Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.6
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pp.1-8
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2000
This paper describes an algorithm for semantic video object tracking using semi automatic method. In the semi automatic method, a user specifies an object of interest at the first frame and then the specified object is to be tracked in the remaining frames. The proposed algorithm consists of three steps: object boundary projection, uncertain area extraction, and boundary refinement. The object boundary is projected from the previous frame to the current frame using the motion estimation. And uncertain areas are extracted via two modules: Me error-test and color similarity test. Then, from extracted uncertain areas, the exact object boundary is obtained by boundary refinement. The simulation results show that the proposed video object extraction method provides efficient tracking results for various video sequences compared to the previous methods.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.335-338
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2001
잔향음은 시변동성이 존재하는 유동성 경계면 잔향음(해수면, 체적)과 시변동성이 존재하지 않는 고정 경계면 잔향음(해저면)으로 분류된다. 그러나 고정 경계면 잔향음으로 알려진 해저면 잔향음에서도 단주기적 시변동성이 존재하고 있음이 여러 실측자료에서 관측되고 있다. 본 연구는 시변동성의 원인을 파악하고자 실험실에서 부유성 퇴적물의 농토에 따른 후방산란 신호를 측정하였다. 또한 동해에서 측정된 시간에 따른 잔향음신호(80kHz)와 ADCP(4.2MHz) 자료를 비교하여 천해에서의 체적 산란체의 변동이 잔향음 신호에 영향을 미칠 수 있음을 확인하였다. 아울러 본 논문에서는 잔향음 신호의 단주기적 시변동성에 의한 잡음 성분을 제거하여 표준화된 잔향음 신호를 획득하기 위한 방법으로 Low Rank Approximation(LRA)을 제안하였다. 이 기법은 특이해 분해(Singular Value Decomposition, SVD)를 수행하여 실측 자료 행렬로부터 고유치(Eigenvalue)과 고유벡터(Eigenvector)를 추출한 후, 추출된 고유치를 제한적으로 사용하여 근사화 하는 기법으로 시변동성 신호를 제거하는데 효율적인 방법이다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.13
no.2
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pp.70-76
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2012
In this paper, an automatic extraction method of glomerulus region from human renal tissue image is presented. The important information reflecting the state of kidneys richly included in the glomeruli, so it should be the first step to extract the glomerulus region from the renal tissue image for the further quantitative analysis of the renal condition. Especially, there is no clear difference between the glomerulus and other tissues, so the glomerulus region can not be easily extracted from its background by the existing segmentation methods. The outer edge of a glomerulus region is regarded as a common property for the regions of this kind ; a two- dimensional Gaussian distribution is used to convolve with an original image first and then the image is thresholded at this blurred image ; a closed curve corresponding to the outer edge can be obtained by usual pattern processing skills like thinning, branch-cutting, hole-filling etc., Finally, the glomerulus region can be obtained by extracting the area in the original image surrounded by the closed curve. The glomerulus regions are correctly extracted by 85 percentages and experimental results show the proposed method is effective.
In this paper, we propose a license plate locating algorithm by using SVM. Tipically, the features regarding license plate format include height-to-width ratio, color, and spatial frequency. The method is dived into three steps which are image acquisition, detecting license plate candidate regions, verifying the license plate accurately. In the course of detecting license plate candidate regions, color filtering and edge detecting are performed to detect candidate regions, and then verify candidate region using Support Vector Machines(SVM) with DCT coefficients of candidates. It is possible to perform reliable license plate location bemuse we can protect false detection through these verification process. We validate our approach with experimental results.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.472-472
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2021
우리나라는 하천법 제10조, 소하천정비법 제3조에 하천기본계획 수립 또는 하천의 지정 및 변경고시 시 하천구역을 결정하도록 정의되어 있다. 하천구역 설정 시 일반적으로 하천의 제방이 위치하는 부지 및 제방하심측 토지경계를 하천구역으로 지정하고 있으나, 제방계획이 없거나 무제부 구간으로 활용되고 있는 구간의 경우 하천법 제10조 3항에서 5항까지 3가지 항목을 기준으로 계획하폭에 해당하는 토지, 댐·하구둑·홍수조절지·저류지의 계획홍수위 아래에 해당하는 토지경계, 철도·도로 등 제방의 역할을 하는 선형공작물 하심측 토지경계로 구분하고 있다. 하천구역의 경계설정의 경우 불연속적인 특징을 갖는 하천의 횡단측점 자료의 특성상 정확한 평면상의 경계를 파악하기 어렵고, 철도·도로 등 선형공작물 경계를 하천구역으로 설정 시 편입용지의 보상이 상이하고 모호한 기준으로 인해 다량의 민원이 발생하는 실정이다. 본 연구에서는 부산시에 위치한 지방하천 대천천을 대상지로 설정하였으며, 계획홍수위를 기반으로 홍수범람예상도를 작성하여 정밀계획홍수위선을 산출하고 이를 지형자료와 중첩하여 계획홍수위 경계를 추출하였다. 또한 무제부 구간 내 드론촬영을 실시하여 대상지 드론영상 기반 3차원 정밀 지형자료를 구축하고 이를 앞서 산정한 계획홍수위 경계자료와 중첩하여 정밀 하천구역을 설정하였다. 대상지 정밀 하천구역 산정 결과를 기반으로 도심지내 하천과 도시외곽 하천으로 구분하고 다시 도심지내하천은 암거(복개)구간과 개거구간, 도시외곽하천은 유제부와 무제부 구간으로 구분하여 정밀 하천구역 결정기준을 수립하였다. 본 연구를 통해 대천천유역을 대상으로 실시한 무제부 구간 하천구역 결정과정을 기반으로 하천유형별 3차원 하천구역 산정기법을 정립하였다. 향후 해당기법을 실무에 적용하여 하천구역 산정 시 모호한 하천경계부분 또는 토지소유주와 담당부처 간 하천구역 논의 시 기반자료로 활용될 수 있을 것으로 사료되며, 기본계획 수립 시 해당 기법 적용을 통해 보다 정확한 하천구역 경계 수립이 될 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.10a
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pp.144-145
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2008
본 연구는 라이다 자료를 이용하여 건물영역을 추출하고 건물모델을 구성하는 선형과 면요소들을 추출하는 기법을 제시하였다. 라이다 자료는 지형지물의 표고값을 정확하고 직접적인 방식으로 제공함으로써 기존의 항공사진에 비하여 매칭과정을 필요로 하지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 라이다 점들은 해당 수평위치에 대한 표고값만을 제공하기 때문에 지표 위의 지형지물들을 추출하기 위해서는 먼저 점들간의 기하학적인 관계를 분석하여 그들을 구성하는 선이나 면요소들을 추출해야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 라이다 자료를 라스터 형태로 변환한 후, 이미지 프로세싱을 통하여 상대적으로 낫은 영역과 높은 영역으로 분리하여 각각 지형과 건물영역으로 분류하였다. 다음으로 건물영역 경계로부터 건물 외곽선을 추출하고 건물영역 내에 면요소들을 통계분석을 통하여 추출하였다. 실험결과를 통하여 제시한 기법들은 비교적 복잡한 형태의 건물 지붕면과 외곽선을 성공적으로 분할하고 추출할 수 있음을 보여준다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.318-321
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2003
의미 있는 객체가 영상에 포함되어 있는지를 판단하여 영상을 객체 및 비객체 영상으로 분류함으로써 영상 검색이나 효과적인 영상 데이터베이스 구축 등에 유용하게 활용 가능하다. 이에 본 논문에서는 영상 유형에 따른 특징을 분석하여 영상 분류를 위한 기준을 선정함으로써 입력 영상을 객체 및 비객체 영상으로 분류할 수 있는 방법을 제안한다 일반적으로 객체는 주로 영상의 중심 부근에 위치하고 주변과는 상이한 칼라 특징으로 표현되므로, 영상 중심 부근에 주로 위치하는 칼라의 분포 정보를 영상 분류의 기준으로 사용하였다. 또한 객체 추출 방법[4]을 적용하여 추출된 객체와 배경 사이의 공유 경계에서 발생하는 경계 강도 정도를 활용하였다. 코렐 CD에서 무작위로 선택된 800장의 영상에 대해 제안된 기준을 적용하여 분류한 결과 약80%의 분류 정확도를 얻었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2012.10a
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pp.163-168
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2012
문서 또는 문장 단위의 정렬이 통계적 기계 번역에 활발히 이용되고 있다. 문장 정렬은 통계 기반의 기계 번역에서 가장 중요한 작업으로 정렬의 정확도와 속도는 기계 번역 시스템의 성능을 좌우할 수 있다. 문장 정렬을 수행 할 때 대용량의 문서입력이 있을 경우 처리 속도가 상당히 늦어지는 문제를 지적하고 그 문제를 해결하는 두 가지 방법을 제안한다. 문서의 구조적 특성을 이용하여 문서의 경계정보를 추출하거나 또는 단어 출현 빈도의 따른 경계 추출방법을 이용하여 문제를 해결한다. 상기의 방법이 정렬 속도 저하 개선에 비교적 효과가 있고 그에 따른 성능 저하가 없음을 실험을 통하여 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.559-561
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2001
본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 변위를 추정할 수 있는 다양한 방법들 중 특정 기반 방식과 영역 기반 방식의 각각의 장점들을 살리고 단점들을 보완하기 위한 방법은 제안한다. 영상의 경계선을 이루는 특징점들은 전체 영상의 5% 내외의 소수로 추출되면서도 많은 양의 영상 정보를 가지고 있으므로, 이 점들에 대해 일정한 매칭 과정을 통해 대응점을 구하고, 이 중 90% 이상의 정확성 매칭 확률을 가진 대응점들을 영상으로 기준점으로 설정한다. 그리고 이러한 기준점 이외의 점들에 대해서는 추출된 기준점들의 순서에 맞추어 Ordering Constraint를 적용시키고 기준점에 따라 블록의 크기가 달라지는 영역 기반 방식을 적용하여 조밀한 변위를 추정하였다. 이렇게 함으로써 영역 기반 방식과 특징 기반 방식의 각각의 장점들을 이용하면서도 특정기반 방식의 문제점인 보간법 문제를 해결하였고, 또한 블록의 크기 따라 계산 시간과 정합 오차가 많이 좌우되는 영역 기반 방식의 단점들을 해결하였다. 또한 기준점을 이용하여 Ordering constraint 기반하에 영역 정보를 이용하므로 좀 더 올바른 순서 조건에 맞추어 대응점을 찾을 수 있고 또한 폐쇄 영역 부분도 쉽게 찾을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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