국내 지진관측소로부터 분석된 지진기록에는 자연지진 이외의 상당수의 인공발파를 포함하는 것으로 해석된다. 자연지진에 대한 지진특성연구, 지질학적 지진의 진원지연구 등을 위 해서는 지진목록에서 인공발파를 식별할 필요가 있다. 한국자원연구소는 인공발파 식별을 위한 연구의 일환으로 지진-공중음파 관측망을 운영 중에 있다. 지진-공중음파 자료분석으로 구분된 인공발파 기록의 대부분이 발파를 실시하는 산업현장과 일치하고 있음이 확인되었다. 발파장의 위치, 발파시간, 규모 및 발파방법 등의 정보는 공중음파를 이용한 인공발파 식별에 관한 정량적 연구와 자연지진에 관한 연구 등에 기본적인 정보(Ground Truth Database)를 제공하리라 판단되므로 국내에서 실시되는 인공발파에 대한 정보가 요구된다.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.2
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pp.33-37
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2018
In this study, we propose an iterative clustering algorithm that automatically clusters a set of voice signal data without a label into an optimal number of clusters and generates hmm model for each cluster. In the clustering process, the likelihood calculations of the clusters are performed using iterative hmm learning and testing while varying the number of clusters for given data, and the maximum likelihood estimation method is used to determine the optimal number of clusters. We tested the effectiveness of this clustering algorithm on a small-vocabulary digit clustering task by mapping the unsupervised decoded output of the optimal cluster to the ground-truth transcription, we found out that they were highly correlated.
The purpose of this phenomenological inquiry is to suggest a positive direction for Korean architecture to pursue. In order to have the inquiry, we need Heidegger's term, 'World 3.' To discuss works of art and architecture as created is also to discuss such works as creative, that is, as realities which add themselves to the creativity of a world which is never complete except by our going with the venture of creativity, which is in Heidegger's term World 3. Through it, our ground is transformed into an ever changing but ever self-recovering World. If all of this has any fundamental significance for architecture and if this significance cannot be neglected in favor of other considerations, the work of architecture does not enter into the world as a thing of abstraction or concept. Rather, as a venture, as a tension of the 'World 3,' the work of architecture constantly brings about the transformable truth of the world.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.7
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pp.47-54
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2017
Recently, correlation filter based trackers have shown excellent tracking performance and computational efficiency. In order to enhance tracking performance in the correlation filter based tracker, search area which is image patch for finding target must include target. In this paper, two methods to discriminatively represent target in the search area are proposed. Firstly, search area location is estimated using pyramidal Lucas-Kanade algorithm. By estimating search area location before filtering, fast motion target can be included in the search area. Secondly, we investigate multi-channel Local Edge Pattern(LEP) which is insensitive to illumination and noise variation. Qualitative and quantitative experiments are performed with eight dataset, which includes ground truth. In comparison with method without search area estimation, our approach retain tracking for the fast motion target. Additionally, the proposed multi-channel LEP improves discriminative performance compare to existing features.
3D technology is main factor in Augmented Reality. Depth map is essential to make cubic effect using 2d image. There are a lot of ways to construct Depth map. Among them, stereo matching is mainly used. This paper presents how to generate depth map using stereo matching. For stereo matching, existing Dynamic programming method is used. To make accurate stereo matching, High-Boost Filter is applied to preprocessing method. As a result, when depth map is generated, accuracy based on Ground Truth soared.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.950-951
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2017
본 논문에서는 Velodyne 센서로 촬영한 포인트 클라우드를 시간에 따라 누적하고 객체로 구분함으로써 ground truth 데이터를 생성할 수 있는 시스템을 제안한다. 기존에 포인트 클라우드를 객체 단위로 구분하기 위해선 데이터의 매 프레임마다 구분 작업을 수행해야 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 포인트 클라우드를 누적하여 가시화하고 객체 단위로 구분할 수 있는 도구를 제공함으로써 사용자의 작업량을 줄여주고 편의성을 향상시킨다.
A random sampling or systematic sampling method is commonly used to assess the accuracy of classification results. In remote sensing, with these sampling methods, much time and tedious work are required to acquire sufficient ground truth data. So, a more effective sampling method that can represent the characteristics of the population is required. In this study, fractal analysis is adopted as an index for reference sampling. The fractal dimensions of the whole study area and the sub-regions are calculated to select sub-regions that have the most similar dimensionality to that of the whole area. Then the whole area's classification accuracy is compared with those of sub-regions, and it is verified that the accuracies of selected sub-regions are similar to that of whole area. A new kind of reference sampling method using the above procedure is proposed. The results show that it is possible to reduce sampling area and sample size, while keeping the same level of accuracy as the existing methods.
A Stereo matching has been an important tool for reconstructing three dimensional terrain. In this stereo matching process, DEM(Digitai Elevation Map) can be generated by the disparity from reference image to target image. Generally disparity map in matching process can be implemented by wraping from reference image to target image and if the role of reference and target is interchanged, the different DEM can be obtained. To evaluate the generated DEM from matching process, We adapted the Photorealistic synthetic image generator using ray tracing technique. The generator produce two simulated image from previous DEM and Ortho-image which is regard as Ground-truth. In this paper, we are concern about estimating more accurate DEM from these two DEMs. The several fusion methods of two DEMs are proposed to generate accurate DEM and compared with previous method. one of fusion methods is by using Cross-Correlation match score and the true DEM should have a high matching score.
The ability to efficiently and robustly recover accurate 3D terrain models from sets of stereoscopic images is important to many civilian and military applications. To develop an effective and practical terrain modeling system. We propose the methods which detect unreliable elevations in digital elevation maps (DEMs). and fuse several DEMs from multiple sources into an accurate and reliable result. This paper focuses on two key factors for generating robust 3D terrain models. the ability to detect unreliable elevation estimates. and to fuse the reliable elevations into a single optimal terrain model. We apply the correlation score methodology to reconstruct accurate DEM for multi-image and show the method is more effective than the conventional averaging method. The photo-realistic simulator is used for generating four simulated images from ground truth DEM and orthoimage.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.1
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pp.107-113
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2017
Unlike regular images, there is no ground truth for bio surface images. Result of biosurface imaging is not only significantly affected by the environment and the condition of the bio surface, it requires more detailed expression than regular images. Therefore, unlike algorithms tested on regular images, studies on bio surface images requires a highly precise optimization process. We aim to optimize the graph cut algorithm, known to be the most outstanding among the stereo visions, by considering baseline, lambda, and disparity range. Optimal results were in the range of 1~10 for lambda. The disparity ranged from -30 to -50, indicating an optimal value in a slightly higher range. Furthermore, we verified the tested optimization data using SIFT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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