• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.565-568
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• 2011

NURBS는 매개변수를 이용하여 3차원에서 곡면을 표현한 방법으로서 노트벡터, 조정점, 가중치로 구성된다. 레벨셋은 공간을 음함수로 정의된 장으로 형성하여 음함수의 일정한 값을 추적하여 곡면을 표현한 방법이다. 본 논문에서는 스캔 데이터를 NURBS 형태로 추출한 뒤 이를 정밀한 레벨셋 모델로 변환하였다. 레벨셋 모델을 구성하기 위해서 형성된 음함수는 부호를 갖는 거리함수를 사용하였고, 거리함수를 정밀하게 나타내기 위해 Newton 순환법을 이용하였다. 변환된 레벨셋 모델을 이용하여 형상의 몰핑을 수행하였다. 몰핑은 초기 형상을 목표 형상으로 변화시켜 나가는 과정으로서 레벨셋 모델을 이용한 몰핑은 용이성과 질적인 측면에서 우수하다. 수치 예제에서는 스캔 데이터의 레벨셋 모델 변환과 변환된 형상이 자연스럽게 목표형상으로 변화하는지를 확인한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.53-62
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• 2012

객체분할은 영상처리와 컴퓨터비전분야의 상당히 어려운 연구대상이다. 그레이스케일 영상에 대한 영상분할은 매우 많은 방법이 발표되었으며 다양한 영상특징과 처리방법이 제시되었다. 이러한 방법들은 대개 자연상태의 칼라 영상에 적용되기 어렵다. 본 논문에서는 기하학적인 Active Contour 모델의 수정된 형태, 즉 거리정규화레벨셋(distance regularized level set evolution: DRLSE)을 이용한 방법을 제시하여 스피드 함수가 이러한 칼라요소를 반영하도록 하였으며 실험결과 정확성과 시간효율성에 있어서 우수한 결과를 보여주었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권10호
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• pp.1223-1228
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• 2011

가동코일형 리니어 액추에이터는 다른 형식의 액추에이터에 비해 구조가 간단하고 제어가용이하여 다양한 산업 분야에 활용되고 있다. 본 연구에서는 리니어 액추에이터의 가동 특성을 향상시키기 위해 가동자의 모든 동작점에서의 추력을 반영한 목적 함수를 구성하고 최적설계 문제를 정식화하였다. 명확한 형상표현을 위해 레벨셋 함수를 설계변수로 설정하여 최적설계를 진행하고 성능과 생산성을 동시에 만족하는 액추에이터를 설계하기 위해 페이즈 필드 모델의 개념을 최적설계에 적용하여 최종형상의 단순화를 고려하였다. 제안한 기법의 효용성을 확인하기 위해 액추에이터 진동과 소음의 원인인 추력의 변동폭을 최소화하기 위한 코어 설계를 수행하여 추력의 변동을 감소시킬 수 있는 최적 형상을 제시하였고 복잡도 계수에 의한 최종 형상의 단순화도 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.967-975
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• 2010

영상 세그먼테이션은 배경으로부터 객체들을 구별하는 것으로서, 영상 분석과 해석을 하는데 있어서 첫 번째 단계에 해당한다. 그러나 활성 외곽선 모델은 위상이 2개밖에 없으므로 정확하게 원하는 객체들을 추출할 수가 없다. 본 논문에서 원하는 특정한 범위의 명암도를 갖는 객체들을 추출하기 위해서 초기 곡선을 객체들 근처에 구성함으로써 바라는 윤곽을 찾는 방법을 제안한다. 초기 곡선은 히스토그램 평활화, 가우시안 평활화, 임계치를 이용하여 구한다. 제안한 방법은 초기 곡선을 관심영역에 최대 근접시키므로 계산 속도를 줄이고 원하는 영역을 정확하게 추출할 수 있다. CT 영상과 MR 영상에 적용한 결과 제안한 방법이 활성 외곽선 모델보다 더 효과적임을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.81-87
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• 2012

현재 사용되고 있는 두뇌영상의 제거 방법은 비록 환자의 개인 정보를 보호하고 있으나, 과도한 제거로 정확한 두뇌영상의 무결성을 손실할 수 있다. 원래 두뇌의 영상과 동일한 두뇌 조직을 나타내면서 환자의 신원을 감출 수 있는 새로운 익명화 얼굴모델을 생성시키는 방법을 연구하였다. 제안방법은 두 단계로 구성되었다: 10명의 두뇌영상을 정규화시켜서 모조 두뇌 표본 영상을 생성하는 단계와 실험영상 두뇌의 외곽부를 모조 두뇌의 안면부로 대체시키는 단계이다. 전체 두뇌영상에서 두피와 두개골 영역을 분할하기 위하여 레벨셋 알고리즘을 적용하였다. 영역화된 모조 두뇌를 대상 두뇌영상에 동일하게 배치하고 정규화를 시켜서 익명화된 얼굴 모델을 생성하였다. 원래 영상과 변형된 영상의 두뇌 조직부의 밝기 변화를 비교하여 제안 알고리즘의 타당성을 실험하였다. 실험 결과 두 두뇌영상은 두뇌 조직에서 완전히 동일하면서 신원을 파악할 수 없는 것을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제37권12호
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• pp.24-28
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• 2000

본 논문에서는 레벨셋 방법을 이용한 표면 전진기를 사용하여 반도체 공정에서 3차원 증착 프로파일을 계산하는 방법을 보고한다. 레벨셋 방법을 이용하여 효율적으로 표면의 전진, 후퇴를 모델링 하기 위하여 반복법에 의한 초기화 방법을 새로이 개발하였다. 또한, 각각의 위치에서의 증착 및 식각률을 계산하기 위하여 소스에서 표면까지의 가시도 계산 방법과 표면 반사 모델을 개발하였다. 3차원 표면 전진기로 그림자 효과와 표면 반사가 고려된 계산을 수행하였다. 흡착 계수가 1인 경우와 0.3인 경우를 비교하여 반사, 스퍼터링에 의한 증착 프로파일의 변화를 비교하였다. 그리고 종횡비에 따른 증착률의 차이를 그림자 효과에 의한 가시각의 차이로 비교하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제1권2호
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• pp.34-39
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• 2012

본 연구에서는 노이즈를 제거하고 자연 영상에서 자동으로 꽃을 분할하는 후처리방법을 제시한다. 레벨 셋 알고리즘을 이용한 자연영상 꽃 분할에서는 레벨 셋이 에지 정보에만 의존하기 때문에 기대하지 않았던 분리된 노이즈들이 발생한다. 실험 결과는 제안 방법이 꽃 영역과 배경 영역의 많은 노이즈를 성공적으로 제거하였음을 보여준다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.29-34
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• 2002

본 논문에서는 전처리 과정에서 원영상에 있는 잡음을 제거하기 위해 비등방성 필터를 적용하여 물체의 경계와 모양을 추출하기 위해 Osher와 Sethian이 제안한 레벨셋에 기초한 새로운 기하활성 모델을 제시한다. 처리과정에서 처리시간을 최소화하기 위하여 전체 영상에서가 아닌 경계 근처 이웃 픽셀에서만 계산을 수행하는 협대역 방법을 사용한다. 각 슬라이스들은 비등방 필터링을 통해 잡음을 제거하고 형태 추출된 결과영상을 3차원 데이터 셋으로 구성하여 볼륨 렌더링을 통해 2차원 평면에 잡음이 제거된 깨끗한 영상결과물을 얻을 수 있었다.

• 한국추진공학회지
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• 제18권2호
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• pp.1-9
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• 2014

환형 연소기 내에서의 난류 연소 유동을 해석하고 유동 특성을 도출하기 위해 3차원 large-eddy simulation (LES)를 수행하였다. 연소실 내 복잡한 반응 연소 유동의 화염모사를 위해 level-set flamelet 기법을 적용하였다. 계산 모델로서 GEAE사의 LM6000 환형 싱글 연소기를 이용하였으며 작동 조건은 실험결과에 근거하였다. 연소실 내에서 난류 유동의 중요한 특징인 vortex breakdown과 스월분사기에서 분사되는 연소가스의 팽창으로 인한 중심 재순환 영역, 코너 재순환 영역 등을 관찰하였고, 난류화염 구조를 분석하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1142-1153
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• 2010

결막 충혈은 결막염, 각막염, 포도막염 등의 안과질환의 초기 증세로서 정량적으로 평가할 수 있다면 진단과 경과 관찰에 도움이 된다. 충혈의 정량화에서 공막의 크기는 중요한 지표이지만 기존의 공막 분할 방법이 정확하지 않기 때문에 수동으로 분할하고 있다. 본 논문에서는 충혈의 정량화를 위하여 level set 방법을 이용한 공막 분할 알고리즘을 제안한다. Level set의 초기 모델은 Lab 색상 모드와 k-means 알고리즘, 기하학적인 정보를 이용하여 지정된다. 헤이시안(hessian) 분석으로 공막과 피부 사이의 골을 향상시킨 영상에 level set을 적용하였다. 제안 방법의 성능 측정을 위하여 52개의 전안부 영상에 대하여 실험하였다. 실험 결과, 제안 방법이 화소값만 이용하는 region growing이나 level set의 초기 모델로 임의의 원을 이용하는 방법보다 성능이 우수하였다. 이 논문에서 제안한 공막 분할 방법은 객관적인 충혈도 측정에서 중요한 요소 기술의 역할을 할 것이다.