Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.401-403
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1999
본 논문에서 우리는 제약이 없는 배경화면에서 얼굴의 움직임을 이용한 응시점 추적을 위해 얼굴의 특징점(눈, 코, 그리고 입)들을 찾고 head orientation을 구하는 효?거이고 빠른 방법을 제안한다. 얼굴을 찾는 방법이 많이 연구 되어 오고 있으나 많은 부분이 효과적이지 못하거나 제한적인 사항을 필요로 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 이진화된 이미지에 기초하고 완전 그래프 매칭을 이용한 유사성을 구하는 방법이다. 즉, 임의의 임계치 값에 의해 이진화된 이미지를 레이블링 한 후 각 쌍의 블록에 대한 유사성을 구한다. 이때 두 눈과 가장 유사성을 갖는 두 블록을 눈으로 선택한다. 눈을 찾은 후 입과 코를 찾아간다. 360$\times$240 이미지의 평균 처리 속도는 0.2초 이내이고 다음 탐색영역을 예상하여 탐색 영역을 줄일 경우 평균 처리속도는 0.15초 이내였다. 그리고 본 논문에서는 얼굴의 움직임을 구하기 위해 각 특징점들이 이루는 각을 기준으로 한 템플릿 매칭을 이용했다. 실험은 다양한 조명환경과 여러 사용자를 대상으로 이루어졌고 속도와 정확성면에서 좋은 결과를 보였다. 도한, 명안정보만을 사용하므로 흑백가메라에서도 사용가능하여 경제적 효과도 기대할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.69-71
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1998
본 논문에서는 웹을 기반으로 한 인터넷에서 유전자 알고리즘을 이용한 정보검색 방법을 제시한다. 특정 문제에 대한 가설 공간을 탐색하여 최적의 해를 찾을 때 지역성과 전역성을 함께 고려하는 유전자 알고리즘의 특성을 웹에서의 정보검색에 이용한다. 여기에서 고려할 점은 탐색속도와 탐색방향인데 본 논문에서는 탐색속도를 고려하지 않았다. 탐색방향은 사용자의 정보 요구와 검색된 문서와 유사도 평가함수로 조절하였다. 본 논문에서 제안한 유사도 평가함수로 실험을 한 결과, 사용자의 초기 정보요구에 대한 검색결과의 적합성 여부에 대한 사용자의평가가 기존의 검색엔진을 사용했을 때보다 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 HTML 문서의 특성을 고려해서 검색하는 경우에는 검색어에 대해 보다 특정적인 결과를 제시했으며, 문서 내에서 검색어의 지역 중요도만을 고려하는 경우는 보다 일반적인 결과를 제시하는 것을 확인할 수 있었다.
The fractal image compression is based on the self-similarity that some area in an image is very similar to others. This compression method offers high compression ratio and fast decompression, but it has very long encoding time. To cut-off the encoding time, most researches give a restriction on domain blocks to be compared with a range block or make an effective search sequence of the domain blocks for a range block. However, most of them take much encoding time yet. In this research, we propose an algorithm that greatly reduces the encoding time by considering the coherence between range blocks. This algorithm first classifies all range blocks into some groups using the coherence between range blocks, and then searches corresponding domain blocks only for the key block of each group. If this scheme is joined in a prior work of the other fractal compression algorithm, it will give a great effectiveness to encoding time.
The fractal image compression is based on the self-similarity that some area in an image exhibits a very similar shape with other areas. This compression technique has very long encoding time although it has high compression ratio and fast decompression. To cut-off the encoding time, most researches have restricted the search of domain blocks for a range block. These researches have been mainly focused on the coherence between a domain block and a range block, while they have not utilized the coherence among range blocks well. Therefore, we give an analysis on the coherence among range blocks in order to develope an efficient fractal Image compression algorithm. We analysis the range blocks according to not only measures for defining the range block coherence but also threshold of each measure. If these results are joined in a prior work of other fractal compression algorithms, it will give a great effectiveness in encoding time.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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1997.08a
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pp.59-62
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1997
본 연구는 WWW 탐색도구의 검색성능을 평가하고, 또 검색성능에 영향을 미치는 요인들을 밝혀내기 위하여 수행되었다. 탐색도구의 데이터베이스 구축방식과 색인기법, 탐색기법, 이용자 인터페이스에 관련된 현황분석을 토대로 탐식도구의 검색성능에 영향을 미치는 요인들을 알아보기 위하여 검색실험을 수행하였다. 실험결과의 분석은 각 탐색도구의 검색효율과 검색결과의 중복도 및 유사도, 검색결과의 순위 및 적합성 순위부여 알고리즘. 웹 문서의 수집기법, 탐색도구의 최신성을 기준으로 이루어졌다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2006.11a
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pp.121-124
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2006
본 논문에서는 영상 압축에 있어서 사용되는 새로운 고속 움직임 추정 기법에 대해 소개한다. 전역 탐색 블록 정합 알고리즘(FSBMA)은 최상의 PSNR을 갖는 화질로 움직임 벡터를 추정할 수 있지만 높은 계산량으로 인하여 실시간 구현에 부적합하다는 단점을 가지고 있다. 그러므로 계산량을 낮추면서 유사한 화질을 유지할 수 있는 많은 고속 탐색 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 잘 알려진 고속 블록 정합 알고리즘을 수정 보완한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 움직임 추정에서의 고속 블록 정합 알고리즘에 있어 변형된 다이아몬드(Diamond) 탐색 기법을 이용하여 영상이 갖는 서로 다른 움직임 패턴에 대해 움직임의 방향성에 따라 적응적으로 탐색 방향과 패턴을 달리하면서 움직임을 예측하여 다이아몬드(Diamond)탐색 알고리즘과 유사한 화질을 유지하면서 보다 적은 계산량을 가지고 움직임 벡터를 추정학 수 있다. 또한 이를 PMVFAST(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique)와 결합함으로서 보다 좋은 화질을 가질 수 있다.
In the mobile-first era, plenty of mobile apps have been created so that the number of apps owned in a smartphone have been increasing as well. However, users spend most of time with only a few apps and the rest of apps are just kept in their smartphones for future usage. Thus, in order to help users find the apps quickly it is important to study how users arrange apps in a mobile phone screen and find an app. In the literature, we extracted 5 user types to organize mobile apps. We further conducted user survey with 30 subjects and finalized major 3 user types categorized by relatedness(A), aesthetic(B), and external concepts(C). We found that most of subjects took less than 2 minutes when finding frequently-used-apps. However we identified difference in times taken to find a barely-used-apps across three user types; while A type users turns out to be the most effective in finding barely-used-apps, the B type uses tend to be the least effective among three types. For the A type users, an app's name is more important than an icon image because they tend to guess the functionality from the name of the app. The B type users use the color of app icon to find the app in the smartphone. For the C type users who tend to remain the original position of an app when first downloading it in the smartphone, the visibility of an app icon is important to catch users' eyes while they scan a page. The results of this study is expected to be useful for UX designers who improve the usability of app icon usage considering the user types.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.66-66
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2022
아날로그 기법은 대표적인 공간상세화 기법 중 하나로써, 과거 기상 현상이 미래 재현된다는 가정 하에 목표 시점과 가장 유사한 기상패턴을 보이는 과거 시점을 활용하여 공간상세화를 수행하는 방법이다. 상세화 목표 시점과 가장 유사한 과거 시점을 찾기 위해서는 선결되어야 하는 매개변수가 존재한다. 특히 상세화 성능에 민감한 것으로 알려진 매개변수로는 목표 시점과 유사한 과거 시점 탐색에 활용되는 시공간 범위, 상세화 변수와 역학적 관계를 가지고 있는 종관기상변수, 상세화에 활용되는 과거 시점의 개수 등이 있다. 아날로그 기법의 매개변수를 탐색하고자 하는 시도는 국외에서 여러 차례 진행되어 왔으나, 각 매개변수는 지역의 기상특징에 따라 상이한 결과를 나타내었다. 국내에서는 국외에서 수행한 탐색 결과를 활용하여 공간상세화를 주로 수행하여 왔지만, 보다 높은 성능의 상세화를 수행하기 위해서는 국내 지역에 맞는 매개변수를 활용하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 국내 지역에 적합한 아날로그 공간상세화 매개변수를 탐색하고 이를 제시하고자 한다. 탐색된 매개변수는 아날로그 공간상세화 기법뿐만 아니라 다양한 공간상세화 기법에 활용하능한 정보이기 때문에, 연구결과의 활용성이 높을 것으로 판단된다.
Feature-based similarity retrieval become an important research issue in image database systems. The features of image data are useful to discrimination of images. In this paper, we propose the high speed k-Nearest Neighbor search algorithm based on Self-Organizing Maps. Self-Organizing Maps(SOM) provides a mapping from high dimensional feature vectors onto a two-dimensional space and generates a topological feature map. A topological feature map preserves the mutual relations (similarities) in feature spaces of input data, and clusters mutually similar feature vectors in a neighboring nodes. Therefore each node of the topological feature map holds a node vector and similar images that is closest to each node vector. We implemented a k-NN search for similar image classification as to (1) access to topological feature map, and (2) apply to pruning strategy of high speed search. We experiment on the performance of our algorithm using color feature vectors extracted from images. Promising results have been obtained in experiments.
This paper presents an effective alternative K-paths calculation method based on a Evolution Program (EP). We developed efficient genetic operators for path calculation. A major problem of the existing approach(similarities among the paths) can be resolved using EP's. The performance of the suggested method is evaluated and compared with the k-th shortest path for the virtual road network model by computer simulation. The results of computational experiments of the suggested method are found to be satisfactory in terms of the dispersion of alternatives.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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