본 논문에서는 호흡 연동 장치와 EBT로부터 획득한 폐실질 영상에 대하여 동적 윤곽선 모델 방법과 영역 성장법을 이용하여 폐실질 영역을 검출하였다. 그런 다음 , 검출된 폐실질 영역내에서의 각종 정량적 요소들을 도출하여 농도 분포 곡선에대한 분석을 하였다. 동적 윤곽선 모델방법에서 페실질 영역의 낮은 휘도 준위와 폐의 윤곽선 벡터 방향을 고려한 에너지 함수를 제안하였다. 그리고 폐실질 영역 성장법에서는 폐실질 영역내의 분포한 공기 성분에 대한 화소를 확장시켜 효과적으로 폐실질 영역을 검출하였다. 추출된 폐실질 영역내의 빈도 분포 곡선을 분석하여 정상군과 비교한 결과 만성 폐쇄성 폐질환자에서는 정상인에 비하여 평균 농도,최대 빈도 농도, 최대 상승 기울기 농도가 낮았으며, 농도 분포곡선은 더 낮은 쪽으로 이동하였음을 알 수 있었다. 또한, 특발성 폐섬유증 환자에서는 평균 농도, 최대 빈도 농도, 최대 상승 기울기 농도가 모두 증가되었고 농도 분포 곡선은 더 높은쪽으로 이동하였다. 폐실질 영역을 추출하여 히스토그램 분포에 대한 정량적 분석을 함으로써 정상인으로부터 만성 폐쇄성 질환자의 폐섬유증 환자를 구분할 수 있었다.
Sco OB1의 핵심성단 NGC 6231를 호주 Siding Spring 천문대 1m 망원경을 사용하여 -40'${\times}$40' 영역을 관측하였다. 측광자료를 바탕으로 성단의 반경, 성간소광 법칙, 나이 및 초기질량함수를 결정하였다. 성단의 반지름은 구성원의 질량에 상관없이 거의 10' ($R{\approx}4.6pc$)으로 동일한 값을 보였다. 전체적으로는 정상적인 성간소광 법칙을 따르지만, 성단의 중심으로 갈수로 큰 $R_V$를 보여주며, 이는 과거에 있었을 것으로 추정되는 초신성의 효과로 추정된다. 질량이 큰 별과 X-선으로 선택된 성단의 전주계열성은 비슷한 평균나이를 보이지만 전주계열성은 훨씬 큰 나이분산을 보였다. 성단전체 초기질량함수의 기울기는 Salpeter 초기질량함수의 기울기와 매우 유사한 ${\Gamma}$=-1.1${\pm}$0.1을 보였으며, 성단 중심거리에 따른 초기질량함수의 기울기는 -1.0${\pm}$0.2에서 -1.8${\pm}$0.5까지 체계적으로 변화를 하였다. 질량이 큰 O형 별의 쌍성비율이 중심거리에 따른 변화를 보이지 않음에 비추어 볼 때, NGC 6231의 질량분리 양상은 역학적 진화의 결과가 아니라 원초적 질량분리현상으로 결론을 내릴 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.986-987
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2013
본 연구에서는 사용자 스스로가 바른 자세를 교정 할 수 있도록 도움을 줄 수 있는 스마트폰 기반의 자이로 센서를 이용한 착용형 자세 교정 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 2개의 자이로 센서를 Y자 서스펜더 상, 하에 각각 부착하여 신체의 기울기를 측정하였으며, 블루투스 통신을 이용하여 스마트폰으로 데이터를 전송하였다. 전송된 신체의 기울기 정보는 바른 자세에 대한 평균 기울기 정보와 비교하여 바른 자세와 잘못된 자세를 판단하고자 하였으며, 이를 위한 스마트폰 기반의 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 어플리케이션은 자세 판별뿐만 아니라 현재의 자세 정보를 직관적으로 표현하기 위한 모니터링 부와 잘못된 자세 검출 시 진동이나 알림 음 또는 팝업 메시지를 통해 사용자에게 전달하는 알림 기능을 구성하였다. 또한 구현된 시스템으로부터 대표적인 잘못된 자세 4가지에 대한 검출 실험을 수행하였으며, 그 결과 100% 검출이 가능함을 확인하였다.
In this paper, we propose a fast liver segmentation method from magnetic resonance(MR) images. Our method efficiently divides a MR image into a set of discrete objects, and boundaries based on the normalized gradient magnitude information. Then, the objects belonging to the liver are detected by using 2D seeded region growing with seed points, which are extracted from the segmented liver region of the slice immediately above or below the current slice. Finally, rolling ball algorithm, and connected component analysis minimizes false positive error near the liver boundaries. Our method was validated by twenty data sets and the results were compared with the manually segmented result. The average volumetric overlap error was 5.2%, and average absolute volumetric measurement error was 1.9%. The average processing time for segmenting one data set was about three seconds. Our method could be used for computer-aided liver diagnosis, which requires a fast and accurate segmentation of liver.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.8A
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pp.679-688
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2012
In this paper, performance improved hole-filling algorithm including boundary noise removing pre-process which can be used for an arbitrary view synthesis with given two views is proposed. Boundary noise usually occurs because of the boundary mismatch between the reference image and depth map and common-hole is defined as the occluded region. These boundary noise and common-hole created while synthesizing a virtual view result in some defects and they are usually very difficult to be completely recovered by using only given two images as references. The spiral weighted average algorithm gives a clear boundary of each object by using depth information and the gradient searching algorithm is able to preserve details. In this paper, we combine these two algorithms by using a weighting factor ${\alpha}$ to reflect the strong point of each algorithm effectively in the virtual view synthesis process. The experimental results show that the proposed algorithm performs much better than conventional algorithms.
Instruments are installed in soft ground improvement projects to manage economic and safe construction. When analyzing data, the amount of settlement data over time can be used to understand the overall ground settlement behavior, but it is difficult to analyze the interrelatedness between measurement points. Therefore, to analyze the relative compressive settlement behavior between measurement points, the settlement amount and velocity were processed and defined as the mean settlement difference index (ASi,j) and the slope difference index (SDIi,j). Plotted in the mean settlement difference index - slope difference index (ASi,j-SDIi,j) coordinate system. As a result of the analysis of the relative compaction subsidence behavior between the measuring points, the relationship between the measuring points in the average subsidence difference index - slope difference index coordinate system moved to area 1 as the compaction was completed. By continuously plotting the movement path of the observation point in the corresponding coordinate system, the relative settlement behavior between the measurement points was analyzed, and it was possible to check whether the settlement behavior of the two measurement points was stable or unstable depending on the direction of the path.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.7
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pp.913-918
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2007
Human motion analysis is an important research subject in human-robot interaction (HRI). However, before analyzing the human motion, silhouette of human body should be extracted from sequential images obtained by CCD camera. The intelligent robot system requires more robust silhouette extraction method because it has internal vibration and low resolution. In this paper, we discuss the hybrid silhouette extraction method for detecting and tracking the human motion. The proposed method is to combine and optimize the temporal and spatial gradient information. Also, we propose some compensation methods so as not to miss silhouette information due to poor images. Finally, we have shown the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.
In this paper, we propose a construction technique of two-level composite gradient map to automatically track a face with large movement in successive frames. Our method is composed of three main steps. First, the gradient maps with two-level resolution are generated for fast convergence of active contour. Second, to recognize the variations of face between successive frames and remove the neighbor background, weighted composite gradient map is generated by combining the composite gradient map and difference mask of previous and current frames. Third, to prevent active contour from converging local minima, the energy slope is generated by using closing operation. In addition, the fast closing operation is proposed to accelerate the processing time of closing operation. For performance evaluation, we compare our method with previous active contour model-based face tracking methods using a visual inspection, robustness test and processing time. Experimental results show that our method can effectively track the face with large movement and robustly converge to the optimal position even in frames with complicated background.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.26-30
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2011
최근 기후변화에 따라 강우의 패턴이 변화하고 있다. 강우일수는 줄어드는 반면, 강우강도는 증가하여, 홍수로 인한 많은 피해에 직면하고 있다. 이러한 기상이변은 홍수방어시스템을 위한 수공구조물에도 많은 영향을 미친다. 수공구조물을 설계할 때, 일반적으로 강우 기록들의 통계적 특성이 정상성을 가진다고 가정한다. 하지만 최근의 강우 자료를 분석하면, 시간에 따라 평균, 분산, 왜곡도와 같은 기본 통계량이 변화하는 것을 알 수 있다. 따라서, 수공구조물의 설계를 위한 확률 강우량은 이러한 기후변화에 따른 자료의 특성을 반영할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 강우 자료의 비정상성의 특성을 이용하여 확률강우량을 산정하는 것이다. 최근 비정상성 강우빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 이들 연구는 대부분 목표연도까지 경향성의 기울기가 증가, 또는 일정하다고 가정한다. 하지만, 현재는 경향성이 있지만, 목표연도에는 경향성이 없을 경우도 있고, 또는 경향성이 있어도 그 기울기가 적어지는 경향을 보일 수도 있다. 본 연구에서는 현시점과 목표연도의 시점에 대한 경향성 기울기의 변화를 고려하여 비정상성 강우빈도해석을 수행하였다. 대상지점 선정은 통계적 경향성 검정, Mann-Kendall test를 이용하여 1994년(현재시점)에 경향성이 있다고 판단되는 관측지점을 대상지점으로 선정하였다. 분석 방법은 24시간 임계지속시간의 연최대강우자료를 구축하였다. 자료를 현시점까지 선형회귀식을 이용하여 잔차 계열을 산정하고, Gumbel 분포를 이용하여 확률 잔차를 산정하였다. 확률강우량을 추정하기 위해 추세요소를 산정하였다. 기울기의 증가 혹은 감소 경향을 회귀모형을 이용하여 추세요소를 산정하였고, 잔차의 확률빈도와 추세요소의 합으로 비정상상 확률강우량을 산정하였다.
본 논문에서는 SCHMM에 적용된 관찰 확률 최대화에 의한 화자 적응 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 SCHMM의 관찰 확률 밀도들이 새로운 화자의 음성 특징을 잘 표현하지 못하는 경우 인식 성능이 저하되는 것을 막기 위하여, 적응 데이터의 각 특징 벡터들이 최대의 관찰 확률을 가질 수 있도록 관찰 확률 밀도를 결정하는 평균 벡터 μ와 분산 행렬 Σ를 기울기 탐색(gradient search) 알고리즘에 의해 반복적으로 적응시켜 주는 방법이다. SCHMM의 상태 천이 확률 A와 혼합 밀도 계수 C는 관찰 확률 밀도 적응 과정 을 거친 후, 적응 데이터로부터 구한 확률과 기존 확률의 가중 평균을 취하는 과정을 반복 하여 적응시켜 주었다. 제안된 화자 적응 알고리즘을 사용하여 단독음 인식 실험을 수행한 결과, 화자 적응을 수행하지 않았을 때와 비교하여 화자 독립 시스템에서는 평균 9.8%, 남 성 화자 종속 시스템에서는 평균 46.0%, 여성 화자 종속 시스템에서는 평균 52.7%의 인식 률 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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