• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.329-332
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• 2009

Speckle noise reduction for ultrasound CT image using morphological adaptive median filtering based on edge preservation is presented in this paper. Speckle noise is multiplicative feature and causes ultrasound image to degrade widely from transducer. An input image is classified into edge region and homogeneous region in preprocessing. The speckle is reduced by morphological operation on the 2D gray scale by using convolution and correlation, and edges are preserved. The adaptive median is processed to reduce an impulse noise. As the result the proposed method enhances the image to about 20% in comparison with Winer filter by Edge Preservation Index and PSNR.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.89-99
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• 2004

본 논문에서는 코드 변환 과정과 축약, 탈락, 불규칙 활용 둥으로 변형된 형태소의 원형을 복원하고 분석 후보를 생성하는 등의 과정을 거치지 않고 형태소 사전에서 제공되는 인접 조건에 대한 검사만으로 형태소 분석을 하는 방법을 제안한다. 인접 조건 검사는 복잡한 연산을 하지 않고 단순한 비트 연산만으로 할 수 있기 때문에 제안된 방법은 초고속 형태소 분석기 구현에 적합하다. 본 논문에서 제안한 방법에 따라 구현된 한국어 형태소 분석기 MACH는 1.13 GHz Pentium III 개인용 컴퓨터에서 대략 5분/GB의 분석 속도를 보였으며, 분석 정확도는 99.2 %로 기존의 다른 분석기와 큰 차이가 없었다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제12권2호
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• pp.119-126
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• 1979

This is one case report of the extremely rare congenital cardiac malformation, Double-outlet of left ventricle in corrected transposition of great arteries. 11-year-old boy complained acrocyanosis and exertional dyspnea, the parents noticed cyanosis since birth. Physical examination revealed acrocyanosis, clubbed fingers and toes, G-III pansystolic murmur on 2nd and 3rd ICS, LSB. Right heart catheterization revealed significant $O_2$ jump in ventricular level. Right and left ventriculography showed the both catheters arriving in the same ventricle i.e. anterior chamber, morphological left ventricle was in right and anterior position, simultaneous visualization of aorta and pulmonary artery and aorta locating anterior and right side of pulmonary artery. Echo cardiogram surely disclosed interventricular septum. Conclusively it was clarified that the patient has Double-outlet of left ventricle and corrected transposition of great arteries [S.L.D.]. Operation was performed to correct the anomalies under extracorporeal circulation with intermittent moderate hypothermia. Right-sided ventriculotomy disclosed the following findings. 1. Right-sided ventricle was morphological left ventricle. 2. Left-sided ventricle was morphological right ventricle. 3. Right side atrioventricular valve was bicuspid. 4. Left side atrioventricular valve was tricuspid. 5. Aortic valve was superior, anterior and right side of pulmonary valve. 6. Subpulmonary membranous stenosis. 7. Non-committed ventricular septal defect. We made a tunnel between VSD and aorta with Teflon patch so that arterial blood comes through VSD and the tunnel into aorta. After correction the patient needed assisted circulation for 135 min. to have adequate blood pressure. Postoperatively by any means, adequate blood pressure could not be maintained and expired in the evening of operation day.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.52-58
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• 1995

A shared-weight neural network that performed classification based on the features extracted with the fuzzy morphological operation is introduced. Learning rules for the structuring elements, degree of membership, and weighting factors are also precisely described. In application to handwritten digit recognition problem, the fuzzy morphological shared-weight neural network produced the results which are comparable to the state-of-art for this problem.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.92-98
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• 2019

본 논문에서는 몰포러지 연산을 기본으로 하는 몰포러지 신경망(MNN: Morphological Neural Network) 기반 딥러닝 시스템을 제안하였다. 딥러닝에 사용되는 레이어는 몰포러지 레이어, 풀링 레이어, ReLU 레이어, Fully connected 레이어 등이다. 몰포러지 레이어에서 사용되는 연산은 에로전, 다이레이션, 에지검출 등이다. 본 논문에서 새롭게 제안한 MNN은 기존의 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 시스템과는 달리 히든 레이어의 수와 각 레이어에 적용되는 커널 수가 제한적이다. 레이어 단위 처리시간이 감소하고, VLSI 칩 설계가 용이하다는 장점이 있으므로 모바일 임베디드 시스템에 딥러닝을 다양하게 적용할 수 있다. MNN에서는 제한된 수의 커널로 에지와 형상검출 등의 연산을 수행하기 때문이다. 데이터베이스 영상을 대상으로 행한 실험을 통해 MNN의 성능 및 딥러닝 시스템으로의 활용 가능성을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권10호
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• pp.5112-5129
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• 2019

Image enhancement is a challenging problem in the field of image processing, especially low-light color images enhancement. This paper proposed a robust and comprehensive enhancement method based several points. First, the idea of bright channel is introduced to estimate the illumination map which is used to attain the enhancing result with Retinex model, and the color constancy is keep as well. Second, in order eliminate the illumination offsets wrongly estimated, morphological closing operation is used to modify the initial estimating illumination. Furthermore, in order to avoid fabricating edges, enlarged noises and over-smoothed visual features appearing in enhancing result, a multi-scale closing operation is used. At last, in order to avoiding the haloes and artifacts presented in enhancing result caused by gradient information lost in previous step, guided filtering is introduced to deal with previous result with guided image is initial bright channel. The proposed method can get good illumination map, and attain very effective enhancing results, including dark area is enhanced with more visual features, color natural and constancy, avoiding artifacts and over-enhanced, and eliminating Incorrect light offsets.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.900-902
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• 2015

현대사회에서 디지털 영상 처리 기술이 발전함에 따라 에지 검출은 스마트 기기, 의료 등 여러 응용 분야에서 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 마스크를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 등이 있다. 이러한 기존의 방법은 구현이 간단하나 다소 미흡한 결과를 나타낸다. 따라서 이와 같은 기존의 방법의 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 모폴로지 연산 및 국부 마스크를 이용하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였으며, 기존의 방법들과 검출 성능을 비교하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.449-459
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• 1996

본 논문의 퍼지 수리 형태학의 새로운 정의와 신경망을 이용한 이의 구현을 소개 함에 주 목적을 두고 있다. 이 새로운 정의에는 generalized-mean연산자가 중요한 역할을 하고 있다. 본 정의는 신경망을 이용한 구현에 매우 적합할. 연결자 공유 (shared-weight) 신경망의 전반부는 수리 형태적 연산을 수행하기에 적합한 구조를 가 지고 있다. 이 연결자 공유 신경망은 퍼지 수리형태학적 연산을 이용하여 추출 된 특성 정보를 근거로 하여 형태 분류를 수행한다. 따라서, 본 퍼지 정의의 파라 미터들은 신경망의 학습기법을 이용하여 최적화를 기할수 있다. 구조소들(structuring gelements), membership의 값, 그리고 가중 요소(weighting factor)들을 결정하기 위한 학습방법 (learning rule)들이 자세히 열거되어 있다. 적용 예로서 필기체 숫자 인식 문제에 응용한 결과, 퍼지수리 형태학을 이용한 신경망은 이 문제에 있어 현존하는 최고의 결과들과 충분히 견줄만한 결과를 보여주고 있다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권4호
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• pp.191-194
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• 2014

This paper proposes a fast and efficient method to extract the skin and bone automatically in CT images. First, the images were smoothed by applying an anisotropic diffusion filter to remove noise. The whole body was then detected by thresholding, which was set automatically. In addition, the contour of the skin was segmented using morphological operators and connected component labeling (CCL). Finally, the bone was extracted by iterative thresholding.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제18권3E호
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• pp.37-43
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• 1999

In this paper, we present a new technique for the optimal local decomposition of convex structuring elements on a hexagonal grid, which are used as templates for morphological image processing. Each basis structuring element in a local decomposition is a local convex structuring element, which can be contained in hexagonal window centered at the origin. Generally, local decomposition of a structuring element results in great savings in the processing time for computing morphological operations. First, we define a convex structuring element on a hexagonal grid and formulate the necessary and sufficient conditions to decompose a convex structuring element into the set of basis convex structuring elements. Further, a cost function was defined to represent the amount of computation or execution time required for performing dilations on different computing environments and by different implementation methods. Then the decomposition condition and the cost function are applied to find the optimal local decomposition of convex structuring elements, which guarantees the minimal amount of computation for morphological operation. Simulation shows that optimal local decomposition results in great reduction in the amount of computation for morphological operations. Our technique is general and flexible since different cost functions could be used to achieve optimal local decomposition for different computing environments and implementation methods.