• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.153-160
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• 2008

본 논문에서는 가중치 이분 그래프 정합을 이용하여 데이터 최대 흐름을 나타내었다. 가중치 이분 그래프 정합은 전송 데이터 객체를 에지들로 설정하고 서버와 클라이언트에 데이터의 최대 흐름 정합을 유도한다. 제안한 가중치 이분 그래프 정합을 이용하여 다자간 화상회의 시스템을 구현하였다. 서버에 최대한 데이터를 송신하고 클라이언트에서 최대한 수신함으로서 동영상 프레임의 끊김 현상과 병목현상이 개선되고 이미지가 깨지지 않는 우수한 성능을 나타내었다. 실험결과 기존의 흐름 제어 방법보다 악 2배의 성능을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권3B호
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• pp.183-198
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• 2006

매체공유기반 통신 시스템은 매체접근제어 과정에서 단말기의 채별 점유 제약 조건에 따라 크게 완전매체공유 시스템과 불완전매체 공유 시스템으로 구분할 수 있다 본 논문은 불완전매체공유 시스템의 매체접근제어기법의 개발을 위해 채널할당기법을 다루었다. 최적 채널할당기법은 채널할당 문제를 다중항목흐름(multi-commodity flow) 최대화 문제로 간주하고 선형 프로그래밍 문제를 유도하여 전역 최적해를 구한다. 또한 연산 복잡도를 낮추기 위한 대안으로 준최적 채널할당기법을 제안한다. 이 방식은 2단 iSLIP 채널할당기법과 순차적(sequential) 채널할당기법으로 구분하여 제안한다. 모의실험 결과 순차적 채널할당기법이 2단 iSLIP 채널할당기법 비해 상대적으로 낮은 연산 복잡도와 우월한 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.123-132
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• 2012

스마트 디바이스를 이용한 다양한 게임들이 증가하고 있는데, 음소인식은 스마트 디바이스를 사용한 효율적인 입력 방법은 음성이 될 수 있다. 게임에서 음성인식은 매우 빠르게 인식되면서 구동 되어야하는데, 본 연구에서는 게임 분야에서 유용하게 활용할 수 있는 최적화된 음소 인식 방법을 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 음소 인식 방법은 음성 파장을 FFT로 전환하고, 해당 값을 Z평면에 도시한 후, 영역 데이터를 추출한 후 데이터베이스에 저장한다. 그리고 해당 값을 가중치 있는 두 갈래 그래프 최대 흐름 정합을 사용하여 음소 인식을 한다. 제안된 방법은 게임 또는 로봇과 같은 분야에서 빠른 음소 인식을 하고자 할 때 매우 유용한 방법이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제18권2호
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• pp.107-116
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• 2002

Watershed 알고리듬을 통해 에지 기반과 영역 기반 기법을 결합한 하이브리드 영상 분할 알고리듬을 제안하였다. 먼저 minimax flow와 결합된 평균 곡률 확산을 이용하여 에지를 보존하면서 잡음을 제거를 수행한다. 영상을 watershed 알고리듬을 이용하여 분할한 후에 RAG (Region Adjacency Graph)을 사용하여 분할된 영역들간의 관계를 분석한다. RAG의 그래프 노드와 에지 비용은 분할된 영역과 두 인접한 영역사이의 상이함을 나타낸다. 최소 비용의 RAG의 에지를 찾아 가장 유사한 영역 쌍이 결정되면 두 영역은 서로 합치고 RAG은 갱신된다. 제안한 방법을 통해서 잡음을 효과적으로 감소시키고 한 화소 두께의, 닫힌 경계선을 획득할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권7호
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• pp.61-70
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• 2023

Image segmentation is a very crucial step in effective digital image processing. In the past decade, several research contributions were given related to this field. However, a general segmentation algorithm suitable for various applications is still challenging. Among several image segmentation approaches, graph-based approach has gained popularity due to its basic ability which reflects global image properties. This paper proposes a methodology to partition the image with its pixel, region and texture along with its intensity. To make segmentation faster in large images, it is processed in parallel among several CPUs. A way to achieve this is to split images into tiles that are independently processed. However, regions overlapping the tile border are split or lost when the minimum size requirements of the segmentation algorithm are not met. Here the contributions are made to segment the image on the basis of its pixel using min-cut/max-flow algorithm along with edge-based segmentation of the image. To segment on the basis of the region using a homogenous optimum cut algorithm with boundary segmentation. On the basis of texture, the object type using spectral partitioning technique is identified which also minimizes the graph cut value.

• ETRI Journal
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• 제35권2호
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• pp.311-320
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• 2013

In most spectral clustering approaches, the Gaussian kernel-based similarity measure is used to construct the affinity matrix. However, such a similarity measure does not work well on a dataset with a nonlinear and elongated structure. In this paper, we present a new similarity measure to deal with the nonlinearity issue. The maximum flow between data points is computed as the new similarity, which can satisfy the requirement for similarity in the clustering method. Additionally, the new similarity carries the global and local relations between data. We apply it to spectral clustering and compare the proposed similarity measure with other state-of-the-art methods on both synthetic and real-world data. The experiment results show the superiority of the new similarity: 1) The max-flow-based similarity measure can significantly improve the performance of spectral clustering; 2) It is robust and not sensitive to the parameters.

• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제9권1호
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• pp.103-113
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• 2019

Motivation: Polymerized actin-based cytoskeletal structures are crucial in shape, dynamics, and resilience of a cell. For example, dynamical actin-containing ruffles are located at leading edges of cells and have a significant impact on cell motility. Other filamentous actin (F-actin) bundles, called stress fibers, are essential in cell attachment and detachment. For this reason, their mechanistic understanding provides crucial information to solve practical problems related to cell interactions with materials in tissue engineering. Detecting and counting actin-based structures in a cellular ensemble is a fundamental first step. In this research, we suggest a new method to characterize F-actin wrapping fibers from confocal fluorescence image stacks. As fluorescently labeled F-actin often envelope the fibers, we first propose to segment these fibers by diminishing an energy based on maximum flow and minimum cut algorithm. The actual actin is detected through the use of bilateral filtering followed by a thresholding step. Later, concave actin bundles are detected through a graph-based procedure that actually determines if the considered actin filament is enclosing the fiber.

• 핵의학기술
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• 제21권1호
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• pp.54-59
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• 2017

폐암(Lung cancer) 환자의 경우 PET/CT 검사에서 호흡으로 인하여 영상의 정합오차가 발생하게 되는데 이로 인해 정확한 SUV 와 Tumor volume측정을 방해하는 요인으로 작용된다. $SUV_{max}$를 이용하여 폐암 환자의 수술 후 예측 및 항암화학요법의 효과를 평가하고 있으며, 방사선치료의 예후 예측 및 평가를 위해 현재 Tumor volume과 SUV를 이용한 지표가 사용되고 있다. 그렇기 때문에 정합오차를 줄이기 위해 본원에서는 Respiratory gating method를 적용하여 검사를 시행하고 있다. 본 연구는 Step and Go 방식이 아닌 Flow mode를 적용하여 Non-gating 영상과 첫 번째 Respiratory Gating영상, 그리고 추가로 부분 Respiratory gating 촬영하여 Respiratory gating method의 유용성에대해 알아보았다. 2016년 6월부터 2016년 9월까지 분당서울대학교병원에서 PET/CT 검사를 한 폐암 환자 20명(남:12명, 여:8명)을 대상으로 amplitude rang 15% 미만인 호흡이 안정한 환자군 10명 15%초과한 호흡이 불안정한 환자군 10명으로 나누어 비교분석하였다. 전체 환자에서 Non-gating 영상의 $SUV_{max}$는 $9.43{\pm}3.93$, $SUV_{mean}$은 $1.77{\pm}0.89$, Tumor Volume은 $4.17{\pm}2.41$로 측정되었고 기존 Gating 영상에서 $SUV_{max}$는 $10.08{\pm}4.07$, $SUV_{mean}$은 $1.75{\pm}0.81$, Tumor Volume은 $3.56{\pm}2.11$로 측정되었다. 그리고 추가 Lung gating 영상에서 $SUV_{max}$는 $10.86{\pm}4.36$, $SUV_{mean}$은 $1.77{\pm}0.85$, Tumor volume은 $3.36{\pm}1.98$을 얻었다. Non-gating 영상과 기존 Gating 영상, 그리고 기존 Gating 영상과 추가 Lung gating 영상을 비교했을 때 둘 다 $SUV_{mean}$ 값에서 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았으나(P>0.05) $SUV_{max}$와 Tumor volume에서 유의한 차이를 보였다(P<0.05). 그중 호흡이 안정한 환자군보다 호흡이 불안정한 환자군에서의 증감률이 더 크게 나타났다. Amplitude range 폭은 전체 20명 중 12명(Signal이 안정된 환자 3명 불안정한 환자 9명)이 추가 Lung gating을 했을 때 기존 Gating 영상보다 더 낮게 나타났다. 본 연구에 의하면 Flow mode를 적용하여 Respiration Gating Method로 촬영한 결과 추가적인 CT 촬영 없이 호흡으로 인해 발생하는 병변의 움직임을 보정해 주어 $SUV_{max}$, Tumor volume을 Non-gating 영상보다 더 정확하게 측정할 수 있었다. 그리고 처음 Gating 할 때보다 추가 촬영 시 호흡의 안정에 따른 Amplitude range 폭의 낮아짐을 알 수 있었다. 따라서 Gating 영상이 Non-gating 영상보다 진단에 더 유용한 정보를 제공함을 알 수 있었고, Signal이 불규칙적인 환자에게 시간적 여유가 있다면 추가로 부분 촬영을 하는 것이 도움이 될 것이라고 사료된다.

• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제9권1호
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• pp.89-102
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• 2019

Collagen can be used in building artificial skin replacements for treatment of burns and towards the reconstruction of bone as well as researching cell behavior and cellular interaction. The strength of collagen in connective tissue rests on the characteristics of collagen fibers. 3D confocal imaging of collagen fibers enables the characterization of their spatial distribution as related to their function. However, the image stacks acquired with confocal laser-scanning microscope does not clearly show the collagen architecture in 3D. Therefore, we developed a new method to reconstruct, visualize and characterize collagen fibers from fluorescence confocal images. First, we exploit the tensor voting framework to extract sparse reliable information about collagen structure in a 3D image and therefore denoise and filter the acquired image stack. We then propose to segment the collagen fibers by defining an energy term based on the Hessian matrix. This energy term is minimized by a min cut-max flow algorithm that allows adaptive regularization. We demonstrate the efficacy of our methods by visualizing reconstructed collagen from specific 3D image stack.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.143-152
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• 2013

주어진 그래프 G=(V,E), n=|V|, m=|E|에 대해 최소절단을 찾는 연구는 공급처 s와 수요처 t가 주어지지 않은 경우와 주어진 경우로 구분된다. s와 t가 주어지지 않은 무방향 가중 그래프에 대한 Stoer-Wagner 알고리즘은 임의의 정점을 고정시키고 최대 인접 순서로 나열하여 마지막 정점의 절단 값과 마지막 2개 정점을 병합하면서 정점을 축소시키는 방법으로 $\frac{n(n-1)}{2}$회를 수행한다. 또한, s와 t가 주어진 그래프에 대한 Ford-Fulkerson 알고리즘은 증대경로를 탐색하여 절단 간선을 결정한다. 더 이상의 증대 경로가 없으면 절단 간선들의 조합으로 최소절단을 결정해야 한다. 본 논문은 단일 s와 t가 주어진 무방향 가중 그래프에 대해 최대인접 병합과 절단값을 동시에 계산하는 방법으로 n-1회 수행으로 단축시켰다. 또한, Stoer-Wagner 알고리즘은 최소 절단을 기준으로 V=S+T로 양분하지 못할 수 있는데 반해 제안된 알고리즘은 정확히 양분시켰다. 제안된 알고리즘은 Ford-Fulkerson의 증대경로를 찾는 수행횟수보다 많이 수행하지만 수행과정에서 최소절단을 결정하는 장점이 있다.