• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.73-78
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• 2006

기존의 문자 영역 추출 방법은 전체 영상으로부터 컬러 영역 분할이나 프레임 차 방법을 이용하였다. 이들 방법은 휴리스틱에 많이 의존하므로 추출하려는 문자의 사전 정보를 가지고 있어야한다는 점과 구현에 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 휴리스틱한 부분을 줄이고 알고리즘을 단순화한 방법을 제안하고자 한다 문자의 지형학적 특징점을 추출하고 이 점들을 MST(Minimum Spanning Tree)를 형성하여 문자의 후보 영역을 추출한다. 문자 영역을 후보 영역의 검증을 통하여 추출한다. 실험 결과 문자의 후보 영역 추출율은 100%이었으며 최종 문자 영역 추출율은 98.2%이었다. 또한 복잡한 영상에서 존재하는 문자 영역도 잘 추출됨을 볼 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제28권4호
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• pp.441-448
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• 2010

본 논문은 계절별로 획득된 항공라이다 자료로부터 수고를 추정하여 수관울폐도와 자료융합에 따른 영향을 분석하였다. 수고추정은 수목에서 반사되는 신호(First Return : FR)와 지표에서 반사되는 신호(Last Return : LR)를 추출하고, 영상분할을 통해 수목개체를 가정하여 개체목별 수고를 획득하는 방법을 적용하였다. 계절별 자료를 통해 획득한 각 수고 자료와 융합자료로부터 획득한 수고의 결과를 비교하였으며, 수고측정기를 사용하여 현지 측정을 하여 정확성을 비교하고, 항공라이다를 통해 획득한 자료들을 융합한 결과에 대한 그 활용성을 검토하였다. 실험 결과, 수목개체를 위한 영상분할 결과는 0.5미터 점군간격보다 1미터 간격이 현지조사 결과와 가까웠으며, 수목고의 경우 각 계절별 자료보다 융합자료를 활용한 결과가 현지 측정 결과에 접근하고 있음을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.518-523
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• 2006

본 논문은 하이브리드 의사결정 나무(CART)와 인공신경망 모델을 개발하여 고객의 이탈에 대한 예측을 높이기 위하여 가정방문 학습지 고객의 패턴을 분류하고, 분석하는 새로운 방법에 대하여 연구하였다. 의사 결정나무(CART5)를 형성하여 선택된 결정변수들은 인공신경망의 입력벡터 값으로 선택되는 새로운 방법을 제시하였다. 고객 관리측면에서 본 논문은 가정방문 학습지 회사의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 우수한 고객의 지속적인 관리와 이탈 가능성이 많은 고객을 차별 관리하여 기업이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 새롭게 제안한 하이브리드 모델은 기존의 의사결정트리모델(CART), 회귀모형, 인공신경망 모델과 비교한 결과 그 예측 정확성이 높음을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.467-469
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• 2003

This research aimed to develop forest type classification technique for the mixed forest with coniferous and broad-leaved species using the high resolution satellite data. QuickBird data was used as satellite data. The method of this research was to extract satellite data for every single tree crown using image segmentation technique, then to evaluate the accuracy of classification by changing grouping criteria such as tree species, families, coniferous or broad-leaved species, and timber prices. As a result, the classification of tree species and families level was inaccurate, on the other hand, coniferous or broad-leaved species and timber price level was high accurate.

• 보건행정학회지
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• 제12권1호
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• pp.125-143
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• 2002

The objectives of this study were analysis of patient\`s characteristics and market segmentation in oriental medical care and western medical care. This study focused on medical utilization using Anderson's health utilization model. The source of data was 1998 National Health and Nutrition Survey which Korean Institute For Health and Social Affairs carried out. A stratified multistage probability sampling design was used in this survey. The analysis was conducted using the statistical software package SPSS version 10.0 and Answer Tree 2.1 which is one of data mining methodology. The results were as follows ; 1) 44.9% of respondents reported visiting oriental medical center within recent two weeks. 3.4% of them used oriental medical care. The group of age, kind of disease and medical expenditure are associated with the difference western and oriental medical utilization rate. 2) There were several factors related to utilization of oriental medical care according to decision tree. Especially, important factors that patient chose his medical center were kinds of disease, kinds of common medical use, and expenditure. 3) in the results of CART analysis, market of oriental medical care were classified by seven categories. The major groups who have a preference for oriental medicine were those musculo-skeletal, cerebra-vascular disease, or chronic headache patients, and they had a preference fur oriental medical care in common use. These results show that oriental and western medical market were divided into various areas by market segmentation.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.67-74
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• 2016

공간해상도가 높은 드론 영상은 수목 밀도가 높은 지역에서 추출 한계를 갖는 기존 연구의 대안으로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론 영상으로부터 수목이 우거진 산림 지역 내 수목 개체를 추출하였다. 영상 분할 과정을 거쳐서 추출되는 수목 개체 인식을 위해, DSM(digital surface model), 그리고 R, G, B 밴드 모두를 조합한 경우와 각각을 분리 조합한 경우의 영상 분할 결과를 비교하였다. 또한, 낙엽수림의 수목 우거짐의 변화를 시기별 영상별로 실험하였다. 3, 4, 5월 영상 중 숲이 울창한 5월의 경우 현지 측량한 나무를 기준으로 한 수목 개체 추출율은 50%로 나타났고, 수관폭 정확도 분석 결과 RMSE(root mean square error)가 1.5미터 이하로 가장 좋은 결과를 보였다. 실험지역의 추출은 중간 나무, 작은 나무 2가지 크기로 추출하였으며 작은 크기의 나무가 추출 정확도가 더 높았다. 이를 바탕으로 수고 추출을 하고, 수관폭과 흉고직경간의 관계식을 이용하여 흉고직경을 추정한다면, 임목재적 추정 및 산림바이오매스 추정까지 가능할 것으로 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.523-528
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• 2015

본 논문은 효율적인 영상 분할을 수행하기 위한 다중해상도와 동적인 성질을 가지고 있는 새로운 EM 알고리즘을 제안한다. EM 알고리즘은 가장 많이 사용되고 성능이 우수한 클러스터링 방법이다. 그러나, 기존의 EM 알고리즘은 다중해상도 데이터 처리에 대한 문제점과 클러스터 개수에 대한 사전 지식 요구라는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 E-단계에 다중해상도 kd-트리를 적용함으로써 다중해상도 데이터 처리 문제를 해결하였고, 순차적 데이터에 따라 클러스터를 할당할 수 있데 하였다. 클러스터의 유효성을 검사하기 위해서, 클러스터 병합 원칙을 이용한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘을 텍스쳐 영상 분할에 적용하였고, 우수한 성능을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.906-909
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• 2000

Conventional caption extraction methods use the difference between frames or color segmentation methods from the whole image. Because these methods depend heavily on heuristics, we should have a priori knowledge of the captions to be extracted. Also they are difficult to implement. In this paper, we propose a method that uses little heuristics and simplified algorithm. We use topographical features of characters to extract the character points and use KMST(Kruskal minimum spanning tree) to extract the candidate regions for captions. Character regions are determined by testing several conditions and verifying those candidate regions. Experimental results show that the candidate region extraction rate is 100%, and the character region extraction rate is 98.2%. And then we can see the results that caption area in complex images is well extracted.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 1998년도 Language, Information and Computation = Selected Papers from the 12th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, Singapore
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• pp.230-235
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• 1998

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1996년도 영남지부 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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• pp.61-65
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• 1996

본 논문은, 공간영역에서 화상을 압축할 수 있는 Quad-tree 부호화법을 분석하고, 보다 화질 및 압축율을 개선하기 위하여 적응 불록분할 및 병합 알고리듭을 제안하엿다. 화상은 에지부분을 제외하고는 인접한 화소들간에 데이터의 용장도가 높으므로 이 영역을 하나의 대표값으로 설정하여 그 값과 그 블록의 위치좌표를 부호화할 수 있다. Quad-tree 분할은 초기의 병합을 제외하고 순차적으로 분할과정만 반복처리하지만 본 알고리듬에서는 단위블록(3$\times$3 호소) 의 평균잘류에너지(MRE)를 이용하여 블록의 분할과 병합을 반복처리한다. 시뮬레이션결과, 본 알고리듭은 압축율 1bit/pixel에서 기존의 Quad-tree 방법보다 PSNR에서 1.0dB의 개선이 있었으며, 화상의 블록화 현상도 전혀 나타나지 않았다.