• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.266-275
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• 2006

조립체 공정은 많은 부분이 자동화 되었지만 결함 진단 부분에서는 포괄적인 의사 결정을 지원하기 위해 다양한 분야의 전문성과 지식을 필요로 하기 때문에 자동화가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 다양한 분야의 전문가가 쉽게 접근할 수 있고 직관적으로 이해할 수 있는 영상 정보를 이용한 조립체 결함 분석 지원시스템을 제안한다. 본 시스템은 영상 정보와 제품 설계 정보 그리고 결함탐지 정보를 병합함으로써 조립체에서 효과적으로 결함을 분석하도록 지원한다. 제안된 방법은 라벨링을 이용하여 조립체의 영상을 부품 단위로 분할하고 확장된 속성 관계 그래프(eARG)를 사용하여 설계 정보와 결함 분석 정보를 일관되게 표현하여 결함 정보를 영상 정보로부터 접근할 수 있도록 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1486-1498
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• 2009

최근 전자 도서관 분야에서는 기존의 종이책을 디지털 형식으로 변환할 때 원본 문서의 모든 정보를 보존 할 수 있도록 스캐닝을 통한 이미지 기반의 형식을 이용하는데 주력하여왔다. 텍스트 형식의 문서와는 달리 이미지 형식의 문서는 해당 문서가 가진 정보를 쉽게 인식하기 어렵기 때문에 사용자가 접근, 처리 및 검색 등 디지털 문서로서 이미지를 활용하는데 에는 새로운 기법이 요구된다. 본 논문에서는 이미지 기반 문서에서 사용자 정보를 입력할 수 있는 어노테이션 및 사회적 탐색 지원 기법을 적용하여 디지털 문서의 사용성을 높이고, 특히 기존 온라인 교육 시스템에서 문제적으로 지적돼온 학습자의 낮은 참여율을 제안 기법을 통하여 개선하였다. 제안 기법은 현재 대학원 수업에 적용되어 어노테이션 및 사회적 탐색기법이 학습자가 학습 자료를 보다 효율적으로 활용하고 교육 시스템의 활용성을 얼마나 높이는지에 대해 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.1-13
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• 2011

본 논문에서는 MHI(Motion History Image)의 형태학적 정보를 이용하여 동작을 인식하는 제스처 인식(Gesture Recognition) 시스템을 제안한다. 입력되는 영상으로부터 동작에 관한 정보를 제공하는 MHI를 획득하고, 이 MHI로부터 x, y 각각의 좌표에 대한 기울기(gradient) 영상을 추출한다. 각각의 기울기 영상에 형태 문맥기법(shape context method)을 적용하여 형태 정보를 추출하고, 추출된 형태 정보 값들을 특징 값으로 사용한다. 이렇게 획득한 특징값들을 최종적으로 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 학습 및 분류하여 동작을 인식한다. 제안하는 시스템은 MHI의 형태학적인 정보들을 사용함으로써 동작의 방향성을 인식할수 있고 다수 사람의 동작 인식이 가능하다. 뿐만 아니라 간단한 특징 추출 방법으로 높은 인식률의 시스템을 구현하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.4011-4020
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• 2015

본 연구는 산욕초기 산모의 산후우울 정도를 확인하고, 산후우울에 자기효능감, 신체상 및 가족지지가 미치는 영향을 파악하여 산후우울 예방을 위한 프로그램 개발의 기초자료를 제공하고자 시도되었다. 연구대상은 B광역시에 소재한 산부인과 전문병원에 입원하여 출산한 지 1주일 이내의 산욕초기 산모를 근접모집단으로 하였으며, 최종 대상자는 306명이었다. 2013년 1월부터 4월까지 자기효능감, 신체상, 가족지지 및 산후우울에 대한 자료를 수집하였고, 통계검정은 SPSS 20.0을 이용하여 실수와 백분율, 평균과 표준편차, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, stepwise multiple regression을 수행하였다. 연구결과 대상자의 산후우울 점수는 평균 6.09점(30점 만점)이었고, 산후우울은 일반적 특성 및 산과적 특성 중 월평균, 결혼만족도, 임신계획여부, 임신 중 정서상태, 수유형태, 남편의 가사보조에 따라 차이가 있었다. 산후우울은 자기효능감, 신체상, 가족지지와 부적상관관계가 있으며, 산후우울에 영향을 미치는 요인은 신체상, 임신중 정서상태, 가족지지이었고, 이들이 산후우울을 38.4% 설명하였다. 결론적으로 산욕초기 산모의 산후우울을 예방하기 위해서는 긍정적 신체상을 갖도록 도와주고, 가족지지 체계를 강화할 것이 요구된다. 특히 임신 중 정서상태가 불안했던 산모의 산후우울을 면밀히 사정하여 적절한 중재를 제공할 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1911-1923
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• 2022

The availability of high-resolution satellite images provides precise information without direct observation of the research target. Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT), also known as the Arirang satellite, has been developed and utilized for earth observation. The machine learning model was continuously proven as a good classifier in classifying remotely sensed images. This study aimed to compare the performance of the support vector machine (SVM) model in classifying the land cover of the Delaware River port area on high and medium-resolution images. Three optical images, which are KOMPSAT-2, KOMPSAT-3A, and Sentinel-2B, were classified into six land cover classes, including water, road, vegetation, building, vacant, and shadow. The KOMPSAT images are provided by Korea Aerospace Research Institute (KARI), and the Sentinel-2B image was provided by the European Space Agency (ESA). The training samples were manually digitized for each land cover class and considered the reference image. The predicted images were compared to the actual data to obtain the accuracy assessment using a confusion matrix analysis. In addition, the time-consuming training and classifying were recorded to evaluate the model performance. The results showed that the KOMPSAT-3A image has the highest overall accuracy and followed by KOMPSAT-2 and Sentinel-2B results. On the contrary, the model took a long time to classify the higher-resolution image compared to the lower resolution. For that reason, we can conclude that the SVM model performed better in the higher resolution image with the consequence of the longer time-consuming training and classifying data. Thus, this finding might provide consideration for related researchers when selecting satellite imagery for effective and accurate image classification.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.145-156
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• 2003

현존하는 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 칼라, 모양, 텍스처 특징을 이용한 유사도-기반 검색에 초점을 맞추고 있다. 신경과학 이미지 데이타베이스의 경우, 이미지에 대한 전역적 평균 특징 값을 기반으로 한 유사 이미지의 검색이 임상 병리학자들에게는 전혀 도움이 되지 않는 다는 것을 발견하였다. 신경과학 데이터베이스 상의 이미지에 대한 실용적인 내용 기반 검색을 실현하기 위해서는 이미지의 내부 내용이나 의미를 표현하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 이미지들에 대해 보다 유용한 검색을 지원하기 위하여 이미지 내용과 그에 관련된 개념 지식을 표현하는 방법을 제시한다. 또한 객체지향 메시지 경로 식을 이용하여 이러한 고급 검색을 지원하기 위한 연산의 의미를 기술한다. 제안된 기법은 유연하고 확장 가능하므로 보다 강화된 내용 검색을 위해 이미지 내용에 대한 보다 많은 의미를 점진적으로 추가해 나갈 수 있다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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• pp.299-300
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• 1998

Recently the development of medical modality like as MRI, 3D US, DR etc is very active. Therefore it is more required not only the enhancement of quality in medical service but the improvement of medical system based on quantization, minimization, and optimization of high speed. Especially, as the changing into the digital modality system, it gets to start using ASIC(Application Specific Integrated Circuit) to realize one board system. It requires the implementation of hardware debugging and effective speedy algorithm with more speed and accuracy in order to support and replace existing device. If objected image could be linked to high speed process board with special interface and pre-processed using FPGA, it can be used in real time image processing and protocol of HIS(Hospital Information System). This study can support the basic circuit design of medical image board which is able to realize image processing basically using digitalized medical image, and to interface between existing device and image board containing image processing algorithm.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.327-330
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• 2000

In this paper, we describe an intelligent method to detect types of vehicles using Support Vector Machines focused to the Intelligent Transportation System (ITS) applications such as in the CCD based Electronic Toll Collection System (ETCS). This algorithm can be used the various fields of ITS applications. Support Vector Machines employed in this paper has been recently proposed as a very effective method for 3D image recognition. And our proposed feature extraction method using the singluar values that directly come from pixels at input images. Consequently, The low calculation load and the high recognition rate in spite of image rotation and various noises are one of merits of proposed method.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제11권2호
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• pp.181-203
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• 2001

As the Internet is used extensively, multimedia information becomes more prevailing and accessible. However, legacy decision support systems rarely mention how to put such multimedia contents into practical use for decision making and support. In particular, no proposals have yet been made on how to integrate the decision technologies and multimedia databases in model management systems. Hence, the aim of this paper is to propose a new model management method to integrating decision technologies and an image database management system to create a multimedia decision support. For this purpose, extended ARG and structured modeling techniques are adopted, to represent image contents and mathematical models respectively. A web-based prototype system is presented to illustrate the feasibility and usability of the methodology.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제1권2호
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• pp.62-66
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• 2014

Image registration is the process for finding the correct geometrical transformation that brings one image in precise spatial correspondence with another image. There are limitations on the visualization of simple overlay between two different modality images because two different modality images have different anatomical information, resolution, and viewpoint. In this paper, various image registration methods and their applications are introduced. With the recent advance of medical imaging device, image registration is used actively in diagnosis support, treatment planning, surgery guidance and monitoring the disease progression.