바둑에서의 사활문제는 컴퓨터바둑을 구현하기 위해 극복되어야 하는 기본적인 문제이다. 그것을 해결하기 위한 중요 고려 사항은 흑백 대국자 간에 누가 둘러싸고 있고 또는 둘러싸여 있는지를 파악하는 것이다. 흑백 그룹간의 경계선을 알아내기 위해 세력함수와 외곽선 추적 알고리즘을 적용하였다. 여러 외곽선 추적 알고리즘 중에서 무어의 이웃 추적을 적용하면 경계선을 생성할 수 있음을 알아냈으며, 아울러 게임트리의 탐색공간을 획기적으로 줄일 수 있는 가능성을 제시했다.
In this paper, a parallel cell contour line extraction algorithm using CUDA, which has no inner contour lines, is proposed. The contour of a cell is very important in a cell image analysis. It could be obtained by a conventional serial contour tracing algorithm or parallel morphology operation. However, the cell image has various damages in acquisition or dyeing process. They could be turn into several inner contours, which make a cell image analysis difficult. The proposed algorithm introduces a min-max coordinates table into each CUDA thread block, and removes the inner contour in parallel. It is 4.1 to 7.6 times faster than a conventional serial contour tracing algorithm.
This paper describes a new method to eliminate the baseline wander for ECG based on waveform morphology analysis. This method uses the descending slope tracing waves[3] to separate the baseline wander from ECG and approximates the separated baseline wander to a corresponding approximated S-waves contour, and finally, subtracts the approximated S-waves contour from the original ECG. To verify its efficacy and validity in practical applications, this method has been applied to MIT/BIH database and compares this method with the other method employing the ascending slope tracing waves to remove a baseline from ECG[4].
본 논문에서는 임베디드 시스템에 활용할 수 있는 고속의 손동작 인식 알고리즘을 제안한다. 기존의 손동작 인식 알고리즘은 손의 윤곽선을 구성하는 모든 점을 추출하는 윤곽선 추적 과정의 계산복잡도가 높기 때문에 임베디드 시스템, 모바일 디바이스와 같은 저성능의 시스템에서의 활용에 어려움이 있었다. 제안하는 알고리즘은 윤곽선 추적 알고리즘을 사용하는 대신 동심원 추적을 응용하여 추상화된 손가락의 윤곽선을 추정한 다음 특징을 추출하여 손동작을 분류한다. 제안된 알고리즘은 평균 인식률은 95%이고 평균 수행시간은 1.29ms로서 기존의 윤곽선 추적 방식을 사용하는 알고리즘에 비해 최대 44%의 성능향상을 보였고 임베디드 시스템, 모바일 디바이스와 같은 저성능의 시스템에서의 활용가능성을 확인하였다.
심전도의 기저선 변동은 심전도의 P-파 및 Q,-, R-, S-파를 검출하기 어렵게 하는 원인이 된다. 본 연구에서는 기울기추적파를 이용하여 심전도의 기저선 변동을 제거하는 두 가지 방법에 대하여 제시하고 비교하였다. 첫 번째 방법은 이미 제안된 것으로 상승기울기에 의한 기울기추적파를 이용하여 기저선을 제거하는 방법이고 둘째 방법은 제안할 근사적인 S파의 궤적을 적용하는 방법이다. 이 두 가지 방법 모두 기울기추적파를 이용한 방법이지만, 전자는 상승기울기 추적파와 ECG와의 차신호를 구하는 방법이고, 후자는 하강기울기 추적파에서 얻은 근사적인 S파의 궤적을 이용하여 기저선을 제거하는 방법이다. 이 방법들을 판별하기 위하여 MIT/BIH 데이터베이스의 심전도를 대상으로 실험하였다.
This paper performed a comparative study on contour tracing based thinning algorithms. These algorithms are widely used for extracting skeleton due to its superiority to other techniques in processing speed to perform comparison. We selected general eight images consisted of fingerprints, characters, and figures. According to experimental results, we compared each algorithm in performance and ability made skeleton.
본 논문은 기존의 세선화 알고리즘이 갖는 문제점의 하나인 잡음을 해결하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 세선화 알고리즘은 Pavlidis에 의해 제안된 방식을 근간으로 하였으며,외곽추적을 수행할때 제안된 $3{\times}3$ 마스크로부터 잡음을 판별해 낼 수 있도록 하였다. 그리고, 추적이 완료되면 자동적으로 잡음이 제거되도록 하였다. 이 방법을 구현시켜 얻어진 세선화 결과는 잡음이 없는 경우와 유사한 형태를 보이고 있으며, 잡음이 있는 경우에 비해 간략화된 구조르 갖음을 알수가 있다. 이와같은 결과는 인식단계의 구성요소들이 간략화 될수 있는 근거를 제공하여 주게 된다.
A recent study for tracing the profiles of supersonic axisymmetric Minimum Length Nozzle with uniform and parallel flow at the exit section, the stagnation temperature is taken into account. The aim of this work is to add optimization algorithm to the supersonic nozzle design in order to get the optimum nozzle shape. The comparisons of the nozzle contours based on the method of characteristics are presented. The specific heats and their ratio vary with the stagnation temperature when this temperature of a perfect gas increases. An application is made for air in a supersonic nozzle.
Intravascular ultrasound images of coranary artery contain very important informations on heart disease. The intimal contours on the image show informations and data to examine intravascular problems of patients. A new computation algorithm to detect the intimal and adventitial contours from the intravascular images was developed. An Image processing on gray level image was used. It uses arrays of pixels in each radial lines on the images. A "Robert" filter was adopted at first step for one dimensional image processing. Some other calculation techniques were developed to inclose the accuracy of automatically detected contours. The standard contour data to compare with automatically detected contour data were obtained through manually tracing by experienced cardiological medical doctors. The result of the new algorithm shows high accuracy of 80 % matching with the standard contour data.
In this paper, we propose a stroke matching method for the off-line recognition of handprinted Hangul. In this method, the preprocessing steps such as position normalization, contour tracing and thinning are carried out first. Then, after extracting features such as the firection component distribution of contour, the direction component distribution of skeleton, and the distribution of structural feature points, strokes are extracted and matched based on the midpont distribution of the direction and the length of each stroke. In order to reduce the recognition time, a preliminary classification based on the direction component distribution features of the contour is performed. In order to domonstrate the performance of the proposed method, experiments with 520 most frequently used Hangul were performed, and 90.7% of correct recognition rate and 0.46second of recognition time per one character has been obtained. This results reveal that the proposed method can absorb effectively the noise in input character and the variations of stroke slant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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