Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.4
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pp.421-430
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2010
Image segmentation technique is becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis in areas such as object oriented image classification to extract object regions of interest within images. This paper presents a new method for image segmentation in High Resolution Remote Sensing Image based on Improved Seeded Region Growing (ISRG) and Region merging. Firstly, multi-spectral edge detection was done using an entropy operator in pan-sharpened QuickBird imagery. Then, the initial seeds were automatically selected from the obtained multi-spectral edge map. After automatic selection of significant seeds, an initial segmentation was achieved by applying ISRG to consider spectral and edge information. Finally the region merging process, integrating region texture and spectral information, was carried out to get the final segmentation result. The accuracy assesment was done using the unsupervised objective evaluation method for evaluating the effectiveness of the proposed method. Experimental results demonstrated that the proposed method has good potential for application in the segmentation of high resolution satellite images.
This paper describes the implementation of the toolkit software for the DICOM. the international standards of medical imaging. Well known toolkits do not have the functions related to imaging or ported to Windows OS after developed at UNIX OS or do not have mechanism for the speed and memory management or have complicated structure comes from DICOMI complexity. The toolkit introduced in this paper was designed for the hospital environments. It handles mass images at Windows based PC system. supports multi-threading to enhance the efficiency. supports every functions in Object Oriented Programming style needed at clinical application which makes the rapid development of the DICOM related applications. The results says that the toolkit can display 50 CT, 50 MR, 10 CR and 10 DX images in 12 seconds and occupy small quantity of physical memory at usual PC system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.11
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pp.2021-2026
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2007
In the parer, we design a non-coherent UWB system by adopting the architecture of a simplified asynchronous transmission and the edge-triggered pulse transmission, which makes e system performance independent of the share of the transmitted waveform, robust to multipath channels. The designed non-coherent UWB transceiver architecture has an advantage of the simple realization since any mixer, high-speed correlator, and high-sampling A/D converter are not necessary at the cost of performance degradation of about 3dB. Further, the designed non-coherent UWB transceiver is actually implemented with the wireless CANVAS prototype testbed in short range indoor application environments such as a lecture room. The implemented prototype testbed is proven to offer the data rate of 115kbps on the conditions of Peer-to-Peer(P-to-P) in the indoor channel within the range of about 10m.
Han, Hyeong Jun;Lee, Chang Hun;Kang, Joon Gu;Kim, Jong Tae
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.423-423
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2019
RGB나 다중분광영상은 높은 공간 해상도로 인해 크기가 작은 물질의 클래스를 부여하는데 있어서는 효과적이지만 분광해상도가 낮아 다양한 종류의 지표물 분류 및 분광적으로 미세한 차이를 보이는 대상 체간의 분류에는 한계를 가지고 있다. 그러나 초분광 영상(Hyperspectral Image)은 대상 객체의 분광 반사곡선을 수백개의 연속적인 분광 파장대 영역으로 상세하게 해당 물체의 정보를 취득할 수 있는 기능을 가지고 있다. 최근 국내에서도 초분광 영상을 이용한 토지피복도 작성 및 환경 모니터링 등 다양한 분야에 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 최근에는 드론과 같은 소형 UAV를 활용하여 경제적인 비용으로 시공간해상도가 높은 영상을 획득하는 것이 가능하게 되었으며 분광정보를 수집하는 영상 장비의 발전으로 드론에 탑재가 가능한 경량의 소형 초분광센서가 개발됨으로써 보다 높은 분광해상도의 영상을 취득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 효율적인 하천환경조사를 위해 UAV를 활용하여 고해상도 초분광 영상을 취득하였으며, 차원축소법과 분류기 적용에 따른 공간 분류 정확도 분석을 통해 하천환경에 대한 분류 및 평가를 실시하였다. 연구지역에서 획득한 초분광 영상은 노이즈로 인한 영향을 줄이고자 MNF와 PCA 기법으로 차원축소를 수행하였으며, MLC(Maximum Likelihood Classification)와 SVM(Support Vector Machine), SAM(Spectral Angle Mapping) 감독분류기법을 적용하여 하천환경특성에 따른 공간분류를 수행하였다. 연구 결과 MNF기법으로 차원 축소한 영상을 적용하여 MLC 감독분류를 수행하였을 때 가장 높은 분류정확도를 얻을 수 있었으나, 일부 클래스 및 수역의 경계와 그림자 공간에서 주로 오분류가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
Recently, attention to the pandemic situation represented by COVID-19 emerged problems caused by unexpected shortage of medical personnel. In this paper, we present a method for diagnosing the presence or absence of lesional sign on PA chest X-ray images as computer vision solution to support diagnosis tasks. Method for visual anomaly detection based on feature modeling can be also applied to X-ray images. With extracting feature vectors from PA chest X-ray images and divide to patch unit, region-specific abnormality can be detected. As preliminary experiment, we created simulation data set containing multiple objects and present results of the comparative experiments in this paper. We present method to improve both efficiency and performance of the process through hard masking of patch features to aligned images. By summing up regional specificity and global anomaly detection results, it shows improved performance by 0.069 AUROC compared to previous studies. By aggregating region-specific and global anomaly detection results, it shows improved performance by 0.069 AUROC compared to our last study.
This study proposed and validated a combined segmentation network (CSN) designed to effectively train on multiple drone image datasets and enhance the accuracy of semantic segmentation. CSN shares the entire encoding domain to accommodate the diversity of three drone datasets, while the decoding domains are trained independently. During training, the segmentation accuracy of CSN was lower compared to U-Net and the pyramid scene parsing network (PSPNet) on single datasets because it considers loss values for all dataset simultaneously. However, when applied to domestic autonomous drone images, CSN demonstrated the ability to classify pixels into appropriate classes without requiring additional training, outperforming PSPNet. This research suggests that CSN can serve as a valuable tool for effectively training on diverse drone image datasets and improving object recognition accuracy in new regions.
Interests in archives management are getting expanded from the public sector into the cultural and artistic field for the ten years after legislation of "Act on the Management of Public Archives" in 1999. However, due to lack of recognition on the importance of archives in the cultural and artistic field, it is rather frequent that information is kept scattered or archives are lost. As an example, absence of precise contract documents or notes of bestowal keeps people from locating great amount of cultural properties, and because of it these creative properties are in the risk of thefts, the closed-door auctioning, or trades in unofficial channels. As how a nation manages cultural and artistic creation inside the nation reflects its cultural level, it can be said that one of the indexes to notice the extent of a nation's cultural level is to take a look at how they are circulated. This study started from this point. Growing economy and rising interests in culture and art made the society more cognizant of the importance and value that visual artworks have, but the archives and information which are showing the context of these artworks and are produced in the course of social interaction are relatively disregarded because too much emphasis lies on the work itself. It is harder to find archives or documentations in Korea than in other advanced countries about the artists themselves or philosophical discourse on the background of the artworks. There is not so much interest to preserve the archives and information produced after the exhibition also, and they are used for no more than promotion or reference. Hereupon, the researcher recognized the importance of visual arts archives and believed that systemic management on them are high in need. And metadata is an essential way for the systemic management, as recently management on artworks or their archives are conducted using the system of the agencies even though they are not produced electronically. The objective of this study is to manage visual arts archives systematically by designing a data model reflecting traits of visual arts archives. Metadata are needed in the every course of archives from acquisition to management, preservation and application. Visual arts archives find its rich value only when a systemic relationship is established among information on artist, artwork and events including exhibition. By establishing a Multiple Entity Data Model, in which artworks, artists and events (exhibitions) make relationship all together, metadata for management on visual arts archive gets more efficiency and at the same time explanatory trait of the archive gets higher. For this reason we, in the study, tried to design a data model by setting each as an independent entities and designating relations between them, in order to find a way to manage visual arts archives more systematically.
The purpose of this study is to determine the actual performance of cool roof in preventing absorbed solar radiation. The spatial correlation between surface temperature and absorbed solar radiation is the method by which the performance of a cool roof can be understood and evaluated. The research area of this study is the vicinity of Jangyu Mugye-dong, Gimhae-si, Gyeongsangnam-do, where an actual cool roof is applied. FLIR Vue Pro R thermal infrared sensor, Micasense Red-Edge multi-spectral sensor and DJI H20T visible spectral sensor was used for aerial photography, with attached to the drone DJI Matrice 300 RTK. To perform the spatial correlation analysis, thermal infrared orthomosaics, absorbed solar radiation distribution maps were constructed, and land cover features of roof were extracted based on the drone aerial photographs. The temporal scope of this research ranged over 9 points of time at intervals of about 1 hour and 30 minutes from 7:15 to 19:15 on July 27, 2021. The correlation coefficient values of 0.550 for the normal roof and 0.387 for the cool roof were obtained on a daily average basis. However, at 11:30 and 13:00, when the Solar altitude was high on the date of analysis, the difference in correlation coefficient values between the normal roof and the cool roof was 0.022, 0.024, showing similar correlations. In other time series, the values of the correlation coefficient of the normal roof are about 0.1 higher than that of the cool roof. This study assessed and evaluated the potential of an actual cool roof to prevent solar radiation heating a rooftop through correlation comparison with a normal roof, which serves as a control group, by using high-resolution drone images. The results of this research can be used as reference data when local governments or communities seek to adopt strategies to eliminate the phenomenon of urban heat islands.
The most expensive spatial operation in spatial databases is a spatial join which computes a combined table of which tuple consists of two tuples of the two tables satisfying a spatial predicate. Although the execution time of sequential processing of a spatial join has been so far considerably improved, the response time is not tolerable because of not meeting the requirements of interactive users. It is usually appropriate to use parallel processing to improve the performance of spatial join processing. However, as the number of processors increases, the efficiency of each processor decreases rapidly because of the disk bottleneck and the overhead of message passing. This paper proposes the method of task allocation to soften the disk bottleneck caused by accessing the shared disk at the same time, and to minimize message passing among processors. In order to evaluate the performance of the proposed method in terms of the number of disk accesses and message passing, we conduct experiments on the two kinds of parallel spatial join algorithms. The experimental tests on the MIMD parallel machine with shared disks show that the proposed semi-dynamic task allocation method outperforms the static and dynamic task allocation methods.
In this paper, we implement a new hardware for finding the significant coefficients of a digital hologram and ciphering them using discrete wavelet packet transform (DWPT). Discrete wavelet transform (DWT) and packetization of subbands is used, and the adopted ciphering technique can encrypt the subbands with various robustness based on the level of the wavelet transform and the threshold of subband energy. The hologram encryption consists of two parts; the first is to process DWPT, and the second is to encrypt the coefficients. We propose a lifting based hardware architecture for fast DWPT and block ciphering system with multi-mode for the various types of encryption. The unit cell which calculates the repeated arithmetic with the same structure is proposed and then it is expanded to the lifting kernel hardware. The block ciphering system is configured with three block cipher, AES, SEED and 3DES and encrypt and decrypt data with minimal latency time(minimum 128 clocks, maximum 256 clock) in real time. The information of a digital hologram can be hided by encrypting 0.032% data of all. The implemented hardware used about 200K gates in $0.25{\mu}m$ CMOS library and was stably operated with 165MHz clock frequency in timing simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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