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다중 에코 무릎 자기공명 영상의 효과적인 잡음제거 및 분할
홍성욱(Seongwook Hong),최학남(Xuenan Cui),이성철(Shengzhe Li),너칫투준(Naw Chit Too June),곽규성(Kyu-sung Kwack),김학일(Hakil Kim) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.38 No.6
본 논문에서는 다중 에코 기반 무릎 MR 영상의 잡음제거 및 분할 기법을 제안한다. 기존의 연구들에서는 단일 영상을 이용한 다양한 분할 알고리즘을 적용하여 왔으나, 단일 영상에서 이용할 수 있는 정보는 다중 영상에 비해 상대적으로 제한적이다. 반면, 다중 에코 MR 영상은 여러 에코 시간에 따라 동일 부위에 대해 여러 장의 조직별 특성 및 정보를 제공한다. 먼저 MR 영상의 취득 과정에서 발생하는 불필요한 잡음을 제거하기 위해 non-local means 알고리즘을 이용한 잡음제거를 실시한다. Supervised learning 과정으로써 다중 에코 MR 영상으로부터 조직별 ground truth를 추출한 후, 에코 패턴을 추출하여 에코 패턴 벡터를 구성하였고, 분할 과정에서 추출된 에코 패턴 벡터는 입력된 에코 패턴 벡터들과 spectral matching을 통해 분류된다. 매칭 알고리즘은 널리 사용되고 있는 Euclidean distance (ED)와 spectral angle mapper (SAM)를 적용하였으며, 기존 방법의 약점을 개선한 Normalized SAM (NSAM) 방법에서 가장 잘 분류된 결과를 나타냈다. 실험 결과에서는 임상적으로 관절연골의 병변을 찾는데 많이 이용되는 T2 영상과 제안된 방법을 적용한 분할 결과의 비교를 통해 반월판 및 연골의 경계를 더욱 명확하게 구분해내는 장점을 보여준다. This paper proposes an efficient denoising and segmentation method for knee MR images based on multi-echo. Conventional methods have applied various segmentation algorithms using a single MR image, but multi-echo MR images provide a variety of characteristics and information in a layer according to echo time. First, the pre-processing is implemented using a non-local means (NLM) algorithm in order to remove noise occurred in acquisition process of MRI. As a supervised learning process, echo-pattern vectors representing nine tissues are computed from the ground truth data extracted manually by a human expert. Then, in the test process each echo-pattern vector is classified by spectral matching algorithms such as Euclidean distance (ED), Spectral angle mapper (SAM), and normalized SAM (NSAM) which is an improved version of SAM to overcome a weakness of the conventional spectral matching method. Among them, NSAM shows the best classification accuracy both before and after the noise removal using NLM filter. The experimental results demonstrate that the meniscus and the boundary of cartilage are efficiently classified by comparison with T2 mapping image which is clinically used for diagnosing osteoarthritis.
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키워드 네트워크 분석을 활용한 어휘 중재 연구 동향 분석
이미경 ( Lee¸ Mikyung ),홍정숙 ( Hong¸ Jeongsuk ),홍성욱 ( Hong¸ Seongwook ),문동오 ( Moon¸ Dongoh ) 대구대학교 한국특수교육문제연구소 2021 특수교육저널 : 이론과 실천 Vol.22 No.3
[목적] 본 연구는 키워드 네트워크 분석을 시행하여 어휘 중재 연구의 동향을 살펴보는 데 목적을 두었다. [방법] 어휘 중재 연구 동향을 알아보기 위해 학술연구정보서비스(RISS)와 한국학술지 인용색인(KCI)의 데이터베이스를 활용하여 어휘 중재 관련 문헌 78편을 최종적으로 수집하였다. 이후 텍스톰을 활용하여 키워드 정제를 시행한 후 키워드 빈도, 가중치(TF-IDF), 키워드의 공출현 빈도(N-gram)를 분석하였다. 1-mood 네트워크를 구축한 후 Ucinet의 Netdraw를 사용하여 핵심어 간의 중심성을 분석하고, 핵심어 연결 구조를 시각화하여 의미를 도출하였다. [결과] 첫째, 어휘 중재 관련 연구가 가장 활발히 이루어진 연도는 2011년과 2016년으로 밝혀졌다. 어휘 중재 관련 논문이 가장 많이 게재된 학술지는 언어치료 연구로 나타났다. 어휘 중재가 실시된 연령은 유아와 초등학교 저학년이 많은 것으로 나타났다. 둘째, 어휘 중재와 관련된 키워드 주요 172개 중 가장 높은 빈도를 나타낸 것은 어휘력 향상과 아동이었다. 어휘 중재 키워드의 가충치 (TF-IDF) 분석 결과 아동이 제일 높았으며, 다음으로 유아의 순으로 나타났다. N-gram(공출현)의 빈도는 어휘력 향상과 아동, 언어발달지체아동과 어휘력 향상이 동시에 높은 순으로 출현하는 것으로 분석되었다. 셋째, 네트워크 중심성을 분석한 결과 총 8개의 그룹군이 도출되었다. 각 그룹은 대상별로 관련 주제가 응집되어 나타났다. [결론] 어휘 중재 관련 연구의 동향을 객관적으로 분석한 본 연구는 향후 어휘 중재 관련 연구의 방향성을 모색하는데 필요한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. [Purpose] This study was to examine the trends of vocabulary intervention research by conducting keyword network analysis. [Method] To investigate the research trends of vocabulary intervention, 78 articles related to vocabulary intervention were collected from the databases of the Academic Research Information Service and the Korean Journal of Citation Index. After keyword refinement was perfomrmed using textome, the keyword frequency, weight, term frequency-inverse document frequency, and keyword co-occurrence frequency (N-gram) were analyzed. [Results] First, 2011 and 2016 were identified to be years in which vocabulary intervention was most active. The journal with the most articles related to vocabulary intervention was Journal of speech & hearing disorders. Moreover, vocabulary intervention was found to be performed was found mostly with infants and lower elementary school students. Second, the keywords “vocabulary improvement” and “children” showed the highest frequency among 172 major keywords related to vocabulary intervention. As a result of the TF-IDF analysis of lexical intervention keywords, “children” was found to have the highest number, followed by infants. As for the frequency of N-gram (co-appearance), the analysis indicated that “vocabulary improvement and children”, “children with language development delay and vocabulary improvement”, and “vocabulary improvement” appeared simultaneously in the highest order. Third, as a result of the network centrality analysis, a total of eight groups were derived. In each group, related keywords were aggregated by subject. [Conclusion] This study, which objectively analyzed the trends of vocabulary intervention-related research, can be used as basic data to explore the direction of vocabulary intervention-related research in the future.
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이성철(Shengzhe Li),최학남(Xuenan Cui),홍성욱(Seongwook Hong),너치투준(Chittoo June),김학일(Hakil Kim) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1B
본 논문은 VTK를 이용한 3차원 무릎 MRI 가시화에 대한 프로그램 기술을 제안한다. 기존의 많은 연구에서는 VTK를 사용하여 의료영상에 대한 3차원 가시화 프로그램을 제안하였으나 골관절염 진단을 목표로 한 무릎 3차원 가시화 방법은 아직 많이 제안되지 않고 있다. 본 논문에서는 볼륨렌더링(Volume redering) 기술과 다각형렌더링(Polygonal rendering)기술을 융합하여 무릎 및 연골을 효과적으로 가시화 할 수 있는 방법을 제안한다. 프로그램은 사용자 상호작용이 가능하고 VTK를 이용한 GPU기반의 프로세싱을 기반으로 하기 때문에 실시간 렌더링이 가능하다. 실험결과로부터 제안한 3차원 가시화 기술은 연골과 무릎의 관계를 직관적으로 표현할 수 있어 골관절염 조기진단에 유용하게 사용될 것으로 기대한다.
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스마트 디바이스를 활용한 TV프로그램 관련정보의 스크랩 및 클라우드 기반의 개인 매거진 퍼블리싱 서비스
권재광(Jaekwang Kwon),유제현(Jehyun Yu),최윤진(Yunjin Choi),조은성(Eunsung Cho),천대성(Daesung Chun),홍성욱(Seongwook Hong),정병희(Byunghee Jung) 한국HCI학회 2013 한국HCI학회 학술대회 Vol.2013 No.1
본 논문은 N스크린 환경에서 TV 프로그램을 시청하면서 방송화면과 연관되거나 시청자가 개인적인 흥미를 가진 소재를 스마트 디바이스를 활용해 정보를 획득하는 방법과 수집된 정보를 바탕으로 개인 매거진을 편집 및 공유하는 방법(이하 TVzine 서비스)을 제안한다. 우선 TV와 개인 스마트 디바이스는 유선 및 무선으로 동기화되어 있다는 전제하에 TV 시청환경에서 사용자는 시청중인 TV프로그램상에서 제공되는 정보를 스마트 디바이스로 획득UX를 활용하여 부가정보(슬라이딩UX), 영상스크랩(터치UX), 화면스크랩(흔들기UX) 형식으로 수집하고 사용자 별로 보관한다. 사용자는 수집된 정보와 기 저장된 개인 라이브러리 정보 등의 이미지, 영상, 텍스트를 바탕으로 매거진 스타일의 콘텐츠를 개인적으로 편집 및 저장하여 클라우드를 통해 개인매거진 형태로 공유한다. 공유된 개별 콘텐츠는 전체, 유저, 카테고리별로 열람이 가능하다. This paper suggests a new service (called ‘TVzine’) which is a method for acquiring and sharing TV-related information and gives an easy way how to make & publish personal magazine on cloud. ‘ On the condition of network connection between TV and smart devices, users collect and save information related with watching TV program through smart devices by smart UX such as sliding UX, touch UX and shacking UX. The Users can edit and save personal magazines using the collected information and internal library data, and can share the magazines through cloud systems. Moreover users can read shared magazines by categories.
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