Feature-based similarity retrieval become an important research issue in image database systems. The features of image data are useful to discrimination of images. In this paper, we propose the high speed k-Nearest Neighbor search algorithm based on Self-Organizing Maps. Self-Organizing Maps(SOM) provides a mapping from high dimensional feature vectors onto a two-dimensional space and generates a topological feature map. A topological feature map preserves the mutual relations (similarities) in feature spaces of input data, and clusters mutually similar feature vectors in a neighboring nodes. Therefore each node of the topological feature map holds a node vector and similar images that is closest to each node vector. We implemented a k-NN search for similar image classification as to (1) access to topological feature map, and (2) apply to pruning strategy of high speed search. We experiment on the performance of our algorithm using color feature vectors extracted from images. Promising results have been obtained in experiments.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.7
no.3
s.15
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pp.93-106
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2005
Recently, the web map services with standard interfaces have been developed to a high degree for the purpose of sharing of spatial data through the web. Among the various kinds of works related, the specification for the web map service released by Open Geospatial Consortium (OGC) is the most prominent, and is nearly adopted as international standard (ISO/DIS 19128) in developing the web map servers. The web map server of OGC, however, provides the insufficient capabilities for mobile applications. Unlike the wired applications, the mobile applications would require the map server to minimize of size of data transferred, because the size of data is very important factor in communication cost and the response time of map clients. And the mobile applications require different quality of map according to the screen size of mobile devices. The mobile application, also require some application specific queries. In this paper, We have Proposed the interfaces for mobile web map services (M-WMS) which fully comply with the standard interfaces proposed in OGC. And we have designed and implemented the web map server for mobile map services. This paper has contributed to construction and practical use of the web map servers in mobile applications, such as LBS and telematics.
Space leaping is one of accelerated image-order volume rendering. This method accelerates rendering speed by finding and leaping the empty space. Although its rendering speed is very fast, it takes long pre-processing time to make the data structure to leap the space. In this paper we propose the look-ahead sampling algorithm to double the leaping distance comparing with previous approaches. This algorithm reduces the preprocessing time to make the distance map without significant changes of rendering time. Also, it accelerates the rendering time.
The statistical wisp model for hairstyle generation was introduced in [1]. It provided a program to load human models, set parameters, generate wisps and strands, and make constraints. However, the program used hard-coded human models and prescribed constraints so that it was hard to change different models and manipulate constraints. Hence we provide a simple interface by drawing maps and constraints. Also, we can increase the speed of computation by using GPU acceleration.
This paper proposes a method for generating dense depth map using information of color images and depth map generated based on lidar based on self-organizing map. The proposed depth map upsampling method consists of an initial depth prediction step for an area that has not been acquired from LiDAR and an initial depth filtering step. In the initial depth prediction step, stereo matching is performed on two color images to predict an initial depth value. In the depth map filtering step, in order to reduce the error of the predicted initial depth value, a self-organizing map technique is performed on the predicted depth pixel by using the measured depth pixel around the predicted depth pixel. In the process of self-organization map, a weight is determined according to a difference between a distance between a predicted depth pixel and an measured depth pixel and a color value corresponding to each pixel. In this paper, we compared the proposed method with the bilateral filter and k-nearest neighbor widely used as a depth map upsampling method for performance comparison. Compared to the bilateral filter and the k-nearest neighbor, the proposed method reduced by about 6.4% and 8.6% in terms of MAE, and about 10.8% and 14.3% in terms of RMSE.
In this paper, we propose a fast depth-image-based rendering method to generate a virtual view image in real-time using a graphic processor unit (GPU) for a 3D broadcasting system. Before the transmission, we encode the input 2D+depth video using the H.264 coding standard. At the receiver, we decode the received bitstream and generate a stereo video using a GPU which can compute in parallel. In this paper, we apply a simple and efficient hole filling method to reduce the decoder complexity and reduce hole filling errors. Besides, we design a vertical parallel structure for a forward mapping process to take advantage of the single instruction multiple thread structure of GPU. We also utilize high speed GPU memories to boost the computation speed. As a result, we can generate virtual view images 15 times faster than the case of CPU-based processing.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.19-22
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2005
XML은 비즈니스 메시징, 웹사이트 정보 통합, 그리고 카탈로그 통합 등의 분야에서 다양한 데이터를 표현하기 위한 포맷으로 급격하게 성장했다. 그러나 XML 데이터의 형태가 고정되어 있지 않기 때문에 전통적인 질의 방법이 항상 정확한 결과를 보여주지는 않는다. 또한 객체 지향 DBMS가 이 영역에 적합한지의 여부는 아직 명확하지 않다. 따라서 XML 데이터를 효율적으로 검색하기 위해 기존의 관계형 DBMS와 연계하여 구조 유사성을 기반으로 하는 검색 기법이 연구되고 있다. 그 중 문서, 경로, 단어로 구성된 3차원 비트맵 인덱스를 이용한 검색 시스템은 다른 XML 문서 검색 시스템보다 훨씬 빠른 수행 속도를 보여주지만, 3차원의 메모리 구조를 사용하여 많은 저장공간을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 XML 문서를 저장할 때 경로들 사이의 유사성을 이용하여 XML 데이터의 경로를 통합하는 기법에 대해 소개한다. 이렇게 통합된 경로를 이용하여 생성하는 3차원 비트맵 인덱스는 그 크기가 상당히 줄어들게 되고, 기존의 연구에서 보여주었던 문제점들을 해결하게 되었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.622-624
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2001
영상기반 렌더링(image-based rendering) 기법은 전통적인 컴퓨터 그래픽 기법과는 다르게 장면 생성 시 복잡한 3차원 정보들을 2차원 영상들의 조합으로 표현하여 렌더링 하는 방법이다. 그 중에서 원통맵을 이용한 렌더링은 파노라마 영상을 이요해 관찰자에게 보다 빠르게 실시간으로 장면을 렌더링하여 보여준다. 이러한 영상기반 렌더링에서도 ㅅㄹ제감을 보다 더 높이기 위해서는 빛과 빛에 의해 생기는 그림자, 하이라이트의 역할이 매우 중요하다. 하지만 파노라마 영상의 경우 미리 촬영된 영상들을 사용하므로 실시간으로 동적인 광원의 변화와 그로인한 그림자와 하이라이트 부분을 표현하기 위해서는 변화된 영상들을 재촬영하여 새로운 파노라마 영상을 제작해야 한다. 본 논문에서는 OpenGL을 이용하여 실내 공간을 표현한 원통 영상 기반 환경 맵에서 광원의 위치변화에 의해 가상 하이라이트 (virtual highlight)의 움직임을 파노라마 이미지의 재 촬영 없이 몇 가지 기하학 정보만으로 계산하여 표현해 주는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10c
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pp.298-300
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2002
다차원 데이터를 배열에 저장하는 Multidimensional OLAP (MOLAP) 시스템은 배열내의 위치 정보를 통해 데이터를 신속하게 엑세스할 수 있는 장점을 갖는다. 그러나 실생활의 다차원 데이터는 대체로 희박하여 저장될 때 압축되고, 데이터가 검색될 때는 원래의 위치 정보를 찾기 위해 인덱스를 필요로 하게 된다. 다양한 종류의 다차원 인덱스가 테이블 형태의 데이터를 대상으로 개발되어 있으나, 이들은 데이터의 삽입과 삭제에 유연하게 대처할 수 있도록 하기 위해서 인덱스 공간과 데이터 검색 시간에 약간의 낭비를 초래한다. 본 연구에서는 OLAP 데이터가 주기적으로 갱신되며, 분석에 필요한 집계 데이터도 점진적으로 갱신되기보다 실제로는 새로 생성되고 있다는 점을 고려하여, 읽기 전용 MOLAP 데이터를 위한 인덱스 구조를 제안한다. 데이터는 청크들로 나뉜 후 압축 저장되며, 각 청크는 위치 정보를 유지하면서 비트로 표현되어 인덱스에 저장되도록 하였다. 제안한 비트맵 인덱스는 높은 압축률을 보이며, 범위 질의(range query)를 포함한 OLAP 주요 연산들 처리에 특히 효율적이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.111-115
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2006
가상환경 탐색 항해 기법을 설계했다 3차원 가상환경은 입체적 시각 정보를 통해서 사용자가 가상환경을 현실로 받아들이고 마치 현장에 위치해 있는 것과 같은 감각을 느끼게 한다. 이러한 감각에 의지해서 사용자는 진지하고도 적극적으로 가상환경에 참여할 수 있다. 3차원 가상환경이 지닌 이러한 장점은 오락프로그램의 흥미 증진, 교육 및 군사훈련의 효과 향상, 의료분야의 신기술개발 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 3차원 가상환경은 현실 세계에 비해 빈약한 공간 인지 정보로 인해 자신의 위치를 인지하기 못하거나 원하는 목표물을 찾는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구 에서는 가상환경을 구성하는 물리적인 정보와 가상환경의 외부 정보를 토픽맵(Topic Map)에서 제시 하는 기법을 사용하여 공간 인지 지식을 모델링 하였고, 현실세계에서 인간의 두뇌에서 이루어 지는 과정과 유사하게 3차원 가상환경 내에서도 길찾기기 가능하도록 인지맵(cognitive map)기법을 적용하여 처음 가상환경에 방문한 사용자라도 쉽게 목표물에 접근할 수 있는 개인화된 투어가이드 기법을 개발 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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