• 제목/요약/키워드: 객체계수

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KOMPSAT-2 위성영상을 이용한 영상융합기법 비교연구 (Comparative Analysis of Image Fusion methods using KOMPSAT-2 Imagery)

  • 유병혁;지광훈
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.196-201
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    • 2009
  • KOMPSAT-2 위성영상은 공간해상도가 우수한 1-m급 전정색 영상과, 상대적으로 분광해상도가 우수한 4-m급 다중분광 영상을 동시 취득하는 다중 센서이다. 영상융합기법의 적용을 통해 1-m급 고해상도 다중분광 영상의 취득이 가능하며, 이것은 1-m급에서 식별 가능한 객체들을 분류하고 변화 탐지하는데 활용될 수 있다. 본 연구는 IHS (Intensity-Hue-Saturation) 융합 기법의 I (Intensity) 와 $\delta$ 값을 조정함으로써 새로운 융합기법을 제안하였으며, 육안분석과 상관계수를 가지고 다른 융합기법들과 비교분석하였다. 실험 결과, 제안된 기법의 융합영상은 원본 다중분광영상과 가장 높은 상관계수를 나타내었으며, 상관계수가 유사한 웨이브릿 융합 또는 고대역 필터링과의 육안분석에서 확연히 우수한 공간 선명도를 나타내는 것으로 평가되었다.

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건설도면 자료의 수치지도 갱신을 위한 좌표체계 부여에 관한 연구 (The Study on Coordinate Transformation for Updating of Digital Map from Construction Drawing Data)

  • 박승용;이재빈;박우진;유기윤
    • 한국측량학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.281-288
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    • 2009
  • 수치지도를 최신의 데이터로 갱신하기 위한 방법론 중 건설도면을 이용하는 경우 CAD 데이터에서 필요한 객체를 추출하는 과정이 필요하다. 하지만 건설도면에 존재하는 가상좌표로 이루어진 연속객체를 활용하기 위해서는 선결조건으로 각 도면마다 분리되어진 객체를 접합하고 좌표를 부여하는 과정이 필요하다. 이를 위해서는 합리적으로 도면의 신축보정 및 축척 간 접합 등을 처리할 수 있는 기법의 개발과 CAD 좌표에서 실좌표로 변환하기 위한 방법론의 개발이 무엇보다 중요한 과정이라 할 수 있다. 본 연구는 SOC 건설 도면 중 준공도면으로 이루어진 도면 특히, 가상좌표계로 구성되어진 도로의 종평면도에 존재하는 객체들의 변환 및 활용을 위한 도면 간 접합을 2차원 등각사상변환방법과 부등각사상변환방법을 도입하여 수행하였다. 이를 위해, 도면간 이음선과 좌표경계선의 교차점을 접합점으로 하여 2차원 변환계수를 추출하고 이를 접합한 후 도면에 명시된 기준점을 이용 CAD좌표계에서 실좌표계로의 좌표변환방법을 시도하였다. 그 결과 도면접합에는 2차원 등각사상변환방법이 좋은 결과를 나타내었으며 실좌표계로의 변환은 2차원 부등각사상변환이 좋은 결과를 보여주었고, 변환 후 위치오차는 수치지도 작성내규를 만족하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 방법론은 추후 건설도면을 이용한 수치지도 갱신에 있어 활용가능성이 높을 것으로 기대된다.

Real-time Moving Object Detection Based on RPCA via GD for FMCW Radar

  • Nguyen, Huy Toan;Yu, Gwang Hyun;Na, Seung You;Kim, Jin Young;Seo, Kyung Sik
    • 한국정보기술학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.103-114
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    • 2019
  • 주파수변조연속파형(FMCW) 레이더 시스템을 사용하는 이동 객체탐지가 최근 각광을 받고 있다. 레이더 객체탐지는 탐지범위 내 존재하는 고정된 객체 및 클러터들로부터 반사되는 잡음신호로 인해 매우 도전적인 문제이다. 본 논문에서는 FCMW 레이다를 이용하여 잡음배경하 이동객체탐지를 위해 강인한 주성분분석법(RPCA)을 이용한다. 먼저 원 레이더 입력신호에 보상과 보정을 적용한다. 다음 경사하강법을 사용하는 RPCA가 저계수의 성질을 갖는 잡음배경 모델을 구하기 위해 사용된다. 본 논문에서는 RPCA 계산을 위해 소요계산량이 적은 새로운 업데이트 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 이동객체는 자동 다중스케일에 기반한 피크 탐지법에 의해 정위한다. 모든 단계는 슬라이딩 윈도우 방법 기반하여 처리된다. 제안된 방법을 타 RPCA 기반의 방법들과 다양한 실험 시나리오 상에서 비교했을 때, 처리 속도와 정확도 척도에서 우수한 결과를 보였다.

적응적 형상학 웨이브렛을 이용한 영상 에지 검출 연구 (A Study on Image Edge Detection using Adaptive Morphology Wavelet)

  • 백영현;문성룡
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.301-304
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    • 2002
  • 그레이 스케일 영상의 객체 분할시 경계면의 모호함이 발생하여 정확하게 객체를 분할.검출 할 수 없으며 또한 영상 레벨에 따라 결과에 많은 영향을 미치게 된다 본 논문에서는 그 경계 부분을 정확하게 분할 . 검출하는 방법으로 적응적 형상학을 웨이브렛 알고리즘에 적용한후 최적의 영상을 찾는 알고리즘을 구현하였다. 본 논문은 입력 영상의 임계값에 따른 적응적 형태학을 이용하여 영상의 경계면을 레벨 업 시킨 후, 이를 웨이브렛에 적용하여 최적의 에지를 검출하였다. 또한, 기존의 영상 에지 검출알고리즘인 Sobel 에지 검출과 다른 웨이브렛 기저 계수를 적용한 에지 검출 방법과 비교하고, 제안된 알고리즘이 기존의 다른 에지 검출보다 우수함을 확인하였다. 특히 에지와 에지의 부분이 가까울 때 정확한 에지를 검출하였으며, 완만한 곡선을 가지고 있는 부분에서 더 우수한 결과 에지를 얻을 수 있음을 확인하였다.

대용량 데이터베이스에서 다차원 인덱스를 사용한 효율적인 다단계 k-NN 검색 (Efficient Multi-Step k-NN Search Methods Using Multidimensional Indexes in Large Databases)

  • 이상훈;김범수;최미정;문양세
    • 정보과학회 논문지
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    • 제42권2호
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    • pp.242-254
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    • 2015
  • 본 논문에서는 다차원 인덱스 기반 다단계 k-NN 검색의 성능 향상 문제를 다룬다. 기존 다단계 k-NN 검색에서는 고차원 객체의 저차원 변환으로 인한 정보 손실로 k-NN 질의 결과 매우 큰 허용치(검색 범위)가 결정되어 범위 질의 결과로 많은 후보가 검색된다. 또한, 많은 후보는 후처리 과정에서 매우 많은 I/O 및 CPU 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 고찰에 기반하여 범위 질의의 허용치를 줄여 후보 개수를 줄이고 이를 통해 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 먼저, k-NN 질의 결과로 결정된 허용치를 고차원 및 저차원 객체간 거리 비율로 강제 축소하여 범위 질의에 사용하는 허용치 축소 (근사적) 해결책을 제안한다. 다음으로, k-NN 질의 계수 k 대신 c k 를 사용하여 얻은 보다 타이트(tight)한 허용치로 범위 질의를 수행하는 계수 제어 (정확한) 해결책을 제안한다. 실제 객체 데이터를 사용하여 실험한 결과, 제안한 두 가지 해결책은 기존 다단계 k-NN 검색에 비해 후보 개수와 검색 시간 모두를 크게 향상시킨 것으로 나타났다.

선택적 sparse coding 기반 측면주사 소나 영상의 고속 초해상도 복원 알고리즘 (A selective sparse coding based fast super-resolution method for a side-scan sonar image)

  • 박재현;양철종;구본화;이승호;김성일;고한석
    • 한국음향학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.12-20
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    • 2018
  • 측면주사 소나 영상 획득의 효율성을 향상시키고자 저해상도의 수중 영상을 복원 기법을 이용하여 고화질 영상으로 개선시키는 연구가 시도되고 있다. 측면주사 소나 영상은 광학 영상과 같은 2차원 신호를 사용한다는 측면에서 기존 광학 영상 복원에 적용된 기법의 응용을 고려할 수 있다. 광학 영상에 대한 가장 대표적인 복원 방법 중 하나는 스파스 코딩이며, 수중 영상의 희소성을 분석하여 스파스 코딩 기법을 수중 영상에 적용할 수 있음을 증명하는 연구가 진행되었다. 스파스 코딩은 입력 신호에 대하여 사전과 스파스 계수의 선형 결합으로 복원 신호를 얻는 방식이다. 하지만 스파스 계수의 값을 정확히 추정하기 위해서는 많은 연산량을 필요로 한다. 본 연구에서는 스파스 코딩 기반의 수중 영상 초해상도 복원을 수행하되, 수중 영상 내 객체 영역에 한해서 선택적으로 복원 기법을 적용하는 방법을 제안함으로써 전체 연산 시간을 단축시킨다. 이를 위하여 수중 영상에서 경계를 검출하고 그 분포에 따라 객체 영역과 비객체 영역을 구분하는 방법을 제안하고, 이를 스파스 코딩 기반의 초해상도 복원 기법과 접목시킨다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방식과 동일 수준의 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 수치를 유지하며, 영상 복원에 필요한 시간은 32 % 만큼 단축시킴을 확인함으로써 제안 방법의 유효성을 증명하였다.

문자인식의 전처리단계에서 영상처리과정의 개선 (Improving the processing of image in the Pre-processing of a Character Recognition)

  • 신충호;김재석;오무송
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.460-462
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    • 2001
  • 컴퓨터 이미지처리는 여러 분야에서 응용되고 있는데 어떤 특성을 만족하는 객체들의 계수를 자동으로 분류시키는 생물학분야, 편지봉투나 일반양식에 인쇄되어 있는 글자를 자동으로 검출하고 인식하며 초음파검사 혹은 X-Ray 촬영에서 이미지를 획득하여 향상시키는 의료분야, 지문 및 얼굴인식 등에 이용되고 있다. 최근 몇 년 동안 이미지인식, 형태론, 이미지데이터 압축에 관한 연구가 진전되면서 본 연구에서 형태론적인 기법을 사용하여 문자인식을 위한 전처리 혹은 후처리 단계에서 사용되는 이미지향상을 위해서 팽창, 침식, 골격화의 3단계를 적용하고 기존의 연구 방법과 비교하여 이미지획득 시간을 줄이고 이미지를 향상시켰다.

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이동 객체의 패턴 탐사를 위한 시공간 데이터 일반화 기법 (KISS Korea Computer Congress 2007)

  • 고현;김광종;이연식
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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    • pp.153-158
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    • 2007
  • 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이력 데이터 집합으로부터 유용한 패턴을 추출하여 의미 있는 지식을 탐사하기 위한 시공간 패턴 탐사가 필요하다. 현재까지 다양한 패턴 탐사 기법들이 제안되었으나 이동 패턴들 중 단순히 시공간 제약이 없는 빈발 패턴만을 추출하기 때문에 한정된 시간 범위와 제한적인 영역 범위 내에서의 빈발 패턴을 탐사하는 문제에는 적용하기 어렵다. 또한 패턴 탐사 수행 시 데이터베이스를 반복 스캔하여 탐사 수행시간이 많이 소요되는 문제를 포함하거나 메모리상에 탐사 대상인 후보 패턴 트리를 생성하는 방법을 통해 탐사 시간을 줄일 수는 있으나 이동 객체 수나 최소지지도 등에 따라 트리를 구성하고 유지하는데 드는 비용이 커질 수 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 효율적인 패턴 탐사 기법의 개발이 요구됨으로써 선행 작업으로 본 논문에서는 상세 수준의 객체 이력 데이터들의 시간 및 공간 속성을 의미 있는 시간영역과 공간영역 정보로 변환하는 시공간 데이터 일반화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 공간 개념 계층에 대한 영역 정보들을 영역 Grid 해쉬 테이블(AGHT:Area Grid Hash Table)로 생성하여 공간 인덱스트리인 R*-Tree의 검색 방법을 이용해 이동 객체의 위치 속성을 2차원 공간영역으로 일반화하고, 시간 개념 계층을 생성하여 이동 객체의 시간적인 속성을 시간 영역으로 일반화함으로써 일반화된 데이터 집합을 형성하여 효율적인 이동 객체의 시간 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.의 성능을 기대할 수 있을 것이다.onium sulfate첨가배지(添加培地)에서 가장 저조(低調)하였다. vitamin중(中)에서는 niacin과 thiamine첨가배지(添加培地)에서 근소(僅少)한 증가(增加)를 나타내었다.소시켜 항이뇨 및 Na 배설 감소를 초래하는 작용과, 둘째는 신경 경로를 통하지 않고, 아마도 humoral factor를 통하여 신세뇨관에서 Na 재흡수를 억제하는 작용이 복합적으로 나타내는 것을 알 수 있었다.으로 초래되는 복합적인 기전으로 추정되었다., 소형과와 기형과는 S-3에서 많이 나왔다. 이상 연구결과에서 입도분포가 1.2-5mm인 것이 바람직한 것으로 나타났다.omopolysaccharides로 확인되었다. EPS 생성량이 가장 좋은 Leu. kimchii GJ2의 평균 분자량은 360,606 Da이었으며, 나머지 두 균주에 대해서는 생성 EPS 형태와 점도의 차이로 미루어 보아 생성 EPS의 분자구조와 분자량이 서로 다른 것으로 판단하였다.TEX>개로 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. Heat shock protein-70 (HSP70)과 neuronal nitric oxide synthase (nNOS)에 대한 면역조직화학검사에서 실험군 Cs2군의 신경세포가 대조군 12군에 비해 HSP70과 nNOS의 과발현을 보였으며, 이는 통계학적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). nNOS와 HSP70의 발현은 강한 연관성을 보였고(상관계수 0.91, p=0.000), nNOS를 발현하는 세포가 동시에 HSP70도 발현함을 확인할 수 있었다. 결론: 우리는

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3차원 웨이블릿 접근 방식에 기반한 다중분광영상의 분광 및 공간 특성 분석과 분류의 적용성 연구 (Applicability of Spectral/Spatial Characterization and Classification using Multi-Spectral Satellite Imagery based on 3D Wavelet Approach)

  • 류희영;이기원;권병두
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.14-19
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    • 2007
  • 2차원 웨이블릿이나 3차원 웨이블릿 변환은 주파수 방향으로 나타나는 분광특성을 고려할 수 있는 장점이 있다. 그러나 다중분광 영상에서 3차원 웨이블릿 변환을 이용하여 분류한 연구사례는 발표되거나 보고된 사례가 거의 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 전통적인 분류기법에 의한 처리결과를 제시하고 3차원 웨이블릿 변환 계수와 에너지 변수량들을 이용한 분류 처리결과를 분류 정확도 측면에서 비교하여 분석하였다. 3D 웨이블릿의 경우 공간적인 변화양상과 주파수에 따른 분광정보의 변화 양상을 동시에 알려주는 계수로 표현되기 때문에 본 연구의 처리 기법은 다양한 분광특성을 지니는 객체들이 조밀하고 복합적으로 구성되어 있는 도시지역의 고 해상도 위성영상자료에 효과적으로 적용될 수 있다.

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얼굴인식을 위한 3D Active Appearance Model (3D Active Appearance Model for Face Recognition)

  • 조경식;김용국
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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    • pp.1006-1011
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    • 2007
  • Active Appearance Models은 객체의 모델링에 널리 사용되며, 특히 얼굴 모델은 얼굴 추적, 포즈 인식, 표정 인식, 그리고 얼굴 인식에 널리 사용되고 있다. 최초의 AAM은 Shape과 Appearance가 하나의 계수에 의해서 만들어 지는 Combined AAM이였고, 이후 Shape과 Appearance의 계수가 분리된 Independent AAM과 3D를 표현할 수 있는 Combined 2D+3D AAM이 개발 되었다. 비록 Combined 2D+3D AAM이 3D를 표현 할 수 있을지라도 이들은 공통적으로 2D 영상을 사용하여 모델을 생산한다. 본 논문에서 우리는 stereo-camera based 3D face capturing device를 통해 획득한 3D 데이터를 기반으로 하는 3D AAM을 제안한다. 우리의 3D AAM은 3D정보를 이용해 모델을 생산하므로 기존의 AAM보다 정확한 3D표현이 가능하고 Alignment Algorithm으로 Inverse Compositional Image Alignment(ICIA)를 사용하여 빠르게 Model Instance를 생산할 수 있다. 우리는 3D AAM을 평가하기 위해 stereo-camera based 3D face capturing device로 촬영해 수집한 한국인 얼굴 데이터베이스[9]로 얼굴인식을 수행하였다.

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