• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권8호
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• pp.964-973
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• 1999

본 논문에서는 퍼지 트리플을 사용하는 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 이미지 내 객체들 사이의 공간 관계는 내용 기반 이미지 검색을 위해 사용되는 주요한 속성들 중의 하나이다. 그러나, 기존의 트리플을 이용한 이미지 검색 시스템들은 개념 기반 검색 방법을 지원하지 못하고, 방향들 사이의 근사 정합을 처리하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 개념 기반 정합과 근사 정합을 지원하는 퍼지 트리플을 이용한 이미지 검색 방법을 제안한다. 개념 기반 정합을 위해서는 퍼지 소속성 집합으로 이루어진 시소러스가 사용되며, 근사 정합을 위해서는 방향들 사이의 관계를 정량화 하기 위한 k-weight 함수가 각각 이용된다. 이 두 가지 정합은 퍼지 트리플 간의 퍼지 정합을 통하여 균일하게 지원될 수 있다. 본 논문에서는 또한, 개념 기반 정합과 근사 정합에 대한 검색 효과를 정량적으로 평가하는 작업을 수행한다. Abstract This paper proposes an inexact and a concept-based image match technique based on fuzzy triples. The most general method adopted to index and retrieve images based on this spatial structure may be triple framework. However, there are two significant drawbacks in this framework; one is that it can not support a concept-based image retrieval and the other is that it fails to deal with an inexact match among directions. To compensate these problems, we develope an image retrieval technique based on fuzzy triples to make the inexact and concept-based match possible. For the concept-based match, we employ a set of fuzzy membership functions structured like a thesaurus, whereas for the inexact match, we introduce k-weight functions to quantify the similarity between directions. In fuzzy triples, the two facilities are uniformly supported by fuzzy matching. In addition, we analyze the retrieval effectiveness of our framework regarding the degree of the conceptual matching and the inexact matching.

• 대한원격탐사학회지
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• 제12권1호
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• pp.43-59
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• 1996

이 연구는 수치사진측량의 기본과정 중의 하나인 입체영상 표정에서 관계영상정합 (relational matching)을 이용한 초기 근사값 결정에 관한 연구를 목적으로 한다. 수치입체영상에 대한 상호표정(relative orientation)을 자동화하기 위한 연구가 수치사진측량(Digital Photogrammetry) 및 컴퓨터 비젼(Computer Vision) 분야에서 많이 이루어져 왔다. 그러나 현재 까지의 자동화된 상호표정에 있어서는 초기 근사값 산정에 의한 문제가 제약조건이 되어 왔으므 로, 보다 일반적인 적용을 목적으로 관계영상정합이 제안되고 이에 대해 연구가 시작되었다. 이 연구에서는 특수한 관계설정(relational description)을 사용하여, 초기 근사값을 결정하는 보다 유연한 방법이 제시되고 적용되었으며, Cost 함수를 평가함수(evaluation fuction)로 적용하였다. 본 연구에서 제시된 관계정합방법에 일부로서 매칭오류(mismatch) 탐색과정을 부가하였다. 또 한, 반복적인 형태, 파단선, 사각지역 등이 다수 포함되어 있는 도심지의 영상에 대해 적용하므르 서 본 연구에서 제시된 관계영상정합이 실제 적용가능하다는 것을 입증하였다. 영상정합의 분야에서의 관계영상정합에 대한 이 연구는 기존의 영상정합법에 대한 장단점을 도 출하였으며, 수치사진측량 분야에서의 관계영상정합의 응용과 개발에 대한 향후의 연구방향을 제 시하였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2004년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.25-31
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• 2004

항공사진을 이용하여 도로의 3차원 위치정보를 취득하기 위해서는 도로지역에 대한 정확한 매칭 기법이 필요하다. 본 연구에서는 도로 노면표식의 형상정보와 공간관계를 이용하여 도로 노면표식을 추출하고, 추출된 노면표식의 공간관계를 비교하여 입체항공영상에서 매칭을 수행하는 즉, 관계형 매칭 기법을 제안하였다. 관계형 매칭은 개체에 대한 고수준의 묘사와 부정확한 매칭에 대한 해결책이 요구되어 진다. 또한 최종 결과물에 대한 충분한 검증을 필요로 한다. 본 연구에서는 도로 노면표식의 형상정보를 계산하여 개체를 묘사하였고, 부정확한 매칭에 대한 해결책을 제안하였으며, 도로지역이 평평하다는 성질을 이용하여 최종결과에 대한 검증을 수행하였다. 본 연구의 정확도는 시각적인 평가와 수치사진 측량시스템을 통해 얻은 참고자료와의 비교를 통해 수행하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1044-1049
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• 2006

Multiple sequence alignment is a method to compare two or more DNA or protein sequences. Most of multiple sequence alignment tools rely on pairwise alignment and Smith-Waterman algorithm to generate an alignment hierarchy. Therefore, in the existing multiple alignment method as the number of sequences increases, the runtime increases exponentially. In order to remedy this problem, we adopted a parallel processing suffix tree algorithm that is able to search for common subsequences at one time without pairwise alignment. Also, the cross-matching subsequences triggering inexact-matching among the searched common subsequences might be produced. So, the cross-matching masking process was suggested in this paper. To identify the function of the clusters generated by suffix tree clustering, BLAST and CDD (Conserved Domain Database)search were combined with a clustering tool. Our clustering and annotating tool consists of constructing suffix tree, overlapping common subsequences, clustering gene sequences and annotating gene clusters by BLAST and CDD search. The system was successfully evaluated with 36 gene sequences in the pentose phosphate pathway, clustering 10 clusters, finding out representative common subsequences, and finally identifying functional domains by searching CDD database.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.851-856
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• 2005

The DNA and protein data of diverse species have been daily discovered and deposited in the public archives according to each established format. Database systems in the public archives provide not only an easy-to-use, flexible interface to the public, but also in silico analysis tools of unidentified sequence data. Of such in silico analysis tools, multiple sequence alignment [1] methods relying on pairwise alignment and Smith-Waterman algorithm [2] enable us to identify unknown DNA, protein sequences or phylogenetic relation among several species. However, in the existing multiple alignment method as the number of sequences increases, the runtime increases exponentially. In order to remedy this problem, we adopted a parallel processing suffix tree algorithm that is able to search for common subsequences at one time without pairwise alignment. Also, the cross-matching subsequences triggering inexact-matching among the searched common subsequences might be produced. So, the cross-matching masking process was suggested in this paper. To identify the function of the clusters generated by suffix tree clustering, BLAST was combined with a clustering tool. Our clustering and annotating tool is summarized as the following steps: (1) construction of suffix tree; (2) masking of cross-matching pairs; (3) clustering of gene sequences and (4) annotating gene clusters by BLAST search. The system was successfully evaluated with 22 gene sequences in the pyrubate pathway of bacteria, clustering 7 clusters and finding out representative common subsequences of each cluster

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권10호
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• pp.851-859
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• 2005

정규 상호 상관 (상관계수)은 입자영상유속계(PIV) 분석에서 형태 분석을 위한 가장 정확하고 적합한 척도이다. 그러나 상관계수는 주파수 영역에서 그에 상당하는 간단한 수식 표현이 없기 때문에, 빠르지만 부정확한 척도들이 종종 이용된다. 이러한 척도 중에서 선정된 세 가지 방법과 상관계수법을 상호 비교하였다. 그 결과 상관계수법을 제외한 나머지 척도들은 모두 종종 부정확한 결과를 도출함을 알 수 있었다. 그러나 상관계수법은 계산 시간이 많이 걸린다는 단점을 지니고 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 상관계수법을 계산하는 빠르고 정확한 방법을 제시하였다. 이 방법은 상관계수의 분산을 계산하는 Fn 알고리듬과 분모를 계산하는 순차가감법을 결합한 것이다. 시험 결과 이 방법은 상관계수를 빠르고 정확하게 계산할 수 있음을 보였다.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제2권1호
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• pp.26-32
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• 2015

Purpose When a surgeon examines the morphology of skull of patient, locations of craniometric landmarks of 3D computed tomography(CT) volume are one of the most important information for surgical purpose. The locations of craniometric landmarks can be found manually by surgeon from the 3D rendered volume or 2D sagittal, axial, and coronal slices which are taken by CT. Since there are many landmarks on the skull, finding these manually is time-consuming, exhaustive, and occasionally inexact. These inefficiencies raise a demand for a automatic localization technique for craniometric landmark points. So in this paper, we propose a novel method through which we can automatically find these landmark points, which are useful for surgical purpose. Materials and Methods At first, we align the experimental data (CT volumes) using Frankfurt Horizontal Plane (FHP) and Mid Sagittal Plane(MSP) which are defined by 3 and 2 cranial landmark points each. The target landmark of our experiment is the anterior nasal spine. Prior to constructing a statistical cubic model which would be used for detecting the location of the landmark from a given CT volume, reference points for the anterior nasal spine were manually chosen by a surgeon from several CT volume sets. The statistical cubic model is constructed by calculating weighted intensity means of these CT sets around the reference points. By finding the location where similarity function (squared difference function) has the minimal value with this model, the location of the landmark can be found from any given CT volume. Results In this paper, we used 5 CT volumes to construct the statistical cubic model. The 20 CT volumes including the volumes, which were used to construct the model, were used for testing. The range of age of subjects is up to 2 years (24 months) old. The found points of each data are almost close to the reference point which were manually chosen by surgeon. Also it has been seen that the similarity function always has the global minimum at the detection point. Conclusion Through the experiment, we have seen the proposed method shows the outstanding performance in searching the landmark point. This algorithm would make surgeons efficiently work with morphological informations of skull. We also expect the potential of our algorithm for searching the anatomic landmarks not only cranial landmarks.