• Title/Summary/Keyword: 공간이웃

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A Normal Vector Estimation Method using Improved Central Difference Operator (가변 중심 편차 연산자를 이용한 법선 벡터 추정방법)

  • Sin, Byeong-Seok
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.26 no.6
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    • pp.627-635
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    • 1999
  • 물체의 3차원 모델을 음영처리하기 위해서는 물체 표면의 각 점에서 법선 벡터를 계산해야 한다. 복섹 기반의 볼륨 데이터는 표면에 대한 기하학적 정보가 없기 때문에 이웃 점들의 상대적인 위치나 데이터 값의 차이로부터 법선 벡터를 추정할 수 밖에 없다. 기존에 고안된 법선 벡터추정 연산자는크기가 고정되어 있기 때문에 제한된 영역에서만 법선 벡터를 정확하게 계산하고 나머지 영역에서는 오류를 유발한다. 이 논문에서는 표면을 구성하는 점들의 공간적 배치나 그 점들의 데이터값에 따라 크기가 변하는 가변 중심 편차 연산자와 이를 이용한 법선 벡터 추정 방법을 제안한다. 이 연산자를 사용하면 기존연산자들보다 정확하게 법선 벡터를 추정할 수 있으며, 동일한 화질인 경우 계산 시간이 상당히 단축된다.

Moving Object Feature Extraction for the Gesture Interaction (제스처 인터렉션 지원을 위한 동적 사용자 특징 추출)

  • Lee, Jea-Sung;Choi, Yoo-Joo
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2007.02a
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    • pp.909-914
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    • 2007
  • 본 논문은 조명변화가 심한 주변환경에서 동적객체의 특징정보를 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선 조명변화의 효과를 최소화 하기위해 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도 및 색상기울기에 대한 평균값과 표준편차 값으로 이루어진 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue) 성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적 객체의 영역으로 판별한다. 마지막으로 모폴로지 연산을 수행하여 배경영상의 노이즈 영역을 제거한다. 본 논문에서는 기존 동적객체 추출기법과 제안기법을 핸드 트래킹과 전체 몸 움직임 추적의 비교실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다. 제안 기법은 극심한 조명변화에 강건하게 동적 객체의 영역정보를 실시간 추출하였다.

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Edge Detection using Color Morphological Pyramid (Color Morphological Pyramid를 이용한 에지 검출)

  • 최은희;김석태
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2000.05a
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    • pp.360-363
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    • 2000
  • 컬러 이미지는 Cray-Scale 이미지와는 달리 3가지 채널의 조합으로 이루어지고 방대한 정보량 때문에 효과적인 에지 검출이 어렵다. 본 논문에서는 범용성 있는 Color Morphological Pyramids(CMP)구조를 제안하고, 그를 이용한 에지 검출을 보인다. 이미지 피라미드 구조는 최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 2$_{-ι}$(ι=1,2, …, N)이 되는 순차적 이미지 계열이다. CMP는 RCB, HSI, CMY 등의 컬러 공간에서 컬러 모폴로지를 이용하여 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 부샘플링과정으로 해상도를 낮춰주는 방식이다. 생성된 CMP에서 인접 레벨간을 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식을 사용하여 새 레벨의 이미지를 생성하며, 이를 에지 검출한다. 실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증한다.다.

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Content-based Image Retrieval using adaptive weight of Color and texture information (색상과 질감정보의 적응적 가중치 기법을 이용한 내용기반 영상검색)

  • Huang, Chun-Hua;Kim, Gye-Young;Choi, Hyung-Il
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2011.01a
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    • pp.39-42
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    • 2011
  • 본 논문에서는 영상들의 특징들을 추출하여 특징 값들의 비교를 통하여 질의 영상의 유사 영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상들의 색상 히스토그램으로 색상 특징 값들을 추출하고 질감 정보인 에지 정보와 이웃화소간의 공간 관계를 분석하여 질감 특징 값들을 추출하여 저장한 후 질의 이미지의 색상과 질감 특징들을 구하여 비교를 통하여 유사도를 분석하고 결과 영상을 보여준다. 또한 색상과 질감을 혼합하여 사용할 때 적응적으로 가중치를 부여함으로써 가중치가 적합하지 않아 발생하는 오 검출될 현상을 피할 수 있게 되었다. 실험을 통하여 기존의 방법과의 성능을 비교분석하였고 본 방법의 우수성을 입증하였다.

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Fault Diagnosis of Ball Bearing using Correlation Dimension (상관차원에 의한 볼베어링 고장진단)

  • 김진수;최연선
    • Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.979-984
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    • 2004
  • The ball bearing having faults generally shows, nonlinear vibration characteristics. For the effective method of fault diagnosis on bail bearing, non-linear diagnostic methods can be used. In this paper, the correlation dimension analysis based on nonlinear timeseries was applied to diagnose the faults of ball bearing. The correlation dimension analysis shows some Intrinsic information of underlying dynamical systems, and clear the classification of the fault of ball bearing.

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Cluster Merging Using Density based Fuzzy C-Means algorithm (밀도 기반의 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용한 클러스터 합병)

  • 한진우;전성해;오경환
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.235-238
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    • 2003
  • Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘은 초기 군집 중심의 개수와 위치에 따라 군집 결과의 성능차이가 많이 나타난다. 하지만 일반적인 경우에 군집 중심의 개수는 분석가의 주관에 의해 결정되고, 임의적으로 결정되기 때문에 원래 데이터의 구조와는 무관하게 수행되어 최적화된 군집화 수행을 실행하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 원래의 데이터의 구조에 좀더 근접한 퍼지 군집화를 수행하기 위하여 격자를 바탕으로 한 데이터의 밀도를 이용한 FCM을 제안하고, 이러한 밀도 기반 FCM에 의해 결정된 군집의 합병 기법을 제안하였다. N-차원의 데이터 공간을 N-차원의 격자로 나누고, 초기 군집 중심의 개수와 위치는 각 격자의 밀도를 바탕으로 결정된다. 초기화 이후에 각 격자 내부에서 FCM을 이용하여 군집화를 수행하고, 계속해서 이웃 격자의 군집결과에 대하여 군집간의 유사도 측도를 이용하여 군집 합병을 수행함으로써 데이터의 자연적인 구조에 근접한 군집화를 수행하였다. 제안된 군집화 합병 기법의 향상된 성능은 UCI Machine Learning Repository 데이터를 이용하여 확인하였다.

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Target Word Selection using Word Similarity based on Latent Semantic Structure in English-Korean Machine Translation (잠재의미구조 기반 단어 유사도에 의한 역어 선택)

  • 장정호;김유섭;장병탁
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.04b
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    • pp.502-504
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    • 2002
  • 본 논문에서는 대량의 말뭉치에서 추출된 잠재의미에 기반하여 단어간 유사도를 측정하고 이를 영한 기계 번역에서의 역어선택에 적용한다. 잠재의미 추출을 위해서는 latent semantic analysis(LSA)와 probabilistic LSA(PLSA)를 이용한다. 주어진 단어의 역어 선택시 기본적으로 연어(collocation) 사전을 검색하고, 미등록 단어의 경우 등재된 단어 중 해당 단어와 유사도가 높은 항목의 정보를 활용하며 이 때 $textsc{k}$-최근접 이웃 방법이 이용된다. 단어들간의 유사도 계산은 잠재의미 공간상에서 이루어진다. 실험에서, 연어사전만 이용하였을 경우보다 최고 15%의 성능 향상을 보였으며, PLSA에 기반한 방법이 LSA에 의한 방법보다 역어선택 성능 면에서 약간 더 우수하였다.

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Edge Property based Color Transient Improvement Algorithm (에지 특성에 기반한 컬러 번짐 개선 알고리즘)

  • Chang, Joon-Young;Kang, Moon-Gi
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.10a
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    • pp.415-416
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    • 2007
  • 본 논문에서는 대역 제한된 색도 신호에 의해 발생하는 컬러번짐 현상을 TV 수신단이나 MPEG 디코더에서 효과적으로 개선하는 방법을 제시한다. 제안하는 컬러 번짐 개선 알고리즘은 비디오 신호에 포함된 색도 신호의 천이를 개선하기 위하여, 색도 신호의 일정 윈도우 영역에 존재하는 주변 화소들의 국부 최대값 및 국부 최소값을 바탕으로 얻어낸 계단 신호를 사용한다. 대역 제한된 색도 신호에서 이웃에 존재하는 화소들간의 색도 차를 계산하여 에지 특성을 분석하고 계산된 색도 차를 바탕으로 입력 신호와 계단신호와의 공간 적응적 가중치를 결정한다. 실험 결과에서는 제안하는 컬러 번짐 개선 알고리즘이 컬러 번짐 효과를 효과적으로 제거하여 선명하면서도 자연스러운 영상을 얻어내는 것을 확인할 수 있다.

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Matlab Simulation of Energy Consumption of Ad Hoc Sensor Network (Matlab을 이용한 에드 혹 센서 노드 에너지 소모 측정 시뮬레이션)

  • Nam, Jae-hyun
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.649-651
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    • 2016
  • Wireless Sensor Network(WSN) consists of spatially distributed sensors to monitor physical conditions, such as temperature, light and motion, and to pass their data through the network to a base station. Each battery equipped node is consumed to pass their data to their neighbors. We are gathering the amount of energy that was consumed to gather data and to pass it This paper describes processes of energy consumption of WSN in Matlab.

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Simplification of 3D building models for defined by triangles (삼각면으로 정의된 3차원 건물 모델의 단순화)

  • Oh, So-Jung;Lee, Im-Pyeong;Kim, Tae-Hyun
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2009.03a
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    • pp.301-304
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    • 2009
  • 3차원 가시화는 3차원 공간정보를 효율적으로 제공하기 위하여 중요하다. 그러나 기존의 3차원 가시화 소프트웨어는 복잡한 다면체 모델들을 삼각면으로 분할하여 저장하여 불필요한 기하정보들을 포함한다. 따라서 본 연구는 불필요한 기하정보가 제거된 건물 모델을 생성하기 위하여 동일한 삼각면들을 병합하여 다각면으로 정의하는 기하학적 단순화를 수행한다. 이를 위하여, 3차원 모델에 포함된 기하학적 오류와 위상학적 오류들이 제거된 삼각면의 속성을 정의한다. 그리고 이웃면 정보를 생성하여 동일면을 병합하고 병합된 면의 경계점들을 정리함으로써 단순화를 수행한다. 제안된 방법의 수행 결과, 삼각면으로 정의된 복잡한 다면체 모델은 다각면으로 정의된 보다 단순한 다면체 모델로 단순화될 수 있었고 동일한 기하학적 정보를 포함하고 있으나 데이터의 크기가 매우 작아 신속하게 가시화를 수행할 수 있었다. 따라서 제안한 방법론은 3차원 건물모델의 가시화 시간을 크게 줄일 것이다.

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