• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.6
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• pp.105-114
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• 2011

The snake algorithm is widely adopted to track objects by extracting the active contour of the object from background. However, it fails to track the target converging to the background if there exists background whose gradient is greater than that of the pixels on the contour. Also, the contour may shrink when the target moves fast and the snake algorithm misses the boundary of the object in its searching window. To alleviate these problems, we propose an improved algorithm that can track object contour more robustly. Firstly, we propose two external energy functions, the edge energy and the contrast energy. One is designed to give more weight to the gradient on the boundary and the other to reflect the contrast difference between the object and background. Secondly, by computing the motion vector of the contour from the difference of the two consecutive frames, we can move the snake pointers of the previous frame near the region where the object boundary is probable at the current frame. Computer experiments show that the proposed method is more robust to the complicated background than the previously known methods and can track the object with fast movement.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.1027-1030
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• 2013

For the detection of objects in the videos, there are various ways that use the frequency transformation. In the videos, the images of objects could be changed slightly. Object detection methods using frequency transformation such as ASEF and MOSSE have the ability to renew the detection filter in order to deal with the change of object images. But these approaches are likely to fail the detection because the image changes often occur when they come out again after being hidden by other objects. What is worse, when they show up again, they appear in another place, not the original one. In this paper, a new proposal is present so that the detection can be carried out efficiently even when the images come out in other place, and the failure of the detection can be reduced.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.6
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• pp.1281-1285
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• 2013

In this paper, we propose a method to extract the area of appendix from ultrasonographic image via computational vision. A series of image processing techniques such as Ends-in search stretching for enhancing the brightness contrast, block binarization, grassfire algorithm for extracting lower part of fascia, and fuzzy sigma binarization method to finalize the appendix area are used to achieve our goal. The strength of this paper is using fuzzy sigma binarization instead of other binarization technique to handle the sensitivity of extracting the target area from regio hypogastrica. The experiment verifies the efficacy of the proposed method successfully.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1135-1138
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• 2006

최근 모바일 환경에서의 P2P 협력적인 캐싱 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 모바일 P2P 협력적인 캐싱이란 객체를 요청한 피어의 전파 범위 안에 있는 다른 피어들을 찾아 원하는 데이터가 있는지 살펴본 후 원하는 데이터가 주변 피어에 없을 때에만 서버에 요청을 보내는 방식으로 데이터 탐색 성능 개선과 제한된 피어의 저장 공간을 효율적으로 이용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 모바일 P2P 네트워크 환경에서 이동성을 가진 피어의 저장 공간을 효과적으로 이용하기 위한 객체 크기 기반 P2P 협력적인 캐시 교체 정책을 제안하고자 한다. 가까운 위치 좌표를 가진 피어들을 하나의 그룹으로 묶은 그룹 기반의 모델링 환경에서 객체의 크기에 따른 캐시 교체 정책을 실제 웹 로그 트레이스에 적용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 교체 정책이 기존의 교체 정책들과 비교하여 더 우수한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.76-78
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• 2005

e-Learning분야에서 표준안으로 인정받고 있는 ADL의 SCORM에서 발표한 SCORM2004 Sequencing&Navigation은 동일한 학습객체를 사용하여 학습객체간의 다양한 상호관계를 설계, 적용할 수 있게 하였다. 그리고, 학습자와 학습객체와의 개별 상호작용을 추적, 평가하여 학습흐름을 안내함으로써 개별 적응적 조언 학습의 가능성을 보여주었다. 본 논문에서는 SCORM1.2기반의 LMS에 SCORM2004 S&N과 적응적 탐색을 지원하는 교통신호메타포를 구현하고 실제적으로 적용하고자 한다. 이로써, 학습설계에 따라 정해진 학습객체 상호간의 S&N규칙이 개별 학습자의 학습상태와 평가에 의해 다른 순서로 전달하거나 생략되어지고, 학습상태를 시각적으로 제공함으로써 적응적 조언 학습 설계에 대한 가능성을 실현할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2009.04a
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• pp.265-266
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• 2009

구글 어스(Google Earth)란 도구는 인공위성에서 찍은 사진들을 바탕을 3차원 지구 타원체에 바탕에 입힌 도구이다. 이 도구는 3차원 공간에서 OpenAPI등을 이용하여 3차원객체를 지구 타원체상에 구현 할 수 있다. 이러한 점들 때문에 많은 사람들이 주요 건축물을 구현하거나 실외 이동객체(자동차, 비행기 등)를 구현하여 더욱더 지구와 가까운 모형으로 구현을 해 왔다. 하지만 공간 정보란 것은 실외 공간정보만이 아닌 건물의 내부 구조나 쇼핑몰상의 유동 인구의 움직임등과 같은 정보도 존재한다. 이 연구는 구글 어스 상에서 내부 구조를 가진 건물을 구축하고 이곳을 탐색할 수 있게 해 주며 또한 실내 이동 객체들의 실시간 움직임을 구현한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.6-7
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• 2013

본 논문은 기존의 고정블록 알고리즘에서 발생할 수 있는 객체 추적의 문제점을 보안한 다중 블록을 이용한 적응적 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 기존의 고정블록을 이용한 정합 알고리즘은 추적 대상 객체의 크기와 블록의 크기가 추적 성능에 미치는 영향이 크기 때문에 객체 추적에 실패하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 고정된 블록 정합 알고리즘의 문제점을 해결하기 위해 다중 블록을 이용하여 객체 내의 포함된 블록들을 효과적으로 선택하고 선택된 블록들의 특성으로부터 효과적인 가중치를 부여하여 추적 성능을 향상시킨다. 제안된 알고리즘은 블록 정합 알고리즘 중 가장 정확도가 높다고 알려진 전역 탐색 방법을 이용하여 정확도를 평가 하였다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.21 no.2
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• pp.35-43
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• 2013

Georeferenced SLI(Street-Level Imagery) services such as Google Streetview, which contain abundant information about the real world, can increase its applicability substantially through conflation with other spatial datasets. For this purpose, we propose a method to improve a correspondence of building region to combine building information more accurately. First, the spatial inconsistency between SLI and vector map is removed by alignment based on road intersections. Then, visible building regions are searched from the spatial inconsistency-removed vector map, and the optimal corresponding building areas are determined in the SLI scene using the visible regions as seed information. The experimental results demonstrated that our method had improved the accuracy of building region correspondence by about 8%. Therefore, our method can be utilized effectively for enhancement of conflation service based on the SLI.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.2 no.2 s.3
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• pp.85-95
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• 2003

This paper proposes a multiple moving objects tracking system which is adaptable itself to circumstances. Snake model is sensitive to the start position value because it does not accurately express contours of objects in complex image. It can be improved as the proposed system gets background images by using difference images, segments objects using neighborhood pixels and assesses the position feature values acquired on the start position value to deformable Snake model. And also the system can simplify complex background images and reduce search regions by the constituent points of a Snake laid in Positions of object. It is showed that the proposed system can be appBied to multiple moving vehicle racking systems by the experimental results of 30fps AVI file.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.41-49
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• 2000

In this paper, we propose a new method of indexing and searching based on object-specific features at different semantic levels for video retrieval. A moving trajectory model is used as an indexing key for accessing the individual object in the semantic level. By tracking individual objects with segmented data, we can generate motion trajectories and set model parameters using polynomial curve fitting. The proposed searching scheme supports various types of queries including query by example, query by sketch, and query on weighting parameters for event-based video retrieval. When retrieving the interested video clip, the system returns the best matching event in the similarity order.