This study assessed dominant fish species, and the characteristics and spatio-temporal distribution of fish schools using acoustic and catch data in the marine ranching area (MRA) of Yeosu in July and August 2013. Acoustic data were collected using a 200-kHz dual beam transducer, and catch data were analyzed through auction data generated by a set net installed in the MRA. More fish schools were detected by acoustic methods in July than in August. The temporal distribution of fish schools differed between July and August, but, many schools demonstrated a high mean volume scattering strength (SV) around artificial reefs. Additionally, the characteristics of fish schools detected by echograms and the species caught by set nets differed between July and August. The dominant fish species were Engraulis japonicus, Pampus argenteus, Scomberomorus niphonius, and Pampus echinogaster in July, and approximately 85% of the catch in August consisted of Scomberomorus niphonius. Therefore, hydro-acoustic tools are useful for estimating fish school characteristics in large areas over a short period. To determine species, it is important to conduct net sampling surveys during the acoustic surveys. However, if a database of fish school characteristics organized by species is constructed through continuous study, it could be possible to identify fish species through acoustic methods alone.
본 논문에서는 한국어 입술독해를 위한 기반 연구로서 음성학에 기반하여 음성의 시각적 기본 단위인 viseme을 정의하고 입술의 움직임을 적절히 표현할 수 있는 특징들을 추출하여 그 성능을 분석하였다. 먼저, 다수의 화자로부터 한국어 모음에 해당하는 입술의 동영상 데이터베이스를 획득하고 각모음별 시각적 특성을 분석하여 7개의 한국어 모음 viseme을 정의하였으며 입술 윤곽선상의 특징점과 시공간적 특징 벡터들을 추출하여 은닉 마르코프 모델에 적용함으로써 효과적인 입술독해를 위한 각 특징 벡터별 성능을 비교하였다. 7개의 한국어 각 viseme에 대한 인식 실험 결과에서 입술의 안팎 윤곽선의 정보가 모두 반영된 특징 벡터가 입술독해에 효과적으로 적용될 수 있으며 윤곽선 상의 특징점들의 시간적 움직임 크기와 방향이 입술독해를 위하여 매우 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.
원격탐사 영상과 고도자료를 사용하여 지구환경을 3차원으로 시각화할 수 있는데, 이것은 지구과학분야에서 정보를 3차원 공간에서 탐색하고 분석하는 새로운 패러다임을 제공해준다. 지구환경을 보다 현실감 있게 시각화하고 이를 통해 공간적 특징이나 객체 지형들 간의 관계를 분석할 수 있도록 하려면 3D 공간 표현의 지원이 필요하다. 이를 위해서는 다양한 2D, 3D 공간자료와 관련 벡터 자료가 통합되어야 하고, 또한 지질이나 지표 객체들 간의 상대적 위치와 위상학적 관계가 통합되어 함께 다루어져야 한다. 이러한 이유로 지구과학 및 지구환경 문제의 3차원 시각화에서는 3차원 모델링과 위상 분석, 데이터베이스가 함께 고려되어야 한다. 본 논문에서는 지구과학 및 지구환경 분야에서 3차원적 특성을 포함한 동적모형 개발과 시뮬레이션 환경 기반을 제공하도록 원격탐사 자료를 이용하여 시각화하는 방법과 자료추출 및 관리, 3차원 가상공간에서 동적 모형화를 활용하는 방법론에 관하여 연구되었다.
최근, 이동 단말기의 확산과 통신 기술의 발달로 인하여 이동 객체들의 과거 궤적 데이터에서 이동 객체의 미동 패턴을 이용하는 응용 서비스의 활용이 점점 증대되고 있다. 특히, 대중교통의 노선 설계나 새로운 도시를 위한 도로 네트워크 설계에 활용하기 위하여, 도로나 철도와 같은 공간 네트워크 상에서 이동하는 이동 객체의 궤적들의 유사 패턴을 활용할 수 있다. 본 논문에서는 공간 네트워크에서 이동 객체 궤적을 위한 시공간 유사 궤적 검색 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 도로 네트워크상에서 실제 도로 네트워크 거리에 기반한 시공간 유사도 측정방법을 정의하고, 효율적인 유사 궤적 검색을 위한 그리드 기반 색인 기법을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 유사 궤적 검색 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 제안하는 알고리즘의 성능을 분석한다.
90년대 초반부터 공간정보와 함께 시간정보를 포함하는 시공간 데이터베이스 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 대부분의 연구가 시공간 데이터모델에 치중하고 있으며 시공간 질의어에 대한 연구는 최근에 시작되고 있다. 본 논문에서는 시간 정보의 포함 여부에 따라 다양한 형태로 구분되는 시공간 테이블을 효율적으로 관리할 수 있으며, 비 공간정보에 대한 조건과 공간정보에 대한 조건 및 시간정보에 대한 조건으로 구성되는 시공간 질의를 간결하고 효과적으로 표현할 수 있는 시공간 질의어를 설계한다.
한국방송공학회 1996년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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pp.77-81
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1996
In order to conform to the needs of effective program production in multimedia era, we are studying Desk Top Program Production system. With the DTPP, users can easily produce multimedia program including video, sound, and ancillary data, and freely handle video images synthesizing video components retrieved from video database. This paper describes the new program production system, DTPP and its key technologies such as cooperative program production via multimedia network, indexing and utilization of attribute information of images, and image segmentation and spatio-temporal editing.
시공간 접근 방법들을 위한 효율적인 성능평가 환경은 최소한 다음과 같은 모듈들을 포함해야 한다. 종합적인 데이터집합의 생성, 데이터집합의 저장, 접근 구조들의 수집과 실행, 실험적인 결과의 시각화 등이다. 데이터집합 저장 모듈에 초점을 맞추어서 다양한 실제 세계 시나리오를 실험하기 위한 종합적인 데이터의 생성이 요구된다. 과거의 여러 알고리즘들은 작업공간에서 미리 분배된 정적인 공간데이터를 생성하기 위하여 구현되어져왔다. 하지만 시간에 따라 변화하는 공간객체인 시공간 데이터를 생성하기에는 어렵다. 이 논문에서 시공간 데이터 타입의 데이터 생성기에서 고려하여야 할 매개변수들에 대하여 논의한다. "Generate_Spatio_Temporal_Data"라는 알고리즘은 움직이는 점 또는 사각형데이터를 생성하고 거래시간과 유효시간을 구별하지 않았으며 시간 점만을 표현하였다. 이 논문에서는 정확한 시간적 개념을 표현하기 위하여 거래시간과 유효시간간격 모두를 지원하는 데이터 생성기에 관하여 논의하기 위한 알고리즘을 제시하고 실제적인 데이터집합 생성을 위한 매개변수들을 나타낸다.
본 논문에서는 동일한 동영상을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시공간 그룹특징 핑거프린팅이다. 동영상의 프레임은 고정된 비율 방법으로 추출되며, 수직그룹과 수평그룹으로 나눠진다. 서술자는 각 그룹특징을 이진화 핑거프린팅으로 추출하여 만든다. 그 다음 원본 동영상의 서술자로 두 종류의 핑거프린팅 데이터베이스를 구축하여 질의 동영상과 정합한다. 효율적이고 효과적인 동영상 복사 검색을 하기 위해 높은 강인성, 독립성, 정합 속도를 가져야 한다. 제안한 방법에선 그룹특징으로 동영상의 다양한 변형에 높은 강인성과 독립성을 가지게 된다. 구축된 원본 핑거프린팅 데이터베이스는 질의 동영상과의 고속 정합을 가능하게 해준다. 제안한 방법은 기존 방법들과 비교했을 때 다양한 변형에서 뛰어난 성능향상을 보였다. 특히, 속도 향상에 매우 뛰어난 성능을 가져온 것이 본 논문의 큰 장점이라 할 수 있다.
최근 들어 지리 정보 시스템이 발전함에 따라 경로 검색, 주변 정보 검색, 응급 서비스 등을 제공하는 위치 기반 서비스, 텔레매틱스 등의 새로운 응용 서비스 개발에 대한 관심과 연구가 증대되고 있다. 위치 기반 서비스 및 텔레매틱스에서 사용되는 시공간 데이타베이스에서의 사용자의 검색은 시간 축을 현재의 시간으로 고정하고 공간 및 비공간 속성을 검색하기 때문에 시간 축에 대한 검색 범위가 넓을 경우에는 이를 효율적으로 처리하기 어렵다. 이를 해결하기 위하여 이동 객체의 위치 데이타를 요약하는 기법인 스냅샷이 소개되었다. 그러나, 이러한 스냅샷 기법은 저장해야 되는 총간 영역이 넓을 경우 저장 공간이 많이 필요하며 검색에 자주 사용되지 않는 불필요한 영역까지 스냅샷을 생성하므로 저장 공간 및 메모리를 많이 사용하게 된다. 이에 본 논문에서는 기존의 스냅샷 기법의 단점을 극복하기 위하여 이전에 공간 클러스터링을 위해 사용되던 2차원의 공간 해시 알고리즘을 시공간으로 확장한 해시-기반 시공간 클러스터링 알고리즘(H-STCA)과 과거 위치 데이타로부터 이동 객체 경로 탐색을 위한 지식을 추출하기 위해 H-STCA 알고리즘에 근거한 지식 추출 알고리즘을 제안한다. 그리고, 대용량의 이동 객체 데이터에 대한 검색 시간, 저장 구조 생성 시간, 최적 경로 탐색 시간 등에서 H-STCA를 사용한 스냅샷 클러스터링 방법, 기존의 시공간 인덱스 방법, 스냅샷 방법과의 성능평가에 대하여 설명한다. 성능평가 결과로 H-STCA를 사용한 스냅샷 클러스터링 방법은 기존의 시공간 인덱스 방법이나 스냅샷 방법 보다 이동 객체의 개수가 증가하면 할수록 성능 향상이 더욱 큰 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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