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- 저자 : 정보원(Bowon Jung) (검색결과 9 건)
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정보원(Bowon Jung),최종호(Jongho Choi),이주선(Jusun Lee),이영득(Young-deuk Lee) 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 학술대회 Vol.2020 No.2
혈액 분석 기기는 백혈구, 적혈구, 혈소판, 그리고 골수를 영상으로 분류하는 체외 진단기기이다. 특히 백혈구 감별에서는 백혈구 영상을 획득하기 위해 저 배율에서 위치 검출이 진행되고 고배율에서 정확한 영상 획득을 하여야 한다. 본 논문에서는 저배율 영상에서 검출된 백혈구들의 Clustering(군집화) 및 Path Planning(경로 계획) 하는 방법을 제안한다. Node Map, Masking 기반의 Clustering 방법과 Square Region Divide 기반의 Path Planning 방법으로 카메라 FOV(Field Of View)내에, 많은 백혈구가 포함되고 최적 경로로 이동한다. 성능 검증은 이동거리, 계산 시간, Clustering 수를 기준으로 평가하였으며, 각각 K-Means Algorithm, DFS Path Planning 방법과 비교하여 측정하였다. 결론적으로 Cluster 개수, 계산 시간, 이동 거리 측면에서 개선되었음을 확인하였다.
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정보원(Bowon Jung),이주선(Jusun Lee),이봉기(Bongki Lee),이중훈(Joonghoon Lee),황호(Ho Hwang),최종호(Jongho Choi) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6
본 논문은 체액 검사를 위한 자동화 시스템을 제안한다. 체액 검사는 혈액 외에 체내의 많은 종류의 체액에 대하여 검사를 진행하고 혈액질환을 포함한 여러 질환의 진단에 중요한 정보를 제공한다. 보편적인 검사로는 수동적인 현미경 검사를 의미하며, 본 연구에서 이를 자동화 시스템으로 개발한다. 자동화 시스템은 크게 Hardware부, Software부로 구성되어 있다. Hardware는 정밀 스테이지와 광학 시스템이 장착되어 있는 UIMD의 PBIA-12A를 사용하여 개발하였고, Software는 전체 슬라이드 스캐닝, 세포 촬상 경로 계획, 세포 후보군 검출, 세포 감별 부분으로 구성한다. 결과적으로 체액 검사 자동화 시스템을 개발함으로써 기존 매뉴얼 검사에 비해 검사 시간단축, 영상 데이터 수집 객관적인 결과 보고 등의 효과를 확인하였다.
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이주선(Jusun Lee),정보원(Bowon Jung),최종호(Jongho Choi),이영득(Young-deuk Lee) 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 학술대회 Vol.2020 No.2
체외 진단기기인 혈액 분석기[1]는 백혈구, 적혈구, 혈소판 등의 혈액 영상을 사용하여 각 세포의 종류를 분류하여 데이터를 출력하는 장비이다. 일반적으로 CBC(Complete Blood Count)에서 전달되는 적혈구, 백혈구 데이터를 참고하여 영상기반 분석을 진행한다. 본 논문에서는 혈액 분석기 단일 분석 방식으로는 혈액이 들어있는 슬라이드를 중배율로 촬상을 진행해 적혈구의 검출, 분류에 관한 방법을 제안한다. 적혈구 검출은 (중배율)영상을 촬상하여 얻어진 영상 특징인 색도, 채도, 밝기 등을 이용해 검출을 진행한다. 검출된 적혈구에 대한 분류는 다양한 영상적 특징을 추출하여 랜덤 포레스트 (Random Forest) 분류기를 통해 분류를 진행하게 된다. 적혈구의 분류 기준은 색상, 형태에 따라 분류기준이 다르며, 한 개의 적혈구가 각 2 개이상의 분류 속성을 가지고 있다. 본 논문에서는 색상, 형태로 분류하여 각각을 5 개, 6 개로 분류하는 방법을 제안한다. 이러한 분류 결과를 토대로 혈액 분석기에서 각 분류에 대한 전체 세포대비 비율을 출력하기 위한 프로세스를 제공한다. 본 논문에서는 이러한 분류를 진행하기 위해 적혈구의 검출, 영역분할, 영상특징 추출을 하는 방법에 대해 제안한다.
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이주선(Jusun Lee),정보원(Bowon Jung),이봉기(Bongki Lee),이중훈(Joonghoon Lee),황호(Ho Hwang),최종호(Jongho Choi) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6
체외 진단을 위한 혈액 이미지 분석기[1]는 백혈구, 적혈구, 혈소판 등의 혈액 시료를 사용하고, 영상 기반으로 세포를 검출 및 분류하여 의료진에게 진단 보조자료를 출력하는 장비이다. Malaria와 같이 세포 내에 질감과 같은 특징을 관찰하고, 이에 고배율 영상을 사용한다. 본 논문은 사람이 현미경을 통해 세포를 분석하는 과정을 자동화 하는 적혈구 검출 및 분류 시스템을 제안한다. 적혈구 검출은 고배율 영상 기준으로 색도, 채도, 밝기, 질감 등을 이용해 각각의 독립적인 검출하고 이를 적혈구의 형태(Shape)에 따른 분류를 진행한다. 여기서 분류로 딥 러닝 모델인 Efficientnet-B0[2]를 사용하여 95% 정확도를 검증하였다.
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황호(Ho Hwang),정보원(Bowon Jung),이주선(Jusun Lee),이봉기(Bongki Lee),이중훈(Lee Joong Hoon),최종호(Jongho Choi) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6
혈구 검사는 진단 전문의 및 병리사가 환자의 혈액을 도말한 슬라이드를 시료로 혈액 세포들을 광학계로 관찰하고 분류하여 진단하는 것을 의미한다. 이 검사 시에 슬라이드 전 영역을 검사하는 게 아닌 유효성이 있는 세포만을 선정하여 검사를 진행하며, 이는 진단 보조 자료의 신뢰성에 영향을 준다. 본 논문은 자동으로 (혈액 내에) 백혈구 관찰 영역을 검출하고, 이를 고속화하는 방법을 제안하고, 전처리부, 염색 상태 체크부로 구분하여 설계한다. 검증을 위하여 기존 방식과 비교를 통해 성능 향상됨을 확인한다.
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최옥경 ( Okkyung Choi ),정보원 ( Bowon Jung ),곽관웅 ( Kwan-woong Gwak ),문승빈 ( Seungbin Moon ) 한국인터넷정보학회 2016 인터넷정보학회논문지 Vol.17 No.3
모바일 서비스와 교육 보조 로봇이 발달함에 따라, 로봇은 우리의 삶의 일부가 되었고 교육 보조 로봇은 선생님을 보조해 학생들의 교육과 학습에 참여하고 있다. 본 논문은 교육 보조 로봇의 자율성의 정도를 표시하는 자율성 지수를 측정하기 위한 방법을 규정 한다. 자율성은 사람의 개입 없이 현재 상태 및 센서 값을 기반으로 주어진 작업을 수행하는 능력이다. 교육 보조 로봇의 자율성 지수는 작업 수준과 사람의 개입 수준으로 구성되며 1단계에서부터 10단계로 정의한다. 제안 방식은 지능형로봇표준포럼(KOROS) 표준으로 채택이 되었으며 해당 표준은 자율적으로 학생들을 지도하는데 활용이 가능하다. 향후 교육 보조 로봇을 활용한 교육 서비스에 큰 혜택을 가져올 것으로 예상하며 그 활용 분야 역시 교육 발전에 크게 이바지할거라 기대한다. With the rapid development of mobile services and the prevalence of education robots, robots are being developed to become a part of our lives and they can be utilized to assist teachers in giving education or learning to students. This standard has been proposed to define the degree of autonomy for education robot. The autonomy is an ability to perform a given work based on current state and sensor value without human intervention. The degree of autonomy is a scale indicating the extent of autonomy and it is determined in between 1 and 10 by considering the level of work and human intervention. It has been adapted as per standard and education robots can be utilized in teaching the students autonomously. Education robots can be beneficial in education and it is expected to contribute in assisting the teacher`s education.
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최종호(Jongho Choi),이주선(Jusun Lee),정보원(Bowon Jung),이영득(Young-deuk Lee) 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 학술대회 Vol.2020 No.2
본 논문은 (크기, 색, 모양 등 다른) 다양한 종류의 래피드 테스트 키트를 하나의 기기에서 정량 분석하고, 이를 데이터화 할 수 있는 범용 리더기를 개발한다. 또한 다수의 장비를 동시 병렬처리가 가능한 구조로 설계하고, 이를 검증한다. 래피드 테스트 키트는 두 단계로 검사를 진행한다. 첫 번째는 정성적인 검사이다. 이는 키트로부터 C(Contorl)밴드, T(Test)밴드를 검출하고, 이에 반응을 인식한다. 두 번째는 정량적인 검사이고, (C 와 T) 밴드로부터 추출된 값에 대한 상대적인 거리 값을 데이터화 시킨다. 범용 래피드 테스트 리더기는 카메라로 부터 영상을 전달받는 영상 획득부, 영상을 보정하는 전처리부, 키트를 평행하게 위치하는 키트 정렬부, 정량적인 데이터를 추출하는 키트 인식부로 구성한다. 성능 평가를 위하여 TPR(True Positive Rate) 방식으로 진행한다. 평가 전문기관으로부터 60 개(6 대의 장비를 동시 병렬적으로 연결하고, 서로 다른 래피드 키트를 선정함)의 슬라이드를 무작위로 선정하고, 이에 대한 인식 결과를 피드백 받는다. 결과적으로 100% 정확도를 검증하였다.
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이중훈(Joonghoon Lee),이주선(Jusun Lee),정보원(Bowon Jung),이봉기(Bongki Lee),황호(Ho Hwang),최종호(Jongho Choi) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6
혈액 분석기기는 혈액 시료 내에 존재하는 백혈구, 적혈구, 혈소판 등의 세포를 영상 기반으로 검출/분류하여 진단 보조자료로 출력하는 기기를 의미하며, 본 논문은 자동으로 도말/염색된 혈액 슬라이드를 검사하는 혈구검사기 개발을 제안한다. 이는 크게 저배율과 고배율로 구분하여 처리되고, 상세하게는 후보 백혈구 검출부, 최종 백혈구 검출부, 백혈구 감별부로 구성한다. 백혈구 분류로 딥러닝 기반 EfficientNet-B4 모델을 활용하여 학습 모델을 생성하고, 사용화를 위한 TensorRT-FP16으로 양자화 과정을 거쳐 메모리 사용량 및 처리속도를 최적화한다. 결과적으로 감별 정확도 97%를 검증한다.
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최종호(Jongho Choi),이주선(Jusun Lee),정보원(Bowon Jung),이봉기(Bongki Lee),이중훈(Joonghoon Lee),황호(Ho Hwang) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6
골수 감별기는 현미경 광학계 기반으로 적혈구, 백혈구, 혈소판 등을 검사하는 장비를 의미한다. 본 논문은 영상 기반으로 골수 검사를 수행하고, 진단에 필요한 보조 자료를 출력하는 기기 개발을 제안한다. 검사과정은 Whole-Slide Imaging부, Ideal-Zone Detection부, BM-Cell Detection부, ISP부, BM-Cell Classification부로 구성한다. 먼저 수요자인 진단검사의로 부터 검사 영역을 정의하고, 적응적으로 이 영역을 추출한다. 이후에 진단보조 자료로 파티클(Particle), 거핵(Megakaryocyte) 세포를 검출하여 영상화시키고, 이상적인 영역 하에 유핵세포를 분류한다. 본 연구는 세포 분류 시에 Fix-EfficientNet B4를 기반으로 학습을 수행하고, FP16으로 양자화 하여 메모리 사용량과 처리속도를 향상됨을 확인하였다.
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