목적: 이전에는 손쉽게 구할 수 있는 표준데이터를 가지고 visual human body model을 형성하였다. 주로 팬텀이나, 외국인의 데이터를 가지고 만든 것이기 때문에 우리가 실제 실험에 쓰려면 큰 차이가 있었다. 그래서 본 연구에서는 실제 우리나라 사람 중 동일 인물의 MR와 CT 이미지를 가지고 인체 모델을 만들고자 하였다. 그러기 위해서 먼저 인체의 MR, CT영상에 대한 특징을 분석해야 했고, 이것을 바탕으로 영상 분할(Image Segmentation)을 하였다. 인체 부위에 따라 영상 분할 방법도 그 차이가 있음을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.12a
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pp.109-112
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2001
영상분할에 있어서 최적의 임계치를 구하는 것은 영상을 구성하고 있는 픽셀들을 의미있는 집단으로 나누는 거와 같으며 이를 위하여 퍼지화 정도를 측정하여 최소의 퍼지화 정도를 갖는 임계치를 최적의 임계치로 설정한다. 일반적으로 소속도는 하나의 픽셀과 그 픽셀이 속한 영역의 관계로 표현될 수 있는데 소속도 계산을 위한 엔트로피로 샤논(Shannon)함수를 사용한다[1]. Liang-Kai Huang에 의하여 제안된 알고리즘은 그 수렴속도 면에 있어서 많은 문제점을 갖고 있다[2]. 본 논문에서는 이런 수렴속도를 좀더 개선하기 위하여 SPOI(Simplified Fixed Point Iteration)를 제안하고 여러 가지 실험영상을 사용하여 졔안된 논문의 우수성을 보이고자 한다. 실험결과 적절한 임계치를 구하면서도 기존의 논문보다 속도면에서 상당히 우수한 특성을 보이고 있다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.8
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pp.329-334
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2014
In this study, a new method that automatically segments trabecular bone for its morphological analysis using micro-computed tomography imaging was proposed. In the proposed method, the bone region was extracted using a threshold value, and the outer boundary of the bone was detected. The sphere of maximum size with the corresponding voxel as the center was obtained by applying the sphere-fitting method to each voxel of the bone region. If this sphere includes the outer boundary of the bone, the voxels included in the sphere are classified as cortical bone; otherwise, they are classified as trabecular bone. The proposed method was applied to images of the distal femurs of 15 mice, and comparative experiments, with results manually divided by a person, were performed. Four morphological parameters-BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, and Tb.N-for the segmented trabecular bone were measured. The results were compared by regression analysis and the Bland-Altman method; BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, and Tb.N were all in the credible range. In addition, not only can the sphere-fitting method be simply implemented, but trabecular bone can also be divided precisely by using the three-dimensional information.
연속음 인식과 음성 합성을 위해서는 정밀한 음성학적 모델과 연속 음성에 적용 가능한 언어 모델의 개발이 중요하다. 이를 위해서는 음성 데이터 베이스에 대한 인식 단위, 혹은 합성 단위의 분할이 필요한데, 수동음성 분할은 일관성의 유지가 어렵고 긴 시간이 소요되므로 최근에는 자동 분할 기술이 많이 연구되고 있다. 자동 음성 분할 기법으로는 시간 영역이나 주파수 영역특징 벡터의 천이를 분석하는 방법과 특징 벡터간의 상관도를 구하여 경계를 추출하는 방법이 있다. LPC smoothed log amplitude spectra는 음성의 주파수 영역의 특징을 잘 나타내며, 동일 음소 내의 상관도가 서로 다른 음소의 상관도보다 더 크고, 음소의 경계구간에서 급격한 상관도의 변화를 보인다. 이 특성을 이용하여 이웃 프레임에 대한 상관도의 방향성이 특정조건을 만족하는가를 검사하여 음소의 경계를 구하는 방법을 찾았다. 또한 LPC. 이득 인자만으로 묵음 구간을 검출하는 방법을 제시한다. 이렇게 하면 묵음 구간검출과 음소 경계 검출의 일관성을 향상시키고 수행 시간을 단축시킬 수 있다. 제안한 기법으로 허용 오차 20ms 이내에서 연속음성에 대한 음소 경계 검출 실험을 수행한 결과, 수작업으로 행한 경계 검출 지점의 약 88%를 정확히 검출하였다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2001.06a
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pp.217-220
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2001
In this paper, we propose a segmentation method of moving object using the spatio-temporal information in image sequences. Proposed method consists of motion detection step using difference image, region segmentation step using k-means algorithm, motion estimation step and segmenting step using intensity and motion information. Experimental results show that the method is capable of segmenting variously moving objects in image sequences.
In this paper, a setting method of initial cluster centers and color image segmentation using superpixels and Fuzzy C-means(FCM) algorithm is proposed. Generally, the FCM can be widely used to segment color images, and an element is assigned to any cluster with each membership values in the FCM. However the algorithm has a problem of local convergence by determining the initial cluster centers. So the selection of initial cluster centers is very important, we proposed an effective method to determine the initial cluster centers using superpixels. The superpixels can be obtained by grouping of some pixels having similar characteristics from original image, and it is projected $La^*b^*$ feature space to obtain the initial cluster centers. The proposed method can be speeded up because number of superpixels are extremely smaller than pixels of original image. To evaluate the proposed method, several color images are used for computer simulation, and we know that the proposed method is superior to the conventional algorithm by the experimental results.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.5B
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pp.677-684
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2001
본 논문에서는 계단근사법이 아닌 다중 box분할기법을 이용하여 증가형 MOSFET의 강반전조건하에서의 I-V 모델링을 제안한다. 즉, 이온주입된 MOSFET의 강반전층의 깊이를 다중box분할기법에 의하여 구하고, 이 깊이에서의 이동전하농도 및 수직전계의존 LMS이동도 모델에 의한 이동도를 구하였다. 그리도 이들 파라메터들을 바탕으로 드레인전압에 대한 드레인 전류식을 유도하였다. 제안 드레인전류식의 타당성을 검증하기 위하여 게이트 전압을 변화시켜 가면서, 제안된 I-V 모델링에 대해 모의 실험을 수행하고 Charge-sheet 모델에 의해서 구한 드레인 전류치와 비교하였다. 모의실험수행결과 유사한 I-V 특성을 나타냄을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.503-506
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2012
본 연구에서는 일반 야외 영상 및 항공 시뮬레이션 영상에 대한 지형 분석을 위해 영역 기반 장면 분할 기법을 제시한다. 영역의 분류를 위해 MeanShift 기법을 기반으로 한 표현과 Texton, SIFT, 위치정보를 특징으로 하는 기법을 제안하고 실험을 통해 주요 대상 영역이 분할되는 결과를 보인다. Sowerby 데이터 셋과 Google Earth 데이터로부터 자체적으로 제작한 데이터 셋에 대해 실험하였으며 수풀지형, 초목지형, 도로 등에 대해 분류하였다.
체외성숙과 수정된 돼지 난자의 체외발달능이 체외배발생 배양액인 NCSU 배양액에 0.4% BSA, 10% 혈청 혹은 아미노산(2% BME 아미노산 용액과 1% MEM 아미노산 용액)을 첨가함으로써 조사되었다. 본 실험에 공시된 난자는 체외수정 후 30시간 (2-세포기) 혹은 48시간 (2~4-세포기)에 회수하였다. 실험 I에서 0.4% BSA가 첨가된 NCSU 배양액에서 2-세포기 난자들의 배양경과시간에 따른 발달능을 조사한 결과, 배양 후 72시간 (체외수정 후 102 시간)에 상실배와 배반포기가 나타났으며, 배양 후 120시간째(체외수정 후 150시간)에도 팽창된 배반포까지만 발달하였다. 실험 II는 체외수정 후 48시간의 분할된(2~8-세포기) 난자들의 핵과 외관적 분할구와의 수적 차이를 조사한 결과, 2~4-세포기보다는 5-세포기 이상에서 핵과 분할구의 조화에 차이가 많았다. 실험III에서는 BSA, 혈청 혹은 아미노산이 첨가 혹은 무첨가된 배양액내에서 2~4-세포기 난자들의 배반포 후 부화능력을 조사한 결과, 모든 군에 있는 난자들은 팽창된 배반포까지 발달할 수 있었던 반면, 난자의 부화는 아미노산 혹은 혈청이 포함된 배양액에서만 일어났다. 더욱이 상실배와 배반포시기에 혈청의 첨가는 부화 배반포기 배의 발달을 현저히 증가시켰다. 이상의 결과로 미루어 볼 때, 배양액내에 대한 아미노산과 혈청의 첨가는 돼지 배반포의 부화를 유도할 수 있다고 본다.
In this paper, we develope a defect inspection method for each buttons of keypad of cellular phones before they are assembled. The proposed algorithm consists of the similar color checking and its classification, font error detection, and scratch detection based on the segmentation of keypad area and font, translation and rotation processing sequentially. Especially, the proposed segmentation method approximate the pad region as B-spline function to deal with illumination change due to the shape of key button with the slant and curved surface followed by simple thresholding. And also, the rotational information is obtained by using eigen value and eigen vector very fast and effectively. The experimental results show that the performance of the proposed algorithm is good when it is applied to in-line process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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