Earticle

우리나라의 IT 기반 공공서비스는 UN 전자정부 세계 순위 평가에서 3회 연속 세계 1위로 선 정될 정도로 세계의 선도적인 수준이다. 이러한 환경을 기반으로 정부 부처나 기업이 해외 공공서비 스 시장에 진출하려는 움직임이 활발해지고 있으나 대부분의 실적이 전략적 접근보다 단기 프로젝트 형태를 취하고 있어서 IT 서비스의 잠재적 효과를 기대하기 어려운 실정이다. 특히 중소기업의 경우 대기업과 달리 수출 국가 발굴 및 신 시장 개척에 대해 체계적인 노하우가 부족하여 수출 역량과 시 장 교섭력에서 큰 한계를 가질 수밖에 없어 우리나라의 공공서비스 수출은 구조적 개선이 필요하다. 공공서비스 수출 지원 플랫폼은 이러한 한계와 구조적 문제를 개선하기위한 시스템적 대안 중에 하나 이며, 플랫폼 구조의 핵심 엔진은 본 논문에서 제안하는 수출 대상 국가/서비스 선정 및 컨소시엄 구 성 의사결정 지원 시뮬레이터 모형이다. 시뮬레이터의 매칭 모듈에서는 온톨로지(ontology)와 메타테 이터(metadata)를 사용하여 수출 비즈니스 과정의 컨텍스트(context)를 파악하고 최적화 알고리즘을 통하여 특정 서비스에 적합한 수출 국가 또는 특정 국가에 적합한 수출 서비스의 우선순위를 산출한 다. 조합 모듈에서는 수출 대상 서비스/국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 참여 기업 의 역량 평가 등을 통하여 조합 가능한 컨소시엄 후보 기업 리스트를 산출하여 협업 의사결정을 지원 한다. 본 논문에서 제안하는 시뮬레이터 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼은 이해 당사자 모두에게 수출 노하우, 타겟 서비스/국가 결정, 협업 등에서 맞춤 컨설팅 서비스를 제공할 것으로 기대하며, 특 히 정보 인프라 및 수출 경험과 노하우가 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다.

Over the past three consecutive worldwide assessments of the UN e-Government forum, Korea's IT-based public services were recognized as the top level in the world. To link this recognition with the export of public services, relevant government agencies have supported private companies with various policy instruments. However, the most recent cases are the short-term projects without strategic objectives. Moreover, small and medium-sized enterprises are very limited to access the foreign markets and contact points, and accordingly are limited on the bargain-ing power at the foreign markets. A decision support platform is proposed as one of the systematic alternatives to support and promote export business of Korean public services, where a simulator is the core engine to evaluate and determine the priorities of target countries, services, or enterprises for export consortium. With the proposed platform, all and every stakeholder could have benefits to receive one-stop customized consulting service.

패턴매칭 연산은 네트워크 보안, 바이오 인포매틱스와 같은 분야에서 광범위하게 사용되는 중요한 연산이다. 많은 패턴 매칭 알고리즘 들 중에서 Aho-Corasick (AC) 알고리즘이 위와 같은 분야에서 집중적으로 활용되고 있어, AC 알고리즘의 실행을 가속화하고 실시간 실행을 위한 성능 상의 요구사항을 만족시키기 위하여 효율적인 병렬화 기법을 개발하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 AC 알고리즘의 실행에 활용되는 입력 텍스트 데이터와 비교의 대상이 되는 2-차원 배열로 구성된 레퍼런스 데이터를 모두 GPU 상의 on-chip 메모리 (또는 캐시)에 적재하여 병렬 패턴 매칭을 실행하는 기법을 개발한다. 이러한 새로운 접근법의 개발에 있어 데이터를 on-chip의 shared memory에 적재할 때 필요한 메모리 접근들을 효율적으로 스케쥴링 함으로써 데이터 적재에 드는 오버헤드를 크게 감소시킨다. 따라서 새 접근법은 데이터 적재에 드는 메모리 대기시간을 크게 줄이고, 이에 따라 큰 폭의 성능 향상을 얻게 된다. NVidia 9500 GT GPU를 활용한 실험결과, 본 논문의 접근법을 활용한 병렬실행 결과 순차실행 결과(Intel Core2Duo 범용 마이크로프로세서를 활용한)와 비교하여15배까지 성능을 향상시킬 수 있었다.

Pattern matching is a common and important operation in many applications including network security, bioinformatics, etc. Among many pattern matching algorithms, Aho-Corasick (AC) algorithm is intensively used in these applications. In order to speed up and meet the real-time performance requirement for AC algorithm, developing an efficient parallelization technique is essential. In this paper, we develop a new parallelization approach to cache both the input text data and the reference data organized as a 2-dimensional table in the on-chip memories (or caches) on the Graphic Processing Unit (GPU). The new approach also schedules memory accesses carefully to minimize the overhead in loading data to the on-chip shared memory. The approach significantly cuts down the memory latency to load the data and leads to impressive performance improvement. Experimental results on NVidia GT9500 GPU shows up to 15x speedup compared with a serial version on 2.2Ghz Core2Duo Intel processor.

스테레오 매칭 과정에 있어서 매칭 비용을 구하는 것은 매우 중요한 과정이다. 이러한 스테레오 매칭 과정의 성능을 살펴보기 위하여 본 논문에서는 기존에 제안된 매칭 비용 함수들에 대한 기본 개념들을 소개하고 각각의 성능 및 장점 을 분석하고자 한다. 가장 간단한 매칭 비용 함수는 매칭 되는 영상의 일관된 밝기를 이용하여 좌, 우 영상 간 서로 대 응하는 대응점을 추정하는 과정으로, 본 논문에서 다루는 매칭 비용함수는 화소 기반과 윈도우 기반의 매칭 비용 방법 으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 화소 기반의 방법으로는 절대 밝기차(the absolute intensity differences: AD) 와 sa mpling-intensitive absolute differences of Birchfield and Tomasi (BT) 방법이 있고, 윈도우 기반의 방법으로는 차이 절 대 값의 합(sum of the absolute differences: SAD), 차이 제곱 값의 합(sum of squred differences: SSD), 표준화 상호 상관성(normalized cross-correlation: NCC), 제로 평균 표준화 상호 상관성(zero-mean normalized cross-correlation: Z NCC), census transform, the absolute differences census transform (AD-Census) 이 있다. 본 논문에서는 앞서 언급 한 기존에 제안된 매칭 비용 함수들을 정확도와 시간 복잡도를 측정했다. 정확도 측면에서 AD-Census 방법이 평균적 으로 가장 낮은 매칭 율을 보여줬고, 제로 평균 표준화 상호 상관성 방법은 non-occlusion과 all 평가 항목에서 가장 낮 은 매칭 오차율을 보여 주지만, discontinuities 평가 항목에서는 블러 효과 때문에 높은 매칭 오차율을 보여 주었다. 시 간 복잡도 측면에서는 화소 기반인 절대 밝기차 방법이 낮은 복잡도를 보여 주였다.

Calculating of matching cost is an important for efficient stereo matching. To investigate the performance of matc hing process, the concepts of the existing methods are introduced. Also we analyze the performance and merits of th em. The simplest matching costs assume constant intensities at matching image locations. We consider matching cos t functions which can be distinguished between pixel-based and window-based approaches. The Pixel-based approac h includes absolute differences (AD) and sampling-intensitive absolute differences (BT). The window-based approac h includes the sum of the absolute differences, the sum of squared differences, the normalized cross-correlation, zero -mean normalized cross-correlation, census transform, and the absolute differences census transform (AD-Census). We evaluate matching cost functions in terms of accuracy and time complexity. In terms of the accuracy, AD-Censu s method shows the lowest matching error ratio (the best solution). The ZNCC method shows the lowest matching error ratio in non-occlusion and all evaluation part. But it performs high matching error ratio at the discontinuities e valuation part due to blurring effect in the boundary. The pixel-based AD method shows a low complexity in terms of time complexity.

XML 스키마 매칭은 두 스키마의 엘리먼트들 간의 의미적인 유사성을 찾는 작업이다. XML 스 키마 매칭은 스키마 통합, 데이터 통합, 데이터 웨어하우징, 데이터 변환, P2P 데이터 관리, 시멘틱 웹 등과 같은 응용체계에서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 룰과 구조적 속성에 기반한 XML 엘리먼트 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 XML 문서의 구조적 속성을 이용하여 엘리 먼트들이 unique와 non-unique로 분류되며, 이후 룰에 따라 엘리먼트의 매칭여부를 결정한다. 제안 알고리즘의 효과성을 보이기 위해 인터넷에 공개된 XML 스키마를 이용하여 성능을 평가하였다. 또 한 제안 알고리즘은 문서의 구조적 속성을 이용함으로써 사용자 주관성을 배제하고 객관성을 보장하 며 특정 유형이 아닌 다양한 형태의 XML에 적용이 가능하다.

XML schema matching is the task of finding semantic correspondences between elements of two schemas. XML schema matching plays an important role in many application, such as schema integration, data integration, data warehousing, data transformation, peer-to-peer data management, semantic web etc. In this paper, we propose an XML element matching algorithm based on rules and structural properties. The proposed algorithm involves classifying elements as unique or non-unique elements according to the structural properties of XML documents and deciding on element matching in accordance with rules. We present experimental results that demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

논문은 영상의 주요한 색채들을 기반으로 하는 histogram-based 영상 검색을 위한 변형된 히스토그램 방법(SHM)을 제안한다. 히스토그램을 기초로 하는 방법은 이행이나 로테이션과 같은 이미지의 기하학적 변화에 영향을 받지 않기 때문에 컬러 영상 검색에 있어 매우 적합하다. 동일하고 비주얼한 정보를 지녔지만 컬러 강도가 변화된 영상의 경우, 전통적인 히스토그램 인터섹션(HIM)을 이용할 경우에는 현저히 성능이 떨어질 수도 있다. 이 문제를 해결하기 위해 변형된 히스토그램 방법(SHM)을 사용하였다. 실험 결과 변형된 히스토그램 방법(SHM)은 기존의 히스토그램 방식에 비해 더 높은 영상 검색 성능을 보였다

This paper proposes the shifted histogram method (SHM), for histogram-based image retrieval based on the dominant colors in images. The histogram-based method is very suitable for color image retrieval because retrievals are unaffected by geometrical changes in images, such as tran-slation and rotation. Images with the same visual information, but with shifted color intensity, may significantly degrade if the conventional histogram intersection method (HIM) is used. To solve this problem, we use the shifted histogram method (SHM). Our experimental results show that the shifted histogram method has significant higher retrieval performance than the standard histogram method.

순위다중패턴매칭문제는 길이가 n인 텍스트 T와 패턴들의 집합 가 주어졌을 때, 에 속한 패턴들과 순위동형인 의 모든 부분문자열들을 찾는 문제이다. 개의 연속적인 문자인 -그램, 에서 가장 짧은 패턴의 길이를 , 가장 긴 패턴의 길이를 , 모든 패턴들의 길이의 합을 이라 할 때, -그램과 계승수체계를 이용하여 시간에 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 이진인코딩된 텍스트의 핑거프린트를 이용하여 시간에 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 알고리즘을 제시한다. 또한, 시간에 탐색 과정을 수행하는 병렬 구현 방법을 제시한다. 실험 결과, 가 커질수록 제시한 알고리즘의 기존 알고리즘보다 수행시간이 느려지지만 공간사용량은 적어졌다. 제시한 병렬 구현 방법은 기존 알고리즘보다 공간효율적이면서 수행시간은 유사하다.

순위다중패턴매칭문제는 길이가 인 텍스트 와 패턴들의 집합 가 주어졌을 때, 에 속한 패턴들과 순위동형인 의 모든 부분문자열들을 찾는 문제이다. 개의 연속적인 문자인 -그램, 에서 가장 짧은 패턴의 길이를 , 가장 긴 패턴의 길이를 , 모든 패턴들의 길이의 합을 이라 할 때, -그램과 계승수체계를 이용하여 시간에 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 이진인코딩된 텍스트의 핑거프린트를 이용하여 시간에 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 알고리즘을 제시한다. 또한, 시간에 탐색 과정을 수행하는 병렬 구현 방법을 제시한다. 실험 결과, 가 커질수록 제시한 알고리즘의 기존 알고리즘보다 수행시간이 느려지지만 공간사용량은 적어졌다. 제시한 병렬 구현 방법은 기존 알고리즘보다 공간효율적이면서 수행시간은 유사하다.

허베이 스피리트호 기름유출사고와 같은 해양 유류유출사고에서 잘못된 초기대응은 경제 손실뿐만 아니라 생태 계에 큰 피해를 입힌다. 하지만 다양한 변수가 존재하는 해양에서 유출유의 움직임을 예측하는 것은 매우 힘든일이다. 이를 해결하기 위해서 뜰개 데이터를 활용해서 바다위의 부유물의 이동을 연구하는 기존 연구인 입자예측을 확장하여 면단위로 예측을 하는 유출유 예측 가시화를 진행하였다. 해양 데이터 포맷인 HDF5에서 특정 위치의 해류, 풍속 데이 터를 양선형 보간법을 이용해 추출한 뒤, 수많은 점들의 이동을 입자예측하여 그 결과를 폴리곤 및 히트맵을 이용해 가시화 하였다. 또한 뜰개데이터의 문제점인 데이터 부족과 유출유와 움직임이 다른 점을 해결 하기 위해 유출유로부터 입자 데이터를 얻어낼 수 있는 유출유 입자 매칭 알고리즘을 제안한다. 유출유 입자 매칭 알고리즘은 면단위 유출유의 모습을 입자화 하여 입자의 움직임을 추적하는 알고리즘이다. 주성분 분석을 이용하여 문제를 분할하고, 유출유의 이동 거리의 분산이 최소화 되는 지점으로 유전알고리즘을 이용해 매칭하였다. 유출유 가시화 결과 데이터로 검증한 결과 주성분 분석과 유전알고리즘을 이용한 입자매칭 알고리즘이 가장 성능이 뛰어난 것을 확인할 수 있었으며, 평균 데이터 오차는 3.2%로 의미있는 연구임을 확인하였다.

Initial response is important in marine oil spills, such as the Hebei Spirit oil spill, but it is very difficult to predict the movement of oil out of the ocean, where there are many variables. In order to solve this problem, the forecasting of oil spill has been carried out by expanding the particle prediction, which is an existing study that studies the movement of floats on the sea using the data of the float. In the ocean data format HDF5, the current and wind velocity data at a specific location were extracted using bilinear interpolation, and then the movement of numerous points was predicted by particles and the results were visualized using polygons and heat maps. In addition, we propose a spill oil particle matching algorithm to compensate for the lack of data and the difference between the spilled oil and movement. The spilled oil particle matching algorithm is an algorithm that tracks the movement of particles by granulating the appearance of surface oil spilled oil. The problem was segmented using principal component analysis and matched using genetic algorithm to the point where the variance of travel distance of effluent oil is minimized. As a result of verifying the effluent oil visualization data, it was confirmed that the particle matching algorithm using principal component analysis and genetic algorithm showed the best performance, and the mean data error was 3.2%.

최근 스마트 시스템 관련한 기술들이 지속적으로 개발되고 있으며, 이는 자동차 분야에서도 많은 연구가 이루어지고있다. 차량의 스마트 시스템은 운전자의 판단 및 조작의 실수 등을 미연에 방지하기 위해서 편의성과 안정성을 보장해야 한다. 본 논문에서는 차량의 주차를 하는 상황에서의 주위 정보를 확인하기 위한 시스템에 대한 방법을 설명하고 있다. 이 논문에서 제안하는 알고리즘은 다음과 같이 진행된다. 차량에 설치된 카메라로 영상을 입력받아 어라운드-뷰 형식으로 변환한다. 이 때 차량 주변의 사각지대를 없애기 위해 총 8대의 카메라를 사용한다. 입력받은 영상에서 SURF 알고리즘을 이용하여 특징점을 추출한 후 스티칭 알고리즘을 이용하여 영상을 정합한다.

Recently, technology related to smart systems has been developed continuously, together with a large number of research in the automotive field. In order to prevent a driver's wrong judgment and operation mistake. The smart vehicle system must ensure convenience and safety in advance. In this paper, we develop the system that checks the information of situation around the parked vehicle. At first, cameras installed on vehicle capture the picture in 360 degree, which is converted to view format. In order to eliminate blind spots around the vehicle, the proposed method uses a total of eight cameras. The proposed method employs the stitching algorithm to align the image after extracting the feature points from the input image.

본 논문에서는 효율적인 차량 객체를 추적하는 특징점 매칭을 이용한 다중 차량 객체 검 출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 효율적인 차량 객체 추적을 위해 FAST 알고 리즘을 이용해서 차량의 특징점을 추출한다. 그리고 5X5 영역으로 분할 된 영상에서 특징점 이 포함되면 True 포함되지 않으면 False로 해당 영역을 검은색으로 후처리하여 차량 객체을 제외한 불필요한 객체 정보를 제거한다. 그리고 후처리 된 영역을 차량의 최대 탐색창 크기 로 설정하고, 차량의 최외각 특징점을 이용한 최소 탐색창을 설정하여 Mean-Shift 알고리즘 의 탐색창 크기에 대한 단점을 보완하여 차량 객체 추적을 한다. 제안한 방법의 성능 평가하 기위해 SIFT, SURF 알고리즘을 비교하여 실험한다. 그 결과 SIFT 알고리즘에 비해서 약 4배 빠르고 SUFR 알고리즘의 처리 과정 보다는 효율적으로 검출하는 장점이 있다

In this paper, we propose a multi-vehicle object detection algorithm using feature point matching that tracks efficient vehicle objects. The proposed algorithm extracts the feature points of the vehicle using the FAST algorithm for efficient vehicle object tracking. And True if the feature points are included in the image segmented into the 5X5 region. If the feature point is not included, it is processed as False and the corresponding area is blacked to remove unnecessary object information excluding the vehicle object. Then, the post processed area is set as the maximum search window size of the vehicle. And A minimum search window using the outermost feature points of the vehicle is set. By using the set search window, we compensate the disadvantages of the search window size of mean-shift algorithm and track vehicle object. In order to evaluate the performance of the proposed method, SIFT and SURF algorithms are compared and tested. The result is about four times faster than the SIFT algorithm. And it has the advantage of detecting more efficiently than the process of SUFR algorithm.

In this reseach, double-layered photoconductor consist of the carrier generation layer(CGL) of type copper phthalocyanine thin film by an aqueous coating method and the carrier transport layer(CGL) of polyvinyl carbazol(PVK) by spin coating. We inverstigated effect of the surfactant solution and cathod electrolysis to the crystal type of -CuPc in CGL with TEM, SEM and X- ray diffraction spectroscopy and studied the mechanism of an aqueous coating for the preparation of CGL. The effect of the washing of CGL about the electrophotographic characteristics of the -CuPc/PVK doublelayered photoconductors is studied also.

스테레오 비전 분야에서 영역 기반의 영상 정합은 스테레오 영상 분석을 위한 대표적인 방법이다. SAD (Sum of Absolute Difference) 알고리즘은 영역 기반 정합 알고리즘의 한 종류로서 대규모 데이터 집약적 계산을 요 구하여 소프트웨어 방식을 사용할경우 처리속도가 매우 느리게 된다. 본 논문에서는 소프트웨어 기반 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 병렬 기법인 SSE (Streaming SIMD Extensions) 명령어를 이용한 고속 SAD 알고리즘을 제안한다. SSE 명령어를 지원하는 CPU는 16개의 128비트크기의 XMM 레지스터를 보유하여 SIMD 명령어 집합 확장을 가능하게 하였다. 제안하는 소프트웨어 기반 병렬 고속화 기법의성능 측정을 위하여 일반 적 SAD를 이용한 영상 정합 알고리즘과 SSE 명령어를 사용한 알고리즘의 수행 속도차이를 측정하였다. 제안하는 기법은 일반적 SAD 알고리즘보다 평균 4배의 성능 향상의 결과를 보임으로 소프트웨어 기반 고속병 렬 처리를 통한 실시간 스테레오 비전 응용분야에 효과적으로 적용될 수 있음을 보였다.

Area-based stereo matchng algorithms are widely used for image analysis for stereo vision. SAD (Sum of Absolute Difference) algorithm is one of well known area-based stereo matchng algorithms with the characteristics of data intensive computing application. Therefore, it requires very high computation capabilities and its processing speed becomes very slow with software realization. This paper proposes a fast SAD algorithm utilizing SSE (Streaming SIMD Extensions) instructions based on SIMD (Single Instruction Multiple Data) parallism. CPU supporing SSE instructions has 16 XMM registers with 128 bits. For the performance evaluation of the proposed scheme, we compare the processing speed between SAD with/without SSE instructions. The proposed scheme achieves four times performance improvement over the general SAD, which shows the possibility of the software realization of real time SAD algorithm.

Since using environments that are made according to the service oriented architecture, we have more effective and dynamic applications. Semantic matchmaking process is finding valuable service candidates for substitution. It is a very important aspect of using semantic Web Services. Our proposed matchmaker algorithm performs semantic matching of Web Services on the basis of input and output descriptions of semantic Web Services matching. This technique takes advantages from a graph structure and flow networks. Our novel approach is assigning matchmaking scores to semantics of the inputs and outputs parameters and their types. It makes a flow network in which the weights of the edges are these scores, using Ford-Fulkerson algorithm, we find matching rate of two web services. So, all services should be described in the same Ontology Web Language. Among these candidates, best one is chosen for substitution in the case of an execution failure. Our approach uses the algorithm that has the least running time among all others that can be used for bipartite matching. The importance of problem is that in real systems, many fundamental problems will occur by late answering. So system`s service should always be on and if one of them crashes, it would be replaced fast. Semantic web matchmaker eases this process.

When Cloud Platform for Computer Aided Engineering Simulation (CPCAES) are developed to use Service-Oriented Architecture (SOA), on the one hand, it’s necessary to accurately express the service requirements of users, on the other hand it’s need to semantic of the existing services in the platform, and then to match the ontologies. The existing Ontology Web Language for Services / Universal Description Discovery and Integration (OWL-S / UDDI) algorithm has weak matching precision, and not meet the Computer Aided Engineering (CAE) simulation applications. The other semantic similarity algorithms also have weakness in judgment factor, or do not meet the requirements of CAE simulation applications for matching to service requirement ontology in cloud platform. Such that, the authors present a kind of ontology of service requirement for CAE simulation, model the content of the ontology, including resource requirements, computing requirements, computing job requirements, input, output, etc. The authors give the ontology mapping relationship between Ontology Web Language for Services (OWL-S) and the ontology, give the matching decision rules for the ontologies, propose a matching algorithm for matching the ontologies, and compare with the classic OWL-S / UDDI matching algorithm and a similarity matching algorithm proposed in other paper in the ability for measure the similarity quantity of services, the ability to suit the applications, as well as algorithms recall rate and precision rate. The results show the matching algorithm proposed in this paper is more suitable for service requirement ontology of CPCAES, can use the quantify value for the similarity analysis to the ontologies, and has higher precision rate and higher recall rate, which can reach about 90%. The research work in this paper is used in the second prototype of CPCAES, and the research team is developing the third prototype based on semantic Web Services and SOA framework.

Increasing the productivity comes from the reuse of artifacts as well as source codes. If we can reuse the model, automatic reuse process can be applied since model is based formal structure and sematic. Modeling requires the many experiences and so much trial and errors. Therefore, if we could reuse the existing model in similar domain, then reusing the model can provide opportunities of learning and of increasing the productivity to developers. In this paper, library construction of domain model in security application area is proposed. New semantic matching algorithms to identify the best matched model from the library are also proposed.

SAR image matching as a key technology is valuable in theory and practicality. Recent years, wide attention has been paid to cross-correlation algorithm and Hu invariant moments algorithm in the image matching field. The paper introduces concept of the two methods, and takes samples to analyze them to summarize the merits and faults. These two methods are not so effectual for SAR image matching. So based on the traditional Hu invariants moments algorithm, a new kind of improved Hu invariant moments algorithm is proposed. The experimental results prove that the improved method is stable and reliable under some variations for rotation in SAR image matching.

In this paper, a new spot matching algorithm is proposed. The algorithm compares topological patterns on two central spots to be matched that are selected each from reference and target 2D-PAGE images. Similarity transform is applied to one of two patterns in order to consider and correct global and local distortion before comparison of topological patterns. Matching between neighbor spots from two patterns is performed and similarity is evaluated using the normalized Hausdorff distance(NHD). Finally, matching of spots is determined by the number of neighbor matched pairs, the number of outlier spots and the NHD in turn. The proposed algorithm shows good results, even better matching performance when the relative topology is well preserved and no outlier is included.

Grassfire method for spot matching is proposed based on similarity comparison of topological patterns for neighbor spots. Grassfire method is an algorithm where spot matching is performed as if fire spreads all around on grass. Spot matching starts from a seed spot pair confirmed as a matched pair of spots and spot matching spreads to the direction where the best matching result is produced. In this paper, the simple type of grassfire method where a seed spot pair is manually selected and spot matching is conducted under the circumstances without outlier spots is studied to examine the potential of grassfire method. The proposed method outperforms matching methods by random combination of spots in terms of speed and accuracy.