• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.636-638
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• 2022

본 논문은 의료진단 검출 분야에서 혈관, 신경조직, 망막 손상 그리고 다양한 심혈관계 질환과 치매까지 진단하는 데 유용하게 사용하고 있는 안저 영상에 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 적용하고 녹내장 병변을 검출하기 위한 연구를 진행한다. 실험을 위하여 정상 안저 영상과 녹내장 병변이 있는 안저 영상으로 구성된 데이터 세트를 AlexNet으로 분류하고 그 성능을 확인하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권2호
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• pp.22-29
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• 2022

In this paper, for the purpose of designing an real-time unmanned monitoring system, the YOLOv5s (small) object detection model was applied on the NVIDIA TX2^TM AI (Artificial Intelligence) edge computing platform in order to design the fundamental function of an unmanned monitoring system that can detect objects in real time. YOLOv5s was applied to the our real-time unmanned monitoring system based on the performance evaluation of object detection algorithms (for example, R-CNN, SSD, RetinaNet, and YOLOv5). In addition, the performance of the four YOLOv5 models (small, medium, large, and xlarge) was compared and evaluated. Furthermore, based on these results, the YOLOv5s model suitable for the design purpose of this paper was ported to the NVIDIA TX2^TM AI edge computing system and it was confirmed that it operates normally. The real-time unmanned monitoring system designed as a result of the research can be applied to various application fields such as an security or monitoring system. Future research is to apply NMS (Non-Maximum Suppression) modification, model reconstruction, and parallel processing programming techniques using CUDA (Compute Unified Device Architecture) for the improvement of object detection speed and performance.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권2호
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• pp.118-124
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• 2023

Many recent studies have reported that the quality of input learning data was vital to the detection of regions of interest. However, due to a lack of research on the quality of learning data on lesion detetcting using gastroscopy, we aimed to quantify the impact of quality difference in endoscopic images to lesion detection models using Image Quality Assessment (IQA) algorithms. Through IQA methods such as BRISQUE (Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluation), Laplacian Score, and PSNR (Peak Signal-To-Noise) algorithm on 430 sheets of high quality data (HQD) and 430 sheets of low quality data (PQD), we showed that there were significant differences between high and low quality images in lesion detecting through BRISQUE and Laplacian scores (p<0.05). The PSNR value showed 10.62±1.76 dB on average, illustrating the lower lesion detection performance of PQD than HQD. In addition, F1-Score of HQD showed higher detection performance at 77.42±3.36% while F1-Score of PQD showed 66.82±9.07%. Through this study, we hope to contribute to future gastroscopy lesion detection assistance systems that involve IQA algorithms by emphasizing the importance of using high quality data over lower quality data.

• 센서학회지
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• 제15권2호
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• pp.112-119
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• 2006

Resolution of an image sensor is very significant parameter to improve. It is hard to improve the resolution of the CMOS vision chip for edge detection based on a biological retina using a resistive network because the vision chip contains additional circuits such as a resistive network and some processing circuits comparing with general image sensors such as CMOS image sensor (CIS). In this paper, we proved the problem of low resolution by separating photo-sensing and signal processing circuits. This type of vision chips occurs a problem of low operation speed because the signal processing circuits should be commonly used in a row of the photo-sensors. The low speed problem of operation was proved by using a reset decoder. A vision chip for edge detection with $128{\times}128$ pixel array has been designed and fabricated by using $0.35{\mu}m$ 2-poly 4-metal CMOS technology. The fabricated chip was integrated with optical lens as a camera system and investigated with real image. By using this chip, we could achieved sufficient edge images for real application.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제17권4호
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• pp.252-259
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• 2006

갭 정션(gap junction)은 다양한 세포에 분포되어 있으며 분자 수준의 작은 물질들이 자유롭게 교환되는 전기적 시냅스다. 망막에서, 갭 정션의 차단이 동물의 동작 감지(motion detection)에 실제적으로 어떤 영향을 주는지에 대해서는 거의 조사되지 않았다. 본 연구에서는, 망막 세포간의 전기적 시냅스를 조절하는 약물이 금붕어의 동작 감지에 어떠한 영향을 주는지를 조사하기 위해 시각운동 반응(optometer response, OMR)이 사용되었다. 갭 정션 차단제인 carbenoxolone, 8-bromo cyclic AMP, sodium nitroprusside (SNP), 8-bromo-cyclic GMP 등의 초자체 내 주사는 광- 및 암-상태에서 모두 OMR을 감소시켰다. 광-상태에서 dopamine, SKF-38393 및 eticlopride의 주사는 OMR을 감소시킨 반면 SCH-23390의 주사는 OMR을 증가시켰다. 암-상태에서는 결과가 반대로 나타났다: 즉 dopamine, SKF-38393 및 eticlopride의 주사는 OMR을 증가시킨 반면 SCH-23390의 주사는 OMR을 감소시켰다. 이러한 결과는 망막 세포들 사이의 갭 정션이 금붕어의 동작 감지에 중요한 역할을 담당하고 있음을 시사한다.

• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제51권4호
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• pp.393-400
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• 2013

Ocular toxoplasmosis is a disease caused by the infection with Toxoplasma gondii through congenital or acquired routes. Once the parasite reaches the retina, it proliferates within host cells followed by rupture of the host cells and invasion into neighboring cells to make primary lesions. Sometimes the restricted parasite by the host immunity in the first scar is activated to infect another lesion nearby the scar. Blurred vision is the main complaint of ocular toxoplasmic patients and can be diagnosed by detection of antibodies or parasite DNA. Ocular toxoplasmosis needs therapy with several combinations of drugs to eliminate the parasite and accompanying inflammation; if not treated it sometimes leads to loss of vision. We describe here clinical features and currently available chemotherapy of ocular toxoplasmosis.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.49-52
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• 2014

본 논문에서는 비문(鼻紋)을 이용한 개의 개체인식 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 비문을 기반으로 한신원 확인 시스템에서는 종이에 비문을 찍어내어 일반화(generalization)된 데이터를 만드는 과정을 거치거나, 기계학습을 위해 한 개체에 대한 여러 장의 사진을 요구하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 한 개체에 대한 두 장의 사진과 SURF(Speeded-Up Robust Features) 알고리듬을 이용한 특징점 추출(feature detection), FREAK(Fast Retina Keypoint) 특징 기술자(feature descriptor)를 사용한 개체인식 시스템을 제안한다. 비문 이미지에는 개 코의 특성상 반사로 인한 다수의 노이즈가 생기게 되는데 이를 극복하기 위한 전처리 과정이 제안 알고리듬에 포함되어 있다. 실험결과 두 장의 사진으로도 비문 기반의 개체인식을 할 수 있다는 것을 알 수 있다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제66권1호
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• pp.53-62
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• 2023

Objective : Deep learning is a machine learning approach based on artificial neural network training, and object detection algorithm using deep learning is used as the most powerful tool in image analysis. We analyzed and evaluated the diagnostic performance of a deep learning algorithm to identify skull fractures in plain radiographic images and investigated its clinical applicability. Methods : A total of 2026 plain radiographic images of the skull (fracture, 991; normal, 1035) were obtained from 741 patients. The RetinaNet architecture was used as a deep learning model. Precision, recall, and average precision were measured to evaluate the deep learning algorithm's diagnostic performance. Results : In ResNet-152, the average precision for intersection over union (IOU) 0.1, 0.3, and 0.5, were 0.7240, 0.6698, and 0.3687, respectively. When the intersection over union (IOU) and confidence threshold were 0.1, the precision was 0.7292, and the recall was 0.7650. When the IOU threshold was 0.1, and the confidence threshold was 0.6, the true and false rates were 82.9% and 17.1%, respectively. There were significant differences in the true/false and false-positive/false-negative ratios between the anterior-posterior, towne, and both lateral views (p=0.032 and p=0.003). Objects detected in false positives had vascular grooves and suture lines. In false negatives, the detection performance of the diastatic fractures, fractures crossing the suture line, and fractures around the vascular grooves and orbit was poor. Conclusion : The object detection algorithm applied with deep learning is expected to be a valuable tool in diagnosing skull fractures.

• 센서학회지
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• 제12권6호
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• pp.231-240
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• 2003

고해상도의 윤곽검출 시각칩을 제작하기 위해 윤곽검출 회로의 수를 증가시킬 경우 소비전력 문제 및 회로를 탑재할 칩의 크기를 고려하지 않으면 안된다. 칩을 구성하는 단위회로의 수적 증가는 소비전력의 증가와 더불어 대면적을 요구하게 된다. 소비전력의 증가와 CMOS 생산 회사에서 제공하는 칩의 크기가 수 십 $mm^2$이라는 조건은 결국 단위회로의 수적 증가를 제한하게 된다. 따라서 본 연구에서는, 고해상도의 윤곽검출 시각칩 구현을 위한 윤곽검출 회고의 수적 증가에 따른 전력소비의 최소화 방법으로 전자스위치(electronic switch)가 내장된 윤곽검출 회로를 제안하고, 제한된 칩의 면적에 더 많은 윤곽검출 회로를 넣기 위해 시세포 역할의 광검출 회로와 윤곽검출 회로를 분리하여 구성하는 방법을 적용하였다. $128{\times}128$ 해상도를 갖는 광검출 회고가 $1{\times}128$의 윤곽검출 회고를 공유하여 동일한 칩 면적에 향상된 해상도를 갖는 칩을 설계하였다. 설계된 칩의 크기는 $4mm{\times}4mm$이고, 소비전력은 SPICE 모의실험을 통해 약 20mW가 됨을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.251-256
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• 2021

일반적인 카메라와 다르게 초당 매우 많은 개수의 프레임을 캡처할 수 있는 기능을 가진 고속의 카메라는 그동안 제한적이었던 일부의 영상 처리 기술들의 고도화를 가능하게 할 수 있다. 본 논문에서는 입력되는 초고속의 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 우선 입력되는 초고속의 영상 안에 포함된 잡음 화소들을 양방향의 필터를 적용하여 효과적으로 제거한다. 그런 다음, 레티나 얼굴 모델을 사용하여 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 개인 정보를 대표적으로 나타내는 얼굴 영역을 강인하게 검출한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시한 알고리즘이 입력되는 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 생성된 모델을 사용하여 사람의 얼굴 영역을 강인하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 모델 기반의 얼굴 영역검출 방법은 실내외 건물의 모니터링, 출입문 개폐 관리, 그리고 모바일 생체 인증과 같은 영상처리 및 패턴 인식과 관련된 실제적인 많은 응용 분야의 기초 기술로 사용될 것으로 예상된다.