Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11a
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pp.587-590
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2003
얼굴영역을 분할하기 위해서 Watershed Algorithm 와 Object Grouping 을 이용한 얼굴영역 분할기법을 제안한다. 영상분할에 단점은 단일 알고리즘으로 영역분할이 어렵고, 또한 복잡한 영상에서 정확한 영역을 분할하기가 어렵다는 것이다. 그래서 본 논문에서는 Watershed Segmentation 기법과 Grouping 작업을 통한 병합, 그리고 색상의 선형회귀분석을 이용한 분석법을 적용하여 분할하고자 한다. 얼굴영역 분할방법을 전처리 과정과 영역 병합 그리고 얼굴 부분을 추출하는 3 단계의 과정으로 나누고, 전처리 과정에서는 수리형태학적(Mophological) 연산자를 이용한 영상 분할기법을 이용하여 분할한 후 얼굴 후보 영역을 검출, 영역병합과정에서 기존의 학습데이터와의 유사도를 측정, 얼굴객체추출 조건에 맞지 않는 객체들을 모두 제거함으로써, 정확한 얼굴부분을 분할해 낸다. 실험결과 제안한 방법을 통해 비교적 정확한 얼굴영역을 분할 할 수 있었다.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.43-46
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2009
열탄성 부영역, 열탄점소성/손상 부영역, 공유면, 접촉 공유면에 기반을 둔 영역/경계 분할법을 적용하여 재료 비선형성을 갖는 열탄점소성 손상 문제와 경계 비선형성을 갖는 접촉 문제의 효율적인 해석을 제안하였다. 영역 및 경계 분할에 관련된 공유면 및 접촉 공유면에서의 연속 구속 조건을 처리하기 위하여 간단한 벌칙 함수 기법을 적용하였다. 결과적으로 재료 및 경계 비선형성은 소수의 부영역과 접촉 경계면에서 계산되는 유한요소 행렬들에 국한된다. 따라서 적절한 해석 알고리듬을 구성하면 대폭적인 효율성 향상이 가능하게 된다. 대변형과 같은 기하학적 비선형성은 고려하지 않았으며, 간단한 수치 실험을 통해서 열탄점소성 손상 및 접촉 해석의 효율성에 관련된 기본적인 특성을 분석하였다.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2010.04a
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pp.68-71
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2010
극심한 고온 및 고압 환경에 노출되기 쉬운 항공우주 구조물에서 발생하는 기계적 삭마 현상을 해석하기 위하여 영역/경계 분할법을 적용한 삭마 해석 모델을 제안하였다. 영역 및 경계는 상변화 현상에 의한 비선형 거동을 하는 삭마 부영역과 선형 거동을 하는 선형 열탄성 부영역, 공유면, 경계 공유면으로 분할하였다. 삭마 재료 내부의 열분해 반응은 엔탈피 방법을 이용하였으며, 표면 침식 반응은 공기역학적 전단 응력과 삭마 재료의 전단 강도를 기반으로 매칭 기법을 이용하였다. 화학적 및 열적 삭마는 고려하지 않았으며, 간단한 수치 해석을 통해서 기본적인 기계적 삭마 특성을 분석하였다.
In this paper, we propose an adaptive pavement region detection method that is robust to changes of structural patterns in a natural scene. In order to segment out a pavement reliably, we propose two step approaches. We first detect the borderline of a pavement and separate out the candidate region of a pavement using VRays. The VRays are straight lines starting from a vanishing point. They split out the candidate region that includes the pavement in a radial shape. Once the candidate region is found, we next employ the adaptive multi-seed region growing(A-MSRG) method within the candidate region. The A-MSRG method segments out the pavement region very accurately by growing seed regions. The number of seed regions are to be determined adaptively depending on the encountered situation. We prove the effectiveness of our approach by comparing its performance against the performances of seed region growing(SRG) approach and multi-seed region growing(MSRG) approach in terms of the false detection rate.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.7
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pp.67-76
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2012
This paper proposes an efficient method that helps a visually impaired person to detect a pavement borderline. A pedestrian is equipped with a camera so that the front view of a natural scene is captured. Our approach analyzes the captured image and detects the borderline of a pavement in a very robust manner. Our approach performs the task in two steps. In a first step, our approach detects a vanishing point and vanishing lines by applying an edge operator. The edge operator is designed to take a threshold value adaptively so that it can handle a dynamic environment robustly. The second step is to determine the borderlines of a pavement based on vanishing lines detected in the first step. It analyzes the vanishing lines to form VRays that confines the pavement only. The VRays segments out the pavement region in a radial manner. We compared our approach against Canny edge detector. Experimental results show that our approach detects borderlines of a pavement very accurately in various situations.
Markov 랜덤 필드(MRF)를 이용한 질감 영상의 영역분할을 각 영역을 기술해줄 수 있는 제대로 된 파라미터들을 찾는 것이 가장 중요하다. 종래에는 입력영상의 질감 영역의 수와 그 형태 등을 초기에 적당히 가정하여 파라미터를 찾는 방법을 써왔는데 실제 영상에는 잘 맞지 않았다. 최근에 완화법(Relaxation)을 이용하여 MRF의 파라미터를 찾는 방법이 제안[8]되었는데 오직 일반화된 Ising 모형에서만 사용가능 하였다. 본 논문에서는 비교적 자연영상에 적합한 자기이항 모형(Auto-binomial Model)에 변형된 완화법을 적용시켜 파라미터를 추정하고 질감 영상을 분할해 보았다. 그 결과 이전의 Ising 모형으로는 어려웠던 자연영산의 분할에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.39
no.3
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pp.253-260
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2015
Particle contamination in a cleanroom is very complex with a complicated process and several pieces of spreading equipment. Detailed information on the locations of the contamination sources and the path of the contamination is needed for economical and efficient control of the contaminant particles in such a cleanroom. An allocation method was developed to quantitatively predict the contamination generated from the pollution sources. In this paper, we propose a zoning method to accelerate the computation time for estimating the contributions. Our results showed that we can quantitatively estimate the amount of contamination generated from pollution sources.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.23
no.5
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pp.475-482
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2010
In this paper, an efficient two-level parallel domain decomposition algorithm is suggested to solve large-DOF structural problems. Each subdomain is composed of the coarse problem and local problem. In the coarse problem, displacements at coarse nodes are computed by the iterative method that does not need to assemble a stiffness matrix for the whole coarse problem. Then displacements at local nodes are computed by Multi-Frontal Sparse Solver. A parallel version of PCG(Preconditioned Conjugate Gradient Method) is developed to solve the coarse problem iteratively, which minimizes the data communication amount between processors to increase the possible problem DOF size while maintaining the computational efficiency. The test results show that the suggested algorithm provides scalability on computing performance and an efficient approach to solve large-DOF structural problems.
We propose an automatic segmentation method for identifying pulmonary structures using gray-level information of chest CT images. Our method consists of following five steps. First, to segment pulmonary structures based on the difference of gray-level value, we select the threshold using optimal thresholding. Second, we separate the thorax from the background air and then the lungs and airways from the thorax by applying the inverse operation of 2D region growing in chest CT images. To eliminate non-pulmonary structures which has similar intensities with the lungs, we use 3D connected component labeling. Third, we segment the trachea and left and right mainstem bronchi using 3D branch-based region growing in chest CT images. Fourth, we can obtain accurate lung boundaries by subtracting the result of third step from the result of second step. Finally, we select the threshold in accordance with histogram analysis and then segment radio-dense pulmonary vessels by applying gray-level thresholding to the result of the second step. To evaluate the accuracy of proposed method, we make a visual inspection of segmentation result of lungs, airways and pulmonary vessels. We compare the result of the conventional region growing with the result of proposed 3D branch-based region growing. Experimental results show that our proposed method extracts lung boundaries, airways, and pulmonary vessels automatically and accurately.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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