• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.27 no.2
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• pp.289-297
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• 2009

In the paper, we propose the methodology to extract training dataset automatically for supervised classification of road networks. For the preprocessing, we co-register the airborne photos, LIDAR data and large-scale digital maps and then, create orthophotos and intensity images. By overlaying the large-scale digital maps onto generated images, we can extract the initial training dataset for the supervised classification of road networks. However, the initial training information is distorted because there are errors propagated from registration process and, also, there are generally various objects in the road networks such as asphalt, road marks, vegetation, cars and so on. As such, to generate the training information only for the road surface, we apply the Expectation Maximization technique and finally, extract the training dataset of the road surface. For the accuracy test, we compare the training dataset with manually extracted ones. Through the statistical tests, we can identify that the developed method is valid.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.268-279
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• 2001

본 논문에서는 세금 계산서 상에서의 관심 영역 및 관심 영역 내의 데이터를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 입력되는 세금 계산서 영상의 색상 정보를 이용하여 서식을 자동으로 추출한다. 추출된 서식 영상을 가지고 문서의 기울기 및 관심 대상 영역의 위치를 파악한 후, 원 영상에 대하여 관심영역을 추출한다. 관심영역에 대한 히스토그램을 분석하여 바탕 영역으로부터 인식 대상 데이터를 추출한다. 제안한 알고리즘을 다양한 화질의 세금 계산서 영상에 대하여 적용한 결과, 정확하게 관심 영역을 분할해내고 인식 대상 데이터를 추출할 수 있음을 보인다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.9 no.3
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• pp.1-5
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• 2003

3차원 메쉬에서 특징을 추출하는 것은 메쉬 에디팅이나 메쉬 모핑 등의 여러 가지 메쉬 처리에 있어서 중요한 일이다. 특징을 추출하는 방법 중에서 사용자가 지정한 부근의 특징을 자동적으로 찾아주는 방법은 이미지 처리 분야에서는 오래 전부터 사용되어 왔는데 이미지 스네이크 알고리즘이 그것이다. 최근에는 그러한 이미지 스네이크 알고리즘이 3차원 메쉬에 적용되어 기하학적인 스네이크 알고리즘으로 탄생하였다. 본 논문은 기하학적 스네이크의 새로운 알고리즘을 제시하고, 찾고자 하는 특징의 모양에 따라 스네이크 곡선의 위상이 자유롭게 변화하는 기하학적 스네이크 모델을 제안한다. 본 논문에 사용된 알고리즘은 이미지 스네이크 알고리즘의 동적 프로그래밍 방법을 3차원 메쉬에 응용한 것으로 스네이크 포인트들이 메쉬의 에지를 따라 3차원 상에서 직접 이동을 하면서 에너지가 최소가 되는 지점을 찾아 가는 방식이다. 스네이크 곡선은 메쉬상의 이웃한 정점들의 순차적인 연결선으로 이루어지며 찾고자 하는 특징의 모양과 크기에 따라 스네이크 포인트의 개수가 자동으로 조절된다. 또한 주변의 다른 스네이크 포인트와 만났을 때 합쳐지거나 반대로 여러 스네이크 곡선으로 나뉘어 질 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.1003-1006
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• 2003

This paper proposed An auto fuzzy rule-base extraction method using genetic algorithm. The suggested method is an auto fuzzy rule-base extration method neither expert advise fuzzy rule-base nor trial and error fuzzy rule-base. In order to confirm the validity of proposed method, we have applicated dc motor control and confirmed effective.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.579-582
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• 2003

생체인식을 통한 개인 식별은 새로이 등장한 개념이 아니라 오래 전부터 사용되어왔으나 기존의 화상처리 방법으로는 불필요한 정보까지 포함하여 특징을 추출하여 많은 시간이 소용된다는 문제점이 있었다. 본 논문에서 적용한 고차 국소 자동 상관계수 특징 알고리즘을 이용하여 홍채병변 인식의 수렴속도를 빠르게 하는 신경망을 사용하였으며, 고차 국소 자동 상관계수 특징 알고리즘은 평균 32.5회때 수렴 평균 31.5회때 수렴하였고, 일반 BP 알고리즘은 평균 720.3회때 수렴함과 병변 추출면에서 훨씬 우수함을 보였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.4
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• pp.7-16
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• 2002

En this paper, we propose the algorithm that has analyzed the map Information automatically to extract the contour lines and numbers, symbols from the map image. After converting the input image to binary one, thinned image is obtained by thinning algorithm. The contour elements in the thinned image are classified and the classified elements are analyzed to automatically classify the numbers from symbols. Finally, the broken parts are restored by reconstruction algorithm. The performance of proposed algorithm is verified through the simulation. The proposed one has good performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.277-279
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• 2001

최근 디지털 비디오 데이터의 사용이 급격히 증가하면서 저급 수준의 정보를 이용하여 고급 수준의 내용 정보를 자동으로 추출하는 기술이 필요하게 되었다. 축구와 같은 분야에서는 그 중에서도 골, 프리킥, 파울 장면 등의 고급 수준 내용 정보가 중요한 의미를 갖게 되는데 특히, 이러한 장면 중 중요하다고 여기는 장면은 재연 장면을 통하여 다시 시청자에게 보여주게 되며, 축구 비디오에 대한 요약에서는 이런 장면들이 꼭 포함되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 축구 비디오 데이터에서 재연 장면을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 기본적으로는 축구 고유의 특징들을 이용하는데 첫 번째 특징은 샷의 길이가 너무 짧거나 너무 길지 않다는 것이고, 두 번째 특징은 재연 장면이라는 것은 장면이 느리게 다시 재생되는 것이기 때문에 움직임 특징이 일반적인 장면과는 다르다는 것이다. 본 논문에서는 오브젝트의 움직임을 구분하기 위하여 재연 장면을 두 가지 종류로 나누었다. 하나는 확대 상태의 재연 장면이고 다른 하나는 축소 상태의 재연 장면이다. 본 논문의 알고리즘을 적용하여 실험한 결과 Recall과 precision 모두 77% 이상 나오는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.841-844
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• 2014

텍스트 자동 요약은 수많은 텍스트 데이터를 처리함에 있어 중요한 연구 분야이다. 이중 추출요약은 현재 가장 많이 연구가 되고 있는 자동 요약 분야이다. 본 논문은 추출 요약의 선두 연구인 TextRank는 문장 간 유사도를 계산할 때 문장 내 단어 간의 의미적 유사성을 충분히 고려하지 못하였다. 본 연구에서는 의미적 유사성을 고려한 새로운 단어 간 유사도 측정 방법을 제안한다. 추출된 문장 간 유사도는 그래프로 표현되며, TextRank의 랭킹 알고리즘과 동일한 랭킹 알고리즘을 사용하여 실험적으로 평가하였다. 그 결과 문장 간 유사성을 고려할 때 단어의 의미적 요소를 충분히 고려하여 정보의 유실을 최소화하여야 한다는 것을 실험 결과로써 확인할 수 있었다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.9 no.6
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• pp.712-717
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• 2003

A novel multi-snake is proposed for efficient extraction of multi-object contours from a natural scene. An NTGST(noise-tolerant generalized symmetry transform) is used as a context-free attention operator to detect and locate multiple objects from a complex background and then the snake points are automatically initialized nearby the contour of each detected object using symmetry map of the NTGST before multiple snakes are introduced. These procedures solve the knotty subjects of automatic snake initialization and simultaneous extraction of multi-object contours in conventional snake algorithms. Because the snake points are initialized nearby the actual contour of each object, as close as possible, contours with high convexity and/or concavity can be easily extracted. The experimental results show that the proposed method can efficiently extract multi-object contours from a noisy and complex background of natural scenes.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.29 no.2
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• pp.94-104
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• 2002

As a part of scientific data visualization automatic generation algorithms for a contour map have been investigated mainly on data which are defined at every lattice point. But in actual situation like weather data measurement. it is impossible to get data defined at every lattice point This is because the exact value on every lattice point can not be obtained due to characteristics in sampling devices or sampling methods. In order to define data on every lattice point where data were not sampled an interpolation method. was applied to the sample data to assign approximate values for some lattice type data but by using the non-lattice type of sample data sets. A triangle data link was defined by using non lattice points directly based on actually sample data set, not by using the pre-processed rectangle lattice points. The suggested algorithm generates a contour map a contour map only by using sample data set which are much smaller than old one without data interpolation and there is no skew on data any more since it does not need any interpolation to get the values of the defined lattice points.