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정지욱(Ji-Wook Jeong),이수열(Sooyeul Lee),김승환(Seunghwan Kim),조준식(June-Sik Cho) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅱ
본 연구에서는 임상적으로 얻어진 95개의 영상 자료를 전산화하여 특정 간 영역의 명도분포를 분석하여 이와 간의 지방화 정도와의 상관성을 연구하였다. 지방화 정도를 판단하는 임상적 기준으로 보편적으로 인정되는 지방간지수와 계산된 평균 명도 수치와의 선형 상관 계수를 구하였다. 각각의 영상의 밝기 및 에코정도가 일반적으로 불균일하기 때문에 이를 보정하기 위해 밝은 명도와 어두운 명도의 기준영역을 선정하여 상대명도를 추출하였다. 두가지 독립적인 방법으로 기준 영역을 선택하여 비교한 결과, 임상 지방간지수와 높은 상관성을 보임을 알 수 있었고, 지방간 진단의 보조자료로 유용함을 확인하였다. 계산된 지방간지수와 상대명도의 상관계수는 0.69에서 0.79로 나타났다.
정지욱(Ji-Wook Jeong),이수열(Sooyeul Lee),김승환(Seunghwan Kim) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.2Ⅱ
본 연구에서는 초음파 영상에서 간실질의 에코 명도분포를 분석하여 정량화 지방간 진단 파라미터인 규준화에코 명도값을 추출하여 지방간의 진행 정도와의 상관성을 연구하였다. 임상 지방간지수와 본 연구의 규준화에코 명도 값과의 선형 상관 계수를 구하였다. 신장대조 및 간문맥구조에서 추출한 규준화 에코 명도를 계산하여 비교한 결과, 임상 지방간지수와 높은 상관성을 보임을 알 수 있었고, 지방간 진단의 보조자료로 유용함을 확인하였다. 계산된 지방간지수와 상대명도의 선형상관계수는 0.69 ~ 0.79이다.
정지욱(Ji-Wook Jeong),이수열(Sooyeul Lee),김승환(Seunghwan Kim) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅱ
본 연구에서는 초음파 영상에서 간실질의 에코 명도를 비롯한 픽셀 정보분포를 분석하여 정량화 지방간 진단 파라미터를 구하기 위해 규준화 에코 명도값 및 다수의 텍스쳐 파라미터 값을 추출하여 선형결합을 통해 지방간의 진행 정도와의 상관성을 연구하였다. 임상 지방간지수와 본 연구의 추정 지방간 지표 값과의 선형 상관 계수를 구하였다. 신장대조 방법으로 추출한 규준화 에코 명도 및 회색도 픽셀분포의 텍스쳐 특성 파라미터를 계산하여 임상결과와 비교한 결과, 임상 지방간지수와 높은 상관성을 보임을 알 수 있었고, 지방간 진단의 보조자료로 유용함을 확인하였다. 계산된 지방간지수와 임상결과 간의 선형상관계수는 0.84~0.93이다.
여객 수하물 내 위험화물 검색을 위한 비전 트랜스포머 기반 One-stage 디텍터 객체 검출 연구
정지욱(Ji-Wook Jeong),송윤선(Yoonseon Song),이수열(Sooyeul Lee) 대한전자공학회 2022 전자공학회논문지 Vol.59 No.6
본 논문에서는, 휴대 수하물 x-선 영상 기반 위험화물 검출을 위한 실시간 육안 검사를 보완하기 위한 기초연구를 위해 비전 트랜스포머 기반 One-stage 디텍터를 이용한 x-ray 영상 기반 데이터셋 객체 검출 연구를 수행하고자 하였다. 최근 뛰어난 객체 검출 성능을 보인 바 있는 PAA (Probabilistic Anchor Assignment) 디텍터에 다양한 디텍터, 주의 함수 알고리즘을 적용하여 검출 성능 개선을 위한 실험을 수행한 결과, Swin Transformer 백본을 이용한 PAA 디텍터에 FreeAnchor 알고리즘을 부분 적용하고, Dynamic Head 주의 함수 모듈을 추가 결합하여 학습을 진행한 결과, SIXray-10 데이터셋에 대해 64.0 mAP의 검출 성능을 보였다. In this paper, one-stage detector with a Swin transformer backbone is investigated to alleviate the heavy load from the threat inspection of passenger baggages using the x-ray images. As a benchmark test, SIXray-10 dataset is used. As a baseline one-stage detector, PAA (Probabilistic Anchor Assignment), as a state-of-the-art (SOTA) detector, is considered and several modifications with several training loss functions and attention modules are applied to improve the threat screening probability from the baggages. Experiments reveals that if we combine the FreeAnchor loss function and Dynamic Head module with the baseline model, we can get threat detection accuracy of 64.0 mAP on SIXray-10 dataset.
분할된 휴대 수하물 데이터셋에 대한 다중 Pipeline과 결합한 다중 Student-Teacher 프레임워크의 효과에 관한 연구
정지욱(Ji-Wook Jeong),송윤선(Yoonseon Song),이수열(Sooyeul Lee) 대한전자공학회 2022 대한전자공학회 학술대회 Vol.2022 No.11
In this paper, we investigate the student-teacher framework involving multiple mean teachers coupled with the multiple pipelines on the partitioned SIXRay-10 dataset. Firstly, SIXRay-10 dataset is partitioned and the multiple pipelines are applied with ResNet-50 backbone and Faster R-CNN detector to get the enhanced detection accuracy of 80.6 mAP0.5. Secondly, for each pipeline, a mean teacher model is defined as an exponential moving average of the student model parameters and the pipelines are dynamically aligned according to its bounding box regression loss to get 82.1 mAP0.5.
Chained Mean-Teacher를 이용한 Vision Transformer 객체 검출 연구
정지욱(Ji-Wook Jeong),송윤선(Yoonseon Song),이수열(Sooyeul Lee) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.11
Recent advancements in deep-learning-based training methods have focused on enhancing object detection performance. These advancements include techniques aimed at accelerating learning and improving the efficiency of the training process, along with efforts to enhance the network model itself. Vsion Transfomers like Swin Transformer and Vit-Adapter have gained significant attention. Recently, we have reported performance improvements by simplifying the Soft Teacher technique and employing successively multiple mean teacher models with multiple pipelines with the splitted dataset as inputs. In this study, we aim to validate the enhancement of object detection performance using the various Vision Transformer network models using the Chained Mean Teacher (CMT) technique.