• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.14 no.3 s.37
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• pp.3-11
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• 2006

The need for edge detection about topography data from the high resolution satellite imagery is happening with increasing frequency according to many people utilize the its imagery as various fields recently. Many experts is recognizing of other GIS will make use of the road detection from the high resolution satellite imagery, including ITS (Intelligent Transportation Systems) and urban planning. This paper is comparative analysis of LPF (Low Pass Filtering) and HPF (High Pass Filtering) for roads edge detection from high resolution satellite imagery. As a result, LPF and HPF can be highlight selective pixels at edge area about input data. In case or applying to other techniques such as LPF for the same purpose, they aye more effective for wide road width which often cause the slight distortion of boundary or overall change of brightness values on the whole Image. Whereas, HPF has ability to enhance selectively detailed components in a target image.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37A no.9
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• pp.786-791
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• 2012

This paper presents a depth boundary sharpening method for improved view synthesis in 3D video. In depth coding, distortion occurs around object boundaries, degrading the quality of synthesized images. In order to encounter this problem, the proposed method estimates an edge map for each frame to filter only the boundary regions. In particular, a window-based filter is employed to choose the most reliable pixel as the replacement considering three factors: frequency, similarity and closeness. The proposed method was implemented as post-processing of the deblocking filter in JMVC 8.3.Compared to the conventional methods, the proposed method generated 0.49 dB PSNR increase and 16.58% bitrate decrease on average. The improved portions were subjectively confirmed as well.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.14 no.1
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• pp.11-16
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• 2003

This Paper extracts the edge of main components of face with Gator wavelets transformation in facial expression images. FCM(Fuzzy C-Means) clustering algorithm then extracts the representative feature points of low dimensionality from the edge extracted in neutral face. The feature-points of the neutral face is used as a template to extract the feature-points of facial expression images. To match point to Point feature points on an expression face against each feature point on a neutral face, it consists of two steps using a dynamic linking model, which are called the coarse mapping and the fine mapping. This paper presents an automatic extraction of feature-points by dynamic linking model based on Gabor wavelets and fuzzy C-means(FCM) algorithm. The result of this study was applied to extract features automatically in facial expression recognition based on dimension[1].

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.94-96
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• 2013

본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 Ends_in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후, 이진화, 영역 레이블링 기법, 잡음 제거를 통해 근막을 추출하고, 근막 영역의 하단 경계선을 기준으로 Cubic Spline 보간법을 적용하여 복부 근육의 근막 하단 영역을 추출한다. 복부 초음파 영상에서 추출된 근막 하단 영역을 이용하여 근막 영역을 제거한 후, 거리 기반 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 충수 후보 영역을 추출한 다. 추출된 충수 후보 영역에 침식 연산과 영역 레이블링 기법을 적용하여 충수를 추출한다. 제안된 방법을 복부 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 충수 추출 방법보다 객관적이고 효율적으로 충수와 소장의 명암도 차이를 구별할 수 있어 충수 영역이 이전의 방법 보다 비교적 정확히 추출되는 것을 영상의학과 관련 전문의를 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.71-75
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• 2003

오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.7
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• pp.3184-3190
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• 2011

In this paper, we propose a method to detect Iris Round wipe transitions with circular moving borders in digital video data. The suggested method robustly extracts circular moving borders from the input image using improved Hough transform, and finally detects Iris Round wipes by effectively analyzing their moving directions and shapes. In order to evaluate the performance of the suggested algorithm, the experimental results show that the proposed method can effectively detect Iris Rounds with circular moving borders in various video data.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.6
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• pp.59-64
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• 2009

Edge detection always influenced by the noise of original image, therefore need some methods to eliminate them in advance, and the Mean Shift algorithm has the smooth function which suit for this purpose, so adopt it to fade out the unimportant information and the sensitive noise portions. Above all, we use the Canny algorithm to pick up the contour of the objects we focus on. And, take tests and get better result than the former sole Canny algorithm. This combination method of Mean Shift algorithm and Canny algorithm is suitable for the edge detection processing.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.1D
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• pp.81-88
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• 2012

This present research was carried out by dividing two parts; field surveying and data processing, in order to analyze changed patterns of a shoreline. Firstly, the shoreline information measured by the precise GPS positioning during long duration was collected. Secondly, the algorithm for detecting an auto boundary with regards to the changed shoreline with multi-image data was developed. Then, a comparative research was conducted. Haeundae beach which is one of the most famous ones in Korea was selected as a test site. RTK-GPS surveying had been performed overall eight times from September 2005 to September 2009. The filed test by aerial Lidar was conducted twice on December 2006 and March 2009 respectively. As a result estimated from both sensors, there is a slight difference. The average length of shoreline analyzed by RTK-GPS is approximately 1,364.6 m, while one from aerial Lidar is about 1,402.5 m. In this investigation, the specific algorithm for detecting the shoreline detection was developed by Visual C++ MFC (Microsoft Foundation Class). The analysis result estimated by aerial photo and satellite image was 1,391.0 m. The level of reliability was 98.1% for auto boundary detection when it compared with real surveying data.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.31 no.2
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• pp.25-54
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• 2020

While there is no evidence for parafoveal processing in alphabetic languages such as English and Finnish, there is some evidence that morphological information is processed in syllabic languages like Chinese. Korean writing system, Hangul, would be able to provide morphological preview benefit effects since it is an "alphabetic syllabary" which contains both alphabetic and syllabic features. This study explored morphological parafoveal preview benefit effects during reading Korean using irregular verbs, which have phonological and orthographical differences between fundamental and conjugated forms. In the Experiment, the target word was irregular conjugated form, and there were four preview conditions: identical (e.g. 구워), fundamental form (e.g. 굽다), orthographically related (e.g. 굼다), and unrelated control (e.g. 죨어). In the result of study, identical was shortest and morphological, orthographical, unrelated preview were followed. Moreover, measures of first-pass reading of morphological preview were significantly shorter than those of unrelated control preview. This results support the hypothesis of morphological preview benefit effects in Korean. The implications of the results are discussed.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2004.12a
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• pp.139-143
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• 2004

최근 고 해상도 위성영상정보의 민간 활용에 대한 수요가 증가하면서 기존의 공간 정보를 다루는 여러 응용분야에서 이에 관련된 많은 연구를 하고 있다. 도시교통 환경 분석을 위하여 위성영상정보를 처리하는 과정에 있어서 도로, 건물, 기타 선 구조와 같은 지형지물을 분석하는 과정은 사용자에 따라 주관적일 수 있다. 이러한 배경에서 수학적 그레이 레벨 모폴로지는 하나의 효과적인 접근으로 간주된다. 본 연구에서 지형지물 추출을 위해 윈도우 운영체제에서 실행되는 실질적인 응용 프로그램을 구현하였다. 이 프로그램에서 주요한 지형지물은 그레이 레벨 영상을 이용하여 개방(opening), 폐쇄(closing), 침식(erosion), 팽창(dilation)의 순차적 처리를 통하여 자동적으로 추출된다. 결과적으로, GDPA, 허프 변환 또는 다른 알고리듬들과 비교시 하나의 이점이 된다. 모폴로지 처리와 같이 본 프로그램은 그레이 레벨 값의 범위에 기반하여 지형지물을 추출을 위한 density slicing 기능 또는 주어진 경계치 보다 작은 화소 군집을 제거하는 처리인 'sieve filtering'을 제공한다. 이러한 기능들은 형태학적으로 처리된 결과를 증대하고 지형지물 종류들을 분리하는데 유용하다. 또한 배경의 제거, 잡음 탐지, 도시 환경 원격 탐사에서의 지형지물 특성화에 기여한다. 본 프로그램을 이용하는데 있어서 IKONOS 위성영상을 이용하여 시험 구현하였다. 결과, 다중 경계치 또는 steve filtering을 이용한 그레이 레벨 모폴로지 처리는 복잡한 지형지물과 많은 데이터로 구성된 고해상도 영상 내의 주어진 대상에서 자동적인 처리와 사용자 정의 sieve filtering으로 인한 효과적인 지형지물 추출 방법으로 간주 된다. 시안을 작성 표준화를 위한 첫 단계 시도를 소개하였다.분석 결과는 문장, 그림 및 도표, 장 끝의 질문, 학생의 학습 활동 수 등이 $0.4{\sim}1.5$ 사이의 값으로 학생 참여를 적절히 유도하는 발견 지향적 인 것으로 조사되었다. 그러나 장의 요약은 본문 내용을 반복하는 내용으로 구성되었다. 이와 같이 공통과학 과목은 새로운 현대 사회에 부응하는 교과 목표와 체계를 지향하고 있지만 아직도 통합과학으로서의 내용과 체계를 완전히 갖추고 있지 못할 뿐만 아니라 현재 사용되고 있는 7종의 교과서가 교육 목표를 충분히 반영하지 못하고 있다. 따라서 교사의 역할이 더욱더 중요하게 되었다.괴리가 작아진다. 이 결과에 따르면 위탁증거금의 징수는 그 제도의 취지에 부합되고 있다. 다만 제도운용상의 이유이거나 혹은 우리나라 주식시장의 투자자들이 비합리적인 투자형태를 보임에 따라 그 정책적 효과는 때로 역기능적인 결과로 초래하였다. 그럼에도 불구하고 이 연구결과를 통하여 최소한 주식시장(株式市場)에서 위탁증거금제도는 그 제도적 의의가 여전히 있다는 사실이 확인되었다. 또한 우리나라 주식시장에서 통상 과열투기 행위가 빈번히 일어나 주식시장을 교란시킴으로써 건전한 투자풍토조성에 저해된다는 저간의 우려가 매우 커왔으나 표본 기간동안에 대하여 실증분석을 한 결과 주식시장 전체적으로 볼 때 주가변동율(株價變動率), 특히 초과주가변동율(超過株價變動率)에 미치는 영향이 그다지 심각한 정도는 아니었으며 오히려 우리나라의 주식시장은 미국시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며,