레벨 셋 트리는 다차원에 정의된 확률 밀도 함수를 표현하는데 유용하다. 복잡한 데이터의 구조를 트리 형태로 시각화하여 데이터의 형태를 효율적으로 파악할 수 있으며 클러스터링 분석에 효과적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 미지의 확률 밀도 함수에서 생성된 데이터 샘플로부터 레벨 셋 트리를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 레벨을 0에서부터 무한대로 증가시키며 밀도 함수의 각 레벨 셋을 추정하고, 이로부터 레벨 셋 트리를 생성한다. 이를 위해 본 논문에서는 one-class 서포트 벡터 머신 (OC-SVM)을 이용하여 직접적으로 레벨 셋을 추정한다. 이때 다양한 레벨 값에 대해 OC-SVM 학습을 반복해야 하는데, OC-SVM 솔루션 path 알고리즘을 통해 빠른 시간 안에 모든 레벨값에 해당하는 레벨 셋를 추정할 수 있다.
결막 충혈은 결막염, 각막염, 포도막염 등의 안과질환의 초기 증세로서 정량적으로 평가할 수 있다면 진단과 경과 관찰에 도움이 된다. 충혈의 정량화에서 공막의 크기는 중요한 지표이지만 기존의 공막 분할 방법이 정확하지 않기 때문에 수동으로 분할하고 있다. 본 논문에서는 충혈의 정량화를 위하여 level set 방법을 이용한 공막 분할 알고리즘을 제안한다. Level set의 초기 모델은 Lab 색상 모드와 k-means 알고리즘, 기하학적인 정보를 이용하여 지정된다. 헤이시안(hessian) 분석으로 공막과 피부 사이의 골을 향상시킨 영상에 level set을 적용하였다. 제안 방법의 성능 측정을 위하여 52개의 전안부 영상에 대하여 실험하였다. 실험 결과, 제안 방법이 화소값만 이용하는 region growing이나 level set의 초기 모델로 임의의 원을 이용하는 방법보다 성능이 우수하였다. 이 논문에서 제안한 공막 분할 방법은 객관적인 충혈도 측정에서 중요한 요소 기술의 역할을 할 것이다.
Level set methods are the numerical techniques for tracking interfaces and shapes. They have been successfully used in image segmentation. A new variational level set evolving algorithm without re-initialization is presented in this paper. It consists of an internal energy term that penalizes deviations of the level set function from a signed distance function, and an external energy term that drives the motion of the zero level set toward the desired image feature. This algorithm can be easily implemented using a simple finite difference scheme. Meanwhile, not only can the initial contour can be shown anywhere in the image, but the interior contours can also be automatically detected.
능동 개체 윤곽 추출의 대표적인 방법은 스네이크(Snake)와 레벨 셋(Level Set) 기술이다. 일반적으로 스네이크는 속도는 빠르나 개체 위상을 처리하는 데 제약이 있다. 그러나 레벨 셋은 속도는 느리지만 개체 위상에 관계없이 잘 처리할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 빠르고 복잡한 위상을 처리하기 위해 두 방법의 장점을 이용한 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 스네이크를 사용하여 빠르게 개체의 대략적인 윤곽을 추출한 후 레벨 셋을 두 번째 적용하여 복잡한 개체 윤곽을 정확하게 추출한다. 제안한 알고리즘은 다양한 위상을 갖는 5개의 이진영상 및 2개의 자연영상에 적용하여 속도 및 윤곽 추출이 개선된 것을 보여 준다.
As the CMOS technology becomes the most dominant circuit realization method, the cost problem for the test which includes both the transistor-level FET stuck-on and stuck-off faults and the gatelevel stuck-at faults becomes more and more serious. In accordance, this paper proposes a test set and its generation algorithm, which handles both the transistor-level faults and the gate-level faults, thus can unify the test steps during the IC design and fabrication procedure. This algorithm uses only the logic equation of the given logic function as the input resource without referring the transistor of gate circuit. Also, the resultant test set from this algorithm can improve in both the complexity of the generation algorithm and the time to apply the test as well as unify the test steps in comparing the existing methods.
A new level set based topology optimization employing inner-front creation algorithm is presented. In the conventional level set based topology optimization, the optimum topology strongly depends on the initial level set distribution due to the incapability of inner-front creation during optimization process. In the present work, an inner-front creation algorithm is proposed, in which the sizes, positions, and number of new inner-fronts during the optimization process can be globally and consistently identified. To update the level set function during the optimization process, the least-squares finite element method is employed. As demonstrative examples for the flexibility and usefulness of the proposed method, the level set based topology optimization considering lightweight design of 3D shell structure is carried out.
A finite element discretization of the advection and redistancing equations of level set method has been studied. It has been shown that Galerkin spatial discretization combined with Crank-Nicolson temporal discretization of the advection equation of level set yields a good result and that consistent streamline upwind Petrov-Galerkin(CSUPG) discretization of the redistancing equation gives satisfactory solutions for two test problems while the solutions of streamline upwind Petrov-Galerkin(SUPG) discretization are dissipated by the numerical diffusion added for the stability of a hyperbolic system. Furthermore, it has been found that the solutions obtained by CSUPG method are comparable to those by second order ENO method.
A new level set based topology optimization employing inner-front creation algorithm is presented. In the conventional level set based topology optimization, the optimum topology strongly depends on the initial level set distribution due to the incapability of inner-front creation during optimization process. In the present work, in this regard, an inner-front creation algorithm is proposed. in which the sizes. shapes. positions, and number of new inner-fronts during the optimization process can be globally and consistently identified by considering both the value of a given criterion for inner-front creation and the occupied volume (area) of material domain. To facilitate the inner-front creation process, the inner-front creation map which corresponds to the discrete valued criterion of inner-front creation is applied to the level set function. In order to regularize the design domain during the optimization process, the edge smoothing is carried out by solving the edge smoothing partial differential equation (PDE). Updating the level set function during the optimization process, in the present work, the least-squares finite element method (LSFEM) is employed. As demonstrative examples for the flexibility and usefulness of the proposed method. the level set based topology optimization considering lightweight design of 3D shell structure is carried out.
본 논문에서는 템플릿 변형과 Level-Set 이론을 사용하여 모델과 에지 기반의 객체 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 배경의 변화, 객체 자체의 모양변화, 객체간의 겹침 등이 있는 경우에도 객체를 추적할 수 있다. 먼저, 객체 추적을 위해 템플릿과 목적 프레임간의 상호 영역 차이(Inter-region distance)와 에지 값으로 구성된 에너지 함수 PDEF(Potential Difference Energy Function)를 새롭게 정의한다. 이 함수는 객체 위치 및 경계 예측과 객체 모양 재결정 단계에서 사용된다. 객체 위치 및 경계 예측 단계에서는 객체의 변화가 어파인(affine) 변형을 따른다는 가정 하에 객체의 대략적인 모양 및 위치를 예측한다. 객체 모양 재결정 단계에서는 퍼텐셜 에너지 지도(Potential energy map)와 수정된 Level-Set 운동 함수를 사용하여 객체의 정확한 형태를 재결정한다. 실험결과에서 제안된 방법은 기존의 방법보다 배경의 변화가 큰경우, 객체 자체의 모양변화가 심한 경우, 객체간의 겹침이 있는 경우 등 다양한 상황이 포함된 동영상에서 정확하게 객체를 추적할 수 있음을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 노이즈를 제거하고 자연 영상에서 자동으로 꽃을 분할하는 후처리방법을 제시한다. 레벨 셋 알고리즘을 이용한 자연영상 꽃 분할에서는 레벨 셋이 에지 정보에만 의존하기 때문에 기대하지 않았던 분리된 노이즈들이 발생한다. 실험 결과는 제안 방법이 꽃 영역과 배경 영역의 많은 노이즈를 성공적으로 제거하였음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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