본 논문은 입력 영상에 따라 적응적으로 구해진 임계 값을 이용하여 움직임을 검출하는 블럭 단위 움직임 검출 기법을 제안한다 우선, 현재 영상을 블럭의 크기에 따라 블럭화 한 후 각 블럭의 특정 값을 구하고 이 전 영상에서 저장된 블럭 특정 값과의 차이 값을 구한 다음 임계 값을 이용하여 움직임을 검출한다. 본 논문 에서는 적응적인 임계 값을 구하기 위해서 움직임 벡터를 이용하여 움직임 블럭과 배경 블럭을 구분하고 각 각의 영역에 대한 통계척인 분포를 해석하여 움직임 판별을 위한 각 특정 값의 임계 값을 입력 영상에 따라 자동 조정한다 모의 실험을 통하여 블럭의 크기가 움직임 검출 성능에 미치는 영향, 노이즈의 영향, 특정 값의 종류에 따른 검출의 정확도 기존의 움직임 검출 알고리즘과의 성능을 비교 분석한다
압축된 동영상에서 인덱싱을 위한 장면전환 검출기법에서 기존의 방법들은 실험에 의한 고정 임계값을 설정하여 임계값 보다 크면 장면전환이라고 판단해왔다. 기존의 고정 임계값을 적용시켰을 때는 플래쉬나 카메라 움직임 등에 의한 오검출이 많은 문제점이 있었다. 본 논문에서는 장면 전환 검출을 위한 임계값을 동영상 특성 중, 장면전환점간격을 이용하여 임계값을 동적으로 변화시키는 방법이며, 고정 임계값을 사용하는 경우보다 오검출을 줄이는 향상된 장면전환 검출기법을 제안한다. 실험에서는 동영상 특성을 통계적으로 분석하여, 기존의 고정임계값과 제안한 동적임계값을 사용한 결과 값을 비교분석 하였다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 30%정도 오검출이 줄었다.
본 논문에서는 주어진 영상의 그레이 레벨에 대한 통계적 정보와 구간값 퍼지집합에 기반을 둔 새로운 임계값 선택 방법을 제안한다. 제안한 임계값 선택 방법에서 구간값 퍼지집합은 영상의 픽셀과 그들이 속하는 영역, 즉 물체와 배경 간의 관계를 더욱 명확하게 나타내기 위해서 사용되고, 통계적 정보는 구간값 퍼지집합의 규칙과 파티션을 결정하기 위해서 이용된다. 제안한 방법의 타당성을 보이기 위해 다양한 형태의 히스토그램을 가진 5개의 테스트 영상들을 기존의 임계값 선택방법인 Otsu 방법과 Huang과 Wang의 방법과 비교하였다.
일반적으로 퍼지객체지향자료모형에서 속성값은 퍼지집합을 표현한다. 만일 퍼지객체지향자료모형에서 속성값을 구간값 퍼지집합으로 표현할 수 있다면, 퍼지객체지향자료모형에서 사용하는 속성값을 더 유연하게 표현하는 것이 가능하다. 퍼지객체지향자료모형의 상속구조에 나타나는 프레임내에 있는 속성값을 구하기 위해 구간값 퍼지집합을 사용하는 우선순위 논리곱연산을 이용하여 계산한다. 이 방법은 속성값의 소속정도가 기존의 퍼지집합이 아닌 구간값 퍼지집합으로 표현하는 지식정보처리분야에서 사용할 수 있다.
IEEE 802.11e EDCA(Enhanced Distributed Channel Access)는 4개의 AC(Access Category)를 이용하여 트래픽에 따른 우선순위를 부여하고 QoS(Quality of Service)를 제공하기 위해 표준화되었다. EDCA는 이진 백오프 알고리즘을 갖는 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance) 방법을 이용한다. EDCA에서 패킷 전송에 실패할 경우 경쟁 윈도우 값은 두 배씩 증가 되고, 성공할 경우에는 최소 경쟁 윈도우 값으로 초기화된다. 따라서 경쟁 윈도우 값이 최적의 값을 유지하지 못해 많은 패킷 충돌을 야기하여 네트워크 성능을 감소시킨다. 이 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 논문에서는 패킷 전송 성공 후 경쟁 윈도우 값을 최소 경쟁 윈도우 값이 아닌 채널 혼잡 정도에 따라 계산된 값으로 설정한다. 그러나 이 방법은 트래픽 종류와 상관없이 같은 방법으로 동작하기 때문에 트래픽 종류에 따른 차별적 QoS를 보장하지 않는다. 또한 계산된 경쟁 윈도우 값은 현재 값에 비해 상대적으로 낮은 값을 갖기 때문에 여전히 높은 충돌율을 갖는다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 새로운 프로토콜을 제안한다. 제안된 방법에서는 네트워크의 혼잡 정도를 잘 반영하기 위한 새로운 경쟁 윈도우 계산 알고리즘을 제시한다. 또한 제안된 알고리즘은 트래픽 종류에 따른 QoS 보장을 위해 트래픽 종류에 따른 차별화 파라미터를 이용한다.
일반적으로 강우자료의 시간 해상도가 높을수록(측정 주기가 짧아질수록) 강우침식능 값이 크게 산정되는 경향이 있다(Yin et al. 2015). 또한, 강우자료의 시간해상도가 서로 다를 경우에 각각 산정된 강우침식능 값을 동일한 값으로 비교하기 위해서는 어떤 변환 과정을 거쳐야 하는지에 대한 해석기법이 정립되어야 한다. 강우자료의 시간 해상도가 다를 경우 결과 값이 달라진다는 것은 알고 있지만, 이 값을 동일하게 산정된 값으로 간주하고 비교하는 것은 실무적으로 큰 오류를 범할 수 있다. 본 연구는 이러한 문제에 대하여 통계적인 방법과 강우의 스케일링 성질을 이용하여 서로 다른 지속기간을 갖는 해상도를 강우자료로 산정된 강우침식능 값을 상호 비교하여 변환할 수 있는 인자를 가진 실험식을 제시하고자 한다. 지난 50여 년 동안 전 세계 많은 연구자들이 서로 다른 방법으로 다양한 강우침식능 값을 산정하고 제시하였으나, 국가별로 상이한 자료와 각기 다른 계산방법으로 산정한 값을 동일한 값으로 비교하는 것은 큰 오류가 있으며, 이러한 오류를 감소시키기 위해서는 강우침식인자 계산방법에 대한 적절한 기준을 통한 산정방법이 마련되어야 한다. 본 연구를 통해 강우자료의 다양한 시간해상도에 따른 강우침식능 추정기법이 정립되면, 국내외 학계 및 실무자들이 각기 다양한 시간해상도로 산출된 강우침식능을 비교 분석할 수 있는 밑바탕을 마련할 수 있을 것으로 판단된다.
기름값에 대한 언론과 국민의 관심이 높다. 기름값이 우리생활에 미치는 영향이 크기 때문일 것이다. 최근는 경기가 어려워지면서 더욱 민감한 문제가 되고 있는 듯하다. 소비자 단체가 주도하는 '석유시장 감시단'까지 출범한 상황이다. 이러한 관심은 기름값에 대한 불만 때문으로 보인다. 소비자는 정유사가 기름값을 불투명하고 자의적으로 결정한다고 의심한다. 오를 땐 빨리 내릴 땐 천천히 내린다고 불신한다. 과점시장에서 정유사가 담합과 폭리를 취하고 있다고 여긴다. 문제는 이런 인식과 업계의 실상이 너무도 다르다는 데 있다. 정유업계에 대한 부정적 인식은 오랫동안 누적된 선입견과 잘못된 인식에 근거하고 있다. 이것은 기름값이 올라갈 때마다 사실과는 다르게 확대 재생산 되고 있다. 업계에 몸담고 있는 입장에서 참으로 안타까운 현실이다.
이 논문은 MPEG 비디오 스트림에서 급격하거나 점진적인 장면전환을 검출하는 효과적인 방법을 제안하고 있다. 이 방법에서는 MPEG 압축 영역에서 DC계수를 통해 DC 영상을 복원한 다음 이전 영상과의 그레이레벨 값과의 차이를 구하여 평균값을 가지고 있고 현재 프레임의 그레이 레벨값과 비교하여 임계값이상의 차이가 나면 장면전환이 이루어졌다는 것을 검출하는 알고리즘이다. 을 이용하여 임계값을 구하여 실시간으로 적용함으로 높은 적중률을 가질 수 있게 된다. DC계수는 MPEG에서 가장 많은 정보를 포함하고 있으므로 속도 상승을 위해 AC계수의 값을 계산하지 않는다. 실험결과 고정 임계값을 적용한 다른 방법보다 높은 적중률을 나타났다.
불완전 데이터 즉, 결측값을 가지는 데이터를 분석할 경우 결측데이터에 대해서 어떠한 처리를 해야할 필요가 있다. 결측데이터에 대한 처리로서 주로 이용되어온 방법으로는 결측값을 포함한 관측값(case)을 제외하는 방법이었다. 이후 여러 방법들이 제안되어 EM알고리즘이나 회귀알고리즘에 의한 추정을 바탕으로 결측값에 대한 추정을 해서 그 추정값으로 결측값을 대치하는 방법을 사용할 수 있게되었다. 본 논문에서는 복수 개의 데이터세트를 생성해서 대치하는 다중대입 소프트인 SOLAS를 소개한다.
캘리브레이션이란 회전요소, 이동요소, 크기요소 값을 이용하여 한 영상을 변형시킴으로서 두 영상간의 부분적으로 동일한 영역이 오버랩 되도록 하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 두 영상의 캘리브레이션을 위한 하나의 방법으로서 히스토그램을 작성하고, 이를 토대로 설정된 임의의 그레이 레벨에 해당하는 화소들은 seed로 하여 영역확장을 수행한 후, 대응하는 영역사이에 매칭을 행함으로서 회전요소 값, 이동요소 값, 크기요소 값을 구한다. 또한 실험을 텅해 얻은 각 요소값과 실제값을 비교함으로서 본 알고리즘의 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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