• 한국광학회지
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• 제13권2호
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• pp.155-161
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• 2002

혼탁매질인 손톱의 하부면에는 개인별로 상이한 융선과 곡 구조의 패턴인 조상(爪床, nail bed)이 있다. 이중 융선에는 혈액이 흐르는 모세혈관 고리(capillary loop)가 밀집되 있고 융선과 융선은 모세혈관 고리가 밀집되 있지 않은 골로 구분되어 있다. 670nm 파장의 레이저 빛은 피부의 진피(dermis)에서 산란특성을 가지며 혈액에는 강하게 흡수된다. 손톱하부면 조상(nail bed)의 이와 같은 생체-광학적 특성에 착안하여 혼파매질인 손톱하부면에 위치하는 조상(nail bed) 패턴을 얻어내는 콘포칼 광 스케닝(confocal optical scanning) 구조를 특징으로 하는 광학계를 제안한다. 그리고 이를 이용하여 개인별로 상이한 조상(nail bed) 패턴을 추출해 조상(nail bed) 패턴간의 correlation를 구해 비교함으로써 개인을 구별해내는 개인인증 기법을 제안한다.

• Anatomy and Cell Biology
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• 제57권1호
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• pp.13-17
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• 2024

Masseter are commonly botulinum neurotoxin targeted muscle for facial contouring in aesthetic field. However, paradoxical masseteric bulging is common adverse effect that has not been discussed with ultrasonographic observations. Retrospective study has been conducted from October, 2021 to January, 2023, out of 324 patients have done blinded botulinum neurotoxin injection in the masseter at the middle and lower portion of the masseter with each side of 25 units (letibotulinum neurotoxin type A), 3 patients demonstrated paradoxical masseteric bulging has been reported and the image observed by ultrasonography by physician. Based on the observations made, we can infer that the function of the moving muscle involves twisting of the muscle fibers during contraction, along with the twisting of the deep inferior tendon, which causes the muscle to be divided into anterior and posterior compartments rather than into superficial and deep compartments of masseter. In ultrasonographic observe the skin surface of a patient with paradoxical masseteric bulging, it is observable that either the anterior or posterior part contracts significantly. The functional units of anterior and posterior compartment are observable as muscular contraction of inward movement of the muscle from either the anterior or posterior functional unit.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.25-34
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝 지도학습 알고리즘을 사용한 학습 모델을 대상으로 미용 관련 피부질환 인식의 효과성을 실험적으로 비교한다. 최근 딥러닝 기술을 산업, 교육, 의료 등 다양한 분야에 적용하고 있으며, 의료 분야에서는 중요 피부질환 중 하나인 피부암 식별의 수준을 전문가 수준으로 높인 성과를 보이고 있다. 그러나 아직 피부미용과 관련된 질환에 적용한 사례가 다양하지 못하다. 따라서 딥러닝 기반 이미지 분류에 활용도가 높은 CNN 알고리즘을 비롯하여 ResNet, SE-ResNet을 적용하여 실험적으로 정확도를 비교함으로써 미용 관련 피부질환을 판단하는 효과성을 평가한다. 각 알고리즘을 적용한 학습 모델을 실험한 결과에서 CNN의 경우 평균 71.5%, ResNet은 평균 90.6%, SE-ResNet은 평균 95.3%의 정확도를 보였다. 특히 학습 깊이를 다르게하여 비교한 결과 50개의 계층 구조를 갖는 SE-ResNet-50 모델이 평균 96.2%의 정확도로 미용 관련 피부질환 식별을 위해 가장 효과적인 결과를 보였다. 본 논문의 목적은 피부 미용과 관련된 질환의 판별을 고려하여 효과적인 딥러닝 알고리즘의 학습과 방법을 연구하기 위한 것으로 이를 통해 미용 관련 피부질환 개선을 위한 서비스 개발로 확장할 수 있을 것이다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.229-235
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• 2011

To make a robust object tracking and identifying system for an intelligent robot and/or home system, heterogeneous sensor fusion between visible ray system and infrared ray system is proposed. The proposed system separates the object by combining the ROI (Region of Interest) estimated from two different images based on a heterogeneous sensor that consolidates the ordinary CCD camera and the IR (Infrared) camera. Human's body and face are detected in both images by using different algorithms, such as histogram, optical-flow, skin-color model and Haar model. Also the pose of human body is estimated from the result of body detection in IR image by using PCA algorithm along with AdaBoost algorithm. Then, the results from each detection algorithm are fused to extract the best detection result. To verify the heterogeneous sensor fusion system, few experiments were done in various environments. From the experimental results, the system seems to have good tracking and identification performance regardless of the environmental changes. The application area of the proposed system is not limited to robot or home system but the surveillance system and military system.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.11-22
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• 2006

얼굴 검출은 개인 인증이나 보안 등 그 응용분야가 다양하여 활발히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 분포맵에 기반한 얼굴 검출의 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 빈도수를 고려한 피부색 분포맵을 입력 영상에 적용하여 일차적으로 얼굴 후보영역을 구하고, 이 영역에서 눈동자색 분포맵을 이용하여 눈후보영역을 결정함으로써 얼굴 구성 요소를 탐색하는 탐색공간을 축소한다. 결정된 눈 후보영역에서 가중치가 있는 윈도우를 이용하여 휘도성분과 색상성분의 상관값을 특징벡터로 한 템플릿 정합 방법으로 눈 후보점을 검출한다. 최종적으로 각 눈 후보점 쌍에 대하여 눈과 입의 위치관계 정보와 입을 인식하는 평가함수를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 좋은 성능을 보였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.19-24
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• 1978

기계적 진동 주파수와 파형, 2점식별 thresho1d 치, 접촉자의 크기에 대한 피체 진동촉각의 기능적 성질을 심리물리실험에 의해 연구했다. 이의 실험 결과를 기초로 하여 압전 진동소자를 이용한 진동촉각 자극장치를 제작하여 한글을 인식하기 위한 맹인용 시각보조 장치로써 제안했다. 촉각출력상은 200 Hz의 구형파에 의해 진동하는 8열×l행의 소형 진동자열에 의해 집게 손가락에 표시했다. NOVA미니컴퓨터의 제어에 의해 한글 자모 24자중 하나를 택하여 진동자열의 8점에 왼쪽에서 오른쪽으로 제시하도록 했다. 한글 식별률실험은 설계한 실험시스템에 의해 학습효과없이 행했으며 측정된 평균식별률은 90%였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제21권3호
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• pp.325-335
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• 1996

표고의 외관 특징들은 표고의 재배 시 생육상태의 정량적 측정을 위해서, 표고의 건조 시 건조 성능을 나타내는 정량적 지표로서, 그리고 건표고의 품질을 판정하는 요인으로서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시각시스템 및 신경회로망 기술을 적용하여 표고의 갓 및 내피에 고루 분포되어 있는 외관특징을 정량적으로 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 기존의 영상 처리 과정에서 유도되는 경험적 판정규칙 또는 명확한 수치적 판정조건에 의한 등급판정은 입력데이타의 결핍 또는 애매모호성에 따른 오차가 발생하기 쉽다. 신경회로망을 이용한 영상인식 기능을 도입함으로써 다양하고 애매모호한 표고의 외관 영상특징들을 효율적으로 처리하여 기존 영상처리 알고리즘에서 발생하는 오차를 개선하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 표고의 갓과 내피면의 인식 및 특징 분할, 꼭지부의 검출, 제거 및 재생 등을 포함한다. 제안한 알고리즘에 의거하여 건표고의 등급판정에 주요한 품질인자들을 추출하고 정량화 하였다. 그리고 알고리즘의 개발은 흑백의 다치입력영상을 이용하여 수행하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제32권1호
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• pp.25-32
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• 2009

흉부 DR 촬영 시 적당한 촬영조건을 알아보기 위해 C-D phantom을 이용한 영상의 평가를 식별능과 입상성 및 선량의 관계로 알아본 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 환자 입사선량(ESE)은 관전압이 증가됨에 따라 감소되었다. 2. 노출조건 중 관전압 변화에 따른 C-D phantom의 식별능은 110 kVp에서 가장 잘 보이는 것으로 나타났다. 3. 노출비(mAs) 변화에 따른 식별능은 낮은 노출비(0.5배)에서는 90 kVp에서 가장 잘 보였으며, 노출비가 (1.5배)인 경우 110 kVp에서 가장 잘 보임을 알 수 있었고, 노출을 많이 했을 때가 식별이 잘 됨을 알 수 있었다. 4. 관전압 110 kVp에서 노출비에 따른 입상성은 1.5배일 때가 가장 좋으며, 노출비 1.5배일 때 관전압 변화 시 입상성은 110 kVp일 때가 가장 좋다. 따라서 환자의 피폭선량(Detector에 입사되는 선량은 동일)은 kVp 증가 시 작으며, 적당한 kVp는 110, 선량비는 1.0배에 비해 1.5배로 양을 많이 주었을 때가 식별이 잘 되었고, 입상성 또한 노출비가 1.5배일 때 좋으며 관전압은 110 kVp일 때가 좋았다. 그러나 노출비를 많이 주면 환자가 받는 선량이 증가됨으로 본 연구에 의하면, 노출조건을 신중히 설정하여야 할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.423-430
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• 2013

최근 손등이나 손바닥, 손가락의 정맥 혈관 패턴정보를 이용하여 개인을 인증하는 기술은 훼손, 복제 및 위조가 불가능하다는 장점으로 인해 연구가 활발하게 진행 중이다. 정맥영상은 피부층과 내부 골격등에 의한 빛의 산란 및 불균일한 내부 조직 때문에 정맥 영역이 뚜렷하게 나타나지 않아, 영상처리 방법을 통해 정맥 영역을 정확하게 분리하는 것이 어렵다. 특히 한 장의 영상에서도 밝기가 균일하지 않아서 지역 영역 단위로 다른 이진 임계치를 사용함으로 인해 처리시간이 오래 걸리고 혈관의 불연속면이 발생한다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 조명 정규화 기반의 고속 정맥 영역 추출 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 장점을 가지고 있다. 첫째, 정맥영상의 불균일한 조명을 제거하기 위해 저역통과필터를 통해 조명 성분을 취득하고 이를 통해 조명성분이 균일한 영상을 얻었다. 둘째, 조명 정규화 영상으로부터 단일 임계치를 통해 얻어진 이진 영상의 처리를 통해 혈관 경로를 추출함으로써, 처리시간을 단축하였다. 실험을 통해 기존 방법들에 비해 혈관 영역 추출 정확도가 상승하고, 처리속도가 단축된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.165-170
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• 2003

본 논문에서는 임의의 장면에도 얼굴 인식에 영향을 받지 않는 통합된 얼굴 인식 방법을 제안한다. 크기 정규화는 피부 색 분할과 log-poler 매핑 절차의 새로운 조합을 통하여 얻어지고, 주요 얼굴 구성 요소 분석은 자세 변화들을 처리하기 위하여 제안된 멀티 뷰 접근을 통해 이루어진다. 주어진 컬러 입력 이미지로부터 검출기는 얼굴을 원형 경계 안에 둘러싸고 코의 위치를 표시하며 다음 인식을 위해, 원형 경계 내에 배치하는 방사형 격자는 특징 벡터 코 중심에 두었다. 컬러로 분할된 영역의 폭으로서 얼굴의 크기를 평가하고, 추출된 특징 벡터는 평가된 크기에 의하여 정규화된 크기이다. 특징 벡터는 얼굴 인식을 위해 훈련된 신경망 분류자에게 입력된다. 시스템은 서로 다른 복합적인 배경에서 다양한 크기와 자세를 가진 20명의 얼굴 데이터 베이스를 사용하여 실험한 결과 얼굴 인식기의 수행능력은 매우 작은 크기의 얼굴 이미지 외에는 87%에서 92%의 평균 인식율을 얻을 수 있었다.