• 제목/요약/키워드: MRF model

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유전자적 완화법에 의한 자기이항모형의 파라미터 추정과 질감 영상분할 (Parameter Estimation of Auto-Binomial Model using Selectionist Relaxation for Segmentation of Texture Images)

  • 이승우;김황수;박영철
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제28권3호
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    • pp.298-304
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    • 2001
  • Markov 랜덤 필드(MRF)를 이용한 질감 영상의 영역분할을 각 영역을 기술해줄 수 있는 제대로 된 파라미터들을 찾는 것이 가장 중요하다. 종래에는 입력영상의 질감 영역의 수와 그 형태 등을 초기에 적당히 가정하여 파라미터를 찾는 방법을 써왔는데 실제 영상에는 잘 맞지 않았다. 최근에 완화법(Relaxation)을 이용하여 MRF의 파라미터를 찾는 방법이 제안[8]되었는데 오직 일반화된 Ising 모형에서만 사용가능 하였다. 본 논문에서는 비교적 자연영상에 적합한 자기이항 모형(Auto-binomial Model)에 변형된 완화법을 적용시켜 파라미터를 추정하고 질감 영상을 분할해 보았다. 그 결과 이전의 Ising 모형으로는 어려웠던 자연영산의 분할에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

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다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드 모델을 이용한 베이지안 결 분할 (Bayesian Texture Segmentation Using Multi-layer Perceptron and Markov Random Field Model)

  • 김태형;엄일규;김유신
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제44권1호
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    • pp.40-48
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    • 2007
  • 이 논문은 다중 스케일 베이지안 관점에서 다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드를 사용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론의 출력은 사후 확률을 모델링하므로 본 논문에서는 다중 스케일 웨이블릿 계수들을 다층 퍼셉트론의 입력으로 사용한다. 다층 퍼셉트론으로부터 구한 사후 확률과 MAP (maximum a posterior) 분류를 이용하여 각 스케일에서 결 분류를 수행한다. 또한 가장 섬세한 스케일에서 더 개선된 분할 결과를 얻기 위하여 모든 스케일에서 MAP 분류 결과들을 거친 스케일에서 섬세한 스케일까지 차례로 융합한다. 이런 과정은 한 스케일에서의 분류 정보와 그 인접한 보다 거친 스케일에서 얻어지는 문맥과 관련한 연역적 정보를 이용하여 MAP 분류를 행함으로써 이루어진다. 이 융합 과정에서, MRF (Markov random fields) 사전 모델이 평탄화 제한자로서 동작하고, 깁스 샘플러 (Gibbs sampler)는 MAP 분류기로서 동작한다. 제안한 분할 방법은 HMT (Hidden Markov Trees) 모델과 HMTseg 알고리즘을 이용한 결 분할 방법보다 더 좋은 성능을 보인다.

Toward Accurate Road Detection in Challenging Environments Using 3D Point Clouds

  • Byun, Jaemin;Seo, Beom-Su;Lee, Jihong
    • ETRI Journal
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    • 제37권3호
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    • pp.606-616
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    • 2015
  • In this paper, we propose a novel method for road recognition using 3D point clouds based on a Markov random field (MRF) framework in unstructured and complex road environments. The proposed method is focused on finding a solution for an analysis of traversable regions in challenging environments without considering an assumption that has been applied in many past studies; that is, that the surface of a road is ideally flat. The main contributions of this research are as follows: (a) guidelines for the best selection of the gradient value, the average height, the normal vectors, and the intensity value and (b) how to mathematically transform a road recognition problem into a classification problem that is based on MRF modeling in spatial and visual contexts. In our experiments, we used numerous scans acquired by an HDL-64E sensor mounted on an experimental vehicle. The results show that the proposed method is more robust and reliable than a conventional approach based on a quantity evaluation with ground truth data for a variety of challenging environments.

다층 비좌굴 가새골조와 등가 단자유도계의 에너지 요구량의 비교 (Comparison of Energy Demand in Multi-Story Buckling Restrained Braced Frame and Equivalent SDOF System)

  • 김진구;원영섭
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제16권2호
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    • pp.173-182
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    • 2003
  • 비선형 정적해석 및 에너지를 이용한 설계방법에서는 구조물을 등가의 단자유도계로 치환하여 해석하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 지진하중에 의한 3층, 8층, 20층 철골 모멘트저항골조(MRF), 비좌굴 가새골조(BRBF)와 힌지접합 비좌굴 가새골조 (DTBF) 구조물의 에너지 요구량을 등가 단자유도계 시스템(ESDOF)의 에너지 요구량과 비교하여 등가단자유도계로 치환하는 방법의 타당성을 검토하였다 입력에너지와 이력에너지를 산정하기 위하여 연암 지반, 연약한 토사, 단층 근처의 지반에서 계측된 60개의 지진을 사용하였으며, 모드 질량계수가 0.8보다 작은 경우 ESDOF로 변환할 때 고차모드의 효과를 고려하였다. 연구결과에 따르면 3층과 8층 MRF와 DTBF에서의 이력에너지와 입력에너지는 ESDOF의 해석결과와 비교적 잘 일치하였다. 그러나 20층 BRBF에서는 ESDOF의 결과가 본 구조물의 결과를 과소평가하는 것으로 나타났다.

좌굴이 방지된 가새가 설치된 철골조 건물의 에너지 요구량 (Energy Demand in Steel Structures with Buckling Restrained Braces)

  • 최현훈;김진구
    • 한국지진공학회논문집
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    • 제7권2호
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    • pp.29-37
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    • 2003
  • 본 연구에서는 지진하중에 의하여 철골 모멘트저항골조(MRF)와 좌굴이 방지된 가새골조(BRBF) 그리고 힌지로 접합된 좌굴이 방지된 가새골조(HBRBF)에서 발생하는 층별 이력에너지의 분포에 대하여 고찰하였다. 예제 구조물의 에너지 요구량을 산정하기 위하여 다른 지반조건에서 계측된 60개의 지진기록을 사용하였다. 해석결과에 따르면 MRF와 BRBF에서의 이력에너지는 밑면에서 최대가 되고 상부층으로 갈수록 점진적으로 감소하여, 상부층에서는 부재의 이력거동이 거의 발생하지 않았다. 그러나 HBRBF에서의 층별 이력에너지는 구조물의 높이에 따라 상대적으로 균등하게 분포하였으며, 이러한 경우 손상이 한 층에 집중적으로 발생하지 않아 다른 시스템에 비하여 보다 바람직하다고 할 수 있다. 연암 지반, 연약한 토사, 단층 근처의 지반 조건에 따른 에너지의 분포형태는 거의 동일하게 나타났다.

교반 탱크 내 회전 유동의 CFD 해석 연구 (A Study on CFD Simulation of Rotational Flow in Stirred Tanks)

  • 조찬영;남진현;신동훈;정태용
    • 대한설비공학회:학술대회논문집
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    • 대한설비공학회 2009년도 하계학술발표대회 논문집
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    • pp.1406-1411
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    • 2009
  • Stirred tanks are widely used in various industries for mixing operations and chemical reactions for single- or multi-phase fluid systems. In this study, a numerical study was conducted to predict the mixing characteristics in a simple stirred tank. The flow in the model stirred tank was calculated utilizing the multiple reference frame (MRF) and the sliding mesh (SM) capabilities of a commercial CFD code (Fluent 6.2). The results of the flow simulation were analyzed in terms of the mixing efficiency, and the applicability of MRF and SM methods was also discussed.

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SAR Despeckling with Boundary Correction

  • Lee, Sang-Hoon
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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    • pp.270-273
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    • 2007
  • In this paper, a SAR-despeck1ing approach of adaptive iteration based a Bayesian model using the lognormal distribution for image intensity and a Gibbs random field (GRF) for image texture is proposed for noise removal of the images that are corrupted by multiplicative speckle noise. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel types as states of molecules in a lattice-like physical system. The iterative approach based on MRF is very effective for the inner areas of regions in the observed scene, but may result in yielding false reconstruction around the boundaries due to using wrong information of adjacent regions with different characteristics. The proposed method suggests an adaptive approach using variable parameters depending on the location of reconstructed area, that is, how near to the boundary. The proximity of boundary is estimated by the statistics based on edge value, standard deviation, entropy, and the 4th moment of intensity distribution.

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MRF 모델을 이용한 초음파 영상 개선 기법 (Ultrasound Image Enhancement using Markov Random Field Model)

  • 곽성훈;박은비;김호준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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    • pp.792-795
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    • 2013
  • 본 연구에서는 조영증강 의료 초음파 영상에서 조영제의 도달시간(arrival time)과 전이시간(transit time)에 관한 정보를 영상화하는 과정에서 정보의 왜곡을 개선하는 방법론을 제시한다. 간 질환 진단을 위한 파라미터 영상에서 병변 형태의 왜곡은 호흡에 의한 흔들림 현상과 노이즈의 영향에 기인한다. 본 논문에서는 이를 개선하는 방법으로서 MRF(Markov Random Field) 모델을 적용한 최적화 기법을 제안한다. 이를 위하여 Gibbs 샘플러를 적용하기 위한 에너지 함수를 정의하고 이를 기반으로 하는 영상개선 알고리즘을 구현하였다. 제안된 이론은 실제 의료진단 데이터에 적용함으로써 그 유용성을 평가하였다.

Effect of Experience, Education, Record Keeping, Labor and Decision Making on Monthly Milk Yield and Revenue of Dairy Farms Supported by a Private Organization in Central Thailand

  • Yeamkong, S.;Koonawootrittriron, S.;Elzo, M.A.;Suwanasopee, T.
    • Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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    • 제23권6호
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    • pp.814-824
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    • 2010
  • The objective of this research was to assess the effect of experience, education, record keeping, labor, and decision making on monthly milk yield per farm (MYF), monthly milk yield per cow (MYC), monthly milk revenue per farm (MRF), and monthly revenue per cow (MRC) of dairy farms supported by a private organization in Central Thailand. The dataset contained 34,082 monthly milk yield and revenue records collected from January 2004 to December 2008 on 497 farms, and information on individual farmer experience and education, record keeping, and decision making obtained with a questionnaire. Farmer experience categories were i) no experience, ii) one year, iii) two to five years, iv) six to ten years, v) eleven to fifteen years, vi) sixteen to twenty years, and vii) more than twenty years. Farmer education categories were i) no education or primary school, ii) high school, and iii) bachelor or higher degree. Record keeping categories were: i) no records and ii) kept records. Labor categories were: i) family, ii) hired people, and iii) family and hired people. Decision making categories were: i) decisions made by farmers themselves, ii) decisions made with help from government officials, and iii) decisions made with help from organization staff. The mixed linear model contained the fixed effects of year-season, farm location-farm size subclass, experience, education, record keeping, labor, and decision making on sire selection, and the random effects of farm and residual. Results showed that longer experience increased (p<0.05) monthly milk yield (MYF and MYC) and revenue (MRF and MRC). Farms that hired people produced the highest (p<0.05) monthly milk yield (MYF and MYC) and revenue (MRF and MRC), followed by farms that used family, and the lowest values were for farms that used both family and hired people. Better educated farmers produced more MYC and MRC (p<0.05) than lower educated farmers. Farms that kept records had higher MYF and MRF (p<0.05) than those without records. Although differences among farms were non-significant, farms that received help from the organization staff had higher monthly milk yield (MYF and MYC) and revenue (MRF and MRC) than those that decided by themselves or with help from government officials. These findings suggested that dairy farmers needed systematic training and continuous support to improve farm milk production and revenues in a sustainable manner.

피라미드 구조와 베이지안 접근법을 이용한 Markove Random Field의 효율적 모델링 (Efficient Methodology in Markov Random Field Modeling : Multiresolution Structure and Bayesian Approach in Parameter Estimation)

  • 정명희;홍의석
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.147-158
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    • 1999
  • 지표면에 대한 다양한 정보를 제공해 주는 원격탐사기법은 수 십년 동안 우리의 환경을 관찰하고 이해하는데 중요한 역할을 해왔다. 이러한 원격탐사 자료를 이용하는데 다양한 디지털 영상처리기법이 도입되어 자료에서 관찰되는 여러 가지 특성을 모형화하고 처리하는데 매우 유용하게 활용되어져 왔다. 화소들 간의 공간적 관계를 고려하는 Markov Random Field (MRF) 모형은 텍스처 모델링이나 영상분할 및 분류와 같은 여러 분야에서 많이 이용되는 모형으로 이것에 기초한 다양한 알고리즘이 발표되었다. 보통 원격탐사 자료는 그 크기가 매우 크고 시간적 간격을 두고 변화를 관측해 가는 경우에는 분석해야할 자료의 양이 매우 방대하다. 이러한 자료를 처리하는데 걸리는 시간은 처리해야할 자료의 양과는 비선형적 관계에 있다. 본 논문에서는 MRF를 이용하여 원격탐사 자료를 처리할 때 걸리는 시간을 단축하기 위한 방법론이 연구되었다. 이를 위해 논리적 구조로 영상을 피라미드형태로 감소하는 크기로 분석하는 multiresolution 구조가 고려되었는데 이는 연상의 거시적 특징과 미세한 특징을 효율적으로 분석할 수 있는 방법을 제공해 준다. 영상의 크기가 커질수록 파라미터 추정 또한 복잡하고 많은 시간을 요하게 된다. 본 논문에서는 이를 위해 Bayesian 방법을 이용하여 원격탐사 영상과 같은 크기가 큰 영상의 MRF 모형의 파라미터를 효율적으로 추정할 수 있는 방법에 제안되어 있다.