• 전자공학회논문지CI
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• 제43권1호
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• pp.53-66
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• 2006

본 논문에서는 전체 차원으로 데이터베이스 내의 모든 영상에 대해 순차적인 검색을 했을 때의 상세 검색 결과와 동일한 적합성을 유지하면서 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있는 통합 검색 시스템을 제안한다. 통합 검색 시스템은 적합성을 유지하는 서로 다른 두 독립적인 시스템이 병합되어 있다. 하나는 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 시스템이고 나머지 하나는 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 시스템이다. 각각의 방법은 1단계에서 상세 검색에서의 검색 결과를 항상 포함하는 후보 영상들을 추출하고, 추출된 후보 영상들을 대상으로 2단계 검색에서 전체 차원으로 재 검색을 한다 그러므로 각 방법과 통합 검색 방법은 모두 상세 검색을 수행했을 때와 동일한 검색 결과를 얻게 된다. 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 방법은 Cauchy- Schwartz 부등식의 성질을 이용하여 특징 벡터를 차원 축약하여 검색에 사용하는 방법이다. 이때 전체 검색 시간을 최소로 하는 최적 차원 축약율이 존재하게 되고, 이를 후보 영상 추출을 위한 1차 검색에 적용하게 된다. 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 방법은 재귀적인 2-means 클러스터링을 통해 각 클러스터의 반경이 동일하게 동적으로 분할하는 방법이다. 동일한 적합성 유지를 위해 유사도 기준이 보정된 질의를 통해 1단계 검색에서 후보 클러스터를 추출하고, 2단계 검색에서 후보 클러스터 내의 영상을 대상으로 최종 결과 영상들을 얻게 된다. 통합 검색 방법은 위의 두 검색 방법을 통합한 것으로 서로 독립적인 두 방법을 동시에 적용함으로써 검색 시스템의 성능을 훨씬 더 향상시킬 수 있다 제안하는 방법은 상세 검색의 적합성을 유지하면서도 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있음이 실험을 통해 입증되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.185-191
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• 2007

윈격탐사 영상은 파장대에 따라 나누어진 여러 개의 밴드로부터 수집된 다중분광 이미지 데이터이다. 위성영상 분류는 원격탐사 처리 과정에 있어서 가장 중요한 분석 기법으로써 영상을 구성하는 각각의 화소들 중 비슷한 분광 특성을 갖는 것끼리 집단화시켜주는 방법이다. 본 논문에서는 PFCM 알고리즘을 응용한 원격탐사 영상의 패턴분류 방법에 관하여 연구하였다. PFCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터 중심과의 거리에 대한 소속정도를 고려한 FCM 클러스터링 알고리즘과 데이터와 해당 클러스터 중심과의 거리에 의존하여 패턴의 전형성(typicality)을 고려한 PCM 클러스터링 알고리즘을 결합한 방법이다. 본 연구에서는 분류 항목별 학습데이터를 선정한 후 이를 PFCM 알고리즘에 적용하여 감독분류를 수행하였다. Landsat TM과 IKONOS 원격탐사 위성영상을 이용하여 PFCM 알고리즘의 적용성을 검증하였다. PFCM 알고리즘을 이용한 감독분류는 PCM, FCM 분류방법보다 좋은 결과를 보여주었으며, 또한 전통적인 분류방법인 최대우도분류보다도 정확도가 더 높은 결과를 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.301-302
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• 2013

본 논문에서는 초음파 영상에서 퍼지 C-Means 클러스터링을 이용한 양자화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 나타난 명암도를 이용하여 n개의 그룹으로 클러스터링한다. 그리고 각 클러스터의 중심 값을 기준으로 정렬한 뒤, 각 그룹에 지정된 색상을 요부 초음파 영상에서 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 기법을 적용한 요부 초음파 영상과 일반적으로 자주 이용되는 히스토그램 기반 양자화 기법을 적용한 요부 초음파 영상을 비교하였을 때, 본 논문에서 제안하는 퍼지 C-Means 클러스터링을 이용한 양자화를 적용한 영상이 근육 내의 지방을 분석하는데 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권3호
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• pp.90-97
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• 2007

지문인식 시스템이 높은 신뢰도를 가지기 위해서는, 정확한 특징 정보 검출이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 지문 영상내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있는 효율적인 주름선 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 각 화소에 대하여 1차원 방향성 slit을 적용한 다음 slit에 해당하는 화소의 평균 밝기 값과 분산을 이용하여, 화소가 주름선 후보 영역인지를 결정하고 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 후보 영역에 해당하는 화소의 주름선 방향에 의하여 8개의 영상으로 분해한 다음, 각 방향별 분해 영상에서 주름선 영역의 성질을 이용하여 주름선 클러스터를 검출한다. 마지막으로 각 방향별 분해 영상의 주름선 클러스터들을 합성함으로써 주름선 영역을 검출한다. 제안한 방법을 구현하고 실험한 결과 주름선 검출에서 높은 정확성을 나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.239-241
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• 2015

본 논문에서는 클러스터 개수를 동적으로 생성하는 개선된 FCM을 적용하여 초음파 영상에서 충수염을 추출하는 방법을 제안한다. 초음파 영상에서 ROI 영역을 추출한 후, Max-Min 기반 이진화 기법을 적용한다. 이진화된 영상에서 근막 영역의 크기가 ROI 영역의 1/3이상을 차지한다는 정보를 이용하여 Labelling 기법을 적용하여 근막 영역을 추출한다. 근막의 최하단 좌표를 이용하여 근막의 하단 영역을 추출한 후, 근막의 하단 영역에서 객체들의 선명도를 높이기 위해 Blurring 기법과 Sharpening 기법을 적용한다. 충수염의 후보 영역을 추출하기 위해 FCM 알고리즘을 개선하여 양자화를 수행한다. 개선된 FCM 알고리즘으로 양자화를 수행하여 충수염의 후보 영역을 추출한다. 추출된 충수염의 후보 영역에서 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 객체들을 추출한다. 추출된 객체들 중에서 낮은 명암도를 가지고 초음파 전체 영상 크기의 1/3이하 되는 객체를 충수염으로 추출한다. 초음파 영상을 대상으로 제안된 방법을 적용하여 실험한 결과, 기존의 방법보다 충수염 영역의 추출률이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.919-922
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• 2004

본 논문에서는 칼라 정보 기반 영상 검색에서 양자화 과정을 거치면서 나타나는 문제점의 해결 방안으로 ART2 신경회로망을 이용한 양자화 방법을 제시한다. 영상을 양자화하면 비슷한 칼라를 가진 픽셀이 다른 칼라로 나누어지는 경우가 발생하여 영상 검색 성능을 떨어뜨린다. 따라서 본 논문에서는 양자화를 하기 전에 ART2 신경회로망을 이용하여 영상에 존재하는 여러 칼라들을 클러스터링하여 같은 클러스터 속한 비슷한 칼라의 픽셀들은 같은 칼라로 양자화되도록 하였다. 실험에서 영상 검색에 제안한 방법을 적용하였을 때, 검색의 성능 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.250-251
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• 2015

본 논문에서는 자기 조직화 기능을 갖는 Kohonen의 SOM(Self organization map) 신경회로망과 주어지는 데이터에 따라 초기의 클러스터 개수를 설정하여 처리하는 수정된 K-Means 알고리즘을 결합한 Hybrid Kohonen Network 를 제안한다. 또한, 실제의 항공영상에 적용하여 고전적인 K-Means 알고리즘 및 고전적인 SOM 알고리즘보다 우수함을 보인다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제27권3호
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• pp.31-41
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• 2004

남,여 ADHD환자별 뇌혈류 상태를 비교분석하기 위하여 SPECT 영상을 획득하고, 유의수준에 따른 클러스터(cluster)의 분포변화와 혈류량 증가율과 감소율의 변화를 조사하였다. 남자 어린이 ADHD환자군 51명과 정상군 8명, 여자 어린이 ADHD환자군 13명과 정상군 4명에 대하여. Multi SPECT3 camera를 이용하여 $^{99m}Tc-ECD$를 정맥 주사후 30분에 영상을 획득하고, 뇌혈류 상태를 통계적 파라미터 지도작성법(SPM)으로 분석하였다. 정상 어린이군에 대한 남,여 환자군의 뇌혈류 증가와 감소부위의 분포를 통계적 유의수준 P<0.001부터 P<0.05 범위에서 나타내었다. 남자 어린이 ADHD환자군에서 유의수준 P<0.02에서부터 P<0.05까지 대상회전(post. cingurate gyrus)에서만 혈류가 증가되었다. 증가율의 변화는 유의수준에 영향을 받지 않았으며, 정상군보다 환자군은 평균 15.84%가 증가되었다. 여자의 경우, P<0.003에서 소뇌후엽 중앙상부, P<0.005에서 소뇌 중앙후엽과 좌측 대뇌변연엽(limbic lobe)에서 혈류증가 클러스터가 나타났다. P<0.009에서 P<0.01까지는 좌측대뇌 측두엽에서, P<0.02에서는 우측 대뇌측두엽과 좌측 대뇌 두정엽에서 혈류증가 클러스터가 나타났으며, 각 클러스터에서 평균 $24.68{\sim}31.25%$의 혈류증가율을 나타내었다. 남자 ADHD 질환군의 혈류 감소는 P<0.004에서 좌측의 대뇌 도이랑(Insula gyrus), P<0.005에서는 우측 대뇌 측두엽, P<0.007에서는 우측대뇌 전두엽, P<0.009에서 P<0.01까지는 좌측 대뇌전두엽 그리고 P<0.02에서는 대뇌전두엽 중앙이랑에서 혈류감소 클러스터가 나타났다. 혈류 감소율은 유의 수준에 의해 영향을 받지 않았으며 평균 $15.21{\sim}16.64%$의 감소율을 나타내었다. 여자어린이 ADHD환자에서는 P<0.001에서 좌측 대뇌렌즈핵(lentiform nucleus)에서만 감소되었으며, P<0.003에서는 좌우 대뇌렌즈핵에서 모두 감소되었고 P<0.005에서 P<0.01까지는 좌우의 렌즈핵 외 좌측 대뇌 측두엽이랑등 3개의 감소 클러스터가 나타났다. P<0.03에서는 좌측 대뇌두정엽과 전두엽에서 감소되었고, 평균 $30.57{\sim}30.84%$의 혈류감소율을 나타내었다. 혈류감소율은 유의수준의 변화에 영향을 받지 않았다. ADHD환자의 뇌혈류증가, 감소율이 남자보다 여자환자에서 2배 정도가 많았고, 혈류 증가와 감소클러스터분포의 차이가 있는 것으로 나타나, ADHD환자의 분석은 남, 여별로 구분하여야 할 필요가 있다고 판단된다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2003년도 제27회 추계학술대회
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• pp.43-43
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• 2003

목적 : 남, 여 ADHD 환자에서 뇌 혈류상태의 차이점을 알아보기 위하여, 다른 정신과적 질환이 없는 ADHD 환자의 SPECT 뇌혈류 영상에 대하여 SPM을 통한 뇌 혈류상태의 차이점을 비교분석하였다. 대상 및 방법 : 남자 ADHD 환자군 51 명 (4-11세, 평균 9.0세)과 정상군 8명(6-17세, 평균, 9.6세) 그리고, 여자 ADHD 환자군 13명(6-12세 평균 9.0세)과 정상군 4 명(6-12세 평균 9.0세)의 SPECT영상을 비교분석하였다. 방사성의약품 $^{99m}$ Tc-ECD 0.33mCi/kg을 환자의 정맥내에 주사하고 30분후 잠을 재운상태에서 Multi SPECT3 camera를 이용하여 영상을 기록하였다. Matlab을 이용한 SPM program에서 남여별 ADHD환자의 뇌혈류지도 영상을 비교하였으며, BOLD(blood oxygenation level dependent effect) data plotting을 이용하여 혈류증가율과 감소율을 분석하였다. 결과 : 1) 남자 ADHD환자군의 혈류증가부위의 경우, P<0.02 에서 대상회전 (cingulate gyrus)이 나타나 P<0.05까지 한 부위에서만 나타났으며, 정상군에 비하여 15.61%의 혈류증가율을 나타내었다. 혈류감소부위로는 P<0.004에서 좌측 대뇌 도이랑 (insula gyrus), P<0.005에서 우측 대뇌 측두엽이랑, P<0.007에서는 우측 대뇌 전두엽아래이랑에서 각각 감소되었으며 P<0.01에서는 좌측 대뇌 전두엽 아래이랑에서도 나타났다. ADHD 환자군은 정상군에 비하여 각각의 클러스터에서 평균 14.97-15.28%의 혈류 감소율을 보였다. 뇌 혈류의 증가율과 감소율은 유의 수준변화에 영향을 받지 않았다. 2) 여자 ADHD환자의 혈류증가의 경우 P<0.003에서 소뇌 후엽 중앙부위, P<0.005에서는 좌측 대뇌 변연엽, P<0.009에서는 좌측 대뇌 측두엽 그리고 P<0.02에서는 소뇌 후엽을 비롯하여 9개부분에서 혈류증가 클러스터가 나타났으며, ADHD환자군은 정상군에 비하여 24.68-31.25%의 혈류증가율을 나타내었다. 혈류감소를 나타낸 부위로는 P<0.001에서 좌측 대뇌의 렌즈핵(lentiform nucleus), P<0.003에서 우측 대뇌의 렌즈핵 그리고 P<0.005에서 P<0.01까지 좌측 대뇌 측두엽중심에서 나타났다. 각각의 클러스터에서 평균 혈류감소율은 30.57-30.84%이었다. 결론 : 남여ADHD 환자의 혈류 증가와 감소부위는 서로 일치하지 않았으며 여자의 경우 혈류 증가와 감소율이 남자보다 더 크게 나타나, ADHD환자의 SPECT를 이용한 분석에서 남여환자를 동시에 분석하는 것 보다는 남여환자를 구분하여 실시하는 것이 더욱 정확한 진단정보를 제공할 수 있다고 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.425-435
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• 2016

본 논문에서는 카메라로부터 입력된 영상으로부터 쌀, 커피, 녹차 등 다양한 원료를 양품과 불량품으로 자동 분류하기 위한 분류 모델을 제안한다. 현재 농산물 원료 분류를 위해서 주로 숙달된 노동력의 육안 선택에 의존하고 있지만 작업시간이 길어질수록 반복적인 작업에 의해 분류 능력이 현저히 떨어지는 문제점이 있다. 노동력에 부분적으로 의존하는 기존 제품의 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 평균-이동 클러스터링 알고리즘과 단계별 영역 병합 알고리즘을 결합하는 비전기반 자동 원료 분류 알고리즘을 제안한다. 우선 입력 원료 영상에서 평균-이동 클러스터링 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 클러스터 영역으로 분할한다. 다음단계에서 N개의 클러스터 영역 중에서 대표 영역을 선택하고 이웃 영역들의 영역의 색상과 위치 근접성을 기반으로 단계별 영역 병합 알고리즘을 적용하여 유사한 클러스터 영역을 병합한다. 병합된 원료 객체는 RG, GB, BR의 2D 색상 분표로 표현되고, 병합된 원료 객체에 대해 색상 분포 타원을 만든다. 이후 미리 실험적으로 설정된 임계값을 적용하여 원료를 양품과 불량품을 구분한다. 다양한 원료 영상에 대해 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 적용한 결과 기존의 클러스터링 알고리즘이나 상업용 분류 방법에 비해 사용자의 인위적 조작이 덜 필요하고 분류성능이 우수한 결과를 나타냄을 알 수 있었다.