• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권11호
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• pp.936-946
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• 2009

그래프 컷(graph cuts) 방법은 주어진 사전정보와 각 픽셀간의 유사도를 나타내는 데이터 항(data term)과 이웃하는 픽셀간의 유사도를 나타내는 스무드 항(smoothness term)으로 구성된 에너지 함수를 전역적으로 최소화하는 방법으로, 최근 영상 분할에 많이 이용되고 있다. 기존 그래프 컷 기반의 영상 분할 방법에서 데이터 항을 설정하기 위해 GMM(Gaussian mixture model)을 주로 이용하였으며, 평균과 공분산을 각 클래스를 위한 사전정보로 이용하였다. 이 때문에 클래스의 모양이 초구(hyper-sphere) 또는 초타원(hyper-ellipsoid)일 때만 좋은 성능을 보이는 단점이 있다. 다양한 클래스의 모양에서 좋은 성능을 보이기 위해, 본 논문에서는 mean shift 분석 방법을 이용한 그래프 컷 기반의 자동 영상분할 방법을 제안한다. 데이터 항을 설정하기 위해 $L^*u^*{\upsilon}^*$ 색상공간에서 임의로 선택된 초기 mean으로부터 밀도가 높은 지역인 모드(mode)로 이동하는 mean의 집합들을 사전정보로 이용한다. Mean shift 분석 방법은 군집화에서 좋은 성능을 보이지만, 오랜 수행시간이 소요되는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 특징공간을 3차원 격자로 변형하였으며, mean의 이동은 격자에서 모든 픽셀이 아닌 3차원 윈도우내의 1차원 모멘트(moment)를 이용한다. 실험에서 GMM을 이용한 그래프 컷 기반의 영상분할 방법과 최근 많이 이용되고 있는 mean shift와 normalized cut기반의 영상분할 방법을 제안된 방법과 비교하였으며, Berkeley dataset을 기반으로 앞의 세 가지 방법보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권6호
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• pp.497-509
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• 2008

현재 패킷 분류에 대한 다양한 알고리즘들이 연구되어 오고 있다 그 중 HiCuts와 HyperCuts와 같은 디시젼(decision) 트리에 기초한 패킷 분류 알고리즘은 룰의 각 필드가 가지는 영역에 따른 기하학적 구조를 이용한 방법으로 잘 알려져 있다. 그러나 이 알고리즘들은 분할(cutting)을 수행할 필드(Field)를 선택하거나 디시젼 트리의 각 노드에서 컷(cut)의 수를 결정해야 하는 등의 비교적 복잡한 작업을 요구하므로 현실적으로 구현하기 어려운 점을 가진다. 또한 각 룰이 차지하는 영역의 특성을 고려하지 않고 일정한 크기의 영역으로 커팅이 이루어지므로 효과적인 커팅을 하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 새로운 영역 분할을 사용한 효과적인 패킷 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 프리픽스를 가지는 두 필드를 이용하여 각 룰이 차지하는 영역들을 찾아내 이들을 이용해 영역분할을 수행한다. 따라서 제안된 알고리즘은 보다 효율적인 디시젼 트리를 구성한다. 즉, 디시젼 트리의 각 노드에서는 HiCuts이나 HyperCuts와 같은 복잡한 작업없이 최적화된 커팅을 수행할 수 있다. 클래스 벤치에서 제공된 데이타베이스에 대하여 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안된 알고리즘은 평균 검색 속도에서 기존의 알고리즘들보다 훨씬 향상되었고 메모리 요구량에서는 기존의 커팅 알고리즘과 비교하여 대략 $3{\sim}300$배까지 크게 줄어드는 효과를 보였다.

• 천문학회보
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• 제42권2호
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• pp.74.2-74.2
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• 2017

Faint quasars are important to test the possibility that quasars are the main contributor to the cosmic reionization. However, it has been difficult to find faint quasars due to the lack of deep, wide-field imaging data. In this poster, we present our efforts to find faint quasars in the ELAIS-N1 field through the deep data (iAB ~ 25) obtained by the Subaru Hyper Suprime-Cam (HSC) Strategic Program survey. To select reliable quasar candidate, we also use the near-infrared (NIR) data of the Infrared Medium-deep Survey (IMS) and the UKIRT Infrared Deep Sky Survey (UKIDSS) - Deep Extragalactic Survey (DXS). Using multiple-band color cuts, we select high redshift quasar candidates. To confirm them as high redshift quasars, candidates are observed by the SED camera for QUasars in EArly uNiverse (SQUEAN) instrument in several medium band filters that can sample the redshifted Lyman break efficiency. The quasar sample will be used to study the growth of BH and stellar mass, the relation between the quasar activity and the host galaxy, and their contribution to the cosmic re-ionization.