• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.478-480
• /
• 2002

영상 분할은 임상에서의 진단과 분석 및 3차원 가시화를 위해 선행되어야 할 필수 과정이다. 의료영상은 영상이 가지는 데이터 자체의 고유한 제약들과 해부학적 변이성 때문에 영상분할에 어려움이 있다. 본 논문에서는 의료영상의 분할을 위해 스네이크의 새로운 외부 힘으로 Gradient Vector Flow(GVF)를 이용한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 의료영상에서 에지 맵(edge map)을 구하고, GVF을 계산하여 스네이크의 경계선과 같이 관심 있는 특징의 에너지 함수가 최소가 되는 GVF 스네이크(snake)를 구한다. 제안된 방법을 초음파영상과 자기공명영상 같은 의료영상의 분할에 적용한 결과 기존의 스네이크와 달리 잡음이나 오목한 부분이 있는 객체들을 성공적으로 분할하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
• /
• 2010.04a
• /
• pp.72-75
• /
• 2010

본 논문에서는 열탄점소성 손상과 접촉 문제의 효율적인 해석을 위하여 적응성 영역/경계 분할법을 제안하였다. 적응성 영역/경계 분할법은 시간 증분 또는 반복 기법 단계에서 열탄점소성 손상과 같은 재료 비선형성을 감안하여 부영역을 재설정하며, 접촉에 따른 경계 비선형성은 경계면을 통하여 부영역으로부터 독립적으로 분할한다. 분할된 각각의 부영역과 경계면을 기준으로 유한요소 정식화를 수행하며, 공유면 및 접촉 공유면의 연속 구속 조건을 처리하기 위하여 벌칙 함수 기법을 적용하였다. 결과적으로 재료 및 경계 비선형성은 일부 부영역과 접촉 경계면에서 계산되는 유한요소 행렬에 국한된다. 수치 실험을 통하여 적응성 해석 알고리듬의 기본적인 특성과 효율성 향상에 대하여 분석하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.35 no.2
• /
• pp.177-188
• /
• 2022

The support vector machine (SVM) has been successfully applied to various classification areas with a high level of classification accuracy. However, it is infeasible to use the SVM in analyzing massive data because of its significant computational problems. When analyzing imbalanced data with different class sizes, furthermore, the classification accuracy of SVM in minority class may drop significantly because its classifier could be biased toward the majority class. To overcome such a problem, we propose the DOC-SVM method, which uses divide-oversampling and conquers techniques. The proposed DOC-SVM divides the majority class into a few subsets and applies an oversampling technique to the minority class in order to produce the balanced subsets. And then the DOC-SVM obtains the final classifier by aggregating all SVM classifiers obtained from the balanced subsets. Simulation studies are presented to demonstrate the satisfactory performance of the proposed method.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
• /
• v.30 no.1
• /
• pp.11-17
• /
• 2024

Lung cancer segmentation in chest CT images is challenging due to the varying sizes of tumors and the presence of surrounding structures with similar intensity values. To address these issues, we propose a lung cancer segmentation network that incorporates deep supervision and utilizes UNet3+ as the backbone. Additionally, we propose a hybrid lesion focal loss function comprising three components: pixel-based, region-based, and shape-based, which allows us to focus on the smaller tumor regions relative to the background and consider shape information for handling ambiguous boundaries. We validate our proposed method through comparative experiments with UNet and UNet3+ and demonstrate that our proposed method achieves superior performance in terms of Dice Similarity Coefficient (DSC) for tumors of all sizes.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.1 no.2
• /
• pp.317-346
• /
• 1989

A congnitive shape decomposition method that agrees with human intuition is proposed for the conceptual recognition from sillouettes of objects. Descriptions specifying the structure of shape in terms of meaningful parts and relations have cognitive power and anthropomorphism. In general, man-made objects have a lot of collinear lines and regularity. For the cognitive decomposition of man-made objects, many heuristic rules based on the cognitive experimentation are applied on the context of collinerarity and regularity. The cognitive shape decomposition for the natural shape is carried out by analyzing the possible configuraitions of vertices and line segments for one concave vertex. A cost function for the configuation is designed by weighted sum of five criteria such as, the length of split line segment, the number of split line segments at concave vertex, the proximity of concave vertex, and the correspondence of vertices. These criteria are vased on the property of human perception such as proximtiy, symmetry, and simplicity. The most promising vertex os selected among three set of visible vertices by evaluating the cost function. A number of experiments conducted on the different types of shapes shows that the results correspond with human intuition.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.27 no.6
• /
• pp.309-318
• /
• 2008

In this paper, we discuss a method for efficiently coding the high-band signal in the split-band coding approach where an input signal is divided into two bands and then each band may be encoded separately. Generally, and especially through the research on the artificial bandwidth extension (BWE), it is well known that there is a correlation between the two bands to some degree. Therefore, some coding gain could be achieved by utilizing the correlation. In the BWE-prediction-based coding approach, using a simple linear BWE function may not yield optimal results because the correlation has a non-linear characteristic. In this paper, we investigate the new coding scheme more in details. A few representative BWE functions including linear and non-linear ones are investigated and compared to find a suitable one for the coding purpose. In addition, it is also discussed whether there are some additional gains in combining the BWE coder with the predictive vector quantizer which exploits the temporal correlation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.1769-1772
• /
• 2005

본 논문에서는 사용자의 작업을 최소화하고 결과의 정확성을 높일 수 있는 3 차원 영역 분할 알고리즘을 제시하고 있다. 경계선을 강화하고 유사영역을 평탄화하는 SRAD(Speckle Reducing Anisotropic Diffusion) 필터링은 잡음에 의한 3 차원 영역확장의 오류를 줄이고 분할 대상의 경계부분까지 안정적으로 영역을 확장시켜준다. 3 차원 영역확장 방법은 사용자에 의해 입력된 시작점을 기반으로 영역의 유사성과 집합성을 판단하는 평가함수(cost Function)를 계산하여 3 차원으로 영역을 확장시킨다. 이러한 방법을 이용할 때에 보다 효과적으로 3D MRI 데이터에 대한 영상 분할을 수행할 수 있다. 또한 논문에서 제시한 알고리즘의 검증을 위해서 분할 결과에 대한 의료진의 검증을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.141-144
• /
• 2008

본 논문에서는 세포영상을 분할하고 분류하는 알고리즘을 제안한다. 우선, 배경으로부터 세포를 분할한 후, 학습데이터로부터 얻은 Compactness, Smoothness, Moments와 같은 형태학적 특징을 추출한다. 전경세포들이 분할된 후에, 보다 정밀한 세포분석을 위해서 군집세포(Overlapped Cell)와 독립세포(Isolated Cell)를 분류 할 수 있는 알고리즘의 개발이 필수적이다. 이를 위해서 본 논문에서는 베이지안 네트워크와 각 노드에 대한 3개의 확률밀도함수를 사용하여 각 세포 영역을 분류한다. 분류된 군집세포영역은 향후 정확한 세포 분석을 위해서 군집세포가 포함하는 독립세포의 수만큼 마커를 찾고, Watershed 알고리즘과 병합과정을 거쳐 하나의 독립세포를 분리하게 된다. 현미경으로부터 얻은 세포영상에 대한 실험 결과는 이전 논문들에서 제안한 방법들과 비교했을 때, 각 군집세포의 독립세포로의 분리 이전에 세포영역에 대한 분류과정을 먼저 수행하였기 때문에 분할 성능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 1997.11a
• /
• pp.139-143
• /
• 1997

본 논문에서는 점확산함수(point spread function; PSF)의 추정을 기반으로 한 완전한 자동초점 시스템을 제안한다. 초점이 맞지 않은 영상의 정확한 PSF의 추정을 위해서, 입력 영상을 부영상으로 분할하고, 에지를 가진 부영상들의 계수함수 응답의 평균을 취한다. 초점이 맞지 않은 열화로 발생하는 PSF는 보통 영상이 물체와 배경간에 선형의 경계를 가지고 있다는 가정하에 에지의 방향을 따라 평균되어진 계단함수 응답의 차이를 따라 추정되어진다. 이렇게 예측된 PSF를 사용하여 영상복원 필터는 제한적 최소 제곱의 접근방법을 통해 구현되어진다.

• Journal of Educational Research in Mathematics
• /
• v.27 no.4
• /
• pp.727-745
• /
• 2017

This study investigated the Aristotle's continuity and the historical development of continuity of function to explore the differences between the concepts of mathematics and students' thinking about continuity of functions. Aristotle, who sought the essence of continuity, characterized continuity as an 'indivisible unit as a whole.' Before the nineteenth century, mathematicians considered the continuity of functions based on space, and after the arithmetization of nineteenth century modern ${\epsilon}-{\delta}$ definition appeared. Some scholars thought the process was revolutionary. Students tended to think of the continuity of functions similar to that of Aristotle and mathematicians before the arithmetization, and it is inappropriate to regard students' conceptions simply as errors. This study on the continuity of functions examined that some conceptions which have been perceived as misconceptions of students could be viewed as paradigmatic thoughts rather than as errors.