• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.675-682
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• 2014

전립선은 남자에게만 있는 장기이다. 전립선의 질병을 진단하기 위하여 일반적으로 TRUS 영상이 사용되는데, 희미한 전립선 경계나 잡음, 좁은 그레이 레벨 분포 때문에, 전립선의 경계를 검출하는 것은 상당히 어려운 작업 중의 하나이다. 본 논문에서는 SVM을 사용하여 TRUS 영상에서 자동적으로 전립선 분할을 하는 방법을 제안한다. 이 방법은 전처리, 가버 특징 추출, 훈련, 전립선 분할 과정으로 진행된다. 전처리 과정에서 잡음 제거는 스틱 필터와 top-hat 변환이 적용된다. 회전 불변 텍스처 추출을 위하여 가버 필터 뱅크가 사용된다. 훈련과정에서 SVM은 전립선과 비전립선의 각 특징을 얻기 위해 사용되며, 마지막으로 전립선 경계가 추출된다. 여러 실험 결과로 제안 방법은 충분히 유효하고, 의사의 수동 추출 방법과 비교했을 때 10%미만의 경계 차이를 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권7호
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• pp.275-280
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• 2018

세계 인구의 고령화가 진행되는 오늘날 노인들을 위한 의료 서비스의 수요는 점차 증가할 것으로 보인다. 특히, 응급실을 방문하는 노인 환자는 일반 환자보다 다양한 질병을 갖고 있거나, 특이한 증상을 호소하는 등 복잡한 의학적, 사회적 및 신체적 문제를 가지고 있는 경우가 많다. 우리는 65세 이상의 응급실을 방문한 노인 환자의 사망률 예측을 위해 연령, 성별, 혈압, 체온, 혈액검사, 주증상명 등의 의료 데이터를 사용하였다. Feed Forward 신경망과 지지벡터기계를 각각 학습하여 사망률을 예측하고 그 성능을 비교하였다. 1개의 은닉층을 사용한 Feed Forward 신경망의 실험결과가 가장 좋았으며, 이 때 F1 점수는 52.0%, AUC는 88.6%이다. 좀 더 좋은 의료 자질을 추출하여 제안 시스템의 성능을 향상시킨다면 응급실에 방문한 노인 환자들을 위한 효과적이고 신속한 의료 자원 배분을 통해 더 좋은 의료 서비스를 제공할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권7호
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• pp.259-266
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• 2018

본 논문에서는 단어의 순서와 문맥을 고려하는 특징을 추출하여 순환신경망(Recurrent Neural Network)으로 문서를 분류하는 방법을 제안한다. 단어의 의미를 고려한 word2vec 방법으로 문서내의 단어를 벡터로 표현하고, 문맥을 고려하기 위해 doc2vec으로 입력하여 문서의 특징을 추출한다. 문서분류 방법으로 이전 노드의 출력을 다음 노드의 입력으로 포함하는 RNN 분류기를 사용한다. RNN 분류기는 신경망 분류기 중에서도 시퀀스 데이터에 적합하기 때문에 문서 분류에 좋은 성능을 보인다. RNN에서도 그라디언트가 소실되는 문제를 해결해주고 계산속도가 빠른 GRU(Gated Recurrent Unit) 모델을 사용한다. 실험 데이터로 한글 문서 집합 1개와 영어 문서 집합 2개를 사용하였고 실험 결과 GRU 기반 문서 분류기가 CNN 기반 문서 분류기 대비 약 3.5%의 성능 향상을 보였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제19권5호
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• pp.467-476
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• 2015

Finger vein recognition, which is a promising biometric method for identity authentication, has attracted significant attention. Considerable research focuses on transmission-type finger vein recognition, but this type of authentication is difficult to implement in mobile consumer devices. Therefore, reflection-type finger vein recognition should be developed. In the reflection-type vein recognition field, the majority of researchers concentrate on palm and palm dorsa patterns, and only a few pay attention to reflection-type finger vein recognition. Thus, this paper presents reflection-type finger vein recognition for biometric application that can be integrated into mobile consumer devices. A database is built to test the proposed algorithm. A novel method of region-of-interest localization for a finger vein image is introduced, and a scheme for effectively extracting finger vein features is proposed. Experiments demonstrate the feasibility of reflection-type finger vein recognition.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.3408-3416
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• 2000

본 논문에서는 독립변수들의 특징을 추출하여 패턴층 뉴런의 중앙값을 이용함으로써 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 회귀분석에 이용되는 데이터의 각 독립변수들의 집합으로 변환시키는 특징을 살려 일반회귀 신경망의 성능을 더 개선하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 2개의 독립변수 집합을 가진 Solow의 경제문제와 4개의 독립변수 집합을 가진 국내 유선전화문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 중심값을 각 독립변수들의 평균이나 가중평균을 이용하는 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 신경망의 뉴런 수나 평활요소의 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제6권3호
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• pp.149-163
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• 2004

Evapotranspiration (ET) is a critical component of the hydrologic cycle which influences economic activities as well as the natural ecosystem. While there have been numerous studies on ET estimation for homogeneous areas using point measurements of meteorological variables, monitoring of spatial ET has not been possible at landscape - or watershed - scales. We propose a site-specific application of the land surface model, which is enabled by spatially interpolated input data at the desired resolution. Gyunggi Province of South Korea was divided into a regular grid of 10 million cells with 30m spacing and hourly temperature, humidity, wind, precipitation and solar irradiance were estimated for each grid cell by spatial interpolation of synoptic weather data. Topoclimatology models were used to accommodate effects of topography in a spatial interpolation procedure, including cold air drainage on nocturnal temperature and solar irradiance on daytime temperature. Satellite remote sensing data were used to classify the vegetation type of each grid cell, and corresponding spatial attributes including soil texture, canopy structure, and phenological features were identified. All data were fed into a standalone version of SiB2(Simple Biosphere Model 2) to simulate latent heat flux at each grid cell. A computer program was written for data management in the cell - based SiB2 operation such as extracting input data for SiB2 from grid matrices and recombining the output data back to the grid format. ET estimates at selected grid cells were validated against the actual measurement of latent heat fluxes by eddy covariance measurement. We applied this system to obtain the spatial ET of the study area on a continuous basis for the 2001-2003 period. The results showed a strong feasibility of using spatial - data driven land surface models for operational monitoring of regional ET.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권5호
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• pp.103-110
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• 2008

산업용 방사선영상으로부터 신뢰할만한 용접부위를 추출하는 것은 용접부의 결함을 검출하기 이전에 수행해야할 선행과제이다. 이 논문은 강판튜브 CR영상으로부터 용접특징 부위의 검출과 추출을 시도한다. 먼저 용접부위와 비용접부위로 구분된 샘플영상 160(개)를 통계 분석하여 두 부류 사이의 차이를 식별한다. 그 후 군집화 파라미터 결정을 위한 패턴분류 작업을 실시한다. 이 파라미터들은 간격, 함수부합정도 및 연속성이다. 관측된 용접영상을 선(線)별로 처리하되 각 선데이터군(群)에 가변 이동창을 적용하여 구역을 선점한다. 각 창을 구성하는 데이터의 직접 및 비용접부위 귀속여부는 국부확률선군집화 방식을 적용하여 분류한다. 순차적 과정을 거쳐 매 단계마다의 경계치 산출에 의해 두 영역 사이의 경계선을 추적하며 그 결과 용접 특징부위를 추출한다. 그리고 CR용접영상 실험을 통해 그 효과를 입증한다.

• 융합정보논문지
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• 제10권8호
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• pp.40-46
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• 2020

교통안전에 대한 관심이 높아짐에 따라 교통사고의 발생률을 줄이는 자율 주행에 대한 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 객체의 인식과 탐지는 자율 주행을 위한 필수적인 요소이다. 때문에 도로 상황을 판단하기 위하여 교통 영상 빅데이터에서 객체 인식 및 탐지에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 기존 연구들은 대부분 주간 데이터만 사용하기 때문에 야간 도로에서 객체 인식이 어렵다. 특히 광원 객체의 경우 빛 번짐과 백화 현상으로 인해 주간의 특징을 그대로 사용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 교통 영상 빅데이터 처리를 위한 Yolo 기반 광원 객체 탐지를 제안한다. 제안하는 방법은 야간 교통 영상을 대상으로 색상 모델 변화를 적용하여 이미지 처리를 수행한다. 이미지 처리를 통해서 객체의 특징을 추출하여 객체의 후보군을 결정한다. 후보군 데이터를 활용하여 딥러닝 모델을 통해 야간 도로에서 광원 객체 탐지의 인식률을 높이는 것이 가능하다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.767-776
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• 2020

GcGAN은 기하학적 일관성을 유지하며 영상 간 스타일을 변환하는 딥러닝 모델이다. 그러나 GcGAN은 회전이나 반전(flip) 등의 한정적인 기하 변환으로 영상의 형태를 보존하기 때문에 영상의 세밀한 형태 정보를 제대로 유지하지 못하는 단점을 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 이런 단점을 개선한 새로운 영상 간 변환 기법인 MSGcGAN(Multi-Scale GcGAN)을 제안한다. MSGcGAN은 GcGAN을 확장한 모델로서, 다중 스케일의 영상을 동시에 학습하여 스케일 불변 특징을 추출함으로써, 영상의 의미적 왜곡을 줄이고 세밀한 정보를 유지하는 방향으로 영상 간 스타일 변환을 수행한다. 실험 결과에 의하면 MSGcGAN은 GcGAN보다 정량적 정성적 측면에서 모두 우수하였고, 영상의 전체적인 형태 정보를 잘 유지하면서 스타일을 자연스럽게 변환함을 확인할 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권2호
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• pp.309-336
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• 2016

본 논문에서는 지지벡터기계(Support Vector Machines, SVM) 기반의 기계 학습 모듈을 활용하여 특정 문장 내에서의 두 개체 간의 관계를 자동으로 식별하고 분류하는 바이오 분야 관계 추출 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 특징은 개체를 포함하고 있는 문장 내에서 풍부한 언어 자질을 추출하여 학습에 활용함으로써 그 성능을 극대화할 수 있는 다양한 기능들을 포함하고 있다는 점이다. 제안된 시스템의 성능 측정을 위해서 전 세계적으로 많이 활용되고 있는 바이오 분야 관계 추출 표준 컬렉션 3가지를 활용하여 심층적인 실험을 수행한 결과 모든 컬렉션에서 높은 성능을 획득하여 그 우수성을 입증하였다. 결론적으로, 본 논문에서 수행한 바이오 분야 관계 추출에 대한 광범위하고 심층적인 실험 연구가 향후 기계학습 기반의 바이오 분야 텍스트 분석 연구에 많은 시사점을 제공할 것으로 보인다.