• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2002년도 제7차 학술대회 초록집
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• pp.85-85
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• 2002

Purpose： To evaluate the white matter fiber connectivity of normal human using diffusion tensor MRI. Method： Normal young healthy volunteers (2 women and 1 man) and 3 brain tumor patients participated in this study. All studies were performed using a 1.5T Philips Gyroscan Intern system. Diffusion weighted imaging was performed using single-shot echo planar imaging, with navigator echo phase correction and SENSE. Diffusion weighting was performed along six independent axes, using diffusion weighting of b=800s/$\textrm{mm}^2$. 128matrix, 23cm FOV, 2.5mm slice thickness were used for Imaging parameters. Data were processed on a Window-2000 PC equipped with IDL and PRIDE (Philips Medical System). Corticospinal tract was traced from mid-pons level via posterior limb of internal capsule. Corpus callosum, cerebellar peduncles and frontal fibers were traced by fiber tractography.

• 대한기계학회논문집B
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• 제20권1호
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• pp.275-283
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• 1996

The turbulence in the engine cylinder is generated by intake pressure and inertia effects during intake stroke, and is generated and decreased by piston compression effect during the compression stroke. The classified needed to generate high turbulence flow at vicinity of ignition timing. Therefore, A single-shot Rapid Intake Compression Expansion Machine (RICEM), which is able to realize the intake, compression, expansion or intake-compression stroke under high piston speed respectively, was manufactured and evaluated in order to find methods to generate high turbulence at around spark timing. It was found that the characteristics of RICEM such as reapperance, leakage, piston displacement with crank angle was corresponding to those of real engine and RICEM simulates not only high temperature and high pressure field but also flow patterns of the actual engine by increasing of pressure in intake line.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.1160-1167
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• 2019

Because of the dynamic range limitation of digital equipment, it is impossible to obtain dark and bright areas at the same time with one shot. In order to solve this problem, an exposure fusion technique for fusing a plurality of images photographed at different exposure amounts into one is being studied. Among them, Laplacian pyramid decomposition based fusion method can generate natural HDR image by fusing images of various scales. But this requires a lot of computation time. Therefore, in this paper, we propose an approximation technique that achieves similar performance and greatly shortens computation time. The concept of vanishing point image for approximation is introduced, and the validity of the proposed approach is verified by comparing the computation time with the resultant image.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.424-431
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• 2019

In this paper, we propose a real-time hand gesture recognition algorithm to eliminate the inconvenience of using hand controllers in VR applications. The user's 3D hand coordinate information is detected by leap motion sensor and then the coordinates are generated into two dimensional image. We classify hand gestures in real-time by learning the imaged 3D hand coordinate information through SSD(Single Shot multibox Detector) model which is one of CNN(Convolutional Neural Networks) models. We propose to use all 3 channels rather than only one channel. A sliding window technique is also proposed to recognize the gesture in real time when the user actually makes a gesture. An experiment was conducted to measure the recognition rate and learning performance of the proposed model. Our proposed model showed 99.88% recognition accuracy and showed higher usability than the existing algorithm.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.252-254
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• 2019

본 논문은 합성곱 기반의 Single Shot Multibox Detector(SSD) [1] 의 구조를 이용하여 다양한 스케일의 얼굴들을 잘 검출하도록 하였다. 얼굴 검출은 물체 검출과는 다르게 얼굴의 높이와 너비의 비율이 다소 일정하고 크기가 작은 경우가 많은데, 이에 맞게 얼굴 검출이 용이하도록 anchor의 스케일, 비율, 크기를 변경하였다. 특징점 추출 네트워크는 깊은 네트워크의 최적화를 용이하게 하는 skip connection을 이용한 ResNet-50 [2] 기반을 사용하였다. 다양한 크기, 조명, 환경, 각도의 얼굴들을 포함하는 영상들로 이뤄진 Wider Face[3] 데이터 셋의 easy validation set으로 실험한 결과 0.782과 hard validation set에서 0.611의 average precision을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.490-493
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• 2021

This paper proposes an embedded system that detects mask and face recognition based on a microprocessor instead of Nvidia Jetson Board what is popular development kit. We use a class of efficient models called Mobilenets for mobile and embedded vision applications. MobileNets are based on a streamlined architechture that uses depthwise separable convolutions to build light weight deep neural networks. The device used a Maix development board with CNN hardware acceleration function, and the training model used MobileNet_V2 based SSD(Single Shot Multibox Detector) optimized for mobile devices. To make training model, 7553 face data from Kaggle are used. As a result of test dataset, the AUC (Area Under The Curve) value is as high as 0.98.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.418-421
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• 2021

모바일 디바이스 화면에 대하여 클릭 가능한 객체를 인식하기 위한 Object detection network architecture 를 제안한다. DSSD 를 Baseline 으로 SE block 이 추가된 Backbone network 와 SSD layer, FPN 구조를 사용한다. 기존의 1:1 비율의 네트워크의 Input resolution 을 모바일 화면과 유사한 1:2 비율로 변경하여 효율적으로 피처를 추출한다. 또한 해당 모델을 학습하기 위한 효율적인 데이터셋을 구축한다. 모바일 화면에서 클릭 가능한 객체를 기준으로 데이터를 수집하여 총 24,937 개의 Annotation data 를 Text, Image, Button, Region 등 8 개의 카테고리로 세분화하였다.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.46.2-46.2
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• 2021

We present solar event auto detection using deep-learning-based object detection algorithms and DeepSDO event dataset. DeepSDO event dataset is a new detection dataset with bounding boxed as ground-truth for three solar event (coronal holes, sunspots and prominences) features using Solar Dynamics Observatory data. To access the reliability of DeepSDO event dataset, we compared to HEK data. We train two representative object detection models, the Single Shot MultiBox Detector (SSD) and the Faster Region-based Convolutional Neural Network (R-CNN) with DeepSDO event dataset. We compared the performance of the two models for three solar events and this study demonstrates that deep learning-based object detection can successfully detect multiple types of solar events. In addition, we provide DeepSDO event dataset for further achievements event detection in solar physics.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제5권1호
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• pp.49-56
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• 2001

목적 자기공명 담관췌장조영술(MR Cholangiopancreatography, 이하 MRCP)에서 음성 경구 조영제로 사용한 초상자성 산화철 (Superparamagnetic iron oxide, SPIO) 제제의 유용성을 영상 질의 향상 효과를 통하여 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 임상소견, 이학적 검사 및 초음파 검사에서 담도와 췌장질환이 의심되었던 48명의 환자와 자원자 6명을 대상으로 하였다 음성 경구 조영제로 사용한 SPIO 제재의 적정 농도의 선택을 위해 정주용 SPIO제재 0.5ml, 0.75m1, 1 ml, 1.5 ml 및 2ml을 500m1 물에 희석시켜 가상 실험을 통하여 72강조영상에서 물의 신호강도가 완전히 소실되는 최소농도를 산출하였다. MRCP영상은 1.57를 이용하여 지방억제 HASTE (half-courier acquisition single-shot turbo spin echo) 와 터보스핀에코(Turbo spin echo) 기법을 이용하여 얻었다. 조영 후 영상은 음성 경구 조영제 300m1를 경구 섭취하고 10분 후에 얻었고, 조영 전 후 영상을 최대 신호 투영법으로 재구성하였다. 영상 분석은 조영 전 영상에 비교하여 위 십이지장내의 액체의 고신호강도에 따른 총수담판 및 췌관의 묘출의 방해 정도 및 진단의 향상 정도를 두 명의 방사선과 의사가 합의하여 정성적으로 분석하였다. 결과: 가상 실험에서, 22.4 ugFe/ml 농도의 혼합액 (Feridex I ml 용액을 자유수 500m1에 희석하여 만든 농도)에서의 신호강도 소실 백분율의 증가가 가장 현저한 변화를 보였다. 영상분석에서는, 조영 후 영상이 조영 전 영상에 비해 영상의 질이 향상되었다. 또한 환자의 25% (12/48)에서 조영 전 영상에 비하여 더 정화한 진단을 가능하게 하였다. 결론. MRCP영상 획득 시 음성 경구 조명제로서 사용된 초상자성 산화철 (SPIO) 제재는 영상질의 향상시켜 담도 및 췌장질환을 평가하는데 유용할 것으로 사료된다.

• 감성과학
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• 제12권4호
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• pp.425-432
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• 2009

본 연구에서는 공간 및 언어 과제를 수행하게 하면서 뇌 기능 영상을 획득하여, 각 인지 과제 수행에 따른 소뇌 활성화 영역을 알아보고, 소뇌 편측화의 차이를 규명하고자 한다. 8명의 오른손잡이 남자 대학생(평균 $21.5{\pm}2.3$세)과 8명의 오른손잡이 남자 대학생(평균 $23.3{\pm}0.5$세)이 각각 공간 및 언어 과제 실험에 참여하였다. 3T MRI 에서 single-shot EPI 기법을 이용하여 뇌 기능 영상을 획득하였다. 뇌 기능 영상 데이터는 SPM-99 S/W 를 사용하여 분석하였다. 실험은 네 개의 블록으로 구성되며, 각 블록은 통제과제(1분), 인지 과제(1분)을 포함하며, 한 실험당 소요시간은 블록당 2분씩, 총 8분이었다. 감산법을 이용하여 공간 및 언어 과제에 대한 소뇌 활성화 영역을 알아보았고, 소뇌의 활성화 voxel 수를 이용하여 소뇌의 편측화 지수를 계산하였다. 두 인지 과제 수행 시 활성화된 소뇌 영역은 선행 연구와 비교하여 유사한 영역이었다. 두 인지 과제 모두 좌, 우소뇌 반구의 활성화 voxel 수가 비슷하여 소뇌 기능의 편측화가 나타나지 않았다.