• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11b
• /
• pp.640-642
• /
• 2005

모바일 기술의 발전으로 인쇄 매체가 아닌 온라인 매체로 만화 콘텐츠를 제공받는 수요층이 늘어나고 있고, 모바일 단말기의 작은 화면 위에 기존 오프라인 만화를 브라우징하기 위한 새로운 기술에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 큰 만화 콘텐츠를 영상의 의미 정보(배경이 아닌 모든 부분: 사람, 중요한 오브젝트, 문자)의 손실을 최소화하여, 기존의 오프라인 만화 콘텐츠를 모바일 단말기에 맞게 자동 변환 시스템 (Automatic Comics Conversion System: ACCS)을 제안한다. ACCS는 기존 만화 콘텐츠 영상의 각 페이지를 프레임 단위로 자르고 잘라진 프레임을 분할, 확대, 축소 등을 통해 모바일 단말기 화면 크기에 맞게 자동으로 변환한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10c
• /
• pp.532-534
• /
• 1998

본 논문에서는 칼라공간상의 거리와 이웃정보를 이용한 클러스터링을 통한 칼라영상 분할 방법을 제안한다. 영상의 픽셀들을 이웃관계를 유지하여 칼라공간으로 매핑한다. 칼라공간상에서 이웃하는 픽셀들을 클러스터링하여 영상의 세그먼트들을 찾는다. 클러스터링 방법으로서 인력을 모방하는 클러스터링(gravitational clustering)을 사용하였다. 이 방법으로 클러스터의 중심값과 클러스터 수를 미리 정해주지 않아도 자동적으로 결정할 수 있는 장점이 있다. gravitational 클러스터링에서 찾은 클러스터 수를 가지고 다른 클러스터링 방법에 입력으로 주어 결과를 비교해 본다. 본 논문에서는 이웃관계를 따라 클러스터링하는 것이 정확한 경계선을 찾는데 효과적임을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 1998.03a
• /
• pp.145-148
• /
• 1998

본 논문은 뉴스 비디오 데이터베이스를 구축하기 위한 장면 분할 기법 중 Color Histogram에서 각각의 RGB를 따로 계산하여 차이값을 세부화하는 장점과, x2 Histogram에서 차이값을 강조하는 장점을 이용하여 NTSC표준에 따른 가중치를 적용한 새로운 장면 분할 방법을 제안하였다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위한 실험 도메인은 국내 KBS, MBC, SBS 방송의 뉴스 비디오와 국외 CNN, NHK의 뉴스 비디오를 택하였다. 주어진 환경내에서 제안한 방법을 기존의 Color Histogram, x2 Histogram, 그리고 Bin to bin difference (B2B)과의 실험결과와 비교하여 효율적임을 보였으며, 임계치의 자동선택 가능성을 제시 하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.28 no.1
• /
• pp.32-43
• /
• 2009

In this paper, we improve the performance of cardiac disorder classification by continuous heart sound signals using automatic segmentation and extreme learning machine (ELM). The accuracy of the conventional cardiac disorder classification systems degrades because murmurs and click sounds contained in the abnormal heart sound signals cause incorrect or missing starting points of the first (S1) and the second heart pulses (S2) in the automatic segmentation stage, In order to reduce the performance degradation due to segmentation errors, we find the positions of the S1 and S2 pulses, modify them using the time difference of S1 or S2, and extract a single period of heart sound signals. We then obtain a feature vector consisting of the mel-scaled filter bank energy coefficients and the envelope of uniform-sized sub-segments from the single-period heart sound signals. To classify the heart disorders, we use ELM with a single hidden layer. In cardiac disorder classification experiments with 9 cardiac disorder categories, the proposed method shows the classification accuracy of 81.6% and achieves the highest classification accuracy among ELM, multi-layer perceptron (MLP), support vector machine (SVM), and hidden Markov model (HMM).

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.37 no.2
• /
• pp.110-119
• /
• 2010

In this paper, we propose an automatic segmentation of the prostate using intensity distribution and gradient information in MR images. First, active shape model using adaptive intensity profile and multi-resolution technique is used to extract the prostate surface. Second, hole elimination using geometric information is performed to prevent the hole from occurring by converging the surface shape to the local optima. Third, the surface shape with large anatomical variation is corrected by using 2D gradient information. In this case, the corrected surface shape is often represented as rugged shape which is generated by the limited number of vertices. Thus, it is reconstructed by using surface modelling and smoothing. To evaluate our method, we performed the visual inspection, accuracy measures and processing time. For accuracy evaluation, the average distance difference and the overlapping volume ratio between automatic segmentation and manual segmentation by two radiologists are calculated. Experimental results show that the average distance difference was 0.3${\pm}$0.21mm and the overlapping volume ratio was 96.31${\pm}$2.71%. The total processing time of twenty patient data was 16 seconds on average.

• Progress in Medical Physics
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.178-185
• /
• 2008

Living donor liver transplantation is increasingly performed as an alternative to cadaveric transplantation. Preoperative screening of the donor candidates is very important. The quality, size, and vascular and biliary anatomy of the liver are best assessed with magnetic resonance (MR) imaging or computed tomography (CT). In particular, the volume of the potential graft must be measured to ensure sufficient liver function after surgery. Preoperative liver segmentation has proved useful for measuring the graft volume before living donor liver transplantations in previous studies. In these studies, the liver segments were manually delineated on each image section. The delineated areas were multiplied by the section thickness to obtain volumes and summed to obtain the total volume of the liver segments. This process is tedious and time consuming. To compensate for this problem, automatic segmentation techniques have been proposed with multiplanar CT images. These methods involve the use of sequences of thresholding, morphologic operations (ie, mathematic operations, such as image dilation, erosion, opening, and closing, that are based on shape), and 3D region growing methods. These techniques are complex but require a few computation times. We made a phantom for volume measurement with pig and evaluated actual volume of spleen and liver of phantom. The results represent that our semiautomatic volume measurement algorithm shows a good accuracy and repeatability with actual volume of phantom and possibility for clinical use to assist physician as a measuring tool.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.559-560
• /
• 2018

순환 신경망(RNN) 기반의 Long Short-Term Memory(LSTM)는 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이는 모델이다. 음성을 문자로 변환해주는 Speech to Text (STT)를 이용해 자막을 생성하고, 생성된 자막을 다른 언어로 동시에 번역을 해주는 서비스가 활발히 진행되고 있다. STT를 사용하여 자막을 추출하는 경우에는 마침표가 없이 전부 연결된 문장이 생성되기 때문에 정확한 번역이 불가능하다. 본 논문에서는 영어자막의 자동 번역 시, 정확도를 높이기 위해 텍스트를 문장으로 분할하여 마침표를 생성해주는 방법을 제안한다. 이 때, LSTM을 이용하여 데이터를 학습시킨 후 테스트한 결과 62.3%의 정확도로 마침표의 위치를 예측했다.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
• /
• v.5 no.3
• /
• pp.133-141
• /
• 1993

탄성체에서 파의 흐름, 층류 그리고 난류에서 전단층과 같은 많은 동적문제들을 유한요소성 또는 차분법으로 해석할 때 자동분할기법이 문제의 해의 정확도를 크게 향상 시켜왔다. 일정한 속도로 움직이는 열원은 그 열원의 내부 그리고 주위에서 높은 변화도를 발생 시킨다. 이렇게 변화도가 심한 부분은 유한요소법으로 해석할 때 적절하고 세밀하게 분할 된 요소만이 만족시런 해를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 공간-시간 영역에서 변화도의 크기에 따라 시간간격이 임의로 조정되는 자동 시간간격 조정법을 발전시켰다.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.4 no.1
• /
• pp.123-152
• /
• 1993

This paper discusses how to automatically extract fuzzy rules from given data.The fuzzy space which contain given data are fitst subdivided into a set of hypercubes.each of which contains the homogeneous data belonging to the same class, and then a fuzzy rule is defined based on the constructed hypercube.In order to dynamically agjust the size of a hypercube. the fuzzy space is to be splitted based on a center vector and then the splitted subspaces are to be merged throungh the adjacency relation.The membership functions.which are to be embedded in a fuzzy rule.are to be formed through analyzing the cummulative histogram of given data along each axis of the constructed hypercube.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06c
• /
• pp.443-446
• /
• 2011

본 연구는 컴퓨터 단층촬영 영상 (CT, Computed Tomography Image)에서 치열궁 (Dental Arch)을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 3차원 컴퓨터 단층촬영 영상을 입력 받고 영역 확장법을 이용하여 하악을 분할 한 후 하악의 단면에서 전체적인 치아의 영역을 분할을 한다. 치아의 영역에서 세선화 작업을 거친 후 곡선 정합법을 이용하여 최종 치열궁을 검출한다. 실험 데이터로 두개골 컴퓨터 단층 촬영 데이터를 사용하였다. 본 연구는 치과 영상 데이터로부터 파노라마 영상을 얻는데 이용 될 수 있고 치과 분야의 질병 진단 및 진찰에 이용될 것으로 기대된다.