• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.10 no.6
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• pp.443-450
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• 2016

In this study, we are using a computer tomography image of the abdomen, as an experimental linear research for the image of the fatty liver patients texture features analysis and computer-aided diagnosis system of implementation using the ROC curve analysis, from the computer tomography image. We tried to provide an objective and reliable diagnostic information of fatty liver to the doctor. Experiments are usually a fatty liver, via the wavelet transform of the abdominal computed tomography images are configured with the experimental image section, shows the results of statistical analysis on six parameters indicating a feature value of the texture. As a result, the entropy, average luminance, strain rate is shown a relatively high recognition rate of 90% or more, the control also, flatness, uniformity showed relatively low recognition rate of about 70%. ROC curve analysis of six parameters are all shown to 0.900 (p = 0.0001) or more, showed meaningful results in the recognition of the disease. Also, to determine the cut-off value for the prediction of disease six parameters. These results are applicable from future abdominal computed tomography images as a preliminary diagnostic article of diseases automatic detection and eventual diagnosis.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.5
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• pp.303-310
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• 2013

Thyroid nodular disease is the most frequently appeared in thyroid disease. Thyroid ultrasonography offers location of nodules, size, the number, information of internal echo characteristic. Thus, it makes possible to sort high-risk nodule containing high possibility about thyroid cancer and to induct precisely when take a Fine Needle Biopsy Aspiration. On thyroid nodule, the case which is diagnosed as malignant is less than 5% but screening test is very important on ultrasound and also must be reduced unnecessary procedure. Therefore, in this study an approach for describing a region is to quantity its texture content. We applied TFA algorithm on case which has been pathologically diagnosed as papillary thyroid cancer. we obtained experiment image which set the ROI on ultrasound and cut the $50{\times}50$ pixel size, histogram equalization. Consequently, Disease recognition detection efficiency of GLavg, SKEW, UN, ENT parameter were high as 91~100%. It is suggestion about possibility on CAD which distinguishes thyroid nodule. In addition, it will be helpful to differential diagnosis of thyroid nodule. If the study on additional parameter algorithm is continuously progressed from now on, it is able to arrange practical base on CAD and it is possible to apply various disease in the thyroid US.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.4
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• pp.22-30
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• 2001

In this paper we propose three classification algorithms to classify breast tumors that occur in duct into Benign, DCIS(ductal carcinoma in situ) NOS(invasive ductal carcinoma) The general approach for a creating classifier is composed of 2 steps: feature extraction and classification Above all feature extraction for a good classifier is very significance, because the classification performance depends on the extracted features, Therefore in the feature extraction step, we extracted morphology features describing the size of nuclei and texture features The internal structures of the tumor are reflected from wavelet transformed images with 10$\times$ and 40$\times$ magnification. Pariticulary to find the correlation between correct classification rates and wavelet depths we applied 1, 2, 3 and 4-level wavelet transforms to the images and extracted texture feature from the transformed images The morphology features used are area, perimeter, width of X axis width of Y axis and circularity The texture features used are entropy energy contrast and homogeneity. In the classification step, we created three classifiers from each of extracted features using discriminant analysis The first classifier was made by morphology features. The second and the third classifiers were made by texture features of wavelet transformed images with 10$\times$ and 40$\times$ magnification. Finally we analyzed and compared the correct classification rate of the three classifiers. In this study, we found that the best classifier was made by texture features of 3-level wavelet transformed images.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.35 no.6_2
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• pp.1037-1052
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• 2019

We had developed in preceding study a classification model for the Korean pine and Larch with an accuracy of 98 percent using Hyperion and Sentinel-2 satellite images, texture information, and geometric information as the first step for tree species mapping in the inaccessible North Korea. Considering a share of major tree species in North Korea, the classification model needs to be expanded as it has a large share of Oak(29.5%), Pine (12.7%), Fir (8.2%), and as well as Larch (17.5%) and Korean pine (5.8%). In order to classify 5 major tree species, national forest type map of South Korea was used to build 11,039 training and 2,330 validation data. Sentinel-2 data was used to derive spectral information, and PlanetScope data was used to generate texture information. Geometric information was built from SRTM DEM data. As a machine learning algorithm, Random forest was used. As a result, the overall accuracy of classification was 80% with 0.80 kappa statistics. Based on the training data and the classification model constructed through this study, we will extend the application to Mt. Baekdu and North and South Goseong areas to confirm the applicability of tree species classification on the Korean Peninsula.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.2
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• pp.291-304
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• 2021

Updating a forest type map is essential for sustainable forest resource management and monitoring to cope with climate change and various environmental problems. According to the necessity of efficient and wide-area forestry remote sensing, CAS500-4 (Compact Advanced Satellite 500-4; The agriculture and forestry satellite) project has been confirmed and scheduled for launch in 2023. Before launching and utilizing CAS500-4, this study aimed to pre-evaluation the possibility of satellite-based tree species classification using RapidEye, which has similar specifications to the CAS500-4. In this study, the study area was the Chuncheon forest management complex, Gangwon-do. The spectral information was extracted from the growing season image. And the GLCM texture information was derived from the growing and non-growing seasons NIR bands. Both information were used to classification with random forest machine learning method. In this study, tree species were classified into nine classes to the coniferous tree (Korean red pine, Korean pine, Japanese larch), broad-leaved trees (Mongolian oak, Oriental cork oak, East Asian white birch, Korean Castanea, and other broad-leaved trees), and mixed forest. Finally, the classification accuracy was calculated by comparing the forest type map and classification results. As a result, the accuracy was 39.41% when only spectral information was used and 69.29% when both spectral information and texture information was used. For future study, the applicability of the CAS500-4 will be improved by substituting additional variables that more effectively reflect vegetation's ecological characteristics.

• Bulletin of Food Technology
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• v.9 no.2
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• pp.133-139
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• 1996

최근 6할이상의 주부들이 가공식품 혹은 반가공식품을 이용하고 있으며 그 이유는 이용의 간편성, 조리가 간단하고 합리지향적인 구매행위가 가능한 점으로 꼽을 수 있다. 특히, 일본의 경우 노년인구층의 급증으로 인한 부드러운 식품소재의 이용성이 크게 늘어나고 있는 추세에서, 강하지않고 부드러운 향미 및 질감, 먹기쉬운 간편성등과 영양기능성이 강조된 제품개발이 활발히 이루어지고 있다. 따라서, 가공식품을 개발하려는 목적위에 소비자의 연령층에 대응하고, 보다 고도의 기능특성(영양성, 안전성, 경제성등)을 결합시킨 개념들이 도입되고 있다. 단백질은 가공식품의 물성을 결정하는 성분으로써 우유, 계란, 대두 및 밀가루단백질들을 이용하여 물성개량을 위한 잠정적 식품첨가물로 이용가치가 높다. 주로 구상단백질로 구성이 되어 있는 우유의 유청단백질을 특수한 처리에 의해 가용성 선상응집체(Soluble linear aggregate)로 가공한 유청단백질(Process whey protein)은 원래의 미변성 유청단백질에 비해 증강된 기능특성(표 1)을 지니고 있다. 지난 10년간 유청의 유용성에 대한 인식이 증가된 것은 물론 막기술이나, 이온 교환기술을 이용한 유청가공기술이 점진적으로 발달해왔다. 유청의 원재료는 물론이고 가공적성을 이해함으로써, 산 안전성, 겔화, 막형성, 기포형성, 유화액형성 등의 수많은 식품학적 기능특성들이 제고될 수 있다. 따라서, 식품에 응용될 수 있는 이들 기능특성들을 다듬어, 유청단백질을 특별한 목적용 제품으로 개발할 수 있도록 넓은 범위의 정보를 제공하는 것이 중요하다. 이에 유청단백질의 제조 및 가공을 제고하고, 식품에 광범위하게 응용할 수 있는 유청단백질의 다양한 식품학적 기능특성을 논의하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.482-484
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• 1999

본 논문에서는 매개변수 없이 입력 문서 영상을 최대 동질 영역들로 분할한 다음, 각 동질 영역을 텍스트, 그림, 표 그리고 선으로 자동 분류하는 새로운 방법을 제안한다. 다단계 분석과 하향식 접근 방법을 사용하기 위하여 문서 영상을 피라미드 구조로 계층화하였으며, 어떤 영역을 분할할 지의 여부를 결정하기 위하여 그 영역의 주기성을 이용하여 판단하였다. 이러한 주기성 정보를 이용함으로써, 어떠한 매개변수 없이도 활자체 크기와 행간에 무관하게 텍스트 영역을 정확히 분석할 수 있었으며, 피라미드 구조를 만드는데 걸리는 시간이 질감 분석 접근방법보다 빠른 방법으로 설계되었다. Washington 대학의 문서 영상 데이터베이스를 이용한 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 방법들보다 더 정확하게 문서 영상을 분할 및 분류할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.357-360
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• 2000

최근에는 텍스트기반 검색 기법의 단점들을 극복하기 위하여 멀티미디어 데이터에서 내용으로 표현되는 특징데이터(Feature data)를 자동으로 추출하여 이를 기반으로 검색을 하는 내용기반 검색기법(Content- Based Retrieval Technique)에 대한 연구가 활발하다. 그러나 내용기반 검색 시스템에서 데이터 수가 무한히 많아질 경우, 찾고자 하는 이미지를 검색하는데 정확성과 시간면에서 효율성이 떨어진다. 따라서 방대한 이미지 데이터를 보다효과적으로 검색하고 저장하기 위해서는 유사성이 높은 이미지들을 서로 묶어 그룹화하고 그룹별 특징을 분석하여 인덱스화 함이 필요하다. 이에 본 논문에서는 그룹화를 위해 각각의 이미지 객체에 대하여 웨이브릿변환 (Wavelet Transform) 기법과 질감 특징( Texture Feature) 값 추출을 통해 그룹간에 가지는 특징값을 분석 비교하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.12b
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• pp.431-433
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• 2011

본 논문에서는 컬러 화재영상에 포함된 화염의 색상 분석과 시공간적 특징 분석을 통하여 신뢰성 높은 화재 판정 조건을 제시한다. 이를 위하여 컬러영상에서 화염을 판정하는 컬러속성으로서 Y-휘도 성분과 Cr-색차 성분을 조합한 문턱치를 도출하고 화염 후보영역을 선정하였다. 선정된 화염 후보영역에 대해서는 화염의 공간적인 질감분석과 시간적인 동적변화를 DCT와 프레임간 휘도성분 변화량을 분석하여 최종 화염 판정 기준으로 제시하였다. 컴퓨터 모의실험 결과, 제시한 화염 판정 조건의 신뢰성과 실용성을 확인하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.25-28
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• 2007

본 논문은 KOMPSAT-2호 및 3호의 화상활용 일환으로 임반 단위의 임상정보 추출에 관한 시범연구이다. QuickBird 화상을 통해 획득한 결과를 요약하면, 첫째로 회색단계공발생 행렬(GLCM)에 기초한 질감(texture)매개변수 화상은 소나무림과 잣나무림의 임상판별을 가능하게 만든다. 단, 동령림 조건과 사면 방위에 무관한 상태의 추가연구가 요구된다. 둘째로 Matlab의 분수계(watershed)산법에 기초한 분할화상에서 소나물김과 잣나무림의 수관투명 면적 대소를 파악할 수 있다. 역시 동령림 조건하의 보충 연구가 필요하다. 셋째로 형태배율과 진원도(roundness)에 기초한 소나무림과 잣나무림의 구별에서 진원도에서는 차이의 유의성이 없고, 형태배율에서는 수관둘레의 불규칙에 의해 유의성있게 구분된다. 본 연구의 임상정보 추출기법은 정밀임업의 정량정보 제공에 기여할 것이다.