• 전자공학회논문지B
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• 제31B권12호
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• pp.51-58
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• 1994

Mathematical morphology based on set theory is easy to be implemented in parallel and can be applied to various fields in image analysis. Particularly mophological pattern spectrum can detect critical scales in an image object and quantify various aspects of the shape-size content. In this paper, texture classification using pattern spectrum based on morphological subband decomposition is porposed. The low-low band extracts pattern spectrum features, and the high-low, low-high, and high-high bands extrack the structural information. This approach has the advantages of efficient information extraction, less time-consuming, high accuacy, less computation, and parallel implementation.

• Advances in biomechanics and applications
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• 제1권2호
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• pp.111-126
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• 2014

The microarchitecture of trabecular bone plays a significant role in mechanical strength due to its load-bearing capability. However, the complexity of trabecular microarchitecture hinders the evaluation of its morphological characteristics. We therefore propose a new classification method based on static multiscale theory and dynamic finite element method (FEM) analysis to visualize a three-dimensional (3D) trabecular network for investigating the influence of trabecular microarchitecture on load-bearing capability. This method is applied to human vertebral trabecular bone images obtained by micro-computed tomography (micro-CT) through which primary trabecular bone is successfully visualized and extracted from a highly complicated microarchitecture. The morphological features were then analyzed by viewing the percolation of load pathways in the primary trabecular bone by using the stress wave propagation method analyzed under impact loading. We demonstrate that the present method is effective for describing the morphology of trabecular bone and has the potential for morphometric measurement applications.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.555-559
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• 1998

The human chromosome analysis is widely used to diagnose genetic disease and various congenital anomalies. Many researches on automated chromosome karyotype analysis have been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room for improving the accuracy of chromosome classification. In this paper, We proposed an optimal pattern classifier by neural network to improve the accuracy of chromosome classification. The proposed pattern classifier was built up of two-step multi-layer neural network(TMANN). We reconstructed chromosome image to improve the chromosome classification accuracy and extracted four morphological features parameters such as centromeric index (C.I.), relative length ratio(R.L.), relative area ratio(R.A.) and chromosome length(C.L.). These Parameters employed as input in neural network by preprocessing twenty human chromosome images. The experiment results shown that the chromosome classification error was reduced much more than that of the other classification methods.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 1999년도 한국우주과학회보 제8권2호
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• pp.105-105
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• 1999

No Abstract, See Full Text

• Archives of Pharmacal Research
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• 제27권12호
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• pp.1270-1274
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• 2004

Random amplified polymorphic DNA (RAPD) analysis was used to determine the genetic relationships among seventeen species of the Acanthopanax species. The DNA isolated from the leaves of the samples was used as template in polymerase chain reaction (PCR) with twenty random decamer primers in order to distinguish plant subspecies at the level of their genomes. The RAPD patterns were compared by calculating pairwise distances using Dice similarity index, and produced to the genetic similarity dendrogram by unweighted pair-group method arithmetic averaged (UPGMA) analysis, showing three groups; a major cluster(twelve species), minor cluster (4 species) and single-clustering species. The results of RAPD were compatible with the morphological classification, as well as the chemotaxonomic classification of the Acanthopanax species. The Acanthopanax species containing 3,4-seco-lupane type triterpene compounds in their leaves corresponded to the major cluster, another species having oleanane or normal lupane type constituents to minor clusters, and one species not containing triterpenoidal compound to single-cluster.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.559-560
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• 2017

최근 개인정보 유출 문제가 대두됨에 따라 데이터 수집과 웹 문서 분류에 관한 연구들이 이루어지고 있다. 기존 시스템은 개인정보의 유무 여부만 판단하고 동명이인이나 사용자가 게시한 문서에 대한 분류는 이루어지지 않기 때문에 불필요한 데이터가 필터링 되지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 크롤러와 형태소 분석기를 활용하여 유출된 데이터의 유형이나 동음이의어를 식별할 수 있는 시스템을 제안한다. 사용자는 크롤러를 통해 웹상의 개인정보를 수집한다. 수집된 데이터는 형태소 분석기를 통해 분류한 후 유출된 데이터를 확인할 수 있다. 또한 시스템을 재사용 할 경우 정확도가 더 높은 결과를 얻을 수 있다. 이를 통해 사용자는 맞춤형 데이터를 제공 받을 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.631-642
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• 2003

본 논문에서는 웹상에서 자신을 대신하는 아바타 제작시 본인의 얼굴과 닮은 얼굴을 생성하기 위해 사진으로부터 개인의 특징정보를 추출하는 방법과 추출된 특징정보에 따라 해당하는 이목구비를 준비된 분류기준에 의해 특정 클래스로 분류해 내는 방법을 제안한다. 특징정보 추출은 눈, 코, 입, 턱선으로 나누어 진행되어졌으며, 각 이목구비의 특징점과 분류기준을 각각 제시하였다. 추출 된 특징정보들은 전문 디자이너에 의해 그려진 이목구비 이미지들과 유사도를 계산하는데 사용되었으며, 여기서 가장 유사한 이미지를 턱선 벡터이미지에 합성하여 아바타 얼굴을 얻어낼 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.705-711
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• 2013

심전도 신호의 QRS 영역은 심장의 질환을 판단하는 중요한 자료로 쓰이는데, 여러 종류의 잡음으로 인해 이를 분석하는데 어려움을 준다. 또한 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 하는 헬스케어 시스템에서는 신호의 실시간 처리가 필요하다. 그리고 생체신호의 특성상 개인 간의 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 ECG 신호의 판단 규칙에 따라 진단을 수행함으로써 성능하락이 나타날 수밖에 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 최소한의 연산량으로 QRS를 검출하고 환자의 특성에 맞게 부정맥을 분류할 수 있는 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 형태연산을 통한 효율적인 QRS 검출과 개인별 정상신호 분류를 위해 해쉬 함수를 적용하여 프로파일링 하였으며, 검출된 QRS 폭과 RR 간격을 이용하여 심실조기수축(PVC)을 분류하는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 기존 방법과 부정맥 분류 성능을 비교하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.77%, 정상 신호 분류에 대한 에러율은 0.65%, PVC는 각각 93.29%로 기존 방법에 비해 약 5% 우수하게 나타났다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권2호
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• pp.179-199
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• 2019

본 연구의 목적은 특허 문헌 분류에 가장 적합한 방법론을 발견하기 위하여 다양한 자질 추출 방법과 기계학습 및 딥러닝 모델을 살펴보고 실험을 통해 최적의 성능을 제공하는 방법론을 분석하는데 있다. 자질 추출 방법으로는 전통적인 BoW 방법과 분산표현 방식인 워드 임베딩 벡터를 비교 실험하고, 문헌 집합 구축 방식으로는 형태소 분석과 멀티그램을 이용하는 방식을 비교 검토하였다. 또한 전통적인 기계학습 모델과 딥러닝 모델을 이용하여 분류 성능을 검증하였다. 실험 결과, 분산표현 방법과 형태소 분석을 이용한 자질추출 방법을 기반으로 딥러닝 모델을 적용하였을 경우에 분류 성능이 가장 우수한 것으로 판명되었으며 섹션, 클래스, 서브클래스 분류 실험에서 전통적인 기계학습 방법에 비해 각각 5.71%, 18.84%, 21.53% 우수한 분류 성능을 보여주었다.