Road networks are important geospatial databases for various GIS (Geographic Information System) applications. Road digital maps may contain geometric spatial errors due to human and scanning errors, but manually updating roads information is time consuming. In this paper, we developed a new road features updating methodology using from multispectral high-resolution satellite image and pre-existing vector map. The approach is based on initial seed point generation using line segment matching and a modified double snake algorithm. Firstly, we conducted line segment matching between the road vector data and the edges of image obtained by Canny operator. Then, the translated road data was used to initialize the seed points of the double snake model in order to refine the updating of road features. The double snake algorithm is composed of two open snake models which are evolving jointly to keep a parallel between them. In the proposed algorithm, a new energy term was added which behaved as a constraint. It forced the snake nodes not to be out of potential road pixels in multispectral image. The experiment was accomplished using a QuickBird pan-sharpened multispectral image and 1:5,000 digital road maps of Daejeon. We showed the feasibility of the approach by presenting results in this urban area.
The purpose of the study is to propose a new surface design concepts within fractal pattern. In this study, I am offering the fractal concepts drawn from science, as a new anchoring point for surface design. Fractal Patterns are generated by transforming a seed slab into a number of constituent elements through fractal operations of rotation, scaling and linear transformations. These elements are bound together as a second generation seed shape which is reiterated according to the same transformations. This process continues for as many generations as desired. In conclusion, this study places a great emphasis on the natural pattern order to the surface generation, which I hope will contribute to generating a number of creative possibilities for interior design.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2619-2643
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2018
In this paper, a new clustering algorithm based on the connected region generation (CRG-clustering) is proposed. It is an effective and robust approach to clustering on the basis of the connectivity of the points and their neighbors. In the new algorithm, a connected region generating (CRG) algorithm is developed to obtain the connected regions and an isolated point set. Each connected region corresponds to a homogeneous cluster and this ensures the separability of an arbitrary data set theoretically. Then, a region expansion strategy and a consensus criterion are used to deal with the points in the isolated point set. Experimental results on the synthetic datasets and the real world datasets show that the proposed algorithm has high performance and is insensitive to noise.
개인정보가 포함되어있는 개인정보파일의 경우 개인용 PC 및 스마트 단말기, 개인 저장 장치 등 End-Point 영역에서의 개인정보보호에 대한 의식은 미흡한 실정이다. 본 연구는 웹 크롤러를 통해 생성된 개인정보파일을 안전하게 검색하기 위해 Diffie-Hellman 기법을 이용하여 사용자 키 레벨을 부여하였다. 개인정보파일에 대한 공격을 대비는 SEED와 ARIA를 하이브리드(hybrid)한 슬라이싱(slicing)을 이용하여 설계하였다. 웹 크롤링 방법에 수집된 개인정보파일에 대한 암호화 성능은 키 생성에 따른 암복호화 속도, 사용자 키 레벨에 따른 암복호화 공유를 비교 하였다. 이에 대한 시뮬레이션은 대외기관 전송 프로세스를 대상으로 전달된 개인정보파일에 수행하였다. 그 결과 기존 방법의 성능을 비교하여 기존보다 검출은 4.64배의 향상됨과 동시에 정보보호율은 18.3%가 개선됨을 확인할 수 있었다.
진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 비교적 우수한 평가를 받고 있다. 그러나 일반화된 다목적 최적화 진화알고리즘은 복잡한 문제들에서 찾아진 해들의 분포가 전체 파레토 경계면에 대하여 균일하지 못하고 특정 지역에서 집중적으로 해를 생성하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제점을 보완하기 위한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 현재까지 찾아진 최적해들 중 특정 지역에 관중되지 않은 해를 우수 종자로 복제 연산에 참여시킨다. 따라서 특별한 지역탐색 기법을 사용하지 않아도 종자가 되는 개체 주위에 새로운 개체를 생성할 확률이 높기 때문에 지역탐색의 효과를 가질 수 있고, 비교적 고른 분포의 파레토 최적 해를 생성한 수 있다. 5개의 테스트 함수에 대한 실험 결과, 제안한 알고리즘은 모든 문제에서 전체 파레토 경계면에 균일한 분포의 해들을 생성할 수 있었으며, 많은 지역해를 가지는 문제를 제외한 모든 문제에서 NSGA-II보다 우수한 수렴 결과를 보였다.
The Cross Reference Point(CRP) is a robust method for finding salient points in watermarking systems because it is based on the geometrical structure of a normalized image in order to avoid pointing error caused by digital attacks. After normalization of an image, the 100 CRPs are calculated. Next, the 100 blocks centered by CRPS are formed. These 100 blocks are arranged using a secrete key. Each boundary of 50 out of 100 blocks is surrounded by 8 blocks which are selected by the ordered number of a preceding block. This number is a seed of random number generator for selecting 8 out of 50 blocks. The search area of a center block is formed by a secrete key. The pixels of a center block are quantized to 10 levels by predefined thresholds. The watermarks are generated by the 50 quantized center blocks. These watermarks are embedded directly in the remaining 50 blocks. In other words, 50 out of 100 blocks are utilized to generate watermarks and the remaining 50 blocks are used to watermark embedding. Because the watermarks are generated in the given images, we can successfully detect watermarks after several digital attacks. The reason is that the blocks for the generation and detection of watermarks are equally affected by digital attacks except for the case of local distortion such as cropping.
화성의 고도정보를 제공하는 MOLA 센서는 화성전역에 대한 데이터를 제공하지 못하므로, 수치표고모형을 만들기 위해서는 MOC-NA영상을 이용한 영상정합이 수행되어야만 한다. 그러나 특색(feature)이 적고 명암대비가 낮은 화성영상의 특성상, 자동 영상정합은 어려운 실정이다. 본 논문은 MOC-NA 영상에 대하여 영역기준 영상정합에 기반한 반 자동 영상정합의 알고리즘을 다룬다. 공액점을 나타내는 시드(seed)포인트 들이 수동으로 스테레오 영상에 추가되고 이를 바탕으로 특징점들이 자동으로 삽입된다. 각 영상의 특징점들은 서로의 초기 공액점으로 사용되며, 영역기준 영상정합으로 정제된다. 영상정합의 과정 중 정합에 실패한 점들은 초기 공액점의 위치를 정합에 성공한 주변의 여섯 점들을 이용하여 재 계산한 후 정제된다. 타깃영상과 검색영상의 역할을 바꾸어 수행한 영상정합의 질적 평가 결과, 97.3%의 점들이 한 화소 이하의 절대거리를 나타내었다.
정규수치표면모델(NDSM: Normalized Digital Surface Model)은 원격탐사데이터의 상세 분석을 위한 핵심 적인 자료로 사용된다. 지상기준높이인 정규수치표면모델을 생성하기 위한 가장 간단한 방법은 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)에서 수치지형모델(DTM: Digital Terrain Model)을 차분하는 것이지만, 무인항공기 데이터의 경우 높은 해상도의 특성상 식생, 도심 구조물 등 많은 수의 복잡한 지형지물을 포함하고 있어 정확한 수치지형모델을 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 무인항공기 데이터의 고해상도 특성을 잘 살리고 비용효율적인 수치지형모델 생성이 가능하도록 RGB 기반 식생 지수인 ExG (Excess Green)를 이용하여 낮은 ExG 값을 갖는 영역 확장법의 초기 시드점을 선정하였다. 이때 국소적으로 낮은 식생지수 값을 갖는 초기 시드점이 잘못 추출되는 문제를 해결하기 위하여 지역적 윈도우 분석을 적용하였다. 이후, 해당 위치의 수치표면모델값을 바탕으로 영역 확장법을 적용하여 이웃하는 지면 화소들을 병합하였다. 영역 확장법 적용을 위해 경사도 파라미터가 사용되었으며 최종적으로 병합된 세그먼트의 크기가 0.25㎡ 초과일 경우 초기 시드점을 지면점으로 결정하였다. 다양한 경사도 파라미터 값을 설정하여 무인항공기 데이터 기반 정규수치표면모델 생성의 최적 경사도 기준값을 도출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 지면점들에 대한 정확도 평가를 수행하였으며 지면점들에 보간법을 적용하여 정규수치표면모델을 생성하고 제안 기법을 농업지역에 적용하여 농작물의 지상기준높이 추출 및 농업 모니터링 가능성을 검증하였다.
최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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