• 제목/요약/키워드: Data Change Detection

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주가지수예측에서의 변환시점을 반영한 이단계 신경망 예측모형 (Two-Stage Forecasting Using Change-Point Detection and Artificial Neural Networks for Stock Price Index)

  • 오경주;김경재;한인구
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제11권4호
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    • pp.99-111
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    • 2001
  • The prediction of stock price index is a very difficult problem because of the complexity of stock market data. It has been studied by a number of researchers since they strongly affect other economic and financial parameters. The movement of stock price index has a series of change points due to the strategies of institutional investors. This study presents a two-stage forecasting model of stock price index using change-point detection and artificial neural networks. The basic concept of this proposed model is to obtain intervals divided by change points, to identify them as change-point groups, and to use them in stock price index forecasting. First, the proposed model tries to detect successive change points in stock price index. Then, the model forecasts the change-point group with the backpropagation neural network(BPN). Finally, the model forecasts the output with BPN. This study then examines the predictability of the integrated neural network model for stock price index forecasting using change-point detection.

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KOMPSAT 영상을 활용한 SLIC 계열 Superpixel 기법의 최적 파라미터 분석 및 변화 탐지 성능 비교 (Optimal Parameter Analysis and Evaluation of Change Detection for SLIC-based Superpixel Techniques Using KOMPSAT Data)

  • 정민경;한유경;최재완;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_3호
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    • pp.1427-1443
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    • 2018
  • 객체 기반 영상 분석은 영상의 복잡도를 낮추는 동시에 영상의 특성을 유지한다는 점에서 픽셀 기반 영상 분석보다 높은 효율성과 정보 활용 가능성을 지닌다. Superpixel은 일반적인 영상 분할보다 작은 영상 단위로 영상을 과분할함으로써 영상 내의 경계를 보다 잘 유지할 수 있다. 이 가운데 SLIC(Simple linear iterative clustering) superpixel 기법은 기존의 기법들보다 높은 품질의 영상 분할 결과를 제시하는 것으로 알려져 있다. 이러한 SLIC 기법의 입력 파라미터인 superpixel의 개수는 영상 분할 결과에 큰 영향을 미침에도 이에 대한 연구는 선행 연구에서 충분히 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT 영상을 이용하여 변화 탐지 활용 연구를 위한 SLIC 계열 superpixel 기법의 최적 파라미터 분석 및 변화 탐지 성능 비교를 수행하였다. 사용된 superpixel 기법은 SLIC, SLIC0(SLIC의 무변수 버전), SNIC(Simple non-iterative clustering) 의 세 가지 기법으로, $5{\times}5$(픽셀)에서 $50{\times}50$(픽셀)의 superpixel 크기 범위에 대해서 superpixel 개수를 지정하여 superpixel 분할 영상을 생성하고 변화 탐지 참조 영상에 대한 재현율을 분석하였다. 이를 통해 얻어진 최적 superpixel 크기를 바탕으로 변화를 탐지하고자 하는 두 영상의 차 영상을 분할한 후 일정 크기의 객체로 clustering하였다. 두 시기(bi-temporal) 영상으로부터 얻어진 공통된 영상경계는 전후 영상에 각각 적용함으로써 각 superpixel의 feature(Lab 색상 차이) 변화를 탐지하였다. 최종적인 변화 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능이 분석하였으며, 영상의 과분할 정도가 높지 않더라도 규칙적인 크기와 형태의 superpixel을 통해 높은 변화 탐지 성능을 달성할 수 있음을 확인하였다.

누적 히스토그램과 에지 정보를 이용한 장면 전환 검출 (Scene Change Detection Using Cumulative Histogram and Edge Information)

  • 황두선;이종설;조위덕;문영식
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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    • pp.211-214
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    • 2002
  • Automatic video partitioning is the first step for content-based indexing and retrieval of video data. In this paper, an efficient algorithm for scene change detection is proposed, where cumulative histogram and edge information are utilized. Experimental results have shown the effectiveness of the proposed algorithm.

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화상간(畵像間) 차이법(差異法)을 활용한 평택시 지역 지표면(地表面) 변화탐지(變化探知) (Change Detection Using Image Differencing Method in Pyeongtaeg City)

  • 임상규;김무성
    • 한국토양비료학회지
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    • 제35권3호
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    • pp.185-195
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    • 2002
  • 급변하는 농업환경을 신속히 파악하고 이에 대처한다는 것은 중요한 일이다. 특히 농경지의 이용형태가 다양화(多樣化)되고 고도화(高度化)됨에 따라 그 필요성이 한층 인정된다. 이에 부응하는 인공위성자료인 Landsat TM을 이용한 우리 나라에 가장 알맞은 지표면 변동탐지 방법에 대한 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 우리 나라에 알맞은 지표면의 변화탐지기법을 찾기 위해 화상간 차이법을 적용하였으며, 동시에 변화탐지도에 대한 평가를 위해 참조자료를 작성한 후 최적 임계값을 구하였다. 여기서 정상적인 참조자료(농경지가 인공물로 변한 경우는 양의 변화, 그 반대면 음의 변화)나 비정상적인 참조자료(인공물이 농경지로 변한 경우는 양의 변화, 그 반대면 음의 변화)로 평가하였다. 또한 최적 임계값은 '평균${\pm}$(표준편차 ${\times}$ T값)'로 하여 구하였다. 1987년부터 1993년까지 6년 동안 가장 결과가 좋은 화상간 차이법은 D1 화상(1.0)으로 정상적인 참조자료로 평가시 카파계수가 68.4%, 전체 정확도는 89.2%로 나타났다. 또한 전체면적 48,436 ha중 음으로 변화된 영역은 3,207 ha(6.6%), 양으로 변화된 영역은 5,117 ha(10.6%)로 밝혀졌다.

적응적 중첩 임계치를 이용한 LiDAR 자료와 수치지도의 객체기반 건물변화탐지 (Object-based Building Change Detection from LiDAR Data and Digital Map Using Adaptive Overlay Threshold)

  • 이상엽;이정호;한수희;최재완;김용일
    • 대한공간정보학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.49-56
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    • 2011
  • 도시 지역의 환경은 빠르게 변화하고 있기 때문에 그 변화를 신속하게 탐지하여 수치지도 데이터베이스에 반영하는 것이 필요하다. 이에 LiDAR 자료를 사용하여 도시지역 건물의 변화를 탐지하려는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 LiDAR 자료와 기존 수치지도를 이용하여 객체 기반으로 건물변화를 탐지하고 그 유형을 분류하고자 하였다. 점 기반으로 건물의 외곽선을 추출하고 수치지도 건물 레이어와 중첩하여 중첩비교와 형상비교를 통해 변화유형을 분류하였다. 중첩비교시 객체별 적응적 임계치를 산정하여 적용함으로써 변화탐지의 객관성과 정확도를 높이고자 하였다. 실험결과, 제안한 방법으로 도시지역 건물의 변화를 탐지하고 분류하는 것이 기존 방법에 비해 높은 분류 정확도를 보임을 확인하였다.

Contents Management System을 위한 비디오 브라우저 (A Video Browser for a Contents Management System)

  • 반재민;유신;이완주;이병래;강현철
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제16권7호
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    • pp.1470-1476
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    • 2012
  • 콘텐츠 관리 시스템의 주요한 데이터인 비디오 콘텐츠의 효율적인 저장과 검색을 위한 비디오 브라우저의 성능은 장면 전환 검출의 성능에 따라 크게 의존한다. 본 논문에서는 구간의 평균 차분 히스토그램을 이용하여 장면전환 검출의 문제점인 점진적인 장면 전환 검출에 대한 오검출과 미검출의 빈도를 줄이며, 기존의 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다.

Automatic Change Detection Using Unsupervised Saliency Guided Method with UAV and Aerial Images

  • Farkoushi, Mohammad Gholami;Choi, Yoonjo;Hong, Seunghwan;Bae, Junsu;Sohn, Hong-Gyoo
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_3호
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    • pp.1067-1076
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    • 2020
  • In this paper, an unsupervised saliency guided change detection method using UAV and aerial imagery is proposed. Regions that are more different from other areas are salient, which make them more distinct. The existence of the substantial difference between two images makes saliency proper for guiding the change detection process. Change Vector Analysis (CVA), which has the capability of extracting of overall magnitude and direction of change from multi-spectral and temporal remote sensing data, is used for generating an initial difference image. Combined with an unsupervised CVA and the saliency, Principal Component Analysis(PCA), which is possible to implemented as the guide for change detection method, is proposed for UAV and aerial images. By implementing the saliency generation on the difference map extracted via the CVA, potentially changed areas obtained, and by thresholding the saliency map, most of the interest areas correctly extracted. Finally, the PCA method is implemented to extract features, and K-means clustering is applied to detect changed and unchanged map on the extracted areas. This proposed method is applied to the image sets over the flooded and typhoon-damaged area and is resulted in 95 percent better than the PCA approach compared with manually extracted ground truth for all the data sets. Finally, we compared our approach with the PCA K-means method to show the effectiveness of the method.

XML 문서 변경 탐지 기능을 갖는 통합 리파지토리 시스템 (An Integrated Repository System with the Change Detection Functionality for XML Documents)

  • 박성진
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제10권10호
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    • pp.2696-2707
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    • 2009
  • 비록 많은 DBMS 업체들이 XML을 지원하기 위해 기존 제품들을 확장하고 있지만 이와는 별도로 DBMS 종류와 플랫폼에 독립적인 경량의 XML 리파지토리 시스템 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서 다음과 같은 기능들을 지원하는 XML 통합 리파지토리 시스템의 설계 및 구현에 관해 기술하였다. 구현된 XML 리파지토리 시스템은 XML DTD로부터 XML 문서 저장에 필요한 스키마 구조를 생성하고 데이터베이스 테이블에 저장한 뒤 XMLQL(XML Query Language)를 통해 자유롭게 XML 문서를 생성할 수 있으며 중복된 XML 문서들을 동기화시킨다. XML 리파지토리에는 동일한 데이터가 다양한 XML 문서에 중복될 수 있기 때문에 중복된 XML 문서들의 일관성 유지를 위한 효율적인 변경 탐지 기법이 요구된다. 논문에서는 메시지 다이제스트 기반의 변경 탐지 기법을 제안함으로써 클라이언트 XML 문서와 리파지토리 안의 XML 데이터간의 일관성을 유지하도록 하였다.

가변 참조 구간의 평균 특징값을 이용한 적응적인 장면 전환 검출 기법 (Adaptive Shot Change Detection Technique Using Mean of Feature Value on Variable Reference Block)

  • 김원희;문광석;김종남
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.272-279
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    • 2008
  • 장면 전환 검출은 비디오 데이터의 효율적인 관리를 위한 주요 기술로서 다양한 영상에 실제적으로 적용하기 위해서 적응적인 검출 기술이 요구된다. 본 논문에서는 가변 참조 구간의 평균 특징값을 이용한 적응적인 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 비디오 프레임에서 추출한 특징값들 중에서 가변 구간 동안의 평균 특징값을 참조하여 적응적 임계값을 정의하고, 특징값과 임계값을 비교하여 장면 전환 유무를 판단한다. 동일한 비디오 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 검출 결과가 최대 15%이상 향상되었음을 확인하였다. 제안한 방법은 여러 가지 특징 추출 방법에 대해서도 좋은 성능을 나타내었으며, 홈캐스트사의 TVUS 모델에서 구현함으로써 하드웨어 성능이 낮은 플랫폼에서 실시간 장면 전환 검출이 가능한 것을 확인하였다. 따라서 제안하는 방법은 휴대용 미디어 장치나 유사 휴대형기기에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

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X-treeDiff+ 기반의 한글 문서에 대한 변화 탐지 (Change Detection of Hangul Documents Based on X-treeDiff+)

  • 이석균
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.29-37
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    • 2010
  • XML 문서에 대한 변화탐지는 중요한 연구 분야이다. 그러나 한글 문서 파일 형식으로 XML이 지원되고 있음에도 한글 문서의 특성을 반영한 변화 탐지 연구는 아직 미비하다. 한글 문서는 일반적인 XML 문서와는 달리 서식 정보의 비중이 매우 커서 X-treeDiff+와 같은 일반적인 XML 문서의 변화탐지 알고리즘을 그대로 적용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 한글 문서에 대한 변화탐지를 위해 새로운 내용 기반의 대응 알고리즘을 제안하고 이를 X -treeDiff+에 구현하였다. 실험을 통해 제안된 알고리즘은 대부분의 편집과정의 문서에 대해 우수한 성능을 보이고 있음을 제시했다.