• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.11
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• pp.1421-1434
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• 2006

Spatial data warehouses provide analytical information for decision supports using SOLAP (Spatial On-Line Analytical Processing) operations. Many researches have been studied to reduce analysis cost of SOLAP operations using pre-aggregation methods. These methods use the index composed of fixed size nodes for supporting the concept hierarchy. Therefore, these methods have many unused entries in sparse data area. Also, it is impossible to support the concept hierarchy in dense data area. In this paper, we propose a dynamic pre-aggregation index method based on the spatial hierarchy. The proposed method uses the level of the index for supporting the concept hierarchy. In sparse data area, if sibling nodes have a few used entries, those entries are integrated in a node and the parent entries share the node. In dense data area, if a node has many objects, the node is connected with linked list of several nodes and data is stored in linked nodes. Therefore, the proposed method saves the space of unused entries by integrating nodes. Moreover it can support the concept hierarchy because a node is not divided by linked nodes. Experimental result shows that the proposed method saves both space and aggregation search cost with the similar building cost of other methods.

• Microbiology and Biotechnology Letters
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• v.39 no.3
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• pp.224-237
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• 2011

For establishing the efficacy against breast cancer occurrence, women's mammographic breast density and hot flush remission related to pre and post-menopausal symptoms were selected as biomarkers. Meta analysis applied the final selection of 40 papers from Medline to assess the efficacy of isoflavone-rich soy or supplements versus placebo under randomized controlled trials. Interestingly, the exposure to the purified isoflavones was more effective than the exposure to the crude extract of soy isoflavones for hot flush suppression. The length and the amount of dosage dependency is the most appropriately suggested to be one year long with 50~100 mg/day of isoflavone-rich soy or supplements. Funnel plots was used to interpret the results, overall effect of isoflavones on breast density in post-menopausal women was revealed to be less effect [effect size: 0.062, 95% confidence interval (CI): 0.005 to 0.12], than that of pre-menopausal women (effect size: 0.101, CI: -0.003 to 0.205). The reason why breast density was found higher among the pre-menopausal than the post-menopausal women is that the phytoestrogens of dietary isoflavones were antagonized against estrogen by the basis of estrogen receptor binding affinity. Overall, the Meta analysis reported that isoflavone had limited influence on breast density by suppressing the expansion by only 2%, while it was more effective to suppressing the hot flush, showing a dramatic decrease of 23%.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.2
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• pp.131-140
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• 2009

This paper presents a new algorithm to the segmentation of the FISH images. First, for segmentation of the cell nuclei from background, a threshold is estimated by using the gaussian mixture model and maximizing the likelihood function of gray value of cell images. After nuclei segmentation, overlapped nuclei and isolated nuclei need to be classified for exact nuclei analysis. For nuclei classification, this paper extracted the morphological features of the nuclei such as compactness, smoothness and moments from training data. Three probability density functions are generated from these features and they are applied to the proposed Bayesian networks as evidences. After nuclei classification, segmenting of overlapped nuclei into isolated nuclei is necessary. This paper first performs intensity gradient transform and watershed algorithm to segment overlapped nuclei. Then proposed stepwise merging strategy is applied to merge several fragments in major nucleus. The experimental results using FISH images show that our system can indeed improve segmentation performance compared to previous researches, since we performed nuclei classification before separating overlapped nuclei.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.40 no.2
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• pp.41.1-41.1
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• 2015

허블우주망원경에 장착된 ACS/WFC로 획득한 Anderson 등과 Sarajedini 등의 깊고 균질한 VI 측광 목록을 이용하여 우리은하 구상성단 M13(NGC 6205)과 M22(NGC 6656)의 뜨겁고 밝은 백색왜성 탐사를 수행하였다. 허블우주망원경 VI 측광 목록으로부터 M13과 M22의 V 대 V-I 색-등급도를 작성하였고 여기에서 많은 항성으로 잘못 검출된 대상(spurious detection)을 측광 질매개변수 qfit(V)와 qfit(I)에 따라서 제거하였다. 그리고 M13의 경우에는 중심의 높은 밀집도에 기인한 높은 측광오차를 가진 중심영역 별을 제거하기 위하여 성단 중심으로부터의 추가적인 반경 제한을 실시하였다. 이렇게 도출한 M13과 M22의 각각의 V 대 V-I 색-등급도에서 십여개 정도의 백색왜성 후보를 동정하였다. 이들은 동반되어 제공되는 ACS/WFC 각각의 영상에서 항성체로 동정되었으며, M13과 M22의 성단 중심부 영역에 임의적으로 분포하고 있으며, 색-등급도상의 위치가 DA 백색왜성 냉각계열의 밝은 부분에 위치하고 있어서 이들이 M13과 M22의 진짜 백색왜성임을 나타내고 있다. 이들에 대해 추가적으로 분광학적인 관측 연구를 수행한다면 이들의 백색왜성 진위 여부와 다양한 물리량을 밝혀낼 것이다. 또한 가까운 구상성단에 대해서 같은 방법으로 조사를 수행하면 더 많은 구상성단에서 갓 태어난 뜨겁고 밝은 백색왜성을 찾아낼 것으로 기대한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38C no.11
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• pp.1029-1043
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• 2013

We introduce Approximate Message Passing (AMP) algorithm which is one of the efficient recovery algorithms in Compressive Sensing (CS) area. Recently, AMP algorithm has gained a lot of attention due to its good performance and yet simple structure. This paper provides not only a understanding of the AMP algorithm but its relationship with a classical (Sum-Product) Message Passing (MP) algorithm. Numerical experiments show that the AMP algorithm outperforms the classical MP algorithms in terms of time and phase transition.

• The Korean Journal of Rheology
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• v.9 no.1
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• pp.6-15
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• 1997

계면활성제용액에 서로 다른 기능을 하는 두 종류의 첨가제를 투입하여 미셀의 미 세구조 전이현상을 규명하였다. 양이온 계면활성제는 CMC 이상의 농도에서 2단계의 미세 구조 전이거동을 나타낸다. 우선 구형 미셀은 첨가제의 투입에 의하여 표면에서의 친수성기 간의 반발력이 감소됨으로써 실린더형 또는 디스크형미셀로 전이가 일어난다. 더욱 농도가 증가하면 이방성을 가지는 실린더형 미셀간의 중첩 또는 hooking 현상에 의한 두 번째 전 이가 일어난다. 이때 미셀 용액은 흔히 점탄성을 나타내거나 확연한 비뉴톤성 유체거동을 나타낸다. 본 연구에선 heptanol의 화확구조적 차이가 물성에 나타내는효과를 규명하고 wormlike 미셀을 형성하는 MaSal에 의한 점탄성 거동을 살펴보았다. Heptanol의 화학구조 의 영향을 보면 약친수성기인 OH기가 알킬그룹과 나란하게 존재하여 밀집된 구조를 가지 기 쉬운 primary heptanol이 가장효과적으로 미세구조 전이를 유도함을 관찰하였다. 다른 이성질 hetanol의 경우 secondary heptanol이 teriary heptanol에 비하여 효과적임을 보이지 만 화학재할수 있는 농도범위가 매우 좁아 대부분 영역에서 비뉴톤성거동을 나타냄을 확인 하였다. 즉 NaSal를 사용한 경우 실린더형 미셀이 존재할 수 있는농도범위가 매우 좁아 대 부분 영역에서 비뉴톤성 거동을 나타냄을 확인하였다. 즉 NaSal 이 첨가된 용액은 선형점탄 성거동을 보이며 몰비가 증가함에 따라 scission 과정이 관찰되었다. 또한 몰농도비에 따라 항복응력과 shear thickening 특징을 보이는데 이는 흐름장의 세기에 따라 미세구조 변화가 일어나기 때문이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.2
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• pp.273-283
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• 1999

래스터 지도에서 직선 또는 곡선과 중첩되어 있는 경우의 문자는 추출하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 고립되어 있는 문자뿐만 아니라 문자이외의 요소와 중첩되어 있는 문자도 효과적으로 추출할수 있는 분할 정복(divide and conquer) 개념에 기반한 문자 추출방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 이미지의 연결 요소로부터 볼록다각형(convex hull)을 생성한다. 그리고 이 다각형이 충분한게 문자영역만을 포함할때가지 볼록 다각형을 이등분하면서 가장 긴 선분(투사 선분)을 기준으로 두 영역으로 분할한다. 다음으로 문자를 추출하기 위해서 이 선분을 기준으로 연결 요소상의 픽셀의 밀집도를 계산하는 알고리즘(프로파일링)을 적용한다. 또한 지도상에서 추출된 개별적인 문자들을 의미있는 단어들로 묶기(grouping)한 새로운 알고리즘을 소개한다. 특히 지도상에 나타나는 문자의 종류는 매우 다양하고 또한 이 문자들이 놓여있는 방향 역시 일정하지 않기 때문에 이러한 단어를 찾는 kd법은 쉽지 않다. 이를 위해 본 논문에서는 3차원 인접 그래프(3-D neighborhood graph)G를 소개한다. 이 그래프 G에서 각 노드는 하나의 분리된 문자를 나타내며 자신의 크기와 위치에 따라서 3차원 공간상에서 위치하게된다. 따라서, 크기가 큰 (작은)문자들은 보다 큰 (작은) z값을 가지고 되며 이 그래프 G에서 서로 인접한 노드들을 연결함으로써 지도상에 존재하는 서로 다른 종류의 문자 스트링을 추출할수 있다. 실험결과는 서로 다른 지도 이미지에 대해서 약 95% 이상의 단어 추출율을 보여준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.10a
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• pp.833-835
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• 2018

최근 돼지의 상태 및 행동을 분석하기 위하여 카메라를 이용한 돈사 내 돼지에 대한 감시 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 대부분의 국내 돈사는 돼지를 밀집 사육하는 방식이기 때문에 돼지의 겹침이 빈번하게 발생한다. 돼지들 간 겹침이 발생하게 되면 한 마리의 돼지로 인식하는 문제가 있기 때문에 개별 돼지의 탐지 및 추적이 불가능하다. 본 논문에서는 깊이 정보 영상을 이용하여 겹침 돼지를 탐지하고 개별 돼지로 특정 하는 방법을 제안한다. 즉, 임계 값을 설정하여 돼지와 배경을 분리함으로써 돼지들의 영역을 탐지하고, 탐지된 돼지들의 영역 크기를 비교하여 겹침 돼지를 탐지한다. 이후 탐지된 겹침 돼지의 깊이 정보를 이용하여 겹침 돼지를 두 마리의 돼지로 특정한다. 실험 결과, 겹침 돼지를 탐지하였고 탐지된 겹침 돼지에 대하여 각각 서 있는 돼지와 누워 있는 돼지로 특정 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.45-46
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• 2024

본 논문에서는 Self-Attention 기반 딥러닝 기법인 Dense Prediction Transformer(DPT) 모델을 MVTec Anomaly Detection(MVTec AD) 데이터셋에 적용하여 실제 산업 제품 이미지 내 이상 부분을 분할하는 연구를 진행하였다. DPT 모델의 적용을 통해 기존 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 이상 탐지기법의 한계점인 지역적 Feature 추출 및 고정된 수용영역으로 인한 문제를 개선하였으며, 실제 산업 제품 데이터에서의 이상 분할 시 기존 주력 기법인 U-Net의 구조를 적용한 최고 성능의 모델보다 1.14%만큼의 성능 향상을 보임에 따라 Self-Attention 기반 딥러닝 기법의 적용이 산업 제품 이상 분할에 효과적임을 입증하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.3
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• pp.369-374
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• 2002

In this paper, we propose the react-time car license plate recognition algorithm using intensity variation and geometric pattern vector. Generally, difference of car license plate region between character and background is more noticeable than other regions. And also, car license plate region usually shows high density values as well as constant intensity variations. Based on these characteristics, we first extract car license plate region using intensity variations. Secondly, lightness compensation process is performed on the considerably dark and brightness input images to acquire constant extraction efficiency. In the proposed recognition step, we first pre-process noise reduction and thinning steps. And also, we use geometric pattern vector to extract features which independent on the size, translation, and rotation of input values. In the experimental results, the proposed method shows better computation times than conventional circular pattern vector and better extraction results regardless of irregular environment lighting conditions as well as noise, size, and location of plate.