미래사회는 데이터 활용이 곧 경쟁력으로 이를 해결하기 위한 방안으로 이슈 기술에 대한 IP(지적 재산) 정보를 수집하여 키워드와 특허분류를 이용하여 클러스터링한 결과물을 정보시스템으로 구축하는 지식플랫폼을 체계화하는 연구이다. 연구 대상은 바이오화학 산업으로 한정하고 성장성, 산업성, 영향력, 융합성을 적용하여 후보군 물질명을 도출, 관련된 특허정보를 클러스터링하는 지식플랫폼을 타 산업분야에서도 적용할 수 있도록 확장성을 고려하여 설계하였다.
영상에서 타원을 추출하는 것은 얼굴 인식, 홍채 인식과 같은 컴퓨터 비전분야에서 인식할 영역을 찾는 방법으로 상당히 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 C-means 기법이 초기의 클러스터 개수와 중심 값에 따라서 결과가 민감하다는 단점을 보완한 개선된 퍼지 C-means 기법을 타원 추출에 적용한다. 이것은 영상 분할(Segmentation)로부터 후보 초기 클러스터 개수 및 초기 클러스터 중심을 결정하는 방법으로서 본 논문에서는 이 기법으로 영상 클러스터링을 수행하여 타원 영역 추출에 필요한 타원 후보 영역의 최소 인접 사각형(Minimum Enclosed Rectangle)을 찾아낸다. 이렇게 찾아진 최소 인접 사각형에 대해서 면적에 맞는 초기 타원들을 영역 내에 설정한 뒤 적합도(fittness)검사를 기반으로 한 타원 검증을 실시하고 적합도가 높은 영역을 타원 영역으로 추출한다.
본 논문은 절차지향 소프트웨어로부터 클래스와 상속성을 추출하기 위한 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법론은 모든 경우의 객체 후보군으로부터 정의된 클래스 후보군과 그들의 상속성을 생성하여 클래스 후보군과 영역 모델 사이의 관계성과 유서 정도를 가지고 최고 또는 최적의 클래스 후보군을 선택하는데 초점을 둔다. 클래스와 상속성 추출 방법론은 다음과 같은 두드러진 특징을 가지고 있다. 정적(속성)과 동적(메소드)인 클러스터링 방법을 사용하고, 클래스 후보군의 경우는 추상화에 초점을 두며, m개의 클래스 후보군과 n개의 클래스 후보 사이의 상속 관계의 유사도 측정 즉, 2차원적 유사도 측정은 m개의 클래스 후보와 n개의 클래스 후보 사이의 전체 그룹에 대한 유사도를 구하는 수평적 측정과 클래스 후보군들에서 상속성을 가진 클래스의 집합과 영역 모델에서 같은 클래스 상속성을 가진 클래스 집합 사이의 유사도를 위한 수직적 측정방법이 있다. 이러한 방법론은 최고 또는 최적의 클래스 후보군을 선택하기 위해 제공학 전문가에게 광범위하고 통합적인 환경을 제시하고 있다.
차량 인식 기술은 운전자에게 차량 충돌과 같은 위험요소를 사전에 인식시키거나 차량을 자동으로 제어하는 기술로 각광 받고 있다. 본 논문에서는 입력 영상에서 차량이 나타날 수 있는 관심 영역을 설정한 다음 미리 학습된 검출기를 통한 Haar-like와 Adaboost 알고리즘으로 차량 후보 영역을 검출하고 중복된 영역을 제거하기 위인식 기술해 클러스터링 기법을 적용하고, 칼만필터로 프레임 영상에서 차량을 추적 하고, 다시 중복된 영역에 대해 클러스터링 기법을 적용하는 방법을 제안하였다.
본 논문은 사용자로 하여금 계층적 가시화 기법에 의한 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 표정 제어기법을 기술한다. 본 시스템에서는 2,40P0여개의 표정 프레임을 이용하여 2차원 표정공간을 구성하였으며, 3차원 아바타의 표정 제어는 사용자가 표정공간을 항해하면서 수행한다. 그러나 표정의 수가 너무 많아 사용자가 항해를 하는데 어려움이 많기 때문에 계층적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 계층적으로 분할하기 위해, 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 2,400여개의 표정들을 이용하여 약 11개의 클러스터센터를 가지도록 클러스터링한다. 클러스터 센터들은 2차원 평면에 표시되며 후보 키 프레임으로 사용된다 사용자는 후보 키 프레임들 중에서 특정 키 프레임들을 선택하여 초기 항해경로를 생성한다. 사용자가 줌 인(이산적인 단계를 가지고 있음)을 하면 상세한 단계를 보기를 원한다는 의미이므로 줌 인된 단계에 적합한 표정 클러스터들을 생성한다. 단계가 증가될 때 마다 클러스터의 수를 두 배로 하고, 클러스터의 수만큼 표정들을 클러스터링한다. 사용자는 현재 단계에서 그전 단계의 항해경로를 따라 새로운 키 프레임(클러스터 센터)들을 선택하여 항해경로를 갱신한다. 줌 인을 최대로 한 마지막 단계에서 항해경로를 갱신하면 표정 제어 설정이 끝난다. 사용자는 언제든지 줌 아웃을 통해 그 전단계로 돌아가서 항해경로를 수정할 수 있다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 사용자들로 하여금 본 시스템을 사용하여 3차원 아바타의 표정 제어를 수행하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.
본 논문에서는 기존의 삼각형 타입의 퍼지 스트레칭을 개선한 사다리꼴 형태의 퍼지 스트레칭 기법과 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 결절종 추출방법은 결절종 영역과 그 외의 영역 간의 명암 대비를 강조하기 위해 사다리꼴 형태의 퍼지 스트레칭 기법을 적용한 후에 Monotone Cubic Spline 기법을 적용하여 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에 대해 FCM 기반 양자화 기법을 적용하고 양자화된 결과를 이용하여 ROI 영역을 이진화한다. 결절종이 타원 형태와 명암도가 낮은 값을 가진다는 형태학적 특징을 이용하기 위해서 이진화 ROI 영역에 팽창 기법을 적용하여 결절종의 후보 영역을 추출하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음 영역이 제거한다. 잡음이 제거된 결절종 후보 영역에서 최종 결절종 영역을 추출하기 위해 라벨링 기법을 적용한다. 제안된 결절종 추출 방법의 성능을 분석하기 위해서 20명의 환자를 대상으로 20장을 실험한 결과, 기존의 방법보다 TPR(Ture Positive Rate)이 높게 나타나는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 결절종을 추출하는 과정에서 비선형 퍼지 스트레칭 기법과 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 결절종 추출 방법은 비선형 형태의 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 ROI 영역에 Monotone Cubic Spline기법과 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 Monotone Cubic Spline기법이 적용된 상단 부분을 분리한다. 분리된 상단 영역들에서 결절종이 명암도가 낮고 타원 형태를 가진다는 형태학적 특징을 이용하기 위해서 침식 기법을 적용하여 결절종의 후보 영역을 추출하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음 영역을 제거한다. 잡음이 제거된 결절종 후보 영역에서 최종 결절종 영역을 추출하기 위해 라벨링 기법을 적용한다. 제안된 결절종 추출 방법의 성능을 분석하기 위해서 필립스 초음파 장비를 이용하여 20명 환자에서 획득한 20장의 영상을 대상으로 실험한 결과 기존의 방법보다 TPR(Ture Positive Rate)이 높게 나타나는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 충치 환자의 진단을 위해 구강 영상에서 충치를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 구강은 붉은색을 띄고 치아는 흰색을 띈다는 특징이 있기 때문에, 구강 영상을 YCbCr 컬러모델로 변환한다. YCbCr 컬러모델에 임계치를 설정하여 붉은 영역을 검출해내고, 검출된 붉은 영역에 대해 이진화하여 치아 영역을 추출한다. 그 후, 모폴로지 기법을 이용하여 잡음 제거 및 치아의 빈 공간을 채운다. 치아 영역 추출 시 영상에 따라 치아 사이를 잇는 모서리 부분이 손실된 경우가 발생할 수 있기 때문에 치아 사이의 손실된 부분을 연결 한다. 치아 영역에 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 충치 후보 영역을 추출한다. 충치 후보 영역에 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 충치를 분석 및 추출한다. 실험 결과 81%의 추출 성공률을 보였고 다양한 형태의 충치를 효과적으로 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
인터넷 기술의 발달로 인해 온라인상에서도 사회연결망이 나타나고 있다. 블로그 월드는 대표적인 온라인 사회연결망이다. 블로그 월드의 구성원인 블로거는 정보를 생성할 수도 있고, 정보를 얻기 위하여 다른 블로거와 명시적 관계를 맺을 수도 있으며, 이러한 관계를 통해 온라인 사회연결망인 블로그연결망을 구성한다. 사회 연결망 이론에서는 사회 연결망에서 정보의 파급이 구성원간의 관계를 통하여 이루어진다고 한다. 그러나 블로그 연결망과 실제 블로그 월드에서 발생한 정보 파급 이력을 비교 관찰해 보면, 사회연결망 이론과 달리 관계가 존재하지 않는 구성원 사이에서 정보 파급이 일어난다. 또한, 정보의 파급이 폭발적으로 일어나는 현상도 존재한다. 본 논문에서는 이러한 두 현상이 서로 연관이 있음을 밝히고, 이러한 현상을 일으키는 원인을 규명하는 분석방법을 제안한다. 제안하는 분석방법은 다음과 같다. 우선, 관계가 존재하지 않는 구성원 간에 정보 파급 현상을 유발할 수 있는 후보원인들을 모두 도출한다. 다음으로, 폭발적인 정보 파급 현상을 보이는 정보의 집단을 데이터 마이닝의 클러스터링 기술을 이용하여 도출한다. 도출된 정보의 집단과 후보 원인간의 상관관계를 데이터 마이닝의 특성분석 방법을 이용하여 구한다. 블로그 월드는 구성원과 그 사이의 관계, 정보 파급 이력에 대한 데이터를 모두 저장하고 있다. 본 논문은 실제 블로그 월드의 데이터를 이용하여 블로그 월드에서 정보의 폭발적 파급을 유발하는 원인들을 규명하고 그 원인들이 가지는 특징을 설명하였다.
본 논문은 애니메이터로 하여금 계층적 가시화 기법에 의한 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 실시간적으로 선택하게 함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 기법을 기술한다 본 시스템에서는 약 2400여개의 표정 프레임을 이용하여 2차원 표정공간을 구성하였으며, 이를 위해서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴 특징 점들 간의 상호거리를 표시하는 거리 행렬을 사용한다. 또한 두 표정 간의 최단거리를 구하기 위해 다이내믹 프로그래밍 기법을 사용한다. 그리고 다차원 공간인 표정공간을 항해하기 위해서 다차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화한다. 그러나 표정의 수가 너무 많아 애니메이터가 항해를 하는데 어려움이 많기 때문에 계층적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 계층적으로 분할하기 위해, 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 약 10개의 클러스터 센터(후보 키 프레임)를, 단계가 증가될 때마다 후보 키 프레임의 수를 두 배로 하여 클러스터링하고 2차원 평면에 표시한다. 애니메이터는 초기 단계의 후보 키 프레임들 중에서 특정 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 생성한다. 특정 단계에서는 그전 단계의 항해경로를 따라 새로운 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 갱신하고, 마지막 단계에서 항해경로를 갱신하면 애니메이션 설정이 끝난다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 얼굴 애니메이션을 생성하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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