cases. Methods: Five pancreatic cancer patients, who were treated with MRgART at the Seoul National University Hospital, were enrolled in the study. Intensity modulated radiation therapy plans were generated for each patient with 60Co beams on a ViewrayTM system, with a 45 Gy prescription dose for stereotactic body radiation therapy. During the treatment, the electron density map was modified based on the daily MR image. We recalculated the dose distribution on the plan, and the dosimetric parameters were obtained from the dose volume histograms of the planning target volume (PTV) and organs at risk. Results: The average dose difference in the PTV was 0.86Gy, and the observed difference at the maximum dose was up to 2.07 Gy. The variation in air pockets during treatment resulted in an under- or overdose in the PTV. Conclusions: We recommend the re-contouring of the air pockets to deliver an accurate radiation dose to the target in MRgART, even though it is a time-consuming method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1062-1075
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• 2010

의료 영상 분야에서 영상의 분할 및 특성의 추출을 위하여 명암도 차이를 이용하는 방법이 널리 사용되고 있으며, 임계값을 결정한 뒤 이를 기준으로 영상을 이진화하는 임계값 방식이 잘 알려져 있다. 임계값 방식 중 자주 사용되는 방식이 임계값을 선택하는 데 효율적이면서, 효과적인 선정 기준을 제시하고 있는 Otsu 알고리즘이다. 하지만 흉부 X-ray 영상에 대해서는 Otsu 알고리즘의 적용으로 좋은 영상 분할 결과를 얻을 수 없다. 이는 폐 영역 주변에는 갈비뼈나 혈관과 같은 다양한 기관이 존재하여 따라서 명암도 레벨의 분포가 불명확하기 때문이다. 이러한 불명료성을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 X-ray 영상의 배경을 배제한 후 Otsu 알고리즘을 적용하고, 명암 레벨 지도를 생성한 후, 이를 이용하여 X-ray 영상을 분할하는 효과적인 폐 영역 추출 알고리즘을 제시한다. 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 제안한 방법과 기존의 1차원 및 2차원 Otsu 알고리즘, 그리고 전문가의 육안 분할 결과와 비교하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존 Otsu 방법에 비해 더 정확하게 폐 영역을 추출하였으며, 육안 분할 결과와 거의 비슷한 결과를 보여 주었다.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제2권1호
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• pp.1-14
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• 2021

The study has been carried out with an objective to prepare Siberian roe deer habitat potential maps in South Korea based on three geographic information system-based models including frequency ratio (FR) as a bivariate statistical approach as well as convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) as machine learning algorithms. According to field observations, 741 locations were reported as roe deer's habitat preferences. The dataset were divided with a proportion of 70:30 for constructing models and validation purposes. Through FR model, a total of 10 influential factors were opted for the modelling process, namely altitude, valley depth, slope height, topographic position index (TPI), topographic wetness index (TWI), normalized difference water index, drainage density, road density, radar intensity, and morphological feature. The results of variable importance analysis determined that TPI, TWI, altitude and valley depth have higher impact on predicting. Furthermore, the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve was applied to assess the prediction accuracies of three models. The results showed that all the models almost have similar performances, but LSTM model had relatively higher prediction ability in comparison to FR and CNN models with the accuracy of 76% and 73% during the training and validation process. The obtained map of LSTM model was categorized into five classes of potentiality including very low, low, moderate, high and very high with proportions of 19.70%, 19.81%, 19.31%, 19.86%, and 21.31%, respectively. The resultant potential maps may be valuable to monitor and preserve the Siberian roe deer habitats.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제7권4호
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• pp.287-294
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• 2006

대량 주문 생산은 의류 시장에서 고속으로 성장하는 분야이다. 의류 대량 주문 생산 분야에서 2D 가상 착의 시스템은 생산하기 전에 의류를 판매하는 것을 가능하게 해주고 제품 개발과 제조와 관련된 시간과 비용을 절감할 수 있도록 지원하는 비주얼 도구들 중 하나이다. 본 논문은 2D 실사 기반 가상 착의 시스템의 직물 컬러 매핑 방법에 관한 것이다 제안된 방법은 의류 모델 영상에서 영역 성장 기법을 통해 원하는 의류 형상을 분할한 후, 분할된 의류 형상 영역의 명도 차분 맵에 기반하여, 사용자가 선택한 새로운 직물 컬러를 해당 의류 형상 영역에 매핑시킨다. 2D 가상 착의 시스템에서 제안된 방법을 이용할 경우, 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이, 선택된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 직물 컬러를 가상적으로 변경시킬 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체 차림새를 위한 다양한 직물 컬러 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다.