• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.126-129
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• 2006

The marine environment is under considerable threat from intentional or accidental oil spills, ballast water discharged, dredging and infilling for coastal development, and uncontrolled sewage and industrial wastewater discharges. Monitoring spills and illegal oil discharges is an important component in ensuring compliance with marine protection legislation and general protection of the coastal environments. For the monitoring task an image processing system is needed that can efficiently perform the detection and the tracking of oil spills and in this direction a significant amount of research work has taken place mainly with the use of radar (SAR) remote sensing data. In this paper the level set image segmentation technique was tested for the detection of oil spills. Level set allow the evolving curve to change topology (break and merge) and therefore boundaries of particularly intricate shapes can be extracted. Experimental results demonstrated that the level set segmentation can be used for the efficient detection and monitoring of oil spills, since the method coped with abrupt shape’s deformations and splits.

• 스마트미디어저널
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• 제1권2호
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• pp.34-39
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• 2012

본 연구에서는 노이즈를 제거하고 자연 영상에서 자동으로 꽃을 분할하는 후처리방법을 제시한다. 레벨 셋 알고리즘을 이용한 자연영상 꽃 분할에서는 레벨 셋이 에지 정보에만 의존하기 때문에 기대하지 않았던 분리된 노이즈들이 발생한다. 실험 결과는 제안 방법이 꽃 영역과 배경 영역의 많은 노이즈를 성공적으로 제거하였음을 보여준다.

• 한국조리학회지
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• 제23권5호
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• pp.109-120
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• 2017

This study aimed to develop Chinese restaurant set menu which was proper to tendency of market segmentation by using conjoint analysis. In order to examine tendency of market segmentation, this study investigated the important factors and effective values of whole market and segment market. First, the study found that whole market and segment market seemed to prefer seafood to meat except Cluster 3 (Gentle demand type). Second, regarding efficiency of attribute level, the study found that crap soup is favored over seafood in both whole market and segment market except Cluster 1 (strong demand type). Third, Cluster 1 (strong demand type) showed a high level of efficiency on menu which is mixed with meat and seafood. In Cluster 2 (middle demand type), there was a high level of efficiency in meat menu. In case of Cluster 3 (gentle demand type), seafood menu showed high level of efficiency. Forth, there was a high level of efficacy in rice and western dessert menu on the result of analysis on whole market and segment market. Therefore, this study suggests that the preference of seafood is more higher than the preference of meat. It means that current customers care their health more than they used to be. According to this study, people who want to develop Chinese restaurant menu should focus on seafood more than meat. What's more, marketers of chinese restaurants have to not only present new awareness and fresh atmosphere but also provide typical composition of set menu for target customers.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1075-1085
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• 2012

영상분할은 의료 임상연구에서 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 특히 뇌 MRI영상에서 해마의 위축은 알츠하이머병 진행과정의 초기 특정 표지자로서 해마의 볼륨은 초기 알츠하이머병의 임상적 진단에 도움이 된다. 정확한 볼륨 측정에 있어서 해마 영역의 분할은 중요한 역할을 한다. 하지만 MRI 영상에서 해마영역은 낮은 대조도, 낮은 신호 대 잡음 비율, 불연속성 경계의 특징을 보이며, 이러한 특징들은 MRI 영상에서 해마의 정확한 분할을 어렵게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 전처리 과정으로 실험영상에서 관심영역을 선택한 후 반전영상과 원본영상과의 차영상 대조도를 향상시킨 후 비등방성 확산(Anisotropic diffusion) 필터링, 가우시안(Gaussian) 필터링을 수행하였다. 마지막으로 두 개의 레벨 셋(Level Set)기반의 동적 윤곽선(Active Contour) 모델을 결합하여 해마를 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 해마분할방법의 유효성을 다양한 방법으로 평가한 결과 제안된 해마분할방법은 분할 속도와 정확도 면에서 뚜렷하게 개선이 되었음을 확인하였다. 결론적으로 제안된 방법이 해마와 같은 특징을 가진 영역을 분할하는데 적합하다고 할 수 있다. 향후 다른 연구 기법들과 결합할 경우 더욱 잠재성이 증대될 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.702-709
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• 2010

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.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권2호
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• pp.670-675
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• 2015

Medical imaging is one of the most powerful tools for gaining information about internal organs and tissues. It is a challenging task to develop sophisticated image analysis methods in order to improve the accuracy of diagnosis. The objective of this paper is to develop a Computer Aided Diagnostics (CAD) scheme for Brain Tumour detection from Magnetic Resonance Image (MRI) using active contour models and to investigate with several approaches for improving CAD performances. The problem in clinical medicine is the automatic detection of brain Tumours with maximum accuracy and in less time. This work involves the following steps: i) Segmentation performed by Fuzzy Clustering with Level Set Method (FCMLSM) and performance is compared with snake models based on Balloon force and Gradient Vector Force (GVF), Distance Regularized Level Set Method (DRLSE). ii) Feature extraction done by Shape and Texture based features. iii) Brain Tumour detection performed by various tree classifiers. Based on investigation FCMLSM is well suited segmentation method and Random Forest is the most optimum classifier for this problem. This method gives accuracy of 97% and with minimum classification error. The time taken to detect Tumour is approximately 2 mins for an examination (30 slices).

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권5호
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• pp.1840-1855
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• 2015

Troubles are often met when traditional active contours extract boundaries of medical images with inhomogeneous bias and various noises. Focusing on such a circumstance, a localized mutual information active contour model is discussed in the paper. By defining neighborhood of each point on the level set, mutual information is introduced to describe the relationship between the zero level set and image field. A driving energy term is then generated by integrating all the information. In addition, an expanding energy and internal energy are designed to regularize the driving energy. Contrary to piecewise constant model, new model has a better command of driving the contours without initialization.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권3호
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• pp.131-138
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• 2011

본 논문에서는 볼륨 의료영상 분할에 대한 기존의 레벨 셋 기법과 제안하는 방법의 성능을 비교하고자 한다. 기존의 방법들은 영역의 정보만을 이용하여 분할을 시행하므로, 영상의 종류에 따라서 정확한 분할을 못한 경우가 있다. 따라서 새롭게 제안하는 방법은 정확한 분할 결과를 위하여 영상의 객체가 가지고 있는 에지 정보와 영역 정보를 함께 이용한다. 에지 정보는 레벨 셋의 곡면이 객체의 표면에 잘 도달할 수 있도록 해주는 기울기 벡터장을 이용하고, 영역 정보는 각 영역에서 픽셀의 밝기 값을 가우시안 분포를 이용하여 통계적 모델로 적합시킴으로써 영상의 분할에 적용하였다. 또한, 곡면 주변 잡음의 영향을 최소화 시켜주는 정규화 항을 사용한다. 기존의 레벨 셋 기반의 방법들과 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 실제 볼륨 의료영상에 대하여 다양한 실험을 실시하고, 분할된 결과의 비교를 통하여 제안된 방법의 우수성을 입증한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제29권3호
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• pp.207-213
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• 2009

This paper reports an effort to develop 3D tooth visualization system from CT sequence images as a part of the non-destructive evaluation suitable for the simulation of endodontics, orthodontics and other dental treatments. We focus on the segmentation and visualization for the individual tooth. In dental CT images teeth are touching the adjacent teeth or surrounded by the alveolar bones with similar intensity. We propose an improved level set method with shape prior to separate a tooth from other teeth as well as the alveolar bones. Reconstructed 3D model of individual tooth based on the segmentation results indicates that our technique is a very conducive tool for tooth visualization, evaluation and diagnosis. Some comparative visualization results validate the non-destructive function of our method.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권6호
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• pp.490-496
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• 2014

무릎 관절 연골은 두께가 얇아 대부분 무릎 질환의 원인이 되고 있다. 그러므로 무릎 자기공명영상에서 관절 연골 분할은 무릎 질환의 정확한 진단을 위한 필수조건이다. 특히 수동이 아닌 전자동 방식으로 무릎 관절 연골을 분할하여야만 효과적인 무릎 질환 진단을 할 수 있다. 본 논문에서는 뇌 자기공명영상에서 대표적으로 사용되는 레벨 셋 기반의 영상 분할 기법을 분석하여 무릎 자기공명영상에 적용 시 문제점을 파악하고 이를 해결함으로써, 무릎 자기공명영상에 레벨 셋 기반 영상분할 방식을 적용하였다. 이는 본 논문에서 제안하는 분할기법을 사용할 경우 무릎 관절 연골 분할에 대한 모든 과정이 전자동화 되어 기존 반자동화 방식보다 빠른 처리가 가능하며, 3차원 형상화를 통해 보다 정확한 진단에 도움을 줄 수 있다. 또한 우리는 제안하고 있는 분할기법이 기존 대표적인 무릎 관절 분할보다 더 높은 정확도를 갖는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다.