• Title/Summary/Keyword: 벡터지도

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Caching Methods of Client-Server Systems for Vector Map Services based on Mibile Phone (휴대폰 기반 벡터 지도 서비스를 위한 클라이언트-서버 시스템의 캐슁기법)

  • 김진덕;최진오
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.6 no.3
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    • pp.452-458
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    • 2002
  • Although the reuse of the cached data for scrolling the map reduces the amount of passed data between client and server, it needs the conversions of data coordinates, selertive deletion of objects and cache compaction at client. The conversion is time intensive operation due to limited resources of mobile phones such as low computing power, small memory. Therefore, for the efficient map control in the vector map service based mobile phone, it is necessary to study the method for reducing wireless network bandwidth and for overwhelming the limited resources of mobile phone as well. This paper proposes the methods for racking pre-received spatial objects in client-server systems for mobile CIS. We also analyze the strengths and drawbacks between the reuse of cached data and transmission of raw data respectively.

Extraction of Vectoring Regions in Color Map Image (칼라지도영상에서의 벡터링 영역 추출 방법)

  • 김성영;유윤주;한영미;허봉식;김민환
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.266-271
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    • 1998
  • 본 논문에서는 칼라지도영상으로부터 GIS의 벡터링 과정에 사용할 벡터링 영역(도로, 해안선, 등고선 등)을 추출하는 방법에 대해 연구하였다. 입력영상으로는 트루칼라영상을 사용할 경우 추출 영역의 칼라가 비교적 균일하게 분포되지만 데이터량이 방대하여 처리에 어려움이 있어 현실적이지 못하므로 이를 양자화하여 256칼라 영상으로 변환한 후 사용할 수 있도록 하였다. 추출 단계에서는 Lab칼라공간에서 mahalanobis 거리 및 방향성 마스크를 사용하여 다양한 칼라 분포를 흡수할 수 있도록 하여 배경 영역을 배제하면서 연결성이 있는 추출결과를 얻을수 있도록 하였다. 그리고 추출된 결과를 원영상과 중첩해 보면서 기호, 문자 등의 요소로 인해 끊어진 영역이나 추출시 발생되는 피할 수 없는 잡영을 편집하여 제거할 수 있는 기능을 제공하였다. 추출된 결과는 벡터링 작업에 직접 사용 가능한 형태로 추출되도록 하였는데 실제 벡터링 작업에 다양한 추출영역을 사용해 봄으로써 이를 검증하였다.

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α-feature map scaling for raw waveform speaker verification (α-특징 지도 스케일링을 이용한 원시파형 화자 인증)

  • Jung, Jee-weon;Shim, Hye-jin;Kim, Ju-ho;Yu, Ha-Jin
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.39 no.5
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    • pp.441-446
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    • 2020
  • In this paper, we propose the α-Feature Map Scaling (α-FMS) method which extends the FMS method that was designed to enhance the discriminative power of feature maps of deep neural networks in Speaker Verification (SV) systems. The FMS derives a scale vector from a feature map and then adds or multiplies them to the features, or sequentially apply both operations. However, the FMS method not only uses an identical scale vector for both addition and multiplication, but also has a limitation that it can only add a value between zero and one in case of addition. In this study, to overcome these limitations, we propose α-FMS to add a trainable parameter α to the feature map element-wise, and then multiply a scale vector. We compare the performance of the two methods: the one where α is a scalar, and the other where it is a vector. Both α-FMS methods are applied after each residual block of the deep neural network. The proposed system using the α-FMS methods are trained using the RawNet2 and tested using the VoxCeleb1 evaluation set. The result demonstrates an equal error rate of 2.47 % and 2.31 % for the two α-FMS methods respectively.

A Study on Perspective Display Using 3D Elevation Data with 2D Information Overlay (2차원 지형정보와 격자형 고도자료의 중첩도시 기법 연구)

  • 이병길;이상지
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.2 no.1
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    • pp.36-44
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    • 1997
  • We propose 3D perspective display using elevation matrix data with 2D information overlay. This algorithm is based on ID scan-line method and we used color index of the newly developed raster map, VRRG(Vector Restored Raster Graphics). The proposed method allows the fast generation of perspective view of 3D data with 2D overlay and the fast selective display of the features of 2D overlay.

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Face Data Clustering Method for Face Recognition Using Self Organizing Feature Map (자기 조직화 지도 모형을 이용한 인종별 얼굴 영상 군집화 기법)

  • 권혜련;고병철;변혜란;이일병
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.577-579
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    • 2003
  • 본 논문에서는 생체인식 분야 중 얼굴인식의 검색 정확성 향상 및 검색 시간을 단축하기 위한 단계로 인종별 얼굴영상 데이터베이스에 대한 군집화 기법을 연구하였다. 우선, 일반적으로 얼굴 및 이미지 검색에 사용되는 다양한 특징을 추출하고, 추출한 다차원의 특징 데이터들로부터 다 인종 얼굴 데이터를 유사한 인종별로 정확하게 군집화 하기 위해 최적의 특징벡터를 자동으로 선택 할 수 있는 방법을 제안하였다. 군집결과 분석을 위해 자기 조직화 지도 모형을 이용하였는데, 이는 2차원 분석 및 가시화에 유용하며, 학습 후 코드북벡터를 사용하여 유사한 의미간의 거리부터 검색할 수 있는 특징을 가지고 있다. 특징추출에 관한 실험결과 인종별 구분을 위한 특징벡터로는 웨이블릿 주파수 성분(lowpass 성분)과 CbCr 특징벡터가 인종별 군집화에 가장 유용한 특징으로 선택되었으며. 추출된 특징을 바탕으로 semantic map을 구성하여 제안방법의 효율성을 제시하였다.

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Comparison and Evaluation of Vector and Raster Methods in Mobile Map Services (모바일 지도 서비스에서 벡터와 래스터 기법의 비교 평가)

  • 최진오
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.464-467
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    • 2003
  • There are two approaches to construct mobile GIS, Vector and Raster methods, according to the map data transformation format from server to mobile client. Each method requires a different implementation architecture of server and client modules for mobile map services. And each have advantages and disadvantages at the different aspects. This thesis implements these two approaches, thus, compares the each merits, by experiments. They include the transmission performance, map quality, and so on.

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A Vector-based Cleaning Robot Algorithm for Low-cost Robot Architecture (저비용 로봇 구조를 위한 벡터기반 청소 로봇 알고리즘)

  • Kim, Seung-Yong;Kim, Ki-Duck;Kim, Tae-Hyung
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10b
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    • pp.121-125
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    • 2006
  • 청소 로봇은 지도 작성 및 위치 인식을 기준으로 청소 방법을 랜덤(random)방식과 매핑(mapping)방식으로 분류 할 수 있다. 랜덤방식은 지도를 작성하지 않아 가격경쟁력이 있지만 효율이 떨어진다. 반면, 매핑방식은 지도를 작성하므로 청소 효율이 높지만 상대적인 가격경쟁력이 떨어진다. 그러므로 랜덤방식과 매핑방식의 문제점들을 보안하기 위해 본 논문은 고가의 센서 정보를 사용하지 않고 로봇이 주행 중에 발생되는 벡터(방향과 거리)값을 이용하여 로봇에게 지도 정보를 제공하는 알고리즘을 제안한다.

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Estimation of building position in a satellite image using Neural Networks (신경회로망을 이용한 위성영상의 건물위치 추정)

  • 이주원;정원근;김광열;조원래;김영일;이건기
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2002.06d
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    • pp.303-306
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    • 2002
  • 인공위성영상을 이용하여 벡터 지도 생성은 지형에 따른 건물, 도로, 농지 등에 관한 벡터를 추출하는 작업이 필요하다. 이 작업의 정확도는 지도의 정확도와 상관관계가 있기 때문에 건물 추출의 정확성이 달라진다. 따라서 건물추출의 정확성을 향상시키기 위해 본 연구에서는 위성영상에서 건물 추출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 인공신경망을 이용하여 건물의 그림자를 추적하고 이를 중심으로 건물위치와 외형을 추정하는 알고리즘을 제안하고 실험하였으며, 양호한 결과를 얻었다.

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A Study on the Extraction of Vectoring Objects in the Color Map Image (칼라지도영상에서의 벡터링 대상물 추출에 관한 연구)

  • 김종민;김성연;김민환
    • Spatial Information Research
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    • v.3 no.2
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    • pp.179-189
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    • 1995
  • To make vector data from a map which has no negative plates by using vectoring tool, it is necessary that we can extract objects to be vectorized from a scanned map. In this paper, we studied on extracting vectoring objects from scanned color maps. To do this, we classified vectoring objects into three types : line type, filled - area type and character/symbol type. To make the extraction method effective, we analyzed characteristics of vectoring objects and color distribution in scanned color maps. Then, we applied these characteristics to designing process of the extraction method. To extract the line type object, our line tracing method was designed by using the masks which considered connectivity and geometrical characteristics of lines. By using the local thresholding method and the similarity function for comparing the color distribution between two NxN blocks, we extracted character/symbol and the filled-area objects effectively. The method proposed in this paper can be used for constructing the small scale GIS application economically using existing color maps.

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