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      • 누적 히스토그램을 이용한 3차원 물체의 부재 검색

        은성종(Sung-Jong Eun),현대환(Dae-Hwan Hyoen),이기정(Ki-Jung Lee),황보택근(Taeg-Keun Whangbo) 한국HCI학회 2009 한국HCI학회 학술대회 Vol.2009 No.2

        제안된 방법은 3 차원 모델로부터 형상 기술자를 추출하고, 형상의 유사성을 비교하기 위해 특징 기술자를 이용한다. 대부분의 검색 방법들은 데이터베이스에서 개별적인 3 차원 모델의 비교와 검색에 중점이 되어있지만, 본 유사성 검색 방법은 형상 유사성을 이용하여 3 차원 물체의 부재 비교와 검색에 초점이 맞추었다. 물체의 부재 유사성 검색 방법은 3 차원 모델들의 유사한 부분을 찾는 것과 유사한 부분을 포함하는 3 차원 모델을 찾는 것으로 확장된다. 성능 평가를 위한 실험에서 유사한 3 차원 석탑 모델의 부재를 효과적으로 검색하였다. The techniques extract shape descriptors from 3D models and use these descriptors for indices for comparing shape similarities. Most similarity search techniques focus on comparisons of each individual 3D model from databases. However, our similarity search technique can compare not only each individual 3D model, but also partial shape similarities. The partial shape matching technique extends the user's query request by finding similar parts of 3D models and finding 3D models which contain similar parts. We have implemented an experimental partial shape-matching search system for 3D pagoda models, and preliminary experiments show that the system successfully retrieves similar 3D model parts efficiently.

      • KCI등재

        MR 뇌 영상에서 물리기반 영상 개선 작업을 통한 효율적인 회백질 경계 검출 방법

        은성종(Sung-Jong Eun),황보택근(Taeg-keun Whangbo) 한국디지털콘텐츠학회 2013 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.14 No.2

        의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 픽셀들의 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 정보 등 다양한 컴퓨팅 처리 방법으로 수행되어 진다. 그러나 컴퓨팅 방법에 사용되는 다양한 정보들이 의미가 없을 경우 객체인식에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 의료 영상에서의 물리적인 이론에 기반한 영상처리 방법을 전처리에 활용하고자 한다. 제안된 방법은 대비 개선 작업을 주된 목적으로 하는 SWI(Susceptibility Weighted Imaging) 처리를 통해 의미 있는 전처리 작업을 수행하고, 이에 대한 결과를 텍스처 분석을 통해 MR 뇌 영상의 회백질을 효과적으로 검출하는 과정으로 구성된다. 실험결과 제안 방법은 평균 영역차이가 5.2%로 기존의 대표적인 영역분할 방법에 비해 보다 효율적임을 증명하였다. In medical image processing field, object recognition is usually carried out by computerized processing of various input information such as brightness, shape, and pattern. If the information mentioned does not make sense, however, many limitations could occur with object recognition during computer processing. Therefore, this paper suggests effective object recognition method based on the magnetic resonance (MR) theory to resolve the basic limitations in computer processing. We propose the efficient method of robust gray-white matter segmentation by texture analysis through the Susceptibility Weighted Imaging (SWI) for contrast enhancement. As a result, an average area difference of 5.2%, which was higher than the accuracy of conventional region segmentation algorithm, was obtained.

      • 세포영상에서의 기하정보를 이용한 인접객체 분할 방법

        은성종(Sung-Jong Eun),황보택근(Taeg-Keun Whangbo) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1B

        임상 진단에서 환자의 의료 영상을 시각적으로 보고 해석하거나 또는 수작업으로 영상을 해석하여 진단에 이용한다. 이러한 수작업의 불편함을 해소하기 위하여 의료 영상처리 알고리즘들이 많이 연구되어오고 있다. 그 중 영상처리의 정확도 부분이 많은 문제가 되고 있는데, 특히 세포영상에서는 인접한 영역의 분할이 가장 중요시되고 있다. 본 논문은 이러한 인접영역의 분할을 위해 객체의 기하 정보인 곡률(Curvature)정보와 컨벡스 헐(Convex Hull)을 통한 분할 방법을 제안하고자 한다. 실험 결과 87.5%의 정확도가 검출되었으며 향후 인접 객체의 내부정보까지 고려한 효과적인 분할 방법을 연구하고자 한다.

      • KCI등재

        의료 영상처리에서의 물리적 이론을 활용한 객체 유효 인식 방법

        은성종(Sung-Jong Eun),황보택근(Taeg-keun Whangbo) 한국콘텐츠학회 2012 한국콘텐츠학회논문지 Vol.12 No.12

        의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. 컴퓨팅 분야에서의 이러한 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리된다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력 정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map 정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map의 특징점들을 2차원 영역성장법의 씨앗점으로 설정한 후, 검출된 영역의 최종 경계선 보정작업을 통해 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과, 평균 7.5%의 평균 영역 차이로 기존의 대표 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다. In medical image processing field, object recognition is usually processed based on region segmentation algorithm. Region segmentation in the computing field is carried out by computerized processing of various input information such as brightness, shape, and pattern analysis. If the information mentioned does not make sense, however, many limitations could occur with region segmentation during computer processing. Therefore, this paper suggests effective region segmentation method based on R2-map information within the magnetic resonance (MR) theory. In this study, the experiment had been conducted using images including the liver region and by setting up feature points of R2-map as seed points for 2D region growing and final boundary correction to enable region segmentation even when the border line was not clear. As a result, an average area difference of 7.5%, which was higher than the accuracy of conventional exist region segmentation algorithm, was obtained.

      • KCI등재

        고자장 자기공명영상에서 효율적인 지방 정량화를 위한 필드 맵측정 기술

        은성종(Sung-Jong Eun),황보택근(Taeg-Keun Whangbo) 한국콘텐츠학회 2014 한국콘텐츠학회논문지 Vol.14 No.11

        최근 복부비만, 고혈압, 당뇨, 고지혈증과 같은 대사성 증후군에 속하는 질환이 급격히 증가하여 지방간 환자수가 급격히 증가하고 있다. 이를 위해 자기공명영상을 통한 검진이 요구되는데 관심 영역과 관심 영역이 아닌 영역의 intensity 값이 상당히 유사하거나 동일한 경우가 많기 때문에 전문적인 물, 지방 분리 방법을 통해서 분석하는 경우가 많다. 그러나 이러한 분리법은 필드의 불균일성이 큰 고자장으로 갈수록 부정확한 결과가 도출하게 된다. 본 논문은 이러한 기존 분리법의 한계를 극복하고자, 고자장에서도 적용이 가능한 필드 맵 측정 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존 IDEAL 시퀀스로 얻어진 에코 영상을 통해 필드 맵을 생성하고, 클러스터링 작업, 그리고 영역성장법 스키마 기반의 least square fit을 통한 필드 맵의 보정, 마지막으로 필드 맵의 homogeneity를 위한 경계선의 보정을 수행하여 최종적으로 물과 지방을 분리한다. 실험결과 IDEAL방법이 평균 61.5%, Yu의 방법이 평균 62.6%, 제안 방법이 평균 86.4%의 지방 검출율로 제안방법이 월등함을 확인하였다. 또한 물 검출율 역시 제안 방법이 평균 98.4%의 물 검출율로 Fat saturation의 평균 88.6% 보다 높은 정확도를 확인 할 수 있었다. The number of fatty liver patients is sharply growing due to the rapid increase in the incidence of metabolic syndrome, which can lead to diseases such as abdominal obesity, hypertension, diabetes, and hyperlipidemia. Early diagnosis requires examinations using magnetic resonance imaging (MRI), wherein quantitative analyses are implemented through a professional water-fat separation method in many cases, as the intensity values of the areas of interest and non-interest are considerably similar or the same. However, such separation method generates inaccurate results in high magnetic fields, where the inhomogeneity of the fields increases. To overcome the limits of such conventional fat quantification methods, this paper proposes a field map estimation method that is effective in high magnetic fields. This method generates field maps through echo images that are obtained using the existing IDEAL sequences, and considers the wrapping degree of the field maps. Then clustering is performed to separate calibration areas, the least square fits based on the region growing method schema of the separated calibration areas, and the histograms are adjusted to separate the water from the fats. In experiment results, our proposed method had a superior fat detection rate of an average of 86.4%, compared to the ideal method with an average of 61.5% and Yu’s method with an average of 62.6%. In addition, it was confirmed that the proposed method had a more accurate water detection rate of 98.4% on the average than the 88.6% average of the fat saturation method.

      • KCI등재

        설진 유효 분석을 위한 혀의 기하정보 추출 방법

        은성종(Sung-Jong Eun),김재승(Jae-Seung Kim),김근호(Keun-Ho Kim),황보택근(Taeg-keun Whangbo) 한국콘텐츠학회 2011 한국콘텐츠학회논문지 Vol.11 No.12

        한의학에서 혀의 상태는 인체의 건강 상태를 진단하는 중요한 지표로 활용된다. 이러한 혀의 상태를 진단하는 설진은 편리할 뿐 아니라 비침습적이므로, 한의학에서 널리 활용되고 있다. 그러나 설진은 객관화와 표준화라는 관점에서 문제가 있으며, 한의사의 의사결정에 도움을 줄 수 있는 도구도 부족한 실정이다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해, 설진 유효 분석을 위한 혀의 기하정보를 자동으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 개선된 스네이크(Snake) 방법을 통해 혀를 검출하고 컨벡스 헐(Convex Hull)과 인페인팅 방법을 이용하여 객관적인 기하 정보를 추출하였다. 제안 알고리즘의 성능평가로 치흔의 경우 7.2%, 균열의 경우 8.5%의 영역 차이 비율로 안정적인 결과가 도출되었다. In Oriental medicine, the status of a tongue is the important indicator to diagnose the condition of internal organs in a body. A tongue diagnosis is not only convenient but also non-invasive, and therefore widely used in Oriental medicine. But tongue diagnosis has some problems that should be objective and standardized, it also exhaust the diagnosis tool that can help for oriental medicine doctor"s decision-making. In this paper, to solve the this problem we propose a method that calculates the tongue geometry information for effective tongue diagnosis analysis. Our method is to extract the tongue region for using improved snake algorithm, and calculates the geometry information by using convex hull and In-painting. In experiment, our method has stable performance as 7.2% by tooth plate and 8.5% by crack in region difference ratio.

      • 복부 MRI영상에서의 지방 영역 자동추출 알고리즘

        은성종(Sung-Jong Eun),황보택근(Taeg-Keun Whangbo) 한국멀티미디어학회 2009 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2009 No.2

        본 논문은 최적 씨앗점을 생성하고 이를 기반으로 생성된 영역의 텍스쳐 정보를 통해 복부 MRI 영상의 지방 영역을 효과적으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 후보 씨앗점을 생성하는 전처리 단계, 최적 씨앗점의 생성과 텍스쳐 정보를 이용한 영역성장법 단계, 마지막으로 모폴로지 연산을 수행하는 후처리 단계로 구성된다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 일반 영역성장법 알고리즘보다 의미 있고 효과적인 결과가 도출되었으며, 전문의의 수작업 비교 평가 결과 평균 85.7%의 정확도를 보였다.

      • KCI등재

        CDSS를 이용한 한방 U-Healthcare 서비스 모델 구현

        은성종 ( Sung-jong Eun ),도준형 ( Jun-hyeong Do ),김근호 ( Keun Ho Kim ),황보택근 ( Taeg-keun Whangbo ) 한국인터넷정보학회 2010 인터넷정보학회논문지 Vol.11 No.5

        고도화된 의료 서비스 발전으로 인해 유비쿼터스 헬스 케어(Ubiquitous Healthcare)의 실현이 가속화되고 있다. 이러한 배경에 따라 헬스 케어 서비스 모델이 제시되고 있고, 여러 가지 환경과 조건에 따라 그에 부합한 다양한 헬스 케어 서비스 모델이 연구되고 있다. 이에 발맞춰 세계 의료 시장은 서양 의학의 절대 우위시대를 벗어나 자연 친화적인 전통 의학이 각광 받는 시대로 재편되고 있다. 하지만 이러한 세계 의료 시장의 추세에도 불구하고 국내의 U-Healthcare 시장은 전통 의학에 적합한 서비스 모델이 부족한 실정이다. 이로 인해 국내의 전통 의학인 한방 분야에서 효율적으로 운영이 가능한 한방 U-Healthcare서비스 모델의 제시가 요구되는 실정이다. 따라서 본 논문은 한방 분야에 효율적으로 적용 가능한 헬스케어 서비스 모델로, 퍼지 룰 기반 방법을 적용한 CDSS 처리에 의해 환자의 한방 측정 데이터를 분석하고 이를 효과적으로 진단할 수 있는 방법을 제안하였다. 분석결과 한방 분야에서는 제안 모델이 기존 양방 모델에 비해 보다 적합하고 장기간 운영 시 양방에 비해 높은 효과가 있다는 것을 알 수 있었다. 향후 연구방향으로 제안 모델의 부족한 부분인 데이터 표준 및 보안에 대해서 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다. The Ubiquitous Healthcare business are growing recently by medical service development. According to this environment, many healthcare service model have been studying and suggested. At the same time, medical world market has been reorganized into a traditional medical science out of the west medical science. But in spite of this trend, domestic U-Healthcare market in traditional medical science is for lack of profit service model. So it is true that the presentation is demanded from oriental medicine U-Healthcare service model these days in oriental field. Thus, in this paper we propose the healthcare service model that can be applied to the oriental field efficiently. Our method is based on fuzzy rule method that analyze the patient data by CDSS processing. In experiment, proposed method is more profitable and efficient than west service model. For future works, we will research about the standardization and security of processed data.

      • 설진을 위한 GrowCut 기반의 자동 설하정맥 검출 알고리즘

        은성종(Sung-Jong Eun),모방평(Bang-Pyoung Mo),김근호(Keun Ho Kim),황보택근(Taeg-Keun Whangbo) 한국멀티미디어학회 2010 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2010 No.2

        본 논문은 설진을 위해 설하정맥을 자동으로 검출하는 알고리즘을 제안하는 것으로, 배경과 전경의 구분을 최적화하는 GrowCut 기반의 개선된 방법을 제안한다. 제안 알고리즘은 영상 개선을 위한 전처리 단계, 전경 부분의 후보 씨앗점들을 생성하는 단계, 배경 부분의 후보 씨앗점들을 생성하는 단계, GrowCut 단계, 그리고 분할된 영역을 보정하는 후처리 단계로 구성된다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 일반 영역성장법 알고리즘보다 의미 있고 효과적인 결과가 도출되었으며, 전문의의 수작업 비교 평가 결과 평균 87.5%의 정확도를 나타내었다.

      • 영역분할을 위한 코너점 추출과 선택

        은성종(Sung-Jong Eun),이기정(Ki-jung Lee),현대환(Dae-Hwan Hyun),황보택근(Taeg-Keun Whangbo) 한국멀티미디어학회 2008 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2008 No.1

        본 논문은 곡선 성분을 가진 원형 형태의 물체에서 인접영역 분할을 위해, 곡률(Curvature)과 컨백스 헐(Convex hull)을 이용한 코너점 추출과 선택 알고리즘을 제안한다. 곡률과 컨백스 헐을 통해 코너 후보점들을 추출하고, 각 후보점을 연결한 원형 형태의 객체를 이심률과 원형도로 평가하여 영역을 분할하기 위한 최적 코너점을 찾는다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 대표적인 코너 검출 알고리즘보다 의미 있는 코너점을 검출하는데 있어 효과적임을 확인할 수 있었다.

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