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본 논문은 컬러 및 깊이 영상을 활용하여 조명 및 배경 변화에 강인한 손 분리 기술을 제안합니다. 초기 위치 설정 및 한계 영역 재설정을 통해 영역 채움 연산을 수행하고, 깊이 영상과 실시간 피부 모델 학습을 통해 분리 성능을 향상시켰습니다. 다양한 환경에서의 실험 결과, 특히 역광 환경에서 기존 알고리즘 대비 우수한 성능을 보였습니다.
파이썬과 OpenCV를 이용한 컴퓨터 비전 학습 : 컴퓨터 비전 애플리케이션을 만들기 위한 강력한 OpenCV 3와 파이썬 활용하기
Image analysis and processing : 8th international conferenc, ICIAP '95San Remo, Italy, September 13-15, 1995 : proceedings
지능형 영상감시 시스템의 원리 및 응용 =
Computer analysis of images and patterns : 8th International Conference, CAIP'99, Ljubljana, Slovenia, September 1-3, 1999 : proceedings
Image analysis and processing : 9th international confernece, ICIAP '97, Florence, Italy, September 17-19, 1997 : proceedings
매트랩 영상처리 프로그래밍 : 기본 영상처리부터 예술 과학, 비디오 처리, 시공간 처리까지
Fourier vision : segmentation and velocity measurement using the Fourier transform
Blind source separation : theory and applications
Wide area surveillance : real-time motion detection systems
Signal processing techniques for knowledge extraction and information fusion
(텐초의) 파이토치 딥러닝 특강 : CNN부터 GAN까지 15가지 신경망 예제 + 실무 노하우로 익히는 문제풀이 해법서
Deep learning for remote sensing images with open source software
Recent developments in computer vision : Second Asian Conference on Computer Vision, ACCV '95, Singapore, December 5-8, 1995 : invited session papers
Advanced computing and systems for security
Digital image processing methods
Image processing : = principles and applications
파이썬 3로 컴퓨터 비전 다루기 : 이미지 인식, 추적, 머신 러닝, 비디오 처리, 컴퓨터 비전 웹서비스
Computer vision--ECCV '92 : Second European Conference on Computer Vision, Santa Margherita Ligure, Italy, May 19-22, 1992 : proceedings
Image processing and pattern recognition : fundamentals and techniques
Image Analysis and Processing – ICIAP 2019 : 20th International Conference, Trento, Italy, September 9–13, 2019, Proceedings, Part I
멀티미디어학회논문지
서종훈; 채승호; 심진욱; 김하영; 한탁돈차세대융합기술학회논문지
박세훈; 서영건디지털콘텐츠학회논문지
양혁진, 김동현, 서영건한국컴퓨터정보학회논문지
김호용, 박재흥, 서영건Optical Engineering
Zhang, Z.; Zhang, Z.; Zeng, D.; Zhang, H.Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
Chang Woo Lee; Heeae KimProcedia Engineering
Shiqiang, Yang; Dan, Qiao; Peilei, LiuGuangda SU; Jiansheng CHEN; Yaming WANG
멀티미디어학회논문지
나민영, 김현정, 김태영Multimedia Tools and Applications
Medjram, S.; Mohamed Ben Ali, Y.; Babahenini, M.C.; Taleb-Ahmed, A.정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
최유주, 이제성, 유효선, 이정원, 조위덕한국콘텐츠학회 논문지
최은창; 김준연; 이재원; 임종관Journal of the Korea Society of Computer and Information
Sung-Il Joo; Sun-Hee Weon; Hyung-Il Choi한국컴퓨터정보학회논문지
주성일; 원선희; 최형일Multimedia Tools and Applications: An International Journal
Medjram, Sofiane; Babahenini, Mohamed Chaouki; Taleb-Ahmed, Abdelmalik; Mohamed Ben Ali, Yamina한국정보통신학회논문지
김희애, 이창우Journal of Physics: Conference Series
Kai Zhuang한국정보통신학회논문지
김희애; 이창우Signal, Image and Video Processing
Tsai, Tsung-Han; Ho, Yuan-Chen; Chi, Po-Ting; Chen, Ting-Jia한국정보기술학회논문지
박기서; 이대호; 박영태전선 / 학사
원격탐사에 대한 기본이론들을 이해하고, 위성영상의 프로세싱기법과 알고리즘을 이해하므로써, 여러 활용분야에 적용가능한 능력을 배양하는데 있으며, 이를 위해 IDRISI, ERDAS, ER-Mapper 등의 영상처리용 소프트웨어 실습을 병행한다.전선 / 대학원
방사선, MR, 초음파, 감마카메라, SPECT, PET을 이용하여 획득한 영상의 정합, 정규화, 도시, 정량화, 영상처리, 전송 등을 주요 주제로 PACS 기술을 포함한다. 삼차원 영상, 동적영상, 영상의 통계적 해석 등을 포함한다. 각 영상처리 기술의 공통적인 바탕을 교육하고 이어서 각 방법의 차이에 따른 영상 신호의 특질을 이해하고 의료 영상을 구성하는 토대를 파악하여 실제 임상에 응용되는 의료 영상을 터득하게 된다. 특히 영상의 디지털 처리와 의료환경의 변화에 따른 영상처리의 발전을 이해한다.전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 알고리즘을 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에 적용하여 자동적 영역분할, 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 방법을 실습함. 치과영상 데이터의 annotation 방법, 신경망 학습, 테스트 및 모델의 성능분석 등을 디지털 치과 데이터를 실제 컴퓨터 서버에 탑재하고 실습하여, 학생 스스로 딥러닝을 이용하여 치과영상을 분석할 수 있는 능력을 제공함. Getting Started with Deep Learning Using PyTorch Building Blocks of Neural Networks Diving Deep into Neural Networks Fundamentals of Machine Learning Deep Learning for Computer Vision Deep Learning with Sequence Data and Text Generative Networks전선 / 대학원
컴퓨터그래픽스 전반에 걸쳐 기본적인 개념들을 설명한다. 컴퓨터 그래픽스의 기본적인 렌더링 파이프라인, 물체들을 표현하는 여러 가지 방법, 빛을 나타내는 방법, 레이트레이싱, 볼륨렌더링 등의 특수한 렌더링 방법, 그림자나 질감을 나타내는 방법에 대해서 개론 형식으로 강의한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 모델을 이용하여 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에서 정상 해부학적 구조물의 자동적 영역분할, CEP 계측점 자동적 탐지, 및 다양한 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 딥러닝 모델과, 3D 치과 데이터에서 자동적 탐지, 분할과 분류하는 딥러닝 모델의 원리와 구조에 대해 수업함. 인공신경망과 딥러닝 소개 컴퓨터 비전을 위한 심층 컨볼루션 신경망 소개 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 감지 및 인식 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 분할 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 등록 딥러닝을 이용한 컴퓨터 지원 진단(CAD)전선 / 대학원
AI와 빅데이터는 안과 영역에서 기초 및 임상 연구를 너머 실제 임상현장에도 큰 영향을 미치고 있다. 안과 영역에서 빅데이터를 이용한 연구들의 방법론과 실제 연구들을 살펴보고 최신 연구 동향을 알아보고자 한다. 최근 transformer의 발전에 이어 foundation model의 보급, 그리고 이를 바탕으로한 Large Language Model들의 성능이 향상되면서, 이를 안과를 포함한 의료 영역에 적용하는 다양한 연구들과 실제 사용례들이 늘어나고 있다. 이에 대해 살펴보고 실제 연구와 임상현장에 적용되는 경우를 알아보도록 하겠다. 이 강좌를 통해서 학생들은 안과 영역의 AI와 빅데이터의 활용에 대한 최신 지견을 배울 수 있다.전선 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 대학원
딥러닝 모델은 추상화 복잡도를 증가하면서 정보를 표현하는 여러 계층으로 이루어진 신경망으로, 최근 영상/음성/자연어 처리 등의 문제에서 다른 기계 방법론들을 크게 상회하는 뛰어난 성능을 보이고 있다. 본 과정에서는 딥러닝의 기반이 되는 기계학습 및 최적화 기법들을 배우고, 기본적인 신경망에 대해서 학습한다. 그리고 영상 처리와 자연어 처리의 핵심 모델인 Convolutional neural networks와 Recurrent neural networks의 훈련법과 추론법들을 익힌다. 또한 비감독 생성 모델인 Autoencoders와 Restrict Boltzman machines에 대해 자세히 살펴 보고 마지막으로 딥러닝 기반 강화 학습에 대해서도 학습하고 실습을 진행한다. 본 과목은 대학원생과 일부 고년차 학부생을 대상으로 한다.전선 / 학사
인공신경망의 원리와 종류를 살펴보고 그 동작을 이해한다. 이를 기반으로 딥러닝 네트워크의 원리를 공부하고 설계하여 그 동작을 이론과 실습을 통해 이해한다. 또한 응용 분야에 따른 다양한 딥러닝 네트워크를 알아보고 학습과 검증 과정을 통해 설계 및 응용분야에 적용하는 예제를 공부한다.전선 / 학사
색채는 빅데이터 시각화 분석의 주요 파라메터 중 하나이다. 본 교과에서는 먼저 전통적 색채이론을 배우고 이를 바탕으로 디지털환경에서 색채데이터를 다루는 다양한 색공간들을 알아보고 이러한 색공간내의 색채정보를 3차원 데카르트좌표공간에서 라이노 및 그래스호퍼와 같은 프로그램을 활용하여 비주얼코딩을 통해 시각화하는 프로젝트 들을 실습한다.전필 / 학사
방송 스튜디오를 활용하여 동영상의 제작, 편집, 후시 작업 등을 실습하고 픽션, 다큐멘타리, 3D 영상, 상호작용적 텍스트 등 동영상분야의 주요 장르의 작품제작을 수행한다. 본 과목에서는 정보전달의 매체로서 미디어를 개념화하는 전통적인 관점은 물론, 미디어를 새로운 표현언어로 설정하고 영상언어를 습득, 영상글쓰기를 연마하도록 한다.전필 / 대학원
의학과 과학기술이 융합되는 최전선에서, 우리는 어떤 혁신을 맞이하고 있을까? 본 강좌는 의학과 과학기술이 접목되는 다양한 영역을 다루며, 미래 의료 환경에서 필요한 통찰과 역량을 배양하는 것을 목표로 합니다. 융합의학심화세미나는 빠르게 변화하는 의학 패러다임 속에서 각 분야의 최전선에서 활약하는 국내외 전문가들을 초빙하여, 최신 연구 동향과 미래 의료 기술의 혁신을 직접 듣고 논의하는 강의입니다. 이 강좌에서는 AI 기반 신약발굴, 재생의학, 디지털 치료제, 바이오 빅데이터, 로봇 수술 및 의료 정책 변화 등 현재 임상과 연구에서 가장 주목받는 주제를 다룹니다. 전문가들은 실제 연구 및 임상 적용 사례를 공유하며, 학생들은 이를 바탕으로 미래 의료를 설계하고 선도할 통찰을 얻게 됩니다. 강의는 다양한 분야의 융합적 사고를 촉진하는 심층 세미나로 구성되며, 실제 병원과 연구실에서 이루어지는 최첨단 연구를 경험할 수 있도록 기획되었습니다.전선 / 학사
전통 재료기법 및 복합매체, 입체조형, 영상작업 등 개인의 연구 주제에 따른 매체 사용의 폭을 확장하여 자유로운 조형작업을 시도한다. 학생들은 개인 작업을 계속하면서, 전통회화 및 시각예술의 주된 매체가 현대회화에서 새롭게 응용되는 방안을 모색한다. 지금까지 배운 전통재료 및 기법에 대한 창의적이고 현대적인 응용 방안에 대해 탐구하며, 평면뿐 아니라 입체공간에서도 다양한 실험을 행한다.전선 / 대학원
데이터 시각화는 특히 최근 몇 년간 컴퓨팅 기술의 발전으로 인해 데이터의 크기와 복잡성이 크게 증가한 의료 분야에서 의사 결정을 지원하기 위해서 사용될 수 있는 유용한 기술이다. 본 수업에서는 기본적인 차트와 같은 시각화 기법에서부터 복잡한 인터랙티브 시각화에 이르기까지 다양한 데이터 시각화 기술에 대해서 포괄적으로 다룬다. 기술적으로는 파이썬과 자바스크립트를 핵심적인 프로그래밍 언어로 가르치고, MIMIC(Medical Information Mart for Intensive Care) 데이터를 활용하여 학생들이 실제 의료 데이터와 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 데이터 시각화 시스템을 제작하는 경험을 할 수 있도록 가르친다. 본 수업에서는 강의와 그룹 프로젝트가 포함되어 있으며, 그룹 프로젝트에서는 의료 분야에 초점을 맞춘 인터랙티브 웹 기반 데이터 시각화 시스템을 개발해 보는 것을 목표로 한다. 이 과정에서 학생들은 데이터 시각화에 대한 이론적 지식을 의료 도메인의 도전적 과제들을 해결하는데 적용해 보는 기회를 가진다. 본 수업을 통해서 학생들은 의료 도메인의 데이터를 시각화하는 기술을 습득할 수 있다.전선 / 대학원
근골격계 질환의 영상진단을 위한 관절과 척추를 포함한 근골격계의 영상 해부학을 이해하고, 질환과 외상에 의한 단순 X선 촬영, 자기공명영상, 초음파 검사의 방법과 소견을 익히고, 뼈의 조직생검을 포함한 중재적 시술의 적용을 소개한다.전선 / 대학원
최근 MRI 등 영상진단장치의 획기적인 발전으로 뇌의 기능을 평가할 수 있게 되었다. 이 강좌에서는 MRI 등의 영상장치를 이용하여 뇌 기능을 연구하고자 한다. 구체적인 학습 목표는 functional imaging, perfusion imaging, diffusion imaging, diffusion-tensor imaging, spectroscopy의 원리를 이해하고 임상에서 응용하는 것이다. 아울러 현재 영상기법의 한계점을 이해함으로서 앞으로의 연구 방향을 파악한다.전선 / 대학원
손은 개개인의 삶을 영위하는데 있어서 매우 중요한 신체 분야이며, 이는 인류 문화의 발전의 원동력이 되어 왔다. 손은 구조적인 문제가 기능의 문제로 연결되기 때문에 성형외과에서도 중요한 분야로 인식되고 있다. 선천적인 손의 기형, 외상에 의한 손의 변형 그리고 전신 상태와 결부된 여러 가지 손의 변형 등에 대해 배우고, 이에 대한 치료법을 배우는 것을 강의의 1차 목표로 삼고자 한다. 이와 함께 절단된 손의 접합, 동종 이식 등 손 수술의 최신 지견에 대해서도 알아보고자 한다.전선 / 대학원
최근 수의 병리학의 진단분야에서의 첨단 기법을 많이 사용하기 때문에 이러한 첨단 기법을 이해하고 습득 할수 있는 과목을 개설하고자 함. 이 과목을 통하여 중합효소 연쇄반응, 면역조직 화학 염색, 조직내 교잡법 등을 가능하고자 함.전선 / 학사
이 수업에서는 3D아트와 인터랙티브아트의 개념 및 구현 방식을 학습하여, 학생의 연구 주제에 따라 매체 선택의 폭을 넓히는 것을 목표로 한다. TouchDesigner, Unity, Blender와 같은 실습 도구를 활용하여 가상환경에서의 표현영역을 확장하고 응용 방안을 모색함으로써 창의적이고 현대적인 포트폴리오를 구성한다.