영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 개선된 SRG(Seeded Region Growing) 기법과 영역병합과정을 이용하여 고해상도 영상분할을 위한 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 QuickBird 융합영상에서 추출된 다중분광 에지정보를 이용하여 초기 시드포인트를 자동으로 추출하였다. 추출된 시드포인트에 영상의 기하학적인 정보와 분광정보를 반영할 수 있는 개선된 SRG 기법을 적용하여 초기 영상 분할을 수행하였다. 최종적으로 앞선 초기분할 결과 향상을 위해 분할된 영역의 평균분광정보를 활용하여 영역병합을 수행하여 최종분할결과를 도출하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 무감독 영상분할 평가측정치를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 고해상도 영상분할에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
마이크로어레이 데이터의 클러스터 분석은 생물학적으로 연관성 있는 유전자 그룹을 찾기 위해 종종 사용되는 방법이다. 기능적으로 연관된 유전자들이 대개 유사한 발현 패턴을 나타내는 특징을 이용하여 유사한 발현 프로파일을 가진 유전자 그룹을 찾아냄으로써 알려지지 않은 유전자들의 기능을 같은 그룹에 속한 다른 유전자로부터 유추할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 클러스터 분석을 위해 시드 클러스터링 알고리즘을 새로이 제안하고, 이 방법을 마이크로어레이 데이터 분석에 적용해본다. 시드 클러스터링 방법은 주어진 데이터를 계산적으로 분석하여 시드 패턴을 자동 추출하고, 이러한 시드 패턴을 목적 클러스터의 프로토타입 벡터로서 간주하여 클러스터를 생성하는 방법이다. 이러한 시드 클러스터링 방법은 수학적 원리에 기초하고 있기 때문에, 매우 체계적인 방법으로 안정적이며 일관성 있는 클러스터링 결과를 생성할 수 있다. 또한, 실제 마이크로어레이 데이터 분석에 적용해본 결과 데이터에 내재된 각 클러스터를 대표하는 시드 패턴을 매우 효과적으로 자동 추출할 수 있었으며, 클러스터링 결과 또한 타 방법에 비해 다소 우월한 경향을 나타내었다.
영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격 탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 분광 및 공간정보를 반영할 수 있는 새로운 분할방법을 제안한다. 이를 위해 우선 다중분광 에지정보의 지역적 변이특성을 이용하여 영상에서 자동으로 초기시드 점을 추출하였다. 추출된 시드 점과 이웃하는 점들과의 유사성을 기반으로 영역 확장의 우선순위를 결정하는 MSRG가법을 이용하여 영상분할을 수행하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 기존에 위성영상분할에 많이 사용된 유역분할법과 영역성장기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 정량적 비교평가 방법으로는 무감독 영상분할 평가 측정치와 동일한 조건하에서 수행된 객체기반 분류 정확도를 이용하였다. 실험 결과 제안한 기법은 고해상도 위성영상의 객체기반분석에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
문서에 존재하는 중요한 개체를 인식하고 그것들 간의 관계를 식별하는 시맨틱 트리플 추출은 문헌 분석의 기반이 되는 중요한 작업이다. 본 논문에서는 특허 문헌에서 이러한 시맨틱 트리플을 추출하는 방법에 대해서 설명한다. 특허 문헌의 효과적인 자동 분석을 위하여 문장 내의 다양한 구문적 변형을 인식하여 하나의 정규화된 의미 형태로 표현해주는 술어-논항 구조 기반의 패턴을 사용하였고, 패턴의 자동화된 확장을 위하여 부트스트랩핑 방법을 적용하였다. 이러한 방법은 소규모의 시드 데이터를 활용하여 특정의미 관계를 갖는 패턴을 자동으로 확장하고 최종적으로는 유의미한 트리플을 추출하는 방법으로 다량의 이진 관계 집합을 처리해야 할 때 아주 유용한 방법이다. 시스템 적용을 통하여 특허 문헌에 적합한 38개의 연관관계 집합을 생성하였고, 32,608개의 유의미한 트리플을 추출하였다.
본 논문에서는 쉽게 즐길 수 있는 미니 게임과 같은 콘텐츠에서 이미지 검색 기술을 이용하여 게임에 적합한 이미지를 찾을 수 있고 또한 게임 난이도를 조절할 수 있는 방법도 보여준다. 본 방법에서는 영상처리 기술에서 내용기반 영상검색 방법 중의 색상과 질감 특징 값들을 추출하는 기술을 이용한다. 본 논문에서는 이를 이용하여 미니게임인 카드 짝 맞추기 게임에서 게임 안에 사용되는 카드 이미지를 자동으로 선택하게 한다. 이때 검색 기준이 되는 이미지(시드 이미지)의 개수를 조절하여 게임의 난이도에 적용 할 수 있는 것을 보여준다. 실험을 통하여 기존의 영상검색을 이용할 경우 게임에서 부적합 할 수 있는 이미지가 검색되는 문제가 나오는데 반하여 본 논문에서는 게임에 활용하기 용이한 이미지를 검색 할 수 있다는 것을 보여준다.
본 논문은 자기공명 뇌영상을 대상으로 뇌종양 영역을 자동으로 분할하기 위한 방법을 제안한다. 정상적인 뇌영상은 좌우로 대칭인 특징을 지니는 반면에 종양이 존재하는 뇌영상은 종양세포와 부종 및 괴사로 인해 비대칭적인 특징을 가진다. 본 논문에서는 이러한 대칭성을 뇌영상내에 종양영역의 존재 유무를 판별할 수 있는 기준으로 이용한다. 대칭성 분석을 위해서 뇌영역의 윤곽선 정보를 이용해 중심축을 생성하였으며 이는 사전정보를 이용하지 않고 영상의 자체 정보만을 해석해서 중심축을 추출할 수 있다는 점에서 기존의 영상 정합을 통해 해부학적 위치 정보를 추출하고 이를 이용하여 중심축을 찾는 방법과 구별된다. 자기공명 영상에서 정상뇌의 조직은 크게 3가지 클러스터로 분할되며 각 클러스터가 포함하는 영역은 백질과 회백질영역을 포함하는 뇌 실질영역, 뇌척수액(csf)영역, 두개골, 지방 및 뇌막 영역 등으로 나뉜다. 종양이 포함된 영상은 종양과 부종 및 괴사 영역이 추가적으로 존재하며 이는 클러스터링을 이용한 분할을 통해서 구분될 수 있다. 분할된 종양 영역의 중심점은 다음 슬라이스의 종양 영역의 경계를 검출하기 위한 레벨셋 알고리즘에 적용되어 전체 볼륨의 종양 영역의 경계선을 추출하기 위한 초기 시드로 이용된다. 본 논문에서는 3차원 볼륨의 영상(슬라이스)중에서 종양 영역이 존재하는 슬라이스의 종양 영역을 분할하여 이후의 슬라이스에서는 분할작업을 수행하지 않고 영역의 경계선만 추출한다. 자카드 지수와 처리 시간의 비교 분석을 통해 기존의 방법과 비슷한 성능과 빠른 속도로 종양 영역을 분할할 수 있다는 것을 보인다.
본 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 기존의 훈련지역 선정과 같은 사용자 개입 없이, 영상의 다중분광 및 색상 불변 특정 정보를 통합한 영역기반 건물 추출 방법론을 개발하고, 이를 IKONOS와 QuickBird 영상에 적용하여 개발된 방법의 효용성을 평가하는데 목적이 있다. 이를 위해 우선 영상을 시드기반 영역확장기법인 MSRG기법을 이용하여 분할한 후, 건물 추출의 편의성을 높이기 위한 전처리 과정의 일환으로 분할된 영상에서 식생과 그림자 객체를 자동으로 탐지하여 제거하였다. 객체단위의 건물 추출을 위해 다중분광 및 색상 불변 특정 정보가 통합된 영역 병합 과정을 통해 식생과 그림자 객체가 제거된 분할영역에 대하여 영역 병합을 수행하였고, 최종적으로 병합된 분할영역의 형상 특징 정보를 이용하여 건물 영역을 추출하였다. 또한 보다 완전성 높은 건물 추출을 위해 일반화 기법을 이용하여 추출된 건물의 외곽선을 단순화하였다. 실험 결과, 대상지역 모두에서 80% 이상의 건물탐지 정확도를 보였으며 시각적으로도 우수한 결과를 도출하였다. 결과적으로 제안된 방법은 고해상도 위성영상의 건물 추출에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
본 논문에서는 폭발적으로 증가하고 있는 상품평을 효과적으로 활용하기 위해 언어적 분석을 통하여 상품 평가를 요약하는 시스템을 제안한다. 시스템에서는 스커트 상품 분류의 경우 '디자인'과 '재질'과 같이, 상품을 평가하는 기준이 되는 항목에 대한 상품평의 부정과 긍정의 극성 여부를 판별하여 그래프 형태로 요약하여 제시한다. 본 논문에서는 작은 시드 어휘와 문맥에 기반한 자동 확장 방법을 사용하여 평가 항목 별 평가 어휘 극성 사전을 구축하여 평가 항목에 대한 상품평의 극성을 판정한다. 제안한 방식은 여러 온라인 쇼핑몰의 실제 상품평에 대한 실험에서 극성 사전 추출에서 평균 69.8%의 정확율과 문장별 극성 식별에서 평균 81.8%의 정확율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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