• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권10호
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• pp.497-502
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• 2016

Shape Contexts Recognition(SCR)은 도형이나 사물 등의 모양을 인식하는 기술로 문자인식, 모션인식, 얼굴인식, 상황인식 등의 기반이 되는 기술이다. 하지만 일반적인 SCR은 Shape의 모든 contour에 대해 히스토그램을 만들고 Shape A, B 비교를 위해 추출된 contour를 1:1 개수대로 매핑함으로써 처리속도가 느리다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 Shape 모양에 따라 윤곽선을 찾고 개량 DP 알고리즘 및 해리스코너 검출기를 이용하여 contour를 최적화시킴으로써 간략하면서도 더 효과적인 알고리즘을 만들었다. 이렇게 개선된 방법을 사용함으로써 기존방법보다 처리 수행속도가 빨라짐을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1562-1578
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• 2020

Vector data compression algorithm can meet requirements of different levels and scales by reducing the data amount of vector graphics, so as to reduce the transmission, processing time and storage overhead of data. In view of the fact that large threshold leading to comparatively large error in Douglas-Peucker vector data compression algorithm, which has difficulty in maintaining the uncertainty of shape features and threshold selection, a segmented Douglas-Peucker algorithm based on node importance is proposed. Firstly, the algorithm uses the vertical chord ratio as the main feature to detect and extract the critical points with large contribution to the shape of the curve, so as to ensure its basic shape. Then, combined with the radial distance constraint, it selects the maximum point as the critical point, and introduces the threshold related to the scale to merge and adjust the critical points, so as to realize local feature extraction between two critical points to meet the requirements in accuracy. Finally, through a large number of different vector data sets, the improved algorithm is analyzed and evaluated from qualitative and quantitative aspects. Experimental results indicate that the improved vector data compression algorithm is better than Douglas-Peucker algorithm in shape retention, compression error, results simplification and time efficiency.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권1호
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• pp.39-51
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• 2004

본 연구는 선형사상 일반화에서 사상들 간의 공간적 충돌, 벡터변위에 따른 위치변동 등의 문제를 개선하기 위해 새로운 Simoo 알고리즘을 제안하고자 하였다. Simoo 알고리즘의 원리는 단순화와 완만화를 채택하였다. Simoo 알고리즘에서 사용된 임계치는 수선길이, 편각, 평균 vertex 길이이다. Simoo 알고리즘은 축척별 적용 가능, 지도학적 세련미, 자료점의 위치 변동에 따른 논리적 오류 발생의 감소, 공간현상특징 유지 등의 특징을 갖는다. Simoo 알고리즘의 적용 결과는 Douglas-Peucker 알고리즘과 비교하였다. 그 결과 두 알고리즘에서 해안선과 하계망 길이는 97% 이상 유지되었으며, 자료점 제거율은 Simoo보다 Douglas-Pecuker 알고리즘이 효과적이었고, 사상들간의 충돌은 Simoo에서 최소화되었다. 선의 곡률과 완만화는 Simoo 적용시 축척에 따라 감소하였다. 결과적으로 Douglas-Peucker보다는 Simoo 알고리즘이 지도학적 일반화에 적합하다고 볼 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제17권2호
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• pp.117-128
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• 1999

Douglas-Peucker 알고리듬의 원리를 충실하게 반영한 단순 tree 구조의 단순화 기법은 단순화 지표가 실제 계층적 자료구조에 명확히 내재되는 장점을 갖는다. 그러나 단순 tree 방법은 단순화 지표의 계층성이 항상 보장되지 못할 가능성을 안고 있다. 그것은 Douglas-Peucker 알고리듬의 원리가 선형 사상의 국지적 특성을 충실하게 반영하지 못하는 전역적 기법이기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 계층적 오류를 극복하기 위해 볼록다각형 탐색기법을 활용하여 형태적 대표점을 찾아 이를 기초로 계층적 자료구조를 갖는 단순화 기법 (CALS)을 구현하였다. CALS에 의한 방법은 단순 tree 방법에서 발생한 중상위 계층의 오류를 보정하는 효과가 있기 때문에 단순 tree 구조에 비해 단순화의 공간적 정확도를 향상시킨다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.298-311
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• 2015

Vector data represents a map by its coordinate and Raster data represents a map by its pixel. Since these data types have very large data size, data compression procedure is a compulsory process. This paper compare the results from three different methodologies; GIS (Geographic Information System) vector map data compression using DP(Douglas-Peucker) Simplification algorithm, vector data compression based on Bin classification and the combination between two previous methods. The results shows that the combination between the two methods have the best performance among the three tested methods. The proposed method can achieve 4-9% compression ratio while the other methods show a lower performance.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.360-363
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• 2015

다차원의 공간상에서 이동객체궤적을 다루는 기존의 방법은 일반적으로 최소 경계 사각형(MBR)의 방법을 사용한다. 이러한 방법은 근사 형태가 부정확하여 최소 경계 사각형에 많은 빈 공간이 발생하고, 같은 공간에 대한 중복이 발생한다. 이러한 문제로 인해 질의를 처리할 때 불필요한 연산을 많이 수행하게 되어 효율성이 저하된다. 여러 연구와 논문에서 이를 해결하기 위해 최소 경계사각형이나 이를 사용하는 트리 구조에 대한 알고리즘들을 논의하거나 대체 방법들을 제안하였다. 본 논문에서는 이동객체궤적 데이터에 대해 Douglas-Peucker 근사화 알고리즘을 응용한 색인구조를 제안한다. 색인구조 생성 알고리즘과 데이터 삽입 및 삭제 알고리즘을 제안하고 기존의 방법보다 얼마나 효율적인지를 비교실험을 통하여 확인한다.

• 전기학회논문지
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• 제64권3호
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• pp.465-472
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• 2015

This paper presents a visual touch recognition for NUI(Natural User Interface) using Voronoi-tessellation algorithm. The proposed algorithms are three parts as follows: hand region extraction, hand feature point extraction, visual-touch recognition. To improve the robustness of hand region extraction, we propose RGB/HSI color model, Canny edge detection algorithm, and use of spatial frequency information. In addition, to improve the accuracy of the recognition of hand feature point extraction, we propose the use of Douglas Peucker algorithm, Also, to recognize the visual touch, we propose the use of the Voronoi-tessellation algorithm. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed algorithms through some experiments.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권3호
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• pp.35-41
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• 2008

본 연구에서는 건설도면 CAD 자료를 활용하여 수치지도의 건물데이터를 수정, 갱신하기 위한 과정 중 건설도면의 건물외곽선을 추출하여 수치지도의 건물데이터 수준으로 일반화하는 단계에서의 선형 단순화 알고리듬을 비교 분석하였다. 특히 단순화 결과가 수치지도 작성내규에 부합하는지 여부에 중점을 두어 비교분석을 실시하였다. 선형 단순화 알고리듬은 가장 널리 이용되고 있는 Douglas-Peucker 알고리듬, Lang 알고리듬, Reumann-Witkam 알고리듬, Opheim 알고리듬을 적용하여 비교하였으며 분석방법으로는 각 절점이 수치지도 작성내규를 만족하는 비율과 시각적 분석, 절점 수, 총길이, 면적 변화율을 이용하였다. 분석 결과 수치지도 작성내규 만족도 측면에서 Lang 알고리듬과 Douglas-Peucker 알고리듬이 다소 우수한 결과를 보여주고 있으나 전반적으로 50~60% 수준의 만족도를 보이고 있어 국내 수치지도의 건물데이터를 작성하기 위한 선형 단순화 기법으로는 한계가 있는 것으로 나타났으며 이를 만족시키기 위한 선형 단순화 알고리듬의 개발이 필요하다고 판단된다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.65-66
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• 2010

• 한국측량학회지
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• 제13권1호
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• pp.77-83
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• 1995

수치지도 제작의 일반화 기법은 대축척 실측 지도를 이용한 소축척 편집 지도의 자동 제작과 수치 지도 데이터 베이스 구축 등의 활용 분야에 필수적 요소이다. 본 연구는 수작업으로 처리되고 있는 편집도의 제작을 자동화하기 위한 방안으로 디지탈 환경하에서의 일반화 기법에 대한 연구로서 Zero-Crossing알고리즘을 국립지리원 발행 l/5,000지도 6도엽에 포함되어 있는 전남 여수 일대의 해안선에 적용, 다양한 단순화 허용 범위에 의해 수치 지도를 제작하여 편집도와 도해적인 표현 방법에 대한 문제점을 비교 분석하였다. 또한, Zero-Crossing알고리즘에 의한 단순화의 효용성을 입증하기 위해 Douglas-Peucker알고리즘을 이용한 단순화 결과와 비교 분석을 하였으며, 단순화의 허용 범위별로 일반화가 이루어진 수치 지도와 수작업으로 제작된 편집도와의 비교를 통해 일반화된 Line에 대한 평가를 도출하고, 단순화 허용 범위의 선택에 따른 효율성을 판단하기 위해 일반화 처리 결과의 데이타 용량을 분석하였다.