• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.268-270
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• 2003

국내에서의 의료영상에 관한 관심도가 높아짐에 따라 Visible Korean Human Project가 시작되었다. 이를 통해 얻어진 해부영상들의 다양한 응용을 위해 분할작업은 필수적 단계로 이를 분할하기 위한 도구가 필요하다. 그러나 분할해야할 기관들의 종류가 많고 그 특성이 다양해서 기존의 분할도구로 적용하기에 많은 문제점이 나타나 새로운 분할도구개발의 필요성이 나타났다. 새로운 분할도구에서는 각 기관의 특성 에 알맞은 다양한 방법의 분할 방범을 제공하여 분할방법에 따라 다른 분할결과를 통합적으로 표현하여 보다 용이한 처리를 가능하도록 설계되었다. 구현된 분할 도구는 반자동 분할 방법과 슬라이스간 전달 방법을 사용하여 보다 적은 사용자의 입력으로도 빠른 시간에 많은 양의 데이터를 분할 할 수 있도록 자동화 설계되었으며, 자동적으로 분할된 결과가 사용자의 의도와 다른 경우 설계 편집할 수 있는 기능도 제공하도록 구현했다. 구현된 분할도구를 통해 Visible Korean Human Dataset의 분할 실험을 했으며 기존의 분할 도구에 비해 이르고 정확한 결과를 얻어 낼 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.4
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• pp.204-211
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• 2005

This paper introduces three loop splitting methods such as minimum dependence distance method, Polychronopoulous' method, and first dependence method for exploiting parallelism from single loop which already developed. And it also Indicates their several problems. We extend the first dependence method which is the most effective one among three loop splitting methods, and propose more powerful loop splitting method to enhance parallelism on single loop. The proposed algorithm solves several problems, such as anti-flow dependence and g=gcd(a,c) > 1, that the first dependence method has.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.820-822
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• 2004

현재까지도 대부분의 필기체 한글 인식은 완벽한 분할을 가정하여 개발되고 있으며 한글 분할 그 자체에 대한 관심은 매우 낮은 편이다. 본 논문에서는 무제약 필기체 한글을 분할하기 위하여 중심점을 이용한 분할방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 분할 방법들이 갖는 직선화된 분할경로 뿐만 아니라, 문자내에 존재하는 여백의 정보를 활용하여 꺽은선 형태의 분할경로도 찾을 수 있다. 이를 위해 먼저, 한글 문자열에 대한 전처리 과정과 수직투영을 통해 분할대상을 결정한다. 그리고 문자에서 특징점을 찾고 인접한 특징점들 간의 중심점을 찾아서 가상의 분할 경로를 생성한 뒤 최적 분할 경로를 결정한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.201-206
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• 1994

문서 인식 시스템의 성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중의 하나로 문자 분할 오류를 들 수 있는데 보다 우수한 성능의 문서 인식 시스템 개발을 위해서는 정확한 문자 분할 방법이 절실히 요구된다. 기존의 문자 분할에 관한 연구들은 이진 영상을 대상으로 함으로써 접촉되거나 겹치는 문자의 경계 부분에서 문자 분할에 유용한 정보들을 잃어 문자 분할 오류를 초래할 수 있다. 하지만 명도 영상을 분석해 보면 문자의 접촉 부분에서 주로 나타나는 지형적 특징이 있으며, 문자 경계에서 명도값이 변하는 것을 관찰할 수 있는데 이와같은 명도 영상의 정보를 사용하면 보다 효과적으로 문자를 분할할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여 명도 영상으로부터 지형적 특징을 추출하고 다단계 그래프 탐색 방법을 이용하여 명도값을 추적함으로써 비선형 문자 경계를 찾는 새로운 문자 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명도 문자열 영상을 입력으로 받아 명도 영상의 투영값과 명도 영상으로부터 추출된 지형적 특성을 이용하여 문자 분할 영역을 결정하고 문자 분할 영역내에서 다단계 그래프 탐색에 의한 비선형 문자 분할 경로를 찾는다. 그리고 문자 인식기와 결항하여 최종 문자 분할 위치를 확정하는 인식 결과를 이용한 문자 분할을 수행함으로써 문자 분할 위치 및 문자 인식 결과를 확정한다. 다양한 문서에 대한 실험 결과 제안된 방법이 이진 정보만을 사용하는 방법보다 접촉 혹은 겹친 문자 분할에 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.2
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• pp.44-51
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• 2020

동영상 프레임 내 객체 영역들을 배경으로부터 분할하는 기술인 동영상 객체 분할(video object segmentation)은 다양한 컴퓨터 비전 분야에 활용 가능한 연구 분야이다. 최근, 동영상 객체 분할과 관련된 연구 내용으로 CVPR, ICCV, ECCV의 컴퓨터 비전 최우수 학회에 매년 20편 가까이 발표될 정도로 많은 관심을 받고 있다. 동영상 객체 분할은 사용자가 제공하는 정보에 따라 비지도(unsupervised) 동영상 객체 분할, 준지도(semi-supervised) 동영상 객체 분할, 인터렉티브(interactive) 동영상 객체 분할의 세 카테고리로 분류할 수 있다. 본 고에서는 최근 연구가 활발하게 수행되고 있는 비지도 동영상 객체 분할과 준지도 동영상 객체 분할 연구의 최신 동향에 대해 소개하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.10B
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• pp.1419-1427
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• 2001

본 논문은 연속영상에서 non-rigid object를 자동으로 분할하고 알고리즘을 제안하였다. Non-rigid object는 형태의 변화가 일정하기 않은 object로서 기존의 분할 알고리즘과는 다른 새로운 분할 알고리즘을 필요로 한다. 본 논문에서는 특히 구름이나 연기와 같이 형태의 변화가 큰 non-rigid object를 자동으로 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 공간분할, 시간분할, 그리고 공간분할과 시간분할의 결합의 세 가지 단계로 구성되어 있다. 공간분할은 영상에서 픽셀의 intensity를 마코프 랜덤 필드로 가정하고 에너지 최소화를 통해 영상을 분할한다. 시간분할은 속도벡터를 기반으로 하여 움직임이 있는 영역만을 분할한다. 마지막으로 공간분할과 시간분할을 결합하여 non-rigid object의 최종적인 분할을 수행한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 연속영상에서 non-rigid object를 자동으로 분할함을 확인할 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.3_4
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• pp.308-315
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• 2003

This paper proposes an approach integrating multiple segmentation methods in a systematic way, which can improve overall accuracy without deteriorating accuracy of highly confident segments of boundaries generated by constituent methods. A segmentation method produces boundary segments, which are then evaluated with an evaluation function considering pros/cons of the current and next methods to apply. Boundary segments with low confidence are replaced by a next method while the other segments are kept. These steps are repeated until all segmentation methods are applied. The proposed approach is implemented for the segmentation of muscles in the Visible Human color images. A Balloon method, a minimum cost path finding method, and a Seeded Region Growing method are integrated. The final segmentation results showed improvements in both overall evaluation and segment-based evaluation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.340-342
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• 2000

웹 캐쉬는 자주 쓰이는 웹 문서를 복제함으로써 네트웍 혼잡, 서버 부하, 문서 도착 시간을 줄이는데 목적을 둔다. 웹 캐쉬에서 중요한 이슈 중에 하나인 제한된 저장 공간을 어떻게 사용할 것인가에 대한 연구로서 분할 캐쉬 접근 방법이 있다. 분할 캐쉬는 캐쉬 저장 공간을 여러 개의 분할된 영역으로 나눔으로써, 이질적인 웹 상의 객체를 동종의 데이터 집합으로 나누어서 각각의 분할 영역에서 다루도록 할 수 있게 한다. 실험적 연구 결과는 분할 캐쉬가 기존의 캐쉬 저장 공간을 관리하는 교체 알고리즘보다 우수한 성능을 보여준다는 것을 증명하고 있다. 그러나 기존의 분할 캐쉬에서는 각각의 분할 영역에서 동일한 교체 알고리즘을 사용하였다. 본 연구는 각각의 분할 영역에 다양한 교체 알고리즘을 적용하는 실험을 하고, 이 실험결과에 기반 하여 웹 상에서의 분할 캐쉬를 위한 최적 교체 알고리즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.467-470
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• 2003

통합설계의 분할 단계에서 스케줄링을 함께 고려하기 위해 FDS(Force-Directed Scheduling) 를 응용하는 기존의 방법들은 분할될 노드를 선택하면서 그 노드가 스케줄 되어야 하는 제어구간을 결정한다. 그러나, 노드를 선택하기 위해 힘을 응용하는 기존의 분할 방법들은 알고리즘 실행시간은 현격하게 줄이는 반면 성능은 저하되는 결과를 보인다 FDS 응용 기법은 노드의 모빌리티와 구현비용에 따라 분할할 대상 노드를 결정하고 분할 이후에 다른 노드들의 모빌리티를 변경하게 된다. 따라서, 분할 대상 노드들 중에서 어떤 노드를 최초로 선택하여 분할하는가에 따라서 전체적인 분할의 결과가 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 기존의 힘 응용에 의한 분할 알고리즘의 실행시간 측면에서의 장점을 유지하면서 성능을 개선할 수 있도록 하기 위하여 효과적인 처음 분할 대상 노드 선택 방법을 제안한다. 제안 논문에 의한 분할 결과는 기존 방법의 알고리즘 실행시간을 초과하지 않으면서 개선된 성능을 보인다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2003.06a
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• pp.260-263
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• 2003

본 연구에서는 접합 문자를 분할하는 알고리듬을 소개한다. 문자 인식기는 문자를 인식하기 위해 문자 분할을 전 처리 단계에 필요로 하는데, 문자 분할은 높은 수행력을 위해 문자 인식 결과를 필요로 한다. 이 딜레마를 해결하기 위해서는 문자 분할과 문자 인식, 이 두 문제를 동시에 해결하는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 문자 분할 전에 접합 문자 내에 있는 소속 문자를 인식하고 문자를 분할하는 새로운 문자 분할 방법을 제시한다. 본 연구에서 제시한 문자 분할 알고리즘은 접합 문자 내에 있는 소속 문자를 문자 분할 전에 인식하기 위해 측면 윤곽을 정의하고, 그 히스토그램을 구해 프로토타입에 있는 단일 문자의 측면 윤곽 히스토그램과 비교 계산하여 가장 적은 거리차를 가지는 단일 문자를 분할 문자의 일차 후보로 내정하여, 분할 비용을 가지고 접합문자를 분할한다.