• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2003년도 제27회 추계학술대회
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• pp.77-77
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• 2003

CT와 MRI의 단면 영상을 대상으로 영상분할 (Image segmentation)과 Image registration방법을 이용하여 인체 모델을 개발 하고자 한다. 우선 인체의 Head와 Neck부분의 CT와 MR 영상을 얻어 뼈, 근육, 인대, 그리고 그 밖의 장기의 해부학적 영상 특징을 분석하였다. 인체의 Head와 Neck 부분에 대한 CT와 MR 영상에 대해 각 부위별로 ROI(region-of-interrest)를 설정하였고, 각 volxel 마다 3차원 좌표를 계산할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 특히 각 해부학적 영상에서 부위별로 CT 번호를 분석하고, pulse sequence에 따른 MRI 영상의 부위별 특정을 분석하였다. 이 분석한 자료를 바탕으로 영상 분할을 하였다. 영상 분할전에 각종 잡음(noise) 제거 및 영상 분할을 효과적으로 처리하기 위해 기본적인 영상처리 (filtering)를 구현하였고, 대조도(contrast) 및 밝기(brightness)를 조절할 수 있게 프로그램을 구현하였다. 영상 분할 방법 중 선(line) 및 에지(edge) 의 검출 방법, 문턱치화(threshold) 방법, 영역확대(region growing) 방법으로 영상 분할을 해봄으로써 우리의 인체 모델링 개발에 가장 적합한 영상 분할 알고리듬 방법을 찾도록 시도하였다. 결과적으로 말하면, 한가지 방법의 알고리듬을 쓰는 것보다는 인체의 부위에 따라 두 가지 이상의 알고리듬 방법을 쓰는 것이 원하고자 하는 부위를 영상 분할하는데 더 효과적이다는 것을 알게 되었다. 우리의 연구 과제에서는 영역확대(region growing) 방법과 문턱치화 방법, 모드법(피크니스, 밸리)의 알고리듬을 이용하여 영상 분할을 한 결과 우리가 얻고자 하는 인체 부위별 중 근육과 뼈를 구별하는데는 별 무리가 없었으나, 인대 및 기타 장기를 구별하는데는 어려움을 겪게 되었다. 이후에 좀더 알고리듬을 연구하여 이번 연구에서 구별하기 어려운 장기 부분도 구별 할 수 있도록 노력하겠다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권4호
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• pp.45-60
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• 2014

컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography)을 통해 만들어진 3차원의 데이터를 온라인상으로 치과 의료에 사용하게 되면서 정보의 왜곡이나 손실 없이 3차원의 해부학적 정보를 얻을 수 있고, 치아 이식술이나 교정을 하기 전에 안전하게 치료계획을 세울 수 있다. CT 데이터를 이용한 정확한 진단을 위해서는 개별 치아를 분할 할 수 있어야 한다. 그러나 CT 데이터 상에서 치아 영역과 그 주변 영역은 밝기의 차이가 크기 않기 때문에 개별 치아를 분할하는 작업은 쉽지 않다. 특히 치아의 뿌리 부분으로 갈수록 치아 주변에 턱 뼈가 위치하기 때문에 더욱 구별이 힘들다. 본 논문에서는 자동으로 개별 치아를 분리하는 기존의 SRG(Seeded Region Growing) 알고리즘에 레벨-셋 방법을 추가하여 치아 뿌리 부분까지 더 정확하게 분할하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교한 결과 개별 치아의 종류에 따라 19.2%의 정확도 향상을 얻을 수 있다.

• 환경위생공학
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• 제16권3호
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• pp.54-60
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• 2001

The need and concern about ecosystem are growing rapidly. However, ecosystem management systems are still in the first stage since the data are handled locally and separately. It results in the waste of money and time. In this research, we designed and implemented ecosystem management system of stream region using geographical information system(GIS) that is able to be used to manage the natural resource efficiently. It is expected to be used as a useful tool for Improvement of environment and management of ecosystem as well as recovery of natural environment.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.741-745
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• 1991

This paper describes a feature extraction in digitized chest X-ray image and CT head Image. There are Extraction, Thresholding, Region G rowing, Split-Merge and Relaxation in feature extraction technique. In this study, Region Growing System was realized and Fuzzy Set Theory was applied in order to extract the vague region which the conventional method has difficulties in extracting. The performance of proposed algorithm was proved by being applied to chest X-ray image and CT head image.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.633-640
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• 2020

Defect region segmentation of TFT-LCD images is performed by combining defect pixels detected by a defect detection method into defect region, or by using morphological operations to segment defect region. Therefore, the result of segmentation of the defect region is highly dependent on the defect detection result. In this paper, we propose a method which segments defect regions sequentially according to the possibility of being included in defect regions in TFT-LCD images. The proposed method repeats the process of detecting a seed using the median value and the median absolute deviation of the image, and segments the defect region using the seeded region growing method. We confirmed the superiority of the proposed method to segment defect regions using pseudo-images and real TFT-LCD images.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권3호
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• pp.177-186
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• 2012

본 논문에서는 실시간 손동작 분석을 위한 깊이정보 기반 손 영역 검출 및 추적 방법을 제안한다. 이를 위해 손 영역 검출단계에서는 깊이정보만을 이용하여 손 영역의 특징인 형태모델을 생성하고, 검출 시 움직임 정보와 영역 확장(Region Growing)을 통해 객체를 추출한다. 추출된 객체는 사전에 생성된 형태모델과 크기정보를 분석하여 최종 손 영역으로 판정한다. 판정된 손 객체는 추적단계에서 중심점 전이 과정을 통해 이전 중심점과의 최근접점을 획득하고, 최근접점으로부터 영역 확장과 깊이기반 적응적 평균 이동 기법(DAM-Shift)을 통해 새로운 중심점을 검출하여 추적한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 손 모양과 속도 및 위치에 대한 다양한 환경에서 실험하고, 검출속도와 추적된 궤적의 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 방법의 효율성을 입증한다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제44권3호
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• pp.379-385
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• 2015

본 연구에서는 떫은감의 대표적인 품종인 대봉감과 반시의 일반성분 및 영양성분을 분석하고 비교하였으며, 대봉감과 반시의 재배지역별 영양성분의 특성을 살펴보았다. 다양한 영양성분은 품종에 따라 다른 함량을 나타냈는데 대봉감 품종은 불용성 식이섬유, 베타카로틴, 과당, 자당, 만니톨, 칼륨, 사과산, 호박산, 총 페놀화합물이 반시 품종에 비해 유의적으로 높은 함량을 나타냈으며, 반대로 반시 품종은 수분 함량, 조단백질 함량, 비타민 C, 칼슘, 망간, 주석산, 총 플라보노이드 함량이 대봉감 품종에 비해 유의적으로 높은 함량을 보였다. 재배지역에 따라 많은 성분들이 유의적인 차이를 나타냈다. 다른 지역에 비해 비교적 높은 함량을 보이는 영양성분은 A지역은 베타카로틴, 솔비톨, 만니톨, 아연, 총 페놀화합물, B지역은 조지방 함량, 리코펜, 자당, 자일리톨, 사과산, C지역은 호박산, D지역은 수분 함량, 망간, 탄닌, E지역은 조단백질 함량, 나트륨, 망간, 칼슘, 주석산, 총 플라보노이드 함량이었다. 이상의 결과로 떫은감은 품종이나 재배지역에 따라 많은 영양성분의 유의적인 차이를 나타낸다는 것을 확인하였으며 이런 차이는 떫은감을 활용한 가공제품 생산 시 고려되어야 할 사항으로 생각된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권6호
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• pp.791-797
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• 2007

This paper proposes a semiautomatic vertebra segmentation method that overcomes limitations of both manual segmentation requiring tedious user interactions and fully automatic segmentation that is sensitive to initial conditions. The proposed method extracts fence surfaces between vertebrae, and segments a vertebra using fence-limited region growing. A fence surface is generated by a deformable model utilizing valley information in a valley emphasized Gaussian image. Fence-limited region growing segments a vertebra using gray value homogeneity and fence surfaces acting as barriers. The proposed method has been applied to ten patient data sets, and produced promising results accurately and efficiently with minimal user interaction.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권5호
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• pp.348-354
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• 2008

Segmenting vessels in lower extremity CT images is very difficult because of gray level variation, connection to bones, and their small sizes. Instead of segmenting vessels, we propose an approach that segments bones and subtracts them from the original CT images. The subtracted images can contain not only connected vessel structures but also isolated vessels, which are very difficult to detect using conventional vessel segmentation methods. The proposed method initially grows a 3-dimensional (3D) volume with a seeded region growing (SRG) using an adaptive threshold and then detects junctions and forked branches. The forked branches are classified into either bone branches or vessel branches based on appearance, shape, size change, and moving velocity of the branch. The final volume is re-grown by collecting connected bone branches. The algorithm has produced promising results for segmenting bone structures in several tens of vessel-enhanced CT image data sets of lower extremities.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권2호
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• pp.127-132
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• 2001

의료 영상에서 관심 있는 부위를 3차원으로 재구성하여 보는 것은, 정확한 진단을 위해서 매우 중요하다. 이러한 3차원 재구성을 위해서는 관심 있는 영역의 분할이 필수적인 선행작업이다. 본 논문에서는 관도계 기관의 분할을 위해서 슬라이스 영상의 정보를 이용한 3차원 영역 성장법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 슬라이스 영상에서 영역 성장법에 의해 영역을 확장시키고, 그 이웃한 슬라이스들에 씨앗점을 전달하여 재귀적으로 3차원 체적을 확장하여 영상을 분할한다. 이때, 이웃한 슬라이스간의 영역의 크기의 제약을 이용하여 새나감을 방지한다. 제안된 방법을 기관지의 분할에 적용한 결과, 새나감 없이 뾰족한 가지들까지도 성공적으로 분할했으며, 튜브의 중심 축이 고차원 곡선인 경우에도 성공적으로 분할했다.