• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.663-670
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• 2023

본 연구에서는 기존의 노이즈 제거 알고리즘을 적용한 영역 확장 기반의 분할 방법과 U-Net을 이용한 분할 방법의 성능을 정량적 평가인자를 이용하여 비교평가 하고자 하였다. 먼저, 전산화단층검사 영상에 median filter, median modified Wiener filter, fast non-local means algorithm을 모델링하여 적용한 뒤 영역 확장 기반의 분할을 수행하였다. 그리고 U-Net 기반의 분할 모델로 훈련을 진행하여 분할을 수행하였다. 그 후, 노이즈 제거 알고리즘을 사용한 경우와 U-Net을 사용한 경우의 분할 성능을 비교 평가하기 위해 평균 제곱근 편차 (root mean square error, RMSE), 최대 신호 대 잡음비 (peak signal to noise ratio, PSNR), universal quality image index (UQI), 그리고 dice similarity coefficient (DSC)를 측정하였다. 실험 결과, U-Net을 이용하여 분할을 수행했을 때 분할 성능이 가장 향상되었다. RMSE, PSNR, UQI, 그리고 DSC 값은 각각 약 0.063, 72.11, 0.864, 그리고 0.982로 noisy한 영상에 비해 각각 1.97배, 1.09배, 5.30배, 그리고 1.99배 개선된 것을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 전산화단층검사영상에서 U-Net이 노이즈 제거 알고리즘에 비해 분할 성능 향상에 효과적임을 입증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.840-847
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• 2022

심층 신경망(Deep Neural Network) 기반 음성 향상에서 입력 음성의 글로벌 정보와 로컬 정보를 활용하는 것은 모델의 성능과 밀접한 연관성을 갖는다. 최근에는 다중 스케일을 사용하여 입력 데이터의 글로벌 정보와 로컬 정보를 활용하는 중첩 U-Net 구조가 제안되었으며, 이러한 중첩 U-Net은 음성 향상 분야에도 적용되어 매우 우수한 성능을 보였다. 그러나 중첩 U-Net에서 사용되는 단일 skip connection은 중첩된 구조에 알맞게 변형되어야 할 필요성이 있다. 본 논문은 중첩 U-Net 기반 음성 향상 알고리즘의 성능을 최적화하기 위하여 다중 레벨 skip connection(multi-level skip connection, MLS)을 제안하였다. 실험 결과, 제안된 MLS는 기존의 skip connection과 비교하여 다양한 객관적 평가 지표에서 큰 성능 향상을 보이며 이를 통해 MLS가 중첩 U-Net 기반 음성 향상 알고리즘의 성능을 최적화시킬 수 있음을 확인하였다. 또한, 최종 제안 모델은 다른 심층 신경망 기반 음성 향상 모델과 비교하여서도 매우 우수한 성능을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.508-510
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• 2019

본 연구에서는 딥 러닝을 이용하여 완전 자동화된 다중 클래스 전체 심장 분할 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 recurrent convolutional block과 residual multi-dilated block을 삽입하여 기존 U-Net을 개선한 인공신경망 모델을 사용하였다. 평가는 자동화 분석 결과와 수동 평가를 비교하였다. 그 결과 96.88%의 평균 DSC, 95.60%의 정확도, 97.00%의 recall을 얻었다. 이 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 심장 구조에서 효과적으로 구분되어 수행되었음을 알 수 있다. 본 연구에서 제안된 알고리즘이 의사와 방사선 의사가 영상을 판독하거나 임상 결정을 내리는데 보조적 역할을 할 것을 기대한다.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.251-260
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• 2022

소나무 재선충 피해나무는 줄어들고 있으나, 피해 지역은 전국으로 확대되고 있다. 최근에 딥러닝 기술이 발전하면서 소나무재선충 고사목 탐지 연구에 적용이 빠르게 시도되고 있다. 본 연구의 목적은 딥러닝 학습데이터의 효과적인 취득과 정확한 참값을 확보하고, 학습을 통해 U-Net 모델의 탐지능력을 보다 향상시키기 위함이다. 이러한 목적달성을 위해 단계별 딥러닝 알고리즘을 적용한 필터링 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 불명확한 분석 근거를 최소화하고, 효율적인 분석 및 판단을 할 수 있도록 하였다. 분석결과 U-Net알고리즘을 이용한 소나무재선충 고사목 탐지 및 성능향상에 있어 기간별로 분석한 참값을 이용한 U-Net 모델이 기존에 제공하였던 참값을 이용한 U-Net 모델보다 재현율(Recall)은 -0.5%p, 정밀도(Precision)은 7.6%p, F-1 score는 4.1%p로 분석되었다. 향후 다양한 필터링 기법을 적용하여 재선충 탐지 정밀도를 높일 수 있는 가능성이 있을 것으로 판단되며, 드론 정사영상과 인공지능을 이용한 드론 예찰방법이 소나무재선충 방제 사업에 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제47권1호
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• pp.29-37
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• 2024

This study aims to evaluate the performance of the U-Net based learning model that may vary depending on the histogram equalization algorithm. The subject of the experiment were 17 radiology students of this college, and 1,727 data sets in which the region of interest was set in the thyroid after acquiring ultrasound image data were used. The training set consisted of 1,383 images, the validation set consisted of 172 and the test data set consisted of 172. The equalization algorithm was divided into Histogram Equalization(HE) and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization(CLAHE), and according to the clip limit, it was divided into CLAHE8-1, CLAHE8-2. CLAHE8-3. Deep Learning was learned through size control, histogram equalization, Z-score normalization, and data augmentation. As a result of the experiment, the Attention U-Net showed the highest performance from CLAHE8-2 to 0.8355, and the U-Net and BSU-Net showed the highest performance from CLAHE8-3 to 0.8303 and 0.8277. In the case of mIoU, the Attention U-Net was 0.7175 in CLAHE8-2, the U-Net was 0.7098 and the BSU-Net was 0.7060 in CLAHE8-3. This study attempted to confirm the effects of U-Net, Attention U-Net, and BSU-Net models when histogram equalization is performed on ultrasound images. The increase in Clip Limit can be expected to increase the ROI match with the prediction mask by clarifying the boundaries, which affects the improvement of the contrast of the thyroid area in deep learning model learning, and consequently affects the performance improvement.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.119-121
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• 2019

부가적 백색 잡음 모델(additive white Gaussian noise, AWGN에서 학습된 깊은 신경만 (deep neural networks)을 이용한 잡음 제거기는 제거하려는 잡음이 AWGN인 경우에는 뛰어난 성능을 보이지만 실제 카메라 잡음에 대해서 잡음 제거를 시도하였을 때는 성능이 크게 저하된다. 본 논문은 U-Net 구조의 깊은 인공신경망 모델에 residual block을 결합함으로서 실제 카메라 영상에서 기존 알고리즘보다 뛰어난 성능을 지니는 신경망을 제안하다. 제안한 방법을 통해 Darmstadt Noise Dataset에서 PSNR과 SSIM 모두 CBDNet 대비 향상됨을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권3호
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• pp.140-161
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• 2022

탄성파 탐사 자료 획득 시 자료의 일부가 손실되는 문제가 발생할 수 있으며 이를 위해 자료 보간이 필수적으로 수행된다. 최근 기계학습 기반 탄성파 자료 보간법 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 영상처리 분야에서 이미지 초해상화에 활용되고 있는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반 알고리즘과 GAN (Generative Adversarial Network) 기반 알고리즘이 탄성파 탐사 자료 보간법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 손실된 탄성파 탐사 자료를 높은 정확도로 복구하는 보간법을 찾기 위해 CNN 기반 알고리즘인 U-Net과 GAN 기반 알고리즘인 cWGAN (conditional Wasserstein Generative Adversarial Network)을 탄성파 탐사 자료 보간 모델로 사용하여 성능 평가 및 결과 비교를 진행하였다. 이때 예측 과정을 Case I과 Case II로 나누어 모델 학습 및 성능 평가를 진행하였다. Case I에서는 규칙적으로 50% 트레이스가 손실된 자료만을 사용하여 모델을 학습하였고, 생성된 모델을 규칙/불규칙 및 샘플링 비율의 조합으로 구성된 총 6가지 테스트 자료 세트에 적용하여 모델 성능을 평가하였다. Case II에서는 6가지 테스트 자료와 동일한 형식으로 샘플링된 자료를 이용하여 해당 자료별 모델을 생성하였고, 이를 Case I과 동일한 테스트 자료 세트에 적용하여 결과를 비교하였다. 결과적으로 cWGAN이 U-Net에 비해 높은 정확도의 예측 성능을 보였으며, 정량적 평가지수인 PSNR과 SSIM에서도 cWGAN이 높은 값이 나타나는 것을 확인하였다. 하지만 cWGAN의 경우 예측 결과에서 추가적인 잡음이 생성되었으며, 잡음을 제거하고 정확도를 개선하기 위해 앙상블 작업을 수행하였다. Case II에서 생성된 cWGAN 모델들을 이용하여 앙상블을 수행한 결과, 성공적으로 잡음이 제거되었으며 PSNR과 SSIM 또한 기존의 개별 모델 보다 향상된 결과를 나타내었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.9-16
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• 2020

최근 이미지 분할(Image Segmentation)에 관련되어 스마트 공장 산업과 의료 분야 등에 접목하려는 연구가 다수 진행되고 있다. 특히 딥러닝 알고리즘을 사용한 이미지 분할 시스템들은 대용량의 데이터를 높은 정확도로 학습할 만큼 발전되었다. 자율주행 분야에서도 이미지 분할을 이용하기 위해선 대용량의 데이터들에 대한 충분한 학습량이 필요하며, 실시간으로 운전자의 데이터를 처리하는 스트리밍 환경은 고속도로, 어린이보호구역 등으로 안전운행에 대한 정확도가 중요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 도로환경에 적용할 수 있는 기존 FCN(Fully Convoulutional Network) 알고리즘을 강화한 DFCN 알고리즘을 제안하였으며, DFCN 알고리즘의 성능이 FCN 알고리즘과 비교하여 손실 값 측면에서 1.3% 개선하였음을 증명하였으며, 기존 U-Net 알고리즘에 DFCN 알고리즘을 적용하여 이미지 내의 주파수의 정보를 유지하여 더 좋은 결과치를 도출함으로써 결과적으로 자율주행 환경에서 DFCN 알고리즘이 FCN 알고리즘보다 성능이 향상되었다는 것을 증명하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권2호
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• pp.37-44
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• 2020

본 논문에서는 딥 러닝 기반의 전-자동 심장 분할 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 딥 러닝 모델은 기존 U-Net에 residual recurrent convolutional block과 residual multi-dilated convolutional block을 삽입하여 성능을 개선한 모델이다. 모델의 성능은 테스트 데이터 세트를 전-자동 분할한 결과와 영상의학 전문가의 수동 분할 결과를 비교하여 분석하였다. CT 영상에서 평균 96.88%의 DSC, 95.60%의 precision과 97.00%의 recall 결과를 얻었다. 분할된 영상은 3차원 볼륨 렌더링 기법을 적용하여 시각화한 후 관찰하여 분석할 수 있었다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다양한 심장 하부 구조를 분할하기에 효과적인 것을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 전문의 또는 방사선사의 임상적 보조역할을 수행할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.709-715
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• 2023

본 연구의 목적은, U-net 딥러닝 모델을 이용하여 CT 영상에서의 노이즈 감소 효과를 다양한 하이퍼 파라미터를 적용하여 평가하였다. 노이즈가 포함된 입력 영상 생성을 위하여 Gaussian 노이즈를 적용하였고, 총 1300장의 CT 영상에서 train, validation, test 셋의 비율을 8:1:1로 유지하여 U-net 모델을 적용하여 학습하였다. 연구에서 적용된 하이퍼파라미터는 최적화 함수 Adagrad, Adam, AdamW와 학습횟수 10회, 50회, 100회와 학습률 0.01, 0.001, 0.0001을 적용하였으며, 최대 신호 대 잡음비와 영상의 변동계수 값을 계산하여 정량적으로 분석하였다. 결과적으로 U-net 딥러닝 모델을 적용한 노이즈 감소는 영상의 질을 향상시킬 수 있으며 노이즈 감소 측면에서 유용성을 입증하였다.