• 전자공학회논문지CI
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• 제41권1호
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• pp.38-46
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• 2004

영상 분할은 영상을 의미 있는 영역들로 분할하기 위한 기법으로 컴퓨터 비전과 영상 처리 분야에서 중요하게 다루어져 왔다. 또한 영상 분할은 MPEG-4 비디오 표준과 같은 객체 기반 동영상 압축 분야에서도 영상에서 객체 영역을 분할하기 위해 많이 사용된다. 보다 정확한 영역 경계를 얻기 위해 Watershed 알고리즘이 많은 분야에서 적용되고 있다. 그러나 Watershed 알고리즘은 영상내의 경계선 잡음에 매우 취약하고 과분할된 결과가 나타난다고 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 안정화된 역 확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)을 사용하여 잡음에 강인한 분할 특성을 가지면서 다중해상도 접근 방식을 통해 효율도 향상시키는 영상 분할 기법을 제안한다. 또한 본 논문에서는 인접 영역의 레이블을 사용한 영역 투영법과 영역 인접 그래프(Region Adjacency Graph : RAG)를 사용한 영역 병합법도 사용하였다. 제안된 기법을 잡음이 포함된 영상의 분할에 적용시킨 결과 과분할을 감소시키고 분할 효율이 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.891-894
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• 2004

This paper proposes an improved image segmentation algorithm by the watershed algorithm based on the local adaptive threshold on local minima search and the fixing threshold on label allocation. The previous watershed algorithm generates the problem of over-segmentation. The over-segmentation makes the boundary in the inaccuracy region by occurring around the object. In order to solve those problems we quantize the input color image by the vector quantization, remove noise and find the gradient image. We sorted local minima applying the local adaptive threshold on local minima search of the input color image. The simulation results show that the proposed algorithm controls over-segmentation and makes the fine boundary around segmented region applying the fixing threshold based on sorted local minima on label allocation.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2586-2594
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• 2009

디지털 워터마크 기법은 지적 창작물(음악, 영상, 동영상)에 대한 저작권과 재산권의 보호 및 인증, 데이터 손실 여부 판단, 복사 방지 및 추적 등을 목적으로 한 사후 재산권의 보호 기술로 제안되었다. 본 연구에서는 워터마크의 기하학적인 왜곡에 대한 공격에 견고하게 하도록 영상의 전처리 과정을 거친 후 선택된 기하학적인 불변점을 골라 그 점을 중심으로 워터마크를 삽입하여 추출한다. 특히 의료 영상의 병변 관찰을 위해 발생된 RST(Rotation Scale, Translation) 변환 및 여러 가지 영상처리에 강인하며 일정 기간 압축 저장되는 영상에서도 워터마킹이 유지되도록 워터쉐드(watershed) 분할 방법을 통한 견고한 워터 마킹 알고리즘을 제안 하였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘은 의료 영상에 대한 JPEG압축공격, RST공격, 그리고 필터링 공격보다 강인함을 확인하였다.

• 한국표면공학회지
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• 제55권6호
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• pp.403-407
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• 2022

Grain size of material is important factor in evaluating mechanical properties. Methods for grain size determination are described in ASTM grain size standards. However, conventional method require pretreatment of the surface to clarify grain boundaries. In this study, the grain size from the surface image obtained from scanning electron microscope was measured using the watershed algorithm, which is a region-based method among image segmentation techniques. The shapes of the crystals are similar to each other, but the size and growth height are different. In addition, crystal grains are adjacent to each other, so it is very similar to the shape image of the topography. Therefore, grain boundaries can be efficiently detected using the Watershed algorithm.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권1호
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• pp.1-11
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• 2003

본 연구는 안성천 유역($581.7km^2$)을 대상으로 TOPMODEL 분포형 수문모형에 Muskingum 하도 추적기법을 연계하여 유출분석을 수행하였다. 유역의 하류에 분포하고 있는 평야부에 대해서는 linear trend surface interpolation 기법을 사용하여 상류에서 하류방향으로 DEM을 평활화하는 방법으로 평야부의 흐름방향을 부여하였다. TOPMODEL 적용시 지형지표인자의 분포 및 빈도를 추출하기 위하여 MFD(multiple flow direction) 알고리즘을 이용하였다. 중규모 이상의 유역을 대상으로 TOPMODEL을 적용할 경우 DEM의 해상도 저하가 모형의 결과에 영향을 미치게 되므로, 그 해결방안으로서 전체유역을 소유역으로 분할하여 DEM의 해상도를 유지시키고, 소유역간의 결과는 Muskinguim 하도추적기법으로 전달되도록 하였다. 전체유역을 대상으로 500m 해상도로 TOPMODEL을 적용한 유출모의 결과 27.2%의 상대오차를 보인 반면, 유역을 2개의 소유역으로 나누어 300m 및 350m의 공간해상도로 TOPMODEL과 Muskingum 기법을 병행하여 적용한 결과 상대오차가 15.8%로 나타나, 모형의 효율이 증가하는 것을 확인할 수 있었다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제3권1호
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• pp.35-45
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• 2016

섬강 시험유역의 지형학적 특성 매개변수와 SWAT-CUP의 SUFI-2 알고리즘을 이용한 SWAT 모형 매개변수와의 상관관계와 이들의 관계식을 개발하였다. 개발한 상관 관계식을 이용하여 속사천 유역의 SWAT 모형의 매개변수를 추정하였다. 아울러, 속사천 유역의 2000 - 2007년의 강우-유출 자료를 대상으로 SWAT-CUP의 SUFI-2 알고리즘을 이용하여 SWAT 모형의 매개변수를 추정하였다. 개발한 식에 의해 산정한 각 매개변수의 적용성을 검토하기 위해 2000 - 2007년의 속사천 시험유역 자료를 이용하여 SWAT 모형의 유출모의를 실시하였다. 실측자료와 지형학적 특성 매개변수의 상관관계 분석으로 산정된 매개변수를 이용하여 속사천에 적용한 유출 모의결과와의 RMSE (root mean square error)는 $1.09m^3/s$이고, SWAT-CUP의 SUFI-2 최적 매개변수를 적용한 유출 모의결과와의 RMSE는 $0.93m^3/s$으로 나타났다. 따라서 지형학적 특성 매개변수를 이용한 SWAT 모형의 매개변수 추정이 적용성이 있다고 판단된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.481-490
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• 2002

오프라인 필기체 문자 인식은 동적인 정보를 가지고 있지 않고, 다양한 필기와 자음과 모음의 겹침이 심하며, 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 불완전한 전처리를 수행하여야 하는 어려움이 있다. 따라서 오프라인 필기체 문자 인식은 다양한 방법의 전처리 즉 이진화 및 세선화에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 오프라인 필기체 한글 문자 인식의 전처리로서 워터쉐드 알고리즘의 수행 시간과 결과 영상의 품질을 고려해 그레이 레벨 문자 영상에서의 문자 영역과 배경 영역의 분할을 위한 효과적인 워터쉐드 알고리즘의 적용 방법과 추출된 워터쉐드 영상을 이진화하는 분할 함수를 제안한다. 또한 수행 시간과 골격선의 품질을 고려한 조건 검사 마스크를 통해서 효과적으로 골격선을 추출하는 세선화 방법을 제안하고 기존의 방법과 본 논문 방법을 수행 시간과 품질로써 성능을 평가한다. 실험 결과 기존의 방법은 평균 2.16초, 본 논문 방법은 평균 1.72초의 수행 시간이 걸렸다. 또한 결과 영상의 품질은 본 논문 방법이 문자 획 사이의 잡영을 효과적으로 처리함을 알 수 있었다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.513-522
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• 2008

섬유복합재료의 우수한 인장 성능은 섬유가 매트릭스의 균열 면에서 가교작용을 함으로써 발현되기 때문에 섬유의 분포 특성이 복합재료의 성능에 결정적인 영향을 미치게 된다. 그러나 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 경우 PVA 섬유와 매트릭스 사이의 낮은 명암비와 PVA의 비전도성 특징으로 인하여 섬유의 위치 및 분포특성을 정량적으로 평가히는 방법은 연구가 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 섬유 분포 특성 등을 평가할 때 가장 중요한 과정인 섬유의 검출에 대하여 검출 성능을 향상 시킬 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 제안한 알고리즘은 형광 현미경을 사용하여 얻은 섬유 이미지를 유형별로 분류하고, 분류된 분류된 섬유 이미지의 특성에 따라 분수령 알고리즘 (watershed algorithm)과 형태학적 재구성 (morphological reconstruction)을 이용하여 보다 정확히 섬유를 검출하는 과정으로 구성된다. 이 과정에서 섬유 이미지를 총 5가지 유형으로 분류하였으며, 인공신경회로망(ANN)을 분류기로 활용하기 위하여 형상 특성을 나타내는 5가지 특징값 즉, $F_s$, $F_c$, $F_p$, $F_l$과 $F_{rl}$을 추출하였다. 추출된 특징값에 대한 데이터베이스를 구축하여 ANN을 학습하여 분류기를 구축함으로써 섬유의 유형을 자동으로 분류할 수 있도록 하였다. 또한 5가지 섬유 이미지 유형 중에서 잘못 검출된 섬유이미지를 분수령 알고리즘과 형태학적 재구성을 통하여 섬유를 정확히 검출할 수 있는 기법을 제안하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권9호
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• pp.803-812
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• 2018

본 연구는 다목적함수를 고려한 입자군집최적화(Particle Swarm Optimization, PSO) 알고리즘을 Python으로 개발하고, Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형에 적용하여 자동보정 알고리즘의 적용 가능성을 평가하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 안성천의 공도 수위 관측소 상류유역($364.8km^2$)을 대상으로 하였으며, 공도 지점의 2000년부터 2015년까지의 일 유량 자료를 이용하였다. PSO 자동보정은 결정계수(coefficient of determination, $R^2$), 평균제곱근오차(RMSE), NSE 모형효율계수(Nash-Sutcliffe Efficiency, $NSE_Q$), 특히 중간유출과 기저유출의 보정을 위해 $NSE_{INQ}$ (Inverse Q)를 활용하여 SWAT을 보정하였다. PSO을 통한 SWAT 모형의 자동보정과 수동보정의 유출해석 결과, 각각 $R^2$는 0.64, 0.55, RMSE는 0.59, 0.58, $NSE_Q$는 0.78, 0.75, $NSE_{INQ}$는 0.45, 0.09의 상관성 분석결과를 보였다. PSO 자동보정 알고리즘은 수동보정에 비하여 높은 향상을 보였는데 특히 유출의 감수곡선을 개선시켰으며 적절한 매개변수 추가(RCHRG_DP)와 매개변수 범위의 설정으로 수동보정의 한계를 보완하였다.