• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.1
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• pp.54-61
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• 2009

This paper proposes a skin segmentation method based on region histograms of the color quantization map. First, we make a quantization map of the image using the JSEG algorithm and detect the skin pixel. For the skin region detection, the similar neighboring regions are set by its similarity of the size and location between the previous frame and the present frame from the each region of the color quantization map. Then we compare the similarity of histogram between the color distributions of each quantized region and the skin color model using the histogram distance. We select the skin region by the threshold value calculated automatically. The skin model is updated by the skin color information from the selected result. The proposed algorithm was compared with previous algorithms on the ECHO database and the continuous images captured under time varying illumination for adaptation test. Our approach shows better performance than previous approaches on skin color segmentation and adaptation to varying illumination.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.26 no.5
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• pp.117-126
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• 1989

In this paper, a new placement algorithm for gate array lay out design is proposed. The proposed algorithm can treat the variable-sized macrocells and by considering the I/Q pad locations, the routing between I/Q pads and the internal region of a chip can be automated effectively. The algorithm is composed of 3 parts. which are initial partitioning, initial placement and placement improvement. In the initial placement phase, a given circuit is partitioned into 5 sub-circuits, by clustering method with considers connectivities of cells not only with I/Q pads but also with related partitioned groups is used repeatedly to assign a unique position to each cell. In the placement improvement phase, the concept of probabilistic wiring density is introduced, and cell moving algorithm is proposed to make the density in a chip even.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.92-92
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• 2023

본 연구에서는 대한민국 도시 유역에 대하여 딥러닝 네트워크 기반의 분산형 수문 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 완전연결계층(Fully Connected Layer)으로 연결된 여러 개의 장단기 메모리(LSTM-Long Short-Term Memory) 은닉 유닛(Hidden Unit)으로 구성되었다. 개발된 모형을 사용하여 연구 지역인 중랑천 유역을 분석하기 위해 1km² 해상도의 239개 모델 격자 셀에서 10분 단위 레이더-지상 합성 강수량과 10분 단위 기온의 시계열을 입력으로 사용하여 10분 단위 하도 유량을 모의하였다. 모형은 보정과(2013~2016년)과 검증 기간(2017~2019년)에 대한 NSE 계수는각각 0.99와 0.67로 높은 정확도를 보였다. 본 연구는 모형을 추가적으로 심층 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다: (1) 모형을 기반으로 생성된 유출-강수 비율 지도는 토지 피복 데이터에서 얻은 연구 지역의 불투수율 지도와 유사하며, 이는 모형이 수문학에 대한 선험적 정보에 의존하지 않고 입력 및 출력 데이터만으로 강우-유출 분할과정을 성공적으로 학습하였음을 의미한다. (2) 모형은 연속 수문 모형의 필수 전제 조건인 토양 수분 의존 유출 프로세스를 성공적으로 재현하였다; (3) 각 LSTM 은닉 유닛은 강수 자극에 대한 시간적 민감도가 다르며, 응답이 빠른 LSTM 은닉 유닛은 유역 출구 근처에서 더 큰 출력 가중치 계수를 가졌는데, 이는 모형이 강수 입력에 대한 직접 유출과 지하수가 주도하는 기저 흐름과 같이 응답 시간의 차이가 뚜렷한 수문순환의 구성 요소를 별도로 고려하는 메커니즘을 가지고 있음을 의미한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.4 s.107
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• pp.401-408
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• 2006

In this paper, we propose a new class of segmentation technique for feature extraction based on the statistical and regional classification at each vertical or horizontal line of digital image data. Data is processed and clustered at each line, different from the point or space process. They are designed to segment gray-scale sectional images using a horizontal and vertical line process due to their statistical and property differences, and to extract the feature. The techniques presented here show efficient results in case of the gray level overlap and not having threshold image. Such images are also not easy to be segmented by the global or local threshold methods. Line pixels inform us the sectionable data, and can be set according to cluster quality due to the differences of histogram and statistical data. The total segmentation on line clusters can be obtained by adaptive extension onto the horizontal axis. Each processed region has its own pixel value, resulting in feature extraction. The advantage and effectiveness of the line-cluster approach are both shown theoretically and demonstrated through the region-segmental carotid artery medical image processing.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2012.08a
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• pp.259-260
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• 2012

산업화가 발달됨에 따라 대기 오염 물질은 점차 증가하고 있는 추세에 있고 특히 기름 및 석탄 연소 보일러, 자동차, 제철, 시멘트 플렌트, 소각로 등은 미세 분진을 발생시키는 주원인이 되어 왔다. 최근 대기환경법은 오염 분진의 중량 규제로부터 $10{\mu}m$ 미만의 PM10에서 $2.5{\mu}m$ 미만의 PM2.5의 미세 분진에 대한 규제로 점차 심화되고 있으나, 이러한 미세분진은 고전적인 제거 방법으로는 매우 어려우며 고가의 HEPA 필터를 사용하여야 한다. 한편 코로나 방전을 이용하는 전기 집진은 미세 먼지 제거에 매우 효율적이어서 $1{\mu}m$ 미만의 미세 분지도 99%까지 제거가 가능하다는 장점이 있지만 입자크기가 클 경우에는 효율이 떨어지는 단점이 있다. 한편 사이클론 집진기는 매우 오래전부터 개발되어 사용되어 왔는데 가격이 저렴하고 운영비가 적게 들며 $10{\mu}m$ 이상의 먼지는 99% 이상 제거가 가능하여 산업현장에서 오랜 기간 사용되어 왔지만 입자크기가 $10{\mu}m$ 미만으로 가면 집진율이 급격히 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존의 사이클론 집진기의 구조를 기본으로하여 사이클론 집진기 내부에 플라즈마 방전을 설치하여 원심력에 의한 집진과 코로나 방전에 의한 전기 집진을 동시에 수행할 수 있도록 하이브리드 사이클론 집진기를 제작하였다. 제작된 사이클론 집진기는 직경 30 cm 높이 120 cm의 사이클론 구조를 가지고 있으며 1 hp의 터보송풍기를 장착하여 $20m^3$/min 이상의 유량을 처리할 수 있도록 설계 제작되었다. 제작된 하이브리드 사이클론 집진기의 성능을 평가하기 위하여 $10m^3$의 체적을 가지는 테스트 챔버 내부에 사이클론 집진기를 설치하고 향을 태워 미세 먼지를 발생시킨 후 다양한 조건에서 집진 성능을 측정하여 보았다. 미세 먼지의 경우 사이클론을 작동시키지 않아도 테스트 챔버 벽면에 흡착되어 초기에는 급격히 감소하는 경향을 보여주나 일정 시간이 경과한 후에는 매우 느리게 감소하는 현상이 관찰 되었다. 코로나 방전을 하지 않고 오존 파괴기에 활성탄만 충진한 상태에서 사이크론을 작동시킬 경우 지속적으로 천천히 감소하는 경향을 보여주었으며, 코로나 플라즈마를 방전시킨 경우 미세 먼지는 HEPA filter를 장착한 것보다도 조금 빠르게 미세먼지를 제거하였다. 챔버 내부의 미세먼지가 초기 값의 1/10에 도달하는 시간은 코로나 방전 전류가 증가할수록 짧아지는 경향을 보여주었으며 최적 조건에서 100초 이내에 90% 이상 제거가 가능하였다. 하이브리드 사이클론 집진기는 집진 뿐 만 아리라 VOC 성분도 분해가 가능하여 유해물질을 제거하는 능력이 있다. 유해 가스 제거 능력을 실험하기 위하여 분진제거 실험에 사용된 챔버 안에 아세톤을 증발시켜 50 ppm이 되도록 한 후 다양한 조건에서 유해물질 제거 실험을 수행하였다. 미세먼지와는 달리 장비를 작동하지 않을 경우 매우 느리게 아세톤 농도가 감소하였다. 이는 미세 먼지와는 달리 흡착이 발생하지 않고, 측정 챔버 자체가 완전한 밀폐가 이루어지지 않아 자연적으로 조금씩 외부로 누출되기 때문으로 판단된다. 코로나 플라즈마만 방전시켰을 경우 초기 농도의 80%가 제거되는데 걸리는 시간은 약 28분 정도로 코로나 플라즈마가 VOC 제거에 효과가 있음은 확인하였으나 제거율이 그리 높지 않음을 알 수 있었다. 한편 오존 파괴를 위해 활성탄으로 충진 된 오존파괴기를 통과시킨 경우는 약 12분 경과 후 80%가 제거됨을 확인할 수 있었으나 그 이후에는 VOC의 감소가 매우 느리게 진행됨을 알 수 있었다. 한편 활성탄 대신 $MnO_2$ 복합촉매로 충진 된 오존파괴기를 통과한 경우 약 3분 정도 경과 후 80%의 아세톤이 제거됨을 관찰할 수 있었으며 코로나 플라즈마를 작동시키면서 $MnO_2$ 복합촉매로 충진 된 오존파괴기를 통과시킨 경우 약 2분 정도 경과 80% 이상의 아세톤이 제거되어 코로나 플라즈마와 복합촉매를 사용할 경우 VOC 성분이 효과적으로 제거됨을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.183-192
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• 2006

간세포암은 우리나라에서 전체 암사망자 중 17.2%로 3번째의 흔한 사망원인이며, 간암에 의한 사망률은 인구 10만 명당 약 21명에 이른다. 본 논문에서는 간 내부에서 발생하는 간세포암을 CT 영상에서 자동으로 추출하는 방법을 제안하여 간세포암의 보조진단으로서의 유용성에 대해 알아보고자 한다. 간 내부의 종양을 추출하기 위해 흉부의 윗부분에서 시작하여 2.5mm의 간격으로 약 45-50장 정도를 촬영한 CT 영상들을 대상으로 먼저 간 영역을 추출한다. 간 영역 추출은 먼저 관심이 없는 외부 영역을 갈비뼈를 중심으로 제거한 후 영상의 밝기 정보를 이용하여 각 기관의 영역을 분할 한다. 분할된 영역들은 위 아래로 인접한 영상에서의 분할 영역들과 밝기 값을 비교하여 적절하게 병합하는 3차원적 접근방법을 사용한다. 간 영역은 여러개의 영역들 중에서 간 영역의 구조 및 위치 등의 정보를 활용하여 추출한다. 추출된 간 영역에서 종양 판별과 추출을 위해 종양이 가지는 특징을 분석하여 종양을 추출한다. 전형적인 간세포암은 과혈관성 종양이므로 조영증강 CT 영상에서 주위보다 밝은 색으로 나타나며, 팽창 형성장을 보일 경우에는 구형으로 나타나는 특징이 있다. 이에, 주위 보다 밝은 색을 가지고 둥근형태를 가지는 영역을 종양의 후보영역으로 선정한 후, 그 영상의 위와 아래로 연결되는 영상에서도 같은 위치에서 같은 특징을 보이는 영역이 있으면 간 내부의 종양으로 판별하여 추출한다. 제안된 간 영역 및 간 종양 추출 방법의 정확성을 판별하기 위하여 CT 영상을 대상으로 실험하여 영상의학 전문의가 판단한 결과와 비교하였다. 간 영역 추출은 정확히 모두 추출되었으며, 간 종양 추출 및 판별은 전문의의 보조 진단도구로 활용할 수 있는 가능성이 매우 높다는 것을 확인할 수 있었다.emantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다. 도움을 받을 수 있게 되었다.을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따른 폐환기능의 차이를 보면, 실험군의 술 후 노력성 폐활량이 48시간에 남자($1.78{\pm}0.61L$)가 여자(

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.13A no.5 s.102
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• pp.465-472
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• 2006

Recently, many suggestions have been made in image segmentation methods for extracting human organs or disease affected area from huge amounts of medical image datasets. However, images from some areas, such as brain, which have multiple structures with ambiruous structural borders, have limitations in their structural segmentation. To address this problem, clustering technique which classifies voxels into finite number of clusters is often employed. This, however, has its drawback, the influence from noise, which is caused from voxel by voxel operations. Therefore, applying image enhancing method to minimize the influence from noise and to make clearer image borders would allow more robust structural segmentation. This research proposes an efficient structural segmentation method by filtering based clustering to extract detail structures such as white matter, gray matter and cerebrospinal fluid from brain MR. First, coherence enhancing diffusion filtering is adopted to make clearer borders between structures and to reduce the noises in them. To the enhanced images from this process, fuzzy c-means clustering method was applied, conducting structural segmentation by assigning corresponding cluster index to the structure containing each voxel. The suggested structural segmentation method, in comparison with existing ones with clustering using Gaussian or general anisotropic diffusion filtering, showed enhanced accuracy which was determined by how much it agreed with the manual segmentation results. Moreover, by suggesting fine segmentation method on the border area with reproducible results and minimized manual task, it provides efficient diagnostic support for morphological abnormalities in brain.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.5
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• pp.84-92
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• 2011

The automated segmentation technique of cell region in Bio Images helps biologists understand complex functions of cells. It is mightly important in that it can process the analysis of cells automatically which has been done manually before. The conventional methods for segmentation of cell and nuclei from multi-channel images consist of two steps. In the first step nuclei are extracted from DNA channel, and used as initial contour for the second step. In the second step cytoplasm are segmented from Actin channel by using Active Contour model based on intensity. However, conventional studies have some limitation that they let the cell segmentation performance fall by not considering inhomogeneous intensity problem in cell images. Therefore, the paper consider correlation between DNA and Actin channel, and then proposes the preprocessing algorithm by which the brightness of cell inside in Actin channel can be compensated homogeneously by using DNA channel information. Experiment result show that the proposed preprocessing method improves the cell segmentation performance compared to the conventional method.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.8 no.2
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• pp.171-177
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• 1984

균일하게 분포된 내부발열을 갖는 유체가 든 경사진(수평에서 45.deg.까지)정사각형 단면의 밀폐 공간 내에서의 2차원 자연대류 유동 및 열전달에 관한 수치적인 연구가 수행되었다. 4개 벽면온 도가 동일한 경계조건에서 내부발열로 인한 자연대류 유동이 Rayleigh수 1.5*$10^{5}$까지는 층 류유동 영역의 가정하에서 수치적으로 수렴되었다. 경사진 밀폐 공간에서의 유동형태 및 온도분 포는 수평인 경우에 비하여 윗쪽 벽면 근처에서 그 상이점이 많이 나타났다. 경사각도가 증가함 에 따라 평균 열전달율이 아랫쪽 벽과 오른쪽 벽에서 증가하였고 왼쪽 벽에서 감소하였으며 윗 쪽 벽에서는 거의 일정하였다.다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2009.04a
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• pp.147-154
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• 2009

화재와 같은 고온의 환경에서 콘크리트의 고강도화는 폭렬(Explosive Spalling)이라는 큰 위험성을 가지고 있으며, 이러한 폭렬의 원인으로는 콘크리트 내부의 수증기압이 가장 큰 원인으로 제기되고 있다. 본 논문은 콘크리트의 폭렬발생 있어서 압축강도 및 함수율이 초기 폭렬특성에 미치는 영향을 실험적으로 검토하기위하여 건축구조물의 화재 온도조건인 ISO834 화재온도이력곡선을 15분, 30분 적용하여 콘크리트의 초기 폭렬특성을 검토하였다. 그 결과 압축강도 가열시간 함수율이 증가할수록 폭렬발생 및 폭렬현상이 증대되는 경향이 나타났으며, 15분, 30분 가열시간에 따른 잔존강도율을 나타내었다. 또한, 압축강도 및 함수율에 따른 폭렬발생영역을 분석하였으며, 압축강도 50${\sim}$100 MPa의 경우 함수율 3%이하, 100 MPa이상의 경우는 1%이하로 제어할 경우 폭렬현상이 발생하지 않을 것으로 판단되었다.