• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.9-12
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• 2017

본 논문에서는 어깨 초음파 영상을 분석하여 인대 손상(Tear) 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에서 사다리꼴 형태의 소속 함수를 적용한 퍼지 스트레칭 기법을 이용하여 명암 대비를 높인다. 명암 대비가 조정된 ROI 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화가 적용된 ROI 영역에서 워터쉐드 기법을 적용하여 연골과 힘줄의 후보 영역들을 추출한다. 추출된 연골과 힘줄의 후보 영역들 중에서 위에서 아래로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역에 해당하는 힘줄 영역의 상단 경계선을 추출한다. 그리고 아래에서 위로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역의 상단 경계에 스플라인 곡선을 적용하여 연골 영역의 상단 경계선을 추출한다. 힘줄 영역의 상단 경계선과 연골 영역의 상단 경계선 양 끝에 2차 함수 곡선을 적용하여 곡선 사이의 양자화할 영역을 추출한 후, SOM 기법을 적용하여 인대 손상 후보 영역을 양자화한다. 양자화된 인대 손상 후보 영역을 분석하여 어깨 힘줄의 손상 영역과 비손상 영역을 구분하고 인대 손상(Tear) 영역을 추출한다. 제안된 방법을 어깨 힘줄이 있는 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 인대 손상(Tear) 영역이 비교적 정확히 추출되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.911-914
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• 2004

본 논문에서는 주어진 영상으로부터 보다 빠르고 효율적인 의미정보 추출을 위하여 블록분할 및 영역구성에 의한 기본영역 및 확장영역을 제안하며, 각 영역들을 구성하는 블록들의 구성관계에 의한 블록탐색 기법도 제안하고 있다. 기본영역은 영상의 중심을 기반으로 구성되는 중심영역과 이웃영역으로 구성되며, 확장영역은 기본영역들의 결합에 의해 생성된다. 블록탐색은 영역을 구성하는 블록간의 구성관계를 기반으로 블록들이 가질 수 있는 특징들의 유사도와 영역정보에 따라 탐색할 수 있는 방법이다. 얼굴추출은 분할된 블록들로부터 피부색상 존재여부를 판별하여 피부색이 존재하는 블록들로부터 얼굴 후보영역들을 획득한 후, 추출된 후보영역들로부터 얼굴을 구성하는 지역적 특성을 비교평가하여 얼굴을 추출할 수 있다. 또한 추출된 얼굴 영역정보는 연속적인 영상이 주어졌을 때, 해당영역들의 블록들에 대한 정합을 통하여 이동경로와 얼굴영역을 탐색할 수 있다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.18 no.4
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• pp.539-544
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• 1998

The consistency and balance of objectives by objective domains in units, sub-units and instructional units were investigated. The 6th elementary biology curricular teaching guidebooks were analysed. Domains of objectives are cognitive, inquiry process, instrumental skill, creative, affective and STS. Cognitive objectives were most dominant in all units, sub-units and instructional units. But no objective for creative domain were suggested. In unit and sub-unit, proportions of objectives were cognitive, inquiry process, affective, instrumental skill and STS domains in order. Objectives for cognitive and inquiry process domains were more than others in instructional units, Except cognitive and inquiry process domains, objectives for the others were not consistent in all units, sub-units and instructional units. Especially, the percentages of objectives for affective domain decreased in units, sub-units and instructional units orderly. These resulted from teaching objective domains categorized formally, Thus, it is necessary to develope curriculum and textbook to be consistent and balanced with objective domains and reflect upon the characteristics of them.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.47-50
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• 2018

본 논문에서는 초음파 영상에서 환자 정보를 제거하여 ROI 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화 한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완동맥 혈류 영역이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 추출된 사다리꼴 형태의 영역에서 상완동맥 혈류영역을 정확히 추출하기 위하여 제안된 무게 중심법을 이용하여 추출된 후보 영역을 양자화 한다. 무게 중심법은 추출된 사다리꼴 영역에서 FCM 기반 무게중심법과 PCM 기반 무게중심법을 각각 계산한 후, 두 중심 간의 차이가 존재 할 경우에는 두 중심의 평균값을 새로운 무게 중심으로 설정하여 각 픽셀들을 클러스터링하여 상완 동맥 영역을 추출한다. 추출된 상완 동맥 영역에는 고혈압 영역인 빨강색 영역과 저혈압이나 혈류가 역류하는 영역인 파란색 영역이 존재한다. 추출된 상완 동맥 영역에서 고혈압 영역만을 추출하기 위해 빨강색 영역을 제외한 그 외의 영역은 제거한다. 전문의가 제공한 상완동맥 혈류 초음파 영상을 대상으로 TPR(True Positive Rate) 검사을 분석한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법 보다 TPR 값이 높게 나타나는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.163-168
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• 2000

기계번역에서 좋은 품질의 번역 결과를 얻기 위해서는 대상으로 하고 잇는 전문 영역에 맞게 시스템의 번역 지식을 조정해야 한다. 본 연구에서는 대상 영역 코퍼스를 이용하여 기계번역 시스템의 특정 영역화를 지원하는 워크벤치를 설계하고 구현한다. 워크벤치는 대상 영역의 코퍼스에서 대상 영역의 지식을 추출하는 영역 지식 추출기와, 추출된 지식을 사용자에게 제시하여 사용자가 사전을 편집할 수 있는 환경을 제공하는 영역 지식 검색기와 사전 편집기로 구성된다. 구혀된 워크벤치를 이용하여 일반 영역 사전을 군사 정보 영역으로 특정 영역화를 해 본 결과, 효율성과 정확성에서의 향상이 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.04a
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• pp.141-143
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• 2006

한국을 비롯한 동양 금석학 정보 인식의 중요한 매체인 탁본을 디지털 영상데이터로 변환하여 영상 특성을 분석하고 수학적 모델을 구현한다. 이를 위해 역사적으로 유명한 대표적 탁본을 포함한 50여개의 탁본영상 샘플을 작위로 선택하였고, 샘플영상 속에 내재되어 있는 영역특성을 중심으로 통계분석을 시도하였다. 탁본 원영상은 흑백의 두 영역으로 분할되는 완벽한 이진영상인데 반하여, 관측영상은 탁본뜨기 수작업과정을 거치면서 영역간 색도의 혼재와 얼룩무늬와 문양이 전체 영상에 분포한다. 본래의 두 영역은 정보영역과 바탕영역으로 구분되나 이들 얼룩무늬들은 또 다른 영역들로 치부되어 주로 바탕영역에 산발적으로 분포되어 영상인식을 저해하는 요인으로 작용한다. 관측영상 속에 내재되어 있는 영역 본래의 특성과 본뜨기 수작업 과정에서 새로 생성되는 영역들 사이의 기하학적 차이를 통계적으로 분류 처리함으로 관측 탁본영상의 영역 특성의 추이를 추론할 수 있다. 분석 결과, 탁본영상은 영역간 극단적인 확률적 차이를 보였으며, 이 양극성은 곧 탁본 원영상의 속성이 수작업과 관측이라는 훼손 과정을 거치면서도 보존됨을 의미한다. 이를 근거로 영역 특성과 훼손 과정을 수학적으로 모델링하였고 정보영역 추출의 일차적 개연성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.488-490
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• 1998

본 논문에서는 차량 영역 정보를 이용한 교통 혼잡도 측정 시스템을 설계하고 구현한다. 제시한 교통 혼잡도 측정 시스템은 첫째 영역 분할, 둘째 작은 영역의 직사각형화, 셋째 영역의 병합 및 삭제의 세 단계로 나눌 수 있다. 영역 분할 단계에서 획득한 도로 영상을 주어진 임계치에 의해 영역으로 분할한다. 영역 분할후의 영역 정보 중 차량 영역을 추출하는데 영향을 미치지 않는 작은 영역들을 제거하고 영역을 직사각형화하는 단계를 거친다. 이 단계에서 필요없는 많은 작은 영역 정보들을 제거한다. 마지막으로 차선 별로 영역을 병합, 삭제함으로써 각 차선마다 차량 영역 정보를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차량 영역 정보를 추출하는 방법을 제시하며, 또한 이를 이용한 효과적인 교통 혼잡도 측정 시스템을 소개하고 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.477-479
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• 2016

본 논문에서는 초음파 영상에서 어깨 부위를 분석하여 어깨 힘줄(Tendon) 영역에서 인대 손상영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI(Region of Interest)을 추출하고 샤프닝 기법을 적용하여 ROI 영역을 뚜렷한 후에 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 높인 후, 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화 한다. 이진화된 ROI 영역에 침식, 팽창기법과 라벨링 기법을 적용하여 전체 ROI의 면적 영역에서 0.4%이하인 객체 영역들을 잡음으로 간주하여 제거한 후, ROI 영역에서 수평 너비가 가장 큰 영역의 상단 경계에 스플라인 곡선을 적용한다. 스플라인 곡선이 적용된 영역에서 곡선이 가장 높은 지점을 구한 후, 구한 지점으로부터 ROI 영역의 세로 길이의 1/5를 갖는 상단부분을 제거한 후에 양자화할 영역을 추출하고 FCM을 적용하여 양자화를 한다. 양자화된 영역에서 어깨 힘줄 영역 안에 있는 인대 손상의 후보 영역을 추출하고 면적의 크기가 0.14%이상이거나 3%이하인 영역을 어깨 힘줄의 인대 손상 영역으로 추출한다. 제안된 방법을 어깨 힘줄이 있는 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 어깨 힘줄의 인대 손상 영역이 비교적 정확히 추출되었다.

• Journal of Gifted/Talented Education
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• v.13 no.4
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• pp.119-140
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• 2003

The purpose of this study is to examine the dispute over creativity domain at schools in Korea. In other words, this study is to examine the creativity domain among all subjects, a group of high level performance, and a group of low level performance in creativity. Based on ability-differentiation hypothesis, correlation among 4 domains, correlation between divergent thinking variables of domain-generality and 4 domains of domain-speciality, and multiple linear regression have been computed. The results are opposed to the hypothesis. The group of low level performance is related to domain-speciality. The group of high level performance, however, has relationships neither domain-generality nor domain-speciality. Instead of differentiation between domain-generality and domain-speciality, the results support the domain-complementarity.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.435-437
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• 1998

영상에 대한 영역분할은 영상에 대한 인식 시스템에서 가장 중요하고도 어려운 분야로 알려져 있다. 주로 사용되는 방법은 화소중심기법과 영역중심기법이 사용되는데, 화소중심기법은 적은 시간이 걸리는데 비해 영역분할 효과가 떨어지고, 영역중심기법은 상대적으로 양질의 영역분할 효과를 얻을 수 있지만 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 영역분할에 대한 방법으로 thresholding방법을 이용한 2단계로 이루어진 영역분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소의 전역정보와 지역정보를 모두 사용하여 기존의 전역 thresholding방법에 비해 향상된 영역 분할을 수행하고, 지역정보를 이용하는 영역중심 기법에 비해 시간을 단축하는 효과를 가지고 있다. 첫 번째 단계에서는 기존에 알려진 전역 thresholding방법을 사용하여 영역분할을 하고, 두 번째 단계에서는 영상에 대해 미리 알려진 사전지식을 이용하여 영역분할이 제대로 되지 않은 영역을 구분하여 해당 영역에 대해서만 thresholding작업을 수행한다. 사용된 영상은 자궁경부 세포진 영상으로 대상이 되는 영역은 자궁경부 세포의 핵으로 제한하였다.