• 제목/요약/키워드: 윤곽선도

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진화 연산을 이용한 능동외곽기반의 윤곽선검출에 관한 연구 (Active Contour Based Edge Detection Using Evolutionary Computation)

  • 강현태;조덕환;황기현;문경준;박준호;이화석
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2405-2407
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    • 2001
  • In this paper, we apply and evolutionary computation(EC), probabilistic optimization algorithm, to active contour. A number of problems exist associated with such as algorithm initialization, existence of local minima, non-convex search space, and the selection of model parameters in conventional models. We propose an adequate fitness function for these problems. The determination of fitness function adequate to active contour using EC is important in search capability. As a result of applying the proposed method to non-convex object shape, we improve the unstability and contraction phenomena, in nature, of snake generated in deformable contour optimization.

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APT 공격 사례 분석을 통한 사이버 킬체인과 TTP에 대한 연구 (A research on cyber kill chain and TTP by APT attack case study)

  • 윤영인;김종화;이재연;유석대;이상진
    • 융합보안논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.91-101
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    • 2020
  • 과거 해외에서 발생한 APT 공격사례를 사이버 킬체인 모델과 TTP 모델로 분석하였다. 분석 결과 사이버 킬체인 모델은 전체적인 윤곽을 파악하는데 효과적이지만 구체적인 방어 전략을 수립하는 데에는 부적합하며, TTP 모델로 분석해야만 실질적인 방어 체제를 구비하는데 적합함을 알 수 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 사이버 공격을 대비하는 관점에서 심층 방어선 구축에 적합한 TTP 모델 관점에서 방어 기술 개발이 필요함을 제시한다.

개선된 퍼지 ART 기반 RBF 네트워크와 PCA 알고리즘을 이용한 여권 인식 및 얼굴 인증 (A Passport Recognition and face Verification Using Enhanced fuzzy ART Based RBF Network and PCA Algorithm)

  • 김광백
    • 지능정보연구
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    • 제12권1호
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    • pp.17-31
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    • 2006
  • 본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우에는 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 ART 기반 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하는 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산 행렬을 계산한 후, 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유 벡터를 구한다. 따라서 본 논문에서는 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후, 특징 벡터를 추출한다. 그리고 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징 벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징 벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

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고압전자현미경을 이용한 소뇌 평행섬유-조롱박세포간 신경연접의 3차원 재구성 (3-Dimensional Reconstruction of Parallel fiber-Purkinje Cell Synapses Using High-Voltage Electron Microscopy)

  • 이계주;권희석;강지선;유임주
    • Applied Microscopy
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    • 제35권1호
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    • pp.31-39
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    • 2005
  • 신경연접은 신경세포 사이의 신호전달을 위해 형성되는 미세구조로 다양한 생리적, 병리적 상태에 반응하여 형태적, 기능적 변화를 보인다. 현재까지 투과전자현미경을 이용한 신경연접 미세구조의 2차원적 연구들이 많은 유용한 정보를 제공하여 왔으나 신경연접 구성요소들을 보다 정확하게 분석하고 전신경연접부위와 후신경연접부위의 정확한 연결관계를 이해하기 위해서는 신경연접의 3차원 재구성이 요구된다. 고압전자현미경은 고해상도와 시료투과력의 증가로 인해 두꺼운 절편의 관찰이 가능하며 이를 통해 미세구조의 3차원적 특성을 규명하는 것이 용이하므로, 신경연접의 3차원 재구성에 고압전자현미경을 응용하는 것은 많은 수의 연속절편 제작과 오랜 기간의 영상처리가 요구되는 기존의 재구성 방법의 난점들을 극복할 수 있을 것으로 생각된다. 이에 본 연구에서는 고압전자현미경을 이용하여 흰쥐 소뇌 평행섬유와 조롱박세포 간 신경연접의 3차원 재구성을 시도하였다. 3차원 재구성에 앞서 염색방법과 절편 두께의 조절을 통해 고압전자현미경 하에서 신경연접의 적절한 관찰조건을 확립하고자 하였다. 관찰 결과, 절편의 두께가 증가하면 신경연접의 막, 소포와 같은 미세구조들의 겹침 현상이 나타나기 때문에 용이한 3차원 재구성을 위해서는 250 nm 두께의 절편을 제작하는 것이 적합한 것으로 판단되었다. 또한 절편제작 이전의 en bloc 염색 반응시간을 증가시키는 것이 절편제작 후 염색시간을 조절하는 것에 비해 contrast 증가에 더 효과적이었다. 이상의 결과로부터, 고압전자현미경을 이용하여 일련의 두꺼운 연속 절편을 촬영하고 3차원 재구성 프로그램을 이용하여 이미지들을 정렬하였으며 각각의 이미지에서 신경연접 막의 윤곽선을 그린 후 모든 윤곽선을 쌓아 올려 최종적으로 3차원 신경연접을 재구성하였다. 본 연구를 통하여 신경연접의 3차원 재구성에 있어 고압전자현미경의 적용 가능성을 검증하였고 관찰 조건을 확립하였다. 또한 고압전자현미경을 이용한 신경연접의 재구성은 많은 수의 연속절편 제작이 요구되는 기존의 방법에 비해 효율적이며 신경연접 연결형태에 관한 대규모의 정량 분석에 유용할 것으로 생각된다. 본 연구가 향후 고압전자현미경을 이용한 신경연접의 가소성 연구에 유용한 방법적 정보를 제공하기를 기대한다.

골반 림프선을 포함한 전립선암 치료 시 Split VMAT plan의 유용성 평가 (Evaluating efficiency of Split VMAT plan for prostate cancer radiotherapy involving pelvic lymph nodes)

  • 문준기;손상준;김대호;서석진
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.145-156
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    • 2015
  • 목 적 : 골반 림프선을 포함한 전립선암 치료 시 기존 치료방법인 직장 전체를 윤곽 그리기한 2회전 치료계획(이하 Conventional VMAT plan)과 직장의 선량을 낮추기 위하여 상부와 하부로 나누어 윤곽 그리기한 2회전 치료계획(이하 Split VMAT plan)의 유용성을 비교, 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 TrueBeam STX(Varian Medical Systems, USA)를 이용하여, Split VMAT plan으로 방사선치료를 받은 전립선암 환자 9명을 대상으로 하였다. 전산화치료계획은 Eclipse(Ver 10.0.42, Varian, USA), PRO3(Progressive Resolution Optimizer 10.0.28), AAA(Anisotropic Analytic Algorithm Ver 10.0.28) 알고리즘을 사용하였다. 전립선 PTV의 Superior 방향으로 1 cm부터 Inferior방향으로 1 cm까지를 하부 직장으로, 전체 직장에서 직장 하부를 제외한 부분을 상부 직장으로 윤곽 그리기(Contouring) 하였다. 치료계획은 콜리메이터 각도 $30^{\circ}$, $330^{\circ}$, 겐트리 회전반경이 각각 $360^{\circ}$인 두 개의 ARC, 10MV를 이용하였다. 처방 선량은 28회에 걸쳐 동시 추가 분할 선량법(Simultaneous Integrated Boost, SIB)으로 전립선에 총 선량이 각각 63~70 Gy, 골반 림프선에 총 선량이 50.4 Gy가 되도록 하였다. Split VMAT plan을 통해 도출된 전체 직장의 $D_{mean}$를 Conventional VMAT plan에서 전체 직장의 선량용적제한 값으로 설정하여 Conventional VMAT plan을 수립하였고, 그 외에 모든 조건은 동일하게 설정하였다. 모든 치료계획은 최적화 과정에서 나타나는 선량 차이의 무작위성을 최소화하기 위하여 각각 2회의 최적화와 선량 계산 과정을 거쳤으며 전립선 PTV100% = 90% 또는 95%로 Normalize 하였다. 전체 상부 하부 직장의 평균선량, 방광의 평균선량, 상부 직장의 $V_{50%}$, 각 치료 계획의 Total MU, 그리고 PTV의 H.I.(Homogeneity Index), C.I.(Conformity Index)를 평가 지표로 설정하였고, 전자영상유도장치를 이용하여 임상 적용 가능 여부 확인을 위한 IMRT verification QA(Gamma test)를 실시하였다. 결 과 : 두 치료계획의 평균선량을 비교한 결과 전체 직장은 최대 134.4 cGy, 최소 43.5 cGy, 평균 75.6 cGy로, 하부 직장은 최대 100.5 cGy, 최소 -34.6 cGy, 평균 34.3 cGy로, 상부 직장 은 최대 1113.5 cGy, 최소 87.2 cGy, 평균 550.5 cGy로, 방광은 최대 271 cGy, 최소 -55.5 cGy, 평균 117.8 cGy로 모두 Split VMAT plan이 낮은 값을 보였다. 상부 직장의 V50%도 최대 63.4%, 최소 3.2%, 평균 23.2%로 Split VMAT plan이 낮은 것으로 나타났다. Total MU는 Split VMAT plan이 최대 148, 최소 7로, 평균 77 더 많이 사용하는 것으로 나타났다. PTV에 대한 H.I.와 C.I.는 두 치료계획 모두 서로 비슷한 결과를 나타냈다. Split VMAT plan에 대한 IMRT verification QA 결과 2 mm / 2%, Gamma pass rate 90.0% 기준을 모두 통과하였다. 결 론 : 골반 림프선을 포함한 전립선암 치료 시 Split VMAT plan은 Conventional VMAT plan과 비교하여 대부분의 평가지표에서 유리한 것으로 나타냈으며 치료효율을 높이면서 특히 상부 직장 선량을 감소시켜 전체 직장 선량을 낮추는데 탁월한 효과를 나타냈기 때문에 이를 적용시켜 방사선 치료효과를 높이는 것이 중요할 것이라 사료된다.

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Line Histogram Intensity를 이용한 이동로봇의 장애물 회피 알고리즘 (The Obstacle Avoidance Algorithm of Mobile Robot using Line Histogram Intensity)

  • 류한성;최중경;구본민;박무열;방만식
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제6권8호
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    • pp.1365-1373
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    • 2002
  • 본 논문에서는 자율 이동로봇이 장애물을 회피하며 목표하는 지점까지의 경로를 구성하여 찾아가는 알고 리즘을 제안하고자 한다. 시스템의 구성은 로봇에 탑재된 CCD카메라로부터 획득한 영상신호를 RF 무선 모듈을 이용하여 PC로 보내고 PC에서 영상 처리 과정을 거친 후, 장애물로 인식되는 지역을 회피하도록 제어 신호를 이동로봇으로 전송하는 것이다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐하여 PC로 전송하고 호스트는 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 피해 나가도록 하며 로봇이 이동한 거리를 PC로 전송하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점까지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 추적해 나가도록 한다. 먼저 로봇으로부터 전송되어진 영상은 호스트PC에서 다음과 같은 영상처리과정을 거치도록 한다. 먼저 Original영상을 입력받아서 3X3 mask Sobel 연산자를 사용한다. 그리하면 윤곽선이 추출된다. 여기서 추출된 윤곽정보는 처리가 용이하도록 NOR Converter를 거치도록 한다 마지막으로 이 영상의 경계값을 찾는다. 처음에 획득한 영상은 깨끗한 환경에서 얻어진 것이 아니라 주변에 여러 가지 기구나 명암대비가 뚜렷하지 못한 조건들로 되어 있다. 어떤 장애물이라도 가까이서 획득한 영상으로 보게 되면 색상이 단일한 색상으로 나타난다. 즉, 멀리 있는 영상정보나 장애물이 없는 영상 정보 쪽에 히스토그램이 넓게 분포되기 마련이다. 이런 이유로 마지막에 Convert를 처리한 영상의 경계치를 229로 둔다. 그러면 거의 흰색에 가까우면서도 약간의 그레이 레벨만 가진다 하더라도 흑백 대비를 뚜렷하게 만들어 준다. 즉, 불순 성분을 받아들이기 위하여 경계값을 높이는 것이다. 다음으로 처리된 영상의 좌표를 (0, 0)에서 (0, 197)까지의 히스토그램 분포를 스캔한다. 그러면 장애물이 있는 부분의 히스토그램의 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 이용하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다

평면 형상 변형의 시각적 품질 향상을 위한 개선된 형상 변형 에너지 (Improved deformation energy for enhancing the visual quality of planar shape deformation)

  • 유광석;최정주
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.1-8
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    • 2012
  • 본 논문에서는 평면 형상에 대해 국소적 형태를 보존하는 형상 변형 기법의 시각적 품질을 향상시키기 위한 개선된 형상 변형 에너지를 제안한다. 형상 변형 에너지는 대개 형상의 윤곽선 변형 품질을 유지하기 위해 라플라시안 좌표, 형상 내부의 변형 품질을 유지하기 위한 평균값 좌표와 간선 길이 제한조건, 사용자 지정 정점의 위치 제한조건 등으로 구성된다. 형상 변형 기법은 사용자 지정 정점의 위치가 변화할 때, 정의된 형상 변형 에너지의 변화를 최소화하는 비선형 최소자승 최적화 기법을 사용하여 다른 모든 정점의 위치를 계산할 수 있다. 그러나, 사용자 지정 정점의 위치가 빠르게 변화하면, 형상의 라플라시안 벡터의 크기와 간선의 방향에 큰 변화가 발생하여 변형 결과의 시각적 품질이 급격히 감소하는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 라플라시안 벡터의 크기와 간선의 방향 변화를 제한할 수 있는 새로운 제한 조건을 사용한 개선된 형상 변형 에너지를 제시한다. 개선된 변형 에너지는 최적화 수행 시간이 근소하게 증가하지만, 형상의 윤곽과 내부에서 변형 오차를 크게 줄일 수 있어 시각적으로 우수한 변형 결과를 얻을 수 있다.

레벨 셋 방법을 이용한 뇌 MR 영상에서 해마영역 분할 (A Hippocampus Segmentation in Brain MR Images using Level-Set Method)

  • 이영승;최흥국
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제15권9호
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    • pp.1075-1085
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    • 2012
  • 영상분할은 의료 임상연구에서 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 특히 뇌 MRI영상에서 해마의 위축은 알츠하이머병 진행과정의 초기 특정 표지자로서 해마의 볼륨은 초기 알츠하이머병의 임상적 진단에 도움이 된다. 정확한 볼륨 측정에 있어서 해마 영역의 분할은 중요한 역할을 한다. 하지만 MRI 영상에서 해마영역은 낮은 대조도, 낮은 신호 대 잡음 비율, 불연속성 경계의 특징을 보이며, 이러한 특징들은 MRI 영상에서 해마의 정확한 분할을 어렵게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 전처리 과정으로 실험영상에서 관심영역을 선택한 후 반전영상과 원본영상과의 차영상 대조도를 향상시킨 후 비등방성 확산(Anisotropic diffusion) 필터링, 가우시안(Gaussian) 필터링을 수행하였다. 마지막으로 두 개의 레벨 셋(Level Set)기반의 동적 윤곽선(Active Contour) 모델을 결합하여 해마를 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 해마분할방법의 유효성을 다양한 방법으로 평가한 결과 제안된 해마분할방법은 분할 속도와 정확도 면에서 뚜렷하게 개선이 되었음을 확인하였다. 결론적으로 제안된 방법이 해마와 같은 특징을 가진 영역을 분할하는데 적합하다고 할 수 있다. 향후 다른 연구 기법들과 결합할 경우 더욱 잠재성이 증대될 수 있을 것이다.

SOSiM: 형태 특징 기술자를 사용한 형태 기반 객체 유사성 매칭 (SOSiM: Shape-based Object Similarity Matching using Shape Feature Descriptors)

  • 노충호;이석룡;정진완;김상희;김덕환
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제36권2호
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    • pp.73-83
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    • 2009
  • 본 논문에서는 영상 내의 객체의 형태(shape)에 기반한 객체 유사성 매칭(matching) 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 객체의 윤곽선(edge)에서 점들(edge points)을 추출하고, 추출된 점들의 위치 관계를 나타내기 위하여 각 점을 기준으로 로그 원형 히스토그램(log polar histogram)을 생성하였다. 객체의 윤곽을 따라가며 각 점에 대한 원형 히스토그램을 순차적으로 비교함으로써 객체간의 매칭이 이루어지며, 데이타베이스로부터 유사한 객체를 검색하기 위하여 사용한 매칭 방식은 널리 알려진 k-NN(nearest neighbor) 질의 방식을 사용하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 기존의 형태 문맥 기법(Shape Context method)과 제안한 방법을 비교하였으며, 객체 유사성 매칭 실험에서 k=5일 때 기존 방법의 정확도가 0.37, 제안한 방법이 0.75-0.90이며, k=10일 때 기존 방법이 0.31, 제안한 방법이 0.61-0.80로서 기존의 방법에 비해 정확한 매칭 결과를 보여 주었다. 또한 영상의 회전 변형 실험에서 기존 방법의 정확도가 0.30, 제안한 방법이 0.69로서 기존 방법보다 회전 변형에 강인한(robust) 특성을 가짐을 관찰할 수 있었다.

필기체 숫자 데이터 차원 감소를 위한 선분 특징 분석 알고리즘 (Line-Segment Feature Analysis Algorithm for Handwritten-Digits Data Reduction)

  • 김창민;이우범
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권4호
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    • pp.125-132
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    • 2021
  • 인공신경망의 계층의 깊이가 깊어지고 입력으로 사용되는 데이터 차원이 증가됨에 신경망의 학습 및 인식에 있어서 많은 연산을 고속으로 요구하는 고연산의 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 신경망 입력 데이터의 차원을 감소시키기 위한 데이터 차원 감소 방법을 제안한다. 제안하는 선분 특징 분석(Line-segment Feature Analysis; LFA) 알고리즘은 한 영상 내에 존재하는 객체의 선분(Line-segment) 특징을 분석하기 위하여 메디안 필터(median filter)를 사용한 기울기 기반의 윤곽선 검출 알고리즘을 적용한다. 추출된 윤곽 영상은 [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128]의 계수 값으로 구성된 3×3 또는 5×5 크기의 검출 필터를 이용하여 8가지 선분의 종류에 상응하는 고유값을 계산한다. 각각의 검출필터로 계산된 고유값으로부터 동일한 반응값을 누적하여 두 개의 1차원의 256 크기의 데이터를 생성하고 두 가지 데이터 요소를 합산하여 LFA256 데이터를, 두 데이터를 합병하여 512 크기의 LAF512 데이터를 생성한다. 제안한 LFA 알고리즘의 성능평가는 필기체 숫자 인식을 위한 데이터 차원 감소를 목적으로 PCA 기법과 AlexNet 모델을 이용하여 비교 실험한 결과 LFA256과 LFA512가 각각 98.7%와 99%의 인식 성능을 보였다.