• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.19-27
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• 2010

JPEG2000 이미지에서 사용자의 관심영역에 따라 동적으로 이미지의 일부를 우선적으로 처리하는 것이 관심 영역 처리기법이다. 작은 이미지는 큰 의미가 없지만, 큰 이미지에서는 화면에 출력되는 속도가 느리기 때문에 사용자가 먼저 보고자하는 영역을 지정함으로써 지정된 부분을 우선처리하게 된다. 사용자는 대략의 이미지 중에서 관심영역을 지정하면 지정된 영역의 범위를 마스킹 하여 이미지를 전송한 곳으로 보내게 된다. 관심영역 마스킹 정보를 얻은 서버는 우선적으로 마스킹 되어 있는 코드 블록을 우선적으로 전송한다. 여기서, 빠르게 마스킹 정보를 생성하는 것이 중요한데, 본 연구에서는 미리 만들어 놓은 48개의 마스킹 패턴을 사용하여, ROI(Region-of-Interest)와 배경의 분포에 따라 마스킹 패턴 중에 하나를 선택함으로써 마스킹 영역을 계산하는 시간을 현저히 줄였다. 이 패턴이 적용되는 블록은 한 블록 내에 ROI 영역과 배경 영역이 섞여 있는 블록이다. 한 블록 전체가 ROI 이거나 배경이면 이 패턴은 사용되지 않는다. 실험한 결과, ROI와 배경을 정확하게 분리하여 처리하는 방법에 비하여 약간의 품질은 떨어지지만, 처리시간은 현저히 줄었음을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.39-47
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• 2007

본 논문에서는 관심영역 부호화를 위한 적응적인 관심영역 마스크 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 사용자가 지정한 관심영역 정보를 이용하여 관심영역 마스크를 생성한다. 기존의 관심영역 부호화 방법에서는 모든 픽셀을 순차적으로 스캔하여 관심영역의 판별을 한 후에 관심영역 마스크를 생성하는 반면에, 제안한 방법은 관심영역 모양 특징을 기반으로 일부 픽셀만을 스캔하여 코드블록 단위의 관심영역의 판별을 한 후에 관심영역 마스크를 생성한다. 그리고 제안한 방법은 성능에 영향을 미치는 패턴 개수, 관심영역 임계값, 배경 임계값 매개변수를 제공한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 비교 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 속도 면에 있어서 우수함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.634-636
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• 2003

본 논문은 마스크 방식의 관심 영역(ROI, Region Of Interest) 부호 설계와 구현에 대하여 제시한다. 관심 영역에 대한 정지 영상 압축 알고리즘은 웨이블릿 변환과 사용자가 지정한 관심 영역을 결합하여 설계하였다. 즉, 사용자가 지정한 관심 영역을 이용하여 관심 영역 마스크를 생성한다. 양자화 과정에서 웨이블릿 계수들을 각 레벨과 서브밴드로 구분하고 생성된 관심 영역 마스크 정보를 이용하여 양자화 과정을 처리하여 부호화한다. 관심 영역에 대하여서는 높은 영상 품질과 그리고 전체 영상에 대하여서는 높은 압축을 동시에 실현시킬 수 있는 마스크 방식의 관심 영역 부호화 알고리즘을 설계하고 구현하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.784-791
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• 2022

Tack coat is a thin layer of asphalt between the existing pavement and asphalt overlay. During construction, insufficient tack coat layering can later cause surface defects such as slippage, shoving, and rutting. This paper proposed a method for tack coat inspection improvement using an unmanned aerial vehicle (UAV) and deep learning neural network for automatic non-uniform assessment of the applied tack coat area. In this method, the drone-captured images are exploited for assessment using a combination of Mask R-CNN and Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Mask R-CNN is utilized to detect the tack coat region and segment the region of interest from the surroundings. GLCM is used to analyze the texture of the segmented region and measure the uniformity and non-uniformity of the tack coat on the existing pavements. The results of the field experiment showed both the intersection over union of Mask R-CNN and the non-uniformity measured by GLCM were promising with respect to their accuracy. The proposed method is automatic and cost-efficient, which would be of value to state Departments of Transportation for better management of their work in pavement construction and rehabilitation.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1445-1454
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• 2006

하나의 영상에서 원하는 일부분만 고화질로 압축을 하거나, 우선적으로 전송하기 위하여 JPEG2000 표준에서 관심영역(ROI)코딩 방법을 제공한다. ROI 코딩에서 중요한 것은 ROI와 배경간의 상대적인 중요도 처리와 ROI 마스크 처리이다. 본 연구에서는 ROI 마스크 정보를 줄이고 화질을 개선하기 위하여, 기존의 묵시적 ROI 방법과 수정된 묵시적 ROI 코딩 방법을 보완한 적응적 ROI 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 압축된 비트 스트림으로부터 ROI를 추출하는 EBCOT 기반의 ROI 코딩 방법이며, 코드블록을 6가지 패턴으로 분류하여 ROI 마스크 정보를 구한다. 마스크 정보에는 코드블록 당 패턴 정보(3비트)와 두 영역간의 경계의 폭을 나타내는 정보(5비트)가 포함된다. 실험 결과, ROI에서 뿐만 아니라 전체 영역에서도 압축 성능이 우수함을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.97-101
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• 2022

본 논문에서는 CCTV를 활용하여 K-means, Sobel-mask 기반의 윤곽선 검출 기법을 이용한 영상 속 미세먼지 측정 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 CCTV 카메라를 이용하여 이미지를 수집하고 관심영역을 통해 이미지 범위를 지정한다. K-means 알고리즘을 적용하여 군집화가 완료되면 Sobel-mask를 통해 윤곽선을 검출하고 윤곽선 강도를 측정하며, 측정된 데이터를 바탕으로 미세먼지의 농도를 파악한다. 제안하는 방법은 대각선 측정에 장점을 가지는 Sobel-mask의 특성을 활용하여 산맥의 윤곽선을 추출하고 실험 결과로 미세먼지 농도에 따른 검출의 차이를 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.63-71
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• 2009

본 논문에서는 낮은 피사계 심도 JPEG2000 이미지의 복원 과정에서 관심영역을 자동으로 추출하여 우선적 처리하는 개선된 동적 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법과는 달리 사용자의 관심영역 지정 과정을 거치지 않고, DWT(Discrete Wavelet Transform)에서 특정 레벨의 고주파 서버 밴드를 사용하여 에지 마스크 정보를 생성한 후에 자동 에지 코드 블록 판별 알고리즘을 사용하여 관심영역을 빠르게 처리한다. 이 알고리즘은 에지 임계값과 4 방향(동, 서, 남, 북)으로 코드 블록 단위의 에지 마스크 정보를 이용하여 에지 코드 블록을 판별한다. 본 알고리즘을 기존의 Implicit 방법에 적용하여 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들에 비해 속도와 품질 면에 있어서 우수함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.81-89
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• 2009

JPEG2000에서 동적 관심영역 코딩을 지원하기 위해서는 빠른 ROI 마스크 생성이 제공되어야 한다. 기존의 관심영역 부호화에서는 모든 픽셀을 순차적으로 탐색하여 관심영역을 판별한 후에 ROI 마스크를 생성하므로 많은 처리시간을 요구하였다. 제안한 방법은 하나의 코드블록내에 네 모서리 부분의 픽셀을 탐색하고, 이 정보를 기반으로 ROI와 배경의 경계를 찾아내기 위해 가장자리를 탐색한다. 탐색 후 얻어진 결과는 ROI 분포정보와 가장자리와 경계부분이 만나는 지점인 두 점의 좌표로 구성된다. 얻어진 두 정보는 인코더로 전송되어 빠른 ROI 마스크를 얻도록 지원된다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교했을 때 품질은 큰 차이가 없지만, 탐색 시간과 마스크 생성시간에서 우수함을 보였다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제26권2호
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• pp.355-362
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• 2014

목 적 : 두경부 치료 시 환자의 고정을 위해 고정용 열성형가면(Thermoplastic mask, mask)을 사용한다. 치료 중 변동의 오차가 적은 정위적방사선수술에 사용되는 특수 제작된 마스크를 토모치료에 적용 했을 때 표면선량의 변화의 경향을 알아보고 유용성을 평가해보고자 한다. 대상 및 방법 : 일반적인 마스크(conventional mask, C-mask)와 정위적방사선수술 마스크(SRS mask, S-mask)를 이용하여 인체팬텀(rando phantom)을 동일한 중심선으로 고정한 후 모의 치료를 실시하였다. 획득한 영상은 치료계획시스템(treatment planning system, TPS)을 이용하여 안와부와 침샘부위를 치료 부위로 설정하여 각 각의 토모치료계획을 세웠다. 마스크의 특성에 따른 표면선량 측정을 위해 정위적방사선수술 마스크를 기준으로 치료부위에 주변에 위치한 두꺼운 부분과 얇은 부분을 관심영역으로 설정하여 마스크의 종류에 따른 동일한 위치의 표면 선량을 비교해보았다. 그리고 토모치료기를 이용하여 모의치료와 동일한 조건으로 인체팬텀을 위치시키고 치료계획에서 설정된 관심영역의 위치에 Gafchromic EBT3 필름을 팬텀 표면에 부착 하여 마스크를 착용한 후 치료 조사하였다. 선량 농도 분석 시스템(RIT)을 이용하여 조사된 필름의 표면선량을 측정하여 마스크의 종류에 따른 표면선량 변화의 양상을 비교해보았다. 결 과 : TPS에서 마스크의 종류에 의한 표면선량 변화는 안와에서 0.65~2.53 Gy, 타액선에서 0.85~1.84 Gy의 측정 변화값을 보여주었다. Gafchromic EBT3 필름을 이용한 표면선량 측정에서는 안와에서 -0.2~+3.46 Gy, 타액선에서 1.04~3.02 Gy의 측정 변화값을 보여 주었다. Smask를 적용하였을 때 C-mask를 기준으로 하였을 때 TPS에서 최대 4.26% Gafchromic EBT3 필름에서 최대 5.82%의 각 각의 표면선량 증가 경향을 나타내었다. 결 론 : S-mask의 사용으로 인한 표면선량은 무작위적으로 변하였으나 대체적으로 유효한 범위 안에 들어옴을 알 수 있었다. 본 연구에서는 표면선량의 변화값을 극대화 하기 위해 표면에 위치한 표적을 실험 하였으며 치료 표적이 심부에 위치할 경우와 치료 계획의 조건에 따라 표면 선량은 더 감소할 것으로 생각되어지며 이는 마스크에 따른 표면선량의 차이는 피부 부작용에 영향을 미치지 않을 것으로 사료된다. 그리고 치료 중 또는 치료 간 위치변화 감소의 장점은 치료 표적이 작고 결정 장기가 밀접한 경우 S-mask의 두경부 치료 적용은 유용할 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.93-101
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• 2009

본 논문에서는 웨이블릿 변환 된 고주파 서브밴드들의 에지 정보를 이용하여 관심 객체 영역을 고속으로 자동 검출해주는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 에지정보를 이용하여 블록단위의 4-방향 객체 윤곽탐색 알고리즘(4-DOBS)을 수행하여 관심객체를 검출한다. 전체 이미지는 $64{\times}64$또는 $32{\times}32$ 크기의 코드 블록으로 먼저 나누어지고, 각 코드 블록 내에 에지들이 있는지 없는지에 따라 관심 코드블록 또는 배경이 된다. 4-방향은 바깥쪽에서 이미지의 중앙으로 탐색하고, 피사계 심도가 낮은 이미지는 중앙으로 갈수록 에지가 발견된다는 특징을 이용한다. 에지를 모두 발견하면 내부의 이미지 블록은 모두 관심영역으로 간주하고, 이 블록들은 빠르게 마스킹되어 서버로 전송되어 동적 ROI를 제공한다. 이는 기존 방법들의 문제점이였던 복잡한 필터링 과정과 영역병합 문제로 인한 높은 계산 복잡도를 상당히 개선시킬 수 있었고, 블록 단위의 처리로 인하여 실시간 처리를 요하는 응용에서도 적용 가능하였다.