• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권4호
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• pp.233-242
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• 2021

Various anatomical MRI imaging biomarkers for Alzheimer's Disease (AD) identification have been recognized so far. Cortical and subcortical volume, hippocampal, amygdala volume, and genetics patterns have been utilized successfully to diagnose AD patients from healthy. These fundamental sMRI bio-measures have been utilized frequently and independently. The entire possibility of anatomical MRI imaging measures for AD diagnosis might thus still to analyze fully. Thus, in this paper, we merge different structural MRI imaging biomarkers to intensify diagnostic classification and analysis of Alzheimer's. For 54 clinically pronounce Alzheimer's patients, 58 cognitively healthy controls, and 99 Mild Cognitive Impairment (MCI); we calculated 1. Cortical and subcortical features, 2. The hippocampal subfield, amygdala nuclei volume using Freesurfer (6.0.0) and 3. Genetics (APoE ε4) biomarkers were obtained from the ADNI database. These three measures were first applied separately and then combined to predict the AD. After feature combination, we utilize the sequential feature selection [SFS (wrapper)] method to select the top-ranked features vectors and feed them into the Multi-Kernel SVM for classification. This diagnostic classification algorithm yields 94.33% of accuracy, 95.40% of sensitivity, 96.50% of specificity with 94.30% of AUC for AD/HC; for AD/MCI propose method obtained 85.58% of accuracy, 95.73% of sensitivity, and 87.30% of specificity along with 91.48% of AUC. Similarly, for HC/MCI, we obtained 89.77% of accuracy, 96.15% of sensitivity, and 87.35% of specificity with 92.55% of AUC. We also presented the performance comparison of the proposed method with KNN classifiers.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권11호
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• pp.973-980
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• 2016

항공교통의 수요 증가에 따른 혼잡한 교통상황과 부족한 공항 운항 능력을 해결하고자 항공교통관제(ATM : Air Traffic Management)의 다양한 분야에서 연구가 진행 되고있다. 본 논문에서는 공항 관제 영역에서 공항으로 접근하는 항공기 교통 스케줄링에 대해 연구를 진행하였다. 본 연구의 ATM 문제에서는 안전을 위한 운용 제한 조건인 항공기간의 분리 구간과 추월을 고려하여 접근하였으며, 특정 공항의 문제가 아닌 일반적인 공항의 항공경로와 경로 결합지점을 정의하여 접근하였다. 또한, 항공교통관제 문제를 스케줄링문제로 정의하여 dispatching 휴리스틱기법들을 통해 해결하고자 하였으며, 기존 기법들을 보완한 새로운 기법을 제안하였다. 스케줄링기법 효율성을 분석하고자 항공교통 시뮬레이션 환경을 모사하였으며, 항공 교통 흐름을 정적인 상황과 동적인 상황으로 정의하여 각 스케줄링 기법들에 대해 Monte Carlo Simulation을 수행하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1588-1595
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• 2006

In this paper, we proposed a liver extracting procedure for computer aided liver diagnosis system. Extraction of liver region in an abdominal CT image is difficult due to interferences of other organs. For this reason, liver region is extracted in a region of interest(ROI). ROI is selected by the window which can measure the distribution of Hounsfield Unit(HU) value of liver region in an abdominal CT image. The distribution is measured by an existential probability of HU value of lever region in the window. If the probability of any window is over 50%, the center point of the window would be assigned to ROI. Actually, liver region is not clearly discerned from the adjacent organs like muscle, spleen, and pancreas in an abdominal CT image. Liver region is extracted by the watershed segmentation algorithm which is effective in this situation. Because it is very sensitive to the slight valiance of contrast, it generally produces over segmentation regions. Therefore these regions are required to merge into the significant regions for optimal segmentation. Finally, a liver region can be selected and extracted by prier information based on anatomic information.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권1A호
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• pp.34-42
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• 2012

LDPC(low density parity check) 부호는 낮은 복잡성과 Shannon의 한계에 근접하는 오류 정정 능력을 보이기 때문에 turbo 부호와 함께 많은 응용 분야에 적용되고 있다. 최근에는 분산 동영상 부호화(distributed video coding: DVC) 시스템의 Wyner-Ziv 프레임 복호를 위해서도 LDPC 부호가 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 DVC 시스템을 위한 LDPC 부호를 설계하기 위해 패리티 체크 행렬 H를 설계하고 부호율 적응적인(rate adaptive) 특성을 만족하기 위해 H 행렬의 패리티 점검 노드를 효율적으로 병합하는 방법을 제안한다. 이를 위해 cycle의 연결성을 고려한 ACE(approximation cycles EMD) 알고리즘을 기반으로 효율적인 LDPC 부호를 설계하고 부호율 적응적인 특성을 갖도록 하기 위해 H 행렬의 크기와 압축율을 고려하여 병합 범위를 지정하고 지정된 범위에 따라 패리티 점검 노드를 병합한다. 그리고 ACE 알고리즘의 계수와 차수 분포를 변화시키면서 설계한 LDPC 부호의 성능을 해석한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권6호
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• pp.650-661
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• 2005

인터넷의 성장으로 인해 반구조적인 문서의 표준인 XML 문서의 사용이 증가하고 있고 이에 따라 XML 문서의 통합과 검색을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 효율적인 문서의 통합과 검색을 위한 기초 작업은 유사 구조의 XML 문서를 클러스터링 하는 것이다. 기존 연구의 XML 문서 클러스터링에서는 문서간의 구조적 유사도를 이용하여 클러스터를 생성한다. 그러나 이러한 방법은 문서간의 구조적 유사성외 정확한 측정 기준을 만들기 어렵고, 반복적인 유사도의 비교로 인해 처리 속도가 느리다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 이 논문에서는 많은 데이타에도 유연하게 적용할 수 있는 트랜잭션 데이타를 위한 클러스터링 알고리즘을 적용하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 방법은 하나의 DTD나 XML 스키마를 공유하는 문서 집합이 아닌 스키마가 없는 다양한 구조의 XML 문서들을 대상으로 공통 구조를 이용한다. 공통 구조를 이용하기 위하여 XML 문서의 트리 모델에서 구조를 분리하여 빈발 구조를 추출하고 이를 기반으로 클러스터링을 수행한다. 아울러, 기존 연구와의 비교 및 실험을 통해 제안 기법의 효율성을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권1호
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• pp.97-107
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• 2002

본 논문은 대화형 방송환경에서 부가서비스를 제공받기 위해서 탐다운(Top-Down)메뉴 검색을 하는 것이 아니라, 방송영상의 화면 내부에서 부가서비스가 제공되길 원하는 객체를 선택했을 때 선택한 객체에 대한 부가서비스를 제공하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해서는 실시간으로 방송되고 있는 동영상과 객체정보(위치, 크기, 모양)의 동기를 맞추는 기술과 동영상 내부의 객체 추적 기술이 필수적이다. 동영상과 객체정보의 동기를 맞추는 기술은 마이크로소프트사의 다이렉트쇼(DirectShow)를 이용하였으며, 객체를 추적하기 위한 방법은 객체를 크게 사람과 사물로 나누어, 사람의 얼굴은 모델을 만들어 추적하는 모델 기반 얼굴 추적 방법(Model-based face tracking)을 사용하고 나머지 사물에 대해서는 객체의 영역을 지정하여 영역을 추적하는 움직임 기반 추적 방법(Motion-based Tracking)을 적용하였다. 또한 움직임 기반 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법을 적용하여 움직임이 큰 객체도 검색 영역 확장 없이 정확한 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법에는 타원 모델과 색상 모델을 결합한 얼굴 모델을 적용하여 얼굴이 회전하여도 정확한 추적을 할 수 있도록 개선하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.105-115
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• 2011

비젼기반 지능형교통정보시스템(ITS, Intelligent Transportation System) 환경에서 도로영역의 분할이 가장 기초적인 역할을 한다. 따라서 본 논문은 입력영상에서 도로 영역과 하늘 영역을 분할하기 위해 적응적 패턴 추출을 통한 영역분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 첫째, Mean Shift 알고리즘을 이용한 초기분할 단계, 둘째, 정적 패턴매칭 방법에 기반한 후보영역선별 단계, 셋째, 동적 패턴매칭 방법에 기반한 영역확장 단계로 구성된다. 제안된 방법은 적응적 패턴을 현 분할영역의 주변 영역으로부터 추출하여 영역병합에 사용함으로서 보다 신뢰성 높은 영역병합결과를 얻을 수 있다. 제안된 방법의 장점을 평가하기 위해 정적인(static) 패턴만을 사용해서 영역을 병합하는 방법과 비교하였다. 제안된 방법의 실험결과에서는 적응적인 패턴 추출방법을 사용하였을 때가 정적인 패턴 추출에 의한 영역병합 방법보다 8.12%의 성능이 향상됨을 보였다. 제안된 방법은 수시로 변화하는 도로환경에서 안정적으로 도로나 하늘영역을 추출할 수 있으며, 비전기반 지능형교통정보시스템의 핵심적인 역할을 할 것으로 기대한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.9-16
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• 2006

본 논문에서는 최대 기울기 차이(maximum gradient difference, MGD)를 이용한 효과적인 문자 분할과 문자 영역을 강조하기 위한 적응적 오차 확산법을 제안한다. 스캔 라인을 따라 기울기를 계산하고, 잠재적 문자 영역을 융합하기 위해 국부적 윈도우 내에 MGD 값을 채운다. 노이즈 필터링을 거친 후, 배경에는 기존 오차 확산법, 문자에는 경계 향상 오차 확산법을 적용한다. 서로 다른 하프토닝 알고리즘의 사용으로 눈에 거슬리는 결함이 발생하기 때문에 경계 결함을 줄이기 위해 단계적 팽창(gradual dilation)을 적용한다. 단계적으로 팽창된 문자 영역(gradually dilated to저 region, GDTR)에 기반한 샤프닝(sharpening)은 문자 영역의 경계에서 연속적으로 점이 찍히는 것을 막을 수 있다. 제안한 적응적 오차 확산법은 일반적인 오차 필터를 이용하여 경계 향상 정도를 조절할 수 있는 칼라 하프토닝 방법이다. 경계 향상 정도와 색차를 분석하여 경계 향상 계수를 정하고, 경계 향상 오차 확산법의 사용으로 인해 점이 찍히지 않는 결함을 줄이기 위하여 추가적인 오차 요소를 반영하였다. 스캔한 영상을 제안한 방법을 이용하여 하프토닝하면 배경의 변화 없이 문자 부분이 선명한 결과를 얻을 수 있다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.70-80
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• 1999

본 논문에서는 인간 시각 체계에 기반하여 주관적 화질의 열화없이 전송 정보량을 효과적으로 줄일 수 있고, 또한 전송 정보량을 조절할 수 있는 영역기반 초적속 부호화에 적합한 새로운 계층적 영상 분할 알고리즘을 제한한다. 제안한 알고리즘은 각 단계에서 수리 형태학에 기반한 영상 분할과 인간 시각 체계를 고려한 영역 볍합 고조로 이루어져 있다. 영상분할은 3단계의 계층적 구조로 이루어져 있으며, 영역 병합은 각 단계에서 인간 시각 체계에 기반하여 인간 시각이 구분할 수 없는 두 인접 영역의 쌍들을 추출한 후 영역 병합을 수행한다. 이때 인간 시각 체계에 기반하여 병합할 영역을 추출하고 제안한 병합을 우선 순위 함수에 의한 병합 우선 순위에 따른 영역 볍합ㅇ르 차례로 수행하여 영역의 수를 효과적으로 줄임으로써 영역기반 초저속 부호화시 과다한 윤곽선 정보로 인한 병목현상을 개선할 수 있다. 그리고 각 단계에서의 영역 병합시 정보량 조절 요소 값에 따라 전송 정보량을 조절할 수 있어 기존의 방법보다 유연한 분할 구조를 나타낸다. 실험을 통하여 제안한 방법은 기존의 방법보다 PSNR 및 주관적 화질은 유사하나, 전송할 윤곽선 정보는 상당히 줄일 수 있어 영역기반 초적속 부호화를 위한 효율적 영상 분할 알고리즘임을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.93-101
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• 2009

본 논문에서는 웨이블릿 변환 된 고주파 서브밴드들의 에지 정보를 이용하여 관심 객체 영역을 고속으로 자동 검출해주는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 에지정보를 이용하여 블록단위의 4-방향 객체 윤곽탐색 알고리즘(4-DOBS)을 수행하여 관심객체를 검출한다. 전체 이미지는 $64{\times}64$또는 $32{\times}32$ 크기의 코드 블록으로 먼저 나누어지고, 각 코드 블록 내에 에지들이 있는지 없는지에 따라 관심 코드블록 또는 배경이 된다. 4-방향은 바깥쪽에서 이미지의 중앙으로 탐색하고, 피사계 심도가 낮은 이미지는 중앙으로 갈수록 에지가 발견된다는 특징을 이용한다. 에지를 모두 발견하면 내부의 이미지 블록은 모두 관심영역으로 간주하고, 이 블록들은 빠르게 마스킹되어 서버로 전송되어 동적 ROI를 제공한다. 이는 기존 방법들의 문제점이였던 복잡한 필터링 과정과 영역병합 문제로 인한 높은 계산 복잡도를 상당히 개선시킬 수 있었고, 블록 단위의 처리로 인하여 실시간 처리를 요하는 응용에서도 적용 가능하였다.