Image saliency detection is the basis of perceptual image processing, which is significant to subsequent image processing methods. Most saliency detection methods can detect only a single object with a high-contrast background, but they have no effect on the extraction of a salient object from images with complex low-contrast backgrounds. With the prior knowledge, this paper proposes a method for detecting salient objects by combining the boundary contrast map and the geodesics-like maps. This method can highlight the foreground uniformly and extract the salient objects efficiently in images with low-contrast backgrounds. The classical receiver operating characteristics (ROC) curve, which compares the salient map with the ground truth map, does not reflect the human perception. An ROC curve with distance (distance receiver operating characteristic, DROC) is proposed in this paper, which takes the ROC curve closer to the human subjective perception. Experiments on three benchmark datasets and three low-contrast image datasets, with four evaluation methods including DROC, show that on comparing the eight state-of-the-art approaches, the proposed approach performs well.
본 논문에서는 다중 심벌 검파를 터보 트렐리스 부호화 변조에 적용하여 대역폭 효율을 높일 수 있는 채널 코딩 방식을 제안하고 또한 다중 심벌 검파를 수행하는 터보 트켈리스 부호화 변조의 MAP 알고리듬을 설계한다. 터보 코드는 낮은 SNR에서 아주 좋은 BER 성능을 얻을 수 있다. 이은 두 개의 콘볼류션 부호화기와 인터리버에 의해 구성된다. TCM은 코드워드사이의 유클리드 거리를 최대화시킴으로써 코딩과 변조를 동시에 수행하는 방식이다. 터보 트렐리스 부호화 변조는 비터비혹은 symbol-by-symbol MAP 알고리듬에 의해 디코딩 될 수 있다. 그러나 본 논문에서는 다중 심벌검파를 수행하기 위해 1차 및 그 이상의 위상차를 이용한 유클리드 거리를 가지 메트릭으로 사용하는 터보 트렐리스 부호화 변조의 MAP 알고리듬을 설계한다 본 연구는 같은 SNR에서 좀 더 향상된 BER 성능을 얻을 수 있다는 것을 보여준다.
웹과 스마트폰의 사용이 일상화 되면서 맵 응용에 대한 수요가 웹 및 모바일 환경에서 급증하고 있다. 웹 기반 맵 응용들은 대부분 ArcGIS와 같은 값비싼 개발 환경이나 MapServer와 같은 공개 개발 환경에서 작성되고 있고 모바일 맵 응용들은 Google Maps나 Yahoo Maps와 같은 API 수준에서 작성되고 있다. 그러나 이러한 개발 환경들은 자동화 지원 정도가 미약하여 맵 응용 개발의 많은 부분이 아직 수작업에 의존하고 있다. 우리가 설계하고 구현한 MapAppGen은 신속한 웹 기반 맵 응용의 작성을 지원하기 위해 Drupal CMS(Contents Management System)에 적용 가능한 맵 관련 모듈들을 생성해 줌으로써 맵 응용에 대한 생산성을 향상시켜 준다. MapAppGen으로 생성한 응용은 Drupal이 지원하는 기존의 GMap이나 NodeMap이 생성한 응용에 비해 관심의 대상인 지형/지물과 함께 이 지형/지물과 연관된 모든 정보를 검색해 표시한다. MapAppGen은 Google Maps API를 사용하며 Drupal은 컨텐츠의 생성, 구성, 관리를 지원하는 모듈 기반 시스템이다. 향후, MapAppGen을 확장하여 모바일 맵 응용의 자동 생성도 지원할 예정이다.
The quality of navigation service is determined by the accuracy of the available data. For existing navigation services, a full map update is provided in order to keep the map data of mobile devices current. As content and services of mobile devices have recently been diversifying, the size of map data managed in mobile devices has increased, reaching several gigabytes in size. It generally takes tens of minutes to write several gigabytes of data into mobile device storage. For traditional navigation systems, a complicated storage structure called a physical storage format (PSF) is used to assure maximum processing performance of map data in mobile devices within limited resources. Consequently, even though modified navigation map data actually affects only a portion of a map, the full map data is updated because partial updates are not possible. In this paper, a navigation system is studied to solve this difficult partial map update problem. The map air update navigation system, which is the result of this study, provides real-time partial map updating using wireless communications.
We propose a new bandwidth-efficient technique that achieves high data rates over a wideband wireless channel. This new scheme is targeted for a multiple-input multiple- output orthogonal frequency-division multiplexing (MIMO-OFDM) system that achieves transmit diversity through a space frequency block code and capacity enhancement through the iterative joint processing of zero-forcing detection and maximum a posteriori (MAP) decoding. Furthermore, the proposed scheme is compared to the coded Bell Labs Layered Space-Time OFDM (BLAST-OFDM) scheme.
의미역 결정은 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 UPropBank 격틀 사전과 UWordMap의 용언의 하위 범주 정보를 이용하여 의미역을 부착하였다. 실험 결과 80.125%의 정확률로 의미역을 부착하는 성능을 보였다.
본 논문에서는 글자가 새겨져 있는 마모된 문화재의 글자를 Z-map과 영상처리를 이용하여 복원하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 문화재에 새겨져 있는 글자는 많은 탁본을 통해서 또는 세월이 흐름에 따라 마모되어 최초의 상태와 다른데, 마모된 부분을 찾고 보강하는 작업이 필요하다. 이 작업을 수동으로 하게 되면 여러 가지문제점이 발생하게 되는데, 자동으로 복원하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 글자 복원에 대한 구현 가능한 알고리즘을 제안하였다. 팔만대장경을 대상으로 하였고, Z-map과 모폴로지 필터가 이 과정에 사용되었다.
The objective of this paper is to make the weighted graph map for path planning using the ultrasonic sensor measurements that are acquired when an A.M.R (autonomous mobile robot) explores the unknown circumstance. First, The A.M.R navigates on unknown space with wall-following and gathers the sensor data from the environments. After this, we constructs the occupancy grid map by interpreting the gathered sensor data to occupancy probability. For the path planning of roadmap method, the weighted graph map is extracted from the occupancy grid map using morphological image processing and thinning algorithm. This methods is implemented on an A.M.R having a ultrasonic sensor.
자율 주행을 위해 주행 지도, 위치 추적 및 목적지까지의 최단 경로 설정 연구가 필요하다. 특히 실내에서는 GPS 신호를 수신 받을 수 없기 때문에 이미지 프로세싱과 같은 방법을 통해 현재 위치를 인식하고 3차원 지도를 생성해야 한다. 본 논문에서는 Depth 카메라인 키넥트를 이용하여 3차원 지도를 생성하고, 일반 카메라로 촬영한 2차원 이미지를 이용하여 3차원 지도에서 현재 위치를 파악하는 방법에 대해 설명한다. 그리고 지도에서 장애물을 확인하고 단순화하는 방법에 대해서도 설명한다.
본 논문에서는 MMORPG와 같은 게임에서 대규모의 사용자 처리를 유연하게 할 수 있는 블록 기법을 이용한 분산 형 게임서버구조를 제안하였다. 제안된 분산 형 구조에서의 게임서버들은 각 맵(map)을 담당하는 존(zone)이라는 형태로 그룹화 되며 각 존 내의 서버들은 각 존에 할당된 게임 맵을 여러 개 일정크기의 블록으로 나누어 각 블록들을 게임 서버의 성능에 따라 적절하게 분배하여 처리한다. 제안된 블록 기법을 도입한 분산 형 게임 서버 구조는 게임서버와 통신서버에서의 블록처리 방식을 통해 게임배경의 추가/삭제를 용이하게 할 수 있어 대규모의 사용자를 수용할 수 있음은 물론 추후 사용자가 직접 만드는 배경도 기존 게임 배경에 연동될 수 있도록 하였다. 일정한 블록으로 나눈 게임배경을 서버의 성능이나 처리하는 캐릭터의 수에 따른 부하를 동적으로 배분하여 시스템의 효율성을 증가시키고 안정성을 높였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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