한국(韓國) 수출수요(輸出需要)와 공급(供給)의 구조방정식(構造方程式) 추정(推定)

서석태,Seo, Seok-Tae 한국개발연구원 1980 韓國 開發 硏究 Vol.2 No.3

국제수지(國際收支)와 안정성장(安定成長)

서석태 한국국제경제학회 1979 한국국제경제학회 학술대회발표 논문집 Vol.3 No.-

증거 이론에 기반한 에지 검출

서석태,권순학 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.2

에지는 영상에서 객체와 객체 사이의 경계를 나타내는 중요 정보로서 이를 검출하기 위해서 Sobel, Prewitt 등과 같은 미분 연산자에 기반한 다양한 에지 검출 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 주어진 영상으로부터 보다 명확히 에지를 검출하기 위해 세워진 가설들에 의해서 얻어진 에지 가능성 척도와 증거 이론에 기반하여 에지를 검출하는 기법을 제안한다. 그리고 기존의 미분 연산자에 기반한 에지 추출 기법과 제안한 기법을 다양한 영상에 적용하여 얻어진 결과를 통하여 제안한 기법의 효용성을 보인다.

다중 임계값 결정기법

서석태,이인근,정혜천,권순학 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.17 No.1

임계값을 이용한 영상 분할은 대표적인 영상 분할 기법으로 Otsu의 임계값 결정법, Fuzzy 엔트로피를 이용한 H&W의 기법 및 Clustering을 이용한 Kwon의 기법 등 많은 방법이 있다. 대부분의 임계값 결정 기법은 영상에서 얻어진 빈도수 히스토그램의 분석을 통해서 임계값을 결정한다. 특히 Otsu의 임계값 결정 기법은 빈도수 히스토그램의 분산을 최대화 하는 방법으로 임계값을 결정하는 빈도수 히스토그램에 기반한 대표적 기법이다. 하지만 영상 기술이 발전함에 따라서 하나의 임계값으로부터 영상을 이진화 하는 기법은 효용성이 떨어지고 있다. 따라서 다중의 임계값을 결정하는 효과적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 그레이 레벨간의 관계성을 파악하고 이러한 관계성으로부터 다중의 임계값을 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 효용성은 모의실험에서 다중 임계값을 사용한 분할 영상을 통해서 보인다.

한국수입정책(韓國輸入政策)의 역사적(歷史的) 고찰(考察)과 향후(向後) 정책방향(政策方向)

서석태,Seo, Seok-Tae 한국개발연구원 1980 韓國 開發 硏究 Vol.2 No.2

점증적 노이즈 제거를 통한 영상 복원

서석태,이인근,정혜천,권순학 한국지능시스템학회 2006 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.16 No.2

기존에 사용되고 있는 노이즈 제거 필터인 평균값 필터, 중간값 필터 등의 필터를 이용하여 노이즈 포함 영상을 복원할 경우, 몽롱화 현상이 발생하게 되며 이러한 몽롱화 현상은 마스크의 크기가 달라짐에 따라서 심해지는 경향을 보인다. 본 논문은 노이즈가 포함된 입력 영상의 픽셀 주변 환경에 기반하여 점증적으로 노이즈를 제거하여 입력영상을 변환 시켜, 몽롱화의 현상을 줄이고, 정보의 추출이 용이하도록 영상을 복원하는 점증적 노이즈 제거 필터를 제안한다. 또한 노이즈에 의해서 훼손된 입력 영상의 복원을 통하여 제안된 노이즈 제거 필터의 효용성을 보인다.

가우시안형 유한 혼합 분포에 기반한 다중 임계값 결정법

서석태(Suk T. Seo),이인근(In K. Lee),정혜천(Hye C. Jeong),권순학(Soon H. Kwon) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.6

Otsu의 임계값 결정법, Huang와 Wang의 임계값 결정법 등을 포함한 그레이 레벨 히스토그램에 기반한 임계값 결정법은 영상처리 분야에서 널리 사용되어져 왔다. 이들 기법들은 그 효용성이 뛰어남에도 불구하고 하나의 임계값이 아닌 다중 임계값을 추출하는 정우 많은 연산 시간이 소요되는 단점을 가지고 있다. 즉, 임계값의 개수가 늘어남에 따라 연산 복잡도 역시 기하급수적으로 증가하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 함수를 이용하여 그레이 레벨간의 상관관계를 측정하고, 가우시안 분포함수와 그레이 레벨의 히스토그램을 결합한 가우시안형 유한 혼합 분포를 이용하여 연산 복잡도가 단순하며 효용성 있는 임계값 결정법을 제안한다. 다수의 영상에 제안한 기법을 적용한 모의실험을 통하여 효용성을 확인하고, Otsu의 임계값 결정법과 제안한 기법의 연산 복잡도 비교를 통해서 제안한 임계값 결정법의 효율성을 보인다. Gray-level histogram-based threshold selection methods such as Otsu's method, Huang and Wang's method, and etc. have been widely used for the threshold selection in image processing. They are simple and effective, but take too much time to determine the optimal multilevel threshold values as the number of thresholds are increased. In this paper, we measure correlation between gray-levels by using the Gaussian function and define a Gaussian-type finite mixture distribution which is combination of the Gaussian distribution function with the gray-level histogram, and propose a fast and effective threshold selection method using it. We show the effectiveness of the proposed through experimental results applied it to three images and the efficiency through comparison of the computational complexity of the proposed wi th that of Otsu's method.

온사이트 지진조기경보를 위한 딥러닝 기반 실시간 오탐지 제거

서정범,이진구,이우동,이석태,이호준,전인찬,박남률 한국지진공학회 2021 한국지진공학회논문집 Vol.25 No.2

This paper presents a real-time, false-pick filter based on deep learning to reduce false alarms of an onsite Earthquake Early Warning (EEW) system. Most onsite EEW systems use P-wave to predict S-wave. Therefore, it is essential to properly distinguish P-waves from noises or other seismic phases to avoid false alarms. To reduce false-picks causing false alarms, this study made the EEWNet Part 1 'False-Pick Filter' model based on Convolutional Neural Network (CNN). Specifically, it modified the Pick_FP (Lomax et al.) to generate input data such as the amplitude, velocity, and displacement of three components from 2 seconds ahead and 2 seconds after the P-wave arrival following one-second time steps. This model extracts log-mel power spectrum features from this input data, then classifies P-waves and others using these features. The dataset consisted of 3,189,583 samples: 81,394 samples from event data (727 events in the Korean Peninsula, 103 teleseismic events, and 1,734 events in Taiwan) and 3,108,189 samples from continuous data (recorded by seismic stations in South Korea for 27 months from 2018 to 2020). This model was trained with 1,826,357 samples through balancing, then tested on continuous data samples of the year 2019, filtering more than 99% of strong false-picks that could trigger false alarms. This model was developed as a module for USGS Earthworm and is written in C language to operate with minimal computing resources.

영역의 분할정도에 기반한 에지 검출 기법

서석태(Suk T. Seo),정혜천(Hye C. Jeong),이인근(In K. Lee),권순학(Soon H. Kwon) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.7

에지는 영상에서 객체와 객체 사이의 경계를 나타내는 중요 정보로서 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 등의 미분 연산자에 기반한 다양한 에지 검출 기법이 있다. 그러나 이러한 기법들은 밝기값 변화가 완만한 부분에서의 에지 검출에는 둔감하며, 한 픽셀의 두께로 이루어진 에지의 경우 2중 에지를 검출하는 문제점이 있다. 또한 에지를 검출하기 위해서는 효과적에지 검출 연산자뿐만 아니라 적절한 임계값이 필수적이다. 그러나 적절한 임계값을 찾는 것은 매우 까다로운 문제이다. 본 논문에서는 기존의 미분 연산자에 기반한 에지 검출 기법의 문제점을 극복하기 위해서 픽셀간의 미분값이 아니라 영역과 영역의 분할정도를 기반으로 에지를 검출하는 기법과 이에 대한 임계값 결정 기법을 제안한다. 그리고 기존의 미분연산자에 기반한 에지 추출 기법과 제안한 기법을 시험 영상에 적용하여 얻어진 결과를 통하여 제안한 기법의 효용성을 보인다. Edge is a significant element to represent boundary information between objects in images. There are various edge detection methods, which are based on differential operation, such as Sobel, Prewitt, Roberts, Canny, Laplacian, and etc. However the conventional methods have drawbacks as follow : (i) insensitivity to edges with gentle curve intensity, (ii) detection of double edges for edges with one pixel width. For the detection of edges, not only development of the effective operators but also that of appropriate thresholding methods are necessary. But it is very complicate problem to find an appropriate threshold. In this paper, we propose an edge detection method based on the region separateness between objects to overcome the drawbacks of the conventional methods, and a thresholding method for the proposed edge detection method. We show the effectiveness of the proposed method through experimental results obtained by applying the proposed and the conventional methods to well-known test images.

그레이 레벨의 공간적 상관관계 기반 이진화

서석태(Suk T. Seo),손세호(Seo H. Son),이인근(In K. Lee),정혜천(Hye C. Jeong),권순학(Soon H. Kwon) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.4

Otsu의 임계값 결정법을 포함한 기존의 임계값 결정 기법은 그레이 레벨 빈도수 히스토그램 정보를 이용하여 임계값을 결정한다. 그러나 빈도수 히스토그램은 입력 영상에서 그레이 레벨 빈도수 정보만을 재구성한 것이므로, 입력 영상의 그레이레벨의 분포 및 그레이 레벨간의 관계성을 포함하지 않는다. 따라서 임계값 결정에 있어서 영상의 정보를 충분히 반영하지 못하여 때때로 부적절한 임계값을 제시한다. 본 논문에서는 빈도수 정보뿐만 아니라 그레이 레벨간의 상관관계함수를 정의하고, 정의된 상관관계함수를 이용하여 공간적 상관관계 정보 추출 및 추출된 정보로부터 임계값을 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 타당성을 빈도수 히스토그램에 기반한 Otsu의 임계값 결정법과의 비교 실험을 통하여 보인다. Conventional thresholding methods including Otsu's thresholding method are based on the gray levels frequency histogram. But the gray levels frequency histogram is obtained by recomposing only frequency information from an input image, where frequency histogram dose not contain any other informations such as the distribution of gray levels and relation between gray levels. Therefore the methods using the gray levels frequency histogram occasionally present inappropriate threshold values because it cannot reflect informations of the given image sufficiently. In this paper, we define a correlation function of gray levels and propose a novel thresholding method using the gray levels frequency histogram and the spatial correlation information. The effectiveness of the proposed method will be shown through comparison with Otsu's thresholding method.