기존의 배경 생성방법은 주로 시간에 따른 context만을 이용해 복잡한 환경에서는 적용하기 힘들다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 물체를 포함하지 않는 배경 영상을 생성하기 위해 시간에 따른 context와 공간에 따른 context를 융합한 새로운 배경 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 샘플링된 프레임 이미지를 m*n의 블록으로 나누고 각각의 블록을 고정 블록과 비고정 블록으로 나눈다. 비고정 블록에 대해서, 각 블록의 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 MRF 프레임워크를 이용한다. MRF 프레임워크는 영상 픽셀과 연관된 특징과 같은 context에 독립된 entity를 모델링하는데 많이 이용되는 방법으로 본 논문에서는 비고정 블록에 대한 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 이용된다. 실험결과는 제안한 방법이 기존의 시간에 따른 context만을 이용했을 경우보다 더 효율적임을 보여준다.
다시기, 다축척의 팬크로매틱 항공사진을 통하여 소도시지역의 변화탐지를 시도하였다. 1987년과 1996년에 각각 촬영된 축척 1:20,000 사진과 2000년에 촬영된 1:37,500의 사진에 대하여 기하보정과 대조처리, 그리고 영상재배열을 통하여 좌표계 일치, 밝기값 조정, 공간해상도 일치 등 영상들 간에 동일한 조건을 갖도록 해 주는 사전작업을 행하였다. 다른 시기의 항공사진들 간에 영상대차법과 영상대비법을 각각 적용하여 변화지역을 탐지하였다. 단일밴드의 팬크로매틱 항공사진으로부터 지형 및 인공지물의 변화를 추출할 수 있었으며, 두 기법으로 각각 변화탐지한 결과를 비교하여 제시하였다.
본 논문에서는 공간정보(spatial information)를 이용하는 개선된 ELA(edge based line average) 방법과 시간정보(temporal information)를 이용하는 움직임 보상(motion compensation) 방법 간의 가중합산을 통하여 비원주사 방식의 영상(interlaced image)을 순차주사 방식의 영상(progressive image)으로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 움직임 보상은 하드웨어 구현이 용이한 양방향 BMA(block matching algorithm)에 의해 이루어진다. 보다 높은 성능과 효율성을 갖기 위하여 앞선 단계에서 디인터레이싱 되어진 영상을 사용하는 재귀적 구조와 움직임 검출을 통한 움직임에 적응적인 처리과정을 거치게 된다. 또한, 가중변수를 통하여 선형 결합할 경우 그 결과값은 결합하는 값의 사이값만을 가질 수 있기 때문에 미디언 필터(median filter)를 사용하여 이를 보완한다. 이러한 접근은 각각의 디인터레이싱 방법이 갖고 있는 단점을 계산복잡도의 증가 없이 극복하여 보다 다양한 영상조건에서 정확하고 효율적인 디인터레이싱을 가능하게 해주며, 실시간 처리를 위한 하드웨어 구현을 용이하게 해준다.
동영상 데이터를 효율적으로 압축하기 위해서는 입력 영상 데이터의 공간 및 시간적인 중복성 제거가 요구된다. 움직임 추정 및 보상방법은 시간적인 중성을 효과적으로 제거할 수 있지만 프래임간 예측 때문에 계산량이 증가된다. 따라서 계산량을 줄이면서 실시간 처리가 가능한 알고리즘의 연구가 요구된다. 본 논문에서는 인간 시각 특성을 고려하여 DCT 계수를 효과적으로 양자화할 수 있는 양자화기를 제안한다. 제안된 DCT-based H.263의 양자화기는 같은 전송 속도에서 TMN5보다 더 많은 프레임을 전송 처리함으로 화면 드롭현상을 줄일 수 있었다. 또한 객관적 화질 평가를 위한 평균 PSNR에서 TMN5보다 휘도 신호는 $-0.3{\sim}+0.65dB$의 차이를 보이고 색차 신호에서는 1.73dB 정도의 개선을 나타냈다. 계산량 비교에서는 NTSS에 비하여 $30{\sim}31%$, 4SS에 비하여 $20{\sim}21%$ 계산량의 감소를 나타냈다.
Social interactions often involve encountering inconsistent information about social others. We conducted a functional magnetic resonance imaging (fMRI) study to comprehensively investigate voxel-wise temporal dynamics showing how impressions are anchored and/or adjusted in response to inconsistent social information. The participants performed a social impression task inside an fMRI scanner in which they were shown a male face, together with a series of four adjectives that described the depicted person's personality traits, successively presented beneath the image of the face. Participants were asked to rate their impressions of the person at the end of each trial on a scale of 1 to 8 (where 1 is most negative and 8 is most positive). We established two hypothetical models that represented two temporal patterns of voxel activity: Model 1 featured decreasing patterns of activity towards the end of each trial, anchoring impressions to initially presented information, and Model 2 showed increasing patterns of activity toward the end of each trial, where impressions were being adjusted using new and inconsistent information. Our data-driven model fitting analyses showed that the temporal activity patterns of voxels within the ventral anterior cingulate cortex, medial orbitofrontal cortex, posterior cingulate cortex, amygdala, and fusiform gyrus fit Model 1 (i.e., they were more involved in anchoring first impressions) better than they did Model 2 (i.e., showing impression adjustment). Conversely, voxel-wise neural activity within dorsal ACC and lateral OFC fit Model 2 better than it did Model 1, as it was more likely to be involved in processing new, inconsistent information and adjusting impressions in response. Our novel approach to model fitting analysis replicated previous impression-related neuroscientific findings, furthering the understanding of neural and temporal dynamics of impression processing, particularly with reference to functionally segmenting each region of interest based on relative involvement in impression anchoring as opposed to adjustment.
Purpose - The goals of this study are the following. First, this study focused on customer satisfaction of in-flight service. Specifically, in-flight duty free items were considered because of their potential value related with the differentiated strategy of airline companies. Second, this study analyzed feasible strategies that would fence off the aversive attitudes of consumers toward innovation regarding in-flight duty free items. Third, this study strived to discover implicit routes related with the reactions of of consumers to innovation. Fourth, the construal level theory was applied to the context of in-flight service. Psychological distance is expected to promote acceptance of innovation for duty free items. Research design, data, and methodology - This study consisted of three experiments. All data were collected through the participation of university students. First, the experiment employed a 2×2 between-subject design. The first independent variable was temporal distance (long vs. short of navigation time). The second independent variable was innovativeness (innovative duty free items vs. typical items). Further, experiment 2 involved a 2×2 between-subject design. The first independent variable was social distance (typical vs. atypical stewardess image). The second was innovativeness that was based on a pattern similar to that of the prior experiment. The third experiment involved a 2×2×2 design. The first and second independent variables were temporal distance and item innovation, respectively, based on the method of experiment 1. The third independent variable was cognitive depletion (depletion vs. control condition). Results - Experiment 1 demonstrated that the innovation of duty free items would need to consider the journey time of the airline. Specifically, innovative items were preferred in case of a long journey; typical items, however, were liked in a short journey. Further, experiment 2 demonstrated that, in spite of a short journey, innovative items would be preferred if an atypical stewardess was serving. An atypical stewardess was linked with social distance, and the psychological effects would activate a creative and flexible mindset that would fit with innovative duty free items. The final experiment was accomplished for the examination of cognitive processing of psychological distance on innovation-acceptance. Specifically, if the effects were related with systematic processing, then cognitive effort would be needed. In contrast, if they were related with heuristic processing, then such efforts would not be required. The same pattern appeared under both cognitive depletion and control condition; therefore, the effects of psychological distance were implied to be heuristic processing. Conclusions - Managers need to consider the navigation time, stewardess concepts, and depletion of consumers as important factors for innovative strategy regarding in-flight service. Longer journeys are more successful for innovative trials. Further, a more atypical stewardess image is more successful for atypical service. Long navigation and unfamiliar stewardesses may activate creative and flexible thinking. Further, cognitive depletion of consumers is not a dominant factor of psychological distance effects, because the effects are not related with systematic processing, but with heuristic processing.
본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰이 내장한 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 파악하고, 경사계(방향 센서)를 활용하여 카메라와 촬영면의 기하적인 관계를 설정한다. 이 때 입력해야 할 유일한 변수는 수면과 카메라의 연직 높이뿐이다. 내장된 카메라로 정해진 시간만큼 동영상을 촬영한다. 촬영된 동영상을 개방 소스의 영상처리 라이브러리인 OpenCV를 이용하여 프레임별로 분할하고, 이를 시공간 영상 분석하여 하천 표면의 2차원 유속장을 추정한다. 시판되는 안드로이드 스마트폰에 적용하여 현장 시험한 결과 약 11초에 1회의 순간유속 측정 (1초간의 평균유속 측정)을 할 수 있어, 현장에서 즉각적으로 하천 수표면의 표면유속을 측정할 수 있었다. 또한 이 순간유속을 수십회 반복한 뒤 평균하여 시간평균유속을 구할 수 있었다. 개발된 시스템을 실험 수로에서 시험한 결과, 측정이 매우 효과적이며 편리하였다. 측정된 결과를 프로펠러 유속계에 의한 측정값과 비교한 결과, 최대 오차 13.9%, 평균적으로 10 % 이내의 오차로 실험 수로의 표면 유속을 측정할 수 있었다.
A colony counting on a petri-dish is a laborious task in microbiology fields that automated counting systems are needed. But lots of such systems are high price that majorities of labs rely on the manual counting and it is a time consuming and laborious job. In this study, an attempt was made to select the relative atmospheric correction method for the water quality factors extraction from the satellite image data. And also, the time-series analysis of the water quality factors was performed by using the multi-temporal image data. The result shows that the proposed method can be commercialized with low prices.
In this paper, we propose a displacement measurement method based on deep learning using image data obtained from tensile tests of a material specimen. We focus on the fact that the sequential images during the tension are generated and the displacement of the specimen is represented in the image data. So, we designed sample generation model which makes sequential images of specimen. The behavior of generated images are similar to the real specimen images under tensile force. Using generated images, we trained and validated our model. In the deep neural network, sequential images are assigned to a multi-channel input to train the network. The multi-channel images are composed of sequential images obtained along the time domain. As a result, the neural network learns the temporal information as the images express the correlation with each other along the time domain. In order to verify the proposed method, we conducted experiments by comparing the deformation measuring performance of the neural network changing the displacement range of images.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.268-273
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1998
This study applies an on-line system, which employes an adaptive reconstruction technique to monitor and forecast ocean surface changes. The system adaptively generates an appropriate synthetic time series with recovering missing measurements for sequential images. The reconstruction method incorporates temporal variation according to physical properties of targets and anisotropic spatial optical properties into image processing techniques. This adaptive approach allows successive refinement of the structure of objects that are barely detectable in the observed series. The system sequentially collects the estimated results from the adaptive reconstruction and then statistically analyzes them to monitor and forecast the change in surface characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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