• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.965-976
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• 2020

We present in this work a segmentation method of E. coli bacterial images generated via phase contrast microscopy using a deep learning based hybrid feature generation. Unlike conventional machine learning methods that use the hand-crafted features, we adopt the denoising autoencoder in order to generate a precise and accurate representation of the pixels. We first construct a hybrid vector that combines original image, difference of Gaussians and image gradients. The created hybrid features are then given to a deep autoencoder that learns the pixels' internal dependencies and the cells' shape and boundary information. The latent representations learned by the autoencoder are used as the inputs of a softmax classification layer and the direct outputs from the classifier represent the coarse segmentation mask. Finally, the classifier's outputs are used as prior information for a graph partitioning based fine segmentation. We demonstrate that the proposed hybrid vector representation manages to preserve the global shape and boundary information of the cells, allowing to retrieve the majority of the cellular patterns without the need of any post-processing.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.298-301
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• 2012

This paper presents a graph-based method of detecting and tracking moving objects in H.264/SVC bitstreams for video surveillance applications that makes use the information from spatial base and enhancement layers of the bitstreams. In the base layer, segmentation of real moving objects are first performed using a spatio-temporal graph by removing false detected objects via graph pruning and graph projection, followed by graph matching to precisely identify the real moving objects over time even under occlusion. For the accurate detection and reliable tracking of moving objects in the enhancement layer, as well as saving computational complexity, the identified block groups of the real moving objects in the base layer are then mapped to the enhancement layer to provide accurate and efficient object detection and tracking in the bitstreams of higher resolution. Experimental results show the proposed method can produce reliable results with low computational complexity in both spatial layers of H.264/SVC test bitstreams.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.784-787
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• 2006

본 논문에서는 한글 인쇄체 문자의 자소를 비선형적으로 분리하는 방법을 제안한다. 자소 분리 대상 문자는 자소의 조합 방식에 따라 6개의 형식으로 분류한다. 인쇄체 한글의 6형식 분류를 위해 그레이 레벨의 문자 이미지로부터 망 특성과 수직 수평 투영 기법을 이용해 특징을 추출하고, 오류 역전파 기법을 이용하여 분류를 시도한다. 분류된 문자 형식을 기반으로 분리 후보 영역을 지정하고, 이 영역을 기반으로 다단식 그래프 탐색 알고리즘을 이용하여 최적의 비선형적 자소 분리 경로를 찾아낸다. 실험 결과, 제안한 방법은 한글의 6형식 분류에 적합하였으며, 자소가 서로 붙어 선형적으로 분리가 어려운 문자의 자소 분리에 좋은 성능을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권6C호
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• pp.593-603
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• 2009

본 논문은 스테레오 카메라가 이동하는 환경에서 카메라 움직임을 보정하여 새로운 다수의 사람을 검출하는 방법과 검출된 사람을 추적하고, 실루엣을 추출하는 통합된 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사람 검출, 추적, 실루엣 추출 3가지 모듈로 구성되어 있으며 3가지 모듈은 카메라가 이동하는 환경을 고려한 것이다. 사람 검출 모듈에서는 카메라 움직임(egomotion) 보정을 이용한 움직이는 영역 추출 결과와 스테레오 정보를 결합하여 움직이는 객체를 검출하였으며, 추적모듈은 변위 정보가 가중된 히스토그램 알고리즘으로 검출된 객체를 추적한다. 실루엣을 추출하는 모듈은 트라이맵(trimap)을 이용하여 사람의 실루엣 부분을 대략적으로 추정하는 단계와 그래프컷(graph cut)을 적용하여 정교하게 실루엣 추출하는 단계로 이루어져 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 실내 환경에서 팬-틸트(pan-tilt) 스테레오 카메라로 획득한 실험데이터를 대상으로 실험한 결과 다수의 사람의 검출 및 추적, 정교한 실루엣 추출이 가능한 것을 확인하였다. 본 논문의 실루엣 추출결과는 제스처 인식이나 걸음걸이 인식 등의 다양한 분야에도 적용가능하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_1호
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• pp.1003-1017
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• 2017

지표면의 공간 정보를 정확히 추출하기 위해서는 고 해상도의 다중 분광 영상 자료를 사용할 필요가 있다. 범색 영상에 비해 상대적으로 낮은 공간 해상도를 갖는 다중 분광 자료의 해상도를 범색 영상 급으로 높이기 위해 PAN-sharpening 융합 기술을 사용한다. 이러한 고해상도 자료를 분석하기 위해서는 화소기반보다는 객체 기반 분석이 주목을 받고 있다. 객체 기반 영상 분석을 위해서 영상을 구성하는 화소들의 집단으로 영상 객체를 생성하는 영상 분할 과정이 선행되어야 한다. RAG(Regional Adjancy Graph)에 의해 형성된 인접 지역을 합병하는 지역 확장을 통해 효과적으로 영상 분할을 할 수 있다. 위성 원격 탐사에서 불 완전한 관측 환경으로 수집한 영상 자료에 질 저하가 일어 난다. 정확한 영상 분할을 위해서 동일 지역으로 관측된 분광 값의 변이가 최소화되도록 질의 개선이 필요하다. 동일 지역에 속하는 공간적으로 인접한 이웃들의 화소 값과 차이를 반복적으로 줄여 나가는 과정을 통해 동일 지역에서의 화소 값의 변이를 감소시킬 수 있다. 영상 객체를 단위로 사용하는 영상 분류에서 오류를 감소시키기 위해 영상 분할 결과에서 적정한 분할 지역 크기를 생성하여야 한다. 분할 지역 크기는 지역 확장 과정에서 합병을 중지하는 단계에 의해 정해지므로 중지 규칙은 영상 분할 결과의 품질을 결정한다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 분할의 정확성에 대해 정량적 평가를 실시하였으며 3개의 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 실제 자료의 분석에서는 중지 규칙과 관련된 분할 지역 크기에 대해 정성적으로 평가 하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat-2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역과 충청남도 지역에서 각각 수집된 KOMPSAT-3 자료이다. 실험 결과는 영상 복원은 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 자료의 영상 분할 결과의 정확성을 상당히 제고시킬 수 있다는 것을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.75-81
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• 2010

연골 영역화는 골관절염의 진단이나 치료를 위해 중요하지만, 모양이 얇고 의료영상 내에서 주변 조직과의 명암 차이가 크지 않기 때문에 현재까지 전문가가 많은 시간과 노력을 들여 수동으로 하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 3차원 자기공명(Magnetic Resonance : MR)영상 내에서 연골을 자동으로 영역화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전문가에 의해 수동으로 영역화된 소수의 의료영상을 학습 데이터베이스로 하여 우선 연골을 지역적인 부분(local patch)들로 분할하여 부분별로 영역화한 후, 부분별 결과들을 취합하고 정제하는 과정으로 이루어진다. 연골 영역화를 위해 먼저 위치와 밝기 값의 외관정보 (appearance)를 이용하여 뼈와 연골의 경계(bone-cartilage interface)를 추출해내고, 이 경계를 기준으로 하여 연골이 포함되는 주변 영역을 일정한 크기의 패치로 분할한다. 다음, 분할된 패치들의 정보를 이용해, 패치마다 형상 사전지식(shape prior)과 외관 사전지식(appearance prior)을 얻어내고 두 사전지식 간의 비율을 적응적으로 결정한다. 이후 패치마다 사전지식 정보를 통해 에너지를 정의하고, 그래프 컷(Graph Cut) 기법을 통해 이 에너지를 최소화하는 최적의 영역화 결과를 도출한다. 마지막으로 지역적으로 얻어진 영역화 결과들을 모양 사전지식으로 하여 전체적인 연골에 대해 전역적 개선 과정을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안하는 자동 영역화 기법으로 임상적으로 유용한 영역화 결과를 얻을 수 있음을 제시한다.

• 로봇학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.256-265
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• 2013

A local map-based exploration algorithm for mobile robots is presented. Segmented frontiers and their relative transformations constitute a tree structure. By the proposed efficient frontier segmentation and a local map management method, a robot can reduce the unknown area and update the local grid map which is assigned to each frontier node. Although this local map-based exploration method uses only local maps and their adjacent node information, mapping completion and efficiency can be greatly improved by merging and updating the frontier nodes. Also, we suggest appropriate graph search exploration methods for corridor and hall environments. The simulation demonstrates that the entire environment can be represented by well-distributed frontier nodes.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권8호
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• pp.2041-2049
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• 1998

소프트웨어의 품질을 향상시키며, 기존코드의 결함식별을 용이하게 하는 방법으로 프로그램의 후상태 종속성 분석을 통한 프로그램 ？살 및 유지보수지원 기법을 제안한다. 결함을 식별하고 분석하기에 이해도가 중요시 되는 교정유지보수를 위해서, 기존 코드의 분석 및 세그먼트화를 후상태 종속성모형(PSDG)을 이용하여 정적분할과 동적분할 및 의미분할의 장점을 살린 코드분할로 수행한다. 분할의 원리는 기존코드의 상태 종속성을 추적하여 그래프로 모형화한 후, 조각화(Clustering)와 강조분할(Highlighting)을 통해서 프로그램을 분할한다. PSDG 모형화의 결과로 비효율적인 프로그램 결함코드(Deadcode)의 식별 및 제거가 가능하며, 관련 프로그램 문장들을 일반화할 수 있고, 상태전이도 모형과의 확장연계로 분석 및 설계의 문서로 이용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.733-734
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• 2016

This study proposes a novel approach for ground segmentation of 3D point cloud. We combine two techniques: gradient threshold segmentation, and mean height evaluation. Acquired 3D point cloud is represented as a graph data structures by exploiting the structure of 2D reference image. The ground parts nearing the position of the sensor are segmented based on gradient threshold technique. For sparse regions, we separate the ground and nonground by using a technique called mean height evaluation. The main contribution of this study is a new ground segmentation algorithm which works well with 3D point clouds from various environments. The processing time is acceptable and it allows the algorithm running in real time.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권2호
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• pp.57-66
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• 2011

심장 질환을 예방하기 위해서는 정기적인 검진을 통해 심장 기능을 분석하고 관찰하는 것이 중요하다. 정기적인 검진에서 심장 기능은 심장을 촬영한 후에 관측자가 이를 수작업을 통하여 처리하여 혈류량과 심박구출률 등을 분석함으로서 이루어지나, 시간도 오래 걸리며 관측자에 따른 변이성이 문제가 된다. 본 논문에서는 심장 단축 자기공명영상에서 좌심실 영역을 분할하는 자동화된 알고리즘을 제안한다. 코일 위치에 따른 왜곡을 보정하고, K-평균 클러스터링 기법을 이용하여 좌심실 내부를 분할한다. 영상의 왜곡 및 잡음에 의하여 발생하는 분할 오류는 그래프 탐색 기법을 적용하여 수정하였다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 38명의 지원자 그룹에 대하여 혈류량과 심박구출률을 계산하였고, 전문가에 의한 수동윤곽검출 결과와 GE MASS 소프트웨어와 비교하였다. 결과에 따르면 제안한 알고리즘의 수동윤곽검출과 혈류량의 차이는 평균적으로 이완기에 6.2mL${\pm}$5.6 및 수축기에 2.9mL${\pm}$3.0, 심박구출률의 차이는 2.1%${\pm}$1.5로 높은 정확성을 보였다. 특히 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘에서 발생하던 사용자 간섭률을 최소화하여 자동화 성능을 향상하였다.