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- 저자 : 서진근 (검색결과 17 건)
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서진근 大韓法醫學會 1983 대한법의학회지 Vol.7 No.1-2
The injuries in motor vehicle accidents are characteristic according to victims such as driver, passenger and pedestrians. Also it should be considers whether suicide, homicide or accident. In accordance with such decisions, the criminal and civil problems of motor vehicle accident will be solved. The recognition and careful evaluation of wounds permit reconstruction of accident with a degree of accuracy, the doctor have to familiar with the characteristics and mechanisms of injuries. The author described generally about pedestrian injuries and particularly about drunken victims through author's experiences and referred to literatures.
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강현배,서진근 대한수학회 2001 대한수학회논문집 Vol.16 No.3
칼데론 문제와 유한번 측정 역전도체 문제에 대한 중요한 결과들을 설명하고, 그 응용으로서 전기임피던스 영상기법에 대하여 설명한다.
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Bimodal Segmentation을 이용한 Active Contour 기반의 물체추적 기술
이석호,서진근 한국산업응용수학회 2006 한국산업응용수학회 학술대회 논문집 Vol.1 No.1
최근 테러 위협 및 강력 범죄 발생의 영향으로 CCTV를 비롯한 보안 감시 시스템에 대한 요구가 더욱 증대되고 있다. 보안 감지 시스템은 예방 차원의 위협 감지를 위한 포괄적인 상황인지 능력이 필수적이다. 예를 들어, 공항 보안 수준을 향상시키기 위해 지능적 사물 행위 분석을 통해 접근 금지 지역에 침입하였을 때 이를 감지하거나 하변 경비원에게 알려 줄 수 있는 시스템이 필요하다. 그러나 실제로 사람이 직접 화면을 보면서 감시하는 경우 대략 20분정도만 경과해도 업무 효율이 현저히 저하되는 문제점을 안고 있다. 이런 문제를 효율적으로 다루기 위해 지능적인 감시 도구가 요구된다. 그러나 기존의 감시 시스템(Surveillance Systems)들은 움직임 감지 기능만을 가지고 있다. 더욱이 이런 움직임 감지 기능은 Multiplexer 또는 Digital Video Recorder (DVR)에 구현되어 왔다. 이러한 기존의 시스템은 움직임이 감지 되면 Event를 발생시키고, 저장장치에 감시 영상을 일정 시간 동안 (시스템에서 미리 설정해준 시간 동안) 단순히 저장하는 기능만을 가지고 있다. 이런 기능은 움직임을 유발한 Event에 대한 처리와는 상관없이 동작된다. 이런 단순한 처리기능 외에 보다 능동적인 움직임 감지 Event의 처리 기능이 요구된다. 기존의 감시 시스템은 사건, 사고가 발생한 후 증거자료를 확보하기 위한 수단으로 많이 사용되어 왔다. 사전 방지 시스템이라기 보다는 사후 처리 시스템이었다고 할 수 있다. 즉, event 발생 후 감시 시스템에 저장되어 있는 영상 Data를 다시 확인해 봄으로써 event발생의 원인을 확인하기 위함이 주된 목적이었다. 그러나 9/11 테러이후 기존의 사후 처리용 감시 시스템이 아니라, Event가 발생하기 전에, 발생 원인을 미리 처리하여 event 발생을 방지할 수 있는 능동적인 시스템에 대한 요구가 증가 되었다. 능동적인 시스템의 가장 기본적인 기능은 자동추적기능이라고 할 수 있는데 보통 기존의 자동추적 알고리즘들은 배경을 먼저 모델링한 후에, 배경에 속하지 않는 것으로 판단되는 물체가 화면에 나타났을 시에 이를 추적하도록 되어 있다. 그러나 이런 기존의 알고리즘들은 한계점을 안고 있는데, 배경분리가 제대로 되지 않는 여러 예기치 않은 상황이 발생할 수 있기 때문이다. 이런 한계를 극복하기 위해서 배경분리를 사용하지 않는 알고리즘들이 많이 제안되었는데 최근에는 Active contour에 기반한 자동추적 알고리즘들이 개발되고 있는 추세이다. Active contour에 기반한 자동추적 알고리즘들은 추적대상의 외곽선을 정확하게 따내면서 외곽선 내부의 tnxture, color, shape정보만을 가지고 자동추적하기 때문에 배경의 변화에 영향을 거의 받지 않을 수 있다. 그러므로 배경분리와Active contour에 기반한 자동추적을 적절히 상호보완적으로 사용함으로써 매우 안정적인 자동추적 알고리즘의 개발이 가능하다. 무엇보다 Active contour는 추적대상의 shape에 대한 정보를 준다는 점에서 보다 high level의 후처리를 가능하게 해준다. 예를 들어 자동추적하는 대상의 얼굴부분만을 Zoom in하여 찍고자 할 때 추적대상의 얼굴부분을 인식하고 focusing하는 것이 중요한데, 이때 추적대상의 shape정보를 가지고 있다면 머리부분을 추출하는 것이 가능해진다. 또 추적대상이 갑자기 이상행동을 취하는 경우 등 이를 인지하는 behavioral analysis을 위해서도 shape의 정보는 필수적으로 제공되어져야 한다. 그러므로 보다 지능적인 감시카메라의 구현을 위해 Active contour에 기반한 추적 알고리즘의 개발이 중요하다. 본 논문에서는 가장 일반적인 PTZ(Pan/Tilt/Zoom)카메라에서도 동작할 수 있는 Active contour에 기반한 자동추적 알고리즘에 대한 최근 연구를 기술하고자 한다. 카메라의 PTZ동작 하에서도 자동 추적할 수 있을 뿐 아니라, 배경의 밝기에 갑작스런 변화가 생기거나, 나뭇잎이 움직이는 등의 배경에 움직임이 있는 경우에도 자동추적이 가능하도록 알고리즘을 개발하여 일반 PTZ감시카메라와 연동될 수 있게 하였다. 특히 빠른 속도의 구현과 안정성을 위해 Chan-Vese의 “Active contour without edge”model[1]을 수정하여 stationary global minimum을 가지면서 수렴속도가 빠른 새로운 Energy Functional을 개발하였다.
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이정환,오동인,이재상,우응제,서진근,권오인 대한의용생체공학회 2004 의공학회지 Vol.25 No.5
암세포가 정상세포에 비해 전기적 도전율이 세배에서 열배까지 높다는 점을 이용하여 본 논문에서는 유방암 검출을 위한 생체 어드미턴스 스캐너를 개발하고, 시스템의 성능검사를 수행하여 유방암 검출의 가능성을 제시하였다. 전압인가전극을 이용하여 정현파의 정전압을 인가하고 유방의 표면에 부착된 평면배열 접지전극을 통하여 배출되는 전류를 측정한다. 측정된 전류값과 인가한 전압사이의 전달 어드미턴스로부터 측정 부위의 도전율을 표현할 수 있으며, 전달 어드미턴스의 실수부와 허수부의 크기로부터 유방암의 유무와 크기, 위치를 판별하는 데이터를 획득한다. 개발한 생체 어드미턴스 스캐너는 주제어부, 인가전압 발생부, 유기전류 측정부, 전압인가전극 및 평면배열 접지전극과 컴퓨터로 구성된다. 개발한 디지털 인가전방 발생기의 진폭 안정도는 0.2445%의 오차를 가지며, 총 고조파 왜곡은 0.03% 이다. 유기전류 측정부는 실수부의 경우 68dB, 허수부의 경우 54dB이상의 SNR블 가지며, 1nA정도의 작은 전류도 측정이 가능하도록 제작되었다. 저항 펜텀을 이용하여 실험한 결과 측정된 핀달 어드미턴스는 Pspice 시뮬레이션 결과와 비교할 때 93% 이상의 정확도를 나타내었다. 이러한 측정의 정확도를 갖는 생체 어드미턴스 스캐너를 가지고 저항 팬텀 및 전해질용액 펜텀을 이용하여 실험한 결과 도전율이 다른 물체를 식별할 수 있는 전달 어드미턴스 분포 영상을 획득할 수 있음을 확인하였다. 향후 시스템의 성능을 향상시키고, 여러 가지 다른 핀범을 제작하여 이를 정확히 찾아내는지를 실험할 예정이며, 도전율이 다른 물체의 크기, 위치 및 깊이를 찾는 알고리즘을 시스템에 적용하여 알고리즘을 실험적으로 검증하고 유방암의 조기 검진을 위해 활용이 가능한 시스템을 개발하는 연구를 수행할 예정이다. This paper describes a trans-admittance scanner for breast cancer detection. A FPGA-based sinusoidal waveform generator produces a constant voltage. The voltage is applied between a hand-held electrode and a scan probe placed on the breast. The scan probe contains an 8x8 array of electrodes that are kept at the ground potential. Multi-channel precision digital ammeters using the phase-sensitive demodulation technique were developed to measure the exit current from each electrode in the array. Different regions of the breast are scanned by moving the probe on the breast. We could get trans-admittance images of resistor and saline phantoms with an anomaly inside. The images provided the information on the depth and location of the anomaly. In future studies, we need to improve the accuracy through a better calibration method. We plan to test the scanner's ability to detect a cancer lesion inside the human breast.
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Quantitative Conductivity Estimation Error due to Statistical Noise in Complex B1 + Map
신재욱,이준성,김민오,최나래,서진근,김동현 대한자기공명의과학회 2014 Investigative Magnetic Resonance Imaging Vol.18 No.4
In-vivo conductivity reconstruction using transmit field (B1+) information of MRI was proposed. We assessed theaccuracy of conductivity reconstruction in the presence of statistical noise in complex B1+ map and provided a parametricmodel of the conductivity-to-noise ratio value. Materials and Methods: The B1+ distribution was simulated for a cylindrical phantom model. By adding complex Gaussiannoise to the simulated B1+ map, quantitative conductivity estimation error was evaluated. The quantitative evaluationprocess was repeated over several different parameters such as Larmor frequency, object radius and SNR of B1+ map. Aparametric model for the conductivity-to-noise ratio was developed according to these various parameters. Results: According to the simulation results, conductivity estimation is more sensitive to statistical noise in B1+ phase thanto noise in B1+ magnitude. The conductivity estimate of the object of interest does not depend on the external object surroundingit. The conductivity-to-noise ratio is proportional to the signal-to-noise ratio of the B1+ map, Larmor frequency,the conductivity value itself and the number of averaged pixels. To estimate accurate conductivity value of the targetedtissue, SNR of B1+ map and adequate filtering size have to be taken into account for conductivity reconstruction process. In addition, the simulation result was verified at 3T conventional MRI scanner. Conclusion: Through all these relationships, quantitative conductivity estimation error due to statistical noise in B1+ map ismodeled. By using this model, further issues regarding filtering and reconstruction algorithms can be investigated for MREPT.
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