• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권1호
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• pp.95-104
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• 2006

Gradient vector flow(GVF) snake 또는 active contour 모델은 영상 분할에서 훌륭한 성능을 보여준다. 그러나 기존의 snake 모델에는 제한된 캡쳐 영역과 요면으로의 느린 진행과 같은 문제점들이 존재한다. 본 논문은 주변의 필드로부터 외부장(external force field)을 확장시키고 변형된 평탄화기법을 이용하여 확장된 필드를 정규화 함으로서 GVF snake 모델의 성능을 개선시키는 새로운 방법을 제시한다. 시뮬레이션을 위해 사용된 U자 모양 이미지에서의 결과는 제안된 방법이 좀 더 큰 캡쳐 영역을 갖고 기존의 GVF snake 모델에 비하여 요면으로 빠르게 진행하는 것이 가능함을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권4호
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• pp.303-308
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• 2010

본 논문에서는 기울기 벡터장과 조건부 엔트로피를 결합한 의료영상 정합 방법을 제안한다. 정합 방법은 조건부 확률의 엔트로피에 기반한 측도를 수행한다. 먼저 공간적 정보를 얻기 위해 윤곽선 정보의 방향을 제공하는 기울기 정보인 기울기 벡터장을 계산한다. 다음으로 주어진 두 영상에서 픽셀의 밝기정보와 에지정보를 결합하여 조인트 히스토그램을 계산하여 조건부 엔트로피를 구하고, 이것을 두 영상의 정합측도로 사용한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 자기공명 영상과 변환된 컴퓨터단층촬영 영상에 기존 방법인 상호정보기반의 측도, 조건부 엔트로피만을 사용한 측도와 비교 실험을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 최적화 방법들 보다 더 빠르고 정확한 정합임을 알 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권2호
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• pp.439-445
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• 2007

GVF can solve two difficulties with Snakes that are on setting initial contour and have a hard time processing into boundary concavities. But GVF takes much longer computation time than the existing Snakes because of their edge map and partial derivatives. Therefore this paper analyzed the computation time between GVF and Snakes. As a simulation result, both algorithms took almost similar computation time in simple image. In real images, GVF took about two times computation than Snakes.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.478-480
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• 2002

영상 분할은 임상에서의 진단과 분석 및 3차원 가시화를 위해 선행되어야 할 필수 과정이다. 의료영상은 영상이 가지는 데이터 자체의 고유한 제약들과 해부학적 변이성 때문에 영상분할에 어려움이 있다. 본 논문에서는 의료영상의 분할을 위해 스네이크의 새로운 외부 힘으로 Gradient Vector Flow(GVF)를 이용한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 의료영상에서 에지 맵(edge map)을 구하고, GVF을 계산하여 스네이크의 경계선과 같이 관심 있는 특징의 에너지 함수가 최소가 되는 GVF 스네이크(snake)를 구한다. 제안된 방법을 초음파영상과 자기공명영상 같은 의료영상의 분할에 적용한 결과 기존의 스네이크와 달리 잡음이나 오목한 부분이 있는 객체들을 성공적으로 분할하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권2호
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• pp.101-107
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• 2002

이 논문에서는 자기공명심장영상에서 내벽과 외벽의 추출을 위한 반자동 분할 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 Generalized gradient vector flow snake와 초기 윤곽선 예측 과정을 기반으로 한다. 특히 이 알고리즘은 내벽과 외벽의 공간적인 특설을 이용하며 Cross profile correlation matching (CPCM)을 사용한다. 현재 공간에서의 이전 시간에 관계된 영상과 현재 시간에서의 공간에 관계된 영상을 사용하여 초기 윤곽선 예측을 더욱 효과적으로 수행하였다. Multislice와 multiphase의 Siemens와 GE. Medinus 자기공명심장영상을 사용하여 실험하였고 많은 영상들에 대해 충분히 만족할만한 결과를 얻었다. 그리고 분할한 결과로 quantitative analysis를 수행하였고 시각적으로 보여주었다. 개발된 소프트웨어는 Visual C++을 사용하여 windows 환경의 응용프로그램으로 개발되었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.231-237
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• 2024

뇌손상에서 생존자의 경우 지속적인 장애를 유발하고 뇌출혈에 따른 경막외 혈종(EDH) 및 경막하 혈종(SDH)은 주요 임상 질환 중 하나라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 컴퓨터단층검사(CT; Computed Tomography) 영상을 기반으로 뇌출혈에 따른 혈종을 자동 분할하고 3차원으로 모델링하고자 하였다. 혈종의 자동 분할을 위해서 개선된 GVF(gradient vector flow) 알고리즘을 구현하였다. 영상으로부터 경사 벡터를 계산과 반복계산을 거친 후 자동 분할을 하고 분할 좌표를 이용해서 3차원 모델을 생성하였다. 실험결과, 혈종의 경계에 대해서 정확하게 분할 성공하였다. 경계 부분과 얇은 혈종부분에서도 결과가 좋은 것으로 나타났고, 3차원 모델을 통해서 여러 방향에서 혈종의 강도, 확산 방향, 면적 등을 알 수 있었다. 본 연구에서 개발 한 뇌출혈 부위의 평면정보와 3차원 모델은 의료진에게 보조적인 진단자료로서 활용 될 수 있을 것으로 판단한다.

• 대한수학회지
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• 제55권1호
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• pp.161-174
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• 2018

The aim of this article is to study the k-almost Ricci soliton and k-almost gradient Ricci soliton on contact metric manifold. First, we prove that if a compact K-contact metric is a k-almost gradient Ricci soliton, then it is isometric to a unit sphere $S^{2n+1}$. Next, we extend this result on a compact k-almost Ricci soliton when the flow vector field X is contact. Finally, we study some special types of k-almost Ricci solitons where the potential vector field X is point wise collinear with the Reeb vector field ${\xi}$ of the contact metric structure.

• Korean Journal of Mathematics
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• 제27권3호
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• pp.691-705
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• 2019

In the present paper is to classify Beta-almost (${\beta}$-almost) Ricci solitons and ${\beta}$-almost gradient Ricci solitons on almost $CoK{\ddot{a}}hler$ manifolds with ${\xi}$ belongs to ($k,{\mu}$)-nullity distribution. In this paper, we prove that such manifolds with V is contact vector field and $Q{\phi}={\phi}Q$ is ${\eta}$-Einstein and it is steady when the potential vector field is pointwise collinear to the reeb vectoer field. Moreover, we prove that a ($k,{\mu}$)-almost $CoK{\ddot{a}}hler$ manifolds admitting ${\beta}$-almost gradient Ricci solitons is isometric to a sphere.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권3호
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• pp.225-232
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• 2023

Owing to advancements in intelligent transportation systems (ITS) and artificial-intelligence technologies, various machine-learning models can be employed to simulate and predict the number of traffic accidents under different weather conditions. Furthermore, we can analyze the relationship between weather and traffic accidents, allowing us to assess whether the current weather conditions are suitable for travel, which can significantly reduce the risk of traffic accidents. In this study, we analyzed 30000 traffic flow data points collected by traffic cameras at nearby intersections in Washington, D.C., USA from October 2012 to May 2017, using Pearson's heat map. We then predicted, analyzed, and compared the performance of the correlation between continuous features by applying several machine-learning algorithms commonly used in ITS, including random forest, decision tree, gradient-boosting regression, and support vector regression. The experimental results indicated that the gradient-boosting regression machine-learning model had the best performance.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.335-345
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• 2011

본 논문에서는 레벨 셋 방법을 이용하여 영상분할을 수행하는데 필요한 새로운 하이브리드 속도함수를 제안한다. 새롭게 제안하는 속도함수는 정확한 분할 결과를 위하여 영상의 객체가 가지고 있는 영역정보와 윤곽선정보를 함께 이용한다. 영역정보는 관심이 있는 물체영상내의 픽셀들의 밝기에 대한 확률분포의 정보를 이용하였고, 윤곽선정보는 영상의 에지의 기울기로부터 주어지는 기울기 벡터장을 이용하였다. 제안된 방법을 이용한 분할결과의 정확성을 확인하기 위하여 가상영상과 실제 사용되는 의료영상에 대하여 다양한 실험을 실시하고, 분할된 결과를 통하여 제안된 방법의 우수성을 입증하였다.