새로운 속도함수를 갖는 레벨 셋 방법을 이용한 의료영상분할

김선월,조완현,Kim, Sun-Worl,Cho, Wan-Hyun 한국통계학회 2011 응용통계연구 Vol.24 No.2

본 논문에서는 레벨 셋 방법을 이용하여 영상분할을 수행하는데 필요한 새로운 하이브리드 속도함수를 제안한다. 새롭게 제안하는 속도함수는 정확한 분할 결과를 위하여 영상의 객체가 가지고 있는 영역정보와 윤곽선정보를 함께 이용한다. 영역정보는 관심이 있는 물체영상내의 픽셀들의 밝기에 대한 확률분포의 정보를 이용하였고, 윤곽선정보는 영상의 에지의 기울기로부터 주어지는 기울기 벡터장을 이용하였다. 제안된 방법을 이용한 분할결과의 정확성을 확인하기 위하여 가상영상과 실제 사용되는 의료영상에 대하여 다양한 실험을 실시하고, 분할된 결과를 통하여 제안된 방법의 우수성을 입증하였다. In this paper, we propose a new hybrid speed function for image segmentation using level set. A new proposed speed function uses the region and boundary information of image object for the exact result of segmentation. The region information is defined by the probability information of pixel intensity in a ROI(region-of-interest), and the boundary information is defined by the gradient vector flow obtained from the gradient of image. We show the results of experiment for an various artificial image and real medical image to verify the accuracy of segmentation using proposed method.

cDNA Microarray 스팟 분할을 위한 영상분할 알고리즘의 비교

김선월,오미라,손영숙,조완현 한국자료분석학회 2007 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.9 No.2

cDNA microarray consists of thousands of DNA clones implanted with the grid structure on slide, and the image generated from the labeling of the fluorescent dyes and the scanning is executed an analysis. The spot segmentation is a very important process in cDNA microarray image analysis, the segmentation result have a strong influence on the next step of the analysis. In this paper, we show the comparison result of performance that segments the spots from the background and the various noise using Gaussian mixture model which is frequently used to segment the image, Markov random field and Level set method which first applys to the image segmentation of cDNA microarray. cDNA 마이크로어레이는 슬라이드 박편에 수백 개에서부터 많게는 수만 개의 DNA 클론을 격자 구조로 심어놓은 것이고, 형광염료의 표식 및 스캔과정을 거쳐 생성된 영상으로 자료의 분석을 실시하게 된다. cDNA 마이크로어레이 영상의 분석에서 스팟 분할은 매우 중요한 전처리 과정이며 이들 스팟의 분할 결과는 다음 단계의 분석결과에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 배경과 다양한 잡음들로부터 스팟의 적합한 형태를 분할하는 방법으로 많이 사용되고 있는 가우시안 혼합 모형, 마코프 랜덤 필드 모형과 cDNA 마이크로어레이 영상분할에 처음으로 적용한 레벨 셋 방법 등 여러 가지 분할 알고리즘들을 사용하여 영상을 분할하고 이들의 성능 비교 결과를 제시하였다.

자연의 미적요소에 기초한 유아미술교육 프로그램이 유아의 미술감상능력, 미술표상능력, 자연친화적 태도에 미치는 영향

김선월 한국영유아교원교육학회 2012 유아교육학논집 Vol.16 No.5

This study investigated how to develop a young children’s Art Education program based on Esthetic Elements of Nature (hereafter AEEEN) and its effects on five-year-old children’s art appreciation ability, art representation ability, and nature-friendly attitude. The AEEEN was performed twenty-four times for twelve weeks from September 2009 to December 2009. Fifty 5-year-old children in S kindergarten, Jongro-gu, in Seoul participated in AEEEN (experimental group: 25 children; control group: 25 children). The experimental group participated in the program twice a week, and the control group was given art activities using real nature object which had been used . To examine effectiveness of the program pretest and posttest of children’s appreciation ability of art and representation ability of art, nature-friendly attitudes were conducted. A Post-Hoc test (SPSS) was used to analyse data. The results were as follows. First, the AEEEN had a positive effect on children’s appreciation ability of art. Second, the AEEEN showed a positive effect to increase children’s representation ability of art. Third, the AEEEN influenced positively to increase children’s nature-friendly attitude. This reflects that young children’s Art Education program based on Esthetic Elements of Nature is feasible to apply in a real educational field, and also suggests that the AEEEN is distinguished from previous young children’s Art Education programs. 본 연구의 목적은 유아의 미술감상능력, 미술표상능력 및 자연친화적 태도를 증진시키기 위하여 자연의 미적요소에 기초한 유아미술교육 프로그램을 개발하고, 그 프로그램의 적용효과를 검증하는 것이다. 프로그램의 적용 효과를 알아보기 위하여 서울시 J구에 위치한 S유치원에서 재원하고 있는 만5세 유아 50명(실험집단 25명, 비교집단 25명)을 대상으로 2009년 9월부터 12월까지 12주간 총 24회 프로그램 처치를 실시하였다. 연구 결과 첫째, 자연의 미적요소에 기초한 유아미술교육 프로그램이 유아의 미술감상능력에 긍정적인 영향을 주었다. 둘째, 자연의 미적요소에 기초한 유아미술교육 프로그램이 유아의 미술표상능력에 긍정적인 영향을 주었다. 셋째, 자연의 미적요소에 기초한 유아미술교육 프로그램이 유아의 자연친화적 태도 변화에 긍정적인 영향을 주었다. 이는 자연의 미적요소에 기초한 유아미술교육 프로그램이 유아교육 현장에 적용 가능함을 보여주는 것이며, 기존에 이루어졌던 유아미술교육 프로그램과 차별화된 프로그램으로서의 가치가 있음을 시사해주고 있다.

유아교육현장에서의 인성교육 - 자연친화교육접근으로 -

김선월 한국교원교육학회 2015 한국교원교육학회 학술대회자료집 Vol.2016 No.11

유아교육 현장에서의 인성교육 - 자연친화교육접근으로 -

김선월,김민정,조형숙 한국교원교육학회 2015 한국교원교육학회 학술대회자료집 Vol.- No.67

누리과정 예술경험에 기초한 유아 미술활동

김선월 한국유아교육·보육복지학회 2014 한국유아교육·보육행정학회 학술발표대회 논문집 Vol.- No.2

특징점 자동 추출과 로버스트 형상분석을 이용한 영상정합의 비교

김선월,조완현 한국자료분석학회 2008 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.10 No.4

Within medical imaging techniques surface registration methods generally minimize the surface distance between two modalities. The features of two modalities acquired from one subject are similar. So it is meaningful to match two surfaces based on optimization of surface distance. In this sturdy, we propose a new method which extract the feature points from the boundary of image and the registration method using the full ordinary Procrustes analysis for CT brain image. We show the result of registration by LS OPA and M OPA, LMS OPA, S OPA, RM OPA known as the robust estimators, and then we compare the result of methods and evaluate a superiority. 의료 영상정합기법의 표면정보 기반 영상정합에서는 일반적으로 두 모달리티에서 추출된 표면 윤곽선 사이의 거리를 최소화함으로써 매칭이 이루어진다. 동일한 뇌를 대상으로 취득되지만 서로 다른 정보를 제공하는 두 모달리티는 관심 영역의 윤곽선 표면 특성이 서로 유사하다. 그러므로 다중 모달리티 영상정합에서 표면거리와 함께 표면의 특성을 고려하여 두 영상을 매칭하는 방법이 정합 결과의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 영상의 경계선으로부터 특징점을 추출하는 새로운 방법과 CT 뇌 영상정합에 대하여 프러크러스티즈 분석을 사용하는 새로운 정합방법을 제안한다. 최소제곱법을 이용한 보통의 프로크러스티즈 분석과 로버스트 추정량으로 알려져 있는 LMS(least median of squares), S-추정량, M-추정량과 RM-추정량을 이용한 정합에서의 또 다른 결과를 비교하고 우월성을 평가한다.

조건부 엔트로피와 3차원 볼륨 렌더링기법을 이용한 의료영상의 정합과 가시화

김선월,조완현,Kim, Sun-Worl,Cho, Wan-Hyun 한국통계학회 2009 Communications for statistical applications and me Vol.16 No.2

영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시간 혹은 특성의 센서로부터 서로 다른 위치 에서 얻는 영상들의 공간적 대응관계를 찾는 과정이다. 본 논문에서는 동일 환자에게 촬영한 뇌 MR과 CT영상간의 상이한 공간좌표계의 차이를 보정하기 위 한 강인한 정합방법을 소개한다. 두 영상의 명암도에 대한 결합 히스토그램으로부터 계산된 개선된 조건부 엔트로피(MCE: Modified Conditional Entropy)를 이용하여 최대인 위치로 정합을 수행하고, 3차원 볼륨 렌더링 기법을 이용하여 정합된 영상을 가시화한다. Image registration is a process to establish the spatial correspondence between images of the same scene, which are acquired at different view points, at different times, or by different sensors. In this paper, we introduce a robust brain registration technique for correcting the difference between two temporal images by the different coordinate systems in MR and CT image obtained from the same patient. Two images are registered where this measure is minimized using a modified conditional entropy(MCE: Modified Conditional Entropy) computed from the joint histograms for the intensities of two given images, we conduct the rendering for visualization of 3D volume image.

영상분할을 위한 2차원 무한 은닉 마코프 모형의 비모수적 베이스 추정

김선월(Sunworl Kim),조완현(Wanhyun Cho) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1A

본 논문에서는 1차원 은닉 마코프 모델을 2차원으로 확장하기 위하여 노드들의 마코프 특성이 인과적인 관계를 갖는 마코프 메쉬 모델을 이용하여 완전한 2차원 HMM의 구조를 갖는 모델을 제안한다. 마코프메쉬 모델은 이웃시스템을 통하여 이전의 시점을 정의하고, 인과적인 관계를 통하여 전이확률의 계산을 가능하게 한다. 또한 영상의 최적의 분할을 위하여 계층적 디리슐레 과정을 사전분포로 두어 고정된 상태의 수가 아닌 무한의 상태 수를 갖는 2차원 HMM을 제안한다. HDP로 정의된 사전분포와 관측된 표본자료의 정보를 갖는 우도함수를 결합한 사후분포의 베이스 추정은 깁스샘플링 알고리즘을 이용하여 계산 된다.

의료영상분할을 위한 조건부 랜덤 필드 모델링

김선월(Sun-Worl Kim),조완현(Wan-Hyun Cho) 한국멀티미디어학회 2009 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2009 No.1

본 논문에서는 다양한 영상의 분할과 라벨링 문제에 매우 효율적인 조건부 랜덤 필드(CRF)를 소개하고, PET영상에서 뇌 영역의 분할을 실시한다. CRF에서는 기존의 모델들에서 잘 반영되지 않았던 동일한 영역 내의 상호관련성을 고려하여 영상 내 사이트들 간의 정보를 이용하여 분할을 실시한다. 본 논문에서는 이러한 CRF를 이용하여 분할을 실시한 결과를 제시하였다.