스테레오 좌우 영상간의 색 일치는 3D 영상을 재현할 때 매우 중요하다. 이를 위해 카메라 세팅 및 촬영 환경을 일치시켜서 스테레오 영상을 획득하더라도 여전히 색 불일치가 나타나게 된다. 이러한 색 불일치는 특성에 따라 전역과 지역적인 색불일치로 구분될 수 있다. 따라서 이들 특성을 고려하여 스테레오 영상의 색을 정확히 일치시킬 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 누적 히스토그램과 3D 거리정보를 이용하여 전역과 지역의 색 불일치를 동시에 보정하는 방법을 제안한다. 먼저 기준이 되는 영상의 누적 히스토그램을 기반으로 한 매칭 함수를 이용하여 전역적으로 발생하는 색 불일치를 보정한다. 다음으로 대응되는 샘플 특징점 간의 CD-LUT(color difference look-up table)을 구성하고, disparity map을 통한 3D 거리 정보를 기반으로 한 샘플 특징점의 유사성을 기준으로 가중치를 적용하여 지역적인 색 일치를 수행한다. 마지막으로 전역적인 보정과 지역적인 보정된 영상을 결합함으로서 스테레오 영상에서 나타나는 색 불일치를 보정하였다. 색차가 발생한 스테레오 영상에 대해 기존 색 일치 방법과 제안한 방법을 비교하기 위하여 색상 유사도를(hue similarity)와 MOS(mean opinion scores) 이용하여 평가하였다. 실험 결과에서 제안한 방법을 통한 결과 영상이 기존 방법을 통한 결과 영상보다 더 높은 수치를 나타냄을 알 수 있었다.
Liquid crystal displays (LCDs) have slow responses, so motion blurs are often perceived in fast moving scenes. To reduce this motion blur, we propose a novel method of robust motion compensated frame interpolation (MCFI) based on bidirectional motion estimation (BME) and weight-overlapped block motion compensation (WOBMC) with variable block sizes. In most MCFI methods, a static block size is used, so some block artefacts and motion blurs are observed. However, the proposed method adjusts motion block sizes and search ranges by comparing matching scores, so the precise motion vectors can be estimated in accordance with motions. In the MCFI, overlapping ranges for WOBMC are also determined by adjusted block sizes, so the accurate MCFI can be performed. In the experimental results, the proposed method strongly reduced motion blurs arisen from large motions, and yielded interpolated images with high visual performance and peak signal-to-noise ratio (PSNR).
We consider the problem of grouping orders into lots. The problem is modelled by a graph G=(V,E), where each node ${\nu}{\in}V$ denotes order specification and its weight ${\omega}(\nu)$ the orders on hand for the specification. We can construct a lot simply from orders of single specification. For a set of nodes (specifications) ${\theta}{\subseteq}V$, if the distance of any two nodes in $\theta$ is at most d, it is also possible to make a lot using orders on the nodes. The objective is to maximize the number of lots with size exactly $\lambda$. In this paper, we prove that our problem is NP-Complete when $d=2,{\lambda}=3$ and each weight is 0 or 1. Moreover, it is also shown to be NP-Complete when $d=1,{\lambda}=3$ and each weight is 1,2 or 3.
본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 아날로그 시 계열정보를 직접 처리할 수 있는 연상기억 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 시 계열정보를 상기할 때 현재의 정보와의 일치 결과만으로 출력(상기결과)을 결정하는 것 외에 과거의 일치결과도 고려한 상태에서 출력을 결정하는 시스템이다. 시스템의 기본적인 능력을 조사하기 위하여 기억패턴을 주기계열로 그리고 하중은 전부 고정하는 조건으로 단순화하여 시뮬레이션을 행하여 오류정정 능력을 갖는 것을 확인하였다. 시간축 방향의 하중을 적절하게 설정하면 기억용량의 증대나 상기 오류의 저감 등의 효과가 기대된다.
본 논문에서는 적응적 가중치 함수를 이용하여 블록 단위의 모션 벡터를 필터링하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 인접한 영상을 받아 들여 가변적 크기의 블록 정합 방법을 이용하여 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션 벡터를 강건 예측에 적용하여 아웃라이어(outlier)를 제거함으로써 강건 예측에서 사용하는 동작 모델에 근접한 모션 벡터만을 추출한다. 제안된 적응적 강건 예측은 연속적인 시그모이드 가중치 함수를 사용하여 정상 자료와 아웃라이어의 소속 정도를 보다 효과적으로 표현한다. 또한, 최소화 기법의 반복 단계에서 잔여에러가 감소함에 따라 점진적으로 시그모이드 가중치 함수를 조율함으로써 정상 자료와 아웃라이어를 보다 유연하게 분리한다. 실험에서는 카메라의 동작이 포함된 비디오 데이타를 입력 받아 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.
데이터마이닝과 바이오인식 분야의 판별모델의 성능평가 방법을 이종의 공간 데이터 셋의 매칭에 적용함으로써 좋은 매칭결과를 보이는 판별모델을 도출하고자 한다. 이를 위하여 매칭 기준별 매칭 후보객체 쌍의 거리 값을 구하고, 이들 거리 값을 Min-Max 방법과 Tanh 방법으로 정규화하여 유사도를 산출한다. 산출된 유사도를 CRITIC 방법, Matcher Weighting 방법 그리고 Simple Sum 방법으로 결합하여 형상유사도를 도출하는 판별모델을 적용하였다. 각 판별모델을 PR곡선과 AUC-PR로 평가한 결과, Tanh 정규화와 Simple Sum 방법을 적용한 판별모델의 AUC-PR이 0.893으로 가장 높게 나타났다. 따라서 이종의 공간 데이터 셋의 매칭을 위해서는 Tanh 정규화를 이용하여 각 매칭기준별 유사도를 산출하고 Simple Sum 방법으로 형상유사도를 구하는 판별모델이 적합한 것으로 사료된다.
지식 재사용 측면에서 기존의 온톨로지를 재사용할 수 있다면 많은 자원을 절약할 수 있을 것이다. 그러나 기존의 온톨로지를 활용하기 위해서는 보다 발전된 온톨로지 검색 기능이 요구된다. 현재까지 이루어진 관련 연구들에서는 주로 렉시컬 매칭기법을 사용하여 온톨로지를 검색하였다. 그러나 의미적 측면에서 문제점이 있으므로 본 연구에서는 관계의 의미적 유사성에 기반한 온톨로지 선택 랭킹 모델을 제안한다. 본 연구는 개념간 계층 구조와 관계를 온톨로지 검색에 이용함으로써 온톨로지의 선택 랭킹을 효과적이며 실질적으로 개선하였다. 또한 실험을 통해 연구 모델의 결과와 선행 연구의 결과, 온톨로지 전문가의 랭킹 결과를 비교 분석하고 연구 모델의 타당성을 검증하였다. 본 연구 결과는 온톨로지 검색 연구를 이론적으로 발전시켰을 뿐 아니라 실무적인 측면에서 실무자들이 온톨로지를 쉽게 찾아 재사용할 수 있도록 한다.
기하학적 특성이 주어진 두 개 이상의 카메라를 사용하거나 한 개의 카메라를 이동시켜가면서 스테레오 영상을 얻을 때에, 카메라 설정 값의 차이, 조명의 변화 등으로 인해 광량의 변화가 발생한다. 하지만 색상 유사도를 기반으로 한 기존의 스테레오 정합 방법들은 정확한 대응점을 추정하지 못한다. 본 논문에서는 광량 변화에 강건하기 위한 방법으로 스테레오 영상에서 픽셀의 밝기 정보와 그라디언트 정보 및 텍스쳐 정보를 국부 기술자로 구성하는 새로운 방법을 제안하고, 엔트로피에 기반한 적응적 가중치를 국부 기술자에 부여하여 광량 변화에도 정확한 대응점을 추정할 수 있도록 한다. 제안하는 방법은 조명의 변화, 노출 시간의 차이로 인해 광량 변화가 발생된 Middlebury의 실험 영상을 통해 실험되었으며, 광량 변화에 강건한 최근의 방법들과 비교하였다. 그 결과, 제안하는 방법은 전체 영역에서의 오정합 비율이 약 5 % 정도로 비교하는 방법들보다 낮게 발생하여 가장 좋은 성능을 보여주었다.
Purpose. The purpose of this study was to test the effects of infant massage (auditory (mother's voice), tactile/ kinesthetic (massage) and visual (eye to eye contact) stimulation) on weight and height of infant and mother-infant interaction with normal infants over a period of 4 weeks. Method. This study was designed as a nonequivalent control group pretest-posttest design. The experimental group infants (aged 2-6 months) participated in one of the infant massage programs at the health district center for 4 weeks. The control group (N=26) was paired with the experimental group (N=26) by matching the infant's age and sex. Infant weight, height, and mother-infant interaction were measured two times and recordings of the mother-infant interaction were done using the video equipment in a room at the health center for 10 minutes. Results. After 4 weeks of massage, there were no significant differences weight gain and height increase between the two groups. Comparison of the total scores for the mother-infant interaction between the two groups showed a significant difference (t=5.21, p=.000). There were also significant differences on maternal response (t=3.78, p=000), infant response (t=5.71, p=000) and dyadic response (t=4.05, p=000) in the mother-infant interaction between the two groups. Conclusion. Overall, the results of this study reassure that infant massage facilitates the mother-infant interaction for infants and mothers who give massage to their baby.
The visual impact of fonts on lots of documents and design work is significant. Accordingly, the users desire to appropriately use fonts suitable for their intention. However, existing font recommendation programs are difficult to consider what users want. Therefore, we propose a font recommendation system based on user-evaluated font attribute value. The properties of a font are called attributes. In this paper, we propose a font recommendation module that recommends a user 's desired font using the attributes of the font. In addition, we classify each attribute into three types of usage, personality, and shape, suggesting the font that is closest to the desired font, and suggest an optimal font recommendation algorithm. In addition, weights can be set for each use, personality, and shape category to increase the weight of each category, and when a weight is used, a more suitable font can be recommended to the user.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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