• 한국융합학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.15-21
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• 2012

초음파 영상 진단 장치에서 획득한 데이터로부터 진단 객체를 추출하기 위한 영상 분할은 질병의 효과적인 진단을 위하여 필수적인 전처리 과정으로 인식되고 있으며, 지금까지 많은 분할 기법들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 혈관 초음파 영상의 다양한 응용 및 진단법 개발을 위하여 기초 전처리과정으로서 graph cut 알고리즘에 의한 상호적인 영상분할법을 제시한다. 일반영상 및 혈관 초음파 영상에 대하여 전경(foreground)과 배경(background)의 제약조건을 주고 영상분할 처리하여, 원하는 object에 대한 분할 결과를 얻었다. 향후, 이러한 일련의 처리 과정이 실시간으로 처리되면 새로운 초음파 진단법으로 발전시켜 나갈 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권9호
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• pp.44-52
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• 2006

최근 개발된 영상 압축 표준인 MPEG-4 Part 2는 임의의 영상 객체를 처리할 수 있는 최신의 기능을 포함한다. 이러한 기능을 지원하기 위해서는 효과적인 객체 추출 기술이 요구된다. 본 논문에서는 영상 내에서 실시간으로 객체를 추출해 낼 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 한 프레임의 영상을 시공간적 watershed transform을 이용하여 여러 영역으로 분할하는 것이고, 두 번째 단계는 분할된 영역 정보를 바탕으로 객체를 추출해내는 것이다. 실시간 처리를 위해서 제안된 알고리즘은 하드웨어와 소프트웨어로 분할하여 구현하고, 계산량이 집중된 연산 부분을 하드웨어 가속기를 사용하여 처리한다. 실험 결과 제안된 시스템은 QCIF 크기의 영상을 초당 15 frame 이상의 속도로 처리하면서도, 정확한 객체 추출 결과를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.163-174
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• 2004

치과 분야에서는 치아교정이나 수술 시뮬레이션을 위해서 각 치아를 개별적으로 조작할 수 있는 3차원 치아모델이 필요하다. 치아 CT 영상으로부터 이러한 치아모델의 재구성을 위해서는 각 치아를 이웃한 치아나 치조골로부터 정확하게 분리할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 치아 영역을 효과적으로 분리하기 위한 영상정규화 방안과 최적임계화방안을 제안한다. 제안된 방법은 연속적인 CT 영상 슬라이스들에서 치아영역의 형태와 밝기는 점진적으로 변한다는 사실을 근거로 이전 슬라이스에서 추정된 임계치를 이용하여 현 슬라이스의 임시치아경계를 결정하고 이것을 바탕으로 보다 정확한 임계치를 계산한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권2호
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• pp.215-222
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• 2002

본 논문에서는 음절이 잘 발달되어 있는 한국어에 대해서 신뢰할 수 있는 완전 자동화된 레이블링 시스템을 제안한다. 음운 및 음향학적인 정보를 최대한 이용하고 분할에러를 줄이기 위해서 조절 메카니즘의 하나로 DAC개념을 사용하여 음성을 speechlet으로 나누고 분할 된 음성 구간에 대해서 레이블링을 시도하는 DAC기반 분할알고리즘이다. HMM방법이 획일적이고 확정적인 성능을 갖는 반면 본 제안 방법은 음성학적인 특화지식을 컴포넌트로 개발 추가 계속 향상시킬 수 있는 프레임워크를 제시하고 있다는 점에서 주요 의의가 있다고 하겠다. MM과 같은 통계학적인 방법을 이용하지 않고 음운학적, 음향학적 지식만을 이용하는 새로운 방법은 수행속도와 음성학적인 특화 지식컴포넌트를 확장함에 따라 일관성이 있으며 효과적 방법으로 적용가능 할 것이다. 제안 방법을 검증하기 위하여 실험결과를 제시하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권4호
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• pp.419-429
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• 2016

최근 관상동맥 영역화 결과로부터 삼차원 표면 모델을 생성함으로써 혈관 구조적 정보의 렌더링 효율성의 증대뿐만 아니라 전산유체역학를 이용한 혈류 역학 시뮬레이션을 통해 혈류분획예비력과 같은 생리적 정보들을 획득하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 혈관 영역화 과정에서 획득한 혈관 구조 정보를 입력 데이터로 사용하여 관상동맥의 삼차원 삼각 표면 메쉬 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 관상동맥 영역화 결과로부터 삼각형 표면 메쉬 모델을 만드는 방법으로는 Marching cube 알고리즘에 기반한 방법들이 있지만 이산적인 영상 공간에서 수행되는 알고리즘으로 가늘고 다양한 굴곡을 갖는 혈관 경계를 표현하기 힘들다. 제안된 방법은 관상동맥 영역화 과정에서 추정한 혈관 중심좌표와 법선 벡터 그리고 직경 정보를 이용하여 기존 방법들보다 정교하게 단일 혈관 가닥들에 대한 삼각 표면 메쉬들을 생성하고 분기가 일어나 중첩되는 메쉬들은 메쉬 병합 기법을 사용하여 처리함으로써 통합된 관상동맥 메쉬를 생성한다.

• 한국측량학회지
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• 제22권3호
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• pp.303-309
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• 2004

영상의 밝기값과 텍스쳐 모두를 사용하여 대상물의 경계를 보다 정확하게 추출할 수 있는 적응적 베이즈 영상 분할기법을 C 프로그래밍 언어로 개발하였다. 사전확률밀도함수를 추정하기 위하여 깁스 분포 모델을 적용하였고, 조건확률밀도함수를 추정하기 위하여 퍼지 C-군집화 기법을 도입하였다. 추정된 두 확률밀도함수로부터 최대 사후주변확률이 산출되었고, 이를 시뮬레이션영상에 적용하여 99% 이상의 신뢰도를 획득하였다. 또한 개발된 알고리즘을 1963년 미 정찰위성사진을 이용하여 제작한 남극 정사영상에 적용하여 남극 전체 해안선에 대하여 최대 300미터 정확도를 갖는 벡터지도를 제작하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.120-130
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• 2021

The spinal cord or CSF surgery is a very complex process. It requires continuous pre and post-surgery evaluation to have a better ability to diagnose the disease. To detect automatically the suspected areas of tumors and symptoms of CSF leakage during the development of the tumor inside of the brain. We propose a new method based on using computer software that generates statistical results through data gathered during surgeries and operations. We performed statistical computation and data collection through the Google Source for the UK National Cancer Database. The purpose of this study is to address the above problems related to the accuracy of missing hybrid KNN values and finding the distance of tumor in terms of brain cancer or CSF images. This research aims to create a framework that can classify the damaged area of cancer or tumors using high-dimensional image segmentation and Laplace transformation method. A high-dimensional image segmentation method is implemented by software modelling techniques with measures the width, percentage, and size of cells within the brain, as well as enhance the efficiency of the hybrid KNN algorithm and Laplace transformation make it deal the non-zero values in terms of missing values form with the using of Frobenius Matrix for deal the space into non-zero values. Our proposed algorithm takes the longest values of KNN (K = 1-100), which is successfully demonstrated in a 4-dimensional modulation method that monitors the lighting field that can be used in the field of light emission. Conclusion: This approach dramatically improves the efficiency of hybrid KNN method and the detection of tumor region using 4-D segmentation method. The simulation results verified the performance of the proposed method is improved by 92% sensitivity of 60% specificity and 70.50% accuracy respectively.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.828-833
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• 2005

커널 기법은 데이터를 high dimension 상의 속성 공간으로 mapping함으로써 복잡한 분포를 가지는 데이터에 대하여 기존의 선형 분류 알고리즘들의 성능을 향상시킬 수 있다r4]. 본 논문에서는 기존의 유클리디안 거리측정방법 대신에 커널 함수에 의한 속성 공간의 거리측정방법을 fuzzy K-nearest neighbor(fuzzy K-NN) 알고리즘에 적용한 fuzzy kernel K-nearest neighbor(fuzzy kernel K-NN) 알고리즘을 제안한다. 제시한 알고리즘은 데이터에 대한 적절한 커널 함수의 선택으로 기존 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있다. 제시한 알고리즘의 타당성을 보이기 위하여 여러 데이터 집합에 대한 실험결과와 실제 영상의 분할 결과를 보일 것이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.211-214
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• 2001

This paper presents an efficient fast motion estimation algorithm and image segmentation method for low bit-rate coding. First, with region split information, the algorithm splits the image having homogeneous and semantic regions like face and semantic regions in image. Then, in these regions, We find the motion vector using adaptive search window adjustment. Additionally, with this new segment based fast motion estimation, we reduce blocking artifacts by intensively coding our interesting region(face or arm) in input image. The simulation results show the improvement in coding performance and image quality.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1129-1132
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• 2005

In this paper, we proposed real-time stereoscopic image conversion algorithm using object segmentation and motion parallax. The proposed algorithm separates objects using luminance of image, extracts moving object among objects of the image using motion parallax and generates depth map. Parallax process is done based on the depth map. The proposed method has been evaluated using visual test and APD(Absolute Parallx Difference) for comparing the stereoscopic image of the proposed method with that of MTD. The proposed method offers realistic stereoscopic conversion effect regardless of the direction and velocity of the 2-D image.