• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권2호
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• pp.82-88
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• 2017

Enlargement of the lateral ventricles have been identified as a surrogate marker of neurological disorders. Quantitative measure of the lateral ventricle from MRI would enable earlier and more accurate clinical diagnosis in monitoring disease progression. Even though it requires an automated or semi-automated segmentation method for objective quantification, it is difficult to define lateral ventricles due to insufficient contrast and brightness of structural imaging. In this study, we proposed a fully automated lateral ventricle segmentation method based on a graph cuts algorithm combined with atlas-based segmentation and connected component labeling. Initially, initial seeds for graph cuts were defined by atlas-based segmentation (ATS). They were adjusted by partial volume images in order to provide accurate a priori information on graph cuts. A graph cuts algorithm is to finds a global minimum of energy with minimum cut/maximum flow algorithm function on graph. In addition, connected component labeling used to remove false ventricle regions. The proposed method was validated with the well-known tools using the dice similarity index, recall and precision values. The proposed method was significantly higher dice similarity index ($0.860{\pm}0.036$, p < 0.001) and recall ($0.833{\pm}0.037$, p < 0.001) compared with other tools. Therefore, the proposed method yielded a robust and reliable segmentation result.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제21권2호
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• pp.63-73
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• 2017

Segmenting the image into multiple regions is at the core of image processing. Many segmentation formulations of an images with multiple regions have been suggested over the years. We consider segmentation algorithm based on the multi-phase level set method in this work. Proposed method gives the best result upon other methods found in the references. Moreover it can segment images with intensity inhomogeneity and have multiple junction. We extend our method (GLIF) in [T. Dultuya, and M. Kang, Segmentation with shape prior using global and local image fitting energy, J.KSIAM Vol.18, No.3, 225-244, 2014.] using a multiphase level set formulation to segment images with multiple regions and junction. We test our method on different images and compare the method to other existing methods.

• 디지털융복합연구
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• 제19권6호
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• pp.251-258
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• 2021

본 논문에서는 U-Net 기반의 semantic segmentation 방법에서 정확도를 향상시키기 위해 residual learning을 활용한 인코더-디코더 구조의 모델을 제안하였다. U-Net은 딥러닝 기반의 semantic segmentation 방법이며 자율주행 자동차, 의료 영상 분석과 같은 응용 분야에서 주로 사용된다. 기존 U-Net은 인코더의 얕은 구조로 인해 특징 압축 과정에서 손실이 발생한다. 특징 손실은 객체의 클래스 분류에 필요한 context 정보 부족을 초래하고 segmentation 정확도를 감소시키는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 제안하는 방법은 기존 U-Net에 특징 손실과 기울기 소실 문제를 방지하는데 효과적인 residual learning을 활용한 인코더를 통해 context 정보를 효율적으로 추출하였다. 또한, 인코더에서 down-sampling 연산을 줄여 특징맵에 포함된 공간 정보의 손실을 개선하였다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터셋 실험에서 기존 U-Net 방법에 비해 segmentation 결과가 약 12% 향상되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2216-2219
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• 2003

Accurate speech region detection and automatic syllable segmentation is important part of speech recognition system. In automatic speech recognition system, they are needed for the purpose of accurate recognition and less computational complexity, In this paper, we Propose improved syllable segmentation method using ramp edge detection method and residual signal Peak energy. These methods were used to ensure accuracy and robustness for endpoint detection and syllable segmentation system. They have almost invariant response to various background noise levels. As experimental results, we obtained the rate of 90.7％ accuracy in syllable segmentation in a condition of accurate endpoint detection environments.

• 한국음향학회지
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• 제31권4호
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• pp.260-265
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• 2012

A robust audio fingerprinting method is presented based on segmentation boundaries. In order to obtain robustness against linear speed changes, fingerprint extraction and matching are synchronized with the segmentation boundaries. Experimental results show that the proposed method is also robust against other common audio processing steps including low bit-rate compression, equalization, and time-scale modification.

• 전자공학회논문지B
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• 제28B권9호
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• pp.719-726
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• 1991

The symplified segmentation method was proposed for hardware implementation based on the human visual system. The segmentation method using fuzzy logic and just noticeable difference(JND) is composed of pre-filtering, initial segmentation and post processing. Experimental coding results show that reconstructed image using the proposed method is good on visual percerption even at a high compression ratio of 30:1.

• 전기학회논문지P
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• 제51권1호
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• pp.39-44
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• 2002

In this paper, implementation mode image segmentation method for separate image is presented. The method of segmentation image in conventional method, the error are generated by the threshold values. To improve these problem for segmentation image, the calculation of weighting factor using brightness distribution by histogram of stored images are proposed. For safe image of object and laser image, the computed weighting factor is set to the threshold value. Therefore the image erosion and spread are improved, the correct and reliable informations can be measured. In this paper, the system of 3-D extracting information using the proposed algorithm can be applied to manufactory automation, building automation, security guard system, and detecting information system for all of the industry areas.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.1-11
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• 2023

Clustering analysis is used in various fields including customer segmentation and clustering methods such as k-means are actively applied in the credit card customer segmentation. In this paper, we summarized the input features selection method of k-means clustering for the case of the credit card customer segmentation problem, and evaluated its feasibility through the analysis results. By using the label values of k-means clustering results as target features of a decision tree classification, we composed a method for prioritizing input features using the information gain of the branch. It is not easy to determine effectiveness with the clustering effectiveness index, but in the case of the CH index, cluster effectiveness is improved evidently in the method presented in this paper compared to the case of randomly determining priorities. The suggested method can be used for effectiveness of actively used clustering analysis including k-means method.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.869-877
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• 2016

본 논문에서는 무릎 MR 영상에서 다중 아틀라스 기반 지역적 가중투표를 이용한 대퇴부 연골 자동 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다음의 두 단계로 구성된다. 첫째, 대퇴부 연골이 대퇴골에 붙어 있다는 형상정보를 이용하기 위해 볼륨 및 객체 정합 기반의 지역적 가중투표와 협대역 영역확장을 통해 대퇴골을 분할한다. 둘째, 대퇴골의 객체 기반 어파인 변환을 대퇴부 연골 정합에 적용한 후, 다중 아틀라스 형상 기반의 지역적 가중투표를 통해 대퇴부 연골을 분할한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 다수투표 기법, 밝기값 기반 지역적 가중투표 기법과 제안 방법의 분할 결과를 전문가에 의한 수동 분할 결과와 비교한다. 실험 결과 제안 방법이 주변 유사 밝기값 영역으로의 누출을 방지하여 분할 정확도가 향상되었음을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.529-541
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• 2006

본 논문에서는 객체기반 비디오 부호화 또는 멀티미디어 편집을 위한 반지동 비디오 객체 분할방식을 제안한다. 반자동 객체분할은 사용자 지원에 의한 분할 방식으로, 비디오 시퀀스의 초기 프레임에서 사용자가 관심객체의 경계를 표시하고 이후의 영상 프레임의 객체를 배경으로부터 연속적으로 분리해 낸다. 제안된 방식은 부분적으로 사용자 조력에 의한 프레임내 분할과 완전 자동에 의한 프레임간 분할 처리과정으로 구성되는데, 영상 전체에 대해 연산을 수행하는 기존 방식과는 달리 객체 경계가 존재하는 영상영역 부분에서만 연산을 수행한다. 프레임내 분할은 사용자가 관심객체의 경계를 지정하고, 이 경계 주위 화소들의 유사성을 이용한 후처리에 의해 정확한 초기 객체를 구한다. 프레임간 분할에서는 이전 프레임에서 추출한 객체의 경계 정보에 근거하여 시간적 유사성을 구한 후 경계와 영역 추적에 의해 연속적으로 동영상 객체를 추출한다. 실험결과로부터 제안된 방식은 비디오 편집, 객체기반 비디오 압축 및 인덱싱 등의 멀미디어 응용에 사용 가능할 정도로 안정되고 정확한 객체추출을 수행함을 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 다수의 편리한 기능을 포함한 비디오 편집시스템을 개발하였다.