The paper presents a new way of visual descriptor for deformable object retrieval on the basis of partition based description. The proposed descriptor technology partitions a given object into boundary area and interior area and extracts a descriptor from each area. The final descriptor combines these descriptors. From a given image, deformable object is segmented. The center position of the deformable object is calculated. The object is partitioned into N × N blocks on the basis of the given center position. Blocks are classified as boundary area and interior area depending on the pixels in the block. The proposed descriptor consists of extracted MPEG-7 dominant descriptors from both the boundary and interior area. The performance of proposed method is tested on a database of 1,973 handbag images constructed with view point changes. ARR (Average Retrieval Rate) is used for the retrieval accuracy of the proposed algorithm, compared with MPEG-7 dominant color descriptor.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.481-483
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2018
AR은 VR과 달리 실세계 공간의 객체에 대한 서비스를 제공하므로 서비스 개발을 방해하는 많은 요인들이 발생한다. 이를 보완하기위해 비주얼 마커, SLAM, 객체인식 등 여러 AR 기술이 존재한다. 본 논문은 AR 기술 중에서 객체인식의 정확도 향상을 위해 지역가변 이진화(Local variable binarization)와 색상의 군집화를 사용해서 이미지에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 지역 가변화는 픽셀을 순차적으로 읽어 들이면서 픽셀 주위의 값의 평균을 구하고, 이 값을 해당 픽셀의 임계 값으로 사용하는 알고리즘이다. 픽셀마다 주위 색상 값에 의해 임계 값이 변화되므로 윤곽선 표현이 기존의 이진화보다 뚜렷이 나타난다. 색상의 군집화는 객체의 중요색상과 배경의 중요색상을 중심으로 유사한 색상끼리 군집화 하는 것이다. 객체 내에서 가장 많이 나온 값과 객체 외에 가장 많이 나온 값을 각 각 기준으로 색조와 채도의 값을 Euclidean 거리를 사용해 객체의 색상과 배경 색상을 분리했다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.11b
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pp.155-158
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2002
본 논문은 영역기반의 영상 검색을 위해 향상된 영역 매칭 알고리즘을 구현하고자 한다. 최근의 Mpeg-7표준은 객체 기반의 영상처리를 특징으로 하고 있으며, 객체 기반의 영상 처리방법들에서 가장 대표적인 방법인 영역기반 검색 방법은 영역 분할과 특징 추출, 그리고 영역매칭을 통한 유사도 측정에 따른 검색으로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 영상을 분할한 후 분할된 영역들에 대한 특징을 추출 하고, 추출된 특징들을 다차원 특징 공간에서의 클러스터로 구성한다. 그리고 구성된 클러스터들을 인접한 중심을 가진 특징 그룹화 하여 특징 그룹 중심간의 거리차를 이용하여 질의 이미지와 검색 이미지의 유사도를 측정하는 영역 매칭 방법을 제안한다.
현재, 극장 사운드를 중심으로 객체기반 오디오 기술을 포함하는 하이브리드 포맷의 사운드 서비스가 점차 확산되고 있으며, 미국, 유럽, 한국 등에서는 차세대 방송용 오디오에 객체기반 오디오 기술의 도입을 적극적으로 고려하고 있다. 객체기반 오디오 기술은 콘텐츠의 제작단계에서 재생환경을 고려할 필요가 없고, 현장의 음향을 신호와 3차원 공간정보로 구분하여 음향공간의 정보를 그대로 표현함으로써, 재생단말에서 3차원 공간정보를 활용하여 재생할 수 있게 한다. 이러한 객체기반 실감음향 기술개발을 위해서는 편리한 제작 및 3차원 공간정보 표현 기술이 필요하며, 청취환경에서는 객체기반 실감음향 콘텐츠를 제작자의 의도대로 렌더링할 수 있는 재생 및 제어 기술이 필요하다. 이에 객체기반 실감음향 기술이 포함되는 하이브리드 오디오 기술의 현황에 대하여 살펴보고자 한다.
공간 데이터베이스에서 효율적으로 공간 질의를 처리하기 위해서는 클러스터링을 통해서 이스크 접근 비용을 줄이는 것이 필요하다. 이 논문은 공간 지역성에 기반을 둔 여러 가지 클러스터링 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 제안한 클러스터링 알고리즘의 성능을 평가하였다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 알고리즘은 객체 클러스터링 알고리즘과 셀 클러스터링 알고리즘으로 나뉜다. 객체 클러스터링 알고리즘은 정규 준할 공간 색인 구조에서 영역 분할 선과 겹치는 객체들의 저장 위치를 결정하는데 사용된다. 셀 클러스터링 알고리즘은 클러스터를 만들기 위해 정규 분할된 영역들을 그룹화하는데 사용된다. 실험결과 객체 클러스터링 알고리즘에서는 객체간의 거리를 이용한 경우에 대체로 좋은 성능을 보였지만, 버퍼 크기가 커지거나 데이터가 희박한 영역의 질의에 있어서는 알고리즘 별로 성능의 차이는 거의 없었다. 셀 클러스터링 알고리즘에 대한 실험에서는 이 논문에서 제안한 클러스터링 알고리즘은 N-순서화 기법에 의한 클러스터링 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다. 특히 중복 참조도를 이용한 경우와 셀의 무게 중심간 거리를 이용한 방법이 가장 우수하였다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1998.03a
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pp.207-211
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1998
오늘날 많은 양의 소프트웨어 제품을 우수한 품질을 가지도록 개발하고, 유지보수를 용이하게 할 수 있는 개발 방법론이 필요하게 되었는데, 이에 대표적인 방법이 객체지향 개발 방법론이다. 그러나 기존의 연구결과에 의하면 객체지향 분석 및 설계방법이 대부분 구조적 분석과 정보모델에 기반을 두고, 객체지향 프로그래밍 언어의 구문에 따라 분석 및 설계모델을 사용함으로써 개발 단계별 절차와 명세서등이 일치하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 객체지향 개발 방법론중 Rumbaugh의 OMT 기법을 이용하여 사용자의 요구를 정확히 반영하고 시스템의 기능적 요구와 비기능적 요구를 체계적으로분석할 수 있도록 분석, 설계, 구현단계를 세분화하여 효과적인 소프트웨어 개발 전 단계를 지원할 수 있다. 그리고 객체지향 분석 및 설계에 대한 단계별 명세서 작성을 제시하고 명세서의 내용구현결과의 일치성을 도모하여, 도면정보 관리 시스템의 구현후 결함의 제거와 다른 속성의 향상 또는 환경의 변화에 따른 사용자요구사항의 변화등 향후 유지보수를 위한 사용자 중심의 시스템을 구축하고자한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.838-840
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2005
본 논문에서는 감시 시스템 내에서 검출된 객체에 대해 정확한 특징벡터를 추출하기 위한 그림자 제거(shadow casting)방법을 제안한다. 그림자에 외해 부정확한 특징벡터를 가지게 되는 객체는 동일한 객체임에도 불구하고 서로 다른 객체로 인식하는 잘못된 결과를 가져온다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 객체가 가지는 대칭성을 사용하여 그림자 후보 영역을 추출한 후 중심축으로부터의 거리에 비례한 가중치값을 사용하여, 추출한 영역에 대해 그림자를 제거를 수행한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.215-218
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2002
영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 영상분할에 대한 연구는 일반적으로 픽셀중심, 에지기반, 영역기반 그리고 모델기반의 영역에서 이루어져왔다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 에지기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 그라디언트 함수 기반의 영상추출은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 객체를 검출하는데는 그 한계를 보이고 있다. 이런 한계를 극복하고자 제안된 방법이 Mumford-Shah equation과 Lipshitz 함수를 이용한 Chan과 Vese의 Active Contour Model이다. 그런데 이 모델은 잡영이 많고 경계선이 뚜렷하지 않은 영상을 분할하는데는 효과적이나, 불균형적 조명이 있는 영상에서 객체를 분리해 내는데는 한계를 보이고 있다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 불균형적인 영상을 균일화하는 방법을 Chan과 Vese의 Active Contour 방식을 적용하기 전에 적용 시켜 영상 내 객체를 보다 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.550-552
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2004
가상공간에는 PC(Playerable Character), NPC(Non-Playerable Character)등의 동적 객체와 건물, 지형 등의 정적 객체들이 존재하게 된다. 동적 객체들의 경우, 현실감을 위해 인공지능이 자주 이용된다 현재까지 인공지능에 대한 연구는 유한상태기계(Finite State Machine. FSM). 학습 알고리즘, 유전자 알고리즘, 신경망 알고리즘 등을 중심으로 진행되어 왔다. 이중 유한상태기계는 비교적 알고리즘이 간단하고, 시스템의 부담이 적어 간단한 객체의 인공지능으로 가장 널리 사용되고 있다. 본 논문은 유찬상태기계를 확장하여 모드변경(Mode Change)과 그룹행동을 보여줄 수 있는 XML을 활용한 FSM 시스템을 제안한다. 여기서 모드변경이란 하나의 행동 패턴에서 다른 행동 패턴으로 변경하는 것을, 그룹행동은 여러 객체가 함께 행동하는 Flocking기법을 지칭한파. 이러한 XML을 활용한 FSM 시스템은 다양한 패턴의 정의는 물론, 객체의 상태 정의 및 수정, 확장이 용이하여, 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있다.
소프트웨어 기술의 생명주기가 점점 짧아지고 복잡해짐에 따라 그 기술을 이해하기가 힘들어 진다. 객체지향 기술채택을 더욱 잘 이해하는 것이 이 논문의 연구동기이다. 객체지향 기술이 전통적인 소프트웨어 프로세스 기술에 대한 새로운 패러다임이기 때문에 프로세스 중심의 구조지향 기술과 같은 기존의 소프트웨어 엔지니어링의 경험에 영향을 받을 수 있다. 본 연구의 목적은 이전의 구조지향 기술의 경험과 기술변화에 대한 개인적인 인식이 미국 기업체에서 객체지향 기술채택에 어떻게 영향을 미치는지를 실제로 조사하는데 있다. 2 X 2 유사 실험계획법이 사용되었다. 구조지향 방법을 사용한 경험과 새로운 기술에 대한 개인적 혁신정도(Personal Innovativeness)가 독립변수로, 객체지향 방법에 대한 사용편이성(Ease of Use)과 유용성(Usefulness)이 종속변수로 선정되었다. 데이터는 구조지향 방법과 객체지향 방법을 모두 사용한 경험이 있는 자료처리 및 관리협회(DPMA: Data Processing and Management Association)에 소속된 정보 시스템 전문가로부터 수집되었다. 연구결과는 구조지향 방법을 사용한 경험은 객체지향 방법의 사용편이성과 유용성에 영향을 주지만 개인적 혁신성은 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 과거의 구조지향 방법을 많이 사용하면 할수록 객체지향 방법의 사용편이성 값이 낮게 나타나기 때문에 이전 문헌에서 제시된 구조지향 방법의 객체지향 방법에 대한 지식간섭(Knowledge Interference) 현상이 있음을 실증적으로 보여주었다 마지막에는 본 연구의 한계점과 향후 연구에서 지식간섭을 줄일 수 있는 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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