A Minimal Error Sub-Space Recognition Method using 3D Reconstruction from Multi Image Frames

Dongjin Han(한동진),We Sub Eom(엄위섭),Hern-soo Hahn(한헌수) 대한전자공학회 2010 대한전자공학회 학술대회 Vol.2010 No.6

We propose a new recognition method which minimizes the affect of the 3D error of stereo reconstruction or video reconstruction. After 3D structure of an object is found via any Structure from Motion (SfM) method, 2D recognizers will be implemented on the minimal error sub-space of the object"s 3D reconstruction. For each image frame from either stereo images or video clips, the best 2D sub-space recognizer is determined by projecting objects original 3D (CAD) models onto each individual image frame"s 2D sub-space. Compared to the previous work [1] where 3D reconstruction was directly used for recognition, sub-space method will use sub-space to minimized the influence of the unknown 3D triangulation error.

3D Road Geometry Reconstruction using Single Video Camera

Dongjin Han(한동진),한헌수(한헌수) 제어로봇시스템학회 2009 제어로봇시스템학회 합동학술대회 논문집 Vol.2009 No.12

We develop a 3D road geometry recovery system using on-board single video camera. Given initial calibration of video camera form the known geometry of the scene. 3D structure of the road ahead is recovered via line detection and vanishing point estimation. The system is not restricted only on 2D space but is capable of recovering a full 3D geometry of the road and others. The ambiguity of distance can be resolved using multi frame image sequence.

내시경 수술영상에서 수술도구 인식을 위한 물체인식 딥러닝 모델의 성능 비교

윤상흠(Sangheum Yoon),한동진(Dongjin Han),김덕석(DeokSeok Kim),전병환(Byunghwan Jeon) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6

본 연구에서는 내시경 수술 영상에서 총 6종의 수술도구를 인식하기 위하여 YOLO 계열의 모델과 R-CNN 계열의 모델 간 성능 차이를 비교 분석하기 위한 연구를 수행하였다. 두 계열에는 방법의 차이가 존재하므로 주어진 영상과 문제마다 적합한 모델이 무엇인지 분석해보고자 한다. 본 연구에 적용된 방법은 YOLOv3와 Faster R-CNN이며, 그 결과 YOLOv3는 속도가 빠르지만 정확도가 조금 떨어지는 경향을 보였고, Faster R-CNN의 경우 YOLOv3대비 속도가 2.6배 느리지만 3.59%의 정확도가 더 높은 것을 확인하였다. 의료영상의 특성상 속도보다는 정확도가 더 중요하므로 Faster R-CNN을 적용하는 것이 바람직한 것으로 판단된다.

TMN 플랫폼에서의 객체 클래스 정보와 신택스 클래스 정보의 관리

박귀선(Gui-Sun Park),한동진(Dongjin Han),박정호(Jungho Park),최문철(Wenzhe Cui),안순신(Sunshin An) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1A

TMN에서 관리하는 관리 객체들은 속성 정보, 통보 정보, 동작 정보, 네임 바인딩 정보 등의 관리 정보를 가지고 있다. 비슷한 역할을 하는 관리 객체들은 동일한 속성, 동일한 동작 등을 포함하게 되는데, 관리 측면에서 이러한 중복된 정보는 한정된 자원의 낭비를 초래한다. 거대한 데이터를 다루는 망 관리 시스템에서는 중복된 정보가 불필요하게 자원을 차지하는 것을 막아야할 필요가 있다. 본 논문에서는 망 관리 시스템에서 망 요소를 효율적으로 관리할 수 있는 클래스 정보와 신택스 정보의 생성 과정을 설명하고 생성된 정보들이 어떻게 망 관리 시스템 상에서 사용되는지에 대해 기술한다. 관리 대상 즉 관리 객체 수가 기하 급수적으로 늘어나고 있는 추세이므로 중복성을 고려한 개체기반의 정보 관리는 대단히 큰 효과를 볼 수 있다.

분산 하이퍼미디어 시스템 아키텍쳐에 관한 연구

김익배(Ikbae Kim),한동진(Dongjin Han),김은기(Eungi Kim),최성준(Sungjun Choi),김준(Jene Kim),안순신(Sunshin An) 한국정보과학회 1992 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.19 No.2

본 논문에서는 분산환경하에서의 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리하고 여러 사용자들 사이에서 자원 공유(Resource Sharing)를 가능하게 해주는 분산 하이퍼미디어 시스템 아키텍쳐에 관하여 기술한다. 본 모델에서 사용자에게 제시되는 환경과 이를 시스템 수준에서 지원해주기위한 데이타 모델이 정의되었다. 이러한 사용자 요구사항과 데이타 모델을 바탕으로 하여 계층구조에서의 각 계층에 대한 서비스 프리미티브(Service Primitive)들이 서술된다. 가용성(Availability)과 네트워크 투과성(Network Transparency)의 분산 시스템의 특성을 제공하기 위하여 각 구성요소들에 대한 기능들을 정의하였다.

Fast Axis Estimation from 3D Axially-Symmetric Object's Fragment

리량(Liang Li),한동진(Dongjin Han),한헌수(Hernsoo Hahn) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.6

깨어진 항아리 조각들을 가상 공간에서 조립하기 위하여 조각 표면을 이용한 빠른 3차원 회전축 추정 방법을 제안한다. 물체의 원형성과 표면의 국지적 평면성을 이용하여 대칭축을 찾는 방법을 사용한다. 항아리 조각 같은 회전축 대칭 물체는 반지름이 다른 여러 원통의 중첩으로 생각될 수 있다. 각 원통의 원형성을 회전축 계산에 이용한다. 먼저, 표면 위 임의의 한 점을 지정하고 그 점을 통과하는 여러 개의 원통상의 궤도를 각각의 곡률의 변화를 측정 검사하여 조사한다. 올바른 원의 궤도는 곡률의 변화가 없을 것이므로 가장 작은 곡률의 변화가 원의 궤도로 선택된다. 또한 원의 중심점으로 축이 통과하는 경로가 되므로 원의 중심점이 축의 위치가 된다. 표면의 국지적 평면성과 프로파일 곡선 근사를 통한 축 위치 추정 방법 또한 연구 되었다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 계산 속도가 향상되었고 조각의 부위에 영향을 받지 않는 강건성을 가짐을 실험적으로 입증하였다. To reduce the computational cost required for assembling vessel fragments using surface geometry, this paper proposes a fast axis estimation method. Using circular constraint of pottery and local planar patch assumption, it finds the axis of the symmetry. First, the circular constraint on each cylinder is used. A circular symmetric pot can be thought of unions of many cylinders with different radii. It selects one arbitrary point on the pot fragment surface and searches a path where a circumference exists on that point. The variance of curvature will be calculated along the path and the path with the minimum variance will be selected. The symmetric axis will pass through the center of that circle. Second, the planar patch assumption and profile curve is used. The surface of fragment is divided into small patches and each patch is assumed as plane. The surface normal of each patch will intersects the axis in 3D space since each planar patch faces the center of the pot. A histogram method and minimization of the profile curve error are utilized to find the probability distribution of the axis location. Experimental results demonstrate the improvement in speed and robustness of the algorithms.

ASN.1 컴파일러의 parsing¹ 메커니즘 구현

송상철(Sangchul Song),한동진(Dongjin Han),김연중(Yeon-Joong Kim),최원근(Won-keun Choi),안순신(Sunshin An) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1A

어플리케이션의 추상 구문을 정의하는데 일반적으로 이용되는 ASN.1을 목표언어로 바꾸기 위한 컴파일러에서 목표언어상의 데이터 구조에 값을 넣어주는 일반적인 parse 함수의 필요성은 매우 크다. 이에, 본 논문에서는 parse 함수에 입력되는 데이터 스트링의 형식을 정의하고, 대표적인 ASN.1 컴파일러인 ISODE의 PEPSY 안에 이 parse 함수를 구현하여 추가 함으로써, 목표 언어의 데이터 구조에 값을 지정하는 일반적인 방법을 제시한다.

지역적 다수의 경로를 이용한 혈관 추적 알고리즘

전병환(Byunghwan Jeon),장영걸(Yeonggul Jang),한동진(Dongjin Han),심학준(Hackjoon Shim),박형복(Hyungbok Park),장혁재(Hyuk-Jae Chang) 대한전자공학회 2016 전자공학회논문지 Vol.53 No.6

본 논문에서는 새로운 방법의 3차원 컴퓨터단층영상에서 혈관을 추적하는 알고리즘을 소개하고자 한다. 해당 방법은 먼저 빠르게 다수의 2차 혹은 3차의 정칙곡선들로 대표되는 혈관의 지역적 모델들을 생성한다. 혈관의 특징을 고려한 비용함수로부터 각 곡선들은 영상데이터를 기반으로 생성된 비용을 부여 받는다. 추적 과정에서 매 단계 다음 혈관을 추정하기 위한 곡선들은 특정기준에 의하여 여과되어 결국 혈관의 내부에 위치한 곡선들만 걸러낸다. 그 후 이들을 기반으로 혈관의 중심 선에 해당하는 최적의 정칙곡선 하나를 선정하게 된다. 지역적으로 최적인 정칙곡선이 순차적으로 검출되며 이들을 연결하여 하나의 혈관을 대표하는 구분적으로 부드러운 곡선을 만들어낸다. 짧은 정칙곡선은 제어 점들만으로 빠르게 기하학적 변환이 가능하며, 정의역 모든 구간에 대하여 미분이 가능하므로 곡률과 비틀림과 같은 기하학적 정보를 얻기 용이한 장점이 있다. 해당 방법에서 사용되는 정칙곡선모델이 혈관을 분류하고 추적함에 있어서 그 적합성을 증명하였고, 공공 데이터를 이용한 실험을 통하여 정확성과 수행시간에 대해 최신기법들과 비교할만한 결과를 얻었다. A novel tracking method is proposed to find coronary artery using high-order curve model in coronary CTA(Computed Tomography Angiography). The proposed method quickly generates numerous artificial trajectories represented by high-order curves, and each trajectory has its own cost. The only high-ranked trajectories, located in the target structure, are selected depending on their costs, and then an optimal curve as the centerline will be found. After tracking, each optimal curve segment is connected, where optimal curve segments share the same point, to a single curve and it is a piecewise smooth curve. We demonstrated the high-order curve is a proper model for classification of coronary artery. The experimental results on public data set sho that the proposed method is comparable at both accuracy and running time to the state-of-the-art methods.

메쉬 병합을 통한 관상동맥의 삼각 표면 메쉬 모델 생성

장영걸(Yeonggul Jang),김동환(Dong Hwan Kim),전병환(Byunghwan Jeon),한동진(Dongjin Han),심학준(Hackjoon Shim),장혁재(Hyuk-jae Chang) 한국정보과학회 2016 정보과학회논문지 Vol.43 No.4

최근 관상동맥 영역화 결과로부터 삼차원 표면 모델을 생성함으로써 혈관 구조적 정보의 렌더링 효율성의 증대뿐만 아니라 전산유체역학를 이용한 혈류 역학 시뮬레이션을 통해 혈류분획예비력과 같은 생리적 정보들을 획득하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 혈관 영역화 과정에서 획득한 혈관 구조 정보를 입력 데이터로 사용하여 관상동맥의 삼차원 삼각 표면 메쉬 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 관상동맥 영역화 결과로부터 삼각형 표면 메쉬 모델을 만드는 방법으로는 Marching cube 알고리즘에 기반한 방법들이 있지만 이산적인 영상 공간에서 수행되는 알고리즘으로 가늘고 다양한 굴곡을 갖는 혈관 경계를 표현하기 힘들다. 제안된 방법은 관상동맥 영역화 과정에서 추정한 혈관 중심좌표와 법선 벡터 그리고 직경 정보를 이용하여 기존 방법들보다 정교하게 단일 혈관 가닥들에 대한 삼각 표면 메쉬들을 생성하고 분기가 일어나 중첩되는 메쉬들은 메쉬 병합 기법을 사용하여 처리함으로써 통합된 관상동맥메쉬를 생성한다. Generating a 3D surface model from coronary artery segmentation helps to not only improve the rendering efficiency but also the diagnostic accuracy by providing physiological informations such as fractional flow reserve using computational fluid dynamics (CFD). This paper proposes a method to generate a triangular surface mesh using vessel structure information acquired with coronary artery segmentation. The marching cube algorithm is a typical method for generating a triangular surface mesh from a segmentation result as bit mask. But it is difficult for methods based on marching cube algorithm to express the lumen of thin, small and winding vessels because the algorithm only works in a three-dimensional (3D) discrete space. The proposed method generates a more accurate triangular surface mesh for each singular vessel using vessel centerlines, normal vectors and lumen diameters estimated during the process of coronary artery segmentation as the input. Then, the meshes that are overlapped due to branching are processed by mesh merging and merged into a coronary mesh.