• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.84-92
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• 2011

바이오 영상에서 세포 영역의 자동 분할 기술은 생물학자들이 복잡한 세포의 기능을 이해하는데 도움을 주고, 수작업을 통해 세포를 분석하던 일들을 자동적으로 처리해주는 매우 중요한 기술이다. 기존의 멀티채널 영상으로부터 세포핵 및 세포를 분할하는 방법은 DNA 채널을 이용하여 세포핵을 검출하고, 이를 초기 윤곽으로 하여 Actin 채널에서 밝기 기반의 Active Contour 모델을 통해 세포를 분할하는 2 단계의 과정을 거친다. 그러나 세포 분할 과정에서 채널 간 상관성으로 인해 발생하는 세포 내 불균일한 밝기 문제를 고려하지 않은 채, 밝기 기반의 Active Contour 모델을 적용하여 분할의 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 DNA 와 Actin 채널 간 상관성을 고려하여, DNA 채널 정보를 통해 Actin 채널 내부의 밝기를 균일하게 보정함으로써 밝기 기반의 Active Contour 모델이 세포 분할에 잘 적용 될 수 있는 전처리 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 제안 전처리 과정을 거친 세포 분할 방법의 성능이 기존 방법에 비해 객관적, 주관적으로 크게 향상됨을 증명한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.319-326
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• 2015

본 논문에서는 3차원 역학 모델을 이용한 폐 결절 분할 방법을 제안한다. 제안된 폐결절 분할 방법은 세 가지 과정으로 구성된다. 첫 번째, 초기 3차원 역학 모델을 생성한다. 생성된 모델은 삼각형 메쉬로 구성되어져 있고 구의 형태를 갖는다. 두 번째, 구성된 초기 모델의 점들을 변화시킨다. 세 번째, 각각의 변화에 따라 외부 에너지와 내부에너지를 계산 한다. 내부 에너지는 형태 기반 에너지로 구성되어 있고, 외부에너지는 음영값 기반 에너지로 구성된다. 이 초기 모델을 변화시키고, 변화에 따른 에너지의 최소값을 찾는 과정을 반복한다. 모델의 에너지가 수렴되면 이를 이용하여 결절을 분할한다. 제안된 방법은 기존 방법에 비하여 정확도가 크게 개선되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.85-95
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• 2003

본 논문은 Snake 모델을 이용하여 동영상에서 주위 환경 변화에 적응 가능한 다중 이동 객체 추적 시스템을 제안하였다. Snake 모델은 배경이 복잡한 영상에 대해선 객체의 윤곽선을 정확히 표현하지 못하므로 영상분할 시 초기 위치에 따라 민감하게 영향을 받는다. 제안된 시스템은 프레임간의 차(difference)영상을 이용하여 배경영상을 획득하고, 픽셀의 인접성을 조사하여 객체를 분할하고 위치 특징 값을 구하며, 분할된 특징 값들을 Snake모델의 초기 위치 값으로 부여함으로써 초기 위치 값에 민감한 Snake 모델을 개선하였다 또한 본 시스템은 복잡한 배경 영상을 단순화하고, Snake를 이루는 각 정점들을 객체의 위치로 놓이게 함으로써 탐색 공간을 줄였다. 30fps로 저장된 AVI파일을 적용함으로써 다중 이동차량 추적 시스템으로의 응용 가능함을 보였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.417-420
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• 2015

본 연구는 탄소 빔의 분할조사 후 세포생존율 (Surviving Fraction, SF) 값에 따른 Linear-Quadratic model, Incomplete Repair model, Marchese model의 결과값을 비교하기 위해 진행하였다. 탄소 빔을 4fraction까지 조사한 후 얻은 세포생존율 값을 바탕으로 mathematica 프로그램 (ver 9.0)을 이용하여 각각의 모델로 결과값을 얻어 비교해 보았다. 그 결과 즉시 NB1RGB를 시딩한 값은 repair가 감안되지 않은 LQ 모델이 적합하였지만 fraction 시행한 후의 결과값은 오차를 보였다. 따라서 Potentially Lethal Damage Repair (PLDR)과 Sublethal Damage Repair (SLDR)의 발생을 각각 감안한 repair 모델을 이용하여 적합한지 판단하였다. 이를 바탕으로 탄소 빔의 분할 조사 시 LQ 모델에 각각의 repair의 양을 감안한 새로운 회복 관련 모델의 적용 가능성을 보고자 하였다.

• 정보기술응용연구
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• 제1권3_4호
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• pp.1-23
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• 1999

본 연구에서는 HMM(Hidden Markov Model) 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 음소열의 표본 집합(훈련패턴 집합)을 입력으로 하는 음성의 자동 분할 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 자연스럽게 발음되어진 연결음 음성으로부터 표준 음소모델을 생성한다. 본 시스템의 구성은 초기화 과정, HMM학습과정 그리고 Levelbuilding을 이용한 분리 및 CLustering 과정으로 구성되어 있다. 초기화 과정에서는 제어 정보를 이용하여 훈련패턴 집합으로부터 초기 음소 집합 군을 생성한다. Levelbuilding을 이용한 분리 및 Clustering 단계에서는 음소 모델과 제어 정보를 이용하여 훈련패턴들을 음소 단위로 분리하고, 분리된 후보 음소들을 Clustering하여 음소집합 군을 생성한다. 음소모델의 구성에 변화가 없을 때까지 이 작업을 반복 수행하여 최적의 음소모델을 생성한다. 본 연구에서는 3개 이하의 숫자단어로 구성된 연결되어 음성 패턴을 대상으로 실험하였다. 연결단어에 대한 음소의 표준모델 생성과정에서 가장 중요한 처리인 훈련패턴의 자동분할 과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.123-130
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• 2000

본 논문은 고정된 카메라에서 얻어진 연속 영상으로부터 능동 윤곽선 모델을 이용하여 이동 물체의 윤곽선을 추출하는 방법을 제안한다. 주위 환경 변화에 강인한 처리를 위해 적응 배경 모델을 사용하였다. 물체 분할 모델은 얻어진 배경 영상과 현재 영상의 차영상으로부터 국부 영상의 임계값 이상의 화소를 찾아 연결한 영역을 분할하며, 형태학적 필터에 의하여 이동 물체의 경계 부분에서 발생하는 잡음을 제거하였다 분할된 이동 물체 윤곽선은 능동 윤곽선 모델을 이용하여 보다 정확한 이동 물체의 경계를 추출한다. 제안한 방법을 사용하여 도로 영상에서 실험한 결과를 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.271-274
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• 2004

기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 중 분절 단위 비교 방법은 전역적 방법과 점단위 방법에 비하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 본 연구에서는 분절 단위 비교 방법을 이용한 서명검증의 신뢰도를 향상시키기 위해 두 가지 형태의 모델을 구축하였다. 우선 기존에 사용된 구간 분할 매칭 방법을 사용하여 매칭도를 산출하였다. 다음으로 서명의 분할된 영역을 주성분 분석 기법에 의해 특징 벡터를 산출한 후 HMM에 의해 서명 모델을 구축하였다. 산출된 두 특징을 융합하는 방법으로는 SVM 분류기를 사용하였다 실험 결과 제안된 기법은 분절 단위 기반의 구간분할매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.753-755
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• 1999

본 논문에서는 동영상에서 움직임 벡터를 찾는 방법 중의 하나인 BMA(Block Matching Algorithm)를 워크스테이션 클러스터(cluster of workstations) 환경하에서 구현하고 이에 대한 성능 분석 모델을 제시한다. 동영상에서 움직임 벡터를 찾는 BMA는 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 방법으로 병렬화를 통해 처리 속도를 단축시킬수 있는 알고리즘이다. 그러나 워크스테이션 클러스트 환경하에서는 데이터의 분할 및 각 노드간의 통신방법에 따라서 전체적인 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 최적의 데이터 분할 및 각 노드간의 통신을 최소화하는 병렬 BMA를 설계.구현한다. 또한 데이터의 분할 및 각 노드간의 통신을 고려한 성능 모델을 제시하여 프로세서의 증가 및 데이터의 분배에 따른 성능을 예측하고, 실험 결과를 통하여 제시한 모델의 타당성을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.234-236
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• 2023

Edge AI 환경에서의 DNNs 학습 방법 중 하나인 분할 학습은 모델 전도 공격으로 인해 입력 데이터의 프라이버시가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 분할 학습 환경에서의 모델 전도 공격에 대한 기존 방어 기술들의 한계점을 회피할 수 있는 TrapMI 기술을 제안하고, 이를 통해 입력 이미지를 원 본 데이터 세트의 도메인에서 특정 타겟 이미지 도메인으로 이동시킴으로써 이미지 복원의 가능성을 최소화시킨다. 추가적으로, 테스트 과정에서 타겟 이미지의 정보를 알 수 없는 제약을 회피하기 위해 AutoGenerator를 구축한 후 실험을 통해 원본 데이터 보호 성능을 검증한다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제27권1호
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• pp.91-110
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• 2024

본 연구의 목적은 이 통합모델인 직사각형 분할 모델을 초등학교 교실에서 교수·학습하였을 때, 학생들이 이 통합모델을 어떻게 이해하는지, 분수 나눗셈 상황들 사이의 관계를 어떻게 구성하는지 알아보는 데 있다. 이 연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 제수의 역수를 곱하는 이유나 역수의 의미를 상기시키기 위해서 분수의 나눗셈식을 측정 맥락이나 단위 비율 결정 맥락으로 해석하여 계산 과정을 설명할 필요가 있다. 둘째, 직사각형 분할 모델은 분수의 나눗셈식을 측정 맥락으로 해석할 때 기존 모델에서 나타나는 우회적이거나 부적절한 부분을 보완할 수 있다. 또한 카테시안 곱의 역 맥락의 문제에서 표준알고리즘을 도출하기에 적절한 모델이라고 할 수 있다. 셋째, 카테시안 곱의 역 맥락에서 직사각형 분할 모델은 측정 맥락과 단위 비율 결정 맥락에서의 계산 과정을 자연스럽게 드러낼 수 있다. 그리고 하나의 나눗셈식이 왜 두 가지 해석이 가능한지를 보여줄 수 있어 통합모델로 사용할 수 있다.