ART2 알고리즘을 이용한 효율적인 스마트폰 어플리케이션 실행 방법

김광백,Kim, Kwang-Beak 한국전자통신학회 2013 한국전자통신학회 논문지 Vol.8 No.4

스마트폰에서 어플리케이션을 실행하기 위해서는 많은 단계를 거치게 되며 그에 따라 많은 시간을 소비하게 된다. 따라서 본 논문에서는 ART2 알고리즘을 이용하여 잠금 상태에서 스마트폰의 어플리케이션을 쉽고 빠르게 구동하기 위한 방법을 제안한다. 자신이 원하는 그림과 설치되어있는 어플리케이션과의 대응 테이블을 만들기 위하여 학습 어플리케이션을 실행한다. 학습 어플리케이션의 동작 순서는 어플리케이션 실행 후, 화면 하단에서 빠른 실행을 하고자 하는 어플리케이션을 선택하고 좌측 상단에 위치하고 있는 입력 부분에 그림을 그린 후, 학습 버튼을 클릭한다. 그려진 그림의 배경은 0으로 그림은 1로 변환하고 ART2의 입력으로 사용할 수 있도록 일정한 크기로 정규화 한다. 정규화 된 데이터를 ART2의 입력 데이터로 적용한다. 학습이 끝난 후, 잠금 상태에서 액정 윗부분에 학습된 것과 같은 모양의 그림을 그려 해당 어플리케이션을 실행한다. With probably too many smart phone applications downloaded, it is sometimes frustrating to find frequently used applications quickly. In this paper, we propose a learning application that learns what applications a user frequently uses and match them with several signals that user designated. This learning applications uses ART2 algorithm that is good for stable real-time learning. By executing this learning application, a user simply chooses an application that is to be quickly searched and then draw a figure that would match the designated application at the upper left corner of our learning application. The proposed learning application transforms the background with 0's and the figure with 1's and normalize them to be used as inputs for ART2 and ART2 does clustering to setup a match table between applications and figures. After learning, a user simply draws a figure to execute one's frequently used application.

퍼지 기법을 이용한 자궁 경부진 핵 추출 및 인식

김광백,Kim, Kwang-Beak 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회지 Vol.12 No.1

K-means 알고리즘을 이용한 세라믹 영상에서의 결함 검출

김광백(Kwang Beak Kim),우영운(Young Woon Woo) 한국컴퓨터정보학회 2014 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.22 No.1

내시경 초음파 영상의 특징 분석

김광백(Kim kwang-beak),강효주(Kang hyo-joo),김미정(Kim mi-jeong),김광하(Kim gwang-ha) 한국콘텐츠학회 2009 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.7 No.1

내시경 초음파는 초음파 진동자를 내시경 끝에 부착하여 그 주위의 장기를 관찰할 목적으로 개발된 의료기기이다. 내시경 초음파 검사는 점막하 종양을 직접 관찰 할 수 있어 종양의 병리 소견이 예측 가능하지만, 종양의 악성화 여부 등에 대해 주관적인 소견이 개입될 수 있는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 주관적인 소견으로 인해 나타나는 문제점을 객관화하여 질병의 정확도와 재현성을 높이기 위해 종양의 각 특징을 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용하기 위해서 내시경 초음파 검사로 얻어진 초기 영상에서 분석에 필요한 초음파 영역을 추출한다. 초음파 영역은 여러 요인으로 인하여 명암도 값의 차이가 발생하는데, 이는 객관적인 분석에는 비효율적이다. 따라서 초기 검사 시에 매질로써 주입되는 물의 영역의 명암도를 기준으로 하여 초음파 영역의 명암도를 표준화 한다. 표준화 된 초음파 영역에서 전문의에 의하여 선택된 종양 영역에 LVQ 알고리즘과 비트 평면 분할 방법을 각각 적용하여 에코가 높은 spot 영역과 칼슘이 침착된 영역을 추출하고 분석한다. 종양 영역의 세밀한 분석을 위하여 명암도 값과, 종양 영역 내에서 전문의가 임의로 선택한 두 지점의 거리에 포함된 명암도 정보를 추출한다. 또한 선택된 종양의 악성도를 구분하기 위하여 종양 영역에서 외곽의 기울기를 계산한다. 내시경 초음파 영상에서 각 질병의 특징을 분석한 결과, 제시된 방법이 종양이 가지는 특징을 분석하는데 도움이 되는 것을 확인할 수 있었다. Endoscopic ultrasonography is a medical procedure in endoscopy combined with ultrasound to obtain images of the internal organs. It is useful to have a predictive pathological manifestation since a doctor can observe tumors under mucosa. However, it is often subjective to judge the degree of malignant degeneration of tumors. Thus, in this paper, we propose a feature analysis procedure to make the pathological manifestation more objective so as to improve the accuracy and recall of the diagnosis. In the process, we extract the ultrasound region from the image obtained by endoscopic ultrasonography. It is necessary to standardize the intensity of this region with the intensity of water region as a base since frequently found small intensity difference is only to be inefficient in the analysis. Then, we analyze the spot region with high echo and calcium deposited region by applying LVQ algorithm and bit plane partitioning procedure to tumor regions selected by medical expert. For detailed analysis, features such as intensity value, intensity information included within two random points chosen by medical expert in tumor region, and the slant of outline of tumor region in order to decide the degree of malignant degeneration. Such procedure is proven to be helpful for medical experts in tumor analysis.

컴퓨터 기법을 이용한 초음파 영상에서의 지방간 분류

장현우,김광백,김창원,Jang, Hyun-Woo,Kim, Kwang-Beak,Kim, Chang Won 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.9

본 논문은 Fuzzy Contrast Enhancement 기법과 FCM을 이용하여 대비를 개선한 후, Fuzzy Contrast Enhancement를 간과 신장의 초음파 영상에 적용하여 지방간 농도 수치를 분류하는 방법을 제시한다. 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에서 촬영 정보나 눈금자 등과 같이 필요 없는 부분을 잡음으로 간주하여, 제거한 ROI 영상을 추출하고, Fuzzy Contrast Enhancement 알고리즘을 이용하여 명암 대비를 강조한다. Fuzzy Contrast Enhancement 기법이 적용된 간, 신장 영역 영상에서 평균 이진화를 적용한 후, 평균 이진화를 적용한 영상에 Blob 알고리즘을 적용하여 간, 신장 실질 영역의 ROI 영상을 추출한다. 추출한 간 영역과 신장영역의 ROI 영상을 FCM을 이용하여, 10개의 명암도 Level로 각 각 분류한 후, 분류된 간, 신장 실질 영역의 명암도 Level 중 많이 분포된 명암도 Level을 기준으로 간, 신장 실질 영역의 대표 명암도를 추출한다. 제안된 방법을 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에 적용하여 간의 지방도를 분류한 결과, 영상의학과 전문의의 판독과 일치하여 향후 지방간의 진단에 효과적으로 적용할 수 있는 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다. We propose a method for the classification of fatty liver by ultrasound imaging using Fuzzy Contrast Enhancement Technique and FCM. ROI images are extracted after removal of information data except ultrasound image of the liver and the kidney then image contrast is improved by Fuzzy Contrast Enhancement Algorithm. The images applied Fuzzy Contrast Enhancement Technique is applied average binarization then ROI images of liver and kidney parenchyma are extracted using Blob algorithm. Representative brightness is extracted in the liver and kidney images using the most frequent brightness level after classification of 10 brightness levels. We applied this method to ultrasound images and a radiologist confirmed the accuracy of diagnosis for fatty liver. This method would be a model for automatic method in the diagnosis of fatty liver.

자궁 경부진 핵 추출에 관한 연구

성원구(Won-Goo Soung),김광백(Kwang-Beak Kim) 한국멀티미디어학회 2008 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2008 No.1

자궁경부암은 다른 암과 달리 전암(前癌) 단계가 존재 있으므로 조기 발견할 경우 생존율이 높다. 그러나 의사나 병리학자가 하루에 검진 할 수 있는 양은 제한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 세포 도말검사에 사용되는 자궁 경부진 세포에서 핵을 추출하는 방법을 제안한다. 조기 자궁 경부 세포진 영상에서 핵의 추출은 영상의 배경 그리고 핵과 세포질 영역의 구분이 중요하기 때문에 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정하고, 명암도의 분포가 가장 작은 B 채널에서 3×3 마스크를 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상을 이진화하고 Grassfire 알고리즘을 적용하여 세포 객체를 추출한다. 추출된 세포 객체 중에서 군집화된 세포 영역에 대해서는 R 채널의 명암도 값을 반복 이진화에 적용하여 핵 영역을 추출한다. 실제 진단 세포학에서 사용하는 자궁경부 세포진 400 배율 영상 대상으로 실험한 결과, 45개의 세포 영역 중에서 40개의 핵이 추출되었다.

마커 정보와 워터쉐드 알고리즘 이용한 자궁 경부진 세포핵 추출

장대성(Dae-Sung Jang),김광백(Kwang-Beak Kim) 한국멀티미디어학회 2008 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2008 No.2

자궁경부암은 정기적인 자궁경부 세포진 검사로 병변을 조기에 발견하여 치료함으로서 예방이 가능한 질환이다. 그러나 표본 채취과정에서 나타날 수 있는 여러 문제점으로 인하여 위 음성 오류가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 검진 과정의 문제점을 해결하기 위한 자궁 경부진 세포핵 추출 방법을 제안한다. 조기 자궁 경부 세포진 영상에서 명암도 히스토그램의 특징과 형태학적 정보를 이용하여 세포 영역을 분리한다. 분리된 세포 영역에서 거리 함수와 명암도를 이용하여 마커를 추출한다. 추출된 마커 정보를 이용하여 백혈구와 잡음으로 구성된 객체를 제거하고 세포 도말과정에서 접촉하거나 겹쳐진 세포 영역을 Watershed 알고리즘을 적용하여 최종 세포핵을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 실제 진단 세포학에서 사용하는 자궁경부 세포진 400 배율 영상을 대상으로 실험한 결과, 66개의 세포 영역 중에서 62개의 핵이 추출되었다.

퍼지 스트레칭과 SOM 기반 양자화를 이용한 어깨 초음파 영상에서의 인대 손상 영역 추출

김윤호(Yoon-Ho Kim),김민하(Min-Ha Kim),송유선(Yu-Seon Song),김광백(Kwang-Beak Kim) 한국컴퓨터정보학회 2017 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1

본 논문에서는 어깨 초음파 영상을 분석하여 인대 손상(Tear) 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에서 사다리꼴 형태의 소속 함수를 적용한 퍼지 스트레칭 기법을 이용하여 명암 대비를 높인다. 명암 대비가 조정된 ROI 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화가 적용된 ROI 영역에서 워터쉐드 기법을 적용하여 연골과 힘줄의 후보 영역들을 추출한다. 추출된 연골과 힘줄의 후보 영역들 중에서 위에서 아래로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역에 해당하는 힘줄 영역의 상단 경계선을 추출한다. 그리고 아래에서 위로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역의 상단 경계에 스플라인 곡선을 적용하여 연골 영역의 상단 경계선을 추출한다. 힘줄 영역의 상단 경계선과 연골 영역의 상단 경계선 양 끝에 2차 함수 곡선을 적용하여 곡선 사이의 양자화할 영역을 추출한 후, SOM 기법을 적용하여 인대 손상 후보 영역을 양자화한다. 양자화된 인대 손상 후보 영역을 분석하여 어깨 힘줄의 손상 영역과 비손상 영역을 구분하고 인대 손상(Tear) 영역을 추출한다. 제안된 방법을 어깨 힘줄이 있는 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 인대 손상(Tear) 영역이 비교적 정확히 추출되었다.

Deep ORFCM 알고리즘을 이용한 초음파영상에의 충수염 추출

김재영(Jae-Young Kim),김광백(Kwang-Beak Kim) 한국정보통신학회 2019 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.23 No.2

초음파 영상을 이용한 지방간 분류에 대한 연구

장현우(Hyun-Woo Jang),김광백(Kwang-Beak Kim),김창원(Chang Won Kim) 한국지능시스템학회 2013 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.23 No.1

본 논문은 Fuzzy Contrast Enhancement 기법과 FCM을 이용하여 대비를 개선한 후, Fuzzy Contrast Enhancement를 적용한 간과 신장에서의 지방간 농도 수치를 분류하는 방법을 제시한다. 각각의 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에서 촬영 정보나 눈금자 등과 같이 필요 없는 부분을 잡음으로 간주하여, 제거한 ROI 영상을 추출하고, Fuzzy Contrast Enhancement 알고리즘을 이용하여 명암 대비를 강조한다. Fuzzy Contrast Enhancement가 적용된 간. 신장 영역 영상에서 평균 이진화를 적용한 후, 평균 이진화를 적용한 영상에 Blob 알고리즘을 적용하여 간, 신장 실질 영역의 ROI영상을 추출한다. 추출한 간 영역과 신장영역의 ROI 영상을 FCM을 이용하여, 10개의 Brightness Level로 각각 분류한 후, 분류된 간, 신장 실질 영역의 Brightness Level 중 많이 분포된 Brightness Level을 기준으로 간, 신장 실질 영역의 Brightness 대표 범위를 추출한다. 추출한 간, 신장 실질 영역의 Brightness 대표 범위를 간과 신장의 Brightness의 거리를 구한 후, Brightness Coentroid Medthod를 이용하여 간과 신장의 Brightness 대표값을 추출한다. 제안된 방법을 간, 신장 영역을 촬영한 영상에 적용하여 간 지방도의 분류한 결과. 간 지방 진단 분야에서 효과적으로 적용할 수 있는 자료를 제시할 수 있음을 영상의학과 전문의의 판독과 비교하여 확인할 수 있었다.