• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.470-472
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• 1998

본 논문에서는 노이즈와 블러링에 의해 오염된 영상의 비 지도 분할 방법을 제안한다. 본 논문에서는 Markov random field (MRF) model을 사용하는데, 이것은 오염된 여상에 처리하는데 효율적이다. MRF는 연산적으로 복잡하기 때문에 이를 해결하기 위해서 효율적이라는 것과 교통량 측정과 같은 영상 처리에 응용 가능함을 보여준다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제25권4호
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• pp.293-299
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• 2021

Purpose: To accelerate magnetic resonance fingerprinting (MRF) by developing a flexible deep learning reconstruction method. Materials and Methods: Synthetic data were used to train a deep learning model. The trained model was then applied to MRF for different organs and diseases. Iterative reconstruction was performed outside the deep learning model, allowing a changeable encoding matrix, i.e., with flexibility of choice for image resolution, radiofrequency coil, k-space trajectory, and undersampling mask. In vivo experiments were performed on normal brain and prostate cancer volunteers to demonstrate the model performance and generalizability. Results: In 400-dynamics brain MRF, direct nonuniform Fourier transform caused a slight increase of random fluctuations on the T2 map. These fluctuations were reduced with the proposed method. In prostate MRF, the proposed method suppressed fluctuations on both T1 and T2 maps. Conclusion: The deep learning and iterative MRF reconstruction method described in this study was flexible with different acquisition settings such as radiofrequency coils. It is generalizable for different in vivo applications.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권10호
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• pp.2713-2724
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• 1998

본 논문에서는 칼라 텍스쳐 영상의 MRF모델에서 새로운 파라미터 추정 방법을 제안한다. MRF모델은 RGB 칼라 면 내부의 상호작용뿐만 아니라 칼라 면들 사이의 상호작용도 고려한다. 모델에서의 파리미터들은 공간적 상호작용의 정도를 나타내며 균질한 영역들을 구별하기 위해 사용된다. 그러나 MRF모델을 기반으로 한 칼라 텍스쳐 영상 모델링은 추정해야할 파라미터 수가 너무 많다는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 계산상의 문제점을 해결하기 위해서 유전자 알고리즘을 사용한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위한 실험에서 칼라 자연 영상을 크기에 제한 없이 안정되게 영역 분할하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.395-397
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• 2000

영상 처리를 통한 수화(手話)의 인식에 있어 가장 중요한 정보는 손의 형상, 위치, 이동방향 등을 들 수 있다. 이 중 손의 형상은 세가지 정보 중 가장 중요하며, 실제로 자음과 모음, 숫자 등을 나타내는 지문자의 경우 손의 형상만으로도 인식될 수 있다. 본 논문에서는 선 처리 모델(Line Process Model)을 3차원으로 확장하여 적용한 Markov Random Field(MRF)를 사용하여 효율적으로 손의 형상을 추출하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권9호
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• pp.66-75
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• 1999

영상분할은 입력된 영상을 처리하여 유사한 화소들의 집합인 영역들로 화소들을 구분하는 작업이다. 영상분할의 결과는 영상인식의 정확성에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 마르코프 랜덤 필드(Markov random field)에 기반한 영상분할 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 잡음과 흔들림(blurring)에 강한 MRF를 이용하여 영상을 모델링 한다. HRF기반 영상분할 방법은 왜곡에 강한 반면, 정확한 파라미터의 추정이 요구된다. 그래서 , 추정방법으로 많은 파라미터를 포함하는 문제를 다루는데 효율적인 유전자 알고리즘을 사용한다. 실 영상을 가지고 수행된 실험 결과와 자동 차량 추출 시스템에의 응용결과는 제안된 방법의 효율성을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권6호
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• pp.405-412
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• 2010

기존의 배경 생성방법은 주로 시간에 따른 context만을 이용해 복잡한 환경에서는 적용하기 힘들다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 물체를 포함하지 않는 배경 영상을 생성하기 위해 시간에 따른 context와 공간에 따른 context를 융합한 새로운 배경 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 샘플링된 프레임 이미지를 m*n의 블록으로 나누고 각각의 블록을 고정 블록과 비고정 블록으로 나눈다. 비고정 블록에 대해서, 각 블록의 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 MRF 프레임워크를 이용한다. MRF 프레임워크는 영상 픽셀과 연관된 특징과 같은 context에 독립된 entity를 모델링하는데 많이 이용되는 방법으로 본 논문에서는 비고정 블록에 대한 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 이용된다. 실험결과는 제안한 방법이 기존의 시간에 따른 context만을 이용했을 경우보다 더 효율적임을 보여준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.256-261
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• 2007

본 논문은 이미지 완성(Image Completion)을 위한 근사적 에너지 최적화 알고리즘을 제안한다. 이미지 완성이란 이미지의 특정영역이 지워진 상태에서, 그 지워진 부분을 나머지 부분과 시각적으로 어울리도록 완성시키는 기법을 말한다. 본 논문에서 이미지 완성은 유사-확률적(pseudo-probabilistic) 시스템인 Markov Random Field로 모델링된다. MRF로 모델링된 이미지 완성 시스템에서 사후 확률(posterior probability)을 최대로 만드는 MAP(Maximum A Posterior) 문제는 결국 시스템의 전체 에너지를 낮추는 에너지 최적화 문제와 동일하다. 본 논문에서는 MRF의 최적화 알고리즘들 중에서 Belief Propagation 알고리즘을 이용한다. BP 알고리즘이 이미지 완성 분야에 적용될 때 다음 두 가지가 계산시간을 증가시키는 요인이 된다. 첫 번째는 완성시킬 영역이 넓어 MRF를 구성하는 정점의 수가 증가할 때이다. 두 번째는 비교할 후보 이미지 조각의 수가 증가할 때이다. 기존에 제안된 Priority-Belief Propagation 알고리즘은 우선순위가 높은 정점부터 메시지를 전파하고 불필요한 후보 이미지 조각의 수를 제거함으로써 이를 해결하였다. 하지만 우선순위를 정점에 할당하기 위한 최초 메시지 전파의 경우 Belief Propagation의 단점은 그대로 남아있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 이미지 완성을 위한 MRF 모델을 피라미드 구조와 같이 층위로 나누어 정점의 수를 줄이고, 계층적으로 메시지를 전파하여 시스템의 적합성(fitness)을 정교화 해나가는 Hierarchical Priority Belief Propagation 알고리즘을 제안한다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2010년 춘계학술대회논문집
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• pp.32-36
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• 2010

This paper dealt with the flow simulation for the optimum designed propeller for Micro Aerial Vehicle, using a commercial CFD program(FLUENT). The propeller was modeled by the Multiple Reference Frame(MRF) method. For the validation of the computational method, the flow field analysis results for the propeller were compared with the flow analysis results, which are using Xfoil, for the optimum design, and with the wind tunnel data of a similar propeller model. By these validation processes, the reliability of MRF method was confirmed.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1722-1725
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• 1997

This paper presents image analysis method using a Markov random field(MRF) model. Particulary, image esgmentation is to partition the given image into regions. This scheme is first segmented into regions, and the obtained domain knowledge is used to obtain the improved segmented image by a Markov random field model. The method is a maximum a posteriori(MAP) estimation with the MRF model and its associated Gibbs distribution. MAP estimation method is applied to capture the natural image by TMS320C80(MVP) and to realize the segmented image by a MRF model.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.109-111
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• 2002

기존의 많은 동기화 모델 중 EFSM(Extended Finite State Machine)기반 동기화 모델을 수정 보완한 MFSM(Modified Finite State Machine)을 제안한다. MFSM은 미디어간 동기화를 위한 Intermedia Synchronization 역할을 Sync Master와 Sync Slave로 나누어 기존 논문의 단점을 보완한다. 3GPP2 환경에서 멀티미디어 데이터 송수신시에 미디어 소스간에 동기화를 위해서 MRF(Media Resource Function)가 데이터를 중계하는 MFSM기반의 동기화 모델을 제안한다.