• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.21-28
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• 2013

본 논문은 그레이레벨히스토그램을 이용한 움직임 영역검출, 퍼지 클러스터링을 이용한 칼라 분할, 그레이 레벨 동시발생 행렬을 이용한 특징 추출 및 서포터 벡터 머신을 이용한 화재 분류 등과 같은 다중 이종 알고리즘을 포함하고 있는 효과적인 화재 감지 방법을 제안한다. 제안한 방법은 움직임 영역을 검출하기 위해그레이레벨히스토그램에 기초한 최적의 임계값을 결정하고 난 후, CIE LAB 칼라 공간에서 퍼지 클러스터링을 적용하여 칼라 분할을 수행한다. 이러한 두 단계는 화재의 후보 영역을 기술하는데 도움이 된다. 다음으로 그레이 레벨 동시발생 행렬을 이용하여 화재의 특징을 추출하고, 이러한 특징들은 화재인지 아닌지를 분류하기 위해 서포터 벡터 머신의 입력으로 사용된다. 제안한 방법을 평가하기위해 기존의 두 알고리즘과 화재 검출율 및 오류 화재 검출율에서 비교하였다. 모의실험결과, 제안한 방법은 97.94%의 화재 검출율 및 4.63%의 오류 화재 검출율을 보임으로써 기존의 화재 감지 알고리즘보다 우수성을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권4호
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• pp.333-338
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• 2000

본 논문에서는 T1 강조영상, T2 강조 영상 그리고 PD의 영상의 특징을 상호 보완적으로 이용한 자동적인 영상 분할법을 제안한다. 제안한 분할 알고리듬은 3단계로 이루어지는데, 첫 단계에서는 PD 영상으로부터 대뇌 마스크를 획득한 후, T1과 T2, PD의 입력 영상에 대뇌 마스크를 씌워 각각의 대뇌 영상을 추출하고, 둘째 단계에서는 대뇌 내부 조직에 해당하는 두드러진 클러스터(outstanding cluster)를 3차원 클러스터들 중에서 선택한다. 3차원 클러스터는 최적스케일 영상(optimal scale image)으로 이루어지는 3차원 공간상에서 화소가 밀집된 봉우리들을 교집합해서 생성되는 클러스터로 결정한다. 최적스케일 영상은 각 2타원 히스토그램에 스케일 스페이스 필터링을 적용시키고 그래프(graph) 구조를 검색하여 2차원 히스토그램의 모양을 가장 잘 나타내는 봉우리(peak) 영상을 최적 스케일 영상으로 선택한다. 마지막 단계에서는 앞에서 찾은 두드러진 클러스터의 중심값을 FCM 알고리듬의 초기중심 값으로 두고, FCM 알고리듬을 이용하여 대뇌 영상을 분할한다. 제안한 분할 알고리듬은 정확한 클러스터의 중심값을 계산함으로 초기 값을 영향을 많이 받는 FCM 알고리듬의 단점을 보완하였고 다중 스펙트럼 영상의 특성을 조합하여 분할에 이용함으로 단일 스펙트럼 영상만을 이용하는 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.