• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1998.08a
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• pp.227-230
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• 1998

문헌정보학분야의 용어사전을 이용한 자동시소러스 구축을 위한 첫단계로$\ulcorner$문헌정보학 용어사전$\lrcorner$ MRD를 구성하고 이를 이용하여 상위어 자동 추출알고리즘을 개발하였다. MRD구성시 전처리과정을 통하여 상위어 추출에 불필요한 정보가 수록되는 것을 방지하였다. 상위어 추출을 위한 알고리즘 개발은 무작위 표본추출을 통하여 $\ulcorner$문헌정보학 용어사전$\lrcorner$에 기술된 문장의 구문적 특성을 분석한 후, 이 구문정보를 이용하여 수행하였다. 본 연구에서 제시된 알고리즘의 효율성 평가결과 89.4%의 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.301-306
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• 2004

이 논문에서는 1m 해상도 위성영상에서 관측할 수 있는 여러 인공지물 중에서 아파트 및 산업용 건물 등, 비교적 중대형이고 사각형 형태인 건물들을 반자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 소개한다. 기존에 연구된 건물추출을 위한 방식으로는 Perceptual Grouping, 스테레오 분석, LIDAR 센서 등에서 얻은 3 차원 정보를 이용하는 방식 등이 있다. 여기서는 단일영상 만을 이용하여 반자동으로 건물을 추출하는 알고리즘을 제안한다 이 알고리즘은 먼저 영상으로부터 라인을 추출한 후, 라인분석을 통하여 건물의 위치와 방향을 결정하고, 탬플릿 정합을 이용하여 이를 개선한다. 그리고 자동으로 추출된 건물외각선에 포함된 오류를 제거하기 위하여 수동편집 단계를 수행한다. 또한 먼저 수행한 건물추출 결과를 활용하여 주변에 유사한 형태의 건물외각선을 빠르게 추출하기 위해 기존에 추출된 건물 외각선 Polygon 을 탬플릿으로 정의하고 정합을 수행하여 건물 외각선을 추출한다. 개발된 알고리즘은 기존의 다른 방식들에 비해 추가적인 영상이나 정보를 요구하지 않고도 빠른 시간에 정확한 사각형형태의 건물을 추출할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07c
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• pp.2701-2704
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• 2003

본 논문에서는 디지털 X-ray 영상에서 자동으로 손가락의 골단판을 추출하는 알고리즘과 이를 이용한 자동 뼈 나이 측정 방법을 제안한다. 골단판은 뼈의 골화 정도 및 성장 정도에 따라 변화되기 때문에 뼈 나이 평가 시스템에 적합하여 많이 사용된다. 골단판을 자동으로 추출하는 알고리즘을 이용해 골단판을 추출하고 영상인식 분야에서 사용되는 eigen analysis를 사용하여 뼈 나이를 자동으로 측정하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.155-160
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• 2001

대부분의 자동 영상분할 방법은 한 화면에서 개별 객체를 추출하기가 어렵고, 비디오 객체의 명확한 모델이 없어 자동분할 방법에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 Active contour를 이용한 반자동 영상분할 방법을 제안한다. 일반적인 Active Contour 알고리즘은 유한개의 제어점을 설정하고 그 차이로 곡선의 특성을 묘사하므로 곡선 위의 제어점 사이의 모양 정보를 표현하는데 불충분하다 또한, 대부분의 Active Contour 알고리즘은 단순한 배경을 갖는 객체에는 잘 적용되도록 설계되었으나, 복잡한 배경을 갖는 객체에는 부적절한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 B-Spline을 이용하여 곡선을 표현하고, 복잡한 영상에서도 좋은 성능을 갖도록 곡의치 외부 에너지는 SUSAN 연산자를 이용하여 추출하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.14 no.1
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• pp.11-16
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• 2003

This Paper extracts the edge of main components of face with Gator wavelets transformation in facial expression images. FCM(Fuzzy C-Means) clustering algorithm then extracts the representative feature points of low dimensionality from the edge extracted in neutral face. The feature-points of the neutral face is used as a template to extract the feature-points of facial expression images. To match point to Point feature points on an expression face against each feature point on a neutral face, it consists of two steps using a dynamic linking model, which are called the coarse mapping and the fine mapping. This paper presents an automatic extraction of feature-points by dynamic linking model based on Gabor wavelets and fuzzy C-means(FCM) algorithm. The result of this study was applied to extract features automatically in facial expression recognition based on dimension[1].

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.739-742
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• 2002

본 논문에서는 에지 추출을 위하여 다양한 영상에 탄력적으로 적용되는 자동 임계치에 의한 에지 추출 방법을 제안한다. 자동 임계치는 Prewitt 연산자를 이용하여 얻어진 영상을 사용하여 구한다. 에지 추출(Edge Detection)은 영상처리에 있어 데이터의 양을 크게 줄일 수 있는 장점과 함께 각종 영상처리의 전처리로 이용되어지고 있는데 정확한 에지 추출은 영상을 이해하고 분석하는데 있어서 대단히 중요한 요소로 영상처리의 다양한 분야와 결합하여 이용되어 지고 있다. 본 논문에서 제안한 자동 임계치 알고리즘에 의한 에지 추출은 영상의 세세한 부분의 에지를 탐색하는데 효과적임을 알 수가 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.444-447
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• 2007

본 논문에서는 비디오에서 자막을 자동 추출하기 위한 강건한 자막 분리 알고리즘을 제안한다. 주어진 비디오에서 자막이 존재할 가능성이 있는 프레임에 대해 자막 후보 영역의 위치를 찾은 다음, 자막 후보 영역으로부터 강건하게 자막을 추출한다. 추출된 자막 후보 영역에 대해 Dampoint labeling을 수행하여 자막과 비슷한 색상을 갖는 배경을 제거하고, 마지막으로 기하학적 검증을 통해 최종적으로 자막 여부를 판별한다. 제안된 방법을 여러 장르의 비디오에 대해 적용 결과 복잡한 배경을 갖는 비디오에서 자막을 강건하게 추출함을 실험을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.607-609
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• 2002

본 논문은 흉부 전산화단층촬영 영상에서 폐 영역을 자동으로 분할하는 알고리즘과 폐결절을 자동으로 검출하는 알고리즘에 관한 연구 내용을 담고 있다. 폐 분할 알고리즘은 gray-level thresholding과 morphologic 영상 처리기법을 이용하였고, 폐결절 자동 검출 알고리즘은 추출된 결절 후보의 size, compactness, mean of gray level 값을 분석하여 혈관과 결절을 구분하였다. 개발한 폐결절 자동 검출 시스템은 실험한 영상에 포함된 폐결절 117개 중 55%인 64개를 검출하였고, 3.4 False Positive/section이었다.

• Spatial Information Research
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• v.20 no.2
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• pp.117-127
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• 2012

The purpose of this study is to develop the auto-building algorithm of the Geometric Network Model(GNM), a topology model including geometric information because of the need to reflect the features' geometric characteristic into the topology model, which is for development of indoor 3D virtual model enabling queries. As the critical algorithm, the Straight Medial Axis Transformation(SMAT) algorithm is proposed in order to automatically extract the medial axis of features. The SMAT algorithm is generalized from the existing S-MAT algorithm and a range of target features where applicable is extended from simple polygons to weakly simple polygons which mean the polygons containing the inner ring inside. The GNM built automatically is finally printed out as the .csv file for easy access and w ide application in other systems. This auto-building algorithm of the GNM is available for plenty of cases such as finding a shortest path, guiding a route in emergency situation, and semantic analysis.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.61-64
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• 2007

SAR 영상에 존재하는 군사표적은 광학 영상에 있는 군사표적에 비하여 쉽게 구별하기 힘들다. 이는 전체 영상에서 군사표적을 구성하는 픽셀의 수가 매우 적기 때문이다. 이러한 문제 때문에 SAR 영상 분석가들은 영상을 분석하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해서는 자동화된 분석 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존에 연구된 SAR 영상을 이용한 자동표적추출 시스템을 분석하고 구현하였다. 구현된 자동표적추출 시스템을 MSTAR 데이터 셋을 이용하여 실험하여 결과를 도출하고， 그 결과를 분석하여 자동표적추출 시스템 각 단계의 성능을 분석하였다. 분석 결과 각 단계별로 최적의 성능을 보여주는 임계값을 알아낼 수 있었다.