KR20200027382A - 골 연령 평가를 위한 장치, 방법 및 프로그램을 기록한 기록 매체 - Google Patents

Abstract

본 개시는 골 연령 도출을 위한 장치를 제안한다. 본 개시에 따른 장치는, 인체를 촬영한 입력 이미지를 분할한 복수의 분할 이미지로부터, 복수의 인체 부위 중 제1 인체 부위에 대한 우선 순위가 가장 높은 제1 분할 이미지를 결정하고, 상기 입력 이미지의 전체 픽셀로부터 도출된 기준값에 기초하여, 상기 제1 분할 이미지의 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하고, 기준 이미지 집합으로부터, 상기 제1 인체 부위에 대한 제1 기준 이미지를 선택하고, 상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지의 상기 제1 픽셀 및 상기 제1 픽셀에 대응되는 상기 제1 기준 이미지의 제2 픽셀 사이의 연산 결과에 기초하여, 상기 제1 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역이 존재하는지 결정하고, 상기 제1 기준 이미지에 기초하여 상기 부분 영역이 나타내는 상기 제1 인체 부위의 골 연령 등급을 결정하고, 상기 골 연령 등급에 기초하여 상기 인체의 골 연령을 도출할 수 있다.

Description

골 연령 평가를 위한 장치, 방법 및 프로그램을 기록한 기록 매체{APPARATUS, METHOD AND RECORDING MEDIUM STORING PROGRAM FOR ASSESSING BONE AGE}

본 개시는 골 연령 평가를 위한 기술에 관한 것이다.

환자의 인체를 촬영한 의료 영상(예: X-ray 이미지 등)으로부터 환자의 골 연령을 평가할 수 있다. 환자의 골 연령을 평가해, 환자의 실제 나이와 비교함으로써, 해당 인체 부위의 성장 가능성이 파악될 수 있다. 또한, 환자의 골 연령으로부터 각 인체 부위가 인체 발달 과정에 따라 정상적으로 성장 중인지 파악할 수 있다.

환자의 골 연령을 도출하기 위해, Greulich-Pyle (G&P) 방법 또는 Tanner-Whitehouse (TW) 방법이 사용될 수 있다. G&P 방법은 환자의 의료 영상과 각 연월령을 대표하는 이미지를 비교하여 골 성숙도가 가장 근접한 연월령을 도출하는 방식이고, TW 방법은 인체 부위 별로 골 모양 및 밀도를 분석하여 등급을 매겨, 최종 골 연령을 도출하는 방식이다. 그러나 두 방법 모두 수동으로 이미지 대비 작업을 수행해야 한다는 점, 그리고 이에 따라 이미지 대비에 있어 정확도가 떨어진다는 점 등의 문제가 있을 수 있다.

본 개시는 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 골 연령을 평가하기 위한 기술을 제공한다.

본 개시의 한 측면으로서, 골 연령 평가를 위한 전자 장치가 제안될 수 있다. 본 개시의 한 측면에 따른 전자 장치는, 복수의 인체 부위 각각에 대한 복수의 기준 이미지를 포함하는 기준 이미지 집합을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리와 통신 가능하게 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 인체를 촬영한 입력 이미지를 복수의 분할 이미지로 구분하고, 상기 복수의 분할 이미지로부터, 상기 복수의 인체 부위 중 제1 인체 부위에 대한 우선 순위가 가장 높은 제1 분할 이미지를 결정하고, 상기 입력 이미지의 전체 픽셀로부터 도출된 기준값에 기초하여, 상기 제1 분할 이미지의 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하고, 상기 기준 이미지 집합으로부터, 상기 제1 인체 부위에 대한 제1 기준 이미지를 선택하고, 상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지의 상기 제1 픽셀 및 상기 제1 픽셀에 대응되는 상기 제1 기준 이미지의 제2 픽셀 사이의 연산 결과에 기초하여, 상기 제1 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역이 상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지 내에 존재하는지 결정하고, 상기 부분 영역이 존재한다는 결정에 따라, 상기 제1 기준 이미지에 기초하여 상기 부분 영역이 나타내는 상기 제1 인체 부위의 골 연령 등급을 결정하고, 상기 골 연령 등급에 기초하여 상기 인체의 골 연령을 도출할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 중, 픽셀 값이 상기 기준값보다 작은 픽셀은 픽셀 값을 0으로 설정하고, 픽셀 값이 상기 기준값보다 큰 픽셀은 픽셀 값을 상기 픽셀 값과 상기 기준값의 차이 값으로 설정하여, 상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 각각을 처리할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 상기 기준값은 상기 입력 이미지의 상기 전체 픽셀의 평균값일 수 있다.

일 실시예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지의 상기 부분 영역 및 상기 제1 기준 이미지 사이의 서로 대응되는 픽셀들을 곱연산하고, 상기 부분 영역의 각 픽셀에 대하여 각각 상기 곱연산이 수행된 값들을 합산하여 매칭 스코어를 도출하고, 상기 매칭 스코어가 미리 설정된 값 이상인 경우, 상기 부분 영역이 상기 제1 기준 이미지와 매칭된다고 결정할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 복수의 인체 부위 중 제2 인체 부위에 대한 우선 순위가 가장 높은 제2 분할 이미지 및 상기 기준 이미지 집합 중 상기 제2 인체 부위에 대한 제2 기준 이미지를 이용하여 상기 제2 인체 부위의 골 연령 등급을 결정하고, 상기 제1 인체 부위의 골 연령 등급 및 상기 제2 인체 부위의 골 연령 등급에 기초하여, 상기 인체의 골 연령을 도출할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 부분 영역이 존재하지 않는다는 결정에 따라, 상기 제1 인체 부위에 대해 상기 제1 분할 이미지 다음의 우선 순위를 가지는 제3 분할 이미지 및 상기 제1 기준 이미지를 이용하여 상기 부분 영역이 존재하는지 결정할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 부분 영역이 존재하지 않는다는 결정에 따라, 상기 기준값을 조정하고, 상기 조정된 기준값에 기초하여, 상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하고, 상기 조정된 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지 및 상기 제1 기준 이미지를 이용하여 상기 부분 영역이 존재하는지 결정할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 상기 메모리는 인종 및 성별에 따른 복수의 기준 이미지 집합을 저장하고, 상기 프로세서는, 사용자로부터 입력 받은 인종 정보 및 성별 정보에 기초하여, 상기 복수의 기준 이미지 집합 중 상기 제1 분할 이미지와 비교되는 상기 기준 이미지 집합을 결정할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 상기 프로세서는, TW3(Tanner-Whitehouse 3rd edition) 방식에 따라 상기 제1 인체 부위의 골 연령 등급을 결정할 수 있다.

본 개시의 한 측면으로서, 골 연령 평가를 위한 방법이 제안될 수 있다. 본 개시의 한 측면에 따른 방법은, 인체를 촬영한 입력 이미지를 복수의 분할 이미지로 구분하는 단계; 상기 복수의 분할 이미지로부터, 복수의 인체 부위 중 제1 인체 부위에 대한 우선 순위가 가장 높은 제1 분할 이미지를 결정하는 단계; 상기 입력 이미지의 전체 픽셀로부터 도출된 기준값에 기초하여, 상기 제1 분할 이미지의 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는 단계; 상기 복수의 인체 부위 각각에 대한 복수의 기준 이미지를 포함하는 기준 이미지 집합으로부터, 상기 제1 인체 부위에 대한 제1 기준 이미지를 선택하는 단계; 상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지의 상기 제1 픽셀 및 상기 제1 픽셀에 대응되는 상기 제1 기준 이미지의 제2 픽셀 사이의 연산 결과에 기초하여, 상기 제1 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역이 상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지 내에 존재하는지 결정하는 단계; 상기 부분 영역이 존재한다는 결정에 따라, 상기 제1 기준 이미지에 기초하여 상기 부분 영역이 나타내는 상기 제1 인체 부위의 골 연령 등급을 결정하는 단계; 및 상기 골 연령 등급에 기초하여 상기 인체의 골 연령을 도출하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는 단계는: 상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 중, 픽셀 값이 상기 기준값보다 작은 픽셀은 픽셀 값을 0으로 설정하고, 픽셀 값이 상기 기준값보다 큰 픽셀은 픽셀 값을 상기 픽셀 값과 상기 기준값의 차이 값으로 설정하여, 상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 상기 부분 영역이 존재하는지 결정하는 단계는: 상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지의 상기 부분 영역 및 상기 제1 기준 이미지 사이의 서로 대응되는 픽셀들을 곱연산하는 단계; 상기 부분 영역의 각 픽셀에 대하여 각각 상기 곱연산이 수행된 값들을 합산하여 매칭 스코어를 도출하는 단계; 및 상기 매칭 스코어가 미리 설정된 값 이상인 경우, 상기 부분 영역이 상기 제1 기준 이미지와 매칭된다고 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

본 개시의 한 측면으로서, 골 연령 평가를 위한 프로그램을 기록한 기록 매체가 제안될 수 있다. 본 개시의 한 측면에 따른 기록 매체는, 컴퓨터 상에서 수행되기 위한 프로그램을 기록한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체일 수 있다. 프로그램은, 프로세서에 의한 실행시, 프로세서가, 인체를 촬영한 입력 이미지를 복수의 분할 이미지로 구분하는 단계; 상기 복수의 분할 이미지로부터, 복수의 인체 부위 중 제1 인체 부위에 대한 우선 순위가 가장 높은 제1 분할 이미지를 결정하는 단계; 상기 입력 이미지의 전체 픽셀로부터 도출된 기준값에 기초하여, 상기 제1 분할 이미지의 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는 단계; 상기 복수의 인체 부위 각각에 대한 복수의 기준 이미지를 포함하는 기준 이미지 집합으로부터, 상기 제1 인체 부위에 대한 제1 기준 이미지를 선택하는 단계; 상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지의 상기 제1 픽셀 및 상기 제1 픽셀에 대응되는 상기 제1 기준 이미지의 제2 픽셀 사이의 연산 결과에 기초하여, 상기 제1 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역이 상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지 내에 존재하는지 결정하는 단계; 상기 부분 영역이 존재한다는 결정에 따라, 상기 제1 기준 이미지에 기초하여 상기 부분 영역이 나타내는 상기 제1 인체 부위의 골 연령 등급을 결정하는 단계; 및 상기 골 연령 등급에 기초하여 상기 인체의 골 연령을 도출하는 단계를 수행하도록 하는 실행 가능한 명령을 포함할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는 단계는: 상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 중, 픽셀 값이 상기 기준값보다 작은 픽셀은 픽셀 값을 0으로 설정하고, 픽셀 값이 상기 기준값보다 큰 픽셀은 픽셀 값을 상기 픽셀 값과 상기 기준값의 차이 값으로 설정하여, 상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 상기 부분 영역이 존재하는지 결정하는 단계는: 상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지의 상기 부분 영역 및 상기 제1 기준 이미지 사이의 서로 대응되는 픽셀들을 곱연산하는 단계; 상기 부분 영역의 각 픽셀에 대하여 각각 상기 곱연산이 수행된 값들을 합산하여 매칭 스코어를 도출하는 단계; 및 상기 매칭 스코어가 미리 설정된 값 이상인 경우, 상기 부분 영역이 상기 제1 기준 이미지와 매칭된다고 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 상기 프로그램은, 상기 프로세서에 의한 실행 시, 상기 프로세서가, 상기 부분 영역이 존재하지 않는다는 결정에 따라, 상기 제1 인체 부위에 대해 상기 제1 분할 이미지 다음의 우선 순위를 가지는 제3 분할 이미지 및 상기 제1 기준 이미지를 이용하여 상기 부분 영역이 존재하는지 결정하는 단계를 더 수행하도록 하는 실행 가능한 명령을 포함할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 상기 프로그램은, 상기 프로세서에 의한 실행 시, 상기 프로세서가, 상기 부분 영역이 존재하지 않는다는 결정에 따라, 상기 기준값을 조정하는 단계; 상기 조정된 기준값에 기초하여, 상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는 단계; 및 상기 조정된 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지 및 상기 제1 기준 이미지를 이용하여 상기 부분 영역이 존재하는지 결정하는 단계를 더 수행하도록 하는 실행 가능한 명령을 포함할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예들에 의하면, 환자의 인체를 촬영한 이미지와 인체 부위에 대한 기준 이미지를 자동으로 비교하여, 환자의 골 연령을 평가할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예들에 의하면, 인체를 촬영한 이미지와 기준 이미지 사이의 형상을 픽셀별 패턴 매칭을 통해 비교함으로써, 정확한 이미지 대비 및 골 연령 평가가 수행될 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예들에 의하면, 인체를 촬영한 이미지를 구획 별로 나누어 이미지 대비를 수행하거나, 구획 별로 우선 순위를 두는 등의 방법을 통해, 이미지 대비에 소모되는 연산량을 줄일 수 있다.

도 1은 본 개시에 따른 전자 장치가 동작하는 과정의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(200)의 블록도를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른, 분할 이미지의 픽셀을 처리하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른, 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역을 분할 이미지 내에서 찾는 과정을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른, 복수의 인체 부위에 대한 골 연령 등급에 기초하여 인체의 골 연령을 도출하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른, 우선 순위에 따라 다음 기준 이미지 대비를 수행할 분할 이미지를 선택하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른, 매칭되는 부분 영역이 존재하지 않는 경우 기준값을 조정하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른, 복수의 기준 이미지 집합을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, 복수의 인체 부위 및 한 인체부위의 골 연령 등급별 기준 이미지들을 나타낸 도면이다.
도 10은 본 개시에 따른 전자 장치(200)에 의해 수행될 수 있는, 골 연령 평가 방법의 일 실시예를 나타낸 도면이다.

본 문서에 기재된 다양한 실시예들은, 본 개시의 기술적 사상을 명확히 설명하기 위한 목적으로 예시된 것이며, 이를 특정한 실시 형태로 한정하려는 것이 아니다. 본 개시의 기술적 사상은, 본 문서에 기재된 각 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 대체물(alternatives) 및 각 실시예의 전부 또는 일부로부터 선택적으로 조합된 실시예를 포함한다. 또한 본 개시의 기술적 사상의 권리 범위는 이하에 제시되는 다양한 실시예들이나 이에 대한 구체적 설명으로 한정되지 않는다.

기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서, 본 문서에서 사용되는 용어들은, 달리 정의되지 않는 한, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 일반적으로 이해되는 의미를 가질 수 있다.

본 문서에서 사용되는 "포함한다", "포함할 수 있다", "구비한다", "구비할 수 있다", "가진다", "가질 수 있다" 등과 같은 표현들은, 대상이 되는 특징(예: 기능, 동작 또는 구성요소 등)이 존재함을 의미하며, 다른 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다. 즉, 이와 같은 표현들은 다른 실시예를 포함할 가능성을 내포하는 개방형 용어(open-ended terms)로 이해되어야 한다.

본 문서에서 사용되는 단수형의 표현은, 문맥상 다르게 뜻하지 않는 한 복수형의 의미를 포함할 수 있으며, 이는 청구항에 기재된 단수형의 표현에도 마찬가지로 적용된다.

본 문서에서 사용되는 "제1", "제2", 또는 "첫째", "둘째" 등의 표현은, 문맥상 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 동종 대상들을 지칭함에 있어 한 대상을 다른 대상과 구분하기 위해 사용되며, 해당 대상들간의 순서 또는 중요도를 한정하는 것은 아니다.

본 문서에서 사용되는 "A, B, 및 C", "A, B, 또는 C", "A, B, 및/또는 C" 또는 "A, B, 및 C 중 적어도 하나", "A, B, 또는 C 중 적어도 하나", "A, B, 및/또는 C 중 적어도 하나" 등의 표현은, 각각의 나열된 항목 또는 나열된 항목들의 가능한 모든 조합들을 의미할 수 있다. 예를 들어, "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A, (2) 적어도 하나의 B, (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B를 모두 지칭할 수 있다.

본 문서에서 사용되는 "부"라는 표현은, 소프트웨어, 또는 FPGA(field-programmable gate array), ASIC(application specific integrated circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. 그러나, "부"는 하드웨어 및 소프트웨어에 한정되는 것은 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 저장되어 있도록 구성될 수도 있고, 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 실행시키도록 구성될 수도 있다. 일 실시예에서, "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세서, 함수, 속성, 프로시저, 서브루틴, 프로그램 코드의 세그먼트, 드라이버, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조, 테이블, 어레이 및 변수를 포함할 수 있다.

본 문서에서 사용되는 "~에 기초하여"라는 표현은, 해당 표현이 포함되는 어구 또는 문장에서 기술되는, 결정, 판단의 행위 또는 동작에 영향을 주는 하나 이상의 인자를 기술하는데 사용되고, 이 표현은 해당 결정, 판단의 행위 또는 동작에 영향을 주는 추가적인 인자를 배제하지 않는다.

본 문서에서 사용되는, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다는 표현은, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결 또는 접속되는 것뿐 아니라, 새로운 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 매개로 하여 연결 또는 접속되는 것을 의미할 수 있다.

본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(configured to)"은 문맥에 따라, "~하도록 설정된", "~하는 능력을 가지는", "~하도록 변경된", "~하도록 만들어진", "~를 할 수 있는" 등의 의미를 가질 수 있다. 해당 표현은, "하드웨어적으로 특별히 설계된"의 의미로 제한되지 않으며, 예를 들어 특정 동작을 수행하도록 구성된 프로세서란, 소프트웨어를 실행함으로써 그 특정 동작을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)를 의미할 수 있다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여, 본 개시의 다양한 실시예들을 설명한다. 첨부된 도면 및 도면에 대한 설명에서, 동일하거나 실질적으로 동등한(substantially equivalent) 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여될 수 있다. 또한, 이하 다양한 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응하는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있으나, 이는 해당 구성요소가 그 실시예에 포함되지 않는 것을 의미하지는 않는다.

도 1은 본 개시에 따른 전자 장치(미도시)가 동작하는 과정의 일 실시예를 나타낸 도면이다. 본 개시에 따른 골 연령 평가를 위한 장치는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에 의해 구현될 수 있다. 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 인체를 촬영한 입력 이미지와 인체 부위 각각에 대한 기준 이미지의 대비를 통해 골 연령을 도출할 수 있다. 이하에서 설명할 전자 장치는 하나 이상의 컴퓨터 및/또는 서버를 포함할 수 있다. 각각의 컴퓨터 및/또는 서버는 예를 들어 네트워크를 통하여 통신 가능하게 연결될 수 있다. 컴퓨터 및/또는 서버 각각은 하나 이상의 프로세서 및/또는 하나 이상의 메모리(내지 스토리지 장치)를 포함할 수 있다.

구체적으로, 전자 장치는 인체를 촬영한 입력 이미지(110)를 획득할 수 있다. 입력 이미지(110)는 인체의 일부를 촬영한 의료 영상(예: X-ray 이미지)일 수 있으며, 예를 들어 환자의 손을 촬영한 것일 수 있다. 전자 장치는 입력 이미지(110)를 복수의 분할 이미지로 구분할 수 있다. 입력 이미지(110)를 실시자의 의도에 따라 다양한 방법으로 분할될 수 있다. 일 실시예에서, 전자 장치는 입력 이미지(110)를 9개의 직사각형으로 등분할 수 있다.

전자 장치는 복수의 분할 이미지로부터 제1 분할 이미지(120)를 선택할 수 있다. 선택되는 제1 분할 이미지(120)는, 복수의 인체 부위 중 하나인 제1 인체 부위에 대한 우선 순위가 가장 높은 분할 이미지일 수 있다. 본 개시에서, 분할 이미지가 특정 인체 부위에 대해 가지는 우선 순위란, 그 분할 이미지가 그 특정 인체 부위를 포함할 확률이 높은 정도를 의미할 수 있다. 즉, 분할 이미지(120)가 특정 인체 부위(예: 제1 인체 부위)에 대해서 우선 순위가 가장 높다는 것은, 복수의 분할 이미지 중 그 분할 이미지(120)가 특정 인체 부위를 포함할 확률이 가장 높다는 것을 의미할 수 있다. 인체(예: 손)를 촬영한 입력 이미지(110)에 있어서, 인체(예: 손)의 형태, 크기 및 촬영 시 인체의 위치 등에 따라, 특정 인체 부위(예: 손목 관절)가 입력 이미지 상의 어느 분할 이미지에 포함되는지는 달라질 수 있다. 그러나, 통계적으로 그 특정 인체 부위(예: 손목 관절)는 다른 분할 이미지들보다 특정한 한 분할 이미지(120)에 포함될 확률이 클 수 있다. 복수의 인체 부위 각각이 포함될 확률을 기초로 하여, 각 분할 이미지는 인체 부위 각각에 대한 우선 순위를 가지게 될 수 있다. 도시된 실시예에서는, 분할 이미지(120)는 제1 인체 부위에 대해 가장 높은 우선 순위를 가진다고 볼 수 있다.

전자 장치는 입력 이미지(110)의 전체 픽셀로부터 도출된 기준값에 기초하여, 제1 분할 이미지(120)가 가지는 복수의 제1 픽셀 각각을 처리할 수 있다. 입력 이미지(110)의 각 픽셀들은 픽셀 값을 가질 수 있다. 이 픽셀들의 픽셀 값들에 기초하여 소정의 기준에 따라 기준값이 도출될 수 있다. 전자 장치는 제1 분할 이미지(120)가 가지는 제1 픽셀들의 픽셀값과 기준값을 비교하여, 일정 기준에 따라 제1 픽셀들의 픽셀 값들을 조정할 수 있다. 제1 분할 이미지(120)의 복수의 제1 픽셀들의 픽셀 값을 처리하는 구체적인 방법에 대해서는 후술한다.

한편, 전자 장치는 한 기준 이미지 집합(140)으로부터, 제1 인체 부위에 대한 제1 기준 이미지(150)를 선택할 수 있다. 전자 장치는 적어도 하나 이상의 기준 이미지 집합을 저장할 수 있고, 각각의 기준 이미지 집합은 하나 이상의 기준 이미지를 포함할 수 있다.

본 개시에서, 기준 이미지는 한 인체 부위가 특정 골 연령에서 가지는 기준이 되는 형태를 나타내는 이미지일 수 있다. 각각의 기준 이미지는 하나의 특정 인체 부위 및 그 인체 부위의 특정 골 연령 등급과 연관되어 있을 수 있다. 기준 이미지는 입력 이미지(내지 분할 이미지)와 대비되어, 특정 영역이 나타내는 인체 부위 및 그 인체 부위의 골 연령을 판단하는데 사용될 수 있다. 예를 들어 입력 이미지(내지 분할 이미지)에서 한 기준 이미지에 대응되는 부분 영역이 있다면, 그 부분 영역은 해당 기준 이미지가 나타내는 인체 부위(예: 손목 관절)에 해당하는 영역일 수 있다. 동시에 그 부분 영역이 나타내는 인체 부위(예: 손목 관절)는, 해당 기준 이미지가 나타내는 골 연령(예: 골 연령 5세)을 가지는 것으로 판단될 수 있다. 본 개시에서 기준 이미지 집합은, 특정 인종 및/또는 성별에 따라 구분되는 복수의 기준 이미지들의 집합일 수 있다. 한 기준 이미지 집합은 해당 인종 및/또는 성별에 대한, 복수의 인체 부위 별, 복수의 골 연령별 기준 이미지를 포함할 수 있다.

전자 장치는 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지(130)와 선택된 제1 기준 이미지(150)를 비교할 수 있다. 비교 과정에서, 전자장치는 제1 분할 이미지(130)의 복수의 제1 픽셀들 및 제1 픽셀들 각각에 대응되는 제1 기준 이미지(150)의 제2 픽셀들 간의 픽셀 별 연산을 수행할 수 있다. 연산 결과에 따라 제1 기준 이미지(150)와 매칭되는 부분 영역(170)이, 제1 분할 이미지(130) 내에 존재하는지 결정될 수 있다. 픽셀 별 연산의 구체적 과정은 후술한다.

전자 장치는 부분 영역(170)이 존재한다고 결정하면, 비교 과정에 사용된 제1 기준 이미지(150)의 정보에 기초하여, 해당 부분 영역(170)이 나타내는 제1 인체 부위의 골 연령 등급을 결정할 수 있다. 즉, 제1 기준 이미지(150)와 매칭되는 부분 영역(170)이 있다면, 해당 부분 영역(170)은 제1 기준 이미지(150)가 나타내는 제1 인체 부위를 나타내는 영역임이 확인될 수 있다. 또한, 해당 제1 인체 부위의 골 연령 등급은, 제1 기준 이미지(150)에 대응되는 골 연령 등급으로 결정될 수 있다.

전자 장치는 제1 인체 부위에 대해 결정된 골 연령 등급에 따라, 인체(예: 손)의 골 연령을 도출할 수 있다. 일 실시예에서, 전자 장치는 제1 인체 부위 뿐 아니라 복수의 인체 부위에 대해서 각각 골 연령 등급을 결정하고, 각각 결정된 골 연령 등급을 종합하여, 인체(예: 손)의 골 연령을 도출할 수 있다.

도 2는 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(200)의 블록도를 나타낸 도면이다. 일 실시예에서, 전자 장치(200)는 프로세서(210), 메모리(220), 입력 장치(230) 및/또는 출력 장치(240)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서는, 전자 장치(200)의 이 구성요소들 중 적어도 하나가 생략되거나, 다른 구성요소가 전자 장치(200)에 추가될 수 있다. 추가적으로(additionally) 또는 대체적으로(alternatively), 일부의 구성요소들이 통합되어 구현되거나, 단수 또는 복수의 개체로 구현될 수 있다. 특히, 입력 장치(230) 및/또는 출력 장치(240)는 전자 장치(200)에서 생략될 수 있다. 전자 장치(200) 내, 외부의 구성요소들 중 적어도 일부의 구성요소들은 버스, GPIO(general purpose input/output), SPI(serial peripheral interface) 또는 MIPI(mobile industry processor interface) 등을 통해 서로 연결되어, 데이터 및/또는 시그널을 주고 받을 수 있다.

프로세서(210)는, 소프트웨어(예: 프로그램)를 구동하여 프로세서(210)에 연결된 전자 장치(200)의 적어도 하나의 구성요소를 제어할 수 있다. 또한 프로세서(210)는 본 개시와 관련된 다양한 연산, 처리, 데이터 생성, 가공 등의 동작을 수행할 수 있다. 또한 프로세서(210)는 데이터 등을 메모리(220)로부터 로드하거나, 메모리(220)에 저장할 수 있다.

프로세서(210)는 인체를 촬영한 입력 이미지를 복수의 분할 이미지로 구분할 수 있다. 프로세서(210)는 복수의 분할 이미지로부터, 복수의 인체 부위 중 제1 인체 부위에 대한 우선 순위가 가장 높은 제1 분할 이미지를 결정(선택)할 수 있다. 프로세서(210)는 전술한 기준값에 기초하여, 결정된 제1 분할 이미지의 복수의 제1 픽셀 각각을 처리할 수 있다. 또한, 프로세서(210)는 한 기준 이미지 집합으로부터, 제1 인체 부위에 대한 제1 기준 이미지를 선택할 수 있다.

프로세서(210)는, 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지와, 제1 기준 이미지를 비교할 수 있다. 구체적으로 프로세서(210)는, 제1 분할 이미지의 복수의 제1 픽셀 각각과, 해당 제1 픽셀 각각에 대응하는 제1 기준 이미지의 복수의 제2 픽셀 각각을 연산할 수 있다. 프로세서(210)는 연산 결과에 기초하여, 제1 분할 이미지 내에, 제1 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역이 존재하는지 여부를 결정할 수 있다.

프로세서(210)는, 상술한 부분 영역이 존재하는 것으로 결정되면, 해당 부분 영역이 제1 인체 부위를 나타내는 영역으로 판단하고, 제1 기준 이미지에 연관된 골 연령 등급을 제1 인체 부위의 골 연령 등급으로 결정할 수 있다. 프로세서(210)는 결정된 골 연령 등급에 기초하여 인체(예: 손)의 골 연령을 도출할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(210)는 제1 기준 이미지에 기초하여 제1 인체 부위의 골 연령 등급을 결정할 때, 다양한 골 연령 등급 도출 방식을 사용할 수 있다. 예를 들어 골 연령 등급을 결정할 때, TW3(Tanner-Whitehouse 3rd edition) 방식이 사용될 수 있다. 각 골 연령 등급 도출 방식을 수행하는데 필요한 데이터(예: 골 형태 아틀라스 등)는 메모리(220)에 저장되어 있을 수 있다.

메모리(220)는, 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(220)에 저장되는 데이터는, 전자 장치(200)의 적어도 하나의 구성요소에 의해 획득되거나, 처리되거나, 사용되는 데이터로서, 소프트웨어(예: 프로그램)을 포함할 수 있다. 메모리(220)는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(220)는 적어도 하나 이상의 기준 이미지 집합을 저장할 수 있다.

본 개시에서, 프로그램은 메모리(220)에 저장되는 소프트웨어로서, 전자 장치(200)의 리소스를 제어하기 위한 운영체제, 어플리케이션 및/또는 어플리케이션이 전자 장치의 리소스들을 활용할 수 있도록 다양한 기능을 어플리케이션에 제공하는 미들 웨어 등을 포함할 수 있다. 어플리케이션은 모바일 장치에서 동작하는 어플리케이션 등을 포함하는 개념일 수 있다.

일 실시예에서, 전자 장치(200)는 입력 장치(230)를 더 포함할 수 있다. 입력 장치는 외부로부터 전자 장치(200)의 적어도 하나의 구성요소에 전달하기 위한 데이터를 입력 받는 장치일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 마우스, 키보드, 터치 패드 등을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 전자 장치(200)는 출력 장치(240)를 더 포함할 수 있다. 출력 장치는 전자 장치(200)의 검사 결과, 동작 상태 등 다양한 데이터를 사용자에게 시각적 형태로 제공하는 장치일 수 있다. 예를 들어, 출력 장치는 디스플레이, 프로젝터, 홀로그램 등을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 전자 장치(200)는 통신 인터페이스(도시되지 않음)를 더 포함할 수 있다. 통신 인터페이스는, 전자 장치(200)와 서버 또는 전자 장치(200)와 다른 외부 전자 장치간의 무선 또는 유선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 통신 인터페이스는 LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), WiBro(Wireless Broadband), WiFi(wireless fidelity), 블루투스(Bluetooth), NFC(near field communication), GPS(Global Positioning System) 또는 GNSS(global navigation satellite system) 등의 방식에 따른 무선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 통신 인터페이스는 USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232) 또는 POTS(plain old telephone service) 등의 방식에 따른 유선 통신을 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(210)는 통신 인터페이스를 제어하여 서버로부터 정보를 획득할 수 있다. 서버로부터 획득된 정보는 메모리(220)에 저장될 수 있다. 일 실시예에서, 서버로부터 획득되는 정보는 적어도 하나의 기준 이미지 집합 등을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 전자 장치(200)는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 휴대용 통신 장치, 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 웨어러블(wearable) 장치 또는 상술한 장치들 중 하나 또는 그 이상의 조합에 따른 장치일 수 있다. 본 개시의 전자 장치(200)는 전술한 장치들에 한정되지 않는다.

본 개시에 따른 전자 장치(200)의 다양한 실시예들은 서로 조합될 수 있다. 각 실시예들은 경우의 수에 따라 조합될 수 있으며, 조합되어 만들어진 전자 장치(200)의 실시예 역시 본 개시의 범위에 속한다. 또한 전술한 본 개시에 따른 전자 장치(200)의 내/외부 구성 요소들은 실시예에 따라 추가, 변경, 대체 또는 삭제될 수 있다. 또한 전술한 전자 장치(200)의 내/외부 구성 요소들은 하드웨어 컴포넌트로 구현될 수 있다.

도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른, 분할 이미지의 픽셀을 처리하는 과정을 나타낸 도면이다. 전술한 바와 같이, 프로세서(210)는 입력 이미지의 전체 픽셀로부터 도출된 기준값에 기초하여, 제1 분할 이미지의 복수의 제1 픽셀 각각을 처리할 수 있다. 본 개시에서 분할 이미지의 픽셀들은 기준 이미지와의 비교 과정에 앞서, 다양한 방식으로 처리될 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(210)는 기준값을 기준으로 하여, 제1 분할 이미지(120)의 복수의 제1 픽셀의 픽셀 값 각각을 조정할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(210)는 제1 분할 이미지(120)의 복수의 제1 픽셀 중에서, 그 픽셀 값이 상술한 기준값보다 작은 픽셀은 픽셀 값을 0으로 설정할 수 있다. 또한 프로세서(210)는 제1 분할 이미지(120)의 복수의 제1 픽셀 중에서, 그 픽셀 값이 상술한 기준값보다 크거나 같은 픽셀은 픽셀 값을 기준값과 해당 픽셀 값의 차이 값으로 설정할 수 있다.

일반적으로 X-ray 등의 입력 이미지(내지 분할 이미지)는 흑백으로 촬영되는데, 입력 이미지 상에서 피부, 살 등의 연조직은 회색으로, 뼈 등의 경조직은 흰색으로 나타날 수 있다. 상술한 것과 같이 기준값에 따라 픽셀 값을 조정하면, 회색으로 나타나는 연조직 부분은 픽셀 값이 0이되어 검은색으로 나타나게 되고, 그 형태가 입력 이미지 상에서 사라질 수 있다. 반면 흰색으로 나타나는 경조직은 상술한 처리 이후에도 그 형태를 유지하게 된다. 그 결과, 이후 수행될 기준 이미지와의 비교 과정에서 연조직에 의한 오류를 줄일 수 있고, 실제 뼈의 형태와 기준 이미지와의 명확한 대비가 가능해질 수 있다. 도시된 바와 같이, 제1 분할 이미지(120)는 상술한 과정에 따라 제1 분할 이미지(130)와 같이 처리될 수 있다. 처리 후의 제1 분할 이미지(130)는 처리 전의 제1 분할 이미지(120)에 비하여, 연조직이 드러나지 않음을 확인할 수 있다.

일 실시예에서, 기준값은 입력 이미지의 전체 픽셀들의 픽셀 값의 평균값일 수 있다. 일 실시예에서, 기준값은 프로세서(210)가 도출해내는 값일 수도 있고, 미리 결정되어 메모리(220)에 저장되어 있다가, 필요에 의해 프로세서(210)에 의해 로드되는 값일 수도 있다. 일 실시예에서, 프로세서(210)는 제1 분할 이미지(120)의 복수의 제1 픽셀 중에서, 그 픽셀 값이 상술한 기준값보다 크거나 같은 픽셀은 픽셀 값을 최대값(예: 100)으로 설정할 수도 있다. 일 실시예에서, 프로세서(210)는 제1 분할 이미지(120)의 복수의 제1 픽셀 중에서, 그 픽셀 값이 상술한 기준값보다 크거나 같은 픽셀은, 그 픽셀 값을 조정하지 않고 원래의 픽셀 값 그대로 유지하게 둘 수도 있다.

도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른, 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역을 분할 이미지 내에서 찾는 과정을 나타낸 도면이다. 전술한 바와 같이, 프로세서(210)는, 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지와, 제1 기준 이미지를 비교할 수 있다. 프로세서(210)는 제1 분할 이미지의 복수의 제1 픽셀 각각과 해당 제1 픽셀 각각에 대응하는 제1 기준 이미지의 복수의 제2 픽셀 각각을 연산하고, 그 연산 결과에 기초하여, 제1 분할 이미지 내에 제1 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역이 존재하는지 여부를 결정할 수 있다.

구체적으로, 프로세서(210)는 상술한 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지(410)와, 상술한 제1 기준 이미지(420)를 비교할 수 있다. 제1 기준 이미지(420)는 복수의 인체 부위 중 하나인 제1 인체 부위가 특정 골 연령에서 가지는 형태를 나타내는 이미지일 수 있다. 비교 과정에서, 프로세서(210)는 제1 기준 이미지(420)와 매칭되는 형태를 가지는 부분 영역이 제1 분할 이미지(410) 내에 존재하는지 판단하기 위하여, 제1 기준 이미지(420)로 제1 분할 이미지(410)를 스캔해 나갈 수 있다.

프로세서(210)는 제1 분할 이미지(410) 내에 제1 기준 이미지(420)와 매칭되는 부분 영역(430)이 존재하는지 여부를 결정할 수 있다. 한 부분 영역이 제1 기준 이미지(420)와 매칭되었는지 여부의 판단은, 부분 영역과 제1 기준 이미지(420) 간의 픽셀 별 연산에 따른 연산 결과에 의해 수행될 수 있다.

이러한 픽셀 별 연산은 다양한 실시예에 따라 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(210)는 한 부분 영역과 제1 기준 이미지의 대응되는 픽셀 값 각각을 곱할 수 있고, 각 픽셀에 대한 곱연산 결과를 합하여 도출된 매칭 스코어에 기초하여, 그 부분 영역과 제1 기준 이미지의 매칭 여부를 결정할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(210)는 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지(410)의 한 부분 영역(사각형으로 표시된 영역) 및 제1 기준 이미지(420) 사이의 서로 대응되는 픽셀들을 곱연산할 수 있다. 여기서 부분 영역과 제1 기준 이미지(420)의 해상도, 즉 가로, 세로의 픽셀 개수는 같을 수 있다. 대응되는 픽셀이란 부분 영역 및 제1 기준 이미지(420)에서 같은 곳에 위치하는 픽셀을 의미할 수 있다. 이 후 프로세서(210)는 각 픽셀에 대한 곱연산 결과를 모두 합산하여 매칭 스코어를 도출할 수 있다. 도출된 매칭 스코어가 미리 설정된 값 이상인 경우, 프로세서(210)는 해당 부분 영역이 제1 기준 이미지(420)와 매칭되는 영역(즉, 부분 영역(430))이라고 결정할 수 있다.

예를 들어, 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지의 한 부분 영역의 픽셀 값들은 도시된 픽셀 값 분포(412)와 같이 나타날 수 있다. 또한, 제1 기준 이미지의 픽셀 값들은 도시된 픽셀 값 분포(422)와 같이 나타날 수 있다. 프로세서(210)는 대응되는 픽셀 값들을 곱한 후, 각각의 값을 합산하여 매칭 스코어를 도출할 수 있다. 즉, 이 경우 매칭 스코어는, (50*30)+(50*30)+(50*30)+(20*30)+ (50*30)=6600으로 결정될 수 있다. 픽셀 값이 0인 픽셀과 곱연산되어 매칭 스코어에 영향을 주지 않는 값들은 수식에서 생략되었다. 미리 설정된 기준값이 예를 들어 5000이라면, 해당 부분 영역은 제1 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역으로 결정될 수 있다.

일 실시예에서 매칭 스코어와 대비되는 미리 설정된 값은 상술한 메모리(220)에 저장되어 있을 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(210)는 도출된 매칭 스코어를 미리 설정된 값과 대비하는 것이 아닌, 해당 제1 분할 이미지(410)에서 가장 높은 매칭 스코어를 도출하는 부분 영역을, 제1 기준 이미지(420)와 매칭되는 부분 영역(430)으로 결정할 수도 있다. 일 실시예에서, 제1 기준 이미지(420)와 매칭되는 부분 영역을 결정하기 위하여, 상술한 것과 다른, 다른 패턴 매칭 알고리즘이 사용될 수도 있다.

도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른, 복수의 인체 부위에 대한 골 연령 등급에 기초하여 인체의 골 연령을 도출하는 과정을 나타낸 도면이다. 일 실시예에서, 전자 장치(200)는 인체(예: 손)의 복수의 인체 부위(예: 엄지 관절, 손목 관절 등) 각각에 대해 상술한 것과 같은 방법으로 골 연령 등급을 결정하고, 각 부위에 대한 골 연령 등급을 고려하여 전체 인체(예: 손)의 골 연령을 도출할 수 있다.

골 연령 평가의 대상이 되는 인체는 복수의 인체 부위를 포함할 수 있다. 복수의 인체 부위는, 해당 인체에 대한 최종 골 연령 판단에 영향을 줄 수 있는 해당 인체 내 주요 부위들일 수 있다. 예를 들어 손의 경우 약 13개의 주요 인체 부위가 골 연령 도출을 위한 이미지 대비에 활용될 수 있다. 전술한 기준 이미지 집합은, 복수의 인체 부위 각각에 대해 골 연령 별 기준 이미지들을 포함할 수 있다.

상술한 과정에 따라 제1 인체 부위에 대한 골 연령 등급을 결정한 것과 같이, 프로세서(210)는 다른 인체 부위, 예를 들어 제2 인체 부위에 대해 같은 방법으로 골 연령 등급을 결정할 수 있다. 프로세서(210)는 복수의 인체 부위 중 제2 인체 부위에 대한 우선 순위가 가장 높은 제2 분할 이미지를 결정할 수 있다. 프로세서(210)는 기준값에 기초하여 제2 분할 이미지의 픽셀들을 처리하고, 처리된 제2 분할 이미지를 제2 인체 부위에 대한 제2 기준 이미지와 대비할 수 있다. 대비 과정은 전술한 바와 같을 수 있다. 이를 통해 프로세서(210)는 제2 인체 부위의 골 연령 등급을 결정할 수 있다. 프로세서(210)는 제1 인체 부위에 대해 도출된 골 연령 등급, 제2 인체 부위에 대해 도출된 골 연령 등급, 및/또는 기타 다른 인체 부위에 대해 도출된 골 연령 등급을 고려하여, 인체에 대한 골 연령을 도출할 수 있다.

예를 들어, 프로세서는 도시된 복수의 인체 부위(510, 520, 530 등)에 대한 골 연령 등급을 먼저 도출할 수 있다. 인체 부위(510), 인체 부위(520), 인체 부위(530)는 각각 B, D, E의 골 연령 등급을 가지는 것으로 판단될 수 있다. 다른 인체 부위들 역시 마찬가지 방식으로 골 연령 등급이 도출될 수 있다. 프로세서(210)는 해당 골 연령 등급들에 기초하여, 해당 인체의 전체 스코어를 도출할 수 있다. 도시된 실시예에서는 전체 스코어가 259인 것으로 결정되었고, 이에 따라 해당 인체의 골 연령은 7.42세로 결정될 수 있다. 전체 스코어로부터 골 연령을 도출하는 과정은, 메모리(220)에 미리 저장된 정보(예: 룩-업 테이블)에 기초하여 수행될 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(210)는 복수의 인체 부위 모두의 골 연령 등급이 아닌, 소정의 기준에 따라 선택된 일부 인체 부위에 대한 골 연령 등급만을 기초로 하여, 골 연령을 도출할 수도 있다. 일 실시예에서, 프로세서(210)는 소정의 기준에 따라 일부 인체 부위의 골 연령 등급에 가중치를 주어 골 연령을 도출할 수도 있다. 이는 각 인체 부위 별로 전체 골 연령을 결정하는데 영향을 주는 정도가 다를 수 있기 때문이다. 일 실시예에서, 한 인체 부위의 골 연령 등급이 다른 부위들의 골 연령 등급들에 비해 소정의 기준치 이상 벗어나는 경우, 프로세서(210)는 해당 부위에 대해 도출된 골 연령 등급이 오류라고 판단하고, 전체 골 연령 도출 시에 해당 인체 부위의 골 연령 등급을 제외할 수 있다.

도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른, 우선 순위에 따라 다음 기준 이미지 대비를 수행할 분할 이미지를 선택하는 과정을 나타낸 도면이다. 전술한 바와 같이, 각 분할 이미지는 한 인체부위가 포함될 확률에 따라, 그 인체 부위에 대해 이미지 비교를 수행할 우선 순위를 가진다고 볼 수 있다. 예를 들어 인체(예: 손)를 촬영한 입력 이미지(610)에 있어서, 한 인체 부위(예: 손목 관절)는 입력 이미지(610)의 특정한 한 분할 이미지(620)에 포함되어 있을 확률이 높을 수 있다. 인체(예: 손)의 형태, 크기 및 촬영시 인체의 위치 등에 따라 오차가 있을 수 있으나, 통계적으로 한 인체 부위(예: 손목 관절)는 다른 분할 이미지들보다 특정한 한 분할 이미지(620)에 포함될 확률이 클 수 있다. 즉, 각 분할 이미지에 한 인체부위가 포함될 확률에 따라, 분할 이미지들은 그 인체 부위에 대해 이미지 비교를 수행할 우선 순위를 가지게 될 수 있다.

일 실시예에서, 전자 장치(200)는 제1 인체 부위에 대해 가장 높은 우선 순위를 가지는 제1 분할 이미지로부터, 제1 기준 이미지에 매칭되는 부분 영역을 발견하지 못한 경우, 다음 우선 순위를 가지는 제3 분할 이미지에서 매칭되는 부분 영역을 계속 찾을 수 있다. 구체적으로, 프로세서(210)는 기준값에 따라 처리된 제1 분할 이미지(620) 내에 제1 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역이 존재하지 않는다고 결정할 수 있다. 이 경우 프로세서(210)는, 그 부분 영역이 존재하지 않는다는 결정에 따라, 제1 인체 부위에 대해 제1 분할 이미지 다음으로 우선 순위를 가지는 제3 분할 이미지(630)를 결정할 수 있다. 상술한 것과 마찬가지로, 프로세서(210)는 제3 분할 이미지(630)의 픽셀 값을 기준값을 기초로 처리할 수 있다. 프로세서(210)는 처리된 제3 분할 이미지(630)와 제1 기준 이미지를 대비하여, 제3 분할 이미지(630) 내에 제1 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역이 존재하는지 탐색할 수 있다. 제3 분할 이미지(630) 내에 해당 부분 영역이 존재하면, 그 부분 영역이 제1 인체 부위를 나타내며, 그 제1 인체 부위는 제1 기준 이미지와 연관된 골 연령 등급을 가진다고 판단할 수 있다.

일 실시예에서, 다음 우선 순위에 따른 분할 이미지(예: 제3 분할 이미지)에서도 제1 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역이 없는 경우, 프로세서(210)는 제1 인체 부위에 대하여 제3 분할 이미지 다음 우선 순위를 가지는 분할 이미지에서 탐색을 계속해 나갈 수 있다. 이 후, 제1 인체 부위에 대한 우선 순위에 따라, 프로세서(210)는 분할 이미지들을 순차적으로 탐색해나갈 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(210)는 한 인체 부위에 대하여 일정 우선 순위를 벗어나는 분할 이미지에서는 제1 기준 이미지와의 대비 작업을 수행하지 않을 수 있다. 예를 들어, 제1 인체 부위와 매칭되는 부분 영역이 존재할 확률이 통계적으로 희박한 곳에서, 제1 기준 이미지와 매칭되는 형태가 발견된다면, 그 형태는 제1 인체 부위가 아닌 다른 인체 부위, 또는 임의적으로 발생된 입력 이미지 상의 오류일 수 있기 때문이다.

도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른, 매칭되는 부분 영역이 존재하지 않는 경우 기준값을 조정하는 과정을 나타낸 도면이다. 일 실시예에서, 부분 영역이 존재하지 않는다는 결정에 따라, 전자 장치(200)는 상술한 기준값을 조정하고, 제1 분할 이미지의 픽셀 값을 재처리하여, 제1 기준 이미지와 다시 대비할 수 있다. 조정된 기준값을 이용하여 픽셀 값을 처리함으로써, 실시예에 따라, 제1 분할 이미지의 흑백 대비(contrast)가 더 명확해질 수 있고, 이에 따라 제1 기준 이미지와의 매칭 작업에서 오류를 더 줄일 수도 있다.

구체적으로, 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지에서 제1 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역이 존재하지 않는다고 결정된 경우, 프로세서(210)는 제1 분할 이미지의 처리에 사용되었던 기준값을 조정할 수 있다. 상술한 바와 같이 기준값은 입력 이미지의 전체 픽셀에 기초하여 도출된 값으로서, 일 실시예에서 입력 이미지 전체 픽셀의 평균값일 수 있다. 조정 과정에서, 프로세서(210)는 기존에 사용되었던 기준값에 소정의 비율(α)를 적용한 값을 새로운 기준값으로 사용할 수 있다(730). 즉, 새로운 기준값은 기존의 기준값(예: 50, 55 등)과 소정의 비율(예: 0.75, 1.25 등)을 곱한 값일 수 있다.

프로세서(210)는 새로운 기준값(조정된 기준값)을 사용하여, 제1 분할 이미지(120)를 처리할 수 있다. 새로운 기준값을 이용한 제1 분할 이미지의 처리 과정은, 전술한 기준값을 이용한 제1 분할 이미지의 처리 과정의 한 실시예를 따를 수 있다. 프로세서(210)는 조정된 기준값을 이용해 처리된 제1 분할 이미지(720)에서 제1 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역을 다시 탐색하고, 해당 부분 영역이 존재하는지 여부를 결정할 수 있다. 해당 제1 분할 이미지(720)에서 매칭되는 부분 영역이 발견되면, 제1 기준 이미지를 이용해 해당 제1 인체 부위의 골 연령 등급을 도출할 수 있다.

일 실시예에서, 기준값을 조정하는 데에는 다양한 방법들이 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 기준값을 조정하는 데 사용되는 소정의 비율은 1보다 크거나 작을 수 있다. 일 실시예에서, 기존의 기준값에 소정의 비율을 곱하는 것이 아니라, 입력 이미지의 픽셀 값들로부터 기존과 다른 방식으로 기준값을 도출하여, 그 기준값을 새로운 기준값으로 삼을 수도 있다. 일 실시예에서, 처리 전의 제1 분할 이미지(120)를 조정된 기준값으로 처리하는 것이 아닌, 기존의 기준값에 의해 이미 처리된 제1 분할 이미지(130)를 기준으로 하여, 조정된 기준값에 의한 처리를 추가로 처리할 수도 있다.

도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른, 복수의 기준 이미지 집합을 나타낸 도면이다. 메모리(220)는 복수의 기준 이미지 집합을 저장할 수 있다. 전술한 바와 같이, 기준 이미지 집합은 특정 인종 및/또는 성별에 따라 구분되는 복수의 기준 이미지들의 집합일 수 있다. 한 기준 이미지 집합은 해당 인종 및/또는 성별에 대한, 복수의 인체 부위 별, 복수의 골 연령별 기준 이미지를 포함할 수 있다.

한 기준 이미지 집합은 복수의 인체 부위 각각에 대한 기준 이미지들을 포함할 수 있다. 예를 들어 한 기준 이미지 집합은 제1 인체 부위에 대한 기준 이미지들(810), 제2 인체 부위에 대한 기준 이미지들(820), 제3 인체 부위에 대한 기준 이미지들(830)을 포함할 수 있다. 도시된 기준 이미지는 예시적인 것으로, 제1, 2, 3 인체 부위는 도시된 기준 이미지가 나타내는 인체 부위로 한정되지 아니한다.

또한, 한 기준 이미지 집합 내에서, 한 인체 부위(예: 제1 인체 부위)에 대한 기준 이미지들(810)은, 그 인체 부위의 골 연령별 기준 이미지들(812, 814, 816, 818 등)을 포함할 수 있다. 예를 들어 한 기준 이미지 집합은, 제1 인체 부위의 골 연령 5세에 해당하는 기준 이미지(812), 제1 인체 부위의 골 연령 6세에 해당하는 기준 이미지(814), 제1 인체 부위의 골 연령 7세에 해당하는 기준 이미지(816), 제1 인체 부위의 골 연령 8세에 해당하는 기준 이미지(818) 등을 포함할 수 있다.

메모리(220)는 이러한 기준 이미지 집합을 복수 개 포함할 수 있다(142, 144, 146). 복수의 기준 이미지 집합 각각은, 상술한 기준 이미지 집합과 마찬가지로, 각 인체 부위별, 각 인체 부의의 골 연령별 기준 이미지들을 포함할 수 있다. 복수의 기준 이미지 집합 각각은, 어느 한 인종 및/또는 한 성별에 대한 인체의 골 형태를 나타내는 기준 이미지들을 포함할 수 있다. 예를 들어 한 기준 이미지 집합(142)은, 흑인 여성에 대한 인체 부위별, 골 연령별 기준 이미지들의 집합일 수 있다. 또한 다른 기준 이미지 집합(144, 146) 등은, 각각 게르만족 남성, 한족 여성에 대한 인체 부위별, 골 연령별 기준 이미지들의 집합일 수 있다.

일 실시예에서, 입력 장치(230)는 사용자로부터 검사 대상이 되는 신체의 인종 정보 및/또는 성별 정보를 입력받을 수 있다. 프로세서(210)는 사용자로부터 입력 받은 인종 정보 및/또는 성별 정보에 기초하여, 메모리(220)에 저장된 복수의 기준 이미지 집합 중 한 기준 이미지 집합을 결정할 수 있다. 결정되는 기준 이미지 집합은 입력 받은 인종 정보 및/또는 성별 정보에 따른 기준 이미지들을 포함하는 기준 이미지 집합으로써, 예를 들어 상술한 제1 분할 이미지와 비교될 기준 이미지들을 포함할 수 있다.

도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, 복수의 인체 부위 및 한 인체부위의 골 연령 등급별 기준 이미지들을 나타낸 도면이다. 전술한 바와 같이, 인체(예: 손)는 그 인체의 골 연령 평가에 영향을 줄 수 있는 주요 인체 부위들을 포함할 수 있다(910). 도시된 인체(910)는, 골 연령 도출을 위한 이미지 대비의 대상이 되는 주요 인체 부위 13개를 가질 수 있다. 이미지 대비의 대상이 되는 인체 부위의 선정 및 그 개수는 실시예에 따라 변경될 수 있으며, 도시된 바에 의하여 한정되지 아니한다.

전술한 바와 같이, 한 기준 이미지 집합은 복수의 인체 부위 각각에 대해 골 연령별 기준 이미지들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 한 기준 이미지 집합은 인체의 도시된 ①번 인체 부위에 대한 골 연령별 기준 이미지들을 포함할 수 있다(920). 해당 인체 부위의 골 발달 과정에 따라, 기준 이미지들(920)은 해당 인체 부위의 등급별(예: B-E) 형태를 각각 나타낼 수 있다. 만약 C 등급을 가지는 기준 이미지와 입력 이미지(내지 분할 이미지)를 비교하여 매칭되는 부분 영역이 발견된다면, 해당 부분 영역은 ①번 인체 부위를 나타내고, C 등급에 해당하는 골 연령 등급을 가진다고 판단될 수 있다.

도 10은 본 개시에 따른 전자 장치(200)에 의해 수행될 수 있는, 골 연령 평가 방법의 일 실시예를 나타낸 도면이다. 도시된 흐름도에서 본 개시에 따른 방법 또는 알고리즘의 각 단계들이 순차적인 순서로 설명되었지만, 각 단계들은 순차적으로 수행되는 것 외에, 본 개시에 의해 임의로 조합될 수 있는 순서에 따라 수행될 수도 있다. 본 흐름도에 따른 설명은, 방법 또는 알고리즘에 변화 또는 수정을 가하는 것을 제외하지 않으며, 임의의 단계가 필수적이거나 바람직하다는 것을 의미하지 않는다. 일 실시예에서, 적어도 일부의 단계가 병렬적 또는 반복적으로 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 적어도 일부의 단계가 생략되거나, 다른 단계가 추가될 수 있다.

본 개시에 따른 전자 장치(200)는, 본 개시의 다양한 실시예에 따른 골 연령 평가 방법을 수행할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따른 골 연령 평가 방법은, 입력 이미지를 복수의 분할 이미지로 구분하는 단계(S1010), 복수의 분할 이미지로부터 제1 분할 이미지를 결정하는 단계(S1020), 기준값에 기초하여 제1 분할 이미지의 픽셀 각각을 처리하는 단계(S1030), 기준 이미지 집합으로부터 제1 인체 부위에 대한 제1 기준 이미지를 선택하는 단계(S1040), 제1 분할 이미지 및 제1 기준 이미지의 픽셀 별 연산 결과에 기초하여, 제1 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역이 제1 분할 이미지 내에 존재하는지 결정하는 단계(S1050), 부분 영역이 존재한다는 결정에 따라, 제1 인체 부위의 골 연령 등급을 결정하는 단계(S1060) 및/또는 골 연령 등급에 기초하여 인체의 골 연령을 도출하는 단계(S1070)를 포함할 수 있다.

단계 S1010에서, 전자 장치(200)의 프로세서(210)는 인체를 촬영한 입력 이미지를 복수의 분할 이미지로 구분할 수 있다. 단계 S1020에서, 프로세서(210)는 복수의 분할 이미지로부터, 복수의 인체 부위 중 제1 인체 부위에 대한 우선 순위가 가장 높은 제1 분할 이미지를 결정할 수 있다. 단계 S1030에서, 프로세서(210)는 입력 이미지의 전체 픽셀로부터 도출된 기준값에 기초하여, 제1 분할 이미지의 복수의 제1 픽셀 각각을 처리할 수 있다. 단계 S1040에서, 프로세서(210)는 복수의 인체 부위 각각에 대한 복수의 기준 이미지를 포함하는 기준 이미지 집합으로부터, 제1 인체 부위에 대한 제1 기준 이미지를 선택할 수 있다. 단계 S1050에서, 프로세서(210)는 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지의 복수의 제1 픽셀들 각각 및 제1 픽셀에 대응되는 제1 기준 이미지의 복수의 제2 픽셀 각각을 연산할 수 있다. 이러한 픽셀 별 연산 결과에 기초하여, 프로세서(210)는 제1 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역이 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지 내에 존재하는지 결정할 수 있다. 단계 S1060에서, 해당 부분 영역이 존재한다는 결정에 따라, 프로세서(210)는 제1 기준 이미지에 기초하여 그 부분 영역이 나타내는 제1 인체 부위의 골 연령 등급을 결정할 수 있다. 단계 S1070에서, 프로세서(210)는 결정된 골 연령 등급에 기초하여 인체의 골 연령을 도출할 수 있다.

일 실시예에서, 제1 분할 이미지의 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는 단계(S1030)는, 프로세서(210)가 제1 분할 이미지의 복수의 제1 픽셀 중, 픽셀 값이 기준값보다 작은 픽셀은 픽셀 값을 0으로 설정하고, 픽셀 값이 기준값보다 큰 픽셀은 픽셀 값을 픽셀 값과 기준값의 차이 값으로 설정하여, 제1 분할 이미지의 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는 단계를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 기준값은 입력 이미지의 전체 픽셀의 평균값일 수 있다.

일 실시예에서, 부분 영역이 존재하는지 결정하는 단계(S1050)는, 프로세서(210)가 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지의 부분 영역 및 제1 기준 이미지 사이의 서로 대응되는 픽셀들을 곱연산하는 단계, 부분 영역의 각 픽셀에 대하여 각각 곱연산이 수행된 값들을 합산하여 매칭 스코어를 도출하는 단계, 및/또는 매칭 스코어가 미리 설정된 값 이상인 경우 부분 영역이 제1 기준 이미지와 매칭된다고 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 골 연령 평가 방법은, 프로세서(210)가 복수의 인체 부위 중 제2 인체 부위에 대한 우선 순위가 가장 높은 제2 분할 이미지 및 기준 이미지 집합 중 제2 인체 부위에 대한 제2 기준 이미지를 이용하여 제2 인체 부위의 골 연령 등급을 결정하는 단계, 및/또는 제1 인체 부위의 골 연령 등급 및 제2 인체 부위의 골 연령 등급에 기초하여 인체의 골 연령을 도출하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 골 연령 평가 방법은, 부분 영역이 존재하지 않는다는 결정에 따라, 프로세서(210)가 제1 인체 부위에 대해 제1 분할 이미지 다음의 우선 순위를 가지는 제3 분할 이미지 및 제1 기준 이미지를 이용하여 부분 영역이 존재하는지 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 골 연령 평가 방법은, 부분 영역이 존재하지 않는다는 결정에 따라 프로세서(210)가 기준값을 조정하는 단계, 조정된 기준값에 기초하여, 제1 분할 이미지의 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는 단계, 및/또는 조정된 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지 및 제1 기준 이미지를 이용하여 부분 영역이 존재하는지 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 골 연령 평가 방법은, 프로세서(210)가 사용자로부터 입력 받은 인종 정보 및/또는 성별 정보에 기초하여, 복수의 기준 이미지 집합 중 제1 분할 이미지와 비교되는 기준 이미지 집합을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 골 연령 평가 방법은, 입력 장치(230)가 사용자로부터 골 연령 도출의 대상이 되는 인체의 인종 정보 및/또는 성별 정보를 입력 받는 단계를 더 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 메모리(220)는 메모리는 인종 및/또는 성별에 따른 복수의 기준 이미지 집합을 저장할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예들은 기기(machine)가 읽을 수 있는 저장매체(machine-readable storage medium)에 소프트웨어로 구현될 수 있다. 소프트웨어는 본 개시의 다양한 실시예들을 구현하기 위한 소프트웨어일 수 있다. 소프트웨어는 본 개시가 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 본 개시의 다양한 실시예들로부터 추론될 수 있다. 예를 들어 소프트웨어는 기기가 읽을 수 있는 명령어(예: 코드 또는 코드 세그먼트)를 포함하는 프로그램일 수 있다. 기기는 저장 매체로부터 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 예를 들어 컴퓨터일 수 있다. 일 실시예에서, 기기는 본 개시의 실시예들에 따른 전자 장치(200)일 수 있다. 일 실시예에서, 기기의 프로세서는 호출된 명령어를 실행하여, 기기의 구성요소들이 해당 명령어에 해당하는 기능을 수행하게 할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 본 개시의 실시예들에 따른 프로세서(210)일 수 있다. 저장 매체는 기기에 의해 읽혀질 수 있는, 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 매체(recording medium)를 의미할 수 있다. 저장 매체는, 예를 들어 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 저장 매체는 메모리(220)일 수 있다. 일 실시예에서, 저장매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 등에 분산된 형태로서 구현될 수도 있다. 소프트웨어는 컴퓨터 시스템 등에 분산되어 저장되고, 실행될 수 있다. 저장 매체는 비일시적(non-transitory) 저장매체일 수 있다. 비일시적 저장매체는, 데이터가 반영구적 또는 임시적으로 저장되는 것과 무관하게 실재하는 매체(tangible medium)를 의미하며, 일시적(transitory)으로 전파되는 신호(signal)를 포함하지 않는다.

이상 다양한 실시예들에 의해 본 개시의 기술적 사상이 설명되었지만, 본 개시의 기술적 사상은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 이해할 수 있는 범위에서 이루어질 수 있는 다양한 치환, 변형 및 변경을 포함한다. 또한, 그러한 치환, 변형 및 변경은 첨부된 청구범위 내에 포함될 수 있는 것으로 이해되어야 한다.

Claims (17)

1. 복수의 인체 부위 각각에 대한 복수의 기준 이미지를 포함하는 기준 이미지 집합을 저장하는 메모리; 및
   상기 메모리와 통신 가능하게 연결된 프로세서를 포함하고,
   상기 프로세서는,
   인체를 촬영한 입력 이미지를 복수의 분할 이미지로 구분하고,
   상기 복수의 분할 이미지로부터, 상기 복수의 인체 부위 중 제1 인체 부위에 대한 우선 순위가 가장 높은 제1 분할 이미지를 결정하고,
   상기 입력 이미지의 전체 픽셀로부터 도출된 기준값에 기초하여, 상기 제1 분할 이미지의 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하고,
   상기 기준 이미지 집합으로부터, 상기 제1 인체 부위에 대한 제1 기준 이미지를 선택하고,
   상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지의 상기 제1 픽셀 및 상기 제1 픽셀에 대응되는 상기 제1 기준 이미지의 제2 픽셀 사이의 연산 결과에 기초하여, 상기 제1 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역이 상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지 내에 존재하는지 결정하고,
   상기 부분 영역이 존재한다는 결정에 따라, 상기 제1 기준 이미지에 기초하여 상기 부분 영역이 나타내는 상기 제1 인체 부위의 골 연령 등급을 결정하고,
   상기 골 연령 등급에 기초하여 상기 인체의 골 연령을 도출하는, 전자 장치.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 중, 픽셀 값이 상기 기준값보다 작은 픽셀은 픽셀 값을 0으로 설정하고, 픽셀 값이 상기 기준값보다 큰 픽셀은 픽셀 값을 상기 픽셀 값과 상기 기준값의 차이 값으로 설정하여, 상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는, 전자 장치.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 기준값은 상기 입력 이미지의 상기 전체 픽셀의 평균값인, 전자 장치.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지의 상기 부분 영역 및 상기 제1 기준 이미지 사이의 서로 대응되는 픽셀들을 곱연산하고,
   상기 부분 영역의 각 픽셀에 대하여 각각 상기 곱연산이 수행된 값들을 합산하여 매칭 스코어를 도출하고,
   상기 매칭 스코어가 미리 설정된 값 이상인 경우, 상기 부분 영역이 상기 제1 기준 이미지와 매칭된다고 결정하는, 전자 장치.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 복수의 인체 부위 중 제2 인체 부위에 대한 우선 순위가 가장 높은 제2 분할 이미지 및 상기 기준 이미지 집합 중 상기 제2 인체 부위에 대한 제2 기준 이미지를 이용하여 상기 제2 인체 부위의 골 연령 등급을 결정하고,
   상기 제1 인체 부위의 골 연령 등급 및 상기 제2 인체 부위의 골 연령 등급에 기초하여, 상기 인체의 골 연령을 도출하는, 전자 장치.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 부분 영역이 존재하지 않는다는 결정에 따라, 상기 제1 인체 부위에 대해 상기 제1 분할 이미지 다음의 우선 순위를 가지는 제3 분할 이미지 및 상기 제1 기준 이미지를 이용하여 상기 부분 영역이 존재하는지 결정하는, 전자 장치.
   
7. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 부분 영역이 존재하지 않는다는 결정에 따라, 상기 기준값을 조정하고,
   상기 조정된 기준값에 기초하여, 상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하고,
   상기 조정된 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지 및 상기 제1 기준 이미지를 이용하여 상기 부분 영역이 존재하는지 결정하는, 전자 장치.
   
8. 제1항에 있어서,
   상기 메모리는 인종 및 성별에 따른 복수의 기준 이미지 집합을 저장하고,
   상기 프로세서는,
   사용자로부터 입력 받은 인종 정보 및 성별 정보에 기초하여, 상기 복수의 기준 이미지 집합 중 상기 제1 분할 이미지와 비교되는 상기 기준 이미지 집합을 결정하는, 전자 장치.
   
9. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는, TW3(Tanner-Whitehouse 3rd edition) 방식에 따라 상기 제1 인체 부위의 골 연령 등급을 결정하는, 전자 장치.
   
10. 인체를 촬영한 입력 이미지를 복수의 분할 이미지로 구분하는 단계;
    상기 복수의 분할 이미지로부터, 복수의 인체 부위 중 제1 인체 부위에 대한 우선 순위가 가장 높은 제1 분할 이미지를 결정하는 단계;
    상기 입력 이미지의 전체 픽셀로부터 도출된 기준값에 기초하여, 상기 제1 분할 이미지의 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는 단계;
    상기 복수의 인체 부위 각각에 대한 복수의 기준 이미지를 포함하는 기준 이미지 집합으로부터, 상기 제1 인체 부위에 대한 제1 기준 이미지를 선택하는 단계;
    상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지의 상기 제1 픽셀 및 상기 제1 픽셀에 대응되는 상기 제1 기준 이미지의 제2 픽셀 사이의 연산 결과에 기초하여, 상기 제1 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역이 상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지 내에 존재하는지 결정하는 단계;
    상기 부분 영역이 존재한다는 결정에 따라, 상기 제1 기준 이미지에 기초하여 상기 부분 영역이 나타내는 상기 제1 인체 부위의 골 연령 등급을 결정하는 단계; 및
    상기 골 연령 등급에 기초하여 상기 인체의 골 연령을 도출하는 단계를 포함하는, 방법.
    
11. 제10항에 있어서, 상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는 단계는:
    상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 중, 픽셀 값이 상기 기준값보다 작은 픽셀은 픽셀 값을 0으로 설정하고, 픽셀 값이 상기 기준값보다 큰 픽셀은 픽셀 값을 상기 픽셀 값과 상기 기준값의 차이 값으로 설정하여, 상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는 단계를 포함하는, 방법.
    
12. 제10항에 있어서, 상기 부분 영역이 존재하는지 결정하는 단계는:
    상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지의 상기 부분 영역 및 상기 제1 기준 이미지 사이의 서로 대응되는 픽셀들을 곱연산하는 단계;
    상기 부분 영역의 각 픽셀에 대하여 각각 상기 곱연산이 수행된 값들을 합산하여 매칭 스코어를 도출하는 단계; 및
    상기 매칭 스코어가 미리 설정된 값 이상인 경우, 상기 부분 영역이 상기 제1 기준 이미지와 매칭된다고 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
    
13. 컴퓨터 상에서 수행되기 위한 프로그램을 기록한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 있어서,
    상기 프로그램은, 프로세서에 의한 실행 시, 상기 프로세서가,
    인체를 촬영한 입력 이미지를 복수의 분할 이미지로 구분하는 단계;
    상기 복수의 분할 이미지로부터, 복수의 인체 부위 중 제1 인체 부위에 대한 우선 순위가 가장 높은 제1 분할 이미지를 결정하는 단계;
    상기 입력 이미지의 전체 픽셀로부터 도출된 기준값에 기초하여, 상기 제1 분할 이미지의 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는 단계;
    상기 복수의 인체 부위 각각에 대한 복수의 기준 이미지를 포함하는 기준 이미지 집합으로부터, 상기 제1 인체 부위에 대한 제1 기준 이미지를 선택하는 단계;
    상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지의 상기 제1 픽셀 및 상기 제1 픽셀에 대응되는 상기 제1 기준 이미지의 제2 픽셀 사이의 연산 결과에 기초하여, 상기 제1 기준 이미지와 매칭되는 부분 영역이 상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지 내에 존재하는지 결정하는 단계;
    상기 부분 영역이 존재한다는 결정에 따라, 상기 제1 기준 이미지에 기초하여 상기 부분 영역이 나타내는 상기 제1 인체 부위의 골 연령 등급을 결정하는 단계; 및
    상기 골 연령 등급에 기초하여 상기 인체의 골 연령을 도출하는 단계
    를 수행하도록 하는 실행 가능한 명령을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
    
14. 제13항에 있어서, 상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는 단계는:
    상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 중, 픽셀 값이 상기 기준값보다 작은 픽셀은 픽셀 값을 0으로 설정하고, 픽셀 값이 상기 기준값보다 큰 픽셀은 픽셀 값을 상기 픽셀 값과 상기 기준값의 차이 값으로 설정하여, 상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
    
15. 제13항에 있어서, 상기 부분 영역이 존재하는지 결정하는 단계는:
    상기 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지의 상기 부분 영역 및 상기 제1 기준 이미지 사이의 서로 대응되는 픽셀들을 곱연산하는 단계;
    상기 부분 영역의 각 픽셀에 대하여 각각 상기 곱연산이 수행된 값들을 합산하여 매칭 스코어를 도출하는 단계; 및
    상기 매칭 스코어가 미리 설정된 값 이상인 경우, 상기 부분 영역이 상기 제1 기준 이미지와 매칭된다고 결정하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
    
16. 제13항에 있어서,
    상기 프로그램은, 상기 프로세서에 의한 실행 시, 상기 프로세서가,
    상기 부분 영역이 존재하지 않는다는 결정에 따라, 상기 제1 인체 부위에 대해 상기 제1 분할 이미지 다음의 우선 순위를 가지는 제3 분할 이미지 및 상기 제1 기준 이미지를 이용하여 상기 부분 영역이 존재하는지 결정하는 단계
    를 더 수행하도록 하는 실행 가능한 명령을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
    
17. 제13항에 있어서,
    상기 프로그램은, 상기 프로세서에 의한 실행 시, 상기 프로세서가,
    상기 부분 영역이 존재하지 않는다는 결정에 따라, 상기 기준값을 조정하는 단계;
    상기 조정된 기준값에 기초하여, 상기 제1 분할 이미지의 상기 복수의 제1 픽셀 각각을 처리하는 단계; 및
    상기 조정된 기준값에 의해 처리된 제1 분할 이미지 및 상기 제1 기준 이미지를 이용하여 상기 부분 영역이 존재하는지 결정하는 단계
    를 더 수행하도록 하는 실행 가능한 명령을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.

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