• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.749-752
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• 2017

캡슐내시경 검사는 일반내시경으로는 관찰하기 힘든 소장 기관을 관찰할 수 있어 최근 환자들 사이에서 수요가 늘고 있는 검사 방법 중 하나이다. 이와 같은 캡슐내시경으로부터 병변에 대한 의료 정보가 획득될 수 있는데, 최근에는 캡슐내시경 영상의 학습을 통해 이를 자동으로 획득하려는 시도들이 이루어지고 있다. 예를 들면, 캡슐의 위치를 추적하기 위해 위장관의 개략적인 위치(위, 소장 등)를 파악하거나, 캡슐내시경 영상으로부터 관찰될 수 있는 병변(폴립 등)을 검출하기 위해 영상의 학습이 수행되고 있는 상황이다. 그러나 캡슐내시경의 방대한 영상 프레임 중에서 병변에 대한 영상은 극히 일부분이기 때문에, 기존 학습 영상의 클래스(레이블)는 다양한 병변에 대한 정의나 영상에서 확인될 수 있는 구체적인 속성이 고려되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 관련 표준(MST, CEST)에서 정의하고 있는 주요 병변 정보에 대한 색상 유사도 분석을 통해, 출력층에서 활용될 수 있는 클래스 레이블링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 유사한 특성을 보이는 영상의 구분을 통해 세부적인 클래스 레이블링을 수행하여 체계적인 학습 모델의 설계를 가능케한다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.16-24
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• 2019

최근 뇌파를 기반으로 한 인간의 감정을 인식하는 연구가 인간-로봇 상호작용 분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 MAHNOB-HCI에서 사용된 자기평가와 주석 레이블링 방법과는 다른, 이미지 기반의 뇌파 Topography를 이용한 레이블링을 통해 감정을 평가하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 뇌파 신호를 Topography의 이미지로 변환하여 기계학습 모델을 학습하고 이를 기반으로 Valence 기반의 감정을 평가한다. 제안한 방법은 레이블링 과정을 자동화하여 지연 시간을 없애고 객관적인 레이블링을 제공할 수 있다. MAHNOB-HCI 데이터베이스를 적용한 실험에서 SVM, kNN의 기계학습 모델을 학습하여 주석 레이블링과 성능 비교를 하였으며, 제안 방법의 감정인식 정확도를 SVM에서 54.2%, kNN에서 57.7%로 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권9B호
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• pp.1251-1258
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• 2001

본 논문은 2차 다항식을 이용하여 3차원 물체의 표면 특징을 추출하고 표현하는 방법을 제안한다. 본 연구는 수정된 스캔 라인 기법을 이용하여 에지 맵을 얻는다. 에지 맵으로부터 3차원 물체의 각 면들을 분리하기 위해 레이블링 연산을 하고 각 면에서 중심점과 모서리 점들을 추출한다. 그 다음에, 평면 방정식으로부터 각 면이 평면인지 곡면인지를 판단한다. 3차원 물체를 표현하기 위해 각 면의 평면 또는 곡면의 계수 및 특징들을 추출한다. 합성영상과 실측영상을 통해서 제안된 기법의 성능을 알아보았고, 또한 제안된 기법으로 3차원 물체를 재구성하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권11호
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• pp.634-639
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• 2002

최단 경로 탐색 알고리즘 (Shortest Path Algorithm)은 출발지에서 목적지에 이르는 여러 경로 중에서 가장 경제적이고 효율적인 경로를 찾는 알고리즘으로 레이블링 기법에 기초하고 있다. 레이블링 기법에는 레이블 고정(Label-Setting) 기법과 레이블 수정 (Label-Correcting) 기법이 있다. One-to-One 최단 경로 탐색 알고리즘에서 레이블 고정 기법이 빠르다고 알려져 왔으나 최근 연구에서 대용량 도로 데이터에 대한 실험을 통해 레이블 수정이 레이블 고정보다 탐색 씨간이 빠름을 보였다[1,2]. 레이블 수정 기법 중에서 가장 속도가 빠른 것은 그래프 성장 (Graph Growth) 알고리즘인데, 이 알고리즘은 One-to-All 방식을 사용하고 있으므로 One-to-One 최단 경로 탐색에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 One-to-One 방식을 사용하는 새로운 알고리즘을 제안하였고, 실험결과 그래프 성장 알고리즘의 성능에 비해 새로 제안된 알고리즘의 성능이 30~40 향상되었음을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.389-391
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• 2013

본 논문에서는 초음파 검사자가 효율적으로 충수염을 진단할 수 있도록 하기 위하여 초음파 영상에서 충수를 추출하는 방법을 제안한다. 충수를 추출하는 과정은 초음파 영상에서 Ends_in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조하고, Max-Min 이진화, 영역 레이블링, 잡음 제거, Cubic Spline 보간법을 적용하여 복부 근육의 하단 근막 부분을 추출한다. 초음파 영상에서 추출된 근막 영역을 제거한 후, K-Means 클러스터링과 영역 레이블링을 적용하여 충수 영역을 추출한다. 제안된 방법을 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 충수염을 진단하기에 적합한 충수 영역이 추출되는 것을 영상의학과 전문의를 통하여 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.139-142
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• 2000

자동차 번호판 일련번호를 인식하는 과정에서 차량이미지는 예상치 못할 정도로 복합적인 문제를 많이 포함하고 있다. 번호판 주위환경에서의 다양한 조건에 따른 적응성을 가지고 빠근 추출을 성공적으로 수행하는 것은 이 분야에서 매우 중요한 문제이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결할 수 있는 자동차 번호판 일련번호 추출에 관한 연구로서, 레이블링기법과 적응성 신경망을 활성화시켜 일련번호를 추출하는 알고리즘을 제안하므로써 자동차 번호판 주위환경의 다양한 조건과 복합적 문제를 빠른 시간에 적응하여 해결을 할 수 있도록 하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.90-100
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• 2017

본 연구에서는 기존 지점 및 구간 검지체계의 한계를 극복하기 위한 방편으로 드론 촬영영상을 활용하여 차량을 검지 및 레이블링 하고 이를 기반으로 도심부 간선도로상 차간간격을 산정하는 것을 목적으로 한다. 드론 영상 데이터 획득 시 적정 시간대, 위치, 고도를 선정하기 위하여 여러 조건하에서 촬영을 실시하여 최종 영상 데이터를 획득하였다. 다양한 영상분석기법 중 혼합 Gaussian, 영상 이진화, 모폴로지 기법을 적용시켜 차량을 검지하였고 칼만 필터를 적용하여 차량을 레이블링 하였다. 레이블링율 분석 결과 실제 차량 수 285대 중 185대를 검지함으로써 차량 레이블링율은 65%로 나타나는 것을 확인하였다. 차간간격은 픽셀 단위화를 통해 산정하였으며, 결과는 다음 지도와의 비교 분석을 통해 검증을 수행하였다. 검증 결과 차간간격 오차가 모두 5m 미만으로 나타났으며 평균 오차는 선행차량과의 차간간격은 1.67m, 후행차량과의 차간간격은 1.1m로 분석되었다. 본 연구에서 산출된 차간간격은 도심부 도로의 밀도, 서비스 수준 판단 기준 설정 등으로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1798_1799
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• 2009

본 논문에서는 강인한 손 영역 특징 점 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 HCbCr 칼라 모델을 생성한 후 퍼지 색상 필터에 적용하여 손 후보 영역을 추출한다. 최종적으로 손 영역을 추출하기 위해서 레이블링 기법을 사용한다. 그 후, 추출된 손 영역의 실루엣을 추출하고 히스토그램 기법을 적용하여 손 영역 내의 COG를 추출 한다. 손 영역 특징 점 추출을 위해 Canny edge 기법과 Chain Code기법, DP(Douglas-Peucker)기법들을 이용하여 전처리 과정을 거쳐 1차 특징점을 추출한다. 추출된 1차 특징 점을 Convex Hull기법에 적용하여 최종적인 손 영역 특징 점을 추출한다. 마지막으로, 복잡하고 다양한 실내 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.2132-2139
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• 2006

내포 병렬성을 포함하는 병렬 프로그램은 복잡한 수행 양상을 가지며, 태스크들은 병행적으로 수행되는 경향이 있다. 이러한 병행성은 대부분의 오류을 유발하는 근본적인 원인이 된다. 본 논문은 병렬 프로그램 수행양상을 영상화하여 두 태스크간의 병행성을 판별할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 전역적인 구조를 보이는데 제약이 있고 과다한 추상화로 인하여 수행양상의 직관성을 저해하는 경향이 있다. 본 논문에서 제안한 기법은 영상 가시화에 적합한 레이블링 기법을 제안하고, 제안한 레이블링 기법을 적용하여 산출된 각 태스크의 레이블정보를 2차원 평면상에서 분할된 영역으로 표현한다. 이를 토대로 각 태스크의 순서화 관계를 식별할 수 있는 독립된 영상을 생성한다. 결과로 생성된 영상은 관련 태스크의 의미론적 분석을 간소화하고 전체 프로그램의 전역적 수행 구조의 개요를 사용자에게 효과적으로 제공한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권5호
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• pp.35-49
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• 2014

본 논문에서는 레이저스캐너만으로 이루어진 감지 시스템을 이용하여 도로 위에 있는 객체의 위치를 추정하고 분류하는 알고리즘을 제안한다. 각각의 레이저 스캐너에서 획득한 데이터는 그리드 맵을 사용하여 데이터를 융합하였으며, 팽창 연산과 레이블링 방법을 사용하여 측정 오차를 보정하였다. 추출한 객체의 정보(길이, 폭)를 입력으로 사용한 퍼지방법을 통해 객체를 보행자, 자전거, 차량으로 분류하였으며, 이러한 방법은 레이저스캐너로만 이루어진 감지 시스템의 정확도를 증가시켰다. 또한 본 논문에서는 실제 도로 환경에서 몇 가지 시나리오를 설정하여 실험을 하였다. 실험을 통해 감지 시스템이 객체를 정확히 분류하는지, GPS-RTK 장비를 사용하여 획득한 위치 정보와 비교하여 객체의 위치 정보를 정확히 추정하는지 검증하였다.