Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.738-740
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1998
플래곤-랜더링을 위한 영상합성 구조는 지역 프레임버퍼와 메모리 비용이 큰 문제점을 가진다. 이를 개선하기 위해서 화면-분할 방법과 가상 지역 프레임버퍼 방법이 도입되었으나 이 방법들 역시 상당한 메모리 비용이 요구된다. 본 논문에서는 지역 프레임버퍼 메모리 비용 측면에서 효율적이고, 영상 합성에 필요한 하드웨어를 제거하며, 동시에 영상 합성 시간을 숨길 수 있는 랜더링 시스템과 이에 필요한 병렬 래스터라이져를 설계한다.
Mandelbrot에 의하여 제안된 Random Fractal은 현실감 있는 지형의 모델링을 가능하게 하였으며. Fournier등은 수학적으로 매우 복잡한 Fractal이론을 단순화한 중간점 분할 알고리즘(Midpoint Subdivision Algorithm)을 고안하여 다양한 형태의 지형 모델링에 매우 성공적인 결과를 얻게 되었다. 그러나, Random Fractal을 응용한 여러 종류의 알고리즘들은 이것의 특성으로 인하여, 생성되는 지형의 형태를 예측하기 어려운 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 중간점 분할 알고리즘을 이용하여 사용자가 원하는 형태의 지형을 모델링할 수 있는 방법에 대하여 논하였다. 전체적인 지형의 모델링 과정을 크게 전역 제어와 지역 제어의 두 단계로 구분하여, 전역 제어 단계에서 전체 지형의 개략적인 형태를 제어하여 모델링한 후 지역 제어 단계에서의 세부적인 형태제어를 통하여 최종적으로 사용자가 원하는 형태의 지형을 모델링할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한, GUI(Graphical User Interface)를 이용하여 전역 제어와 지역 제어에서 생성되는 전체 지형의 형태를 wire frame을 이용하여 실시간에 회전시키며 점검할 수 있도록 하여 세부적인 수정을 용이하게 하였다.
Ha, Ho-Gun;Jang, In-Su;Lee, Tae-Hyoung;Ha, Yeong-Ho
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.3
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pp.99-105
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2011
In this paper, we proposed a method for estimating an accurate gamut based on segment maxima method. According to the number of segments in the segment maxima, a local concavity is generated in the vicinity of lightness axis or a gamut is reduced in high chroma region. It induces artifacts or deterioration of the image quality. To remove these artifacts, the number of segment is determined according to the number of samples. and a local concavity is modified by extending a detected concave point to the line connecting two adjacent boundary points. Experimental results show that the contours in a uniform color region and speckle artifacts from the conventional segment maxima algorithm are removed.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2010.07a
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pp.429-432
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2010
그래프 분할 문제는 각각의 가중치가 주어진 에지와 노드를 정해진 목적에 맞게 몇 개의 그룹으로 분할하는 문제이다. 이 문제는 휴리스틱 방법으로 해결되어져 왔으나, NP-hard 문제로 인한 지역 최적해에 빠지기 쉬운 단점을 갖는다. 유전자 알고리즘이 해결 방법으로 제시되고 있는 가운데 단순 유전자 알고리즘에서 초기의 모집단 메모리(population memory)를 이용하여 적은 크기의 모집단을 생성하고 외부메모리에 최적해들을 저장하고 있어 GA의 효율성을 높이며, 다수의 지역 최적해에 빠지지 않게 하며 수렴 속도를 향상시키는 마이크로 유전자 알고리즘을 적용한다. ${\mu}$-GA를 통해 본 논문에서는 클러스터들의 가중치를 비교적 동일하게 하는 GPP를 해결하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.06a
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pp.45-47
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2011
파노라믹 영상에슨 정적 파노라믹 영상과 동적 파노라믹 영상이 있다. 동적 파노라믹 영상을 생성하기 위해서는 먼저 카메라의 움직임을 계산한 후에 객체의 움직임을 식별해야 한다. 본 논문에서는 동적 객체를 추출하기 위하여 우선 어파인 파라미터로 카메라의 움직임을 추출하고, 지역적 탐색으로 객체의 움직임을 탐지한다. 영상에 동적 객체가 있는 경우 동적 객체 판별을 위하여 영역 분할 방법을 이용하여 계산한다. 이러한 동적 객체의 궤도를 나타내기 위하여 먼저 동적 객체를 추출하는데, 4분할 탐색 기법을 이용하여 추출하게 된다. 최종적으로 구축되어진 배경 파노라믹 영상위에 동적 객체의 궤도를 표현한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.117-117
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2022
범지구적인 기후변화로 인하여 도시유역의 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 기상이변 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 서울 열린데이터 광장에서 제공하는 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 하수관로 수위 예측을 확인해 보았다. 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료로, 서울 열린데이터 광장에서 제공하고 있는 2012년 ~ 2020년 25개 구 데이터 중 가장 누락데이터가 적은 자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 하수관로 수위 예측에 앞서 1분 단위로 수집된 수위 데이터를 5분 평균, 5분 스킵자료, 10분 평균, 10분 스킵 등 비교를 위해 데이터를 구분하여 학습에 활용하였으며, 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.
객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.
본 논문은 모바일 그래픽스 응용에 적합한 메쉬 위치정보의 압축 기법을 제시한다. 제시한 기법은 복원 에러를 최소화하기 위한 메쉬 분할 기법과 기존의 방법에서 방생하는 시각적 손상문제를 해결한 지역적 정량화 기법으로 구성된다. 기존 방법에서는 분할된 조각 메쉬들 간의 경계가 벌어지는 시각적 손상문제가 방생하는데, 모든 조각 메쉬의 지역적 양자화 셀이 같은 크기와 정렬된 지역 좌표축을 갖게 하여 이 문제를 해결했다. 제시한 기법은 메쉬를 렌더링할 때 압축된 위치정보를 메모리에서 그래픽스 하드웨어로 전송하여 실시간으로 복원함으로써 모바일 기기의 자원을 절약하는 특징을 갖는다. 압축된 위치정보의 복원을 표준화된 렌더링 파이프라인에 결합이 가능하도록 설계함으로써 조각 메쉬당 한번의 행렬 곱셈으로 복원이 가능하다. 실험에서는 32 비트 부동소수점 수로 표현되는 위치정보를 8 비트 정수로 지역적 정량화하여 70%의 압축률에서 11 비트 전역적 정량화와 대등한 수준의 시각적 품질을 달성했다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1996.06a
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pp.199-202
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1996
기존의 블록단위 DCT 부호화는 계층에 관계없이 일단 부호화한 후, 신호의 중요도에 따라 지역 성분과 고역 성분으로 계층을 나눈다. 하지만, 웨이브릿과 같은 대역 분할 부호화의 경우는 대역별로 비슷한 통계를 가지므로, 이를 이용하여 계층 부호화를 하면 좀 더 큰 부호화 이득을 가질 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 블록 단위 부화화기 형태를 유지하면서 대역 분할 부호화를 이용한 영상 신호의 계층적 부호화를 제안하였다. 제안된 방법은 먼저 영상을 웨이브릿을 이용하여 대역 분할한 후, 각 대역별로 기존의 JPEG과 같이 블록 단위 DCT-변환 부호화를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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