• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.22 no.2
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• pp.173-179
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• 2009

Reduction scheme is remarkably useful in the case requiring the repeated calculation procedure. Recently, the efficiency of the reduction scheme has been improved by combining scheme of sub-domain method. But, when the global domain is partitioned into a few sub-domains, sub-domains without constraints can be produced. it is needed to extract the ritz vector from each sub-domain to construct the reduced system of each sub-domain. it is easy to extract the ritz vector from sub-domain with constraint. on the other hand, pseudo inverse method should be employed to extract the ritz vector from sub-domain without constraint. generally, the pseudo inverse takes a large number of computing time to obtain a reduced system of a sub-domain without boundary condition. This trouble can be overcome by the reduced pseudo inverse scheme which proposed in this study. This scheme is based on the static condensation that is not related with selection of the primary degrees of freedom. Numerical examples demonstrate that present method saves computational cost effectively. In addition, it is shown that the reduced system based on the proposed scheme predicts the accurate eigenvalues of global system.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.11
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• pp.942-952
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• 2006

We propose an automatic segmentation method for identifying pulmonary structures using gray-level information of chest CT images. Our method consists of following five steps. First, to segment pulmonary structures based on the difference of gray-level value, we select the threshold using optimal thresholding. Second, we separate the thorax from the background air and then the lungs and airways from the thorax by applying the inverse operation of 2D region growing in chest CT images. To eliminate non-pulmonary structures which has similar intensities with the lungs, we use 3D connected component labeling. Third, we segment the trachea and left and right mainstem bronchi using 3D branch-based region growing in chest CT images. Fourth, we can obtain accurate lung boundaries by subtracting the result of third step from the result of second step. Finally, we select the threshold in accordance with histogram analysis and then segment radio-dense pulmonary vessels by applying gray-level thresholding to the result of the second step. To evaluate the accuracy of proposed method, we make a visual inspection of segmentation result of lungs, airways and pulmonary vessels. We compare the result of the conventional region growing with the result of proposed 3D branch-based region growing. Experimental results show that our proposed method extracts lung boundaries, airways, and pulmonary vessels automatically and accurately.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.850-852
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• 2005

본 논문에서는 교통 영상에서 실시간으로 차량을 검출하는 새로운 기법을 소개한다. 차량의 검출을 위하여 구배도의 방향 정보를 사용하며 차량 영역의 정확한 분할을 위하여 은닉 마르코프 모델을 사용한다. 구배도 방향정보를 이용하므로 그림자 영역의 영향을 줄일 수 있으며 은닉 마르코프 모델을 이용하므로 배경과 비슷한 차량과 근접한 차량의 분리가 가능하다. 따라서 저해상도의 교 통 영상에서 다양한 기상 조건, 그림자의 존재와 교통 상황에 강건한 검출 결과를 나타낸다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1980-1983
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• 2003

자동으로 분할된 영상에서 각각의 영역들은 동질의 특징을 가지는 성분들로 구성되어 있다. 그러나 대부분의 경우 하나의 영역만으로는 특정한 혹은 의미 있는 오브젝트를 정확히 표현 할 수 없다. 이 중에서 하나 이상의 영역 즉 비슷한 특징을 갖는 몇몇 영역들의 집합이 사용자에게 있어서 의미 있는 오브젝트를 구성한다고 볼 수 있다 이를 전제로 본 논문에서는 분할된 영상 내에 존재하는 기저 영역들의 모멘트 추출을 기반으로 하는 객체 매칭 기법을 제안한다. 제안된 매칭 방법에서는 자동 영상 분할된 각 영역들로부터 모멘트를 추출하고 이 정보를 이용하여 조합된 영역에 대한 모멘트를 계산하게 되고, 다시 이들 조합된 영역의 모멘트를 이용하여 그 영역의 쉐입(shape) 특징 벡터를 추출한다. 이를 통하여 사용자가 찾고자 하는 영역과 분할영상내의 모든 영역의 조합에 대해서 초기에 추출된 정보만을 이용하여 매칭할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.45-46
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• 2024

본 논문에서는 Self-Attention 기반 딥러닝 기법인 Dense Prediction Transformer(DPT) 모델을 MVTec Anomaly Detection(MVTec AD) 데이터셋에 적용하여 실제 산업 제품 이미지 내 이상 부분을 분할하는 연구를 진행하였다. DPT 모델의 적용을 통해 기존 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 이상 탐지기법의 한계점인 지역적 Feature 추출 및 고정된 수용영역으로 인한 문제를 개선하였으며, 실제 산업 제품 데이터에서의 이상 분할 시 기존 주력 기법인 U-Net의 구조를 적용한 최고 성능의 모델보다 1.14%만큼의 성능 향상을 보임에 따라 Self-Attention 기반 딥러닝 기법의 적용이 산업 제품 이상 분할에 효과적임을 입증하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.10
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• pp.853-862
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• 2018

An adaptive cut-cell grid based 2D inundation analysis model, K-Flood, is developed in this study. Cut cell grid method divides a grid into a flow area and a non-flow area depending the characteristics of the flows. With adaptive mesh refinement technique cut cell method can represent complex flow area using relatively small number of cells. In recent years, the urban inundation modeling using high resolution and fine quality data is increasing to achieve more accurate flood analysis or flood forecasting. K-Flood has potential to simulate such complex urban inundation using efficient grid generation technique. A finite volume numerical scheme of second order accuracy for space and time was applied. For verification of K-Flood, 1) shockwave reflex simulation by circular cylinder, 2) urban flood experiment simulation, 3) Malpasset dam collapse simulation are performed and the results are compared with observed data and previous simulation results.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.18 no.2
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• pp.9-15
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• 2012

In this paper, we propose a method to segment a color image into several meaningful regions. We suppose that the meaningful region has a set of colors with high frequency in the color image. To find these colors, the color image is represented as several sets of color points in RGB space. And when we use the density of points defined in this method, color belonging to a dense region of color points in RGB space refers to the color that appeared frequently in the image. Eventually, we can find meaningful regions by looking for regions with high density of color points using our level set function in RGB space. However, if a meaningful region does not have a contiguous region of the sufficient size in the image, this is not a meaningful region but meaningless region. Thus, the pixels in the meaningless region are assigned to the biggest meaningful region belonging to its neighboring pixels in the color image. Our method divides the color image into meaningful regions by applying the density of color points to level set function in RGB space. This is different from the existing level set method that is defined only in 2D image.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.835-838
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• 2008

Many researches on hierarchical path search have been studied so far. Even though partitioning regions is essential part, the researches are not enough. This paper proposes two efficient methods to partition regions: 1)a method based on voronoi algorithm in which a major node is central point of a region, 2) a method based on fired grid that partitions regions into major and minor. The performances of the proposed methods are compared with the conventional hierarchical path search method in which a region is formed by the boundary line of nearest 4 points of a major node in terms of the path search time and the accuracy. The results obtained from the experiments show that the method based on voronoi achieves short execution time and the method based grid achieves high accuracy.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.137-140
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• 2021

본 논문에서는 X-Ray 영상에서 발 뼈의 골절 영역을 분석 및 진단하기 위한 전단계로서 X-Ray 영상에서 뼈와 피부 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 X-Ray 영상의 피부 영역과 발 뼈 영역을 분할하기 위해 가우시안 필터를 적용하여 DOG 영상을 생성한다. 그러나 기존의 가우시안 필터는 정적으로 적용되기 때문에 영상을 촬영하는 부위와 각도에 따라 영상의 특성이 달라지는 X-Ray 영상에 적용하기에 부적합하다. 따라서 부위와 각도에 따라 영상의 특성 변화에 민감하지 않는 동적 가우시안 필터를 제안한다. 실험 결과에서는 제안하는 동적 가우시안 필터와 기존의 정적인 가우시안 필터를 각각 적용하여 생성된 DOG 영상에 대해서 발 뼈 영역과 피부 영역을 분할하고, 효율성을 TPR과 특이도로 분석한 결과, 제안된 동적 가우시안 필터를 적용한 방법이 정적 가우시안 필터보다 평균적으로 TPR는 0.12%와 특이도는 평균적으로 0.36%가 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.202-205
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• 2007

본 논문에서는 3D 점집합으로부터 3D 메쉬를 생성하는 효율적인 기법을 소개한다. 대표적인 3D 삼각화 방법으로 3D Delaunay 삼각화 기법이 있으나 물체의 표면만을 고려한 메쉬 생성을 위한 방법으로 비효율적인 측면이 있다. 본 논문에서는 적은 계산량으로 물체의 표면 메쉬를 생성하는 기법을 소개한다. 물체의 각 영역을 분할하고 각 영역에 대해서 2D Delaunay 삼각화를 적용하여 3D 메쉬 구조를 얻는다. 3차원 점 집합에 대해 OBB를 계산하고 이를 기준으로 점집합을 다양한 각도에서 자르고 각 부분 점집합에 대해서 2D Delaunay 삼각화를 실시한다. 절단하는 각도의 간격이나 폭은 원래의 3D 점집합에서의 가장 가까운 이웃점들까지의 평균 거리를 이용하여 결정하도록 하였다. 후처리 과정으로 삼각 분할과정에서 잘못된 에지의 연결을 제거함으로써 객체의 삼각 분할 결과를 향상시킨다. 제안된 메쉬 생성 기법은 다양한 영상 기반 모델링 응용에서 효과적으로 적용될 수 있다.