• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.965-970
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• 2013

이미지로부터 돌출 영역을 추출하는 것은 이후의 다양한 이미지 처리를 위한 사전 작업으로서 중요한 의미를 가진다. 이 논문에서는 하나의 이미지에서 각 픽셀의 돌출 값을 추정하기 위한 개선된 방법을 소개한다. 논문에서 제안되는 방법은 이전에 연구된 색상과 통계적 방법을 이용한 돌출 값 추정 방법을 개선한 방법이다. 먼저 이미지에서 픽셀들의 색상관계를 이용해 각 픽셀의 돌출 값을 계산하고, 이 값을 근거로 중심 돌출 픽셀을 추정한다. 추정된 중심 돌출 픽셀을 기준으로 가우스 가중치를 적용하여 각 픽셀의 돌출 값을 재추정하고, 통계적 돌출 값 추정에 적용할 초기 확률을 위해 각 픽셀의 돌출 여부가 결정된다. 마지막으로 각 픽셀의 돌출 값은 베이즈 확률을 사용하여 계산된다. 실험결과는 본 논문의 적용 방법이 적정한 크기의 돌출 영역을 가진 이미지에 대해 이전의 방법보다 우수한 결과를 보임을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.155-160
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• 2014

영상처리를 통한 이동 물체 인식과 화질 개선 등의 연구에서 조명 변화가 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 조명 변환에 대한 대응은 컴퓨터 비전 응용 분야에서의 중요한 관심사 중 하나이다. 조명 변화를 감지할 수 있게 되면 변화가 있는 시점에서부터 적절한 개선 알고리즘을 적용함으로써 인식률 향상 및 화질 개선 효과를 증대시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 급격한 조명 변화를 감지함에 있어 실시간성을 얻기 위하여 지역 정보를 이요하고 퍼지 논리를 도입하여 이를 효과적으로 감지하는 방법을 제안한다. 급격한 조명 변화를 감지하는 효과적인 방법으로 모서리 영역과 가운데 영역에 대한 각각의 히스토그램의 평균과 편차, 그리고 변화 추이를 반영하기 위하여 이전 프레임의 각 영역에 대한 히스토그램의 평균과 편차와의 변화량을 입력으로 급격한 조명 변화가 있을 때 입력 값의 변화 패턴을 퍼지 규칙으로 만들어 조명 변화를 감지하도록 하였다. 또한 움직이는 물체에 가려 발생하는 변화와 구별하기 위하여 전체 영역에 대한 평균과 편차 변화량을 도입하여 논리적으로 추론하여 차이를 구별할 수 있도록 하였고 점진적으로 조명이 변화하는 것을 감지할 수 있도록 하였다. 다양한 테스트 데이터에 대해 객관적인 정확도 측정 기법을 이용하여 민감도와 특이도를 계산하여 제안한 방법의 효용성을 보였다. 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템을 도입하여 대비제한 적응 히스토그램 평활화 (CLAHE)의 매개 변수를 자동으로 선택할 수 있는 방법을 제안하여 급격한 조명의 변화를 감지한 결과를 바탕으로 화질을 개선할 수 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권4호
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• pp.137-144
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• 2020

섬망은 의식 장애, 주의력 장애 및 언어력 장애와 같은 일시적인 인지 장애가 있는 환자, 특히 노인에서 나타나는 가장 흔한 정신 장애 중 하나이다. 섬망은 환자와 가족에게 고통을 주고, 통증과 같은 증상의 관리를 방해할 수 있으며 노인 사망률 증가와 관련이 있다. 본 논문의 목적은 장기 요양 시설에서 섬망 환자를 구별하는데 사용될 수 있는 유용한 임상적 지식을 생성하는데 있다. 이러한 목적을 위해, 러프 하한 근사 영역을 갖는 로컬 커버링 규칙 기법을 활용하여 섬망과 관련된 임상적 분류 지식을 추출하였다. 제안된 방법의 임상적 적용 가능성은 전향적 코호트 연구로부터 수집된 데이터를 활용하여 확인하였다. 연구 결과, 섬망 기간이 12일 이상 지속될 수 있는 6가지 유용한 임상적 증거를 발견하였고, 체질량 지수, 동반질환 지수, 입원경로, 영양결핍, 감염, 수면박탈, 욕창, 기저귀 사용과 같은 8가지 인자들이 섬망 결과를 구별하는 데 중요한 요인이라는 것을 확인하였다. 제안된 방법의 분류 성능은 통계적 5-겹 교차검정 방법을 사용하여 3가지 벤치마킹 모델, 즉 ANN, RBF 커널 함수를 활용한 SVM, 랜덤 포레스트와 비교하여 검증하였다. 제안된 방법은 3가지 모델 중 가장 높은 성능을 제공한 SVM 모델과 비교했을 때 정확도와 AUC 기준에서 평균 0.6%와 2.7% 개선된 성능을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.74-86
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• 2006

본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.