• 한국수산학회:학술대회논문집
• /
• 2005.05a
• /
• pp.211-212
• /
• 2005

• Proceedings of the Korean Aquaculture Society Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.165-166
• /
• 2004

• Digital Contents
• /
• no.2 s.129
• /
• pp.112-116
• /
• 2004

지난호에서 시공연속체인 모션그래픽의 시공간적인 측면에 대해서 살펴봤다. 이번호에서는 현실의 또다른 측면인‘청각의 세계’에 대해 알아보고자 한다. 어차피 모션그래픽이라는 것이 인간의 눈을 그럴듯하게 속이는 일이라면 보다 완벽한 환상을 주기 위해 영상이라는 것에는 사운드가 필요하다. 여기서 가장 중요한 것은 사운드는 시각과 다른 감각기관을 통해서 우리에게 감지된다는 것과 그것이 우리의 청각경험의 본질을 결정한다는 점이다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.41 no.2
• /
• pp.113-130
• /
• 2004

Most multimedia data contain text to emphasize the meaning of the data, to present additional explanations about the situation, or to translate different languages. But, the left makes it difficult to reuse the images, and distorts not only the original images but also their meanings. Accordingly, this paper proposes a support vector machines (SVMs) and spatiotemporal restoration-based approach for automatic text detection and removal in video sequences. Given two consecutive frames, first, text regions in the current frame are detected by an SVM-based texture classifier Second, two stages are performed for the restoration of the regions occluded by the detected text regions: temporal restoration in consecutive frames and spatial restoration in the current frame. Utilizing text motion and background difference, an input video sequence is classified and a different temporal restoration scheme is applied to the sequence. Such a combination of temporal restoration and spatial restoration shows great potential for automatic detection and removal of objects of interest in various kinds of video sequences, and is applicable to many applications such as translation of captions and replacement of indirect advertisements in videos.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.6 no.6
• /
• pp.812-818
• /
• 2002

Spatio-temporal distributions of nighttime fishing fleet are descirbed with the aid of geographic information system(GIS) technology in the East/Japan Sea, using daily mean composite images of the Defense Meteorological Satellite Program(DMSP) /Operational Linescan System(OLS) in 1993. We selected a study area from $30^{\circ} N to 44^{\circ} N in latitude and from 124^{\circ} E to 142^{\circ}$ E in longitude in order to describe the monthly and seasonal changes of nighttime fishing fleet. The GIS software package Image Analyst (ArcView 3) are used to analyze spatio-temporal distributions of fishing nut. And the OLS images of nighttime visible band provide useful information about the spatio-temporal distribution of the fishing nut. Density areas of nighttime fishing fleet are around Tsushima/korea Strait. the east coast of the Korea Peninsula, the coast of Honshu, and around Yamato Bank.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.72-76
• /
• 2011

본 연구는 레이더 강우 영상에서 추출된 강우 패턴을 인공신경망으로 처리하여 단기 강우 예측을 수행하는 방안을 제시한 것이다. 본 연구에 활용한 CAPPI 영상자료로는 편차 보정과 품질 관리가 이루어지고 있으며 획득이 용이한 기상청 자료를 이용하였으며 CAPPI의 PNG 영상으로부터 강우 패턴을 추출하고, 이를 역전파 알고리즘의 인공신경망 강우 예측 모형에 학습시켜 단기 강우를 예측하기 위한 절차를 제시하였다. 이를 위하여 강우의 시공간적 변화 패턴 추출을 위한 영상 처리와 GIS 자료처리 기법을 제시하였고 이를 인공신경망의 단기 강우 예측 학습과 검증에 적용하여 본 연구에서 제시된 기법의 타당성을 검토하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.16 no.12
• /
• pp.1219-1223
• /
• 2010

This paper proposes a fast motion estimation algorithm based on motion speed and multiple initial center points. The proposed method predicts initial search points by means of the spatio-temporal neighboring motion vectors. A dynamic search pattern based on the motion speed and the predicted initial center points is proposed to quickly obtain the motion vector. Due to the usage of the spatio-temporal information and the dynamic search pattern, the proposed method greatly accelerates the search speed while keeping a good predicted image quality. Experimental results show that the proposed method has a good predicted image quality in terms of PSNR with less searching time comparing with the Full Search, New Three-Step Search, and Four-Step Search.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.3 no.2
• /
• pp.118-126
• /
• 1998

In order to fedice the computational complexity of the motion estimation for the spatio-temporal prediction of the higher layer, two estimation method are proposed. In the first one, the motion vector of the higher layer is estimated within the small search range by using the previously estimated motion vector in the lower layer as an innitial vector. Inthe second one, the notion vector is estimated by the spatio-temporally weighted search, which is combined with the previously estimated motion vector of the lower layer and the weight for spatial prediction. Simulation results show that the proposed methods give the smaller computational complexity without the degradation of the coding efficiency than the conventinal one.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.40 no.1
• /
• pp.142-151
• /
• 2015

This paper proposes a method for detection of objects temporally stop moving in video sequences taken by a moving camera. Even though the consequence of missed detection of those objects could be catastrophic in terms of application level requirements, not much attention has been paid in conventional approaches. In the proposed method, we introduce cues for consistent detection and tracking of objects: motion potential, position potential, and color distribution similarity. Integration of the three cues in the graph-cut algorithm makes possible to detect objects that temporally stop moving and are newly appearing. Experiment results prove that the proposed method can not only detect moving objects but also track objects stop moving.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.256-256
• /
• 2012

2011년 태국 차오프라야 강 유역($160,813km^2$)에서 발생한 홍수에 의해 많은 피해가 발생했다. 태국 홍수는 2011년 7월 말부터 3개월간 내린 집중호우로 중부지방에 50년 만에 최악의 자연재해를 맞이하였다. 태국 북쪽 지역에서 난 강과 핑 강의 범람을 시작으로 태국 중앙 지역을 흐르는 차오프라야 강의 수위는 상류의 홍수가 하류로 내려옴에 따라 범람하여 수도 방콕까지 침수되었다. 본 연구에서는 홍수범람시 시공간적 침수상황이 파악 가능한 Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 영상을 이용하여 태국 차오프라야 강 유역의 홍수에 의한 침수지역을 추정하고자 하였다. 2011년 7월 29일에서 2012년 1월 9일까지의 500 m 해상도인 MODIS product MOD09 (Surface Reflectance) 8일 합성 영상을 수집하고 식생지수 (EVI; Enhanced Vegetation Index), 지표수분지수 (LSWI; Land Surface Water Index))와 DVEL지수 (Difference Value between EVI and LSWI)를 이용하여 홍수범람 지역과 수역관련지역을 정보화 기법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 홍수 범람지역의 자료를 정보화하고 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있으며, MODIS 자료의 이용은 시공간적 하천 홍수범람지역 탐지의 가능성을 알 수 있었다.