Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.384-389
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1998
본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
The previous video structuring techniques are mainly limited to shot or shot group level. However, the shot level structure couldn't provide semantics within a video. So, researches on high level structuring are going on for getting over the drawbacks of shot level structure, recently. To overcome the drawbacks of shot level structure, we propose video scene segmentation technique based on color and motion features. For considering various color distribution, each shot is divided into sub-shots based on color feature. A key frame is extracted from each sub-shot. The motion feature in a shot is extracted from MPEG-1 video's motion vector. Moreover adaptive weights based on motion's property in search range are applied to color and motion features. The experiment results of proposed technique show the excellence in view of the over-segmentation and the reflection of semantics, comparing with those of previous techniques. The proposed technique decomposes video into meaningful hierarchical structure and provides video browsing or retrieval based on scene.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.3
no.1
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pp.1-11
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2000
The hybrid coding algorithm for multi-spectral image obtained from satellite is discussed. As the spatial and spectral resolution of satellite image are rapidly increasing, there are enormous amounts of data to be processed for computer processing and data transmission. Therefore an efficient coding algorithm is essential for multi-spectral image processing. In this paper, VQ(vector quantization), quadtree decomposition, and DCT(discrete cosine transform) are combined to compress the multi-spectral image. VQ is employed for predictive coding by using the fact that each band of multi-spectral image has the same spatial feature, and DCT is for the compression of residual image. Moreover, the image is decomposed into quadtree structure in order to allocate the data bit according to the information content within the image block to improve the coding efficiency. Computer simulation on Landsat TM image shows the validity of the proposed coding algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.175-178
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2006
본 논문에서는 주요성분분석과 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 주요성분분석은 2차원 통계성을 이용하여 입력변수 간의 독립성을 찾기 위함이고, 상호정보의 추정은 적응적 분할을 이용하여 입력변수의 확률밀도함수를 계산함으로써 변수상호간의 종속성을 좀더 정확하게 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 인위적으로 제시된 각 500개의 샘플을 가지는 6개의 독립신호와 1개의 종속신호를 대상으로 실험한 결과, 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다.
요약화일 기법은 대규모 데이터베이스 응용에서 효율적인 색인 기법으로 알려져 있으며 최근에는 보다 빠른 검색을 위해 병렬 요약화일 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 효율적으로 병렬 처리를 할 수 있는 수직 분할 병렬 요약화일(Vertically-partitioned Parallel Signature File, VPSF) 기법을 제안한다. 본 VPSF는 동적인 환경에 잘 적응하도록 신장해싱을 이용하며, 검색의 효율성을 위해 프레임 슬라이스 기법을 사용한다. 실행의 편중을 없애기 위해 요약을 수직으로 분할하여 레코드를 프로세싱노드에 저장함으로써 병렬처리를 수행한다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 VPSF의 효율성을 보이기 위해 성능평가 모델을 제시하고, 실제의 레코드 집합을 가지고 실험을 실시하여 검색시간, 부가저장공간, 삽입시간에 대해 성능을 평가한다. 또한 레코드 집합의 분포에 다른 성능을 평가하기 위해 표준편차를 반으로 줄인 반 정규분포와 두 배로 크게 한 정규분포에 대한 성능평가를 실시한다. VPSF기법은 기존의 병렬 요약화일 기법들과 비교할 때, 실제 레코드 집합의 정규분포에서 기존의 Hamming filter 보다 평균 40% 정도 검색성능이 개선된다. 반 정규분포에서는 Hamming filter 보다 약 50% , HPSF보다 약 20% 정도 개선된 검색 성능을 보인다. 뿐만 아니라, 부가 저장공간 및 삽입시간에도 기존의 방법들보다 좋은 성능을 보인다. 일반적으로 VPSF는 데이터베이스의 레코드 크기가 서로 비슷할 때 그리고 데이터베이스의 크기가 클수록 우수한 검색 성능을 보인다.
In this paper, we propose an image segmentation method preserving object's boundaries by using the number of quantized colors and merging regions using adaptive threshold values. First of all, the proposed method quantizes an original image by a vector quantization and the number of quantized colors is determined differently using PSNR each image. We obtain initial regions from the quantized image, merge initial regions in CIE Lab color space and RGB color space step by step and segment the image into semantic regions. In each merging step, we use color distance between adjacent regions as similarity-measure. Threshold values for region-merging are determined adaptively according to the global mean of the color difference between the original image and its split-regions and the mean of those variations. Also, if the segmented image of RGB color space doesn't split into semantic objects, we merge the image again in the CIE Lab color space as post-processing. Whether the post-processing is done is determined by using the color distance between initial regions of the image and the segmented image of RGB color space. Experiment results show that the proposed method splits an original image into main objects and boundaries of the segmented image are preserved. Also, the proposed method provides better results for objective measure than the conventional method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1999.11b
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pp.123-128
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1999
본 논문에서는 기존에는 샷 경계 검출에 초점을 맞춘 것과는 달리 본 논문에서는 샷 보다 상위레벨인 비디오 씬 추출에 초점을 맞추어 디지털 비디오를 구조화하는 시스템을 제안한다. 샷간의 유사도를 측정하기 위해서 칼라와 모션 특징을 이용하였으며, 비디오 내의 동적 또는 정적 특성을 반영하기 위해서 적응적 가중치를 적용하였다. 칼라 특징을 추출하기 위해서 각 샷의 내부에서 대표 프레임을 추출하였고, 각 샷 내부의 모션 정보는 MPEG 비디오 모션 벡터를 이응해서 추출하였다. 또한, 비디오 씬 분할 시 연산 시간을 줄이기 위한 기법을 제시하였다. 마지막으로 추출된 비디오 씬에 대해서 성능평가를 하였다.
This paper focuses on the reduction method of message traffic occurred when multiple participants collaborate in the distributed virtual environment. It is referred to as filtering method of update message to minimize data traffic exchanged in the virtual environment, and it is the essential process to improve the scalability of the virtual environment. Spatial partitioning method, a popular filtering technique, divides the whole environment into smaller sub-parts in order to make it small the regions to be maintained consistently. However, it is less flexible and adaptable because the information of area of interest must be configured before simulation. In this paper, the concept of dynamic area of interest is proposed, which is highly adaptable by applying dynamic environmental elements to AOI management. It uses multiple layering and multiple consistency algorithms for dynamic management, and makes it possible to consume system resource efficiently. For performance evaluation, experiments are performed with virtual avatars, measuring message traffic. Finally, the proposed model could be applied to the AOI management systems which accommodate massive users like MMORPG, or virtual communities.
In this paper, a new adaptive vertex clustering using a KD-tree is presented for 3D mesh partitioning. A vertex clustering is used to divide a huge 3D mesh into several partitions for various mesh processing. An octree-based clustering and K-means clustering are currently leading techniques. However, the octree-based methods practice uniform space divisions and so each partitioned mesh has non-uniformly distributed number of vertices and the difference in its size. The K-means clustering produces uniformly partitioned meshes but takes much time due to many repetitions and optimizations. Therefore, we propose to use a KD-tree to efficiently partition meshes with uniform number of vertices. The bounding box region of the given mesh is adaptively subdivided according to the number of vertices included and dynamically determined axis. As a result, the partitioned meshes have a property of compactness with uniformly distributed vertices.
In this paper, we propose an automatic segmentation method of the endo- and epicardial boundary by using ray-casting profile based on intensity distribution and gradient information in CT images. First, endo-cardial boundary points are detected by using adaptive thresholding and seeded region growing. To include papillary muscles inside the boundary, the endo-cardial boundary points are refined by using ray-casting based profile. Second, epi-cardial boundary points which have both a myocardial intensity value and a maximum gradient are detected by using ray-casting based adaptive gradient profile. Finally, to preserve an elliptical or circular shape, the endo- and epi-cardial boundary points are refined by using elliptical interpolation and B-spline curve fitting. Then, curvature-based contour fitting is performed to overcome problems associated with heterogeneity of the myocardium intensity and lack of clear delineation between myocardium and adjacent anatomic structures. To evaluate our method, we performed visual inspection, accuracy and processing time. For accuracy evaluation, average distance difference and overalpping region ratio between automatic segmentation and manual segmentation are calculated. Experimental results show that the average distnace difference was $0.56{\pm}0.24mm$. The overlapping region ratio was $82{\pm}4.2%$ on average. In all experimental datasets, the whole process of our method was finished within 1 second.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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