• 제목/요약/키워드: 공간 필터링 기법

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LBSNS에서의 공간조인을 이용한 필터링 기법의 설계 (A Design of Filtering Technique on LBSNS using Spatial Join)

  • 이은식;조대수
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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    • pp.230-232
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    • 2011
  • 최근 GPS를 내장한 디지털장치(스마트폰, 태블릿PC 등)가 등장함에 따라 수많은 LBSNS(Location-Based Social Networking Services) 애플리케이션들이 등장하고 있으며 기존의 많은 SNS 애플리케이션들 또한 위치기반 서비스를 추가하여 서비스 하고 있다. 트위터의 경우 관심지역에 대한 뉴스를 일반적인 구독의 형태가 아닌 연산자를 통한 검색의 형태로써 제공하고 있다. 본 논문에서는 트위터에서 사용자가 관심지역에 대한 뉴스를 간단히 구독을 할 수 있게 설계된 시스템을 설명한다. 이 시스템은 대량의 질의가 발생할 것을 고려하여 인덱스를 사용하지 않는 공간조인(Spatial Join)기법 중 하나인 PBSM(Partition Based Spatial-Merge Join)을 통해 일괄처리 한다. 공간조인을 통해 만들어진 최종 결과들은 실체화 된 뷰(Materialized View)를 통해 저장되어 지고 사용자들에게 제공된다.

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빔포밍 기법을 이용한 GPS 재밍 대응 (GPS Anti-Jamming Using Beamforming Technique)

  • 최창묵
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.451-456
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    • 2016
  • GPS 위성 신호는 매우 미약하기 때문에 시스템 재밍에 노출되어 있다. 이러한 재밍은 의도적 또는 미의도적 간섭 신호 송출에 따라 발생된다. 만약 재밍 신호가 수신기로 매우 강하게 들어온다면 수신기는 자동적으로 방어할 수 있도록 작동되어야한다. 재밍 상황에서 수신기가 정상적으로 작동할 수 있도록 하는 방법은 공간 필터링이 이용되고 있다. 본 논문에서는 재밍대응 기법으로 신호처리 방법인 빔포밍을 조사하고 사용 가능여부를 분석하였다. 재밍 신호를 받으면 어레이 방향을 바꾸기 위하여 빔포밍은 센서 신호를 통제할 수 있기 때문에 재머 반대 방향으로 제어할 수 있는 고각 ${\theta}$를 측정하였다. 측정결과 GPS 신호는 안테나가 제어각 안에 있을 때 사용가능하기 때문에 제어각 $30^{\circ}$까지 GPS 위치 측정이 가능하였다.

SFR기법을 이용한 영상 융합의 정확도 향상에 관한 연구 (A Study on the Improvement of Image Fusion Accuracy Using Smoothing Filter-based Replacement Method)

  • 윤공현
    • Spatial Information Research
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    • 제14권1호
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    • pp.85-94
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    • 2006
  • 영상융합은 저해상도 다중분광영상과 고해상도 전정영상을 통합시키는 기법으로서 현재 까지 널리 사용되고 있다 하지만, 기존의 사용되어온 방법은 융합과정시 적지않은 분광정보의 왜곡을 불러일으키거나 웨이블렛 기법과 같은 경우 주파수 분해 및 복원 과정이 필요하므로 처리시간이 길어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 비교적 간단한 분광정보 보존 기법: 평활화 필터 기반 대체기법을 제안하였다. 이 기법은 단순화 시킨 태양 방사 및 지표면 반사 모델에 기반을 두고 있으며 저주파수 영역 필터링 영상과 전정영상의 해상도 비율을 이용하여 분광학적 특성의 왜곡을 최소화시키며 전정영상의 상세한 지형묘사를 그대로 유지 시킨다. 또한 이 방법은 RGB 의 컬러 합성 뿐만 아니라 단일밴드의 융합에도 적용 시킬 수 있다. 제안된 기법을 검증하기 위하여 IKONOS 전정영상과 다중분광영상을 이용하여 분광정보의 왜곡정도와 공간정보의 상세함에 대한 분석을 하였다. 시각적 검토 및 통계적 방법을 통해 기존의 융합기법과 비교한 결과 분광정보 보전의 측면에서 제안된 SFR 기반 융합기법이 더 나은 결과를 보여주었다.

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Dual Kalman Filter를 이용한 G/R 비의 실시간 결정 (Real-time Decision of G/R Ratio using the Dual Kalman Filter)

  • 유철상;김정호
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.353-356
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    • 2011
  • 본 연구에서는 G/R 비의 실시간 결정을 목적으로 Dual Kalman Filter를 이용하였다. Dual Kalman Filter 는 이중추정(dual estimation)을 기반으로 하는 자료동화기법으로 기존 Kalman Filter와 상이한 상태-공간 모형으로 구성된다. 이에 Dual Kalman Filter와 기존 Kalman Filter의 적용성능을 비교 검토하였으며, 다양한 비교를 위하여 강우의 임계치와 누적시간의 고려여부에 따른 결과를 추가적으로 검토하였다. 두 기법의 적용성능 비교결과 Dual Kalman Filter가 우수한 것으로 나타났다. 이는 Dual Kalman Filter 기법이 G/R 비의 큰 변동성과 이상치를 효과적으로 필터링하고, 시계열 모형의 매개변수를 실시간으로 갱신하여 정확한 예측치를 추정하였기 때문인 것으로 판단된다.

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자기 참조 워터마킹을 위한 메시지 코딩 기법 (Message Coding Technique for Self-reference Watermarking)

  • 전영균;최창렬;정제창
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2002년도 정기총회 및 학술대회
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    • pp.159-162
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    • 2002
  • 데이터에 삽입되어 있는 워터마크를 제거하려는 공격기법이 점차 발전되면서 여러 가지 워터마킹 알고리즘이 등장하게 된다. 보통 워터마크를 제거하기 위해서는 워터마크 신호의 동기를 제거하는 동기-제거(De-Syncronization) 공격 방법을 이용한다. 이런 공격에 대처하기 위한 워터마킹 방법으로는 세 가지로 분류할 수 있는데, 공격에 영향을 받지 않는 영역(invariant domain)에 워터마크를 삽입하는 방법, 템플릿(template)을 이용한 방법, 자기 참조(self-reference)를 이용한 기법 등이 있다. 본 논문에서는 공간 영역에서의 자기 참조 워터마킹 방법을 소개하고, 이에 적합한 메시지를 삽입하고 검출하는 방법에 대해 제안한다. 삽입하려는 메시지와 Reed-solomon Code를 이용하여 만든 부가적인 정보를 QOS(Quasi-orthogonal sequences)방법과 DSSS를 이용하여 만든 다음 키 값을 이용하여 뒤섞으면 워터마킹 블록을 자기 참조 워터마킹 방법으로 영상에 삽입하게 된다. 그 결과 일반적 필터링 공격에는 95% 이상 검출됐고, JPEG 압축 파라미터 60에서도 97% 이상 검출되었다.

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카디널 보간을 이용한 효율적인 고화질 볼륨 가시화 (Efficient High Quality Volume Visualization Using Cardinal Interpolation)

  • 계희원
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.339-347
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    • 2011
  • 볼륨 가시화가 의료 데이터에 이용되면서 고화질 영상을 생성하고자 하는 요구가 계속되고 있다. 기존에 볼륨 가시화에 사용되던 선형 보간 필터는 상대적으로 빠른 속도로 좋은 화질의 영상을 생성하지만, 더 높은 화질의 영상을 생성하려면 고차 보간 필터가 필요하다. 고차 보간 필터를 사용하는 경우 성능 저하가 발생하는데, 재-샘플링의 연산 시간이 크게 증가하기 때문이다. 본 연구는 고차 보간 필터에 카디널 보간을 적용하여 고화질 볼륨 가시화를 수행한다. 그리고 빈공간 도약 기법을 적용 가능하게 하여 재 샘플링의 횟수를 감소시키고 효율적인 가시화를 수행한다. 구체적으로 볼륨 데이터를 일정 크기의 블록으로 나누고, 각 블록의 밀도값의 상계와 하계를 이용하여, 빈공간을 도약한다. 이 과정에서 본 연구는 각 블록의 밀도값의 상계와 하계를 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 그 결과로서 빈공간 도약이 효율적으로 수행되어 고화질 볼륨 가시화 수행속도를 크게 향상되었다.

관성센서를 이용한 스트랩다운 탐색기 훼손영상 복원기법 (Inertial Sensor Aided Motion Deblurring for Strapdown Image Seekers)

  • 김기승;나성웅
    • 한국항공우주학회지
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    • 제40권1호
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    • pp.43-48
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    • 2012
  • 본 논문에서는 스트랩다운 영상탐색기 개발을 위해 각속도계 정보를 이용한 실용적인 움직임 훼손영상 복원 필터링 기법을 제안한다. 각속도계 편향오차가 움직임 훼손을 기술하기 위한 점확산 함수 파라미터의 불확실성으로 작용한다는 점에 착안하여, 이를 놈 제한조건을 만족하는 파라미터 불확실성으로 가정한 후 움직임 훼손 영상을 불확정 선형 상태 공간 방정식으로 모델링한다. 각속도계 편향오차에 의한 파라미터 불확실성 행렬이 놈 제한 조건을 만족한다는 가정 하에, 순환 선형 강인 칼만필터에 기반한 움직임 훼손영상 복원필터가 설계된다. 실제 IR 영상을 이용하여 제안된 영상훼손 복원 필터가 각속도계 편향 오차가 존재하는 상황에서도 신뢰할만한 영상복원 성능을 제공함을 확인한다.

방위 추정을 위한 강인 칼만 필터링 MUSIC 알고리즘에 관한 연구 (A study on the Robust Kalman Filter MUSIC Algorithm for DOA Estimation)

  • 편용국;임황빈;강기성
    • 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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    • 한국전기전자재료학회 2004년도 하계학술대회 논문집 Vol.5 No.2
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    • pp.1195-1198
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    • 2004
  • 본 논문에서는 레이더(Radar)나 소나(Sonar) 시스템 등에서 중요하게 여겨왔던 신호의 방위각 추정기법들은 신호원의 수를 정확히 알아야 한다는 문제점이 있었다. 이러한 문제점들을 최근에는 빠른 수렴속도를 가지는 칼만 필터를 사용하여 신호원의 정보 없이 잡음 부공간을 성공적으로 추정하는 방법을 제안하게 되었는데 이 방법은 중간대 이상의 신호대 잡음비(SNR)가 유지되는 경우 신호의 정보 얼이 DOA를 추정할 수 있는 것으로 평가되어왔다. 그러나 이러한 알고리즘은 임펄스성 잡음이 섞인다면 성능저하를 가져을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 칼만 필터를 바탕으로 한 MUSIC 알고리즘에 시변메모리인자와 후버 영향 함수를 도입하여 임펄스 잡음에 강인한 DOA 추정알고리즘을 제안한다.

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RFID 미들웨어에서 이벤트 필터링을 위한 질의 색인 기법 (A Query Indexing Method for Filtering Event Data in RFID Middleware Systems)

  • 석수욱;박재관;홍봉희
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.19-21
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    • 2005
  • EPCglobal은 RFID와 관련된 다양한 분야의 표준화를 주도하고 있으며 응용 표준으로써 Tag 정보의 운용을 위한 미들웨어 표준인 ALE Specification을 제시하였다. ALE의 ECSpec은 애플리케이션이 미들웨어에 등록하는 이벤트 필터링을 위한 스펙으로써 일정 시간동안 반복적으로 수행되는 연속 질의와 유사한 특성을 가진다. ECSpec을 연속질의로 변환할 때 해당질의의 WHERE절이 가지는 Predicate는 매우 긴 길이를 가지는 Long Interval이 된다. 이러한 특성은 기존의 질의 색인들의 삽입과 검색 성능을 저하시키는 문제점을 가진다. 이 논문에서는 ECSpec을 연속 질의의 형태로 변환하고 해당 질의가 기지는 Predicate인 2D Interval의 특성을 반영한 새로운 질의 색인 구조로써 TLC-Index를 제안한다. 색인 구조는 그리드 방식의 큰 크기를 가지는 셀 분할 구조와 선분 모양의 가상 분할 구조를 병행하는 하이브리드 구조이다. 색인에서 Long Interval의 정의는 셀 분할 구조의 길이보다. 크거나 같은 길이를 가지는 interval이다. 제안하는 색인은 Long Interval을 큰 크기를 가지는 셀 분할 구조로 분할 삽입함으로써 저장 공간의 소모를 줄이고 삽입 성능을 향상시킨다. 또한 Short Interval들을 짧은 길이를 가지는 가상 분할 구조들로 분할 삽입함으로써 그리드 방식이 가질 수 있는 부분적 겹침을 제거하여 검색 성능을 향상시킨다.

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라이다 깊이 맵과 이미지를 사용한 자기 조직화 지도 기반의 고밀도 깊이 맵 생성 방법 (Dense-Depth Map Estimation with LiDAR Depth Map and Optical Images based on Self-Organizing Map)

  • 최한솔;이종석;심동규
    • 방송공학회논문지
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    • 제26권3호
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    • pp.283-295
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    • 2021
  • 본 논문은 자기 조직화 지도 기법을 기반으로 라이다 기반으로 생성된 깊이 맵과 컬러 이미지의 정보를 기반으로 고밀도 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 깊이 맵 업샘플링 방법은 라이다에서 취득되지 않은 공간에 대한 초기 깊이 예측 단계와 초기 깊이 필터링 단계로 구성된다. 초기 깊이 예측 단계에서는 두 장의 컬러 이미지에 대해 스테레오 매칭을 수행하여 초기 깊이 값을 예측한다. 깊이 맵 필터링 단계에서는 예측된 초기 깊이 값의 오차를 감소시키고자 예측 깊이 픽셀에 대하여 주변의 실측 깊이 값을 이용하여 자기 조직화 지도 기법을 수행한다. 자기 조직화 기법 수행 시 예측 깊이 픽셀과 실측 깊이 픽셀의 거리와, 각 픽셀에 대응되는 컬러 값의 차이에 따라 가중치를 결정한다. 본 논문에서는 성능 비교를 위하여 깊이 맵 업샘플링 방법으로 널리 사용되고 있는 양방향 필터 및 k-최근접 이웃 알고리즘과 비교를 진행하였다. 제안하는 방법은 양방향 필터 방법 및 k-최근접 이웃 알고리즘 대비 MAE 관점에서 각각 약 6.4%, 8.6%이 감소하였고 RMSE 관점에서 각각 약 10.8%, 14.3%이 감소하였다.