Published comics are widely recognized as a popularity-gaining media as well as Soap opera and the movies, and it also has a established characteristic of category. However, compare to the multimedia such as the movies, soap opera and playes, the research on direction is not yet satisfactory This research mainly tries to investigate on, first, whether the theoretically classified functions do actually practice their parts or not, and else, what other additional functions should be considered, by classifying the set up of basic direction functions, angles and range, which the most-cited angle and distance notion of 'Ahn Su Cheol' in comic education field. First, although we tried to approach with the expectation of angle and distance set up that will have a high frequency of certain set ups according to the atmospheres of comics of genre, unlike the expectation, they are rather displayed depending on the personal taste of the writers. The functional aspects of angles and distance set up are the fixing that are only limited in the space of representation, and it is the set up of physical space that should come first as the function of expressing the intensity. As we investigate the characteristics of comic direction, this research will help the range of comic direction to be broadened.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.819-822
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2016
This paper proposes an algorithm recognizing finger using a distance graph of a detected finger's contour in a depth image. The distance graph shows angles and Euclidean distances between the center of palm and the hand contour as x and y axis respectively. We can obtain hand gestures from the graph using the fact that the graph has local maximum at the positions of finger tips. After we find the center of mass of the wrist using the fingers is thinner than the palm, we make its angle the orienting angle $0^{\circ}$. The simulation results show that the proposed algorithm can detect hand gestures well regardless of the hand direction.
차량에 부착된 회전식 레이저 스캐너는 360도로 회전하면서 데이터를 취득하기 때문에 고정식 레이저 스캐너에 비해 더 광범위하고 정확한 3차원 데이터를 획득하고 생성할 수 있다. 그러나 레이저 데이터 자료는 표적까지의 거리와 취득 당시의 스캐너의 각도로만 구성되어있기 때문에 이를 사용하기 위해서 이 데이터들을 일련의 좌표변환과정을 거쳐서 3차원 직교좌표계로 변환시킨다. 이 논문의 목적은 회전식 레이저에서 획득된 데이터를 DEM화하고,DEM영상의 밝기값, 즉 높이값을 이용하여 도로변을 주위의 사물과 분리하여 추출하는 것에 있다. 도로면은 일반적으로 주위의 사물에 비해 그 높이가 낮고 고르게 분포되어 있다고 가정한다. 그렇기 때문에 이 도로면의 높이를 대표할 수 있는 적절한 임계값을 찾을 수 있다면 도로면의 분리 또한 가능하다. 도로면의 추출을 위해 제안된 방법은 취득된 레이저 데이터를 일정 간격의 높이로 나누고 그에 대한 히스토그램을 구한 후, 가장 많은 빈도수를 나타낸 지역의 값을 염계치로 설정하는 방법과,레이저 스캐너가 지표면을 향할 때의 각도,즉 270도 일 때 취득된 거리의 값들을 수집한 후, 그 평균값을 임계치로 설정하는 방법이다. 이렇게 구해진 임계치를 이용 그 값보다 작은 지역을 도로로 인식하였으며,실험 결과 레이저 스캐너의 각도를 이용한 방법이 더욱 효과적으로 도로를 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.06a
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pp.331-334
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2013
본 논문에서는 차량에 부착된 4대의 어안렌즈 카메라 영상을 이용하여 차량 주위 전방향의 주변 정보를 포함하는 정합 영상을 생성하고, 생성된 정합 영상에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방 카메라만을 이용하여 차선을 검출하는 방법들은 안개와 같이 기상 환경이 안 좋은 경우 가시거리가 짧아져 정상적인 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 이에 반해 4대의 어안렌즈 카메라로 차량의 주변을 촬영한 영상은 기상 환경에 영향을 적게 받아 안정적인 차선 검출에 용이하다. 어안렌즈 카메라로 촬영한 영상은 왜곡이 심하기 때문에 왜곡 보정을 수행한 후 차량 위에서 아래로 내려다본 시점으로 투영 변환하여 하나의 영상으로 정합한다. 정합영상에서 관심영역을 설정한 후 차선 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역들로 차선을 직선으로 모델링한다. 점선 차선 구간이나 차량 흔들림에 대응하기 위해 직선으로 모델링된 차선 정보의 차선 각도와 차량으로부터 거리 정보를 칼만 필터 기반 추적 및 보정하여 안정적으로 차선 검출을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법은 실선구간에서 99.57%, 점선구간에서는 90.48%의 검출 정확도를 가진다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.477-482
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2001
이미지 데이터베이스에서 특성 객체를 가지고 있는 이미지를 효율적으로 검색하는 각 객체의 모양 특징을 질의 이미지의 질의 객체의 특징과 비교해야 한다. 올바른 모양 비교 기준은 사람이 보기에 같거나 유사하다고 판단하는 방법을 기준으로 삼는다. 본 논문에서는 질의 객체를 가진 이미지의 유사 검색에서 모양 비교의 정확도를 높이기 위한 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 질의 객체와 대상 객체에 비교를 시작할 근사한 우세점을 찾고 올바른 모양 비교를 위한 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 질의 중심의 유사도를 비교하기 위해 유사함수를 설정한다. 유사성 검색을 위해 사용되는 객체의 모양 특징은 객체의 윤곽선상의 점들 중 결정된 지역 특징을 지닌 (거리 ${\gamma}$, 각도$\theta$)의 우세점 집합으로 표현한다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.4
s.310
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pp.88-102
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2006
In multimedia information retrieval, multimedia data are represented as vectors in high dimensional space. To search these vectors effectively, a variety of indexing methods have been proposed. However, the performance of these indexing methods degrades dramatically with increasing dimensionality, which is known as the dimensionality curse. To resolve the dimensionality curse, dimensionality reduction methods have been proposed. They map feature vectors in high dimensional space into the ones in low dimensional space before indexing the data. This paper proposes a method for dimensionality reduction based on a function approximating the Euclidean distance, which makes use of the norm and angle components of a vector. First, we identify the causes of the errors in angle estimation for approximating the Euclidean distance, and discuss basic directions to reduce those errors. Then, we propose a novel method for dimensionality reduction that composes a set of subvectors from a feature vector and maintains only the norm and the estimated angle for every subvector. The selection of a good reference vector is important for accurate estimation of the angle component. We present criteria for being a good reference vector, and propose a method that chooses a good reference vector by using Levenberg-Marquardt algorithm. Also, we define a novel distance function, and formally prove that the distance function lower-bounds the Euclidean distance. This implies that our approach does not incur any false dismissals in reducing the dimensionality effectively. Finally, we verify the superiority of the proposed method via performance evaluation with extensive experiments.
An, Jongho;Kim, Sanghyuk;Pak, Soojong;Jeong, Byeongjoon;Chang, Seunghyuk;Park, Woojin
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.40
no.2
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pp.56.2-56.2
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2015
본 연구에서는 미국 맥도날드 천문대 (Mcdonald Observatory)에 있는 82인치 Otto Struve 망원경의 가이드 망원경으로 사용하기 위해 2개의 반사경을 이용해 구경이 100 mm이고 유효초점거리가 800 mm인 비축 반사망원경을 설계하였다. 비축 반사경은 일반적인 축 대칭인 반사경보다 가공이 매우 어렵기 때문에 형상 정밀도의 요구량을 알 수 있다면 비축 반사경을 가공하는 과정에서 시간과 비용을 절약할 수 있다. 광학계가 수차가 잘 보정된 회절한계의 성능이기 때문에 엔서클드 에너지 직경(Encircled Energy Diameter) 분석을 통해 민감도 분석을 하였다. 광학설계 소프트웨어인 CodeV를 사용하여 80 % 에너지가 $20{\mu}m$ 내에 들도록 공차한계로 설정하였으며, 기준 파장은 $587.56{\mu}m$이다. 또한 부경과 초점 면 사이의 거리를 보상자로 설정하여 공차가 광학계의 성능에 미치는 영향을 최소화하였다. 민감도 분석은 반사경의 위치, 회전, 그리고 반사경의 형상 정밀도에 대해 수행하였다. 분석 결과, 반사경의 위치와 각도는 일반적인 제작 및 조립 공차보다 매우 작은 것을 확인하였다. 그리고 형상정밀도는 주경이 부경보다 민감하였으며 자승 제곱 평균제곱근 (root-mean-square) 32 nm로 가장 민감한 결과가 나왔다.
The classification error of 'ㅁ', 'ㅇ' is one of the main causes of incorrect recognition in Korean characters, but there haven't been enough researches to solve this problem. In this paper, a new feature extraction method from Korean grapheme is proposed to recognize 'ㅁ', 'ㅇ'effectively. First, we defined an optimal neighbor-distance selection measure using modified Hausdorff distance, which we determined the optimal neighbor-distance by. And we extracted neighbor-angle feature which was used as the effective feature to classify the two graphemes 'ㅁ', 'ㅇ'. Experimental results show that the proposed feature extraction method worked efficiently with the small number of features and could recognize the untrained patterns better than the conventional methods. It proves that the proposed method has a generality and stability for pattern recognition.
U-Turn offers convenience to drivers. U-Turn increases efficiency of traffic flow. But Standard of U-Turn is not clear. It caused many problems of traffic flow and traffic safety. This study estimate length between U-Turn location with front intersection based on stopping sight distance and left-turn vehicle's queue length. Variables are used traffic volume and operation speed. This study Analysis of U-Turn vehicle's behaviors and classification of conflict form by investigation. U-Turn length estimating based on relationship analysis between conflict with U-Turn length. Variables are used lane changing angles and operation speed. This study estimates length between U-Turn location with back intersection based on gap acceptance theory. Variables are used traffic volume, operation speed and lane changing angles. So, U-Turn location and length estimated considering traffic flow and traffic safety.
Jeong-won Gil;Jae-seong Hwang;Jae-Kyung Kwon;Choul-ki Lee
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.1
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pp.82-96
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2024
While analyzing traffic flow, speed, traffic volume, and density are important macroscopic indicators, and acceleration and spacing are the important microscopic indicators. The speed and traffic volume can be collected with the currently installed traffic information collection devices. However, acceleration and spacing data are necessary for safety and autonomous driving but cannot be collected using the current traffic information collection devices. 'You Look Only Once'(YOLO), an object recognition technique, has excellent accuracy and real-time performance and is used in various fields, including the transportation field. In this study, to measure acceleration and spacing using YOLO, we developed a model that measures acceleration and spacing through changes in vehicle speed at each interval and the differences in the travel time between vehicles by setting the measurement intervals closely. It was confirmed that the range of acceleration and spacing is different depending on the traffic characteristics of each point, and a comparative analysis was performed according to the reference distance and screen angle to secure the measurement rate. The measurement interval was 20m, and the closer the angle was to a right angle, the higher the measurement rate. These results will contribute to the analysis of safety by intersection and the domestic vehicle behavior model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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