• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권4호
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• pp.30-35
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• 2017

Moving object segmentation from a nonstationary camera is a difficult problem due to the motion of both camera and the object. In this paper, we propose a new confidence-based background subtraction technique from moving camera. The method is based on clustering of motion vectors and generating adaptive multi-homography from a pair of adjacent video frames. The main innovation concerns the use of confidence images for each foreground and background motion groups. Experimental results revealed that our confidence-based approach robustly detect moving targets in sequences taken by a freely moving camera.

• 대한영상의학회지
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• 제79권6호
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• pp.340-347
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• 2018

목적: 가도세틱산-조영증강 MRI에서 간세포암 피막 발견에 대한 영상차감기법의 진단적 가치를 알아보고자 하였다. 대상과 방법: 2015년 5월부터 2017년 2월까지 가도세틱산-조영증강 MRI를 시행 받고 수술을 시행한 hepatocellular carcinoma (이하 HCC) 고위험군 108명을 대상으로 하였다. 차감영상의 질 및 간문맥기와 이행기의 일반영상과 차감영상에서 피막 여부에 대해 평가하였고, 차감영상에서의 피막 여부가 Liver Imaging Reporting and Data System에 따른 간세포암 진단에 미치는 영향을 평가하였다. 결과: 수술 전 경동맥화학색전술을 시행 받았거나 차감영상의 질이 불만족스러운 34명의 환자를 제외한 74명의 환자에서 82개의 간 병변(간세포암 73개, 그 외 악성종양 5개, 양성종양 4개)에 대해 분석하였다. 피막의 발견에 대한 차감영상의 민감도, 정확도, 그리고 곡선하면적은 일반영상과 비교하여 통계적으로 유의하게 높았고(각 95.4%, 89.0%, 0.80; p < 0.001), 특이도는 동일하였다(64.7%). HCC의 진단에 대해서도 차감영상이 일반영상과 비교하여 민감도, 정확도, 그리고 곡선하면적이 통계적으로 유의하게 높았으며(각 82.2%, 79.3%, 0.69; p = 0.011), 특이도는 동일하였다(55.6%). 결론: 가도세틱산-조영증강 MRI에서 간문맥기 또는 이행기로부터의 차감영상은 간세포암 피막의 발견에 도움이 된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권8호
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• pp.1289-1299
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• 2021

Objective: We aimed to evaluate the usefulness of arterial subtraction images for predicting the viability of hepatocellular carcinoma (HCC) after locoregional therapy (LRT) using gadoxetic acid-enhanced MRI and the Liver Imaging Reporting and Data System treatment response (LR-TR) algorithm. Materials and Methods: This study included 90 patients (mean age ± standard deviation, 57 ± 9 years) who underwent liver transplantation or resection after LRT and had 73 viable and 32 nonviable HCCs. All patients underwent gadoxetic acid-enhanced MRI before surgery. Two radiologists assessed the presence of LR-TR features, including arterial phase hyperenhancement (APHE) and LR-TR categories (viable, nonviable, or equivocal), using ordinary arterial-phase and arterial subtraction images. The reference standard for tumor viability was surgical pathology. The sensitivity of APHE for diagnosing viable HCC was compared between ordinary arterial-phase and arterial subtraction images. The sensitivity and specificity of the LR-TR algorithm for diagnosing viable HCC was compared between the use of ordinary arterial-phase and the use of arterial subtraction images. Subgroup analysis was performed on lesions treated with transarterial chemoembolization (TACE) only. Results: The sensitivity of APHE for viable HCCs was higher for arterial subtraction images than ordinary arterial-phase images (71.2% vs. 47.9%; p < 0.001). LR-TR viable category with the use of arterial subtraction images compared with ordinary arterial-phase images showed a significant increase in sensitivity (76.7% [56/73] vs. 63.0% [46/73]; p = 0.002) without significant decrease in specificity (90.6% [29/32] vs. 93.8% [30/32]; p > 0.999). In a subgroup of 63 lesions treated with TACE only, the use of arterial subtraction images showed a significant increase in sensitivity (81.4% [35/43] vs. 67.4% [29/43]; p = 0.031) without significant decrease in specificity (85.0% [17/20] vs. 90.0% [18/20]; p > 0.999). Conclusion: Use of arterial subtraction images compared with ordinary arterial-phase images improved the sensitivity while maintaining specificity for diagnosing viable HCC after LRT using gadoxetic acid-enhanced MRI and the LR-TR algorithm.

• 한국음향학회지
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• 제16권6호
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• pp.94-99
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• 1997

본 논문에서는 잡음환경에서의 음성인식을 위하여 잡음의 확률적 특성과 음성모델을 이용하는 확률적 스펙트럼 차감법을 제안한다. 기존의 스펙트럼 차감법은 음성이 존재하지 않는 구간에서 추정한 잡음을 잡음음성에서 차감하여 잡음을 제거함로, 추정한 잡음의 형태가 음성인식기에 입력되는 잡음음성에 포함된 잡음과 상이한 특성을 나타낼 경우에는 효과적인 잡음의 제거가 불가능하다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 여러 가지 형태를 가지는 잡음의 원형을 사용하여, 잡음음성에서 잡음을 제거하는 방법을 사용하였다. 잡음의 확률적인 특성을 여러 개의 잡음원형으로 나타내므로, 스펙트럼 차감법은 입력음성에 대해서 확률적으로 수행되어 잡음이 제거된 다중의 스펙트럼을 출력하게 되고, 인식시에는 조용한 환경의 음성으로 학습된 음성모델에 따른 최적의 스펙트럼을 이용하여 인식을 수행한다. 또한 정적인 파라미터와 동적인 특징파라미터를 동시에 고려하여 잡음을 영향을 최소화하므로 보다 효과적인 잡음처리가 가능하다. 제안한 방법의 타당성을 실험적으로 검증하기 위해서, 잡음환경의 음성인식에 적용하였다. SNR 10 dB인 50개의 고립단어에 대한 실험결과, 잡음처리를 하지 않았을 경우 72.75%, 스펙트럼 차감법은 80.25%, 제안한 방법을 사용하였을 경우는 86.25%의 인식률을 얻음으로써, 효과적인 잡음처리 방법임을 확인할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권2호
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• pp.157-164
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• 2011

유방암중 관상피내암으로 진단 받은 환자를 대상으로 조영제 주입전, 후의 감산된 영상과 3차원 재구성된 영상을 정량적으로 비교 분석하여 재구성된 영상의 효과와 유용성을 고찰 해보고자 한다. 조직학적으로 관상피 내암으로 진단 받은 환자 20명을 대상으로 3.0T MR scanner를 이용하여 감산된 영상과 3차원 재구성한 영상을 획득하였다. 분석 결과 감산 영상과 재구성한 영상에서 신호대 잡음비는 병변, 유관조직, 지방조직에서 재구성한 영상에서 높은 신호대 잡음비를 보였으며 두 영상에서의 대조 도대 잡음비는 차이를 보이지 않았다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권6호
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• pp.108-115
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• 2013

영상취득 장치를 이용한 지능화된 감시 장치의 개발 기술 또한 발전하고 있다. 이 분야의 기술 영역은 감시하고 있는 장소에 어떤 사람이나 물체를 탐지하는 전경 분리 기술과 사람이나 물체의 이동 경로를 파악하는 추적 기술로 나뉜다. 본 논문에서는 이동체를 탐지하는 기술로서 잡음이나 조도의 변화에 비교적 안정적인 엔진개발을 위한 개선된 알고리즘을 제안한다. 논문의 제안 알고리즘은 사람이나, 동물, 또는 비교적 저속 운행 중인 차량 등의 탐지에 적합한 모델로서, 조도의 변화나 잡음에 안정적이면서 실시간 처리가 가능한 방법을 고안하는 데 주안점을 두고 있다.

• 한국해양공학회지
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• 제25권2호
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• pp.1-6
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• 2011

Vibration-based Structural Health Monitoring (SHM) systems use field measurements of operational signals, which are distorted by noise from many sources. Reducing this noise allows a more accurate assessment of the original "clean" signal and improves analysis results. The implementation of a noise reduction methodology for the Modal Distribution Method (MDM) is reported here. The spectral subtraction method is a popular broadband noise reduction technique used in speech signal processing. Its basic principle is to subtract the magnitude of the noise from the total noisy signal in the frequency domain. The underlying assumption of the method is that noise is additive and uncorrelated with the signal. In speech signal processing, noise can be measured when there is no signal. In the MDM, however, the magnitude of the noise profile can be estimated only from the magnitude of the Power Spectral Density (PSD) at higher frequencies than the frequency range of the true signal associated with structural vibrations under the additional assumption of white noise. The implementation of the spectral subtraction method to MDM may decrease the energy of the individual mode. In this work, a modification of the spectral subtraction method is introduced that enables the conservation of the energies of individual modes. The main difference is that any (negative) bars with a height below zero after subtraction are set to the absolute value of their height. Both noise reduction methods are implemented in the MDM, and an application example is presented that demonstrates its effectiveness when used with a signal corrupted by noise.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권3호
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• pp.275-280
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• 2004

본 논문은 디지털 방사선 영상에 영상처리기법을 이용하여 기존의 수동적인 방법으로 개인차를 유발했던 차영상 진단방법을 자동화하는 알고리즘 방법을 제안한다. 이를 위해 차영상 획득 이전에 수행될 투 영상의 정렬방법과 치과용 디지털 방사선영상내의 구조적 특징을 이용하여 관심영역을 선정할 수 있는 방법론을 제안하고, 이를 이용하여 영역에 대한 차정보 표시 및 이에 대한 수치적 근거를 제시함으로써 기존의 방법이 갖지 못한 결과의 일관성 및 객관성을 갖도록 하였다. 구현결과 인간의 시각으로 판별하기 어려운 미세한 차이의 표시 및 환부의 이상발생여부를 확연히 구분할 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제26권4호
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• pp.199-205
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• 2005

When recording single-unit responses from neural systems, a common problem is the accurate detection of spikes (action potentials) in the presence of competing unwanted (noise) signals. While some sources of noise can be readily dealt with through filtering or 'template subtraction' techniques, other sources present a more difficult problem. In particular, noise components introduced by power supplies, which contain harmonics of the power-line frequency, can be particularly troublesome in that they can mimic the shape of the desired spikes. Thus, standard 'template subtraction' techniques or notch-filtering approaches are not appropriate. In this study, we propose the use of a novel template-subtraction scheme that involves estimating the power-line noise waveform and using cross-correlation techniques to subtract them from the recordings. This technique requires two key steps: (1) cross-correlation analysis of each recorded waveform extracts a robust representation of the power-line noise waveform and (2) a second level of cross-correlation to successfully subtract that representation from each recorded waveform. This paper describes this algorithm and provides examples of its implementation using actual recorded waveforms that are contaminated with these noise signals. An improvement (reduction) in the noise level is reported, as are suggestions for future implementation of this strategy.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.69-76
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• 2010

The segmentation of moving object in video sequence is a core technique of intelligent image processing system such as video surveillance, traffic monitoring and human tracking. A typical method to segment a moving region from the background is the background subtraction. The steps of background subtraction involve calculating a reference image, subtracting new frame from reference image and then thresholding the subtracted result. One of famous background modeling is Gaussian mixture model (GMM). Even though the method is known efficient and exact, GMM suffers from a problem that includes false pixels in ROI (region of interest), specifically shadow pixels. These false pixels cause fail of the post-processing tasks such as tracking and object recognition. This paper presents a method for removing false pixels included in ROT. First, we subdivide a ROI by using shape characteristics of detected objects. Then, a method is proposed to classify pixels from using histogram characteristic and comparing difference of energy that converts the color value of pixel into grayscale value, in order to estimate whether the pixels belong to moving object area or shadow area. The method is applied to real video sequence and the performance is verified.