• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.125-132
• /
• 2007

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)을 이용하여 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(premature vedtricular contractions, PVC)을 자동 탐지하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM은 MIT-BIH 데이터베이스의 부정맥 심전도를 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)한 계수로부터 학습하여 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 가장 높은 웨이블릿 변환의 d3과 d4의 8개 계수를 추출하였다. 이들 특징입력을 3개의 실험군에 사용하여 각각 99.80%, 99.21%, 98.78%의 신뢰성 있는 전체분류율을 나타내었고, 이는 각 실험군에 대한 특징입력의 종속성이 적음을 보여준다. 추출된 8개 계수의 ECG 신호 구간과 퍼지소속함수를 제시함으로써 특징입력에 대한 명시적인 해석을 가능하게 하였다.

• 환경영향평가
• /
• 제22권1호
• /
• pp.19-26
• /
• 2013

The propose of this study is to analyze the optimum spatial resolution of the urban spatial thermal environment structure and to evaluate of the possibility detection using aerial photographs and thermal satellite images. The proper techniques of the optimum spatial resolution for the urban spatial thermal environment structure were analyzed. Thermal infrared satellite image of Seoul city were used for the change rate of surface temperature variation and suggested to the spatial extent and effects of urban surface characteristics and spatial data was interpreted as regions. To extract the surface temperature, Landsat thermal infrared satellite image compared with an automatic weather station data and in the field of the measured temperature and surface temperature by thermal environment affects, the spatial domain has been verified. The surface temperature of the satellite images to extract after adjusting surface temperature isotherms were constructed. The changes in surface temperature from 2008 to 2012 the average surface temperature observation images of changing areas were divided into space. The results of this study are as follows: Through analysis of satellite imagery, Seoul city surface temperature change due to extraction comfort indices were classified into four grades. The comfort index indicative of the temperature of Gangnam-gu, $23.7{\sim}27.2(^{\circ}C)$ range and Songpagu, a $22.7{\sim}30.6(^{\circ}C)$ respectively, the surface temperature of Yeouido $25.8{\sim}32.6(^{\circ}C)$ were in the range.

• ETRI Journal
• /
• 제36권6호
• /
• pp.913-923
• /
• 2014

This paper proposes a global mapping algorithm for multiple robots from an omnidirectional-vision simultaneous localization and mapping (SLAM) approach based on an object extraction method using Lucas-Kanade optical flow motion detection and images obtained through fisheye lenses mounted on robots. The multi-robot mapping algorithm draws a global map by using map data obtained from all of the individual robots. Global mapping takes a long time to process because it exchanges map data from individual robots while searching all areas. An omnidirectional image sensor has many advantages for object detection and mapping because it can measure all information around a robot simultaneously. The process calculations of the correction algorithm are improved over existing methods by correcting only the object's feature points. The proposed algorithm has two steps: first, a local map is created based on an omnidirectional-vision SLAM approach for individual robots. Second, a global map is generated by merging individual maps from multiple robots. The reliability of the proposed mapping algorithm is verified through a comparison of maps based on the proposed algorithm and real maps.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.27-33
• /
• 2014

This paper proposes a gradation image processing method for the development of a Road Sign Recognition Platform (RReP), which aims to facilitate the rapid and accurate management and surveying of approximately 160,000 road signs installed along the highways, national roadways, and local roads in the cities, districts (gun), and provinces (do) of Korea. RReP is based on GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), INS(Inertial Navigation System), DMI(Distance Measurement Instrument), and lasers, and uses an imagery information collection/classification module to allow the automatic recognition of signs, the collection of shapes, pole locations, and sign-type data, and the creation of road sign registers, by extracting basic data related to the shape and sign content, and automated database design. Image division and merging, which were applied in this study, produce superior results compared with local binarization method in terms of speed. At the results, larger texts area were found in images, the accuracy of text recognition was improved when images had been gradated. Multi-threshold values of natural scene images are used to improve the extraction rate of texts and figures based on pattern recognition.

• 한국국방경영분석학회지
• /
• 제33권1호
• /
• pp.93-103
• /
• 2007

현재 적용되고 있는 선박의 식별체계들은 대부분 사용자의 판단을 도울 수 있는 수중 음파의 주파수 분석, 분석 자료의 보관 및 데이터베이스, 그리고 비교기능 등의 사용자 인터페이스를 제공하고 있으나, 선박고유의 특성 추출부터 식별까지 전적으로 사용자의 정보인식능력에 의존하고 있다. 그러므로 이러한 식별방법들의 신뢰성은 사용자의 전문성에 크게 의존하고 있으며, 분석 장비 역시 고가의 장비를 사용하고 있다. 본 논문에서는 선박식별의 자동화로 가기위한 기초 자료를 제공할 목적으로 수중에서 들려오는 소리를 일반 PC에서 획득하여 수중 음파 특성을 도출하고 패턴인식 통하여 선박들을 클래스 별로 분류함으로써 식별 가능성을 보이고자 한다. 이를 위해 Matlab을 이용한 주변소음 제거 및 신호 처리를 통한 음파 특성을 추출하고 패턴인식을 이용하여 추출된 클래스에 대해 분류하고자 한다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
• /
• 제19권12호
• /
• pp.2213-2223
• /
• 2005

In order to reconstruct a full 3D human model in reverse engineering (RE), a 3D scanner needs to be placed arbitrarily around the target model to capture all part of the scanned surface. Then, acquired multiple scans must be registered and merged since each scanned data set taken from different position is just given in its own local co-ordinate system. The goal of the registration is to create a single model by aligning all individual scans. It usually consists of two sub-steps: rough and fine registration. The fine registration process can only be performed after an initial position is approximated through the rough registration. Hence an automated rough registration process is crucial to realize a completely automatic RE system. In this paper an automated rough registration method for aligning multiple scans of complex human face is presented. The proposed method automatically aligns the meshes of different scans with the information of features that are extracted from the estimated principal curvatures of triangular meshes of the human face. Then the roughly aligned scanned data sets are further precisely enhanced with a fine registration step with the recently popular Iterative Closest Point (ICP) algorithm. Some typical examples are presented and discussed to validate the proposed system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제16권6호
• /
• pp.1778-1799
• /
• 2022

Automatic text summarization is a procedure that packs enormous content into a more limited book that incorporates significant data. Malayalam is one of the toughest languages utilized in certain areas of India, most normally in Kerala and in Lakshadweep. Natural language processing in the Malayalam language is relatively low due to the complexity of the language as well as the scarcity of available resources. In this paper, a way is proposed to deal with the text summarization process in Malayalam documents by training a model based on the Support Vector Machine classification algorithm. Different features of the text are taken into account for training the machine so that the system can output the most important data from the input text. The classifier can classify the most important, important, average, and least significant sentences into separate classes and based on this, the machine will be able to create a summary of the input document. The user can select a compression ratio so that the system will output that much fraction of the summary. The model performance is measured by using different genres of Malayalam documents as well as documents from the same domain. The model is evaluated by considering content evaluation measures precision, recall, F score, and relative utility. Obtained precision and recall value shows that the model is trustable and found to be more relevant compared to the other summarizers.

• 한국측량학회:학술대회논문집
• /
• 한국측량학회 2005년도 추계학술대회
• /
• pp.81-104
• /
• 2005

가상공간 시현이나 GIS 및 이동통신과 같은 다양한 응용분야에 정확한 3차원 도시모델은 기본적인 자료가 되고 있다. LiDAR 시스템은 대상물의 3차원 정보를 직접적으로 획득할 수 있는 새로운 시스템이다. LiDAR 자료로부터 수동적으로 3차원 정보를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 이와 같은 이유로 많은 연구가 자동화에 그 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는 필터링기법을 이용해서 LiDAR 자료로부터 지면과 비지면을 분류하고, 지면점을 이용하여 DTM을 생성하고, 비지면점을 이용해서 건물을 구축하였다. 정확도의 평가결과 DTM은 고층아파트지역에서 약 0.16m, 저층주거지역에서 0.59m의 오류가 나타났으며, 건물의 경우 1/5,000 수치지형도의 정밀도와 부합하는 결과를 나타냈다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
• /
• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
• /
• pp.301-306
• /
• 2010

최근 GIS는 2차원 공간상에서 정보를 표현하고 서비스하는 형태에서 벗어나 3차원 공간상에서 정보를 표현하고 서비스를 제공하는 형태로 급속도로 변화하고 있으며, 기술 개발 또한 활발하게 진행되고 있다. 3차원의 정보를 표현하기 위해서 기반이 되는 것은 지형의 표고정보(DTM)이다. 일반적으로 DTM을 얻기 위하여 LIDAR 데이터나 수치지도의 등고선 자료를 사용하고 있지만 이러한 데이터를 사용하여 DTM을 제작할 경우 추가적인 비용과 데이터 처리 시간이 발생할 뿐만 아니라 신속한 지형의 갱신이 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 디지털 항공사진을 이용하여 문제 해결의 가능성을 판단하기 위해 항공사진 모델의 자동 매칭 방법을 사용하여 DTM을 추출하였으며, 수치사진측량으로 부터 추출된 DTM과 GPS 측량에 의한 정표고 성과 데이터와 정확도 분석을 실시하였다. 그 결과 RMSE는 0.215m로 비교적 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.83-94
• /
• 2006

이 논문에서는 2002년 9월 태풍 루사로 인해 많은 재해 피해를 입은 강원도 강릉시 사천천 유역을 대상으로 다중 시기 원격탐사 자료를 이용하여 퇴적 지질환경 변화 정보를 추출하고 분석을 수행하였다. 다중 시기 자료에 대해 자동 임계치 설정 기반 무감독 변화 탐지 기법을 적용하여 여러 시기 및 센서별 변화 정보를 추출하였다. 변화탐지 결과, 제외지에서는 태풍 루사 직후 하천 탁도 변화, 습지의 수계 혹은 퇴적물로의 변화 및 계절적인 유량 차이에 의한 하도 노출 여부 등으로 변화지역이 나타났다. 주변 농경지에서는 홍수 및 산사태 등으로 인한 토사의 퇴적, 농지 개간 등으로 인한 변화가, 기타 지역에서는 제방 공사 등으로 인한 변화가 두드러지게 나타났다. 노한 야외 조사와 원격탐사 자료를 이용하여 미지형 분류도, 범람원 지역 지표 퇴적량 분포도 및 수해 지형 분류도를 작성하였다. 결론적으로 다중시기 고해상도 원격탐사 자료가 재해로 인한 변화 정보 추출에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 이를 위해 고해상도 자료에 적합한 자료처리 기법 개발이 병행되어야 할 것으로 판단된다.