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- 저자 : 조선일(Sunil Cho) (검색결과 3 건)
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디지털 마모그램을 이용한 타원형 종괴검출 시스템에 관한 연구
조선일(Sunil Cho),권주원(Juwon Kwon),노용만(Yongman Ro),김성민(Sungmin Kim) 한국멀티미디어학회 2008 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2008 No.2
컴퓨터를 이용한 종괴 검출을 위해서는 먼저 종괴로 의심되는 영역을 마모그램으로부터 분리하고, 의심 영역의 특징 값을 추출하여 분류기를 통해서 종괴 여부를 판단하는 시스템이 필요하다. 하지만, 주위 조직과의 윤곽이 불분명한 종괴의 특성 때문에 자동 영상분할 방법을 통한 분리는 의심 영역과 배경 사이의 정확한 분리가 어려워 종괴 검출 시스템 성능에 한계가 있다. 본 논문에서는 사용자에 의해 영역의 위치정보를 입력 받은 후, Level Set 분할을 통해서 의심 영역을 검출하고 의심영역에서 특징을 추출하여 Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 타원형 종괴를 검출하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 FFDM 마모그램을 이용하여 실험하였으며 Level Set 방법의 반자동 영상분할방법과 SVM으로 구성된 제안하는 시스템을 타 반자동 시스템과 비교하여 제안한 시스템의 향상된 성능을 확인하였다.
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표적기동분석을 위한 Levenberg-Marquardt 적용에 관한 연구
조선일(Sunil Cho) 대한전자공학회 2015 전자공학회논문지 Vol.52 No.8
Levenberg-Marquardt은 최소자승법 문제의 풀이법으로 잘 알려져 있다. 하지만 이전의 표적기동분석(TMA)의 추적필터의 경우 대부분 Gauss-Newton방법을 사용하고 있으며 Gauss-Newton은 역행열 연산이 요구되어 시스템을 불안정하게 만드는 문제점이 있다. 본 논문에서는 Gauss-Newton의 수치적 불안정성을 해결하기 위해 TMA에 Levenberg-Marquardt을 적용하여 Levenberg-Marquardt이 적용된 표적기동분석 알고리즘의 안정성을 실험으로 보인다. 이를 위해 실험에서는 Monte-Calro 시물레이션을 3개 시나리오에 대하여 수행하였으며 그 결과 Levenberg-Marquardt이 Gauss-Newton에 비하여 표적기동분석 결과인 거리, 침로, 속력의 수렴되는 시간이 빨라졌으며 행렬의 발산빈도가 저하되어 표적기동분석 결과가 안정화되었다. The Levenberg-Marquardt method is a well known solution about the least square problem. However, in a Target Motion Analysis(TMA) application most of researches have used the Gauss-Newton method as a batch estimator, which of inverse matrix calculation may causes instability problem. In this paper, Levenberg-Marquardt method is applied to TMA problem to prevent its divergence. In experiment, its performance is compared with Gauss-Newton in domain of range, course and speed. Monte Carlo simulation reveals the convergence time and reliability of the TMA based on Levenberg-Marquardt.
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시스템 입출력 잡음 특성 분석을 통한 DEXA 영상의 잡음 모델링
권주원(Ju Won Kwon),조선일(Sunil Cho),안영복(Young Bok Ahn),노용만(Yong Man Ro) 한국멀티미디어학회 2009 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2009 No.1
골밀도 측정은 골다공증 조기진단을 위한 효과적인 방법이다. 골밀도의 정확한 측정을 위해서 정밀한 골영역 분할과 생체신호 측정은 중요한데, 이를 위해 잡음 제거는 필수적이다. 기존의 방법들은 x-ray 영상에서 Gaussian 및 Poisson 잡음을 가정하고, 이를 제거를 하여왔다. 하지만 이는 X-ray 영상 장비에 따라 다른 다양한 잡음 특성을 반영하는데 한계가 있어 근본적인 잡음 제거에 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 골밀도 측정 향상을 위해서 획득된 영상의 잡음 특성을 분석하고 이를 이용하여 실험에 사용한 DEXA 영상의 잡음 모델을 구현하였다. 더불어 DEXA 영상을 이용한 실험을 통해 구현된 잡음 모델의 적절함을 증명하였다.
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