2007년부터 흰색 바탕의 자동차 번호판이 등록되어 사용되고 있다. 본 논문은 그레이 레이블링 기법과 퍼지 추론 방법을 이용하여 새롭게 사용되고 있는 흰색 번호판을 추출하기 위 한 방법을 제안한다. 먼저 비재귀 Flood-filling 알고리즘을 개선한 그레이 레이블링(labeling) 기법으로 번호판 후보 영역을 추출한다. 추출된 레이블에 대한 적합도를 퍼지 추론 시스템에 의해 산출한 후 후보 레이블 중에서 가장 적합도가 높은 레이블 영역을 최종 번호판 영역으로 추출한다. 실내외 주차장 및 거리에서 핸드폰 및 디지털 카메라로 획득한 다양한 자동차 번호판 영상을 대상으로 실험한 결과 94%의 추출 성공율을 나타내었다.
본 논문은 적목현상 보정을 위한 알고리즘에 관한 것이다. 자연스러운 보정을 위해 적목현상이 발생한 이미지에서 적목현상이 발생한 위치를 추정하고 적목현상의 정도를 판단하여 적절한 보정을 적응적으로 적용할 수 있도록 하였다. 붉은 색, 피부색, 반사광색을 이용하여 적목현상이 발생했을 가능성이 있는 픽셀을 추출하고 픽셀들을 그룹화하여 레이블링 하였다. 레이블링 된 각 그룹들 중에서 그룹의 가로와 세로의 비율, 크기, 밀도, 흰자위색과 피부색등을 이용하여 어떠한 그룹이 적목현상이 발생한 그룹인지를 판단하였다. 적목현상이 발생한 위치는 블러링 효과를 만들어 자연스럽게 보정하였다. 제안된 알고리즘을 하드웨어로의 설계 할 경우 하드웨어 자원의 효율성을 극대화하기 위해 알고리즘을 최소한의 메모리를 사용하여 개발하였다.
본 연구는 스캔라인 기반의 2차원 이웃 관계를 활용하여 레이블링 알고리즘과 윈도우 기반의 알고리즘을 함께 적용함으로써 항공레이저측량 자료의 지면점과 비지면점을 효과적으로 분리하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 스캔라인 구조를 바탕으로 최소의 탐색을 통해 점들의 인접 관계를 구축하고, 구축된 인접관계를 기반으로 연결성분 레이블링 알고리즘을 적용하여 항공레이저측량 자료를 지면점과 비지면점으로 분리하였다. 그리고, 모폴로지 필터링을 통해 작은 개체를 추가로 제거하고 거리반비례 추정을 통해 고립 지면점을 복원하여 정확도를 향상시켰다. 다양한 특성을 나타내는 지역에 적용하고 평가한 결과 대부분의 점들이 올바르게 분리 되었고 약97%의 전체 정확도를 도출하였으며, 인접관계 구축 및 데이터 처리 시간이 TIN 또는 격자 구조 자료 구축시간에 비하여 적게 소요되었다.
최단 경로 탐색 알고리즘 (Shortest Path Algorithm)은 출발지에서 목적지에 이르는 여러 경로 중에서 가장 경제적이고 효율적인 경로를 찾는 알고리즘으로 레이블링 기법에 기초하고 있다. 레이블링 기법에는 레이블 고정(Label-Setting) 기법과 레이블 수정 (Label-Correcting) 기법이 있다. One-to-One 최단 경로 탐색 알고리즘에서 레이블 고정 기법이 빠르다고 알려져 왔으나 최근 연구에서 대용량 도로 데이터에 대한 실험을 통해 레이블 수정이 레이블 고정보다 탐색 씨간이 빠름을 보였다[1,2]. 레이블 수정 기법 중에서 가장 속도가 빠른 것은 그래프 성장 (Graph Growth) 알고리즘인데, 이 알고리즘은 One-to-All 방식을 사용하고 있으므로 One-to-One 최단 경로 탐색에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 One-to-One 방식을 사용하는 새로운 알고리즘을 제안하였고, 실험결과 그래프 성장 알고리즘의 성능에 비해 새로 제안된 알고리즘의 성능이 30~40 향상되었음을 알 수 있었다.
지도에서 특별한 지형지물에 이름이나 설명문에 해당하는 레이블을 붙이는 것을 지도 레이블링(map labeling)이라고 한다. 본 논문에서는 직선상에 n개의 점들이 주어지고 점들에 대한 직사각형의 레이블을 위치시키는 문제를 다룬다. 특별히 레이블들의 높이는 모두 같고, 점들이 위치한 직선의 위쪽에 아래 변들이 모두 동일 선 위에 위치하도록 놓는다. 그리고 점과 레이블을 꺾은선으로 연결하고 이것을 지시선이라 부른다. 지시선은 수직선만으로 구성된 직선 지시선과 수직선, 수평선, 수직선으로 구성된 꺾인 지시선으로 나뉜다. 문제는 꺾인 지시선의 수를 최소화하도록 레이블을 위치시키는 것이고, 우리는 O(nlogn) 시간 알고리즘을 제안함으로서 [13]에서 제안한 O(n2) 시간 알고리즘을 개선한다.
XML 데이터의 구조를 고려할 때 경로 및 트리 패턴 매칭 알고리즘은 XML 질의 처리에 중요한 역할을 하고 있다. 노드 간의 결정 또는 관계를 용이하게 하기 위해 XML 트리의 노드는 일반적으로 두 노드 간의 조상-후손 관계를 신속하게 설정할 수 있는 방식으로 레이블링된다. 그러나 이러한 기법은 순서에 따른 업데이트로 삽입이 발생할 경우 기존 노드에 레이블을 다시 지정하거나 특정 값을 다시 계산해야 하는 단점이 발생한다. 따라서 현재 레이블링 기법들에서는 레이블을 업데이트 하는 비용이 매우 높다. 본 논문에서는 재레이블링 또는 재계산 없이 순서에 민감한 XML 문서의 업데이트를 지원하는 Fast XML 인코딩 기법이라는 새로운 레이블링을 제안한다. 또한 XML 트리의 동일한 위치에서 삭제된 레이블을 재사용하여 레이블의 길이를 제어한다. 제안한 재사용 알고리즘은 삭제된 모든 레이블을 동일한 위치에 삽입할 때 레이블의 길이를 줄일 수 있다. 실험 결과에서 제안된 기법은 순서에 민감한 질의 및 업데이트를 효율적으로 처리할 수 있다.
본 논문에서는 레이저스캐너만으로 이루어진 감지 시스템을 이용하여 도로 위에 있는 객체의 위치를 추정하고 분류하는 알고리즘을 제안한다. 각각의 레이저 스캐너에서 획득한 데이터는 그리드 맵을 사용하여 데이터를 융합하였으며, 팽창 연산과 레이블링 방법을 사용하여 측정 오차를 보정하였다. 추출한 객체의 정보(길이, 폭)를 입력으로 사용한 퍼지방법을 통해 객체를 보행자, 자전거, 차량으로 분류하였으며, 이러한 방법은 레이저스캐너로만 이루어진 감지 시스템의 정확도를 증가시켰다. 또한 본 논문에서는 실제 도로 환경에서 몇 가지 시나리오를 설정하여 실험을 하였다. 실험을 통해 감지 시스템이 객체를 정확히 분류하는지, GPS-RTK 장비를 사용하여 획득한 위치 정보와 비교하여 객체의 위치 정보를 정확히 추정하는지 검증하였다.
A high performance routing switch is an essential device to either the high performance parallel processing or communication networks that handle multimedia transfer systems such as VOD. The high performance routing chip called STC104 is a typical example in the technical aspect which has 32 bidirectional links of 100Mbps transfer sped. It has exploited new technologies, such as wormhole routing, interval labeling, and adaptive routing method. The high speed router has been applied into some parallel processing system as a single chip. However, its performance over the various interconnection networks with multiple routing chips has not been studied. In this paper, the strucrtures and characteristics of the STC104 have been investigated in order to evaluate the high speed router. Various topology of the STC104, such as meshes, torus, and N-cube are defined and constructed. Algorithms of packet transmission have been proposed based on the interval labeling and the group adaptive routing method implemented in the interconnected network. Multicast algorithms, which are often requited to the processor networks and broadcasting systems, modified from U-mesh and U-torus algorithms have also been proposed overcoming the problems of point-to-point communication.
볼륨데이터에서 관심대상의 특징을 추출하기 위해서 3D레이블링을 3차원 세포영상의 분석에 적합한 레이블링 방법인 SIL(slice Information base labeling)을 제안하였다. SIL은 각 슬라이스 정보를 이용하여 레이블링을 수행하므로 영상의 특징에 안는 레이블링으로의 확장이 유용하고 메모리 효율이 높다. 몇 개의 실험 영상으로 다른 방법과 비교한 결과 성능면에서도 우수 결과를 얻었다. 또한 레이블링을 통해서 얻어진 피쳐값으로 세포 영상을 분석하였으며, 콘포컬 현미경 영상을 이용하였을때 실험영상에서 결과를 추출하는데 걸린 시간은 SIL방법이 기존 방법보다 2배 가량 빨랐다. 다양한 3차원 에이블링 방법 중 적용되는 영상에 따라 각기 다른 결과를 얻었지만,3차원 세포영상의 분석에는 SIL 방법이 우수하다는 결론을 얻었다.
본 논문은 웹 카메라로부터 입력받은 영상을 이용하여 손 영역을 추출하여 마우스를 대체할 수 있는 핸드마우스를 구현한다. 먼저 웹 카메라를 이용하여 입력받은 영상에서 손 영역을 추출한다. 손영역을 추출하기 위해서 HSV 컬러 모델에서 조도 변화에 강인한 Hue값과 피부색 특징이 잘 나타나는 YcbCr 컬러 공간을 이용하여 손 후보 영역을 획득한다. 손 후보 영역에서 레이블링(labeling) 알고리즘을 적용하여 정확한 손 영역을 추출한다. 추출한 손 영역에서 무게 중심점을 구한 후, 무게 중심점으로부터 거리를 이용하여 손 영역을 분리한다. 분리된 손 영역에서 무게 중심점으로부터 거리 정보를 이용하여 손 영역의 최종 특징 점을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법은 추출한 손 모양의 손끝 정보를 이용하여 마우스 이벤트를 수행함으로써 사용자가 사용하기 편리한 핸드마우스를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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