Modified Glassy Carbon Electrode를 이용한 Thiamine의 전기화학적 정량

김욱현 ( Woo Hyun Kim ),이상학 ( Sang Hak Lee ),Mir Azam Khan,Saikh Mohammad Wabaidur 한국공업화학회 2008 응용화학 Vol.12 No.1

비교사 블록-기반 군집에 의한 다중 텍스쳐 영상 인식

이우범,김욱현,Lee, Woo-Beom,Kim, Wook-Hyun 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.3

Texture analysis is an important technique in many image understanding areas, such as perception of surface, object, shape and depth. But the previous works are intend to the issue of only texture segment, that is not capable of acquiring recognition information. No unsupervised method is basased on the recognition of texture in image. we propose a novel approach for efficient texture image analysis that uses unsupervised learning schemes for the texture recognition. The self-organization neural network for multiple texture image identification is based on block-based clustering and merging. The texture features used are the angle and magnitude in orientation-field that might be different from the sample textures. In order to show the performance of the proposed system, After we have attempted to build a various texture images. The final segmentation is achieved by using efficient edge detection algorithm applying to block-based dilation. The experimental results show that the performance of the system Is very successful. 텍스쳐 분석은 표면, 물체, 모양, 깊이 인식 등의 많은 영상 이해 분야에서 활용되는 가장 중요한 인식 기술 중의 하나이다. 그러나 기존의 방법들은 다중 텍스쳐 영상에 내재된 텍스쳐 성분의 인식 정보를 활용할 수 없는 분할만을 목적으로 하고 있으며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 텍스쳐 성분을 방향장(orientation-field) 특징 정보인 방향각과 방향강도로 정의하고 블록-기반 자기조직화 신경회로망에 의해서 비교사적으로 영상 내에 존재하는 텍스쳐 영역을 군화(clustering) 및 통합(merging) 처리에 의해서 식별한다. 또한 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 블록 기반의 불림(dilation) 및 윤곽 검출 과정을 통해서 영상에 내재하는 텍스쳐 영역을 분할함으로써 그 유효성을 보인다.

자기조직형 최적 가버필터에 의한 다중 텍스쳐 오브젝트 추출

이우범,김욱현,Lee, Woo-Beom,Kim, Wook-Hyun 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.3

The Optimal filter yielding optimal texture feature separation is a most effective technique for extracting the texture objects from multiple textures images. But, most optimal filter design approaches are restricted to the issue of supervised problems. No full-unsupervised method is based on the recognition of texture objects in image. We propose a novel approach that uses unsupervised learning schemes for efficient texture image analysis, and the band-pass feature of Gabor-filter is used for the optimal filter design. In our approach, the self-organizing neural network for multiple texture image identification is based on block-based clustering. The optimal frequency of Gabor-filter is turned to the optimal frequency of the distinct texture in frequency domain by analyzing the spatial frequency. In order to show the performance of the designed filters, after we have attempted to build a various texture images. The texture objects extraction is achieved by using the designed Gabor-filter. Our experimental results show that the performance of the system is very successful. 고유의 텍스쳐 성분에만 최적 반응을 하는 최적 필터(optimal filter)는 다중 텍스쳐 영상으로부터 원하는 텍스쳐 성분을 추출하기 위한 가장 뛰어난 기술이다. 그러나 기존의 최적필터 설계 방법들은 영상에 내재된 텍스쳐 정보가 사전에 주어지는 교사적 방법이 대부분이며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 완전 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 텍스쳐 분석을 위한 비교사 학습 방법과 가버필터의 주파수 대역 통과형 특징을 이용한 새로운 최적 필터 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자기조직형 신경회로망에 의해서 영상에 내재된 텍스쳐 영역을 블록 단위로 군화(clustering)하며, 가버필터의 최적 주파수는 인식된 텍스쳐 오브젝트(texture objects)의 공간 주파수를 분석한 최적 주파수에 동조(turning)한다. 그리고 설계된 최적 가버필터의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 내재된 텍스쳐 오브젝트를 추출함으로써 성공적인 결과를 보인다.

공간 필터링 신경회로망에 의한 지도에서의 문자정보의 추출

이우범(Woo Beom Lee),김욱현(Wook Hyun Kim) 영남대학교 정보통신연구소 1997 정보통신연구소논문집 Vol.4 No.1

N/A

방향장 특징 정보에 의한 자기조직화 텍스쳐 영상 분할

이우범(Woo Beom Lee),안병철(Byoung Chul Ahn),김욱현(Wook Hyun Kim) 영남대학교 정보통신연구소 1999 정보통신연구소논문집 Vol.6 No.2

N/A

논문 : 다중 텍스쳐 영상 분할을 위한 공간필터의 설계

이우범 ( Woo Beom Lee ),김승업 ( Seung Up Kim ),김욱현 ( Wook Hyun Kim ),강병욱 ( Byeong Uk Kang ) 영남대학교 정보통신연구소 2003 정보통신연구소논문집 Vol.10 No.1

컬러비와 거리비를 이용한 교통표지판 영역추출

곽현욱,이우범,김욱현,Kwak, Hyun-Wook,Lee, Woo-Beom,Kim, Wook-Hyun 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.5

본 논문에서는 컬러 정보인 컬러비와 형태학적 정보인 코너점 및 거리비를 이용한 교통표지판 영역추출 시스템을 제안한다. R G, B 성분들의 컬러비를 기반으로 생성한 이진영상에 대해서 불림 연산처리와 마스크를 이용한 코너점 및 중심점 검출에 의해 후보영역을 추출한다. 다양한 형태의 교통표지판 영역은 후보영역의 중심점을 기준으로 형태학적 정보인 거리비를 이용하여 추출한다. 실험결과, 제안한 시스템은 크기 및 위치에 불변하며, 삼각형, 원, 역삼각형, 사각형 등의 다양한 교통표지판과 밝기값의 차이가 큰 낮과 밤 영상에 대해서도 정확한 영역추출이 가능하였다. 또한, 높은 정확성과 빠른 처리속도를 보였다. This paper proposes a system detecting the area of traffic sign, which uses color rate as the information of colors, and corner point and distance rate as the information of morphology. In this system, a candidate area is extracted by performing dilation operation on the binary image made by the color rate of R, G, B components and by detecting corner point and center point through mask. The area of traffic sign with varied shapes is extracted by calculating the distance rate from center point, which is the information of morphology. The results of this experiment demonstrate that in this system which is invariable regardless of its size and location, it is possible to extract the exact area from varied traffic signs such as the shapes of triangle, circle, inverse triangle, and square as well as from the images at both day and night when brightness value is greatly different. Moreover, it demonstrates great accuracy and speed in processing.

시각 신경망을 참고로 한 지도에서의 도로정보의 추출과 복원

이우범(Lee Woo Beom),황하정(Hwang Ha Jung),김욱현(Kim Wook Hyun) 한국정보처리학회 1997 정보처리학회논문지 Vol.4 No.3

Computerized map reading system is one of the most important application areas in the image processing. A map database can be used for a wide range of social activities such as natural resource assessment, regional planning, and traffic navigation system. The road segments, however, are extracted as broken in the area where they are overlapped and interrupted by characters and symbols. Few approaches have been taken to complete road segments interrupted by map symbols. In this paper, a novel applied to 1/25,000 scaled maps published by the Geographical Survey Institute of Ministry of Construction of Korea. It will be shown that the system can extract and reconstruct road segments for the various areas of maps successfully.

공간필터링 신경회로망에 의한 지도에서의 한글 문자 정보의 추출

이우범(Lee Woo Beom),정지욱(Joung Ji Wook),황하정(Hwang Ha Jung),김욱현(Kim Wook Hyun) 한국정보처리학회 1998 정보처리학회논문지 Vol.5 No.1

An important aspect of image processing research is the design of an intelligent system capable of understanding geographical data presented as a paper map and of answering to user queries on spatial data. Specially, data in a typical map consist of roads, rivers, geographical boundaries, etc, so the creation of a conventional relational database containing all possible spatial and structural relationships among entities in a map is extremely difficult. In this paper, a novel approach for the extraction and recognition of character information from maps is proposed using spatial filtering neural network that refers to bionic optical neural network. The system is applied to 1/5,000 scaled maps published by the Geographical Survey Institute of Ministry of Construction of Korea. It will be shown that the system can extract character information for the various areas of maps successfully.

모멘트와 동차성 특징 결합에 의한 텍스쳐 영상 분할

모문정,임종석,이우범,김욱현,Mo, Moon-Jung,Lim, Jong-Seok,Lee, Woo-Beom,Kim, Wook-Hyun 한국정보처리학회 2000 정보처리논문지 Vol.7 No.11

Image processing consist of image analysis and classification. The one is extracting of feature value in the image. The other is segimentationof image that have same properiv. A novel approach for the analysis and classification of tezture images based on statistical texture prunitive estraction are proposed. In this approach, feature vector extracting is based on stalisucal method using apatial dependence of grey level and use general lexture proerty. In is advantageous that not effiected on structure and type of lexture. These components describe the amount of roughness and softness of texture images Two leatures. Moment and Homogeneity, are componted from GLCM(gray level co-occurrence matrices) of the lexture promitive to charactenize statisical properties of the image. We show the successful experimental results by considerationof these two components fro the analysis and classificationto regular and irregular texture images. 영상 처리는 크게 영상에 내재된 특성값을 얻어내는 영상분석과, 동일한 성질의 영상을 분류하는 영상분류의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 텍스쳐에 내재된 일반적인 속성인 거침과 부드러움의 특성 추출을 통해서 영상에 포함된 다양한 텍스쳐를 자동적으로 인식하고 분류하는 방법을 제안한다. 특성추출은 텍스쳐 영상이 지닌 그레이 레벨의 공간적인 의존성을 이용한 통계적 분석에 기반한 것으로 모멘트와 동차성의 조합을 통해서 일반적인 텍스쳐의 속성을 검출하기 때문에 텍스쳐의 구조형태에 크게 영향을 받지 않는 이점을 가지고 있다. 거친 텍스쳐일수록 강하게 반응하는 모멘트와 부드러운 텍스쳐일수록 강하게 반응하는 동차성의 차를 이용하기 때문에 보다 뚜렷한 텍스쳐 분할이 가능하다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해서 다양한 텍스쳐 영상에 제안한 방법을 적용하고, 성공적인 결과를 보인다.