• 한국정보컨버전스학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.59-65
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• 2014

grassfire 스팟매칭 알고리즘은 중심 스팟을 기준으로 이웃 스팟들의 패턴 유사도에 따라 스팟을 매칭하는 알고리즘으로 잔디에 붙는 불이 사방으로 번져가는 방식을 이용한 grassfire 알고리즘을 이다. 씨드 스팟쌍은 매칭이 정확하게 확인된 스팟쌍으로써 매칭이 시작되는 발화점이며 이것으로부터 스팟매칭이 시작된다. grassfire 스팟매칭 알고리즘에서는 스팟매칭을 시작하는 발화점이 필요한데 기존 grassfire 스팟매칭 알고리즘에서는 한 개의 발화점을 이용하였다. 본 논문에서는 grassfire 알고리즘의 스팟매칭의 성능을 높이기 위하여 한 개의 발화점이 아닌 다중의 발화점을 선정하는 방법을 제안한다. 다중 발화점을 이용한 grassifre 알고리즘은 여러 개의 발화점을 선정한 후 개별 발화점으로부터 스팟매칭을 수행하고 결과들을 계산한다. 제안된 알고리즘은 한 개의 씨드스팟을 이용한 방법보다 스팟 검출율과 스팻매칭 정확도의 측면에서 좋은 성능을 보인다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권5호
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• pp.601-608
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• 2007

2 Dimensional Gel Electrophoresis(2DGE) is an essentialmethodology for analysis on the expression of various proteins. For example, information for the location, mass, expression, size and shape of the proteins obtained by 2DGE can be used for diagnosis, prognosis and biological progress by comparison of patients with the normal persons. Protein spot matching for this purpose is comparative analysis of protein expression pattern for the 2DGE images generated under different conditions. However, visual analysis of protein spots which are more than several hundreds included in a 2DGE image requires long time and heavy effort. Furthermore, geometrical distortion makes the spot matching for the same protein harder. In this paper, an iterative algorithm is introduced for more efficient spot matching. Proposed method is first performing global matching step, which reduces the geometrical difference between the landmarks and the spot to be matched. Thus, movement for a spot is defined by a weighted sum of the movement of the landmark spots. Weight for the summation is defined by the inverse of the distance from the spots to the landmarks. This movement is iteratively performed until the total sum of the difference between the corresponding landmarks is larger than a pre-selected value. Due to local distortion generally occurred in 2DGE images, there are many regions in whichmany spot pairs are miss-matched. In the second stage, the same spot matching algorithm is applied to such local regions with the additional landmarks for those regions. In other words, the same method is applied with the expanded landmark set to which additional landmarks are added. Our proposed algorithm for spot matching empirically proved reliable analysis of protein separation image by producing higher accuracy.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제14권3호
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• pp.105-111
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• 2011

Landmark Spots in 2D gel electrophoresis are used in many methods of 2DEG spot matching. Landmark Spots are obtained manually and it is a bottle neck in the entire protein analysis process. Automated landmark spots detection is a very crucial topic in processing a massive amount of 2DGE data. In this paper, Automated landmark spot detection is proposed using point pattern matching and graph theory. Neighbor spots are defined by a graph theory to use and only a centered spot and its neighbor spots are considered for spot matching. Normalized Hausdorff distance is introduced as a criterion for measuring degree of similarity. In the conclusion, the method proposed in this paper can get about 50% of the total spot pairs and the accuracy rate is almost 100%, which the requirements of landmark spots are fully satisfied.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.551-555
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• 2010

단백질 2-DE 이미지 분석에서 단백질 자체가 가지고 있는 불안정성과 2-DE 실험이 가지고 있는 근본적인 문제점으로 인하여 이미지 스팟 매칭 분석의 정확도가 낮아지게 된다. 이 논문에서는 다중 참조이미지를 사용하여, 스팟 매칭 패턴의 정확도에 큰 영향을 주는 이미지 찌그러짐을 보완하고, 그에 따른 노이즈 스팟 제거와 참조 이미지 품질에 의한 정확도 저하를 최소화하는 방법을 제안하였다. 또한 2-DE 이미지의 데이터 특성에 의하여 이미지 수가 증가할 때 성능이 급격히 떨어지는 문제를 해결하기 위하여, 다중 참조이미지를 사용하여 구축한 스팟 매칭 데이터베이스를 이미지의 생물학적 특성에 의하여 "분할 및 확장" 방법을 사용하여, 정확도를 향상시키는 동시에 패턴 길이를 보장하는 스팟 매칭 패턴을 효과적으로 생성하였다. 실험에서는 실제 인간 2-DE 이미지 데이터를 사용하여 제안한 방법의 타당성을 보여준다.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권10호
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• pp.69-77
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• 1992

Pattern Recognition is one of the fundamental areas of computer vision. The recognition of patterns with varying size and severe defects is especially important. However, it is known that the conventional algorithms such as GHT or structural approaches have limitations in speed and accuracy. In this paper, in order to avoid above-mentioned problems, we propose a new recognition algorithm which exploits the histogram of contour directions and the sampled spot matching method. While the former provides little influence against size variation, the latter has strong immunity to noise and defects. We applied those proposed algorithms for the recognition of numbers extracted from the car number plates and shapes of aircraft. Experimental result shows that it is possible to solve above-mentioned problems by complementary uses of those two suggested algorithms. The contour directional histogram method resulted in high-speed of average 0.013 sec/char and 0.1 sec/aircraft-image on IBM-386. The accuracy of recognition is as high as 99%. Sampled spot matching method has less speed than the former one, however, it showed fairly strong immunity to noise and defects.

• 한국측량학회지
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• 제9권2호
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• pp.93-102
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• 1991

본 연구에서는 STOP 위성의 CCT(Computer Compatible Tape) 데이타를 이용하여 수치표고모델을 생성하는 기술을 개발하므로써, 광역에 대한 수치표고모델을 경제적이고 효율적으로 작성하는 방안을 제시하였다. 경사관측된 한 쌍의 SPOT 수치데이타를 이용하여 표고를 추출하기 위해서는 먼저 관측당시의 위성의 외부표정요소(위성의 위치 및 자세)를 결정하여야 하며, 이것을 위하여 번들조정법을 적용하였다. SPOT 데이타는 항공사진과는 달리 다중 중심투영이므로 외부표정요소에 대하여 라인의 함수형태로 모델링을 하였다. 입체 수치데이타에서 동일점을 찾기 위하여 표준상관계수매칭 기법을 적용하였으며, SPOT 위성데이타에 적합한 기준영역의 크기(매칭사이즈)를 결정하기 위한 실험 결과 13$\times$13의 크기가 적절하였다. 동일점을 자동매칭 기법으로 찾은 후, 외부표정요소를 이용한 공간교차(space intersection) 이론으로 각 점마다의 지상좌표를 결정하였다. 이와 함께 이상표고들을 소거하는 알고리즘을 개발 적용한 결과 상당히 효과적이었으며 수치표고모델의 정확도를 향상시킬 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제28권5호
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• pp.555-560
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• 2010

백두산화산의 재 활동 여부와 관련한 연구가 최근 지구과학자들 사이에서 활발히 진행되고 있다. 그러나 우리나라는 이러한 연구에 직접적으로 참여하기 힘들고 백두산을 현장에서 지속적으로 모니터링하기 힘들다. 본 연구는 백두산 모니터링을 위한 기본 단계로써 SPOT-5 스테레오 위성영상을 이용한 백두산 DEM을 제작하고자 하였다. 제작한 DEM은 현지관측 기준점 없이 제작되었으므로 매우 부정확하다. 따라서 제작 DEM 보정을 위해, SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM을 이용한 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 매칭방법을 제안하였다. 그 결과, SPOT 위성영상으로 제작한 DEM은 SRTM DEM에 비해 더욱 자세한 지형 정보를 제공할 수 있었다. 그리고 보정 전 DEM에 비해 SIFT 방법으로 보정한 DEM이 더 양호한 결과를 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제18권2호
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• pp.81-90
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• 2002

본 논문에서는 대전과 논산지역의 KOMPSAT-1 EOC입체 영상으로부터 DEM을 생성하고 정확도를 검증하였다. DEM생성 과정을 크게 카메라 모델링 단계와 영상 정합 단계로 구분하여 논의하였으며 카메라 모델링 기법은 Orun과 Natarajan이 제안한 모델(1994)과 Gupta와 Harteley(1997)가 제안한 DLT모델을 사용하였으며 두 모델링 기법을 EOC입체 영상에 적용하는 것이 가능한지 확인하였다. 영상정합 단계에서는SPOT용으로 개발된 알고리즘이 EOC입체 영상에 적용될 수 있는지를 검토 하였다. 그리고 각 단계마다 EOC영상에 적용했을 때의 결과를 SPOT영상을 적용했을 때의 결과와 비교하였다. 본 실험에서 KOMPSAT-1 EOC입체 영상에 대해 카메라 모델링 기법과 영상 정합을 수행하여 DEM을 생성한 결과 SPOT입체 영상에서 생성한 DEM 보다 성능이 우수한 DEM을 얻을 수 있었다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2000년도 학술발표회 개요집
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• pp.1-9
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• 2000

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.561-574
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• 2008

2차원 전기영동 영상 분석 프로그램의 반점 검출 단계는 영상 분할 알고리즘을 사용해서 겔 영상을 반점 영역으로 분할하고 각 반점 영역을 반점 형태 모형에 정합하여 다음 단계에 필요한 반점 정보를 정량화한다. 현재 영상 분할 알고리즘으로는 분수령 기법이 일반적으로 사용되며, 대표적인 반점 형태 모형으로는 가우스 모형, 확산 모형이 있다. 확산 모형이 가우스 모형보다 실제의 반점 형태에 좀 더 가깝기는 하지만, 반점 형태는 매우 다양하며 특히 x-축과 y-축에 대해서 비대칭적인 형태를 보인다. 반점이 비대칭적 형태인 이유는 2-DE 처리가 통상 이상적인 환경 하에서 이루어질 수 없기 때문에 단백질이 완전히 확산되지 못하기 때문으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 비대칭 확산 모형을 제안한다. 비대칭 확산 모형은 초기에는 단백질이 하나의 원으로부터 확산되지만, 시간이 흐름에 따라 x-축과 y-축에 대해서 비대칭적으로 확산된다고 가정한 모형이다. 실험으로서 19개의 겔 영상에 대해서 세 모형별로 반점 정합을 수행하고 세 모형의 비교를 위해서 SNR의 평균을 구하였다. 실험결과인 SNR의 평균은 가우스 모형이 14.22dB, 확산 모형이 20.72dB, 비대칭 확산 모형이 22.85dB이었다. 실험결과로써 비대칭 확산 모형이 가우스 모형과 확산 모형에 비해서 반점 정합에 보다 더 효율적이며 적합한 모형임을 확인하였다.