• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.532-534
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• 1998

본 논문에서는 칼라공간상의 거리와 이웃정보를 이용한 클러스터링을 통한 칼라영상 분할 방법을 제안한다. 영상의 픽셀들을 이웃관계를 유지하여 칼라공간으로 매핑한다. 칼라공간상에서 이웃하는 픽셀들을 클러스터링하여 영상의 세그먼트들을 찾는다. 클러스터링 방법으로서 인력을 모방하는 클러스터링(gravitational clustering)을 사용하였다. 이 방법으로 클러스터의 중심값과 클러스터 수를 미리 정해주지 않아도 자동적으로 결정할 수 있는 장점이 있다. gravitational 클러스터링에서 찾은 클러스터 수를 가지고 다른 클러스터링 방법에 입력으로 주어 결과를 비교해 본다. 본 논문에서는 이웃관계를 따라 클러스터링하는 것이 정확한 경계선을 찾는데 효과적임을 보여준다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.24 no.3
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• pp.73-82
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• 2021

Rural roads are the significant infrastructure for developing and managing the rural areas, hence the utilization of the remote sensing datasets for managing the rural roads is necessary for expanding the rural transportation infrastructure and improving the life quality of the rural residents. In this research, the two different methods such as image classification and image segmentation were compared for mapping the rural road based on the given high-resolution satellite image acquired in the rural areas. In the image classification method, the deep learning with the multiple neural networks was employed to the given high-resolution satellite image for generating the object classification map, then the rural roads were mapped by extracting the road objects from the generated object classification map. In the image segmentation method, the multiresolution segmentation was employed to the same satellite image for generating the segment image, then the rural roads were mapped by merging the road objects located on the rural roads on the satellite image. We used the 100 checkpoints for assessing the accuracy of the two rural roads mapped by the different methods and drew the following conclusions. The image segmentation method had the better performance than the image classification method for mapping the rural roads using the give satellite image, because some of the rural roads mapped by the image classification method were not identified due to the miclassification errors occurred in the object classification map, while all of the rural roads mapped by the image segmentation method were identified. However some of the rural roads mapped by the image segmentation method also had the miclassfication errors due to some rural road segments including the non-rural road objects. In future research the object-oriented classification or the convolutional neural networks widely used for detecting the precise objects from the image sources would be used for improving the accuracy of the rural roads using the high-resolution satellite image.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.11 no.3
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• pp.215-220
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• 2010

In this paper, we propose a new texture-based page segmentation and classification method in which table region, background region, image region and text region in a given document image are automatically identified. The proposed method for document images consists of two stages, document segmentation and contents classification. In the first stage, we segment the document image, and then, we classify contents of document in the second stage. The proposed classification method is based on a texture analysis. Each contents in the document are considered as regions with different textures. Thus the problem of classification contents of document can be posed as a texture segmentation and analysis problem. Two-dimensional Gabor filters are used to extract texture features for each of these regions. Our method does not assume any a priori knowledge about content or language of the document. As we can see experiment results, our method gives good performance in document segmentation and contents classification. The proposed system is expected to apply such as multimedia data searching, real-time image processing.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.235-237
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• 2022

Video content is divided into long-form video content and short-form video content according to the length. Long form video content is created with a length of 15 minutes or longer, and all frames of the captured video are included without editing. Short-form video content can be edited to a shorter length from 1 minute to 15 minutes, and only some frames from the frames of the captured video. Due to the recent growth of the single-person broadcasting market, the demand for short-form video content to increase viewers is increasing. Therefore, there is a need for research on content editing technology for editing and generating short-form video content. This study studies the technology to create short-form videos of main scenes by capturing images, voices, and motions. Short-form videos of key scenes use a pre-trained highlight extraction model through machine learning. An automatic video editing system and method for automatically generating a highlight video is a core technology of short-form video content. Machine learning-based automatic video editing method and system research will contribute to competitive content activities by reducing the effort and cost and time invested by single creators for video editing

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.65-68
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• 2017

동영상 콘텐츠는 빠른 인터넷과 동영상을 수요, 공급 할 수 있는 기기가 늘어남에 따라 폭발적으로 성장하고 있다. 이에 맞춰 동영상 콘텐츠에 대한 연구의 중요성은 점점 증가하고 있으며 이러한 연구들을 필요로 하는 소비자들 또한 크게 늘어나고 있다. 그러나 동영상 콘텐츠의 폭발적인 성장과 다르게 동영상의 이해에 관한 연구는 아직까지도 큰 성과 없이 성장을 제대로 하지 못하고 있다. 이 논문에서는 이러한 동영상에 대한 고차원적인 수준의 분석 및 분할 기술을 통해 동영상의 이해를 가능케 하는 모델의 설계와 원리를 소개한다. 또한 이 기술을 활용하여 동영상 콘텐츠의 성장을 활용하는 방법 및 그에 대한 비전을 소개하는 논문이다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.100-105
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• 1998

지문 검증은 생체 측정학의 다양한 인증 시스템 중에서 기술의 적용 범위 및 사용의 편의성 등에서 가장 우수한 개인 인증 방법이다. 이러한 지문 인식 과정 중에서 Segmentation은 가장 기초적이지만 이후의 처리과정에 지대한 영향을 미칠 수 있는 과정이다. 특히 잡음이 많은 영상, 회전된 영상, 깨끗하지 못한 영상 등은 Segmentation 방법에 따라 원래의 영상이 훼손될 소지가 많다. 그래서 전자와 같은 지문의 경우, 한계 영역을 가변적으로 설정하여 전경 영상을 선택하는 것이 좋은 방법이다. 이 방법의 특징은 블록의 크기를 잘게 나누어 전경 후보자 영상 여러 개를 만들어서, 그 중에서 전경 영상 하나를 선택할 때, 가변적인 한계 영역을 설정하여, 가장 양호한 전경 영상을 선택할 수 있게 하는 것과, 필터링 적용을 통한 노이즈 제거 방법을 적용하는 것이다. 이 방법을 적용함으로써, 양호한 전경 영상을 선택할 수 있었고, 노이즈까지도 깨끗이 제거하여, 정확히 지문 부분만을 분할(Segmentation) 할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1891-1894
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• 2003

본 논문에서는 분할 영상 좌보계 (split image coordinate: SIC)를 제안하여 3차원 영상의 주요 특징 중의 하나인 유, 무한 소실점을 그 위치의 무한성이나 카메라의 보정과 관계없이 정확하게 자동 추출하였다. 제안한 방법에서는 가우시안 구 (Gaussian sphere) 기반의 기존 방법들과는 달리 영상 공간을 누적 공간으로 활용함으로써 카메라 보정이나 영상의 사전정보가 없어도 원 영상의 정보 손실 없이 소실점을 추출할 수 있고, 영상을 무한대까지 확장한 후 분할하여 재정의 함으로써 유, 무한 소실점을 모두 추출할 수 있도록 하였다. 정확한 소실점의 검출을 위하여 직선 검출 과정에서는 방향성 마스크 (mask)를 사용하였으며, 직선들의 군집화 (clustering) 과정에서는 기울기 히스토그램 방법과 수평/수직 군집화 방법을 적응적으로 적용하였다. 제안한 방법을 합성 영상 및 건축물 (man-made environment) 영상에 적용시켜 유, 무한 소실점들을 효과적이고 정확하게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.268-270
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• 2003

국내에서의 의료영상에 관한 관심도가 높아짐에 따라 Visible Korean Human Project가 시작되었다. 이를 통해 얻어진 해부영상들의 다양한 응용을 위해 분할작업은 필수적 단계로 이를 분할하기 위한 도구가 필요하다. 그러나 분할해야할 기관들의 종류가 많고 그 특성이 다양해서 기존의 분할도구로 적용하기에 많은 문제점이 나타나 새로운 분할도구개발의 필요성이 나타났다. 새로운 분할도구에서는 각 기관의 특성 에 알맞은 다양한 방법의 분할 방범을 제공하여 분할방법에 따라 다른 분할결과를 통합적으로 표현하여 보다 용이한 처리를 가능하도록 설계되었다. 구현된 분할 도구는 반자동 분할 방법과 슬라이스간 전달 방법을 사용하여 보다 적은 사용자의 입력으로도 빠른 시간에 많은 양의 데이터를 분할 할 수 있도록 자동화 설계되었으며, 자동적으로 분할된 결과가 사용자의 의도와 다른 경우 설계 편집할 수 있는 기능도 제공하도록 구현했다. 구현된 분할도구를 통해 Visible Korean Human Dataset의 분할 실험을 했으며 기존의 분할 도구에 비해 이르고 정확한 결과를 얻어 낼 수 있었다.

• The Korean Journal of Nuclear Medicine
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• v.37 no.6
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• pp.364-373
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• 2003

Purpose: For good quality of myocardial perfusion images, an approximately 30 min to 1 hour of waiting time after radiopharmaceutical injection and ingestion of fatty meal are asked of the patients. The aim of this study was to investigate the shortening of waiting time after radiopharmaceutical injection and improvement of image quality using natural plant extracts that promote bile excretion. Materials and Methods: Ten volunteers participated in protocol 1 (7 men, 3 women; mean age, $24.1{\pm}2.4$ years) and protocol 2 (8 men, 2 women; mean age, $26.1{\pm}2.9$ years), respectively. For the modified method of both protocols, subjects took natural plant extracts 15 minutes before the first injection of $^{99m}Tc$ MIBI without laking fatty meals. Control (Conventional) methods were peformed with intake of a fatty meal 20 to 30 minutes after $^{99m}Tc$ MIBI injection. Results: As the results of protocol 1 and 2, the ratio of myocardial to lung ratio were not different between modified and conventional method. Liver to lung ratio of modified method showed significantly lower value than that of conventional method. In modified method, myocardial to liver ratio was higher persistently. In protocol 2, natural plant extracts took before the first injection of $^{99m}Tc$ MIBI exerted accelerating effect of excretion of bile juice into Intestine until the end of examination. Conclusion: These results represent that natural plant extracts for facilitation of bile excretion before injection of $^{99m}Tc$ MIBI may provide better quality of myocardial perfusion images without the need for preparations such as ingestion of fatty meal within the 2 hours compared with conventional method.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.1 no.1
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• pp.53-64
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• 2000

This paper is related to color image segmentation scheme which makes it possible to achieve the excellent segmented results by block-based segmentation using Y/C bit-plane summation image. First, normalized chrominance summation image is obtained by normalizing the image which is summed up the absolutes of color-differential values between R, G, B images. Secondly, upper 2 bits of the luminance image and upper 6bits of and the normalized chrominance summation image are bitwise operated by the pixel to generate the Y/C bit-plane summation image. Next, the Y/C bit-plane summation image divided into predetermined block size, is classified into monotone blocks, texture blocks and edge blocks, and then each classified block is merged to the regions including one more blocks in the individual block type, and each region is selectively allocated to unique marker according to predetermined marker allocation rules. Finally, fine segmented results are obtained by applying the watershed algorithm to each pixel in the unmarked blocks. As shown in computer simulation, the main advantage of the proposed method is that it suppresses the over-segmentation in the texture regions and reduces computational load. Furthermore, it is able to apply global parameters to various images with different pixel distribution properties because they are nonsensitive for pixel distribution. Especially, the proposed method offers reasonable segmentation results in edge areas with lower contrast owing to the regional characteristics of the color components reflected in the Y/C bit-plane summation image.