• 핵의학기술
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• 제13권1호
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• pp.57-62
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• 2009

목적 : 기존의 fan-beam을 이용한 triple detector system에서 parallel collimator를 이용한 dual detector system으로 변화에 있어 acquisition과 processing 부분에서 발생할 수 있는 여러 가지의 변수를 phantom과 volunteer test를 통하여 실험해 보았다. 1 day protocol brain spect를 위하여 parallel collimator에서만 적용되는 OSEM2D와 OSEM3D의 비교 분석을 중점으로 하였고, 모든 연구는 동등한 검사시간으로 fan-beam을 사용하였던 Triple gamma camera보다 parallel을 사용한 dual camera에서 보다 우수한 영상을 구현하고자 하는 목표를 지향하였다. 실험재료 및 방법 : Normal time scan과 short time scan을 실시하였고, collimator 변화에 따른 영상의 변화도 알아보았다. Jaczack performance phantom과 Body IEC phantom을 이용하여 SNR과 contrast를 평가해보았고 Hoffman 3D phantom의 실험을 거쳐 volunteer test를 실시하였다. 결과 : Normal time과 short time의 비교에서는 FLASH3D를 제외한 OSEM2D와 FBP는 분석방법으로 부적합하였다. LEAP는 resolution과 sharpness 등 전체적인 영상의 질이 기존의 fan-beam을 이용한 영상과 유사하였고, LEUHR은 감도의 저하로 1 day protocol을 적용하기 위한 scan time에는 부적합하였다. 재구성법의 비교에서는 Flash-3D를 이용한 결과들이 기존의 FBP와 OSEM-2D보다 월등히 정확함을 정성적으로 확인하였다. 결론 : OSEM3D 재구성법으로 Dual detector system에서의 1 day protocol brain SPECT 시 Fan-beam보다 sensitivity가 떨어지는 parallel collimator의 단점을 보완하면서 영상의 질 또한 de-noising과 scatter correction, resolution recovery 등의 효과를 얻을 수 있으므로 1 day protocol brain SPECT의 검사의 적용에 유용할 것으로 사료된다. 그러나 이러한 half-time method라 제공되는 다양한 프로그램의 임상적용에 대한 광범 위한 연구가 현실적으로 필요하며 향후 계속적인 연구가 기대되는 바이다.

• Journal of Periodontal and Implant Science
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• 제32권1호
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• pp.199-211
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• 2002

Digital substraction technique and computer-assisted densitometirc analysis detect minor change in bone density and thus increase the diagnostic accuracy. This advantage as well as high sensitivity and objectivity which precludes human bias have drawn interest in radiologic research area. The objectives of this study are to verify if Radiographic density can be recognized in linear pattern when density profile of standard periapical radiograph with the aluminium stepwedge as the reference, was investigated under varies circumstances which can be encountered in clinical situations, and in addition to that to obtain mutual relationship between the existing standard radiographic system, and future digital image systems, by confirming the corelationship between the standard radiograph and Digora system which is a digital image system currently being used. In order to make quantitative analysis of the bone tissue, digital image system which uses high resolution automatic slide scanner as an input device, and Digora system were compared and analyzed using multifunctional program, Brain3dsp. The following conclusions were obtained. 1. Under common clinical situation that is 70kVp, 0.2 sec., and focal distance 10cm, Al-Equivalent image equation was found to be Y=11.21X+46.62 $r^2=0.9898$ in standard radiographic system, and Y=12.68X+74.59, $r^2=0.9528$ in Digora system, and linear relation was confirmed in both the systems. 2. In standard radiographic system, when all conditions were maintained the same except for the condition of developing solution, Al-Equivalent image equation was Y=10.07X+41.64, $r^2=0.9861$ which shows high corelationship. 3. When all conditions were maintained the same except for the Kilovoltage peak, linear relationship was still maintained under 60kVp, and Al-Equivalent image equation was Y=14.60X+68.86, $r^2=0.9886$ in the standard radiograhic system, and Y=13.90X+80.68, $r^2=0.9238$ in Digora system. 4. When all conditions were maintained the same except for the exposure time which was varied from 0.01 sec. to 0.8 sec., Al-Equivalent image equation was found to be linear in both the standard radiographic system and Digora system. The R-square was distributed from 0.9188 to 0.9900, and in general, standard radiographic system showed higher R-square than Digora system. 5. When all conditions were maintained the same except for the focal distance which was varied from 5cm to 30cm, Al-Equivalent image equation was found to be linear in both the standard radiographic system and Digora system. The R-square was distributed from 0.9463 to 0.9925, and the standard radiographic system had the tendency to show higher R-square in shorter focal distances.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.1-7
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• 2010

비전 기반의 감시 시스템에서 동일인의 식별은 매우 중요하다. 감시 시스템에서 주로 사용되는 CCTV 카메라의 영상은 상대적으로 낮은 해상도를 가지므로 얼굴 인식 기법을 이용하여 동일인을 식별하기는 어렵다. 본 논문에서는 CCTV 카메라 영상에서 의상 특징을 이용하여 동일인을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 건물의 주출입구에서 출입자가 인증을 받을 때, 의상 특징이 데이터베이스에 저장된다. 그 후, 건물 내에서 촬영한 영상에 대해 배경 차감 및 피부색 발견 기법을 이용하여 의상 영역을 발견한다. 의상의 특징 벡터는 텍스처와 색상 특징을 이용하여 구성한다. 텍스처 특징은 지역적 에지 히스토그램을 이용하여 추출된다. 색상 특징은 색상 지도의 옥트리 기반 양자화(octree-based quantization)를 이용하여 추출된다. 건물 내의 촬영 영상이 주어질 때, 데이터베이스에서 의상 특징이 가장 유사한 사람을 발견함으로써 동일인을 식별하며, 의상 특징 벡터 간의 유사도 측정을 위해서는 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과, 얼굴인식 기법이 최대 43%의 성공률을 보인 데 비해, 의상 특징을 이용하여 80%의 성공률로 동일인을 식별하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제27권5호
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• pp.426-431
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• 2007

고에너지 초음파 여기 탄성파가 물체의 균열, 박리 등의 결함 부위를 통과할 때 서로 맞닿은 결함면은 균일하게 진동하지 않는다. 초음파 입사에 따른 결함 면 사이의 마찰(friction), 문지름 (rubbing) 또는 부딪침(clapping) 에 의해 진동 에너지가 결함 부위에서 국부적인 열로 변환된다. 이를 적외선 열 영상 카메라로 관측하면 구조물의 결함을 실시간으로 검출할 수 있다. 본 논문에서는 초음파 열 영상 검사를 이용한 인코넬 합금 박판의 브레이징 접합 결함 검출에 대해 기술한다. 2 kW 의 전력과 23 kHz 대역의 가진 주파수를 갖는 초음파 펄스를 280 ms 기간 동안 인코넬 합금의 브레이징 접합 박판에 입사시켰다. 브레이징 접합부의 결함위치 부근의 인코넬 합금 박판의 양면이 맞닿은 경계선에서 아주 밝은 국부적인 발열(핫 스팟)이 적외선 열 영상 카메라에 의해 관측되었으며 브레이징 접합 결함 위치에서도 미약한 열이 관측되었다. 배경 감산 평균 및 히스토그램 평활화 처리 등의 영상처리를 통해 브레이징 접합의 결함을 확인하였다.

• Journal of Periodontal and Implant Science
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• 제37권1호
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• pp.137-150
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• 2007

CADIA(Computer-assisted densitometric image analysis) method is used to analyze bone density changes around the implants. The usefullness and reproducibility of the method was assessed. We tried to find out if there is any possibility to quantitiate and qualitify peri-implant bone density change as time passes. And we concluded that this newly developed linear analysis is efficient for analyzing peri-implant bone density change non-Invasively. In this study, 2152 machined $Br{\aa}nemark$ fixtures installed from 1994 to 2002 in the department of Periodontics, Dental hospital of College of Dentistry, Yonsei University were included. Of these fixtures 22 radiographically analyzable failed fixtures were used as experimental group, and 22 successful implants placed in the same patient were used as control group. 1. 57 out of 1635 machined $Br{\aa}nemark$ standard and Mk II implants system failed, the survival rate was 96.5%. And 11 out of 517 machined $Br{\aa}nemark$ Mk III and Mk IV implants system failed, the survival rate was 97.9%. Total survival rate was 96.8%. 2. 22 failed implants were used for the analysis, 10 of which failed before prosthetic treatment due to infection and overheating. 12 failed due to overload after prosthetic treatment, 63.6% of which failed during the early phase of functional loading, i, e. before 1 year of loading. 3. Bone density change values around coronal region of the failed implants were $-6.54{\pm}6.35$, middle region were $-3.53{\pm}5.78$, apical region were $-0.75{\pm}10.33$, resulting in average of $-3.71{\pm}8.03$. 4. Bone density change values around coronal region of the successful implants were $4.25{\pm}4.66$, middle region were $6.33{\pm}5.02$, apical region were $9.89{\pm}4.67$, resulting in average of $6.27{\pm}5.29$. 5. There was a statistically significant difference between two groups (p<0.01). In conclusion, the linear analysis method using computer-assisted densitometric image analysis could be a useful method for the analysis of implants, and could be used for future implant researchs.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.61-70
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• 2012

본 논문에서는 모폴로지 연산을 기반으로 소형 표적 후보를 찾고, 변형된 가우시안 거리 함수를 이용해서 소형 표적을 검출하는 방법을 제안한다. 기존의 소형 표적 검출 방법은 예측 필터를 이용하는 방법과 모폴로지를 이용하는 방법이 있다. 예측필터를 이용하는 방법의 경우 최소 오차 수렴 시간이 오래 걸리고, 모폴로지를 이용하는 방법의 경우 클러터에 취약하고, 소형 표적의 크기를 고려하여 구조요소의 크기를 선정해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 연구 방법의 단점을 보완한 강인한 소형 표적 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 미디언 필터를 사용해서 클러터를 제거한다. 다음으로 다양한 크기의 구조 요소를 이용해 닫힘 연산과 열림 연산을 수행하고, 닫힘 연산 결과와 열림 연산 결과를 차 연산 하여 표적 후보 화소를 구한다. 정확한 소형 표적을 검출하기 위해 표적 후보 영역에서 가우시안 거리 함수를 이용하여 표적을 검출한다. 제안한 방법은 클러터에 민감하지 않고, 98%의 검출율을 보였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.671-674
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• 2005

Atmospheric correction over the ocean part is more important than that over the land because the signal from the ocean is very small about one tenth of that reflected from land. In this study, the Spectral Shape Matching Method (SSMM) developed by Ahn and Shanmugam (2004) is evaluated using Landsat imagery acquired over the highly turbid Saemangeum Coastal Area. The result of SSMM is compared with COST model developed by Chavez (1991 and 1997). In principle, SSMM is simple and easy to implement on any satellite imagery, relying on both field and image properties. To assess the potential use of these methods, several field campaigns were conducted in the Saemangeum coastal area corresponding with Landsat-7 satellite's overpass on 29 May 2005. In-situ data collected from the coastal waters of Saemangeum using optical instruments (ASD field spectroradiometer) consists of ChI, Ap, SS, aooM, F(d). In order to perform SSMM, we use the in-situ water-leaving radiance spectra from clear oceanic waters to estimate the the path radiance from total signal recorded at the top of the atmosphere (TOA), due to the reason that the shape of clear water-leaving radiance spectra is nearly stable than turbid water-leaving radiance spectra. The retrieved water-leaving radiance after subtraction of path signal from TOA signal in this way is compared with that estimated by COST model. The result shows that SSMM enabled retrieval of water-leaving radiance spectra that are consistent with in-situ data obtained from Saemangeum coastal waters. The COST model yielded significantly high errors in these areas.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제53권4호
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• pp.235-240
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• 2013

Fusiform aneurysms on the basilar artery (BA) trunk are rare. The microsurgical management of these aneurysms is difficult because of their deep location, dense collection of vital cranial nerves, and perforating arteries to the brain stem. Endovascular treatment is relatively easier and safer compared with microsurgical treatment. Selective occlusion of the aneurysmal sac with preservation of the parent artery is the endovascular treatment of choice. But, some cases, particularly giant or fusiform aneurysms, are unsuitable for selective sac occlusion. Therefore, endovascular coiling of the aneurysm with parent vessel occlusion is an alternative treatment option. In this situation, it is important to determine whether a patient can tolerate parent vessel occlusion without developing neurological deficits. We report a rare case of fusiform aneurysms in the BA trunk. An 18-year-old female suffered a headache for 2 weeks. Computed tomography and magnetic resonance image revealed a fusiform aneurysm of the lower basilar artery trunk. Digital subtraction angiography revealed a $7.1{\times}11.0$ mm-sized fusiform aneurysm located between vertebrovasilar junction and the anterior inferior cerebellar arteries. We had good clinical result using endovascular coiling of unruptured fusiform aneurysm on the lower BA trunk with parent vessel occlusion after confirming the tolerance of the patient by balloon test occlusion with induced hypotension and accompanied by neurophysiologic monitoring, transcranial Doppler and single photon emission computed tomography. In this study, we discuss the importance of preoperative meticulous studies for avoidance of delayed neurological deficit in the patient with fusiform aneurysm on lower basilar trunk.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.1-10
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• 2018

혼잡한 돈방에서 사육되는 이유자돈들의 공격적인 이상행동들은 축산농가의 경제적 손실을 야기할 뿐만 아니라 동물복지입장에서도 바람직하지 않다. 이러한 문제점의 해결책으로, 최근 IT기반의 연구들이 소개되고 있으나 혼잡한 돈방에서의 돼지 객체 탐지는 여전히 도전적인 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 개별 돼지의 탐지를 위한 키넥트 카메라와 딥러닝 기반의 새로운 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다음과 같다. 1) 키넥트 카메라로부터 취득한 깊이 영상에서 배경 차영상 기법과 깊이 임계값을 이용하여 서있는 돼지만을 탐지한다, 2) 딥러닝 알고리즘 중 최근 가장 빠르고 높은 정확도를 보이는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 서있는 돼지들을 탐지한다. 본 연구의 실험 결과에 의하면, 제안된 시스템은 경제적인 비용(저가의 키넥트 센서)과 시스템 정확도(평균 99.40% 객체 검출율과 탐지 정확도)로 개별 돼지 객체들을 실시간으로 탐지할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.