휴대장치 환경을 위한 프레임 단위의 영상 데이터 관리 시스템

최준혁(Jun-Hyeog Choi),윤경배(Kyung-Bae Yoon),한승진(Seung-Jin Han) 한국컴퓨터정보학회 2008 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.13 No.7

본 논문은 프레임 단위의 영상을 탐색하기 위한 이미지 코드 생성 시스템으로, 이를 위해 시스템은 영상 내에 기계판독 및 식별 가능한 코드를 생성한 후, 생성된 코드를 이미지에 삽입한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 녹화일자, 녹화시간, 녹화장소 또는 촬영방향 등을 포함하는 녹화된 영상을 프레임 단위로 외부 노이즈에 상관없이 탐색할 수 있다. 시스템은 CCD 카메라와 전자나침반, GPS로부터 데이터를 입력받는 데이터 입력부와 GPS 위치값 및 방향값과 같은 연속된 값을 표현하기 위해 정해진 코드 생성 규칙을 적용하여 연속성을 갖는 데이터 영상코드를 생성하는 데이터 영상코드 생성부, 영상의 각 프레임에 데이터를 이미지로 삽입하는 이미지 삽입부로 구성된다. 또한 영상 내에 삽입된 이미지를 녹화과정, 복사과정 또는 보관과정에 있어서 외부로부터 추가된 노이즈에 대하여도 실시간으로 판독하며, 검색조건에 의해 영상 정보를 검색하는 영상 판독 검색부 및 제어부로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 디코더를 이용하여 구현되었으며, 이를 이용하여 영상내에 데이터 코드를 손쉽게 삽입하고 검색할 수 있는 시스템을 제공함으로써 영상 검색에 대한 정확성과 사용 만족도를 극대화 시킬 수 있다. This paper proposes algorithm for the system that can search for an image of a frame unit, and we implement it. A system already inserts in images after generating the cord that mechanical decoding and identification are possible. We are independent of an external noise in a frame unit, and a system to propose at these papers can search for an image recorded by search condition to include recording date, recording time, a recording place or filming course etc. This system is composed by image insertion wealth to insert data to an image to data image code generation wealth, a frame generating data image code you apply a code generation rule to be fixed in order to express to a price to have continued like data entry wealth, GPS locator values and direction price receiving an image signal, image decoding signals and an image search signal to include search condition, and to have continuity from users each of an image. Also, image decoding we decipher about the noise that was already added from the outsides in a telerecording process, a copy process or storage processes inserted in images by real time, and searching image information by search condition. Consequently we implement decoder, and provide the early system that you use, and we easily insert data code among images. and we can search. and maximization can get precision regarding an image search and use satisfaction as we use algorithm to propose at these papers.

빅데이터와 AI를 활용한의료영상 정보 시스템 발전 방향에 대한 연구

유세종,한성수,전미향,한만석 한국정보처리학회 2022 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.11 No.9

The rapid development of information technology is also bringing about many changes in the medical environment. In particular,it is leading the rapid change of medical image information systems using big data and artificial intelligence (AI). The prescription deliverysystem (OCS), which consists of an electronic medical record (EMR) and a medical image storage and transmission system (PACS), hasrapidly changed the medical environment from analog to digital. When combined with multiple solutions, PACS represents a new directionfor advancement in security, interoperability, efficiency and automation. Among them, the combination with artificial intelligence (AI)using big data that can improve the quality of images is actively progressing. In particular, AI PACS, a system that can assist in readingmedical images using deep learning technology, was developed in cooperation with universities and industries and is being used in hospitals. As such, in line with the rapid changes in the medical image information system in the medical environment, structural changes in themedical market and changes in medical policies to cope with them are also necessary. On the other hand, medical image informationis based on a digital medical image transmission device (DICOM) format method, and is divided into a tomographic volume image, avolume image, and a cross-sectional image, a two-dimensional image, according to a generation method. In addition, recently, manymedical institutions are rushing to introduce the next-generation integrated medical information system by promoting smart hospital services. The next-generation integrated medical information system is built as a solution that integrates EMR, electronic consent, big data, AI,precision medicine, and interworking with external institutions. It aims to realize research. Korea's medical image information systemis at a world-class level thanks to advanced IT technology and government policies. In particular, the PACS solution is the only fieldexporting medical information technology to the world. In this study, along with the analysis of the medical image information systemusing big data, the current trend was grasped based on the historical background of the introduction of the medical image informationsystem in Korea, and the future development direction was predicted. In the future, based on DICOM big data accumulated over 20years, we plan to conduct research that can increase the image read rate by using AI and deep learning algorithms. 정보기술의 급격한 발달은 의료 환경에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 의료영상 정보 시스템의 빠른변화를 견인하고 있다. 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 구성된 처방전달시스템(OCS)은 의료 환경을 아날로그에서 디지털로빠르게 바꾸어 놓았다. PACS는 여러 솔루션과 결합하여 호환, 보안, 효율성, 자동화 등 새로운 발전 방향을 보여주고 있다. 그 중, 영상의 질적개선을 할 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능(AI)과의 결합이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 판독을 보조할 수있는 시스템인 AI PACS가 대학과 산업체의 협력으로 개발되어 병원에서 활용되고 있다. 이처럼 의료 환경에서 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화에맞추어 의료시장의 구조적인 변화와 이에 대처할 수 있는 의료정책의 변화도 필요하다. 한편, 의료영상정보는 디지털 의료영상 전송 장치에서 생성되는DICOM 방식을 기본으로 하고, 생성하는 방법의 차이에 따라 Volume 영상, 단면 영상인 2차원적 영상으로 구분된다. 또한, 최근 많은 의료기관에서는스마트 병원 서비스를 내세우며 차세대 통합 의료정보시스템의 도입을 서두르고 있다. 차세대 통합 의료정보시스템은 EMR을 바탕으로 전자동의서,AI와 빅데이터를 활용한 정밀의료, 외부기관 등을 통합한 솔루션으로 구축하며, 이를 바탕으로 환자 정보 DB 구축과 데이터의 표준화를 통한 의료빅데이터 기반의 의학 연구를 목적으로 한다. 우리나라의 의료영상 정보 시스템은 앞선 IT 기술력과 정부의 정책에 힘입어 세계적인 수준에 있으며,특히 PACS 관련 프로그램은 의료 영상정보 기술에서 세계로 수출을 하고 있는 한 분야이다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 의료영상 정보 시스템의분석과 함께 의료영상 정보 시스템이 국내에 도입되게 된 역사적 배경을 바탕으로 현재의 흐름을 파악하고 나아가 미래의 발전 방향을 예측하였다. 향후, 20여 년 동안 축적된 DICOM 빅데이터를 기반으로 AI, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 영상 판독률을 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

Calibration에 따른 비디오 아트의 Digital Converting 연구

배수빈(Bae, Su Bin),한경순(Han, Kyeong Soon) 한국전시산업융합연구원 2014 한국과학예술융합학회 Vol.16 No.-

현대 미술품은 전통 미술품을 다루던 보존 개념을 넘어 새로운 보존 방법론이 필요한 실정이다. 이 중에서도 미디어 아트 보존에 대한 논의는 국제적인 이슈가 되고 있으며, 많은 전문가에 의해 논의되어 오고 있다. 본 논문은 기존 CRT 방식에서 출력되던 작품 영상의 색감과 노후화되어 교체된 LCD 방식의 출력 영상색감을 비교· 분석하여 작품 속 영상의 색감변화를 기존 관객이 보아 왔던 색감으로 표현하기 위한 것으로, 이는 비디오 아트 작품의 한 부분을 구성하고 있는 영상의 보존과 유지에 대한 측면을 중심으로 연구하고자 하는 것이다. 따라서 본 논문의 이론적 배경에서는 비디오 아트의 주요 개념과 매체적 분류를 통한 비디오 아트의 특성을 알아보고, 색채가 인간에게 주는 영향과 색 보정의 개념, 원색재현기술에 관해 기술하였다. 실험에서는 영상 작품에 대한 소개와 실험에 사용되었던 장비, 실험 과정에 대한 전체적인 방법을 순서도를 통해 구체적으로 기술하고 있다. 실험에 사용할 영상으로는 비디오 예술의 선구자, 한국 출신 비디오 아티스트 백남준의 작품인 <Good Morning Mr. Orwell>을 선정하여 영상 이미지를 분석하였다. 먼저 가시적인 색감을 비교하기 위하여 CRT 방식과 LCD 방식의 모니터에 영상을 출력시키고, 같은 이미지를 카메라로 촬영한다. 각각의 모니터에서 촬영된 이미지를 PC에 옮긴 뒤, Photoshop 프로그램을 이용하여 동기화시킨다. 다시 Processing 프로그램을 이용하여 이미지를 모자이크화 시켜, 데이터(R·G·B)값을 추출한다. 추출된 데이터(R·G·B)값의 평균값과 편차값을 산출하고, 편차값을 바탕으로 적용값을 구한 뒤, CRT 방식에서 출력된 이미지의 데이터(R·G·B)값과 LCD 방식에서 출력된 이미지 데이터(R·G·B)값의 편차가 최소의 수치가 될 때까지 적용값을 적용해 줌으로써 기존의 CRT 방식 모니터로 보이는 작품 영상의 색감에 근접하도록 하였다. 실험 결과, CRT 방식의 모니터에서 출력되었던 이미지의 색감에 근접하게 접근되며, 각각의 이미지에 따른 편차값과 적용값이 모두 다르게 나오는 분석결과를 통해 영상을 구성하고 있는 Scene 별로 이미지의 데이터(R·G·B)값 적용이 달라져야 함을 파악할 수 있다. 분석을 통해 산출된 데이터(R·G·B)값은 다른 LCD 방식의 모니터에도 적용되는 것이 아니므로 교체하고자 하는 장치에 따라서 분석방법은 같아지나, 적용값은 달라질 것이다. Contemporary art is needed new preservation methodology beyond the traditional preservation concepts. Especially, the preservation of media art has been argued away internationally by many experts in this area. This study is aimed to compare and analysis between the outputs of image replaced LCD manner and the output from the traditional CRT manner and to convert the color that the audience familiar with. It is because the image that is part of a video artwork to preserve and maintain. For the purpose of the study, the theoretical background included the major concept of video art and the characteristic of video art through classification of media. Also this part detailed the study needs and value as describing the concept of revision and the reproduction technic of original color that effect of human being. In the experiment, it introduced the whole method including the image and equipment, process of the experiment through the flow chart. The images used in the experiment was the Good Morning Mr. Orwell by the pioneering Korean-born video artist Paik Nam June and analyzed it. First, to compare the visual color between CRT and LCD manner, the image was outputted to the monitor and taken with a camera. The captured images in each monitor transferred to PC and the image motivated with Photoshop. The image processed on the mosaic using a processing program and extracted the data R·G·B. The extracted data R·G·B’s mean and deviation were calculated and probability value adaptation was determined after. Also this study tried to reach out the color using CRT manner through applying the probability value adaptation until the deviation was minimized between the value of the image data R·G·B output from the CRT manner and the value of the image data R·G·B output from the LCD manner. According to the result of the experiment, it reached out to the images output from the CRT type monitor and it determined the probability value adaptation needed to apply differently to each scene images by composing the image data R·G·B. Because all deviation and probability value adaptation were different by each image. Through the analysis, exacted the value of data R·G·B was not applied to LCD monitor so that the probability value adaptation will be different even though the method of analysis will be same.

자동-레이블링 기반 영상 학습데이터 제작 시스템

이용(Ryong Lee),장래영(Rae-young Jang),박민우(Min-woo Park),이건우(Gunwoo Lee),최명석(Myung-Seok Choi) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.6

최근 딥러닝 기술의 급속한 발전과 함께 학습데이터가 크게 주목을 받고 있다. 일반적으로 딥러닝 방식에서는 모델을 훈련시키기 위해 충분한 학습데이터가 준비되어 있어야 한다. 하지만, 딥러닝 모델 설계 작업과 달리 데이터셋을 제작하는 데 상당한 시간과 노력이 필요하다. 영상 데이터를 주로 다루는 시각지능 분야에서도 학습데이터 제작자들은 전문적인 학습데이터 제작 도구를 사용해 이미지 단위로 레이블링을 수작업으로 하고 있어 여전히 많은 시간과 노력이 필요한 상황이다. 따라서, 다양한 분야에서 필요한 충분한 영상 학습데이터셋을 확보하기 위해 기존의 수작업 방식을 대체할 수 있는 레이블링 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 영상 학습데이터셋 동향을 소개하고, 학습데이터 제작 환경에 대해 분석한다 특히, 수작업으로 이루어지는 반복적이고 수고스러운 레이블링 과정을 자동화하여, ‘확인과 수정’의 단계를 비약적으로 단축시킬 수 있는 ‘스마트 영상 학습데이터 제작 시스템’을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 영상 학습데이터 제작 과정에서 이미지에 박스형 및 폴리곤형 객체영역을 지정하여 레이블링하는 데 소요되는 시간을 크게 줄이기 위한 자동레이블링 방식의 효과를 검증한다. 마지막으로, 제안하는 시스템의 실험에서 추가적으로 검증되어야 하는 부분과 함께 이를 개선하기 위한 향후 연구 계획에 대해 논의한다. The drastic advance of recent deep learning technologies is heavily dependent on training datasets which are essential to train models by themselves with less human efforts. In comparison with the work to design deep learning models, preparing datasets is a long haul; at the moment, in the domain of vision intelligent, datasets are still being made by handwork requiring a lot of time and efforts, where workers need to directly make labels on each image usually with GUI-based labeling tools. In this paper, we overview the current status of vision datasets focusing on what datasets are being shared and how they are prepared with various labeling tools. Particularly, in order to relieve the repetitive and tiring labeling work, we present an interactive smart image annotating system with which the annotation work can be transformed from the direct human-only manual labeling to a correction-after-checking by means of a support of automatic labeling. In an experiment, we show that automatic labeling can greatly improve the productivity of datasets especially reducing time and efforts to specify regions of objects found in images. Finally, we discuss critical issues that we faced in the experiment to our annotation system and describe future work to raise the productivity of image datasets creation for accelerating AI technology.

영상기반 ADAS 시스템 기능 및 인식률 검증을 위한 실도로 영상DB 구축 방안 연구

노형주(Hyeongju Noh),이정우(Jungwoo Lee),임동준(Dongjun Lim),이재관(Jaekwan Lee) 한국자동차공학회 2012 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2012 No.11

This Paper considers an objective and quantitative construction method of the common formated Real-world Image Data Base. As the result of ongoing Government Project of Development of Driving Assist System and Integrated Image Recognition Software for Lane and Preceding/Oncoming Vehicles, this common formated Real-world Image Data Base will be used to verify the function and recognition rate of ADAS based Image Sensor. In order to achieve the goal, the Real-world Image Data Base construction System(Image Data Base acquisition vehicle and equipments) and the common format of Image Data Base for constructing Image Data Base of ADAS(LDWS/FCWS/HBA) have been developed. The common format Image Data Base includes the files, composed of four layered image files, GPS data , In-vehicle network data and a road attribute data. Also it includes the various road attribute information(Road rating, lane category, tunnel and bridge) and weather condition(day/night, sunny/rainy/snowy/foggy day).we will construct the 5,000km Real-world Image Data Base.

데이터 시대로의 대전환: 빅데이터 기반 데이터 경제와 프라이버시

조덕호 포항공과대학교 융합문명연구원 2024 문명과 경계 Vol.- No.8

제4차 산업혁명 시대에서 데이터는 새로운 원유로 여겨진다. 천연자원인 원유는 매장량이 제한되어 있고, 원유 사용에 따른 대기 및 수질 오염, 폐기물 등 여러 환경 문제를 일으키고 있다. 더구나 화석연료의 지나친 사용으로 자원이 고갈되어 자원적 측면에서나 환경적 측면에서 더는 활용이 어려운 지경에 이르고 있다. 그렇지만, 제4차 산업 혁명 시대의 데이터는 원유와는 달리 비경합성, 비소모성, 재생산으로 인한 가치 증가 등 기존 자본재와는 다른 특성이 있다. 즉 사용한다고 해도 원래의 것이 그대로 있으며 무한 복사가 가능하여 그야말로 황금알을 낳는 거위이다. 우리나라의 경우는 좋은 위성 데이터와 지리정보 시스템 및 통계 데이터를 생산 보유하고 있다. 그렇지만 통계에 이들 데이터를 효과적으로 융합할 수 있는 X-Y 코드 시스템이 갖춰지지 않아서 제대로 활용되지 못하고 있으며, 진정한 빅데이터 시대에 진입하지 못하고 있다. 데이터 경제와 프라이버시는 기본적으로 데이터에 기반을 두고 있기 때문에 데이터 구축 및 활용 가능성을 검토하고 이를 바탕으로 데이터 경제를 규명하고, 이로 인해 발생하는 프라이버시 보호와 밀접한 관련이 있다. 프라이버시는 개인정보 보호를 강조하지만, 과도한 프라이버시 보호는 데이터 경제 활성화에 장애가 될 수도 있다. 따라서, 프라이버시와 데이터 경제는 상호·보완적인 관계여야 한다. 프라이버시는 데이터 경제 성장을 위한 신뢰와 안전을 제공하며, 데이터 경제는 프라이버시 보호 방법을 다양화하고 효율화한다. 이러한 상호작용을 위해 법적, 제도적, 기술적, 윤리적, 문화적 노력이 필요하다. 이에는 개인정보보호법 개정, 공공 데이터 개방, 개인 데이터 확대, 암호화 및 익명화 기술 개발, 윤리적 원칙 수립 등이 포함된다. 그렇지만 이와 같은 개인정보 보호와 데이터 경제는 명백히 빅데이터와 데이터 융합에 기반하고 있다. 빅데이터의 가장 근본은 위성 영상, 지리 정보 시스템, 통계 융합인데 우리나라는 아직 데이터 융합에 절대적으로 필요한 통계 데이터에 위치 정보인 X-Y 코드가 없다. 따라서 진정한 의미에서 데이터 경제 시대에 진입했다고 보기 어렵다. 따라서 이 연구는 데이터 경제, 프라이버시, 빅데이터의 상호 관련성을 검토하고 한국에서의 데이터 경제의 발전 방향을 제시하고자 한다. In the era of the Fourth Industrial Revolution, data is often equated to a new crude oil. Crude oil, being a finite natural resource, presents environmental challenges such as air and water pollution, as well as the generation of waste materials. The excessive use of fossil fuels has further exacerbated the depletion of this crude oil, posing difficulties in its sustainable utilization both in terms of resources and the environment. Unlike crude oil, data in the Fourth Industrial era possesses distinct characteristics from traditional capital goods. It is marked by non-consistency, non-consumability, and an inherent increase in value through reproduction. In essence, it functions as a goose that lays golden eggs, as the original remains intact and can be endlessly copied. Korea holds a wealth of valuable data resources, including satellite data, geographic information systems, and statistical data. Regrettably, these resources are not being utilized to their full potential due to the absence of an eective system capable of converging and leveraging these diverse datasets. Consequently, Korea has yet to fully embrace the era of true big data. Eorts should be directed towards establishing a comprehensive system that facilitates the seamless integration of these disparate datasets, unlocking their synergistic potential. Only through such concerted eorts can Korea transition into an era where the intrinsic value of its data is fully harnessed for the benet of society, industry, and the environment. The foundation of the data economy and privacy lies in the examination of the construction and utilization of data. Against this backdrop, this study explores the potential for constructing and using data, recognizing that the data economy is intimately tied to individual privacy protection. While privacy places a strong emphasis on safeguarding personal information, an overly stringent approach to privacy protection may pose a hindrance to the flourishing of the data economy. Hence, achieving a balance between privacy and the data economy becomes crucial, fostering a mutually complementary relationship. Privacy plays a pivotal role in instilling trust and ensuring safety for the growth of the data economy. Simultaneously, the data economy contributes to the diversication and streamlining of privacy protection methods. A harmonious interaction between these realms demands legal, institutional, technical, ethical, and cultural eorts. ese eorts encompass revising the Personal Information Protection Act, opening public data, expanding personal data access, developing encryption and anonymization technologies, and establishing ethical principles. However, the nexus of personal information protection and the data economy is undeniably rooted in big data and data convergence. e core of big data lies in the amalgamation of satellite images, geographic information systems, and statistical data. Notably, Korea currently lacks a fundamental X-Y coordinate—location information—in statistical data, a critical component for successful data convergence. Consequently, it is challenging to assert that Korea has fully entered the era of the data economy. This study delves into the intricate interrelationships among the data economy, privacy, and big data, proposing a roadmap for the development of the data economy in Korea. By addressing the gaps in location information and emphasizing the need for comprehensive regulatory frameworks, the study aims to pave the way for Korea to truly embrace the potential of the data economy.

2차 텐서 기반 유사도 함수를 이용한 영상 데이터 분류

윤동우(Dongwoo Yoon),이관용(Kwanyong Lee),박혜영(Hyeyoung Park) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.36 No.8

최근 영상 데이터의 효율적인 표현 및 처리를 위해 텐서를 사용하는 연구가 관심을 모으고 있다. 본 연구에서는 2차 텐서로 표현된 데이터를 효과적으로 분류하기 위한 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저 일반적인 벡터 데이터에 대해 개발되어진 클래스 요인과 환경 요인으로 이루어진 데이터 생성 모델을 확장하여 2차 텐서로 표현된 영상에 적합한 데이터 생성 모델을 정의하고, 이에 적합한 유사도 함수를 제안하였다. 제안하는 유사도 함수는 행렬정규분포를 이용하여 환경 요인의 확률분포를 추정함으로써 얻을 수 있다. 여러 벤치마크 데이터들을 이용하여 실험한 결과 2차 텐서를 사용함으로써 벡터 형태의 표현방식을 사용하는 것에 비해 분류율이 향상되었음을 확인하였다. 또한 제안하는 유사도 함수가 다른 기존의 유사도 함수에 비해 영상 데이터에 적합함을 확인할 수 있었다. Recently, studies on utilizing tensor expression on image data analysis and processing have been attracting much interest. The purpose of this study is to develop an efficient system for classifying image patterns by using second order tensor expression. To achieve the goal, we propose a data generation model expressed by class factors and environment factors with second order tensor representation. Based on the data generation model, we define a function for measuring similarities between two images. The similarity function is obtained by estimating the probability density of environment factors using a matrix normal distribution. Through computational experiments on a number of benchmark data sets, we confirm that we can make improvement in classification rates by using second order tensor, and that the proposed similarity function is more appropriate for image data compared to conventional similarity measures.

데이터 은닉 기법을 이용한 BTC(Block Truncation Coding) 영상의 압축

최용수(YongSoo Choi),김형중(HyoungJoong Kim),박춘명(ChunMyung Park),최희진(HuiJin Choi) 大韓電子工學會 2010 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.47 No.1

이 논문에서는 데이터 은닉기법을 적용하여 BTC 영상을 압축하는 방법을 제안한다. BTC는 일반적인 디지털 영상을 2진 영상으로 압축하는 알고리즘이며 프린터와 같은 응용에서도 사용이 가능하다. BTC 알고리즘에서 이진영상과 함께 전송되는 부가정보의 크기가 이진영상의 크기와 같을 정도로 크므로 이 정보를 정보은닉 기법을 이용하여 줄임으로서 전체적인 전송량을 줄이고자 한다. 하지만 일반적인 BTC 영상에서 데이터 은닉을 위한 공간이 충분하지 않으므로 본 논문에서는 Adaptive AMBTC 알고리즘을 적용하여 생성된 이진영상에 가상 히스토그램을 구한 후 히스토그램 변형을 통하여 부가정보의 양을 줄이고자 한다. 논문에서 제공하는 알고리즘은 기존의 BTC 또는 Adaptive AMBTC 알고리즘에서 생성된 영상과 화질의 차이를 크게 보이지 않는 범위 내에서 파일 크기를 6-11%정도 줄일 수 있다. In this paper, It propose methods compressing BTC image utilizing data hiding technique. BTC is used to compress general digital image into binary image and applied into application such as printer. Additional information ,transferred with binary image, is as big as the size of binary image. therefore, we wish to reduce the total transmission bandwidth by decreasing the additional information with sustaining the small image degradation. Because typical BTC image doesn't have enough space for data hiding, we adopt Adaptive AMBTC (Absolute Moment BTC) algorithm to produce the binary image, and calculate virtual histogram from created binary image and modify this histogram for reducing the additional information. The proposed algorithm can reduce about 6-11 % of the image file size ,compared with the existing BTC algorithm, without making perceptible image degradation.

Now and Future of Data Sharing

Eun Namgung(남궁은),Seunghee Kim(김승희),Jaeuk Hwang(황재욱) 대한생물치료정신의학회 2019 생물치료정신의학 Vol.25 No.1

지난 10년간, 인간 신경과학의 재현성과 투명성의 가치를 감안하여 뇌 자기공명영상(MRI) 데이터 공유 관행이 증대하고 있다. 인간 신경과학의 큰 변동성과 높은 위양성 비율을 고려했을 때, 보다 견고한 연구 결과를 위해서는 더욱 방대한 다차원 데이터베이스가 필요하다. 현재, 여러 조건과 다중양식을 활용한 수백여 개의 뇌영상 연구들에 걸친 수만 개의 뇌 자기공명영상 데이터세트가 뇌 자기공명영상 데이터 저장소를 통해 공유되고 있다. 본 논문에서는 뇌 자기공명영상 공유의 목적, 절차 및 현재 상태를 검토할 것이다. 비판적으로 검토할 예정이다. 본 종설은 주로 구조적 및 기능적 뇌 자기공명영상 공공 데이터베이스를 이용한 프로젝트와 과학적 발견에 중점을 두었으며, 이는 구조적 뇌영상의 경우 T1 및 확산 강조 영상으로, 기능적 뇌영상의 경우 휴지상태 및 과제기반 기능적 뇌영상으로 세분화될 것이다. 뇌자기공명영상 공유의 도전과제와 미래적 지향점은 마지막으로 논의된다. 뇌 자기공명영상 공유의 진보는 효과적인 종적 및 다방향 뇌영상 연구 환경을 조성함으로써 인간 신경과학의 더욱 빠른 진전으로 이어지리라 기대되는 바이다. Over the past decade, practice of sharing brain magnetic resonance imaging (MRI) data is increasing given significance of reproducibility and transparency in human neuroscience. Larger multimodal brain MRI databases are needed for more robust research findings considering potential possibilities of large variability in human neuroscience. There are currently more than tens of thousands of shared brain MRI datasets across multiple conditions and hundreds of neuroimaging studies using multimodality through shared brain MRI data repositories. This article critically reviews aims, procedures, and current state of brain MRI data sharing. This review focuses on projects and research findings using structural and functional MRI open databases and is further divided into T1- and diffusion-weighted images for structural MRI as well as resting-state and task-based functional MRI. The challenges and directions are finally discussed. Advances in brain MRI data sharing will lead to more rapid progression in human neuroscience by fostering effective longitudinal, multi-site, multimodal neuroimaging research.

고해상도 위성 영상자료 표준화 동향

이동한(Lee Dong-Han),서두천(Seo Doo-Chun),임효숙(Lim Hyo-Suk) 한국항공우주연구원 2008 항공우주산업기술동향 Vol.6 No.2

본 논문에서는, 위성 영상자료 표준화에 대한 정의 및 표준화에 따른 일반 사용자들의 요구사항들을 설명한다. 위성을 개발하고 운영하더라도 일반 사용자가 사용하지 않는다면 그 위성은 무용지물일 수밖에 없다. 일반 사용자가 위성 영상자료를 원활하게 사용하기 위해서는 위성 영상자료에 대한 표준화가 이루어져야하고 한국항공우주연구원은 아리랑 위성의 개발 기관으로서 위성 영상자료의 표준화를 완수해야한다. 위성 영상자료의 표준화를 위해서는 위성 개발 요구사항, 국제 영상자료 표준화, 일반 사용자 요구사항들을 반영해야 하고, 일반 사용자들에게 제공되는 영상자료도 표준 형식을 수용해야한다. 또한 위성 영상자료 품질을 확보하기 위한 검보정 작업이 필수적으로 수행되어야 한다. 한국항공우주연구원은 이미 운영 중인 아리랑 위성 2호를 포함하여 다목적실용위성 5호와 3호의 표준화를 위한 작업을 단계별로 수행 중이다. In this paper, the definition and the requirement from Users of standardization of high resolution satellite image data will be presented. If Users do not use the satellite image data, the satellite will be useless thing though it has been developed and operated now. The standardization of the satellite image data will make Users use the image data with no problem, so KARI has to do the standardization of it as a space agency that has developed and operated the satellite. For the standardization of it, the technical requirement to develop the satellite, the international standardization for the satellite image data and the requirement from Users will be reflected into the satellite development, and then the format and content of the satellite image data to Users have to be accommodated with the standard format of it. In addition to it, the calibration and validation just make sure of the quality of the satellite image data. For this, KARI has just been doing the standardization of KOMPSAT series in stages.