• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.2 no.2 s.4
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• pp.131-142
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• 1994

Generally, there are two methods which generates the base map of Geo-Spatial Information System(GSIS). one is the digitizing of existing map, and the other is the analytical plotting method editing data acquired by sensors using computers. But the analytical plotting method and method of the digitizing of existing map is technically complex and has the disadvantages in the costs and time. The subject region of study(the Kwangyang province), was photographed by aircraft, and photographing scale was 1/6,000. Then this area was divided into two specific regions, the residential area, and the agricultural area. In this study, we developed the algorithm that generated base map of database in GSIS from the aerial photo. This algorithm is as followed. First, the digital aerial photos were generated using these aerial photos. Second, these digital aerial photos were enhanced by implementing the histogram equalization. Third, the objects of the enhanced images were extracted by implementing thresholding and edged detection techiques of image segmentation. Finally, these images could be used to updated the base map of database in GSIS. The result obtained from this study showed that method used by this study were more efficient than existing method in costs and time.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.154-159
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• 2002

영역 분할과 영역 레이블링은 내용에 기반한 영상 검색이나 영상 이해를 위해 선행되어야 하는 중요한 작업중의 하나이다. 본 논문에서는 칼라-공간 히스토그램의 통계정보를 통해 자연 영상내의 영역을 효율적으로 분할하고 또한 이러한 데이터를 생성규칙으로 만들어 레이블링 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자연영상처럼 많지 않은 영역으로 이루어진 경우 매우 효율적임을 보였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.207-212
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• 2009

고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상은 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 객체 내에 객체의 크기와 모양에 대한 고려를 모두 할 수 있는 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해강도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. 실험 결과, 제안한 기법의 분류 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과뿐만 아니라 기존의 공간 개체 추출방식인 GLCM, PSI 기법을 이용한 분류 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.25 no.3
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• pp.105-113
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• 2019

Physically-based fluid simulation takes a lot of time for high resolution. To solve this problem, there are studies that make up the limitation of low resolution fluid simulation by using deep running. Among them, Super-resolution, which converts low-resolution simulation data to high resolution is under way. However, traditional techniques require to the entire space where there are no density data, so there are problems that are inefficient in terms of the full simulation speed and that cannot be computed with the lack of GPU memory as input resolution increases. In this paper, we propose a new method that divides and classifies 2D smoke simulation data into the space using the quad tree, one of the spatial partitioning methods, and performs Super-resolution only required space. This technique accelerates the simulation speed by computing only necessary space. It also processes the divided input data, which can solve GPU memory problems.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.46-48
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• 2004

차량항법장치(Car Navigation System ： CNS)나 지리정보시스템(Geographic Information System ： CIS)에서 공간 객체를 효율적으로 다루는 색인기법에 대한 다양한 논의가 있어왔다 기존의 방법에서는 공간 객체의 인접성(cluster)과 밀집성 만을 고려해서 색인 트리를 생성하므로, 편향된 접근 빈도론 가진 공간 객체이 대해서 효과적인 탐색시간을 제공하지 못한다. 접근 빈도를 반영한 색인 기법은 공간 데이터가 갖는 특성-2개 이상의 차원에 대한 순서 할당이 불가능-에 의해서 지리적으로 인접된 객체들을 묶지 못하고, 이로 인해서 공간 객체에 대한 효율적인 색인 기법을 제공할 수 없다. 지리 데이터에 대한 위치와 접근 빈도가 주어질 매, 색인 트리는 좌표 정보뿐 아니라 공간 객체에 대한 접근 빈도도 고려해서 생성되어야 한다 본 논문에서 제안하는 기법을 전체 영역을 세부영역으로 분할하고, 각 세부 영역에 대해서 편향색인 트리를 생성한 뒤에 트리를 병합함으로써 밀집도와 접근 빈도를 반영한, 편향된(skewed) 색인 트리를 생성하도록 한다. 편향된 색인 트리는 접근 빈도가 높은 공간객체를 상위계층(level)에 위치시킴으로써 탐색비용을 줄인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.19-21
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• 2002

최근 이동통신 및 GPS 기술의 발달로 위치기반서비스 요구가 점점 증가하고 있고, 대용량의 위치데이터가 저장되는 위치기반서비스의 구현을 위한 이동체외 저장 및 검색에 관한 연구가 활발하다. 이동체의 위치 정보를 점으로 모델링하여 색인 할 경우 KDB-Tree의 성능이 우수하다. 그러나 KDB-Tree는 시공간에서의 이동체 위치데이터 색인을 고려할 경우 시간 도메인의 특성으로 인해 성능 저하의 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 이동체 위치데이터의 색인을 위한 KDB-Tree의 사용에서 시간 도메인의 특성을 반영한 분할 도메인 선정 방법과 분할 정책을 제시한다. 새로운 분할 정책은 색인의 공간활용도를 높이고 색인의 크기를 작게 하여 검색의 성능을 높인 최근 시간 분할 기법과 LD(Last Division) 분할 정책이다. 본 논문에서는 KDB-Tree의 변경된 분할 정책을 구현하고 성능평가론 수행한다. 이 성능 평가 실험을 통해서 변경된 분할 정책을 사용한 KDB-Tree에서 공간활용도가 높고 검색 성능이 우수함을 보인다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.9 no.1
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• pp.31-43
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• 2007

Sensor data have the characteristics such as numerous and continuous data. Therefore, it is required to develop an index which could retrieve a specific sensor data efficiently from numerous sensed data. The index should have an efficient delete operation for the past data to support the data archiving. In this paper, we have proposed and implemented an index splitting technique to support the sensor data archiving. These splitted indexes compose of a virtual index (that is, index management component), which is shown as single tree from outside. Experimental results show that in the case of 100,000 insert operations the splitted index performs 8% better than the traditional TB-tree maximumly. And the splitted index outperforms TB-tree with retrieving queries when the region of query is small and the size of time domain is large.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.674-676
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• 2000

인터넷과 같은 이질적인 네트워크환경에서 대용량의 비디오 데이터를 실시간으로 전송하기 위해서 계층적 코딩기법에 관한 연구가 진행되고 있으며, MPEG-2 비디오에서도 Scalability를 제공하고 있다. 하지만 이러한 계층적 코딩기법을 사용한다 하더라도 기본계층의 데이터량이 크기 때문에 실시간 서비스를 위해서는 상당량의 네트워크 자원을 필요로 하게 된다. 이에 네트워크 대여폭 변화에 능동적으로 적응하면서 네트워크 자원을 보다 효율적으로 사용할 수 있는 새로운 계층적 코딩기법과 전송 기법을 제안한다. 제안된 기법은 MPEG 비디오를 픽처층을 이용하여 공간적 계층적 코딩 후 다시 DCT블록에 대한 공간적 계층적 코딩을 수행하여 15개의 레이어로 분할하게 된다. 이렇게 분할된 레이어는 네트워크의 상태에 따라 선별적으로 전송되게 된다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.1
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• pp.88-95
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• 2008

In this paper, we present an efficient indoor rendering method using BSP(Binary Space Partitioning) and PVS(Potentially Visible Space) algorithms. The proposed method displays efficiently the objects by including the objects in the process of separating the number of BSP area, by jointly using BSP and PVS algorithms. Also, the screen which is checked by PVS from player's location is displayed. From the simulation, we can see that the proposed method improves the rendering speed because of processing the objects with the edges of BSP and PVS.

• Spatial Information Research
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• v.18 no.3
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• pp.73-83
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• 2010

This study presents a method to segment an image, employing the statistics observed at each pixel location across sequential frame images. In the acquisition and analysis of spatial information, utilization of digital image processing technique has very important implications. Various image segmentation techniques have been presented to distinguish the area of digital images. In this study, based on the analysis of the spectroscopic characteristics of sequential frame images that had been previously researched, an image segmentation method was proposed by using the randomness occurring among a sequence of frame images for a same scene. First of all, we computed the mean and standard deviation values at each pixel and found reliable pixels to determine seed points using their standard deviation value. For segmenting an image into individual regions, we conducted region growing based on a T-test between reference and candidate sample sets. A comparative analysis was conducted to assure the performance of the proposed method with reference to a previous method. From a set of experimental results, it is confirmed that the proposed method using a sequence of frame images segments a scene better than a method using a single frame image.