영상분할은 의료 임상연구에서 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 특히 뇌 MRI영상에서 해마의 위축은 알츠하이머병 진행과정의 초기 특정 표지자로서 해마의 볼륨은 초기 알츠하이머병의 임상적 진단에 도움이 된다. 정확한 볼륨 측정에 있어서 해마 영역의 분할은 중요한 역할을 한다. 하지만 MRI 영상에서 해마영역은 낮은 대조도, 낮은 신호 대 잡음 비율, 불연속성 경계의 특징을 보이며, 이러한 특징들은 MRI 영상에서 해마의 정확한 분할을 어렵게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 전처리 과정으로 실험영상에서 관심영역을 선택한 후 반전영상과 원본영상과의 차영상 대조도를 향상시킨 후 비등방성 확산(Anisotropic diffusion) 필터링, 가우시안(Gaussian) 필터링을 수행하였다. 마지막으로 두 개의 레벨 셋(Level Set)기반의 동적 윤곽선(Active Contour) 모델을 결합하여 해마를 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 해마분할방법의 유효성을 다양한 방법으로 평가한 결과 제안된 해마분할방법은 분할 속도와 정확도 면에서 뚜렷하게 개선이 되었음을 확인하였다. 결론적으로 제안된 방법이 해마와 같은 특징을 가진 영역을 분할하는데 적합하다고 할 수 있다. 향후 다른 연구 기법들과 결합할 경우 더욱 잠재성이 증대될 수 있을 것이다.
일반적으로 수위-유량관계 곡선식은 선형성과 등분산성 가정을 기반으로 구축되지만, 측정단면의 형태, 단면 상 하류의 지형요인 등으로 인하여 영향을 받기 때문에 실질적인 수위 및 유량의 관계는 관계식 구축에 이용되는 가정에 위배된다. 이로 인한 오차를 줄이기 위하여 곡선식을 분할하여 이용하고 있으나, 측정단면의 변화를 고려한 관계자의 주관적인 판단이 구간분할의 주요 근거로 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 주관성을 배제하고 관측데이터를 기반으로 객관화된 분할근거를 제시하고자 한다. 곡선식의 구간 분할을 위하여 변동계수를 이용한 기존의 연구를 바탕으로 변동계수가 정규분포를 따르는 것으로 가정하여, 계산된 변동계수가 전 단계에서 계산된 95% 신뢰구간 이내에 존재하지 않는 경우 구간을 분할하였다. 즉, 변동계수를 이용하여 집단 간의 특성을 비교하였으며, 변동계수의 분포를 이용하여 분할을 위한 기준 값을 제시하였다. 방법론의 추정능력 검토를 위하여 가상의 곡선으로부터 생성된 데이터에 제안된 방법론을 적용하였고, 실제유역에 적용성 검토를 위하여 금강에 위치한 무주 및 산계교 수위관측소 지점에 적용하였다. 결과적으로 자동으로 분할된 관계곡선식을 사용하여 추정의 정확도를 높일 수 있을 뿐만 아니라 외삽을 하는 경우 역시 그 정확도를 향상할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 실측값을 활용한 수위-유량관계 곡선식의 구축 시 구간 분할 전 후의 잔차 데이터에 대하여 Shapiro-wilk 정규성 검정을 수행하였으며, 구간분할 후 잔차가 정규성을 갖게 되는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 보행자에 장착된 카메라로부터 입력된 자연영상에서 외부 환경 변화에 강인한 적응적인 보도 경계선 검출 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 구성되어 안정적으로 보도 영역을 분할한다. 첫 번째 단계에서는 복잡한 외부 환경에 강인하도록 적응적인 임계치를 이용하는 에지 검출 방법을 통해 소실선과 소실점을 추출한다. 두 번째 단계에서는 소실점에 기반하는 VRay를 이용한 방사형 영역 분할법을 통해 보도의 경계선을 검출한다. 성능평가를 위해서는제안된 에지 검출 방법과 케니 에지 검출기와의 비교를통해 제안된 방법이 외부 환경의 조명조건 변화에 강건함을 확인하였으며, VRay의 가상 광선의 길이 변화에 따른 영역분할 결과를 비교하여 방사형 영역 분할법의 타당성을 입증하였다.
실시간영상에서 객체의 분할 및 추적은 침입자 감시와 로봇의 물체 추적, 증강현실의 객체 추적등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 입력 영상의 일부를 학습하여 배경모델로 제작한 후, 배경제거 방법을 이용하여 움직이는 객체의 분할을 통해 객체를 검출하였다. 검출된 객체의 영역을 기반으로 HSV 색상히스토그램과 파티클 필터를 이용하여 객체의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 분할 방법은 평균 배경모델을 이용한 방법보다 주변환경 변화의 영향을 적게 받으며, 움직이는 객체의 검출 성능이 더욱 우수하였다. 또한 단일 객체 및 다수의 객체가 존재하는 환경에서 추적 객체가 유사한 색상 객체와 겹치는 경우, 추적 객체의 영역 절반 이상이 가려지는 경우에도 지속적으로 추적하는 결과를 얻을 수 있었다. 2개의 비디오 영상을 사용한 실험결과는 평균 중첩율 85.9%, 추적률 96.3%의 성능을 보여준다.
일관적인 해안선의 사용은 지자체간의 이해관계와 해상경계를 일관적으로 체계적으로 관리하기 위한 중요한 요소가 된다. 국립해양조사원에서는 일관된 해안선 생산을 위해 2001년 이후 전 국토를 대상으로 전수조사를 시행하였다. 그 결과 체계적인 관리의 미비, 부정확한 자료 등으로 연도별 해안선의 길이는 상이하였다. 또한 지형 표현 방법의 현실화를 위해 해도에 있는 해안선을 수치지형도에 표시하도록 개정[국토지리정보원 수치지형도 작업규정-제19조 제3항]하였으나 다양한 측량기술과 해안선 추출방법에 따른 해안선 길이의 편차(불일치)가 발생하였다. 본 연구에서는 자기유사성의 특성을 가지고 있는 프랙탈 기법인 수정 분할자법(modified divider method)를 사용하여 제주도 해안선 길이 특성을 분석하였다. 적절한 분할자 사용을 위해 수치지형도 작업규정 공공측량 개정안에 있는 벡터화의 정확도를 실제거리로 환산하여 결정하였다. 수행 결과 1:5,000 자료에서 제주시는 1.14, 서귀포시는 1.12이며, 1:25,000 자료에서 제주시는 1.13, 서귀포시는 1.10로 제주시가 복잡한 것을 확인할 수 있었다. 해안선의 길이가 복잡도와 축척에 따라 전체 해안선 대비 산출길이의 비율이 변화하는 것을 확인할 수 있었다. 향후 일관된 해안선 길이 산출을 위해 실제 해안선을 표현할 수 있는 최소 정점 간격에 대한 연구 및 최소 해안선 길이 비율에 대한 기준 제시도 필요할 것으로 판단된다.
인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.
본 논문은 스마트폰을 활용한 모바일 학습환경에서 학습자의 사전지식 수준과 동영상 강의의 분할시간이 학업성취도와 만족도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 사전지식 수준에 따라 상위 35%, 하위 35% 두 집단으로 구분하였으며 각 집단에 동영상 강의를 5분, 10분, 15분, 20분으로 분할하여 제공하였다. 먼저, 동영상 분할시간의 주효과를 보면 학업성취도에서는 10, 15분 동영상이 좀 더 효과적이었으며, 만족도에서는 15분, 20분 동영상이 가장 효과적이었다. 학습자의 사전지식 수준과 동영상 강의 분할시간 간에 상호작용 효과는 학업성취도에 있어서만 나타났는데 특히, 사전지식 상위 35% 집단은 15분, 20분 동영상에서, 하위 35% 집단은 10분 동영상에서 가장 높은 학업성취도를 보였다. 상기 연구결과는 사전지식이 높은 집단에게는 좀 더 긴 동영상 강의를 제공할 수 있으며, 5분 동영상 강의는 스마트폰을 활용한 학습환경에서 적합하지 않음을 시사한다.
본 논문에서는 마이크로 CT 영상에서 해면뼈의 형태학적 분석을 위하여 해면뼈를 자동 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 임계값을 이용하여 뼈 영역을 추출하고 뼈의 바깥쪽 경계선을 검출한다. 뼈 영역의 각 복셀에 대하여 구 정합을 적용하여 해당 복셀을 중심으로 하는 최대 크기의 구를 구한다. 이 구에 뼈의 바깥쪽 경계선이 포함되면 이 구에 포함된 복셀들은 치밀뼈로 분류되고 그렇지 않으면 해면뼈로 분류된다. 제안된 방법을 쥐의 15개 대퇴골 원위부 영상에 적용하였으며 사람이 수작업으로 분할한 결과와 비교 실험을 수행하였다. 분할된 해면뼈에 대하여 BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, Tb.N의 네 가지 형태학적 지표자를 측정하였다. 회귀분석과 Bland-Altman 방법으로 비교해본 결과 BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, Tb.N 모두 신뢰할 만한 수준의 범위 안에 있었다. 또한 구 정합 방법은 단순하게 구현할 수 있으면서도 3차원 정보를 이용함으로써 해면뼈를 정확하게 분할할 수 있음을 알 수 있었다.
대형 구조물의 넓은 영역에 분포된 변형률이나 온도를 모니터링하기 위하여 광섬유 FBG(fiber Bragg grating:브래그 격자) 탐촉자를 사용하는 광섬유 FBG 센서가 사용된다. 본 논문에서는 광섬유 한개의 라인에 다수의 FBG 탐촉자를 사용하기 위하여 시간 분할 다중화와 파장 분할 다중화를 복합화한 다중화 기술을 제안한다. 일반적으로 광섬유 FBG 센서는 기본적으로 파장 분할 다중화 방식으로 작동되므로 본 연구에서는 시간 분할 다중화에 대한 특성을 고찰한다. 광섬유에 직렬로 연결된 FBG 탐촉자들의 반사도에 따른 반사광의 세기와 그 위치를 이론적으로 계산하고 실험결과와 비교한다. 이론적인 계산에 따르면 5개의 FBG 탐촉자의 반사도를 적절하게 선정함에 의하여 한개의 광섬유 라인에 설치하여 각각의 FBG 탐촉자에서 되돌아오는 반사광의 세기를 균일하게 얻을 수 있음을 확인한다. 이러한 결과를 실험으로 확인하기 위하여 반사도가 13%, 16%, 25%, 40%, 80%인 FBG 탐촉자를 제작하고, 시간 영역에서 각각의 FBG 탐촉자에서 되돌아오는 반사 신호를 관찰한다. 실험 결과는 신호잡음의 영향으로 이론적인 결과와 차이가 있지만, 복합 다중화 기법의 사용 가능성을 증명하는 5개의 FBG 탐촉자의 반사 신호를 모두 보인다.
모양 정보를 이용하는 내용기반 영상 검색 시스템에서 검색 정확도는 시스템에서 사용되는 모양 기술자에 매우 의존한다. 정확한 검색을 위해서 기술자는 이동, 회전, 스케일에 불변해야 한다. 본 논문에서는 모멘트 불변량과 푸리에 기술자를 복합적으로 사용하는 유사도 기법을 제시한다. 이 방법은 하나의 불변량 기술자를 사용하는 것보다 더 우수한 결과를 나타내었다. 푸리에 기술자와 네 개의 모멘트 불변량(Hu의 모멘트 불변량, Taubin의 모멘트 불변량, Flusser의 모멘트 불변량, Zernike 모멘트 불변량)을 구현하여 성능을 측정하였다. 영상분할된 이진 영상 데이터베이스로부터 각 기술자의 검색 정확도를 계산하였다. 실험 결과 경계선에 기초하는 푸리에 기술자와 영역에 기초하는 모멘트 불변량을 동시에 사용하는 방법이 영상 검색에 있어서 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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