• 방송공학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.156-169
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• 1997

본 논문에서는 형태학적 연산(morphological operation)과 영역 융합(region merging) 방법을 이용한 영상 분할(image segmentation) 방법을 제안한다. 이를 위해서 형태학적 필터(morphological filter)를 이용하여 단순화한 영상에 대해, 다중크기 경사(multiscale gradient) 연산자를 이용하여 경사 영상(gradient image)을 얻는다. 경사 영상에 watershed 변환을 적용하면 분할 영상을 얻을 수 있는데, 이렇게 얻은 분할 영상은 대개 과분할(oversegmentation) 영상이므로, 분할 영역을 줄이기 위해 미소 영역(small region)이나 비슷한 특성을 갖는 인접 영역들은 서로 융합시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 영역을 융합하기 위한 기준으로서 영역간의 평균 에지 강도와 각 영역의 화소값들에 비해 평균값을 사용하는데, 이러한 융합 기준은 contour following 과정에서 계산된다. 제안한 방법은 watershed 알고리듬, 영역에 기반한 영상 분할, 경계에 기반한 분할 방법을 결합한 방법으로서, 향상된 영상 분할이 가능함을 실험을 통하여 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권1호
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• pp.63-71
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• 2003

본 논문은 영역을 병합할 때 두 영역의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 칼라영상 분할 기법을 제안하였다. 이는 먼저 영역의 경제전 정보를 잘 보존하기 위해서 RGB 공간상에서 수리형태학 필터와 변형된 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 켤라 영상을 과분할한다. 그리고 영역간의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 영역 병합 과정을 반복 수행하여 칼라 영상의 분할 결과를 얻는다. 이는 인간 시각 시스템이 색상, 채도, 명도의 형태로 색을 구분하는 것을 기반으로 한다. 명도가 낮지 않는 경우에 색차 보다 색상 차가 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 영역 병합의 제한 조건으로 사용한다. 실험 결과에서 제안된 칼라영상 분할 기법은 다양한 칼라영상에 대하여 미리 설정된 재수의 영역으로 효율적인 분할 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.35-41
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• 2012

본 논문에서는 과분할 방지와 복잡한 현미경 세포영상의 자동 분할을 위한 새로운 마커 기반의 워터쉐드 알고리즘을 제안한다. 워터쉐드 방식은 접촉 또는 겹침으로 인한 복잡한 대상들을 분할하기 위해 효과적이며 보다 성공적인 적용을 위해 정확한 마커 추출이 선행되어야 한다. 세포 영상의 정확한 마커 추출을 위해 본 논문에서는 방사형 대칭성을 이용한 반복 보팅 알고리즘을 이용하였다. 합성 영상과 실제 영상에서도 기존의 다른 방식들에 비해 양호한 분할 결과를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.5585-5593
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• 2014

본 연구는 기대 교통사고건수 추정을 위해 사용되는 SPF의 이질적 분산계수의 유의성이 이질적 사전분포에 직접적인 영향을 받는다는 가설을 검증하고, 이질적 사전분포에 대한 모형 오설정이 교통 안전개선 사업의 평가결과에 주는 영향의 특성을 분석하기 위해 수행되었다. 구체적으로 본 연구에서는 이질적 분산계수의 유의성과 이질적 사전분포의 연관성을 검증하기 위해 모의실험을 통해 이질적 사전분포를 발생시킨 후 이를 NB모형과 HNB모형을 이용하여 SPF를 추정하여 이질적 과분산계수가 SPF의 평균함수 및 분산함수에 주는 영향을 분석하였다. 또한 추정된 계수추정치를 이용한 사전분포의 초모수 추정치의 오차특성과 이질적 과분산계수를 고려하지 않았을 경우 발생하는 교통사고감소계수(CRF)의 오차 부호와 크기를 상세 분석하여 제시하였다. 모의실험 자료 분석결과 이질적 분산계수의 오추정은 포아송 사전분포의 평균에는 큰 영향을 주지 않으나 분산의 크기를 변화시켜 궁극적으로는 기대교통사고건수의 추정량인 사후평균의 값에 오차를 발생시킬 수 있으며, 구체적으로 이질적 분산함수를 NB모형으로 오설정할 경우 CRF의 값은 참값에 비해 최대 120%의 오차를 발생시키는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.460-463
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• 2002

사전 뜻풀이에서 추출된 기존의 의미정보는 동형이의어가 포함된 뜻풀이에서 명사, 용언을 모두 추출하는 방법을 이용하여 단어 중의성 해소에 부적절만 정보를 상당수 포함하게 되었다. 이러만 부적절한 정보 때문에 오분석이나 과분석이 발생하게 된다. 그러므로 기존의 의미정보에서 동형이의어 분별에 유용한 정보만을 선택하는 기준이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 사전 뜻풀이에서 동형이의어와 의미정보 사이의 상호정보량을 계산하고 임계치를 선정하여 의미정보를 선택제약하는 방법을 이용하였다. 임계치에 의해 제한된 의미정보의 효율성을 실험하기 위한 다양만 동형이의어 분별 실험들을 수행하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.865-872
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• 2013

Two-level 형태소 분석 방법은 규칙 기반 방법 중 하나로 형태소의 변화 현상을 규칙으로 처리하고, 기본 어휘 사전을 기반으로 형태소 결합관계를 분석한다. 이는 언어에 독립적인 방법으로 한국어에 대해서도 일부 구축되어 적용됨이 증명되었다. 그러나 기존 한국어에 대한 Two-level 형태소 분석기는 사전을 수동으로 구축하여 규모가 매우 작고 실제 사용에 제한적이었으며, 과분석이 많아 효율성이 매우 떨어졌다. 본 논문은 세종 품사부착 말뭉치에서 대규모의 Two-level 어휘 사전을 자동으로 구축하여 형태소 분석기의 적용 범위를 넓히고, 형태소간의 결합관계를 어휘 정보와 어휘 형태에 따른 하위품사 정보를 이용하여 분석함으로써 형태소 분석기의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제시한다. 실험 결과, 기존의 방법보다 형태소 분석기의 과분석을 68% 이상 줄여 f-measure를 25.5% point 이상 향상시킬 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.881-888
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• 2013

기분석 사전은 형태소 분석기의 속도와 정확도를 향상시키고, 과분석을 줄이기 위해 사용된다. 하지만 기분석 사전에 저장된 어절 중에 저장된 형태소 분석 결과가 부족한 어절, 즉 불충분 분석 어절이 존재할 경우 오히려 형태소 분석기의 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 세종 형태 분석 말뭉치(문어체, 2011)를 이용해 말뭉치의 크기와 어절 빈도의 변화에 따라 사전의 정답 제시율이 변화하는 양상을 측정하였다. 그리고 통계기반의 형태소 분석기인 SMA와 기분석 사전을 결합한 통합 시스템을 구성하여 기분석 사전의 충분 분석률이 99.82% 이상일 때 시스템 전체 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 또한 160만 어절의 말뭉치를 이용할 때는 32회 이상 출현한 어절로, 630만 어절로 구성된 말뭉치를 이용할 때는 64회 이상 출현한 어절로 사전을 구성하는 것이 통합 시스템의 성능을 가장 높게 할 수 있었다.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권2호
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• pp.20-27
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• 1998

HSV색공간을 이용한 칼라화상의 클러스터링 및 색차평가에 관한 연구(A Study on Clustering and Color Difference Evaluation of Color Image using HSV Color Space) pp.20~27 칼라화상을 화상부호화, 리모트 센싱, 컴퓨터비젼 등의 분야에 이용하기 위해서는 인간이 감각적으로 취급하기 쉬운 색공간으로 화상정보를 변환시켜야 한다. 색상, 명도, 채도를 근거로한 Munsell색공간은 인간의 색지각과 영역간의 색차가 일치하는 특징으로 인하여 칼라화상의 클러스터링에 이용되고 있다. 본 논문에서는 RGB입력화상을 ${L^*}{a^*}{b^*}$ 균등색공간으로 변환하고, 색지각과 일치되는 HSV색공간으로 근사화시킴으로써, 각 좌표축을 중심으로 클러스터링과 그 색차를 평가한다. 자기수렴 특성을 갖는 ISO DATA 알고리즘을 응용하여 HSV칼라화상의 영역을 분할하고, 과분할된 영역을 통합하는 방법을 제안하였다. 두 종류의 입력화상에 대한 클러스터링을, 색차를 기본으로 한 임계값에 따라 수행하므로써 화상내용의 복잡함에 대응하는 양호한 영역분할 결과를 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.132-142
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• 2014

스테레오 카메라는 거리정보의 획득 이외에 대상의 부가적인 정보를 획득할 수 있는 장점이 있어 향후 지능 로봇 시스템에 필수적인 센서로 각광받고 있다. 하지만 건물의 벽면과 같이 대상 표면에 반복적인 무늬가 있는 영역, 질감도가 낮은 영역 등에서는 기존의 기법으로는 정합이 불가능하다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 2D 레이저 거리 측정기를 활용해 국소적으로 획득된 거리정보를 신뢰도 전파스테레오 정합 기법에 융합하여 정합 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 신뢰도 전파 스테레오 정합 기법의 국부-명백함수에 Quad-tree 기반 영상분할 정보를 참조하여 레이저 측정 정보를 추가하고, 영상의 과분할 정보를 참조하여 국부-적합성 함수를 계산한다. 제안한 기법을 모의 실험영상과 실영상에 적용한 결과 질감도가 낮은 영역에서도 부분적으로 거리정보를 획득할 수 있었으며, 영역분할 정보의 사용으로 깊이 정보의 불연속성이 유지되는 것을 관찰할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.401-404
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• 2006

mean shift 방법은 공간적 요소와 특징 요소를 결합하여 칼라 영상을 분할하는데 좋은 효율을 보인다. 그러나 입력되는 매개변수에 따라 분할된 결과가 달라지며 매개변수의 값이 작을 경우 많은 영역으로 분할되는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 단점을 개선하여 mean shift로 분할된 영상이 과도하게 분할되었을 경우 영역병합 방법을 이용하여 유사영역을 병합 하는 방법을 제안한다. 제안방법은 과분할된 영상을 HSI 공간으로 변환하여 색상 정보를 이용하여 유사영역으로 병합하며 이때 경계영역을 보존하기 위해 병합 제한자를 이용하여 병합유무를 결정한다. 그 후 RGB 컬러 공간을 이용하여 HSI 컬러 공간에서 병합되지 않은 영역들을 병합하였다. 실험 결과는 다양한 영상에 대해 주요 영역들의 분할 결과에서 우수한 성능을 보여준다.