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      • KCI등재

        임베디드 시스템을 위한 영상 개선 알고리즘 구현

        안정연,이상범,An, Jeong-yeon,Rhee, Sang-Burm 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지 A Vol.16 No.6

        본 논문에서는 역광 및 어두운 영상에 효과적인 칼라 영상 개선 알고리즘을 제안하고 PXA255 ARM 프로세서 기반 임베디드 리눅스 환경 에 구현하는 것을 목적으로 한다. 기존의 영상 개선 알고리즘 중에서 레티넥스는 역광 및 어두운 영상에 효과적이나 연산량이 많아 임베디드 시스템에서의 구현이 적합하지 못하다. 따라서 레티넥스와 동등한 영상 개선 효과를 갖으면서 연산량이 적어 임베디드 시스템에서 구현 가능한 영상 개선 알고리즘을 제안한다. 제안된 영상 향상 알고리즘은 HSV 색 모델로 변환한 다음 명도 성분과 채도 성분 영상에 각각 영상 생성 모 델과 감마 보정을 적용하여 구현하였다. 또한, 제안한 알고리즘을 PXA255 ARM 프로세서에 최적화 과정을 통하여 연산량을 감소하였다. 정량 적인 방법과 정성적인 방법을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가 하였다. 평가 결과 연산량은 감소하였으나 밝기와 명도 대비를 향상시키는 것을 확인하였다. This paper is to enhance a color image running in the PXA255 ARM processor based on embedded linux environments. Retinex is one of the representative algorithm for image enhancement in the previous research. However, retinex is not suitable the run on the embedded system because of its long processing time. So, we proposed the image enhancement algorithm for embedded system, with less quantity of operation and the effect equivalent to retinex. To achieve this goal, we propose and implement the image enhancement algorithm, which utilizes the image formation model and gamma correction to be effective in a back-light and dark image. The proposed algorithm converts the color space from RGB to HSV, and then V and S channels are processed. In order to optimize the proposed method in the PXA255 ARM processor, quantity of calculation is reduced. The performance of the proposed algorithm was evaluated through qualitative method and quantitative method. The results show that brightness and contrast are improved with less quantity of operation.

      • KCI등재

        COVID-19 백신 접종 후 월경 이상 사례 관련 온라인 건강상담 내용의 분석

        이재륜(Jae Ryoun Lee),전수민(Soo Min Jeon),김혜원(Hye-Won Kim),안정연(Jeong-Yeon An),정솔미(Sol-Mi Jeong),권진원(Jin-Won Kwon) 대한약학회 2023 약학회지 Vol.67 No.5

        Recent developments in big data technologies have highlighted the potential of enhancing the role of pharmacovigilance. This study aims to assess the potential of utilizing social media for pharmacovigilance using online health counseling on abnormal menstruation after receiving vaccination for coronavirus disease. We crawled relevant posts regarding vaccine adverse events published on Naver Jisik-iN from February 2021 to August 2022 using keywords “vaccine” and “menstruation.” After preprocessing all collected posts, selected posts were classified based on vaccination information and type of adverse events. A descriptive statistical analysis was performed to analyze the characteristics and timing of the selected posts and their association with vaccination. Following preprocessing, 4,154 posts were chosen, and the highest number of posts was generated in October 2021. Among them, 87.75% (n=3,645) were posted after vaccination. Of the 3,645 posts, certain, probable, and possible associations were identified in 63.40, 4.83, and 31.74% posts. The most frequently reported symptom was change in the menstrual cycle, and serious adverse events that required medical attention were observed in 3.05% cases. The study results present a potential pharmacovigilance strategy that leverages social media to complement the voluntary reporting system.

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