https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/1922 2026-11-11T11:09:17Z https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/61052 Title: 비디오 텍스트 정렬 기반 객체 분할 방법 및 장치 Author(s): 임성훈; 정재훈; 윤하은; 이승훈; 최원혁; 박상현; 김시원; 서지완; 김정훈 https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/61035 Title: 상이한 특징을 가지는 학습 데이터를 이용하는 연합학습 방법 및 장치 Author(s): 강명균; 박상현 Abstract: 본 개시는 정규화 기법에 기반하여 상이한 특징을 가지는 학습 데이터를 효과적으로 이용하는 연합학습 방법 및 장치를 제공한다. 본 개시의 일 실시예에 따른 방법은, 복수의 레이어들을 포함하는 학습 모델의 제1 가중치 정보를 외부 장치로부터 수신하는 단계; 로컬 학습 데이터를 이용하여 상기 학습 모델을 학습함으로써, 상기 제1 가중치 정보가 조정된 제2 가중치 정보를 생성하는 단계; 및 상기 제2 가중치 정보를 상기 외부 장치로 전송하는 단계;를 포함하되, 상기 제2 가중치 정보를 생성하는 단계는, 상기 복수의 레이어들 중 적어도 하나의 레이어에 대하여 가중치를 정규화하는 단계;를 포함할 수 있다. https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60920 Title: 상향식 인스턴스 세분화 방법 및 장치 Author(s): Luna Acevedo Miguel Andres; 박상현 Abstract: Disclosed are a bottom-up instance segmentation method and apparatus. The bottom-up instance segmentation method includes acquiring an image, identifying a boundary of each instance and a shared pixel between instances by encoding the image into a seed map and a plurality of sigma maps based on a previously trained bottom-up segmentation model, and outputting a segmented image for an object in the image based on the boundary of each instance and the shared pixel between instances. https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/60911 Title: 딥러닝 알고리즘을 이용한 종양 침윤 림프구 검출 시스템 및 그 방법 Author(s): 노병주; 고현정; 박상현; 남시우 Abstract: 본 발명은 딥러닝 알고리즘을 이용한 종양 침윤 림프구 검출 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 딥러닝 알고리즘을 이용한 종양 침윤 림프구 검출 시스템은 측정 대상이 되는 패치 이미지를 입력받는 입력부, 그리고 입력된 측정 대상이 되는 패치 이미지를 학습이 완료된 패치 분류 모델에 입력하여 패치 이미지를 분류하고, 패치 이미지에서 영역화된 이미지를 학습이 완료된 세포 분류 모델에 입력하여 종양 침윤 림프구 해당 여부를 분류하며, 패치 분류 모델과 세포 분류 모델의 결과를 종합하여 측정 대상이 되는 패치 이미지에 존재하는 종양 침윤 림프구를 검출하는 검출부를 포함한다.