Shin, Won-Yong;Kabir, M. Humayun;Hoque, M. Robiul;Yang, Sung-Hyun
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권3호
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pp.193-197
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2014
Edges are a robust feature for object detection. In this paper, we present an edge-based background modeling method for the detection of moving objects. The edges in the image frames were mapped using robust Canny edge detector. Two edge maps were created and combined to calculate the ultimate moving-edge map. By selecting all the edge pixels of the current frame above the defined threshold of the ultimate moving edges, a temporary background-edge map was created. If the frequencies of the temporary background edge pixels for several frames were above the threshold, then those edge pixels were treated as background edge pixels. We conducted a performance comparison with previous works. The existing edge-based moving-object detection algorithms pose some difficulty due to the changes in background motion, object shape, illumination variation, and noises. The result of the performance evaluation shows that the proposed algorithm can detect moving objects efficiently in real-world scenarios.
Currently, in order to achieve accurate geolocation of satellite images we need to generate control points from individual scenes. This requirement increases the cost and processing time of satellite mapping greatly. In this paper we investigate the feasibility of modeling entire image strips that has been acquired from the same orbital segments. We tested sensor models based on satellite orbit and attitude with different sets of unknowns. We checked the accuracy of orbit modeling by establishing sensor models of one scene using control points extracted from the scene and by applying the models to adjacent scenes within the same orbital segments. Results indicated that modeling of individual scenes with $2^{nd}$ order unknowns was recommended. In this case, unknown parameters were position biases, drifts, accelerations and attitude biases. Results also indicated that modeling of orbital segments with zero-degree unknowns was recommended. In this case, unknown parameters were attitude biases.
Competition among cities has become fierce with decentralization and globalization, and each city tries to establish a brand image of the city to build its competitiveness and implement its policies based on it. At this time, surveys, expert interviews, etc. are commonly used to establish city brands. These methods are difficult to establish as sampling methods an empirical component, the biggest component of a city brand. In this paper, therefore, based on the precedent research's urban brand measurement and components, the words representing each city image property were extracted and relocated to five indicators to form the evaluation index. The constructed indicators have been validated through the review of three experts. Through the index, we analyzed the brands of four cities, Ulsan, Incheon, Yeosu, and Gyeongju, and identified the factors by using Topic Modeling and Word Cloud. This methodology is expected to reduce costs and monitor timely in identifying and analyzing urban brand images in the future.
최근 디지털 영상 미디어의 발전으로 인해 3차원 입체 콘텐츠에 대한 관심이 높아지고 있다. 이로 인해 3차원 입체 콘텐츠 생성에 대한 많은 기술들이 연구 개발되고 있다. 하지만 자연스럽고 몰입감이 높은 3차원 입체 콘텐츠 생성하는데 많은 어려움이 있다. 왜냐하면 2차원 영상에서는 3차원의 기하정보가 존재하지 않아 입체 콘텐츠 생성이 매우 어렵기 때문이다. 그리고 입체 카메라 생성 시 몰입감이 높은 입체 시점을 결정하기 위해 반복적인 저작 과정이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 형태의 영상들을 이용하여 3차원 입체 콘텐츠 제작을 위한 통합형 저작 시스템을 제안한다. 이를 위해 영상 기반 모델링 기법을 활용하여 영상 내에 존재하는 사영 기하 정보를 통해 3차원 모델을 생성한다. 그리고 3차원 입체 카메라 생성 시 몰입감이 높은 입체 영상의 시점을 결정하기 위해 실시간 대화식 입체 영상 미리보기 기능을 제공한다.이때 입체 모니터와 편광 필터 안경을 통해 직관적으로 고품질의 입체 콘텐츠를 생성한다.
This paper presents an adaptive digital image watermarking scheme that uses successive subband quantization (SSQ) and perceptual modeling. Our approach performs a multiwavelet transform to determine the local image properties optimal and the watermark embedding location. The multiwavelet used in this paper is the DGHM multiwavelet with approximation order 2 to reduce artifacts in the reconstructed image. A watermark is embedded into the perceptually significant coefficients (PSC) of the image in each subband. The PSCs in high frequency subbands are selected by setting the thresholds to one half of the largest coefficient in each subband. After the PSCs in each subband are selected, a perceptual model is combined with a stochastic approach based on the noise visibility function to produce the final watermark.
Ngo Quang Vinh;Sam-Sang You;Le Ngoc Bao Long;Hwan-Seong Kim
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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pp.252-253
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2023
Container terminal automation might offer many potential benefits, such as increased productivity, reduced cost, and improved safety. Autonomous trucks can lead to more efficient container transport. A robust lane detection method is proposed using score-based generative modeling through stochastic differential equations for image-to-image translation. Image processing techniques are combined with Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) and Genetic Algorithm (GA) to ensure lane positioning robustness. The proposed method is validated by a dataset collected from the port terminals under different environmental conditions and tested the robustness of the lane detection method with stochastic noise.
본 논문에서는 특징 기반 3D 모델링 알고리즘을 제안한다. 깊이 기반 기술을 다루는 전통적인 방법들은 영상 정합을 위한 깊이정보추출에 많은 시간을 필요로 한다. 특징 기반 알고리즘에서 삼각형 내부의 모든 픽셀들에 대한 모델링 오차 계산이 필요하다 할지라도 깊이 기반 보다는 특징기반 방법들이 보다 적은 계산 부담을 가지나 이는 또한 계산 시간을 증가 시킨다. 그러므로 제안된 알고리즘은 효율적인 3D 모델을 생성하기 위해 초기 3D 모델 생성, 모델 평가 및 모델 세분화의 3단계로 구성하였다. 초기 모델 생성을 위해 자기 변화와 델루니 삼각화가 사용되었고 이 단계에서 빠른 경계 추출과 점진적인 델루니 삼각화 및 삼각형 내부의 중심에 가까운 정점을 선택하거나 모든 픽셀에 대한 오차 계산을 위한 연산 시간을 줄이기 위해 형태학적 미분 연산자를 수정하여 이용하였다. 모델 생성 후 평가 단계에서 표면의 변이 변화와 근사 오차 및 표면의 크기를 평가하여 드물게 정합을 수행 하였고, 그 후 큰 오차를 갖는 표면들을 선택하여 작은 표면이 되게 세밀화 작업을 했다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 평탄영역 및 급격한 영역에서 보다 적은 모델링 오류로 적응적인 모델을 획득할 수 있었고 모델 획득시간을 현저하게 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 이미지 기반 전산 모형을 이용하여 섬유강화 복합재료의 기공 탄성 해석을 수행하였다. 먼저 다공성 기지에 대한 단면 이미지를 분석하여 기공도, 기공 개수, 기공 분포 등을 확인하였다. 이미지의 해상도, 위치, 크기에 따른 전산 모형화 및 유한요소 해석을 수행하였으며, 주요 결과로써 유효 탄성 계수, 기공 탄성 인자, 변형 에너지 밀도를 정량적으로 산출하였다. 기공 탄성 인자는 유효 탄성 계수와 기공 압력에 의한 팽창 변형도를 기준으로 계산하였다. 또한 이미지 기반 전산 모형을 이용한 기공 탄성 해석 결과의 신뢰성 확인을 위해, 기공의 형상 및 배열을 단순화시킨 대표 체적 요소 모형의 해석 결과와 비교하였다.
그래픽스 분야의 제품모델링 제작기술은 급속하게 발전하고 있고 3차원 데이터 응용과 활용성은 계속 증가하고 있다. 제품디자인 제작에 있어 3차원 모델링 제작에는 많은 시간이 소요된다. 최근 역설계 방식은 3D 데이터의 응용과 제작시간단축으로 활용성이 크다. 본 연구는 영상데이터 기반으로 포토메트리를 이용하여 3차원 포인트 클라우드 및 메쉬 데이터를 추출하고 이를 응용하여 제품의 1차 시안을 제작한다. 디자인 수정에 중점을 두어 2차 시안이 제작되었으며 3차 시제품 제작을 위한 3D 프린팅 작업을 진행한다. 이러한 제품디자인 제작과정에서 영상데이터의 활용과 가능성 및 3D 모델링 제작시간의 단축, 효율적인 프로세스를 제시한다. 또한 제품디자인 환경변화에 대응하기 위한 신제품 개발 프로세스 시스템의 모델을 제안한다.
본 연구는 초등학생들의 인공지능에 대한 이미지를 긍정적으로 향상시키고자 하는 인지 모델링기반 인공지능 알고리즘 교육 프로그램의 개발에 관한 것이다. 먼저 인공지능 알고리즘 중 협력필터링의 개념을 분석하고 이를 인지모델링 방법을 활용하여 교육 프로그램을 개발하였다. 이후 전문가 타당도 검사를 통해 인지 모델링기반의 콘텐츠 개발 방법과 개발된 프로그램에 대한 적절성이 CVR .80 이상으로 타당함을 확인하였다. 개발 프로그램은 초등학교 6학년 학생들에게 수업으로 적용하였고 형용사 단어 23쌍을 이용한 의미분별법을 이용하여 사전-사후에 인공지능에 대한 학생들의 이미지 인식의 변화를 살펴보았다. 학생들의 인공지능에 대한 이미지는 총 23개 단어 쌍 중 12개에서 유의미한 긍정적 변화를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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