• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권1호
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• pp.49-60
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• 2002

본 논문에서는 물체의 모양에 대한 개략적인 정보가 주어질 때, 그 물체의 윤곽선을 획득하는 알고리즘을 제안한다. 이 기법은 주어진 모델을 확률적으로 이용하여, 결과 윤곽선의 모양이 모델의 모양과 비슷하도록 유도하며, 윤곽선 분할 과정에서 밝기의 변화량 뿐만 아니라 밝기 변화의 방향까지 고려하여 저화질 영상에도 적용될 수 있도록 하였다. 제안한 알고리즘은 다음 두 단계의 영역 분할 기법으로 구성된다. 첫 번째 근사적 영역 분할 단계에서는 밝기 변화의 방향을 고려하여 에지와, 모델들을 근거로 확률적 모델링에 의해 산출된 윤곽선이 될 확률을 이용하여 물체의 근사적인 윤곽선을 획득한다. 두 번째 세부적 영역 분할 과정에서는 제안한 씨앗점 추출 및 에지 연결(seed-point extraction and edge linking) 알고리즘을 이용하여, 근사적 윤곽선을 중심으로 윤곽 후보점을 검출하고 이들을 물체의 윤곽선을 따르도록 적절히 연결하여 최종적으로 세밀한 물체 윤곽선을 획득한다. 실험 결과에서는 제안한 기법이 영상의 배경 혹은 물체 내부의 복잡함과 잡음에 강인하며, 적외선 영상과 같은 저화질의 영상에도 적용될 수 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1049-1059
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• 2019

기존의 영역 병합을 통한 이미지 분할 방법에서는 이웃한 두 영역 사이의 정보만을 이용하여 병합 모델을 학습한다. 학습 과정에서는 두 영역 사이의 지역적인 정보뿐만 아니라 물체 정보와 같은 전역적인 정보 또한 활용 가능하므로 주어진 모든 정보를 활용하여 병합 모델의 성능을 높이는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 학습 기반의 이미지 분할 알고리즘에서 학습 시에만 사용 가능한 특권정보를 활용하는 SVM+ 방법을 제안한다. 특권정보는 학습 시에만 사용 가능한 정보이므로 전통적인 지도학습 방법으로는 학습이 불가하다. SVM+와 같은 특권정보를 학습할 수 있는 구조를 통해 지역 정보뿐만 아니라 물체 정보를 포함하여 영역 간의 병합 여부를 결정하는 모델을 학습하였다. BSDS 500 데이터 세트와 VOC 2012 데이터 세트에서 벤치마크를 수행하였으며 대부분의 평가 지표에서 개선된 성능을 보여 주었다. 특히 학습 데이터 세트가 작은 경우에 기존의 알고리즘에 비해서 월등히 뛰어난 성능을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.472-474
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• 2004

본 연구는 레거시 시스템의 인터페이스 정보로부터 의미 있는 정보를 파악하여 새로운 시스템에 통합될 수 있도록 하기 위한 기존 레거시 시스템의 인터페이스에 기반한 객체추출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 객체추출 기법은 인터레이스 사용사례 분석 단계, 인터페이스 객체 분할 단계, 객체구조 모델링 단계, 객체 모델 통합 단계 등 4단계로 구성되어 있다. 인터페이스 사용사례 분석 단계는 인터페이스 구조, 레거시 시스템과 사용자간의 상호작용 정보를 획득하는 단계이다. 인터페이스 객체분할 단계는 인터페이스 정보를 의미 있는 필드들로 구분하는 단계이며, 객체구조 모델링 단계는 인터페이스 객체들간의 구조적 관계와 협력 관계를 파악하여 모델링 하는 단계이다. 마지막으로 객체 모델 통합 단계는 객체 단위의 단위 모델들을 통합하여 추상화된 정보를 포함한 상위 수준의 통합 모델을 유도하는 단계다. 객체추출 기법에 의해 생성된 객체 통합 모델은 역공학 기술자들의 레거시 시스템 이해와 레거시 시스템의 정보를 새로운 시스템에 적용하는데 있어 효율성을 극대화할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.553-555
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• 2001

Markov Random Fields(MRF) 모델은 영상 분할 및 복원 등에 주로 사용되는 확률적 영상모델이다. 본 논문에서는 MRF 모델을 3차원으로 확장하여 분할을 위한 선 필드 모델(Line Field Model)과 움직임 검출을 위한 움직임 필드 모델(Motion Field Model)을 도입하여 동영상 내에서 움직이는 물체의 형상과 움직임을 추정한다. 제안된 방법을 이용하여 한국어 수화 동작에서 손의 형상과 이동방향을 검출하였다. 그 결과 optical flow를 사용하는 방법에 비해서 이동 방향이 왜곡되는 것을 방지하여 보다 정확한 이동 방향을 검출할 수 있었다. 또한 영상 추출의 경우에 있어서도 형상의 윤곽면과 내부가 하나의 라벨(label)로 묶이기 때문에 보다 깨끗한 영상을 추출할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1987년도 제29회 수공학연구발표회논문초록집
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• pp.31-42
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• 1987

본 연구는 유역의 지형인자를 대기행렬이론(Queueing theory)에 적용하여 하천유역의 강우-유출 관계를 해석하고, 미 계측 유역이나 자료가 결핍된 유역에 적용할 수 있는 GIUH(Geomorphologic Instantaneous Unit Hydrograph)모델의 매개변수를 결정하는데 그 목적을 두었다. GIUH모델의 개념은 유역 시스템내의 강우의 지속기간동안 유역의 출구에서 가능한 많은 경로를 추적 할 수 있을것이라는 강우 대기행렬이론의 원리에 기초를 두었으며, 적용기법은 분할법(Sub-area method)과 평균치법(Mean-value method)을 적용하였다. GIUH모델의 적용성을 증명하기 위해서, 낙동강 위천유역(유역면적 472.53km)에 적용하였으며, 분할법과 평균치법은 유역의 분할을 위해서 채택하였다. 계산된 직접 유출 수문곡선과 관측 직접 유출 수문곡선을 비교한 결과는 첨두 유출량, 도달시간, 효률계수가 매우 근접한 결과를 나타내고 있었다. 따라서, GIUH모델은 미 계측 유역이나 자료가 결핍된 유역의 유출량 산정에 광범위하게 적용할 수 있음을 알 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권10호
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• pp.1305-1313
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• 2013

본 논문에서는 경계표현 모델에 특징형상기반 단순화를 적용하는 방법을 제안한다. 특징형상기반 단순화를 위해, 경계표현 모델로부터 볼륨분해 트리가 생성된다. 볼륨분해 트리는 가산적 볼륨, 감산적 볼륨 및 필렛/라운드/모따기 볼륨들의 정규화된 불리언 연산으로 표현되며, 필렛/라운드/모따기 분해, 랩어라운드 분해, 볼륨분할 분해 및 셀 기반 분해로 구성된 단계적 볼륨분해를 이용해 생성된다. 볼륨분해 트리는 중위연산 형태로 변환되고, 볼륨들의 순서를 변경하여 CAD 모델을 단순화시킨다. 제안한 방법의 검증을 위해, 프로토타입 시스템을 구현했고, 테스트 케이스에 대한 CAD 모델 단순화 실험을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 경계표현 기반 CAD 모델의 단순화에 유용함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권11호
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• pp.305-310
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• 2021

의료분야 인공지능 기술이 분석과 알고리즘 개발에 중점을 두었으나 점차 제품으로 서비스하기 위한 Web 애플리케이션 개발로 변화되고 있다. 본 연구는 복부 CT 영상에서 요로결석(Urinary Stone) 분할모델과 이를 기반으로 한 인공지능 웹 애플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 의료영상 분야에서 이미지 분할을 목적으로 제안된 End-to-End 방식의 Fully-Convolutional Network 기반 모델인 U-Net을 사용하여 모델을 개발하였다. 그리고 Python 기반의 Flask라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 AWS 클라우드 기반 웹 애플리케이션으로 개발하였다. 끝으로 모델 서빙으로 요로결석 분할모델이 예측한 결과를 인공지능 웹 애플리케이션 서비스 수행 결과로 보인다. 제안한 AI 웹 애플리케이션 서비스가 선별 검사에 활용되기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.335-344
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• 2018

모바일 AMOLED 디스플레이의 소모 전력을 소프트웨어 수준에서 참조하기 위해서는 소모 전력에 대한 모델이 필요하다. 하지만, 전력 모델을 얻기 위한 기존 연구들은 전력 측정 활동을 위한 실험 환경 및 장비가 필수적으로 요구되었다. 또한, 모델링을 위해 사용된 RGB 값의 조합이 무분별하고, 매우 적어 RGB 값들 간의 상호 영향을 모델에 반영하기 어려웠다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 RGB 색 공간분할 기법 및 으로 구성된 맵핑 테이블 제공 방법을 제안한다. 제안된 분할 기법을 통해 색과 함께 전력을 고려하며 RGB 조합들을 샘플링하고, 제안된 맵핑 테이블 제공 방법에 따라 샘플링된 RGB 조합들로 구성된 맵핑 테이블을 생성한다. 실험을 통해 색 차원과 전력 차원에서의 분할 기법에 따른 샘플들의 특징을 분석하였고, 이를 바탕으로 AMOLED 디스플레이에 대한 맵핑 테이블을 생성하였다. 더불어, 맵핑 테이블을 활용하여 각기 다른 4개의 전력 모델을 평가함으로써 맵핑 테이블의 재사용 가능성을 확인하였다. 이러한 맵핑 테이블은 연구자들에게 제공되어 전력 측정 활동 없이도 전력 모델을 생성하는데 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.206-208
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• 2000

본 논문은 칼라 정보와 움직임 정보를 이용한 객체 분할 기법의 설계에 대하여 소개한다. 객체 분할 알고리즘은 L*u*v 공간의 칼라 특성과 움직임 특성을 결합하여 설계하였다. 즉 공간 분할은 mean shift 칼라 클러스터링 알고리즘(color clustering algorithm)을 사용하여 중심 칼라 영역에 따라 동일한 칼라 지역으로 통합한다. 시간 분할은 움직임 검출을 위하여 affine six parameter 움직임 모델과 optical flow equation를 이용하여 움직임이 발생한 부분을 검출한다. 다음에 공간 분할과 시간 분할에 따라 결과를 통합하고 MAD(mean absolute difference)를 사용하여 객체를 추출하는 알고리즘을 설계하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권6호
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• pp.843-852
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• 2001

소프트웨어의 오류에 대한 통계를 보면 구현단계보다 분석과 설계 단계에 더 중요하고 많은 오류가 유입된다. 따라서 소프트웨어의 분석 및 설계 작업의 결과인 디자인 모델이 요구에 맞게 설계되었는지, 또는 구조적으로 적합한지 잘 점검할 필요가 있다. 이 논문에서는 객체지향 설계 방법으로 사용되고 있는 UML로 표현된 설계 모델을 효과적으로 테스트할 수 있는 방법에 대해 논의하였다. UML 모델을 이루는 각 요소들에 대한 제약조건을 OCL(Object Constraint Language)로 기술하고 카테고리 분할 방법을 이용하여 UML모델을 테스트하기 위한 데이터를 생성하는 방법을 제안하였다. 생성된 테스트 데이터를 이용하여 객체지향으로 설계된 모델뿐만 아니라 개발된 시스템의 기능 테스트를 수행할 수 있다.