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경접형동 접근술 후 삽입한 지방조직으로 인한 시력 손상 -증례보고-
조동찬 ( Dong Charn Cho ),김충현 ( Choong Hyun Kim ),정진환 ( Jin Hwan Cheong ),백광흠 ( Koang Hum Bak ),김재민 ( Jae Min Kim ) 대한뇌종양학회 2003 대한뇌종양학회지 Vol.2 No.2
Sellar region tumors are most commonly resected via transsphenoidal approach(TSA). In a patient with Rathke`s cleft cyst, sudden development of visual loss followed by TSA procedure and her vision was recovered incompletely after chiasmal decompression. However iatrogenic compression of the optic nerve and chiasm by fat packing is rarely reported. We also reviewed the pertinent literature.
조동찬(Dong-Chan Cho),얍와셍(Wah-Seng Yap),윤재호(Jae-Ho Yun),김회율(Whoi-Yul Kim) 한국자동차공학회 2011 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2011 No.11
Vehicle detection using a camera has been studied actively for a couple of decades in the intelligent vehicle system. Especially, vehicle detection at nighttime has several difficulties because of lack of light. Most of night vehicle detection methods use a high dynamic range (HDR) camera or tune brightness of a camera to capture only light regions. However, the camera we use does not have HDR property and is tuned for lane departure warning system (LDWS). Therefore, the brightness of the camera is fixed to capture lanes on the road even at night and the white balance of the camera is changed to boost white and yellow. In this paper, we propose an effective vehicle detection method using non-HDR camera. The proposed method consists of two main parts; light segmentation and pairing. In the light segmentation part, candidate lights are segmented from an original image using a novel adaptive threshold method. Features for a classifier are extracted from each candidate light. Candidate lights are classified as tail, head, and other lights using a random forest classifier. In the pairing part, only tail lights are handled to detect preceding vehicles. Two tail lights whose Y axis position difference is smaller than threshold are collected as a pairing candidate. Features for pairing classification are extracted from the pairing candidates. Random forest classifier is also used to classify pairing candidates as a vehicle or a non-vehicle. Experiments show that the proposed method effectively detects vehicles in the several different environments.
차량 주위 전방향 촬영영상을 이용한 차선 검출 시스템 개발
금창훈(Kum, Chang-Hoon),조동찬(Cho, Dong-Chan),김회율(Kim, Whoi-Yul) 한국방송·미디어공학회 2013 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2013 No.6
본 논문에서는 차량에 부착된 4대의 어안렌즈 카메라 영상을 이용하여 차량 주위 전방향의 주변 정보를 포함하는 정합 영상을 생성하고, 생성된 정합 영상에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방 카메라만을 이용하여 차선을 검출하는 방법들은 안개와 같이 기상 환경이 안 좋은 경우 가시거리가 짧아져 정상적인 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 이에 반해 4대의 어안렌즈 카메라로 차량의 주변을 촬영한 영상은 기상 환경에 영향을 적게 받아 안정적인 차선 검출에 용이하다. 어안렌즈 카메라로 촬영한 영상은 왜곡이 심하기 때문에 왜곡 보정을 수행한 후 차량 위에서 아래로 내려다본 시점으로 투영 변환하여 하나의 영상으로 정합한다. 정합영상에서 관심영역을 설정한 후 차선 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역들로 차선을 직선으로 모델링한다. 점선 차선 구간이나 차량 흔들림에 대응하기 위해 직선으로 모델링된 차선 정보의 차선 각도와 차량으로부터 거리 정보를 칼만 필터 기반 추적 및 보정하여 안정적으로 차선 검출을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법은 실선구간에서 99.57%, 점선구간에서는 90.48%의 검출 정확도를 가진다.
강형섭(Kang Hyung-Sub),조동찬(Cho Dong-Chan),고경우(Ko Kyung-Woo),김회율(Kim Whoi-Yul) 한국방송·미디어공학회 2010 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2010 No.7
본 논문에서는 주행 중인 차량에서 전방을 향해 장착된 카메라를 통해 입력된 영상에서 측면에 부분적으로 나타나는 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 모션 벡터를 이용하여 주변 배경과 관측되는 차량 사이의 모션 벡터 차이를 이용하여 측면 차량을 검출하고 있다. 그러나 모션 벡터를 이용할 경우 정지된 차량이나 전방에서 다가오는 차량의 경우 검출하기 어려운 점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 모션 벡터를 사용하지 않고 차량 측면 모습에서 특징 정보를 추출하여 SVM 분류기를 통해 측면 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 차량 측면 모습의 특징을 뽑기 위해 영상의 밝기 변화에 강인한 국부 이진 패턴을 사용하였고 ROI영역 내에서 차량이 나타나는 위치에 상관없이 차량의 측면 모습을 찾아내기 위해 국부 이진 패턴의 히스토그램을 이용하였다. 실험결과에서는 제안하는 방법이 정지된 차량을 포함하여 88.5%의 정확도로 측면 차량을 검출하는 것을 확인하였다.
정의현(Eui-Hyun Jung),조동찬(Dong-Chan Cho) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1A
게시판 시스템은 양방향으로 정보를 교환하는 정보 시스템으로서의 높은 효용을 지니고 있으며, 웹과 결합하여 다양한 정보 시스템의 핵심 요소로 자리잡고 있다. 또한 이미지 등의 멀티미디어 정보를 게시물에 포함하여 효율적인 정보 공유에 사용되고 있다. 그러나 지금까지의 게시판 시스템은 게시물의 내용에 접근하기 위해, 단순한 텍스트 패턴 매칭에 의존하고 있다. 이러한 접근 방식은 텍스트 중심의 게시판에서는 어느 정도 효용을 갖지만, 멀티미디어를 포함하는 게시판의 경우에는 적용되기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이의 해결을 위해 이미지 데이터를 포함하는 게시물에 대해 시맨틱 태깅을 할 수 있는 게시판 시스템에 관하여 논한다. 제안된 시스템은 사전에 정해진 태깅 정보가 코드에 고착되지 않고, 외부에서 지정한 시맨틱 태깅을 동적으로 수용하는 구조를 갖고 있다. 이러한 구조를 통하여 이미지의 종류나 성격에 가장 적합한 태깅을 동적으로 지정할 수 있게 되며, 의미 기반의 검색을 지원하게 된다.
Boosted Random Ferns 를 이용한 회전 불변 얼굴 검출
김후현(Hoo Hyun Kim),조동찬(Dong-Chan Cho),배종엽(Jong Yeop Bae),김회율(Whoi-Yul Kim) 한국방송·미디어공학회 2013 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2013 No.6
본 논문은 Boosted Random Ferns 기반의 회전 불변 얼굴 검출 방법을 제안한다. 기존 Random Ferns 의 경우 특징값을 추출할 때 임의로 선택한 두 픽셀의 밝기값 비교를 통하여 이진 특징값을 추출한다. 이 경우 해당 픽셀의 밝기값에 잡음이 포함되면 특징값이 부정확하게 추출되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 임의로 두 블록을 선택하고 해당 블록내 밝기값의 평균을 비교하여 이진 특징값을 추출하였다. 또한 픽셀 위치를 임의로 선택하여 ferns 를 구성하였던 기존의 방법 대신 최고의 분류 성능을 가지는 fern 들을 이용하여 분류기를 구성하기 위해, AdaBoost 의 방법을 Random Ferns 에 맞게 변경하였다. Boosted Random Ferns 를 트리 구조의 cascade 노드에 방향과 각도에 따라 배치하여 연산 속도를 향상시키고 false-positive 를 줄이는 효과를 보았다. CMU Rotated Face Database 를 사용하여 평가하였을 때, 기존 Random Ferns 는 false-positive 의 수가 57 개 일 때 66%의 검출률을 보인 반면, Boosted Random Ferns 는 false-positive 의 수가 45 개 일 때 88%의 검출률을 보였다.