3차원 볼륨데이터에서 분할 대상영역의 밝기 값이 다양하면서 밝기 값이 유사한 영역과 인접한 경우 3차원 영역확장(region growing) 방법을 사용하여 영역을 분할하기 위해서는 영역확장의 중요한 요인인 동질성 기준 값의 적절한 선택이 요구된다. 본 논문에서는 영역 복셀(voxel)의 1차 미분 값의 크기인 기울기 크기(gradient magnitude)만으로 영역의 경계를 찾기가 쉽지않은 대상의 분할을 위해 볼륨데이터의 지역적인 밝기 값의 변화의 특징을 고려하면서 분할 대상영역의 복셀의 2차 미분(second partial derivation)을 행렬의 요소(element)로 갖는 Hessian 행렬의 고유치(eigenvalue)를 영역확장의 문턱치 결정에 이용하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 문턱치의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 3차원 영역확장의 단점을 보완하였다.
본 논문에서는 2차원 X-ray 영상을 이용하여 3차원 영상을 얻기 위한 전처리 과정으로 2차원 X-ray 영상에서 원하는 뼈 영상을 분할하기 위한 능동적 대퇴골 분할 기법에 대해 제안하고 구현하였다. X-ray 영상의 주된 화질 저하 요인인 잡음을 제거하고 에지 및 밝기 검출을 통하여 정확하고 빠른 뼈 영상 분할 기법을 구현하였고 대퇴골 영상을 통해 검증하였다. 이를 통해 최소한의 2차원 X-ray 영상을 이용하여 3차원 뼈 모델링을 구현하는데 필요한 뼈 영상을 획득하였다.
본 논문은 영상 내에서 영역을 분할하여 영상 잡음을 효과적으로 제거하는 기법을 제안한다. 제안한 방법을 통해 잡음 영상을 영역 분할 경우 잡음부분까지 영역 분할되는 문제가 발생하기 때문에 잡음 영상을 저대역(Low-pass) 필터를 통과함으로써 잡음을 최소화한다. 저대역 필터를 통과한 영상에서 에지를 추출하여 비정상적인 에지의 추출을 방지함으로써 영상이 가진 근본적인 에지를 정확하게 추출한다. 획득한 에지 정보를 바탕으로 각 영역간의 히스토그램의 평균 오차를 이용하여 영역을 분할한다. 분할된 영역은 각 영역별로 저대역(Low-pass) 필터를 통과시킴으로써 영역에 맞는 잡음 제거를 통해서 더욱 빠르고 효과적으로 제거한다. 본 논문의 방법은 기존의 학습을 통한 잡음 제거 방법과 다르게 학습 시간이 요구되지 않으며, Non-local Means의 방법과 다르게 큰 연산량을 요구하지 않기 때문에 유사한 성능으로 빠른 잡음 제거를 할 수 있다.
의미론적 분할(Semantic Segmentation)은 이미지 내의 객체 및 배경을 픽셀 단위로 분류하는 작업으로 정밀한 탐지가 요구되는 분야에서 활발히 연구되고 있다. 기존 어텐션 기법은 의미론적 분할의 다운샘플링(Downsampling) 과정에서 발생하는 정보손실을 완화하기 위해 널리 사용됐지만 고정된 Convolution 필터의 형태 때문에 객체의 형태에 따라 유동적으로 대응하지 못했다. 본 논문에서는 이를 보완하고자 Deformable Convolution과 셀프어텐션(Self-attention) 구조기반 어텐션 모듈을 사용한 의미론적 분할 모델을 제안한다.
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.
본 논문에서는 색상 및 깊이 기반 영상 분할 기법을 제안한다. 계층화된 영상 분할을 수행하기 위해서 색상을 기준으로 영상을 과분할 한 후, 과분할 영역의 깊이를 기준으로 영역 병합을 수행한다. 적은 개수의 화소로 이루어진 병합 영역을 제거하기 위해서 인접한 분할 영역 중 화소 수가 많은 영역에 병합시키는 이상영역 처리 기법을 수행한다. 제안하는 영상 분할 기법을 기존의 데이터셋 및 키넥트 취득 영상에 적용하여 신뢰도 높은 객체 단위 영상 분할이 이루어짐을 확인한다.
본 논문은 영역 모니터링 질의를 효율적으로 처리하는 기법에 대해서 다룬다. 기존의 영역 모니터링 질의 처리를 위해서 사용된 중앙 집중식 기법은 이동 객체가 서버에 주기적으로 자신의 위치 업데이트를 전송하고, 서버가 질의 결과를 지속적으로 업데이트 한다고 가정한다. 그러나 이러한 가정은 많은 양의 위치 데이터 전송으로 인해 시스템 성능을 크게 저하시킨다. 최근, 영역 모니터링 질의 처리를 위한 몇 가지 분산 기법들이 제안되었다. 분산 기법에서 서버는 각 이동 객체에게 I) 작업 공간의 서브 공간인 상주 도메인과 ii) 몇 개의 인접 질의 영역을 할당한다. 각 이동 객체는 상주 도메인을 벗어나거나 질의 영역의 경계를 가로지를 경우에만 서버에게 자신의 위치를 전송한다. 상주 도메인 및 인접 질의 영역을 이동 객체에 할당하기 위해서 서버는 작업 공간을 반복적으로 동일하게 반으로 분할하여 생성되는 질의 색인 구조를 사용한다. 하지만 이와 같은 색인 구조는 불필요한 분할이 발생하게 되므로 시스템의 성능 저하를 발생시킨다. 본 논문에서는 불필요한 분할을 줄이기 위해서 적응 분할 기법을 제안한다. 적응 분할 기법은 I) 질의 영역과 결과 서브 공간의 공간적 관계와 ii) 질의 영역의 분포를 고려하여 동적으로 작업 공간을 분할한다. 본 논문에서는 기존의 색인 구조인 QR-tree에 본 논문에서 제안한 새로운 분할 기법을 적용하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안 된 분할 기법의 효율성을 검증했다.
웹 상에서 XML 문서의 수요가 증가함에 따라 XML 문서를 자원으로 갖는 웹 서비스 응용들이 증가하고 있다. 이들 웹 서비스 응용에서 질의 처리 시 성능 향상을 위해 XML 데이타에 대한 뷰 메커니즘을 고려할 수 있다. XML 질의 결과를 실체뷰로 유지하고, 하부 XML 문서에 대한 원래의 질의를 관련된 실체뷰에 대한 질의로 변환하여 수행한다면 질의 응답시간을 줄일 수 있을 것이다. 실체뷰를 이용한 질의 처리의 유형으로는 $\circled1$ 실체뷰로부터 원하는 결과를 모두 얻을 수 있는 유형과 $\circled2$ 질의 결과의 일부는 실체뷰에 존재하지만 일부는 하부 XML 문서로 부터 검색해야 하는 유형이 있다. 본 논문에서는 두 번째 유형에 대하여 연구한다. 본 논문의 질의는 여러 XML 질의어들이 갖는 핵심적인 기능 중 하나인 XML 경로 표현식이다. 본 논문에서는 먼저, XML 저장소 내 하부 XML 문서들로부터 도출된 XML 실체뷰의 저장 구조를 제시 한 후, 주어진 XML 질의를 실체뷰에 대한 질의와 하부 데이타에 대한 질의로 분할하는 알고리즘과 분할 질의의 결과를 통합하는 알고리즘을 제시한다. 그리고, 성능 평가를 통하여 실체뷰를 이용한 질의 분할 처리가 성능 향상을 가져오는 조건을 구한다.
영상분할은 주어진 영상을 비슷한 성질을 지니는 영역들로 나누는 과정으로 컴퓨 터 비젼 분야에서 매우 오래 되었으면서도 어려운 문제이다. 지금 까지 많은 영상 분 할 방법들이 개발되었으며, 이러한 영상 분할 방법들을 평가하려는 연구가 계속되고 있으나 영상 분할의 특성상 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 영상 분할 방법을 자 동으로 평가하기 위하여 일반적으로 적용 가능한 평가 기준을 제시한다. 하나의 평가 기준이 가지는 약점을 보완하기 위하여 네 개의 평가기준, 즉 영역 경계선에 존재하 는 화소들의 차이 정도, 영역 경계선과 에지와의 일치 정도, 영역들 간의 유사 정도 및 영역들 간의 차이 정도를 통합한 평가 기준을 제시한다. 실험 결과를 통하여 제안 한 영상 분할 평가 방법이 매우 타당함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Gray Scale과 이미지 분할 방법을 이용하여 OMR 답안지에 대한 자동 채점처리 시스템을 구현하였다. 제안한 방법은 취득된 이미지를 이용하여 Gray Scale과 이미지 분할 방법으로 객관식 선다형 답란의 OMR 데이터를 추출하였다. 또한 뒷면의 단답식 서답형 답란의 On-Line 채점을 할 수 있도록 하는 시스템을 개발하여 실제로 구현하였다. 그 결과 단답식 서답형을 채점하는 채점교사들은 자유롭게 주어진 기간내에 시간과 장소에 구애를 받지 않고 채점을 완료 할 수 있었고, 객관식 선다형의 채점은 추가로 OMR 판독기에 의한 처리를 하지 않아 시간적으로 많은 이점이 있었다. 향후 단답식 서답형의 경우에도 이미지처리를 활용하여 자동 채점을 하게 된다면 각 급 학교 및 국가에서 시행하는 대량의 답안지의 채점업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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