• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.94-96
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• 2016

본 논문에서는 기존의 백내장 추출 방법을 개선하기 위해 FCM(Fuzzy C_Means) 알고리즘을 적용하여 백내장을 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 애견 안구 영상에서 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 Fuzzy Stretching 기법을 적용하여 픽셀의 상한 값과 하한 값을 조정한다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 ROI 영역에 Max-Min 기반 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 그리고 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 ROI 영역에 FCM 알고리즘을 적용하여 양자화한 후에 양자화된 ROI 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 이진화한다. 따라서 Max-Min 기반 이진화 기법을 적용하여 이진화된 ROI 영역과 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 이진화된 ROI 영역을 AND 연산을 적용하여 백내장의 후보 영역을 추출한다. 추출된 백내장의 후보 영역에서 침식, 팽창 기법을 적용하여 ROI 영역의 픽셀 크기를 확대 또는 축소하고 타원 형태를 가진 객체 중에서 ROI의 전체 영역의 크기가 1/5보다 적은 객체를 잡음으로 간주하여 제거한다. 잡음이 제거된 백내장의 후보 영역에서 크기가 3/5이상인 영역을 백내장 영역으로 추출한다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 기존의 백내장 추출 방법과 제안된 백내장 추출 방법을 15개의 백내장 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 백내장 추출 방법보다 백내장 추출률이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.466-468
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• 2001

의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며 의료 영상 시스템과 같은 활용 분야에서는 질병이 있는 환자의 자동 진단을 위한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 여기서는 뇌 MR영상에서의 질병을 자동 진단할 수 있는 방법에 관한 연구를 한다. 뇌 MR영상에서의 질병 진단을 위한 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 비정상 영역의 추출 단계이다. 이 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 전처리 단계로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역 추출 방법을 제안한다. 일반적으로 비정상적인 영역의 명암간 분포는 회백질 영역의 분포와 유사하나 두께 차이로서 구분이 가능하다. 여기서는 이 정보를 활용하여 정상인의 뇌영상에 대해서 회백질의 평균 두께 분포를 구하여 테스트로 입력되어지는 영상에서 회백질의 평균 두께 이상의 영역만을 남김으로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역을 추출할 수 있음을 보인다. 또한 추출되어진 비정상 영역에 대해서 진단에 필요한 인자를 자동으로 측정하였고 뇌경색, 뇌종양 환자를 포함한 63명의 뇌 MR 영상 시리즈에 대해서 실험하여 비교적 정확한 추출결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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• v.33 no.4
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• pp.145-152
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• 2023

The average Nusselt numbers in the source and crystal region for the variation of thermal Grashof number (Gr_t) in the range of 2.31 × 10⁴ ≤ Gr_t ≤ 4.68 × 10⁴ are obtained through numerical simulations. It is shown the average Nusselt number in the crystal region is more than twice as large as the average Nusselt number in the source region. The average Nusselt number in the source region shows an increasing tendency with increasing the thermal Grashof number, Gr_t, while the average Nusselt number in the crystal region shows a decreasing tendency with increasing thermal Grashof number, Gr_t. For the variation of the solutal Grashof number (Gr_s) in the ran ge of 3.28 × 10⁵ ≤ Gr_s ≤ 4.43 × 10⁵, the average Sherwood number in the source region and crystal region tends to decrease as the solutal Grashof number, Gr_s increases. The average Sherwood number in the crystal region is about four times greater than the average Sherwood number in the source region.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.5
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• pp.361-368
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• 2007

In this paper, we propose a smoke detection method which is based on block-wise difference of image frames in video. Our proposed method is composed of three steps which are (a) the detection step of the changed regions against the background, (b) the background update step, and (c) the smoke determination step from the changed regions. We first construct the block mean Image of frames in video. And to extract the changed regions against the background, we use a block-wise difference between background's block mean image and a current input frame's block mean image. After applying projections in block-based difference images, we can determine the changed regions as rectangles using projections of difference images. we propose a update scheme of background's block mean image using the projections. We decide the smoke region using the femoral statistics of the central position and YUV color in the changed region.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.5
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• pp.367-376
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• 2009

In this paper, we propose a flame detection method using Haar wavelet and moving averages in outdoor infrared video sequences. Our proposed method is composed of three steps which are Haar wavelet decomposition, flame candidates detection, and their tracking and flame classification. In Haar wavelet decomposition, each frame is decomposed into 4 sub- images(LL, LH, HL, HH), and also computed high frequency energy components using LH, HL, and HH. In flame candidates detection, we compute a binary image by thresholding in LL sub-image and apply morphology operations to the binary image to remove noises. After finding initial boundaries, final candidate regions are extracted using expanding initial boundary regions to their neighborhoods. In tracking and flame classification, features of region size and high frequency energy are calculated from candidate regions and tracked using queues, and we classify whether the tracked regions are flames by temporal changes of moving averages.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.5A
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• pp.709-716
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• 2000

We present an efficient algorithm using region-based average of variations of local correlation coefficients (LCC) for the extraction of texture regions. The key idea of this algorithm for the classification of texture and shade regions is to utilize the fact that the averages of the variations of LCCs according to different orientations texture regions are clearly larger than those in shade regions. In order to evaluate the performance of the proposed algorithm, we use nine test images (Lena, Bsail, Camera Man, Face, Woman, Elaine, Jet, Tree, and Tank) of 8-bit 256$\times$256 pixels. Experimental results show that the proposed feature extracts well the regions which appear visually as texture regions.

• Korean journal of food and cookery science
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• v.23 no.5
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• pp.650-663
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• 2007

The purpose of this study was to identify the sanitation management items of school foodservice suppliers that require improvement, by assessing their sanitation practices with food commodities. Our field assessment was performed using a total of 20 vendors supplying agricultural products, meat products, seafoods and processed products; all were located in the Seoul and Gyeonggi areas. The assessment tool for sanitation management was composed of 93 checklist items and was used to evaluate seven different categories; the facility and environment, management of the facility and equipment, food materials management, process control, water management, personal hygiene management, and laboratory instrument management. A score of two was given for "satisfactory", one for "fair", and zero for "unsatisfactory". The overall average supplier score was 1.7/2.0 (85.8%). The score of the seafood vendors was highest at 1.9 (95.4%), while the lowest score of 1.3 (65.7%) occurred with the processed product suppliers. Among the sanitation management categories, water management was scored at 2.0, while inspection management was lowest at 1.4. The subcategories indicating needed improvements for the processed product suppliers were raw materials, storage, transport and recall. For the agricultural product suppliers it was preparation management. furthermore, one item within the laboratory instrument management category was unsatisfactory for both the agricultural and processed product suppliers. In conclusion, these results can be used to develop sanitation management procedures for suppliers, as well as by administration agencies to evaluate and guide those suppliers.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.18 no.2
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• pp.239-261
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• 2008

This study presents results by the content areas in mathematics. Average performance is provided for five content areas: number, algebra, measurement, geometry, and data. Relative achievement is shown among the content areas for 4 countries in comparison to Korea. In number, Korea had lower average achievement than Singapore, especially for ratio proportion percent. Among 5 countries, Korea had the highest average achievement in algebra and geometry, but the lowest in attributes and units of measurement. In data, Korean students didn't learn the followings successfully: a) comparing characteristics of data sets and using mean, median, range, and shape of distribution, b) interpreting data sets (e.g., draw conclusions, make predictions, and estimate values between and beyond given data points), c) evaluating interpretations of data with respect to correctness and completeness of interpretation.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.269-272
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• 2011

본 논문에서는 GPGPU를 이용한 눈 영역 검출 기법을 제안한다. 영상 전체의 평균과 분산을 기반으로 하여 각 마스크의 평균과 분산값을 비교는 비교적 간단한 알고리즘을 이용하여 눈 영역을 검출한다. 정확도의 경우 명암값의 대비를 이용한 기존의 방법과 비슷한 수준을 보였다. 하지만 연산속도의 경우 병렬처리 구간을 늘려 GPGPU를 사용한 제안된 방법이 우수한 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Society of Visualization
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• v.3 no.2
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• pp.14-20
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• 2005

내연기관 연소는 난류유동, 분무, 연소, 열전달의 복합적인 현상으로서 열역학적 해석이 주류를 이루어 왔으나 컴퓨터의 발전에 따라 효율 개선과 공해 저감을 목표로 전산유체해석 기법이 적극적으로 도입되고 있다. 내연 기관 연소의 근간을 형성하는 난류 연소 모델링의 기본 개념으로서 가솔린엔진에서의 예혼합연소와 디젤엔진에서의 확산연소에 대한 영역조건평균(zone conditional averaging) 모델과 조건평균닫힘(conditional moment closure) 모델에 대해 설명하였으며 $NO_x$와 soot 예측에 대한 적용과 엔진응용 사례를 소개하였다.