• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.9-12
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• 2015

본 논문에서는 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 특징점 검출기와 SURF 특징점 표현자(descriptor)를 수정하고 조합하여 영상의 왜곡에 강인하면서 정합을 수행할 수 있는 새로운 특징점 정합 기법을 제안한다. 스케일 공간을 생성하여 스케일 변화를 고려하고 잡음에 강인하기 위해 영상에서 특징점 후보군을 결정한다. 기존의 FAST는 에지 부분에서 특징점을 많이 검출하게 되는데 이러한 단점을 주곡률(principal curvatures)을 적용하여 개선하고자 한다. 또한 영상의 회전 변화에 강인하기 위해 SURF 특징점 표현자를 사용한다. 제안하는 정합 기법은 적은 계산량으로 기존의 특징점 정합 기법보다 우수한 성능을 나타낸다. 특별히 잡음이 존재하는 영상에서의 정합에 강인함을 보여준다.

• 식물조직배양학회지
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• 제28권6호
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• pp.341-346
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• 2001

본 실험에서 Lilium oriental hybrid 'Casa Blanca'. asiatic hybrid 'Mona'와 longiflorum hybrid 'Hinomoto'의 기내 인편으로부터의 자구 형성 및 비대를 위해 MS 배지 내 무기물 농도를 0.5∼2배로, 배지 내 총 질소 농도를 30∼120 mM로 달리하여 자구 형성과 생장을 조사한 결과 인편으로부터의 자구 형성수는 0.5와 1배의 MS 배지 무기물 농도 또는 30 mM의 총 질소 농도에서 'Mona' 품종이 다른 품종에 비해 가장 많았다. 'Casa Blanca'와 'Hinomoto'에서는 0.5배 MS 무기물 농도 또는 30 mM의 질소 농도가 자구 형성에 가장 효과적이었다. 자구 비대는 2배 MS 무기물 농도 또는 120 mM 총질소 농도에서 3품종 모두 양호하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제29권2호
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• pp.217-224
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• 2005

A new roof edge detection method based on multi level scales of wavelet function is proposed in this paper roof edge and its direction are obtained in this new methods at one time. Besides. scale characteristics of detecting roof edge is analyzed. And a few new methods on fingerprint image pre-processing are described. A method segmenting foreground/background of fingerprint images is proposed, in which Prior estimation of direction field is not required any more. A segmentation method based on multi-scale roof edges is implemented. and the valid scale range of the method is defined. too. And the method is used to segment ridges and valleys in fingerprint images simultaneously The exact direction fields made up of the direction of each point in ridges can be obtained when detecting ridges exactly based on the roof edge detector, in comparison with the traditional coarse estimation of direction fields. Obviously. it will establish a solid foundation for the sequent fingerprint identification.

• Earthquakes and Structures
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• 제7권3호
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• pp.333-347
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• 2014

Multi-scale model can take both computational efficiency and accuracy into consideration when it is used to conduct elasto-plastic seismic response analysis for complex steel bridges. This paper proposed a method based on pushover analysis of member sharing the same section pattern to verify the accuracy of multi-scale model. A deck-through type steel arch bridge with a span length of 200m was employed for seismic response analysis using multi-scale model and fiber model respectively, the validity and necessity of elasto-plastic seismic analysis for steel bridge by multi-scale model was then verified. The results show that the convergence of load-displacement curves obtained from pushover analysis for members having the same section pattern can be used as a proof of the accuracy of multi-scale model. It is noted that the computational precision of multi-scale model can be guaranteed when length of shell element segment is 1.40 times longer than the width of section where was in compression status. Fiber model can only be used for the predictions of the global deformations and the approximate positions of plastic areas on steel structures. However, it cannot give exact prediction on the distribution of plastic areas and the degree of the plasticity.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권3호
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• pp.79-87
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• 1996

A new method for recognizing and locating partially occluded or overlapped two-dimensional objects regardless of their size, translation, and rotation, is presented. Dominant points approximating occuluding contoures of objects are generated by finding local maxima of smoothed k-cosine function, and then used to guide the contour segment matching procedure. Primitives between the dominant points are produced by projecting the local contours onto the line between the dominant points. Robust classification of primitives. Which is crucial for reliable partial shape matching, is performed using adaptive resonance theory (ART2). The matched primitives having similar scale factors and rotation angles are detected in the hough space to identify the presence of the given model in the object scene. Finally the translation vector is estimated by minimizing the mean squred error of the matched contur segment pairs. This model-based matching algorithm may be used in diveerse factory automation applications since models can be added or changed simply by training ART2 adaptively without modifying the matching algorithm.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.505-508
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• 2003

The current paper proposes a new vertex selection scheme for polygon-based contour ceding. To efficiently characterize the shape of an object, we incorporate the curvature information in addition to the conventional maximum distance criterion in vertex selection process. The proposed method consists of “two-step procedure.” At first, contour pixels of high curvature value are selected as key vertices based on the curvature scale space (CSS), thereby dividing an overall contour into several contour-segments. Each segment is considered as an open contour whose end points are two consecutive key vertices and is processed independently. In the second step, vertices for each contour segment are selected using progressive vertex selection (PVS) method in order to obtain minimum number of vertices under the given maximum distance criterion ( $D_{MAX}$). Experimental results are presented to compare the approximation performances of the proposed and conventional methods.s.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제52권6호
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• pp.523-527
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• 2012

Objective : The incidence of spontaneous spinal epidural hematoma (SSEH) is rare. Patients with SSEH, however, present disabling neurologic deficits. Clinical outcomes are variable among patients. To evaluate the adequate treatment method according to initial patients' neurological status and clinical outcome with comparison of variables affecting the clinical outcome. Methods : We included 15 patients suffered from SSEH. Patients were divided into two groups by treatment method. Initial neurological status and clinical outcomes were assessed by the American Spinal Injury Association (ASIA) impairment scale. Also sagittal hematoma location and length of involved segment was analyzed with magnetic resonance images. Other factors such as age, sex, premorbid medication and duration of hospital stay were reviewed with medical records. Nonparametric statistical analysis and subgroup analysis were performed to overcome small sample size. Results : Among fifteen patients, ten patients underwent decompressive surgery, and remaining five were treated with conservative therapy. Patients showed no different initial neurologic status between treatment groups. Initial neurologic status was strongly associated with neurological recovery (p=0.030). Factors that did not seem to affect clinical outcomes included : age, sex, length of the involved spinal segment, sagittal location of hematoma, premorbid medication of antiplatelets or anticoagulants, and treatment methods. Conclusion : For the management of SSEH, early decompressive surgery is usually recommended. However, conservative management can also be feasible in selective patients who present neurologic status as ASIA scale E or in whom early recovery of function has initiated with ASIA scale C or D.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.349-359
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• 2022

이 연구의 목적은 전문대학생용 학습전략 척도(K-Learning Strategy Scale for College)의 온라인 활용을 위해 학습인지와 학습정서 요인의 문항을 추가하고 재타당화하는 것이다. 전문대학생의 학습전략에 영향을 미칠 수 있는 학습인지, 학습행동, 학습정서의 하위요인을 각각의 항목별로 구체적으로 탐색하고 분석하는 것은 자기성찰과 학업성취도 향상을 위해 중요하다. 추가된 문항은 학습인지 요인의 학습정보처리 과정에서의 주의집중을 진단하는 2개 문항과 학습정서 요인의 타인에 대한 불안수준을 진단하는 대인불안 요인 2개 문항이다. 연구대상 지역은 전국 5개 지역으로 실시하였으며, 연구대상자는 불성실 응답 327명을 제외한 923명의 전문대학생이다. 수정된 K-LSS_r 척도는 학습인지(18문항), 학습정서(15문항), 학습행동(19문항)의 3개 영역 하위요소로 구성된 총 52문항의 전문대학생용 학습전략 진단 척도이며, 본 연구에서 일반화를 위한 신뢰도 검증 결과 척도 전체 Cronbach의 α 계수는 .896이었고, 3개 요인의 Cronbach의 α 계수는 .876에서 .910이었다. 척도의 반분신뢰도 계수는 전체가 .858이었고 3개 요인의 반분신뢰도계수는 .792에서 .843이었다. 5개 지역 소재 대학생 350명을 대상으로 3주간의 검사-재검사 신뢰도 검증 결과는 전체가 .884이었으며, 일반화를 위한 타당도 검증 결과에서 구인타당도가 통계적으로 유의한 정적상관을 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권5호
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• pp.477-487
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• 2010

북한의 산림은 1970년대부터 산지개간과 땔나무 채취, 벌목 등에 의해 대규모로 황폐화되었으며, 이러한 산림황폐지는 경제적, 환경적, 재해발생 측면에서 반드시 복구되어야 한다. 본 연구의 목적은 산림황폐지가 대규모로 발견되고 있는 북한 혜산 지역에 대해 산림복구사업 (A/R CDM 사업)을 계획할 수 있는 잠재적 대상지를 추출하기 위한 목적으로, 입목지와 산림황폐지(무립목지, 개간산지, 산간나지)를 보다 정확하게 분류하지 위한 고해상도 영상 기반의 영상분류기법을 개발하고자 한다. 북한의 산림황폐지 유형은 분광특성뿐 아니라 질감특성에 따라 구분될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2.5m SPOT Pan-Sharpened 영상을 이용해 분할영상을 제작하고 이 과정에서 생성된 질감(texture) 정보를 산림피복 분류 시 분광정보와 함께 활용했다. 분할영상의 제작 시 Scale factor 40/Shape Factor 0.3을 적용하였을 떼 각 산림피복 항목을 분리할 수 있는 적절한 규모의 분할조각이 생성되었다. 또한 산림 피복을 가장 잘 분류해내는 최적밴드를 선정한 결과 기존의 분광밴드 1/2/3 에 질감밴드인 GLCM_dissimilarity (밴드2), GLCM homogeneity (밴드2), GLCM_standard deviation (밴드3)를 추가 하였을 때 산림황폐지 유형간 분리도가 가장 커지는 것으로 나타났다. 질감특성을 이용한 분할영상기반 분류결과기법에 따른 분류결과(80.4%)는 분광정보만을 이용하는 방법의 분류결과(70.3%) 보다 정확도가 높았으며, 특히 입목지와 무립목지의 분리에 있어서 약 23~25%의 정확도 향상 효과를 보였다. 결론적으로 본 연구에서는 직접 현지조사를 하기 어려운 북한지역에 대해 고해상도 위성영상이 효과적인 산림피복분류의 근거를 제공했으며 영상의 분류 시 질감특성을 함께 활용하는 것이 상세한 산림피복 분류에 있어서 정확도 향상에 기여를 할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산림과학회지
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• 제100권4호
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• pp.540-547
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• 2011

본 연구는 고해상도 위성영상인 QuickBird 영상을 이용한 픽셀 및 분할기반의 분류방법의 정확도를 비교하여 적합한 수종 분류방법을 선정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 연구대상지인 충청북도 옥천군과 영동군의 산림을 대상으로 현지조사를 실시하여 총 398개 토지피복정보를 수집하였다. 총 14개의 토지 피복 등급(4개의 침엽수종과 7개의 활엽수종, 그리고 3개의 비산림지)으로 구분된 현지조사 자료를 훈련자료로 이용하였다. 픽셀기반 분류에 있어서 위성영상이 가지고 있는 원 화소값, tasseled cap 분석에 의한 3개의 지수, 그리고 주성분 분석을 통한 3개의 성분값을 이용한 3가지의 밴드조합 영상을 생성하여 분류정확도를 비교한 결과, 위성영상의 원 화소값을 이용한 분류 정확도가 가장 높은 것으로 평가되었다. 분할기반 분류에서는 3개의 축척계수에 따른 정확도를 비교한 결과, 축척계수 50%을 적용하였을 때 전체 정확도는 76%, 그리고 ${\hat{k}}$ 값은 0.74로 다른 축척계수에 의한 정확도보다 높은 것으로 나타났다. 결과적으로 QuickBird 영상의 원 화소값과 50%의 축척계수를 이용한 분할기반의 수종분류 결과가 정확도가 가장 높은 것으로 평가되었다.