• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.303-306
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• 2011

본 논문에서는 인물 위주의 스테레오 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 영역분할 스테레오 정합 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 두 대의 스테레오 카메라로부터 획득된 영상에서 임계값을 이용하여 전경을 제외한 배경을 먼저 제거하고, 배경이 제거된 영상으로부터 초기 변이지도(disparity map)와 R, G, B, white 4개의 색상 성분으로 분할한 영상을 생성하게 된다. 각 색상 정보로 분할된 영상의 경계(edge) 성분을 추출하고, 추출된 경계에서 정합 창을 이용하여 변이를 추정하고 각 색상 정보의 변이지도를 적절히 조합하여 최종 변이지도를 생성하게 된다. 실험 결과 제안한 기법이 기존의 영역기반(window based) 정합기법 등보다 인물 위주의 스테레오 영상에서 더 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.970-981
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• 1991

본 연구에서는 총괄 열 흡수율법과 분할법이 지니고 있는 전열 해석상의 한계 를 보완하고 슬래브 가열로의 전열해석에 실질적으로 적용하기 위하여, 분할법으로 내 내 분위기 온도를 계산하고 이로부터 슬래브의 노내 온도이력을 예측하는 계산모델을 제시하였다. 계산모델의 유용성 확인을 위하여는, Fig.1에 보인 바와 같은 최대 슬 래브 처리량이 235ton/hr인 후판 가열로를 대상으로 하여, 노내 분위기 가스 온도 및 슬래브의 온도이력을 측정하고 이를 계산 결과와 비교하였다. 이와 아울러 연료유량, 슬래브 재로시간(residence time) 및 장입 온도등의 조업조건 변화가 분위기 가스온도 와 슬래브의 온도이력에 미치는 영향을 검토하여 가열로의 효율적 조업을 위한 자료를 제시하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.68-71
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• 2010

극심한 고온 및 고압 환경에 노출되기 쉬운 항공우주 구조물에서 발생하는 기계적 삭마 현상을 해석하기 위하여 영역/경계 분할법을 적용한 삭마 해석 모델을 제안하였다. 영역 및 경계는 상변화 현상에 의한 비선형 거동을 하는 삭마 부영역과 선형 거동을 하는 선형 열탄성 부영역, 공유면, 경계 공유면으로 분할하였다. 삭마 재료 내부의 열분해 반응은 엔탈피 방법을 이용하였으며, 표면 침식 반응은 공기역학적 전단 응력과 삭마 재료의 전단 강도를 기반으로 매칭 기법을 이용하였다. 화학적 및 열적 삭마는 고려하지 않았으며, 간단한 수치 해석을 통해서 기본적인 기계적 삭마 특성을 분석하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1181-1183
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• 2022

신생아 호흡곤란증후군(RDS, Respiratory Distress Syndrome)은 미숙아 사망의 주된 원인 중 하나이며, 이 질병은 빠른 진단과 치료가 필요하다. 소아의 x-ray 영상을 시각적으로 분석하여 RDS 의 판별을 하고 있으나, 이는 전문의의 주관적인 판단에 의지하기 때문에 상당한 시간적 비용과 인력이 소모된다. 이에 따라, 본 논문에서는 전문의의 진단을 보조하기 위해 심층 신경망을 활용한 소아 RDS/nonRDS 판별 방법을 제안한다. 소아 전신 X-ray 영상에 폐 영역 분할을 적용한 데이터 세트와 증강방법으로 추가한 데이터 세트를 구축하며, RDS 판별 성능을 높이기 위해 ImageNet 으로 사전학습된 DenseNet 판별 모델에 대해 구축된 데이터 세트로 추가 미세조정 학습을 수행한다. 추론 시 입력 X-ray 영상에 대해 MSRF-Net 으로 분할된 폐 영역을 얻고 이를 DenseNet 판별 모델에 적용하여 RDS 를 진단한다. 실험결과, 데이터 증강과 폐 영역을 분할을 적용한 판별 방법이 소아전신 X-ray 데이터 세트만을 사용하는 것과 비교하여 3.9%의 성능향상을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1256-1257
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• 2022

분할 맵 기반 얼굴 합성 분야의 기존 연구들은 피부 영역을 하나의 라벨로 취급한다. 이는 피부 내 미세한 요소를 표현하지 못하며 고해상도 영상 합성 성능 부족이라는 결과를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하고자 분할 맵에 주름, 모공, 홍조와 같은 피부 요소를 추가하여 이로부터 얼굴 영상을 합성하는 기법을 제안한다. 기존 분할 맵 기반 영상 합성 연구에 제안하는 기법을 적용하여 정량적 및 정성적 비교를 통해 성능이 개선됨을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.727-730
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• 2024

최근 딥러닝 기술이 급속히 발전하며 현대 사회의 다양한 응용분야에서 빠르게 적용되고 있다. 특히 영상 기반의 딥러닝 기술은 자연어 처리와 함께 인공지능 기술의 핵심 연구 분야로 많은 연구가 진행되고 있다. 논문에서는 최근 많은 연구가 진행되고 있는 영상의 의미적 분할 (Semantic Segmentation) 성능을 향상하기 위한 연구를 진행한다. 특히 모델에서 고정밀의 의미적 분할을 수행할 수 있도록 추가적인 정보로써 의사 깊이맵 (Pseudo Depth-Map)을 활용하는 방법을 제안하였다. 더불어, 의사 깊이맵을 모델 상에서 효과적으로 학습시키기 위하여 다중 디코더 모델과 학습 효율을 높이는 학습 스케줄링 전략을 제안한다. 의사 깊이맵과 다중 디코더 모델 기반의 제안 모델은 기존 의미적 분할 모델과 비교하여 iIoU 기준 2%의 성능 향상을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제35권5호
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• pp.358-367
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• 2016

음원의 위치를 찾는 SSL(Sound Source Localization)은 로봇과의 인터페이스, 화상회의, 스마트 자동차 등 여러 분야에서 꼭 필요한 기술이다. 일반적으로 음원의 위치 정보를 활용하는 기술들은 주로 측정 장치에 대한 음원의 각도 정보를 찾아서 이용하고 있다. 그러나 음원의 위치에 대한 각도를 추정할 때 이용하는 사인 역함수의 비선형적인 특성으로 추정된 각도에 오차가 발생하며, 이에 대한 방안으로 마이크가 담당하는 영역을 분할하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 마이크 어레이 패턴에 따른 영역분할 방법을 제안하고 음원의 위치를 2차원상의 평면 좌표로 특정하는 방법으로 위치 추정 성능을 평가하였다. 실험에서 잡음에 강인한 GCC-PHAT(Generalized Cross Correlation Phase Transform) 방법을 사용했으며, 마이크 어레이의 패턴은 마이크 3개와 4개로 삼각형과 사각형 두 종류로 구성하였으며, 100개의 음성 데이터로 실험한 결과 실제 환경에서는 3개의 마이크 어레이를 사용해서는 영역 분할 해상도가 낮아서 음원의 위치를 정해진 특정 범위내로 추정하는데 실패했으나, 4개 마이크를 이용하여 해상도를 높였더니 위치추정 성공률이 67 %로 크게 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.32-39
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• 2009

동화상의 부호화 효율향상을 위하여 유전적 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)을 이용하여 영역 분할하는 방법을 제안한다. 유전적 알고리즘은 함수치만을 이용하여 큰 탐색공간으로부터 최적의 조합을 축차적으로 찾아내는 방법이다. 이동추정과 영역분할을 동시에 진행함으로써, 이동 벡터를 화면내의 작은 블록이나 화소의 각각에 할당하고, 그것을 부호화 정보량과 신호 대 잡음비의 관계로부터 최적화 문제로 변환할 수 있다. 즉, 이동보상예측 부호화에는 영역분할과 이동 추정은 서로 밀접하게 관계되어 있다. 이것은 부호량과 S/N비를 최적화하는 것으로서 화면 속의 각 블록에서 이동 벡타를 최적의 상태로 배치하는 것이다. 그러므로, 본 논문에서는 최적인 영역분할 결과를 얻기 위하여 GA의 데이터형과 그 데이터의 처리 방법에 대해서 검토하였다. 또한, 테스트 화상을 이용한 컴퓨터시뮬레이션을 통하여 제안 방법의 유효성을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.177-190
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• 2009

노후수도관 개량사업은 예산상, 시공상 등의 여러 제약조건에 의해서 장기적인 계획 하에 시행되게 된다. 본 연구에서는 연구대상지역에서 1992년부터 1997년 사이에 기록된 누수 위치좌표 약 8,000개를 이용하여 누수 위치들 간의 공간적 상관관계에 대한 계층적 군집분석을 수행한다. 계층적 군집분석방법 중 최단 연결법, 최장 연결법 및 평균 연결법을 적용하여 연구대상지역을 누수위치의 공간적 상관관계에 따라 분할하였으며, 각 군집 방법 별로 분할된 구역들을 비교하여 연구대상지역에 가장 적절한 군집 분석방법을 제시한다. 제시된 최적의 군집분석 방법을 이용하여 연구대상지역을 누수 위치들을 군집으로 분할한 후 군집으로 분할된 각 구역의 단위면적당 누수건수를 산정하고 이에 따라서 분할된 구역들에 대한 상수관망 유지관리 우선순위를 결정한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1091-1100
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• 2022

딥러닝 기술의 진보와 함께 다양한 국내외 고해상도 원격탐사 영상의 활용이 가능함에 따라 딥러닝 기술과 원격탐사 빅데이터를 활용하여 도심 지역 건물 검출과 변화탐지에 활용하고자 하는 관심이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 고해상도 원격탐사 영상의 의미론적 건물 분할을 위해서 건물 분할에 우수한 성능을 보이는 DeepResUNet 모델을 기본 구조로 하고 잔차 학습 단위를 개선하고 Convolutional Block Attention Module(CBAM)을 결합한 새로운 건물 분할 모델인 CBAM-DRUNet을 제안한다. 제안한 건물 분할 모델은 WHU 데이터셋과 INRIA 데이터셋을 이용한 성능 평가에서 UNet을 비롯하여 ResUNet, DeepResUNet 대비 F1 score, 정확도, 재현율 측면에서 모두 우수한 성능을 보였다.