• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.363-374
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• 2010

본 논문에서는 영상의 동질성 영역 분할을 위한 동질성 문턱 값(Homogeneity Threshold: $H_T$)의 자동 추출과 USRG(Unseeded Region Growing) 기반의 동질성 영역 자동 분할 방법을 제안한다. $H_T$는 인접한 화소들 간에 동질성을 구분하는 기준이 되며, 제안한 방법에 의하여 원본영상으로부터 자동 계산된다. 제안한 방법의 이론적 배경은 Otsu의 단일수준 문턱 값(single level threshold) 방법인데, 이것은 원본 영상의 작은 국소영역을 두 클래스로 분할하기 위하여 사용되고, 두 클래스가 서로 다른 영역으로 구별되는 조건을 만족할 때의 각 클래스의 표준편차의 합($\sigma_c$)을 $H_T$를 계산하기 위한 요소로 사용한다. 제안한 방법의 타당성을 보이기 위해 분할된 동질성 영역들만을 가지고 새롭게 생성한 영상과 원본 영상과의 비교를 통해 시각적으로 차이가 없음을 보이고, 분할된 동질성 영역의 크기순과 화소수가 많은 명암도 순으로 분할된 영역들을 결합한 영상들과 자동 추출된 문턱 값($H_T$)에 범위조정계수 ${\alpha}$을 적용한 값($H^*_T$)를 가지고 분할한 결과 영상들의 제시를 통해 제안한 방법에 대한 타당성을 보였다. 제안한 방법은 해부학이나 생물학의 연구 및 자연 영상의 시각화와 애니메이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으리라 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권5호
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• pp.569-579
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• 2013

이 연구에서는 다중시기 SAR 영상으로부터 3D 웨이블렛 변환을 통해 추출된 특징 정보를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였고 그 적용가능성을 평가하였다. 분류를 하기 전 단계로 3차원 웨이블렛 변환기반 특징을 추출하였고, 이후 토지 피복 분류에 사용하였다. 비교를 목적으로 특징추출 단계가 들어가지 않는 원본 영상과 주성분분석 기반 특징들의 분류를 함께 수행하였다. 성능 검증을 위해 당진에서 촬영된 다중시기 Radarsat-1호 영상을 사용하였고 토지피복은 논, 밭, 산림, 수계, 도심지가 포함된 5개의 클래스로 구분하였다. 토지피복 식별 능력 분석에 따르면 밭과 산림은 매우 유사한 특성을 보이기 때문에 두 클래스를 구분하는 것은 매우 어렵다. 3차원 웨이블렛 기반 특징을 사용하는 경우, 도심지를 제외하고 모든 클래스의 분류 정확도가 향상되었다. 특히 밭과 산림의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 향상은 다중시기자료를 시간과 공간적으로 동시에 분석하는 3차원 웨이블렛 변환 과정에 기인한 것으로 판단된다. 이 결과로부터 3차원 웨이블렛 변환이 영상으로부터 특징을 추출하는데 이용 가능하다는 것을 확인할 수 있었고, 추후에 다른 센서나 다른 연구지역으로 추가 실험을 수행할 예정이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.273-279
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 구조를 분할을 이용한 개별 학습을 수행하여 학습시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 망 분류 기점 설정 과정, 특징 벡터 추출 과정, 특징 노이즈 제거 과정, 클래스 분류 과정 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 망 분류 기점 설정 과정에서는 효과적인 특징 벡터 추출을 위한 망 구조의 분할 기점을 설정한다. 두 번째로 특징 벡터 추출 과정에서는 기존에 학습한 가중치를 사용하여 추가 학습 없이 특징 벡터를 추출한다. 세 번째로 특징 노이즈 제거 과정에서는 추출된 특징 벡터를 입력받아 각 클래스의 출력값을 학습하여 데이터의 노이즈를 제거한다. 네 번째로 클래스 분류 과정에서는 노이즈가 제거된 특징 벡터를 입력받아 다층 퍼셉트론 구조에 입력하고 이를 출력하고 학습한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 1회 학습에 소요되는 시간의 경우 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 기준 40.7% 단축하였다. 또한 목표 인식률까지 학습 횟수가 기존 알고리즘과 비교하여 단축하였다. 실험결과를 통해 1회 학습시간과 전체 학습시간을 감소시켜 기존의 알고리즘보다 향상됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.281-288
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• 2009

본 논문은 의료 영상 중 X-ray 영상에 대한 효과적인 분류와 자동 주석 생성을 위한 방법을 제안한다. X-ray 영상은 일반 자연 영상과는 다르게 영상 내에 중요한 의미를 가지고 있는 관심 영역과 어두운 단색의 배경으로 구성된 특징을 가지고 있음으로 본 논문에서는, 영상의 중요영역에서 해리스 코너 검출기를 이용한 색 구조 기술자(H-CSD)로 색 특징을 추출하고, 질감 특징을 위해 경계선 히스토그램 기술자(EHD)를 사용하였다. 추출된 두 개의 특징 벡터들은 각각 다중 클래스 Support Vector Machine에 적용되어 20개의 카테고리 중 하나로 영상을 분류한다. 마지막으로, 영상은 미리 정의된 카테고리들의 계층적인 관계와 우선 순위에 기반하여 주석 코드 배열(Annotation Code Array)을 부여 받고 이를 이용하여 다수의 최적 키워드를 얻으며 갖게 된다. 실험에서는 제안한 주석 생성방법을 관련 연구 방법과 비교하여 성능이 개선 되었음을 보여주고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.1-11
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• 2004

본 논문에서는 관계 데이터베이스를 이용한 XML 문서 저장시스템을 제안한다. XML 구조와 관계 데이터 베이스 스키마의 구조적 불일치로 인하여 XML 문서의 저장을 위해서는 별도의 처리과정이 필요하다. 본 연구에서는 DTD가 있는 XML 문서의 관계 데이터베이스 저장을 다루고 있다. 기존의 Shared Inlining 방법과 Hybrid Inlining 방법을 보완한 릴레이션의 단편과 과도한 조인 연산을 줄여주는 Association Inlining 방법을 제안하고 실제 실험을 통하여 성능이 개선되었음을 보인다. DTD를 단순화시켜 이로부터 저장구조 정보를 추출하고 관계 데이터베이스의 저장구조로 사상시키기 위하여 기존의 맵 클래스를 확장하였다. XML 문서의 분석을 통하여 다중값 엘리먼트, 여러 개의 상위 엘리먼트를 갖는 엘리먼트, 순환 구조를 갖는 엘리먼트 등 다양한 형태의 구조에 대해 맵 클래스를 정의하였으며 추출 저장구조 정보와 맵 클래스를 이용하여 XML 형태의 맵 파일을 생성한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권3호
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• pp.206-216
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• 2007

현재 웹의 한계를 극복하기 위해 제안된 시맨틱 웹을 구축하기 위해서는 데이타에 잘 정의된 의미를 부여하는 온톨로지 언어를 사용해야 한다. W3C에서 제안한 OWL은 대표적인 온톨로지 언어이다. 시맨틱 웹 상에서 OWL 데이타를 효율적으로 검색하기 위해서는 잘 구성되어진 저장 스키마를 구축해야 한다. 본 논문에서는 효율적인 질의 처리를 위한 저장 스키마와 그에 적절한 질의 처리 기법을 제안하고자 한다. 또한 OWL 데이타는 클래스와 프로퍼티들의 상속 관계 정보를 포함한다. 따라서 질의 수행 시질의에서 나타나는 클래스와 프로퍼티들 뿐 아니라 그것들과 관련된 계층 구조에 대한 탐색이 필요하다. 본 논문은 계층 정보를 유지하는 XML 문서를 생성하여 XML 데이타베이스 시스템에 저장한다. 이때 부모/자식 관계 추출에 용이한 기존의 넘버링 기법을 기반으로 노드의 순서 정보를 XML 문서의 애트리뷰트로 유지함으로써 질의에서 나타나는 클래스와 프로퍼티의 하위 정보들을 효율적으로 추출하고자 한다. 마지막으로 실험을 통한 질의 처리 성능의 비교를 통해서 본 논문에서 제안하고자 하는 기법들이 효과적임을 보인다.

• 한국전자거래학회지
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• 제8권2호
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• pp.113-129
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• 2003

컴포넌트 기반 소프트웨어 개발(CBSD: Component Based Software Development)이 재사용을 통한 소프트웨어 개발의 효율적인 방법으로 인식되고 있다. CBSD의 목적은 새로운 시스템을 개발하고자 할 때 검증된 컴포넌트, 검증된 업무 로직을 재사용 함으로써 개발 기간을 단축하고 품질을 향상하고자 하는 것에 있다. 본 논문에서는 기 존재하는 객체지향 어플리케이션을 폐기하지 않고, 이를 기반으로 재사용 성이 높은 컴포넌트로 추출하기 위하여, 컴포넌트 추출을 위한 메트릭과 인터페이스 추출 방안을 제시하였다. 클래스간의 관계 정보를 이용하여 복잡도, 응집도와 결합도를 측정하고, 이의 결과를 이용하여 후보 컴포넌트를 추출한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.642-645
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• 2014

본 논문은 EAL6 수준의 공통평가기준 인증을 위해 ADV(개발) 클래스에서 ADV_INT에 대해 기술하였다. 특히, 테스트용 스마트 운영체제 소스코드 분석을 통해 구현된 내부 구조가 잘 구조화되었는지, 지나치게 복잡하지 않았는지 입증하기 위해 시도를 하였다. 다양한 소스코드 분석 도구를 통해 사이클로매틱복잡도(CyC), 정보흐름복잡도(IFC), Weighted IFC, fan-in, fan-out 등의 정보를 추출하였고, 추출된 정보를 기반으로 적용하여 수행하였다. 구조화된 정보 분석을 위해 객체지향 분석 도구를 사용한 재구조화 기법을 적용하여 수행하였다. 객체간 결합도, 팬아웃 등의 정보 등을 추출하였다. 추출된 정보를 기반으로 SW의 복잡도 및 구조적 정보를 분석한 결과 응집도 분석에 한계, TOE의 형상관리 정보 등의 부재에 따른 추출된 정보 분석의 한계, 활용된 도구의 분석 정보의 재반영 부재 및 구조적 분석 등의 한계점이 드러났다.

• 한국측량학회지
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• 제19권2호
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• pp.163-172
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• 2001

본 연구에서는 원격탐사 데이터의 분류방법으로서 이차계획법을 토지피복 추출에 적용하였으며, 주제도 추출에 일반적으로 사용되는 최대우도와 신경망의 분류결과와 정확도를 비교하여 그 적용성을 검토하였다. 그 결과, 이차계획법에 의한 분류방법이 최대우도법에 비하여 평균 6%정도의 향상된 분류결과를 도출할 수 있어서 원격탐사 데이터의 분류에 이차계획법을 적용할 수 있으리라 판단되었다. 또한 이차계획법에 의한 분류에서는 클래스 구성비가 클래스 결정에 직접적인 영향을 주어 기존의 이진적인 분류방법에서 무시되었던 결과 값들을 명확하게 나타낼 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.238-245
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• 2013

제스처 인식은 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 활발히 연구되는 중요한 분야이다. 본 논문에서는 키넥트 카메라로부터 입력되는 사용자의 3차원 관절(joint) 정보를 해석하여 제스처를 인식하는 방법이 제안된다. 대상으로 하는 제스처의 분포 특성에 따라 분류 트리를 설계하고 입력 패턴을 분류한다. 그리고 제스처를 리샘플링 및 정규화 하여 일정한 구간으로 나누고 각 구간의 체인코드 히스토그램을 추출한다. 트리의 각 노드별로 분류된 제스처에 다중 클래스 SVM(Multiclass Support Vector Machine)를 적용하여 학습한다. 이후 입력 데이터를 구성된 트리로 분류한 다음, 학습된 다중 클래스 SVM을 적용하여 제스처를 분류한다.