• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2216-2219
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• 2003

Accurate speech region detection and automatic syllable segmentation is important part of speech recognition system. In automatic speech recognition system, they are needed for the purpose of accurate recognition and less computational complexity, In this paper, we Propose improved syllable segmentation method using ramp edge detection method and residual signal Peak energy. These methods were used to ensure accuracy and robustness for endpoint detection and syllable segmentation system. They have almost invariant response to various background noise levels. As experimental results, we obtained the rate of 90.7％ accuracy in syllable segmentation in a condition of accurate endpoint detection environments.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제11권2호
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• pp.41-47
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• 2007

A fine segmentation algorithm is proposed for extracting objects in an image, which have both weak boundaries and highly non-convex shapes. The image has simple background colors or simple object colors. Two concepts, geometric attraction-driven flow (GADF) and edge-regions are combined to detect boundaries of objects in a sub-pixel resolution. The main strategy to segment the boundaries is to construct initial curves close to objects by using edge-regions and then to make a curve evolution in GADF. Since the initial curves are close to objects regardless of shapes, highly non-convex shapes are easily detected and dependence on initial curves in boundary-based segmentation algorithms is naturally removed. Weak boundaries are also detected because the orientation of GADF is obtained regardless of the strength of boundaries. For a fine segmentation, we additionally propose a local region competition algorithm to detect perceptible boundaries which are used for the extraction of objects without visual loss of detailed shapes. We have successfully accomplished the fine segmentation of objects from images taken in the studio and aphids from images of soybean leaves.

• Advances in concrete construction
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• 제11권2호
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• pp.111-126
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• 2021

Concrete cracking due to brittle tension strength significantly prevents fully utilization of the materials for "flexural-shear failure" type shear walls. Theoretical and experimental studies applying fiber reinforced concrete (FRC) have achieved fruitful results in improving the seismic performance of "flexural-shear failure" reinforced concrete shear walls. To come to an understanding of an optimal design strategy and find common performance prediction method for design methodology in terms to FRC shear walls, seismic performance on shear walls with PVA and steel FRC at edge columns and plastic region are compared in this study. The seismic behavior including damage mode, lateral bearing capacity, deformation capacity, and energy dissipation capacity are analyzed on different fiber reinforcing strategies. The experimental comparison realized that the lateral strength and deformation capacity are significantly improved for the shear walls with PVA and steel FRC in the plastic region and PVA FRC in the edge columns; PVA FRC improves both in tensile crack prevention and shear tolerance while steel FRC shows enhancement mainly in shear resistance. Moreover, the tensile strength of the FRC are suggested to be considered, and the steel bars in the tension edge reaches the ultimate strength for the confinement of the FRC in the yield and maximum lateral bearing capacity prediction comparing with the model specified in provisions.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.827-828
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• 2008

Blur identification is the first and the most important step of restoring images. Edge region of the image usually conveys important information of blur parameters. In this paper we propose a region-based edge extraction method for estimating point-spread-function (PSF). As a result, the proposed method can detect the starting and the ending points of a step response, and provides the PSF parameters to the restoration process.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.126-129
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• 2008

In this paper, we proposed a method extracting an object from background of the satellite image. The image segmentation techniques have been widely studied for the technology to segment image and to synthesis segment object with other images. Proposed algorithm is to perform the edge detection of a selected object using genetic algorithm. We segment region of object based on detection edge using watershed algorithm. We separated background and object in indefinite region using gradual region merge from segment object. And, we make GUI for the application of the proposed algorithm to various tests. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, several analysis on the satellite images are performed.

• Current Optics and Photonics
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• 제3권3호
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• pp.220-226
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• 2019

A novel speckle-shifting ghost imaging (SSGI) technique is proposed in this paper. This method can effectively extract the edge of an unknown object without achieving its clear ghost image beforehand. However, owing to the imaging mechanism of SSGI, the imaging result generally contains serious noise. To solve the problem, we further propose a simple and effective method to remove noise from the speckle-shifting ghost image with a connected-region labeling (CRL) algorithm. In this method, two ghost images of an object are first generated according to SSGI. A threshold and the CRL are then used to remove noise from the imaging results in turn. This method can retrieve a high-quality image of an object with fewer measurements. Numerical simulations are carried out to verify the feasibility and effectiveness.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.9-16
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• 2006

본 논문에서는 최대 기울기 차이(maximum gradient difference, MGD)를 이용한 효과적인 문자 분할과 문자 영역을 강조하기 위한 적응적 오차 확산법을 제안한다. 스캔 라인을 따라 기울기를 계산하고, 잠재적 문자 영역을 융합하기 위해 국부적 윈도우 내에 MGD 값을 채운다. 노이즈 필터링을 거친 후, 배경에는 기존 오차 확산법, 문자에는 경계 향상 오차 확산법을 적용한다. 서로 다른 하프토닝 알고리즘의 사용으로 눈에 거슬리는 결함이 발생하기 때문에 경계 결함을 줄이기 위해 단계적 팽창(gradual dilation)을 적용한다. 단계적으로 팽창된 문자 영역(gradually dilated to저 region, GDTR)에 기반한 샤프닝(sharpening)은 문자 영역의 경계에서 연속적으로 점이 찍히는 것을 막을 수 있다. 제안한 적응적 오차 확산법은 일반적인 오차 필터를 이용하여 경계 향상 정도를 조절할 수 있는 칼라 하프토닝 방법이다. 경계 향상 정도와 색차를 분석하여 경계 향상 계수를 정하고, 경계 향상 오차 확산법의 사용으로 인해 점이 찍히지 않는 결함을 줄이기 위하여 추가적인 오차 요소를 반영하였다. 스캔한 영상을 제안한 방법을 이용하여 하프토닝하면 배경의 변화 없이 문자 부분이 선명한 결과를 얻을 수 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.123-131
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• 2008

한의학에서 혀의 상태는 인체 내부의 생리적 병리적 변화와 같은 건강 상태를 진단하는 중요한 지표로 활용된다. 혀의 상태를 진단하는 방법(설진)은 편리할 뿐 아니라 비침습적이므로, 한의학에서 널리 활용되고 있다. 하지만, 설진은 광원이나 환자의 자세, 의사의 건강 조건과 같은 검사 환경에 따라 많은 영향을 받는다. 객관적이고 표준화된 진단을 위한 자동 설진 시스템을 개발하기 위하여 촬영된 얼굴 영상으로부터 혀를 영역분할하고 설태를 분류하는 것은 필수적이지만 혀와 입술, 입 근처의 피부색이 서로 유사하므로 쉽지 않은 일이다. 제안된 방법은 전처리 과정과 영역분할, 혀의 구조로부터 발생하는 음영 영역의 지역 최소값 위치 검색, 지역 최소값의 교정, 컬러의 차이를 최대로 하는 위치를 찾는 컬러 경계면 탐색, 척의 기하적인 특성에 일치하는 경계면 선택, 경계면 평활화로 구성되어 있으며, 여기서 전처리 과정은 계산량의 감소를 위한 부 표본화, 히스토그램 평활화, 경계면 강화를 수행한다. 이러한 시스템적인 과정을 거치면, 영역분할된 혀를 획득할 수 있게 된다. 제안된 방법으로 분할된 영역은 초과적으로 혀가 아닌 영역을 제외해 낼 뿐 아니라 정확한 진단을 위해 중요한 정보를 제공함을 한의사의 진단 유효도 평가점수를 통해 확인할 수 있었다. 제안된 방법은 진단의 객관화와 표준화에 기여할 뿐만 아니라 u-Healthcare 시스템에도 활용 가능하다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.225-230
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• 2011

본 논문에서는 깊이정보에 기반한 watershed와 영역병합 알고리즘을 이용한 얼굴영역 분할 방법을 제안하였다. 얼굴영역 검출은 영역 분할 단계, 초기 화소 영역 검출 단계, 영역 병합의 세 단계로 구성된다. 입력된 컬러 영상은 제안된 알고리즘에 의해 균일한 작은 영역들로 분할된다. 색도정보와 에지 구속 조건을 사용하여 균일한 영역들을 결합함으로써 얼굴영역을 검출한다. 제안한 알고리즘은 색도정보나 에지정보만을 사용하는 기존 방법에서의 문제점을 해결하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며 정확한 얼굴 영역을 분할할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.283-289
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• 2006

현재 영상분할은 사용자가 원하는 영상을 분할하고, 분할된 객체에 다른 영상을 합성하는 기술에 대해 많은 연구가 진행되어왔다. 본 논문에서는 점진적 영역병합과 유전자 알고리즘을 이용하여 새로운 반자동 영상 분할방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 사용자가 원하는 객체를 선정한 후, 유전자 알고리즘을 이용해 객체의 경계를 검색한다. 검색된 경계를 기반으로 분수령 알고리즘을 이용하여 사용자가 원하는 객체의 영역을 분할하였다. 분할된 객체에서 불명확한 영역들을 점진적 영역 병합으로 배경과 객체를 분리하였다. 그리고, 알고리즘 개발을 효과적으로 수행하기 위해 GUI기반의 인터페이스를 만들어 사용자가 원하는 값을 적용할 수 있게 하였다. 실험에서는 제한된 방법의 우수성 입증을 위하여 다양한 영상을 분석하였다.