• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.272-276
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• 2002

본 논문은 영역을 병합할 때 두 영역의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 칼라 영상 분할 기법을 제안하였다. 이는 먼저 영역의 경계선 정보를 잘 보존하기 위해서 RGB 공간상에서 수리형태학 필터와 변형된 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 칼라 영상을 과분할 한다. 그리고 영역 간의 색상 차를 제한 조건으로 사용하는 영역 병합 과정을 반복 수행하여 칼라 영상의 분할 결과를 얻는다. 이는 인간 시각 시스템이 색상, 채도, 명도의 형태로 색을 구분하는 것을 기반으로 한다. 명도가 낮지 않는 경우에 색차 보다 색상 차가 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 영역 병합의 제한 조건으로 사용한다. 실험결과에서 제안된 칼라 영상 분할 기법은 다양한 칼라 영상에 대하여 적은 개수의 영역으로 동일한 색상을 가지는 영역의 경계선을 유지하는 효율적인 분할을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1769-1772
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• 2005

본 논문에서는 사용자의 작업을 최소화하고 결과의 정확성을 높일 수 있는 3 차원 영역 분할 알고리즘을 제시하고 있다. 경계선을 강화하고 유사영역을 평탄화하는 SRAD(Speckle Reducing Anisotropic Diffusion) 필터링은 잡음에 의한 3 차원 영역확장의 오류를 줄이고 분할 대상의 경계부분까지 안정적으로 영역을 확장시켜준다. 3 차원 영역확장 방법은 사용자에 의해 입력된 시작점을 기반으로 영역의 유사성과 집합성을 판단하는 평가함수(cost Function)를 계산하여 3 차원으로 영역을 확장시킨다. 이러한 방법을 이용할 때에 보다 효과적으로 3D MRI 데이터에 대한 영상 분할을 수행할 수 있다. 또한 논문에서 제시한 알고리즘의 검증을 위해서 분할 결과에 대한 의료진의 검증을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.262-265
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• 2000

영상에서의 경계선추출은 영상의 강도의 변화를 이용한 경계영역의 가시화 기법이므로 gray level 영상이 가지는 강도를 이용하여 에지를 찾을 수 있다. 뇌 영상에는 MRI 영상과 같이 해부학적인 정보가 큰 영상과, PET 영상같이 perfusion으로 분석해야 할 영상이 있는데 그 경계가 뚜렷한 MRI 영상과 달리 PET 뇌 영상은 영상의 특성상 경계영역의 구분이 모호한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 영상의 특성에 따라 뇌 영상에서 영상 강도에 대해 등분할을 한 후 vectorgram에서 magnitude의 영역을 선택하여 영상을 분할 하였다. 그리고 PET 와 MRI영상과 현미경 영상에 대한 결과를 비교하였다. Vertcrgram은 에지정보를 가지는 영상에 대해 벡터요소를 그래프화 한 것으로 방향성에 대한 평가를 통해 영역 분할을 하였다. 이러한 PET 영상의 2차원 분할 방법은 3차원 PET 영상 분석에 응용될 수 있을 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1246-1251
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• 2006

본 연구에서는 영역 분할 알고리즘과 3차 스플라인 보간법을 이용하여 스테인드 글라스 렌더링을 위한 개선된 유리 타일 생성 알고리즘을 제안하였다. 먼저 유리 타일의 초기 형태를 추출하기 위하여 입력 영상에 Mean shift 분할 알고리즘을 적용하였다. Mean shift 분할 알고리즘은 영상의 각 픽셀(pixel)에서의 지역 밀도 최대 점(local density maximum)을 찾아 클러스터링(clustering)하는 알고리즘으로 영상을 효과적으로 분할할 수 있다. 그리고 분할된 영역에서 영역을 사용자 입력으로 병합하고, 영역에서 부적절한 형태를 없애기 위해 본 연구에서는 형태론적 연산(morphological operation)을 이용하였다. 추출된 영역으로부터 유리 타일의 형태로 만들기 위하여 추출된 각각의 영역에 3차 스플라인 보간법(cubic spline interpolation)을 적용하여 경계가 완화된 영역과 납틀(leading)의 형태를 얻는다. 그 다음 영역을 스플라인 곡선(spline curve)을 이용하여 재분할하고, 각 영역에 변환(transformation)된 색상을 적용하여 최종적인 유리 타일을 만들어낸다. 본 연구에서는 3차 스플라인 보간법을 이용하여 실제 스테인드 글라스에서 생길 수 있는 부드러운 경계를 갖는 유리 타일의 형태를 만들어 이를 스테인드 글라스 렌더링에 이용하였다. 이 방법은 기존의 영역 분할 알고리즘에 형태론적 연산만을 적용하여 유리 타일의 형태를 생성하는 것보다 효과적으로 유리 타일의 형태를 생성할 수 있다. 또한, 생성된 영역에 재분할 과정을 거쳐서 작은 유리 타일이 모여서 이루는 조형적인 형태를 이룰 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.35 no.5
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• pp.404-411
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• 2007

new domain/boundary decomposition method is suggested to perform efficient finite element analyses of contact problems. A penalty method is used for connecting an interface or contact interfaces with neighboring subdomains that satisfy continuity conditions. As a result, the derived effective stiffness matrices are always positive definite, and computational efficiency can be improved to a considerable degree. Moreover, any complex-shaped domain can be divided into independently modeled subdomains without considering the conformity of meshes along the interface. Using a computer code based on the present method, these advantageous features are confirmed through a set of numerical examples.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.295-298
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• 2018

The proposed paper proposes an algorithm that automatically extracts the region of interest using image processing techniques for medical images. In general, the robust boundary segmentation technique provides robust and accurate segmentation results in object boundaries with various noise and direction generated during image acquisition through optimal segmentation of the edges considering noise characteristics and directionality in noise images. In this paper, it is possible to apply adaptive filter type and size to the structural information of the image object and apply it to the boundary division of various object objects. In addition, it is possible to divide the boundary between various noise images such as an ultrasound image and an optical image.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.5
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• pp.529-541
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• 2006

In this paper, we propose a semi-automatic segmentation method which can be used to generate video object plane (VOP) for object based coding scheme and multimedia authoring environment. Semi-automatic segmentation can be considered as a user-assisted segmentation technique. A user can initially mark objects of interest around the object boundaries and then the selected objects are continuously separated from the un selected areas through time evolution in the image sequences. The proposed segmentation method consists of two processing steps: partially manual intra-frame segmentation and fully automatic inter-frame segmentation. The intra-frame segmentation incorporates user-assistance to define the meaningful complete visual object of interest to be segmentation and decides precise object boundary. The inter-frame segmentation involves boundary and region tracking to obtain temporal coherence of moving object based on the object boundary information of previous frame. The proposed method shows stable and efficient results that could be suitable for many digital video applications such as multimedia contents authoring, content based coding and indexing. Based on this result, we have developed objects based video editing system with several convenient editing functions.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.5 no.6
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• pp.616-624
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• 2002

An extraction method of central objects in the color images is proposed, in this paper. A central object is defined as a comparatively consist of the central object in the image. First of all. an input image and its decreased resolution images are segmented. Segmented regions are classified as the outer or the inner region. The outer region is adjacent regions are included by a same region in the decreased resolution image. Then core object regions and core background regions are selected from the inner region and the outer region respectively. Core object regions are the representative regions for the object and are selected by using the information about the information about the region size and location. Each inner regions is classified into foreground or background regions by comparing values of a color histogram intersection of the inner region against the core object region and the core background regions. The core object region and foreground regions consist of the central object in the image.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.647-650
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• 2000

PACS의 보급으로 인하여 CT, MRI 등의 의료영상이 진료에 광범위하게 사용되고 있고, 또 의사가 좀 더 정량적이거나 사실적인 visualization을 위해서 분할은 필수적으로 수행되어져야 할 과정이라고 할 수 있다. 의료 영상에서 watershed 알고리듬을 이용하여 분할을 하는데 있어 가장 큰 문제가 되는 점은 과분할현상(Oversegmentation)이기 때문에 그 분할된 영역을 의미 있는 영역별로 합치는 영역 병합(merge) 과정을 필요로 하게 된다. 의료영상에서 모호한 경계는 매우 빈번하게 나타나기 때문에 기존의 병합 방법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 모호한 경계를 갖는 영상에서도 알맞는 병합을 가질 수 있는 적응적 영역 병합 방법을 제안한다. 제안된 분할 방법을 DICOM 영상의 폐 영상과 다리 뼈 영상에서 실험하였다. 그 결과 뼈와 폐영역을 성공적으로 병합하면서 인접한 장기들과는 구분 지을 수 있었다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.28 no.1
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• pp.11-19
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• 2022

In this paper we present a new method for interactive segmentation of a triangle mesh by using the concavity-sensitive harmonic field and anisotropic geodesic. The proposed method only requires a single vertex in a desired feature region, while most of existing methods need explicit information on segmentation boundary. From the user-clicked vertex, a candidate region which contains the desired feature region is defined and concavity-senstive harmonic field is constructed on the region by using appropriate boundary constraints. An initial isoline is chosen from the uniformly sampled isolines on the harmonic field and optimal points on the initial isoline are determined as interpolation points. Final segmentation boundary is then constructed by computing anisotropic geodesics passing through the interpolation points. In experimental results, we demonstrate the effectiveness of the proposed method by selecting several features in various 3D models.