Mass형 종양 분할의 성능은 mass의 초기 위치에 큰 영향을 받는다. 따라서 몇몇의 논문들은 방사선 전문의로부터 획득한 mass의 초기 위치를 이용하여 종양의 분할을 진행하였다. 그러나, 본 논문은 mass 검출을 위한 부가정보 없이 디지털 마모그램만을 이용한 컴퓨터 지원 진단 시스템을 구성하여 방사선 전문의에게 mass로 추정되는 곳의 위치를 제시함을 목표로 한다. 제안된 시스템은 영역 확장 기법과 열림 연산을 통한 유방 영역 분할, 분할된 유방영역에서 mass 특성을 갖는 위치의 시드 설정, 설정된 시드 기반 레벨 셋을 통한 mass 영역 분할로 구성된다. Mass 분할을 위한 시드 설정은 부표본화된 유방영상에 대해 블록기반 분산 정보와 마스킹 정보를 이용하는 Mass Scoring Measure(MSM) system을 통하여 수행되었다. 테스트에 사용된 이미지는 DDSM 데이터베이스를 사용하였으며, 실험 결과 종양검출의 정확도는 4 FP/image에서 78%의 민감도를 나타내었고, 상하방향(CC)과 내외사방향(MLO) 이미지를 동시 고려시 92%의 민감도를 보였다.
In this paper, we introduce a genetic optimization of fuzzy set-fuzzy model using successive tuning method to carry out the model identification of complex and nonlinear systems. To identity we use genetic alrogithrt1 (GA) sand C-Means clustering. GA is used for determination the number of input, the seleced input variables, the number of membership function, and the conclusion inference type. Information Granules (IG) with the aid of C-Means clustering algorithm help determine the initial paramters of fuzzy model such as the initial apexes of the, membership functions in the premise part and the initial values of polyminial functions in the consequence part of the fuzzy rules. The overall design arises as a hybrid structural and parametric optimization. Genetic algorithms and C-Means clustering are used to generate the structurally as well as parametrically optimized fuzzy model. To identify the structure and estimate parameters of the fuzzy model we introduce the successive tuning method with variant generation-based evolution by means of GA. Numerical example is included to evaluate the performance of the proposed model.
In this paper, we present an efficient pricing strategy, the pivot and probe Algorithm for Network Flow Problems(PAPANET), specifically for solving capacitated, linear network flow problem (NPs). The PAPANET begins with an initial relaxed network problem(RNP), consisting of all the nodes and initial candidate arcs(possibly a few least cost arcs form the original problem and a set of all the artificial and slack arcs). After an initial solution to the RNP is derived by pivoting, the PROBE procedure identifies a set of most violated arcs from the noncandidate arcs that are not considered to be in the current RNP, and adds them to the RNP. The procedure also discards a set of least favorable, zero flow, nonbasic arcs from the RNP. The new RNP is solved to optimality and the procedure continues until all of the dual constraints of the noncandidate arcs are satisfied by the dual solution to the RNP. The PAPANET effectively reduces the problem size, time per pivot, and solution CPU time by eliminating noncandidate arcs. Computational tests on randomly generated problems indicate that PAPANET achieves and average savings of 50-80% of the solution CPU time of that of a comparable standard network simplex implementation.
영상 세그먼테이션은 배경으로부터 객체들을 구별하는 것으로서, 영상 분석과 해석을 하는데 있어서 첫 번째 단계에 해당한다. 그러나 활성 외곽선 모델은 위상이 2개밖에 없으므로 정확하게 원하는 객체들을 추출할 수가 없다. 본 논문에서 원하는 특정한 범위의 명암도를 갖는 객체들을 추출하기 위해서 초기 곡선을 객체들 근처에 구성함으로써 바라는 윤곽을 찾는 방법을 제안한다. 초기 곡선은 히스토그램 평활화, 가우시안 평활화, 임계치를 이용하여 구한다. 제안한 방법은 초기 곡선을 관심영역에 최대 근접시키므로 계산 속도를 줄이고 원하는 영역을 정확하게 추출할 수 있다. CT 영상과 MR 영상에 적용한 결과 제안한 방법이 활성 외곽선 모델보다 더 효과적임을 보였다.
The set partitioning problem is a well-known NP-hard combinatorial optimization problem, and it is formulated as an integer programming model. This paper proposes an Integer Programming-based Local Search for solving the set partitioning problem. The key point is to solve the set partitioning problem as the set covering problem. First, an initial solution is generated by a simple heuristic for the set covering problem, and then the solution is set as the current solution. Next, the following process is repeated. The original set covering problem is reduced based on the current solution, and the reduced problem is solved by Integer Programming which includes a specific element in the objective function to derive the solution for the set partitioning problem. Experimental results on a set of OR-Library instances show that the proposed algorithm outperforms pure integer programming as well as the existing heuristic algorithms both in solution quality and time.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권3호
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pp.337-340
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2004
The clustering problem can be formulated as the problem to find the number of clusters and a partition matrix from a given data set using the iterative or non-iterative algorithms. The author proposes a nearest neighbor and validity-based clustering algorithm where each data point in the data set is linked with the nearest neighbor data point to form initial clusters and then a cluster in the initial clusters is linked with the nearest neighbor cluster to form a new cluster. The linking between clusters is continued until no more linking is possible. An optimal set of clusters is identified by using the conventional cluster validity index. Experimental results on well-known data sets are provided to show the effectiveness of the proposed clustering algorithm.
결막 충혈은 결막염, 각막염, 포도막염 등의 안과질환의 초기 증세로서 정량적으로 평가할 수 있다면 진단과 경과 관찰에 도움이 된다. 충혈의 정량화에서 공막의 크기는 중요한 지표이지만 기존의 공막 분할 방법이 정확하지 않기 때문에 수동으로 분할하고 있다. 본 논문에서는 충혈의 정량화를 위하여 level set 방법을 이용한 공막 분할 알고리즘을 제안한다. Level set의 초기 모델은 Lab 색상 모드와 k-means 알고리즘, 기하학적인 정보를 이용하여 지정된다. 헤이시안(hessian) 분석으로 공막과 피부 사이의 골을 향상시킨 영상에 level set을 적용하였다. 제안 방법의 성능 측정을 위하여 52개의 전안부 영상에 대하여 실험하였다. 실험 결과, 제안 방법이 화소값만 이용하는 region growing이나 level set의 초기 모델로 임의의 원을 이용하는 방법보다 성능이 우수하였다. 이 논문에서 제안한 공막 분할 방법은 객관적인 충혈도 측정에서 중요한 요소 기술의 역할을 할 것이다.
휴대전화의 배경화면을 위한 캐릭터 이미지의 수요가 모바일 컨텐츠 시장에서 빠르게 성장함에도 불구하고 지능형 검색 도구의 부재로 인해 사용자들은 원하는 이미지를 검색하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 이미지 검색을 위해 가장 널리 사용되는 내용기반 이미지 검색(Content-Based Image Retrieval; CBIR)이 사용될 수 있겠으나 PC-기반 시스템과는 달리 초기 질의 요구를 만족시킬 수 없는 모바일 응용 소프트웨어의 제약 사항의 극복이 필요하다. 본 연구에서는 적합성 피드백과정에서 얻어진 선호도 정보를 이용하는 협업필터링(Collaborative Filtering; CF) 기법을 사용하여 내용기반 이미지 검색의 초기 질의로 사용될 수 있는 후보이미지의 리스트를 자동 생성하는 IQS-AutoGen이라고 하는 새로운 방법을 제안한다. IQS-AutoGen은 CBIR로부터 피드백된 이미지들에 대한 적합성 정보를 이용하여 목표 사용자와 선호도가 유사한 이웃(neighbor)을 확인하고 이웃들이 선호하는 이미지들의 리스트를 제공하는 CF 프로세스를 통해 CBIR을 위한 초기 질의 집합(Initial Query Set : IQS)을 자동으로 생성한다. 따라서 모바일 사용자는 IQS에 있는 이미지들 중의 하나를 선택하여 CBIR 세션을 위한 질의 이미지로 사용할 수 있게 된다. PC-기반 프로토타입 시스템을 사용하여 실험한 결과로부터 제안한 방법이 모바일 인터넷 환경에서 CBIR의 초기질의 요구를 성공적으로 만족시킬 뿐만 아니라 현재의 검색 방법보다 우수한 성능을 보여주고 있음을 알 수 있다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제14권4호
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pp.324-333
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2013
The purpose of this paper is to improve the efficiency of multi-objective topology optimization using a genetic algorithm (GA) with bar-system representation. We proposed a new GA using an elite initial population obtained from a Solid Isotropic Material with Penalization (SIMP) using a weighted sum method. SIMP with a weighted sum method is one of the most established methods using sensitivity analysis. Although the implementation of the SIMP method is straightforward and computationally effective, it may be difficult to find a complete Pareto-optimal set in a multi-objective optimization problem. In this study, to build a more convergent and diverse global Pareto-optimal set and reduce the GA computational cost, some individuals, with similar topology to the local optimum solution obtained from the SIMP using the weighted sum method, were introduced for the initial population of the GA. The proposed method was applied to a structural topology optimization example and the results of the proposed method were compared with those of the traditional method using standard random initialization for the initial population of the GA.
본 논문에서는 적응형 초음파 빔포밍 시스템에 LMS 알고리즘을 이용하는 때에 초기치 설정이 스텝 파라미터의 여유도에 미치는 영향을 연구하였다. 이를 위하여 임의로 설정한 빔폭을 갖는 준이상 빔과 회전 빔에 대한 빔포밍에 대해서 검토하였다. 수치 실험은 초음파 빔포밍 시스템에 임의의 초기치(음원수는 임의의 수로 고정)를 설정하고, 이에 대한 스텝 파라미터의 여유도와 수렴 특성 등을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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