• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.9-15
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• 2012

본 논문은 컬러 이미지를 의미 있는 영역으로 분할하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 본 연구에서, 의미 있는 영역을 이미지에서 많이 등장하는 색을 가지고 있는 영역이라고 정의하고, 많이 등장하는 색들을 파악하기 위해서 주어진 이미지를 RGB 공간에서 컬러 점들의 집합으로 표현한다. 그리고 본 기법에서 정의한 점들의 밀도를 이용하면, RGB 공간에서 점들의 밀도가 높은 영역에 속한 컬러들이 이미지에서 많이 등장하는 컬러라고 볼 수 있게 된다. 결국, 새롭게 제시하는 레벨셋 함수를 이용하여 RGB 공간에서 점들의 밀도가 높은 영역들을 찾음으로써 이미지에서의미 있는 영역을 구분해 낼 수 있지만, 이미지에서 의미 있는 영역(점들의 밀도가 높은 영역)을 구성하고 있는 컬러들이 충분한 크기의 연속된 영역을 이를 만큼 인접해 있지 않으면, 의미 있는 영역이라고 볼 수 없으므로, 그러한 픽셀들은 이웃 영역에 포함시키게 된다. 본 논문에서 새롭게 제시 하는 방법은, RGB 공간에서 컬러들의 밀도 분포를 레벨셋 함수에 적용해서 영역을 분할하고 이를 이미지 공간으로 다시 매칭 시키는 방법으로, 이미지상에 레벨셋 함수를 직접 정의하고 이를 이용하여 이미지 영역분할을 하는 기존의 레벨셋 기반의 이미지 분할방법과는 차이가 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.19-26
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• 2009

본 논문에서는 분할 축과 평면의 위치를 동적으로 결정하는 적응형 KD 트리 구조를 이용한 정점 군집화(Adaptive Vertex Clustering) 알고리즘과 이를 이용한 새로운 메쉬 분할 방법을 소개하고자 한다. 정점 군집화는 주로 한 개의 거대한 3차원 메쉬를 여러 개의 파티션(Partition)으로 분할하여 효율적으로 처리하고자 할 때 사용되는 기법으로, 옥트리 구조를 이용한 공간 분할 기법과 K-평균 군집화(K-Means Clustering) 방법 등이 있다. 그러나 옥트리 방식은 공간 분할 축과 이에 따른 분할된 공간의 크기가 고정되어 있어서 파티션 메쉬 면의 정렬 상태가 고르지 못하고 포함된 정점의 개수가 균등하지 못한 단점이 있다. 또한, K-평균군집화는 균등한 파티션을 얻을 수 있는 반면 반복처리와 최적화를 위해 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응형 정점 군집화를 통해 빠른 시간에 균등한 메쉬 분할을 생성하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 적응형 KD 트리는 메쉬가 포함된 경계상자(Bounding Box) 공간을 정점의 개수와 분할 축의 크기를 기준으로 계층적으로 분할한다. 그 결과 각 파티션 메쉬는 컴팩트성(compactness)의 특성을 유지하며 균등한 수의 정점을 포함하게 되어 각 파티션의 균등한 처리시간 및 메모리 소요량 등의 장점을 살려 향후 메쉬 간소화 및 압축 등의 다양한 메쉬 처리에 활용될 수 있기를 기대한다. 본 방법을 적용한 3차원 모델의 실험 통계와 분할된 파티션 메쉬의 시각적인 결과도 함께 제시하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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• pp.25-33
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• 2001

본 연구는 무감독 영상 분류를 위하여 지역 확장 영상 분할과 계층 연결 영상 분류를 포함하는 다중 단계 기법을 제안하고 있다. 모의 자료를 사용하여 제안된 알고리듬 대한 평가와 효율성에 대한 검증을 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1484-1486
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• 2015

그리드 기반 공간 분할 방식에서 셀 크기는 성능을 좌우하는 핵심 요소이다. 본 논문에서는 각 셀에서 충돌 검사가 일어나는 빈도에 따라 동적으로 셀의 크기를 제어하는 방식을 제안한다. 각 셀의 충돌 검사 빈도와 인접한 셀과 병합했을 때의 충돌 검사 빈도를 비교하여, 이 차이가 임의의 값보다 작을 때 셀들을 병합하여 하나의 큰 셀로 만든다. 단, 병합할 셀이 여러 개일 경우 충돌 검사 빈도가 작은 셀부터 차례로 병합한다. 이 방식을 통하여 셀의 수 및 업데이트 비용을 줄일 수 있으며 이는 공간상의 객체가 규칙적인 움직임을 보일 때 가장 효율적임을 확인했다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권3호
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• pp.99-105
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• 2011

본 논문에서는 수정된 segment maxima을 기반으로 한 색역 추정 방법을 제안한다. Segment maxima은 CIELab 공간을 일정한 간격으로 분할하고, 각 분할된 영역의 최외각 측정 데이터를 계산하여 색역을 추정하는 기법이다. 그러나 이 방법은 색공간의 분할 개수에 따라서 지역적인 색역 왜곡이 나타나 색역 사상시에 컬러 결점(color artifact)을 발생시킨다. 색공간 분할 개수가 적으면 높은 채도 부근에서 추정된 색역 정보가 분실되어 컬러 컨투어(color contour) 현상이 발생한다. 이와 반대로 색공간 분할 개수가 많으면 CIELab 밝기 축 부근에서 색역이 오목하게 되는 왜곡이 발생한다. 이러한 지역적인 색역 왜곡은 색역 사상시 결과 영상에 컬러 결점이 유발한다. 제안한 논문에서는 실험을 통하여 측정한 데이터 수에 따른 적절한 색공간 분할개수를 설정하여 높은 채도 부근에 색역 축소를 줄이며, 오목하게 나타나는 지역적인 색역 왜곡을 다양한 색역 분할에 따른 색역 경계 서술자(gamut boundary descriptor) 비교를 통해 이를 수정하는 방법을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 segment maxima보다 정확한 장치의 색역을 추정할 수가 있었고, 결과 영상에서도 컬러 컨투어나 반점과 같은 컬러 결점이 줄어듬을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.320-322
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• 2012

코 내부의 복잡한 기하학적 형상으로 인해 nasal airway의 분리는 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 velocimetry of nasal airflow 와 코 수술 계획을 위하여 3차원 공간에서 nasal airway를 interactive semiautomatic으로 분리하고 시각화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 ROI(Region-Of-Interest)와 multi-seed 3d region growing(MS3RG)기법을 적용하여 비강을 분리하며 볼륨렌더링 기법을 이용하여 분리된 영역을 3차원 공간에서 직관적으로 확인 할 수 있다. 또한 분리된 3차원 비강 모델은 유동흐름 실험을 위하여 3차원 프린터를 통해 실제 모형으로 제작 가능하다. 그리하여 CT dataset(512*512*175)을 가지고 매뉴얼 세그멘테이션에서 5시간 정도 걸리던 작업을 반자동 세그멘테이션 방법을 이용할 경우 최대 3분 이내에 분리 작업을 완료할 수 있으며 수치해석 실험 및 물리 실험에 이용할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권3호
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• pp.90-98
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• 2011

전 세계적으로 벼 병충해의 인식과 분류는 농업현장에서 기술적 경제적으로 중요한 요소이다. 컴퓨터 비젼 기술은 벼 병충해를 진단하고 곡물의 효율적인 관리에 유용하다. 영역 분할은 벼 병충해를 조기에 정확하게 탐지하는데 매우 중요한 기술이다. 가우시안 평균기법을 이용한 새로운 벼 병충해 분할 방식을 다양한 색체공간에서 제안하였다. 사용 색체공간에 따라 벼 병충해의 분할에 따른 성능은 달라질 것이다. 따라서, 이 수치연구는 어느 색체공간이 벼 병충해를 분할하는데 최적한지를 결정할 목적으로 수행되었다. 본 연구는 NTSC, CIE, YCbCr, HSV, 그리고 정규화 RGB의 5개의 색체공간을 다루었다. 연구 결과는 YCbCr 색체공간이 98%의 정확도로 벼 병충해 영역을 최적으로 분할하는 것을 보여주었다. 또한 제안하는 방법은 벼 병충해의 영역을 자동화에 의하여 강건하게 분할할 수 있다는 것을 증명하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.21-29
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• 2019

본 논문에서는 구조-텍스처 분할 기법을 기반으로 위성영상을 분할 융합하여 공간 해상도를 개선시키는 프레임워크를 제시한다. 위성영상은 센서가 감지하는 파장에 따라 다양한 공간해상도를 가진다. 전정 영상 (panchromatic image)은 일반적으로 높은 공간해상도를 가지지만 단일 흑백컬러를 가지고 있는 반면, 다중분광 영상 (multi-spectral image)나 적외선 영상은 전정 영상에 비해 낮은 공간해상도를 가지지만 다양한 분광 밴드정보와 열 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 다중분광 영상이나 적외선 영상의 공간 해상도를 향상시키기 위해 영상의 디테일이 텍스처 영상에만 존재한다는 것에 착안하여 본 프레임워크를 고안하였다. 고안된 프레임워크에서는 저해상도 영상과 고해상도 영상이 구조 영상과 텍스처 영상으로 분할된 뒤, 저해상도 구조영상은 고해상도 구조 영상을 참조하여 가이디드 필터링 된다. 구조-텍스처 영상 모델에 따라 필터링된 저해상도 영상의 구조 영역과 고해상도 영상의 텍스처 영역을 픽셀 단위로 더해져서 최종 영상이 생성된다. 생성된 영상은 저해상도 영상의 밴드와 고해상도 영상의 디테일을 포함한다. 제시하는 방법은 분광해상도와 공간해상도를 모두 보존할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.535-544
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• 2018

다양한 센서를 내장하고 고품질의 무선 네트워크 통신 기능을 탑재한 이동 장치의 보급이 확대됨에 따라 다양한 서비스 환경에서 이동 장치로부터 생성되는 시공간 데이터 량도 빠르게 증가하고 있다. 이와 같이 실시간 특성을 갖는 대량의 공간 데이터 스트림을 처리하기 위한 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템은 일괄 처리 방식의 플랫폼으로 공간 데이터 스트림에 대한 실시간 서비스에 적용하기에는 매우 어렵다. 이에 본 논문에서는 맵리듀스 온라인 프레임워크를 확장하여 연속적으로 입력되는 공간 데이터 스트림에 대한 실시간 질의 처리를 지원하고, 질의 처리 과정에서 야기될 수 있는 부하 문제를 효과적으로 분산하는 부하 관리 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 공간 분할 영역을 기반으로 입력 데이터의 유입율과 부하율을 이용하여 노드들에 대해 동적으로 부하를 분산하는 기법을 제시하였다. 실험에서는 특정 공간 영역에서의 부하 관리가 요구될 때 해당 영역에서의 공간 데이터 스트림을 공유하는 자원들에게 분배함으로써 효과적인 질의 처리를 지원할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권1호
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• pp.69-85
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• 2001

공간 데이터베이스에서 효율적으로 공간 질의를 처리하기 위해서는 클러스터링을 통해서 이스크 접근 비용을 줄이는 것이 필요하다. 이 논문은 공간 지역성에 기반을 둔 여러 가지 클러스터링 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 제안한 클러스터링 알고리즘의 성능을 평가하였다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 알고리즘은 객체 클러스터링 알고리즘과 셀 클러스터링 알고리즘으로 나뉜다. 객체 클러스터링 알고리즘은 정규 준할 공간 색인 구조에서 영역 분할 선과 겹치는 객체들의 저장 위치를 결정하는데 사용된다. 셀 클러스터링 알고리즘은 클러스터를 만들기 위해 정규 분할된 영역들을 그룹화하는데 사용된다. 실험결과 객체 클러스터링 알고리즘에서는 객체간의 거리를 이용한 경우에 대체로 좋은 성능을 보였지만, 버퍼 크기가 커지거나 데이터가 희박한 영역의 질의에 있어서는 알고리즘 별로 성능의 차이는 거의 없었다. 셀 클러스터링 알고리즘에 대한 실험에서는 이 논문에서 제안한 클러스터링 알고리즘은 N-순서화 기법에 의한 클러스터링 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다. 특히 중복 참조도를 이용한 경우와 셀의 무게 중심간 거리를 이용한 방법이 가장 우수하였다.