• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.10 no.11
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• pp.305-310
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• 2021

Artificial intelligence technology in the medical field initially focused on analysis and algorithm development, but it is gradually changing to web application development for service as a product. This paper describes a Urinary Stone segmentation model in abdominal CT images and an artificial intelligence web application based on it. To implement this, a model was developed using U-Net, a fully-convolutional network-based model of the end-to-end method proposed for the purpose of image segmentation in the medical imaging field. And for web service development, it was developed based on AWS cloud using a Python-based micro web framework called Flask. Finally, the result predicted by the urolithiasis segmentation model by model serving is shown as the result of performing the AI web application service. We expect that our proposed AI web application service will be utilized for screening test.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2443-2446
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• 2003

본 논문에서는 한국전자통신연구원에서 제공된 대어휘 음성DB를 이용하여 HM-Net(Hidden Markov Network) 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였다. 음향모델 작성은 음성인식에서 널리 사용되고 있는 통계적인 모델링 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 개량한 HM-Net을 도입하였다 HM-Net은 PDT-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행한다. 이러한 상태분할을 수행하여 파라미터를 공유하게 되며 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 대어휘 음성데이터를 이용하여 음향모델을 작성하고 인식실험을 수행한 결과, 100명의 100단어와 60문장에 대해 평균 97.5％, 96.7％의 인식률을 보였다.

• 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.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.125-128
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• 2001

본 논문은 파동분할(Wave partitioning) 방식을 이용한 순차적(Sequential) 메쉬 부호화 방식을 제안한다. 파동분할 방식은 호수에 물방울이 퍼져 나가는 자연 원리를 이용하여 초기 삼각형의 주위에 삼각형을 덧붙여 가면서 하나의 SPB(Small Processing Block)을 만들어내는 방식이다. 이 방식을 이용하여 하나의 모델을 서로 독립적인 SPB로 분할하고, 각각의 SPB 내에서 초기 삼각형을 중심으로 그것에 덧붙여진 삼각형에 의해 만들어진 원 또는 반원을 찾는다. 또한 그 원주를 따라 순차적으로 꼭지점을 구하면 각각의 꼭지점들은 일정한 패턴으로 늘어서게 되고, 이를 이용하여 연결성 정보 없이 부가 정보만 이용하여 모델을 순차적으로 무손실 부호화한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.40 no.1
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• pp.71-80
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• 2024

In this study, a proposed ensemble learning technique aims to enhance the semantic segmentation performance of images captured by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). With the increasing use of UAVs in fields such as urban planning, there has been active development of techniques utilizing deep learning segmentation methods for land cover segmentation. The study suggests a method that utilizes prominent segmentation models, namely U-Net, DeepLabV3, and Fully Convolutional Network (FCN), to improve segmentation prediction performance. The proposed approach integrates training loss, validation accuracy, and class score of the three segmentation models to enhance overall prediction performance. The method was applied and evaluated on a land cover segmentation problem involving seven classes: buildings,roads, parking lots, fields, trees, empty spaces, and areas with unspecified labels, using images captured by UAVs. The performance of the ensemble model was evaluated by mean Intersection over Union (mIoU), and the results of comparing the proposed ensemble model with the three existing segmentation methods showed that mIoU performance was improved. Consequently, the study confirms that the proposed technique can enhance the performance of semantic segmentation models.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.215-218
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• 2002

영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 영상분할에 대한 연구는 일반적으로 픽셀중심, 에지기반, 영역기반 그리고 모델기반의 영역에서 이루어져왔다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 에지기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 그라디언트 함수 기반의 영상추출은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 객체를 검출하는데는 그 한계를 보이고 있다. 이런 한계를 극복하고자 제안된 방법이 Mumford-Shah equation과 Lipshitz 함수를 이용한 Chan과 Vese의 Active Contour Model이다. 그런데 이 모델은 잡영이 많고 경계선이 뚜렷하지 않은 영상을 분할하는데는 효과적이나, 불균형적 조명이 있는 영상에서 객체를 분리해 내는데는 한계를 보이고 있다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 불균형적인 영상을 균일화하는 방법을 Chan과 Vese의 Active Contour 방식을 적용하기 전에 적용 시켜 영상 내 객체를 보다 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.724-727
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• 2000

Rapid Prototyping(RP)이란 3차원 솔리드 모델을 단면화한 뒤 하나씩 적층하는 가공방식을 총칭한다. 이때 단면화하는 방법에 따라서 uniform, adaptive slicing으로 나뉘며, 입력 모델에 따라서 direct slicing과 STL을 이용한 방식으로 나뉜다. 적층 방법에 따라서는 연속된 2D 윤곽을 기반으로 적층하는 vertical layer 방식과 인접한 두 개의 2D 윤곽들을 연결하며 만들어진 3D layer를 기반으로 가공하는 sloping layer방식으로 나뉠 수 있다. 현재 상용 RP 시스템들에서는 거의 모든 경우 vertical layer 방식이 채택되어 사용되고 있다. RP와 절삭 공정, 예를 들면 CNC 밀링의 장점을 효율적으로 결합하기 위해서는 임의의 복잡한 형상을 갖는 솔리드 모델을 정밀도에 제한이 없이 제조할 수 있어야 한다. 그러나 절삭 공정은 특별한 전문적 지식들을 필요로 한다 또한 상용 RP에서 사용하는 순차적인 적층 작업으로는 가공할 수 없는 형상들이 많다. 대표적인 것으로 지지대를 필요로 하는 형상들이 있다. 이러한 형상들을 지원하기 위해서는 복잡한 3D 형상을 절삭 가능한 형식으로 분할하는 것과 적층 가능한 순서대로 공정 계획하는 것이 필요하게 된다. 본 연구에서는 SDM에서 제시된 3D 분할 방법이 솔리드 모델을 기반으로 전개되어 STL file과 같은 삼각다면체 형식으로 근사화된 모델에 적용하기 어렵다는데 착안하여 STL file에서 읽어들인 삼각 다면체 모델을 가공 가능한 3D 형상으로 분할하는 알고리즘을 제시하고자 한다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.174.2-174.2
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• 2012

위성의 방열판 설계 과정은 수치해석을 위해 위성을 모델링한 열모델에서 분할 격자인 노드를 기준으로 방열판 위치와 형상, 크기를 조절하면서 한계 온도조건을 만족할 때까지 설계 엔지니어의 판단에 의존하여 열해석을 반복하는 것이 보편적인 방식이다. 대부분 방열판 면적을 줄이기 위한 추가적인 노력을 하지 않기 때문에 필요 이상의 과도한 방열판 설계를 하는 경우가 많은 것이 사실이다. 이러한 방열판 설계에서 최소한의 방열판 면적을 사용하여 한계 온도를 만족하도록 설계를 최적화 한다면 무엇보다 전체 위성 열설계의 효율성과 경제성을 높일 수 있는 바탕이 될 수 있을 것이다. 위성의 방열판 설계는 방열판 영역 내에서 동일한 면적을 가지더라도 위치나 형상에 따라 그 효과가 상당히 차이가 날 수 있기 때문에 실제 방열판 설계에서는 이러한 점을 고려하는 것이 필수적이다. 먼저 위성은 열해석에 알맞는 격자 크기로 분할된 노드로 이루어진 열모델로 모델링되어 개발된다. 방열판이 설계되는 방열판 영역 역시 격자 모양의 노드로 분할되기 때문에 열해석을 이용하여 방열판 설계를 한다면 노드 크기를 기준으로 노드 분할 형태에 따라 설계를 한다. 그래서 위성 열모델에서 방열판 영역의 각 노드가 방열판 노드 여부에 따라 모자이크와 같은 분포의 방열판 설계를 하게 되므로 방열판 노드 분포의 최적화가 방열판 최적 설계를 의미하게 된다. 본 연구에서는 방열판 설계 최적화를 위해 일반적인 위성 프로그램의 열제어 개발에서 사용하는 위성 열모델과 열해석 프로그램을 최적화 기법과 동일한 언어로 다시 개발해야 하는 부담 없이 그대로 최적화 기법과 연동할 수 있도록 하는 방법을 제안하고, 실제 소형의 검증용 위성 열모델을 개발하여 여러 가지 해석 조건에 따른 방열판 최적 설계 결과를 비교하고 검토함으로써 이러한 접근 방식을 검증해보고자 하였다.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.17 no.2
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• pp.147-162
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• 2007

This paper reports an analysis of 19 Chinese and Korean middles school mathematics teachers' understanding of division by fractions. The study analyzes the teachers' responses to the teaching task of generating a real-world situation representing the meaning of division by fractions. The findings of this study suggests that the teachers' conceptual models of division are dominated by the partitive model of division with whole numbers as equal sharing. The dominance of partitive model of division constraints the teachers' ability to generate real-world representations of the meaning of division by fractions, such that they are able to teach only the rule-based algorithm (invert-and-multiply) for handling division by fractions.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.8
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• pp.1625-1631
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• 2005

This paper describes an optimization of a language model and an acoustic model that improve the ability of speech recognition with Korean nit digit. Recognition errors of the language model are decreasing by analysis of the grammatical feature of korean unit digits, and then is made up of fsn-node with a disyllable. Acoustic model make use of demi-syllable pair to decrease recognition errors by inaccuracy division of a phone, a syllable because of a monosyllable, a short pronunciation and an articulation. we have used the k-means clustering algorithm with the transformed successive state splining in feature level for the efficient modelling of the feature of recognition unit . As a result of experimentations, $10.5\%$ recognition rate is raised in the case of the proposed language model. The demi-syllable pair with an acoustic model increased $12.5\%$ recognition rate and $1.5\%$ recognition rate is improved in transformed successive state splitting.