Chun Woo-Je;Joo Yong-Jin;Moon Kyung-Ky;Lee Yong-Ik;Park Soo-Hong
Spatial Information Research
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v.13
no.4
s.35
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pp.355-364
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2005
Vector data sets (e.g. maps) are currently major sources of displaying, querying, and identifying locations of spatial features in a variety of applications. Especially in mobile environment, the needs for using spatial data is increasing, and the relative large size of vector maps need to be smaller. Recently, there have been several studies about vector map compression. There was clustering-based compression method with novel encoding/decoding scheme. However, precedent studies did not consider that spatial data have to be updated periodically. This paper explores the problem of existing clustering-based compression method. We propose an adaptive approximation method that is capable of handling data updates as well as reducing error levels. Experimental evaluation showed that when an updated event occurred the proposed adaptive approximation method showed enhanced positional accuracy compared with simple cluster based compression method.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.68-70
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2000
최근 웹을 통하여 지리정보를 제공하는 서비스가 점점 보편화되어 가고 있다. 그러나 대부분의 서비스는 서버에서 모든 질의를 처리하고 결과를 이미지형태로 보여주는 구조를 가지고 있어 서버에 많은 부담을 주고 제공할 수 있는 서비스에 제약이 있다. 벡터데이터 기반 서비스의 경우 이러한 문제를 해결할 수 있으나 상대적으로 높은 클라이언트 성능을 요구한다. 그러나 최근 클라이언트 시스템의 성능이 향상됨에 따라 벡터데이터를 사용하여 클라이언트측의 자원을 사용하는 구조가 의미있게 되었다. 본 논문은 벡터데이터를 기반으로 하여 웹을 통해 지리 정보를 제공하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 사용자에게 불필요한 정보를 제거하고 데이터 전송량을 줄이기 위하여 레벨에 따른 상세정도(LOD: Level of Detail)를 지원하고, 클라이언트 캐시, 데이터 압축 전송 등의 방법을 사용한다. 또한, 객체전송을 위한 통신모듈을 자동으로 생성해주는 툴을 사용하여 개발시간을 줄이도록 하였다.
As the growth of performance of the computer and the development of the Internet are exponential, sharing and using the information illegally have also increased to the same proportion. In this paper, we proposed a novel method on the vector map data among digital contents. Vector map data are used for GIS, navigation and web-based services etc. We embedded watermark into the coordinate of the vector map data using bit operation and extracted the watermark. This method helps to protect the copyright of the vector map data. This watermarking method is a spatial domain method and it embeds the watermark within an allowable error. Our experiment shows that the watermark produced by this method is resistant to simplification and translation.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.513-515
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2023
본 논문에서는 그리드 탐색과 트랜스포머를 사용한 그룹 행동 인식 모델을 제안한다. 추출된 여러 사람의 스켈레톤 정보를 차분 벡터, 변위 벡터, 관계 벡터로 변환하고 사람별로 묶어 이를 TimeDistributed 함수에 넣고 풀링을 한다. 이를 트랜스포머 모델의 입력으로 넣고 그룹 행동 인식 분류를 출력하였다. 논문에서 3가지 벡터를 입력으로 하여 합치고 트랜스포머 계층을 거친 모델과 3가지 벡터를 입력으로 하고 계층적으로 트랜스포머 모델을 거쳐 행동 인식 분류를 출력하는 두 가지 모델을 제안한다. 3가지 벡터를 합친 모델에서 클래스 분류 정확도는 CAD 데이터 세트 96.6%, Volleyball 데이터 세트 91.4%, 계층적 트랜스포머 모델은 CAD 데이터 세트 96.8%, Volleyball 데이터 세트 91.1%를 얻었다
This paper proposed a novel vector digital watermarking method to protect copyright. The proposed method embeds watermarks after finding the closest pair of points and calculating the distance of the points. We tested the robustness of the method through several attacks on watermarked data. The experimental results show that the proposed method has more robustness than previous methods. And the new method doesn't change the topology of the vector data. Therefore, this method can be 'the vector digital watermarking for GIS.
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.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.04a
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pp.116-121
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1998
본 논문에서는 데이터의존성과 벡터왜곡척도를 이용하여 개선된 칼라영상을 복호화하였다. 프랙탈 칼라영상의 복원방법은 Zhang과 Po의 벡터왜곡척도를 이용한 R, G, B 칼라 성분간의 상관관계를 고려하여 부호화한 압축파일을 사용하여 수렴될 복원영상을 독립적인 반복변환에 의해 수렴되는 영역과 데이터의존성을 갖는 영역으로 분류하여 데이터의존성 부분이 차지하는 만큼 복호화 과정에서 불필요한 계산량이 제거되었고, R 영역에서 검색한 데이터 의존영역을 G, B 영역에 그대로 사용하여 고속복호화가 가능하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.583-585
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2001
방대한 양의 격자점 데이터 및 일기도 관련 데이터를 효율적으로 저장 및 검색 하기위해서는 데이터들의 유형을 찾아 서로 유형이 비슷한 데이터를 하나의 클러스터로 연관지어 놓으면 효율적인 저장과 검색을 할 수 있다. 클러스터링에서 데이터들의 어떤 특징 벡터를 추출하는가가 클러스터링의 결과에 가장 중요한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 격자점, 기압값 데이터로부터 일기도의 특징을 표현할 수 있는 벡터로 변환 한반도도 중심의 8방향에 대한 고/저기압의 분포와 동아시아 지역을 24영역으로 나누어 각 영역별로 고/저기압의 분포 정보를 특징벡터로 추출하여 클러스터링하였다. 클러스터팅 알고리즘으로는 unsupervised mode인 SOM(Self Organizing Map) 기법을 사용하였다.
Most of the distributed high-dimensional indexing structures provide a reasonable search performance especially when the dataset is uniformly distributed. However, in case when the dataset is clustered or skewed, the search performances gradually degrade as compared with the uniformly distributed dataset. We propose a method of improving the k-nearest neighbor search performance for the distributed vector approximation-tree based on the strongly clustered or skewed dataset. The basic idea is to compute volumes of the leaf nodes on the top-tree of a distributed vector approximation-tree and to assign different number of bits to them in order to assure an identification performance of vector approximation. In other words, it can be done by assigning more bits to the high-density clusters. We conducted experiments to compare the search performance with the distributed hybrid spill-tree and distributed vector approximation-tree by using the synthetic and real data sets. The experimental results show that our proposed scheme provides consistent results with significant performance improvements of the distributed vector approximation-tree for strongly clustered or skewed datasets.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.262-267
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2022
이커머스 리뷰와 같은 특정 도메인의 경우, 텍스트 표현벡터 학습을 위한 양질의 오픈 학습 데이터를 구하기 어렵다. 또한 사람이 수동으로 검수하며 학습데이터를 만드는 경우, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 검수된 데이터없이 양질의 텍스트 표현벡터를 만들 수 있도록 두 단계의 대조 학습 시스템을 제안한다. 이 두 단계 대조 학습 시스템은 레이블링 된 학습데이터가 필요하지 않은 자기지도 학습 단계와 리뷰의 특성을 고려한 자동 레이블링 기반의 지도 학습 단계로 구성된다. 또한 노이즈에 강한 오류함수와 한국어에 유효한 데이터 증강 기법을 적용한다. 그 결과 스피어먼 상관 계수 기반의 성능 평가를 통해, 베이스 모델과 비교하여 성능을 14.03 향상하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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