In this paper, we investigate video representation techniques that are the foundational work for the subsequent video processing such as video storage and retrieval. A video data set if a collection of video clips, each of which is a sequence of video frames and is represented by a multidimensional data sequence (MDS). An MDS is partitioned into video segments considering temporal relationship among frames, and then similar segments of the clip are grouped into video clusters. Thus, the video clip is represented by a small number of video clusters. The video segmentation and clustering algorithm, VDCluster, proposed in this paper guarantee clustering quality to south an extent that satisfies predefined conditions. The experiments show that our algorithm performs very effectively with respect to various video data sets.
Lee, Dong Gun;Ahn, Sang Jin;Kim, Suk Hui;Shin, Jae Hong
School Mathematics
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v.18
no.4
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pp.881-901
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2016
This study is about investigating students' recognition and expression on relationship of 'time, distance, speed' via teaching experiment. In this process, students showed not only a change in perception of the relationship of 'time, distance, speed' but also recognizing the average speed as a viewpoint of the slope of the line connecting the end points of the interval in the distance function as well as another way of perceiving average speed of a height of a rectangle. In this process, the study shows the scene of expanding the relation of 'distance = time ${\times}$ speed' to 'distance = time ${\times}$ average speed', and also the student who makes the continuous reasoning shows the possibility of constructing a new function that can explain the change of the primitive function by allocating the average rate of change to the interval. Although this study was conducted with a limited number of students, this study suggests some implications through the observation of relationship of 'time, distance, speed' the students'. We hope that these results will be the starting point for various studies for constructing the integral learning model in the future.
본 논문은 모바일 그래픽스 응용에 적합한 메쉬 위치정보의 압축 기법을 제시한다. 제시한 기법은 복원 에러를 최소화하기 위한 메쉬 분할 기법과 기존의 방법에서 방생하는 시각적 손상문제를 해결한 지역적 정량화 기법으로 구성된다. 기존 방법에서는 분할된 조각 메쉬들 간의 경계가 벌어지는 시각적 손상문제가 방생하는데, 모든 조각 메쉬의 지역적 양자화 셀이 같은 크기와 정렬된 지역 좌표축을 갖게 하여 이 문제를 해결했다. 제시한 기법은 메쉬를 렌더링할 때 압축된 위치정보를 메모리에서 그래픽스 하드웨어로 전송하여 실시간으로 복원함으로써 모바일 기기의 자원을 절약하는 특징을 갖는다. 압축된 위치정보의 복원을 표준화된 렌더링 파이프라인에 결합이 가능하도록 설계함으로써 조각 메쉬당 한번의 행렬 곱셈으로 복원이 가능하다. 실험에서는 32 비트 부동소수점 수로 표현되는 위치정보를 8 비트 정수로 지역적 정량화하여 70%의 압축률에서 11 비트 전역적 정량화와 대등한 수준의 시각적 품질을 달성했다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.6A
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pp.549-554
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2002
In this paper, for n=2m and odd prime p, new generalized bent functions from the finite field $F_{p^n}$ to the prime field $F_p$ are constructed from the partial spreads for $F_{p^n}$. Closed form expressions for the proposed generalized bent functions and their trace transform are derived in the form of the trace functions.
과학문명이 고도로 발달함에 따라 모든 문제의 해결에 있어서 신속하고 정확하게 처리할 수 있는 기법의 개발이 고조되어 왔다. 이러한 시대적 요구에 부응하기 위해서 인간은 Computer를 만들었고, 이를 실제로 여러 분야에 활용함으로써 괄목할만한 성과를 이룩해 왔다. 그리고 앞으로는 더욱 더 인간 생활의 여러 분야에 깊이 응용될 전망이고 보면, 정보처리조직 분야는 결코 소수의 특수 분야에 특정인들의 생활 도구로 활용되는 것이 아니라 모든 사람의 필수적인 생활 도구화하는 추세이다. 특히 우리나라에서 Computer가 활용되기 시작한 역사는 일천하지만 활용분야나 그 질적인 면에서 대단한 성장을 계속하고 있는 실정이다. 따라서 오늘의 시점에서는 정보처리조직에 대한 기본적인 지식과 활용 기법은 누구나 이해할 필요성이 제고되고 있는 것이다. 이와 같은 추세에 따라 관심을 가지고 정보처리조직에 대한 교육을 실시하고 있다. 따라서 도서관자동화논의가 한창 진행되고 있음에 보조를 맞추는 뜻에서 본 전자정보처리조식개론을 게재하는 바입니다. 그래서 본서는 위에 지적한 사항을 유념하여 전체구성을 10개 Chapter로 엮었다.Chapter 1과 Chapter2는 컴퓨터의 개요와 Computer에서의 자료의 표현방법을, Chapter3 부터 Chapter5까지는 기억장치와 중앙처리장치를 비롯하여 입출력장치를 ,Chapter6부터는 각 프로그래밍 언어의 특성과 오퍼레이팅 시스템 및 기타 사항 등으로 되어있다.
본 연구에서는 기설구조물에 대한 손상도 추정기법과 내진능력평가 방법에 대하여 연구하였다. 구조물의 손상도를 추정하는 방법으로는 소수의 계측 데이터를 이용한 모드섭동법(inverse modal perturbation)을 이용하였다. 구조물의 손상은 강성행렬의 감소로 표현하여, 각 요소행렬에 대한 손상을 손상지수를 사용하여 나타내었다. 구조적 손상과 이에 기인한 고유진동 특성의 변화량과의 관계를 섭동방정식으로부터 구한 후, 이로부터 손상지수와 고유진동 특성의 변화량과의 관계를 유동하였다. 따라서 손상 전과 후에서 구조물의 고유진동수와 모드형상을 측정하여 섭동식의 해를 구함으로써 구조물의 강성행렬의 감소로 나타나는 구조물의 손상도를 추정하게 된다. 손상도 추정에 의해 평가된 강성의 변화량에 기인한 손상 후의 기설구조물의 지진응답, 내진능력과 지진손상도의 평가를 손상전과 비교하였다. 내진능력은 구조부재에서 회전연성도 능력의 경험식을 이용하여 평가하였고, 지진손상도의 평가는 가장 많이 사용되는 방법인 Park & Ang 방법을 사용하였다. 예제해석은 다른 지진하중을 받는 2층과 8층의 예제구조물에 대해서 수행하였다.
The purpose of this study is to know about history and significance of Kosode elementally. Kosode the original form of Kimono, and it was dressed by the upper class in the Heian Period$(794\~857)$. Everyone could wear Kosode after the Onin's wa
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2003.06a
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pp.74-77
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2003
본 논문에서는 자연스러운 온라인 필기체 문자 인식을 위하여 획 기반 HMM(Substroke HMM)을 기반으로 한 인식 방법을 채택하고, 획 분류의 정확도 향상을 위한 전처리 과정에 대해 재샘플링 간격 조정을 통한 획 분류실험을 통해 인식률 제고에 관한 실험을 수행하였다 필기체 문자인식을 위한 방법으로 한 문자 전체를 HMM으로 구성하는 Whole-character HMM과 자소단위를 HMM으로 구성하는 character HMM을 주로 이용하였으나, 이러한 방법은 문자의 수에 비례하여 비교적 큰 메모리 용량과 계산량이 요구되는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위한 획 기반 HMM은 문자를 획 단위로 분류한 후 이를 HMM 모델로 구성하므로 소수의 획 기반 HMM 모델만으로 문자를 모두 표현할 수 있는 장점을 가지고 있어, 인식률의 큰 저하 없이 계산량 및 메모리 용량을 크게 줄일 수 있다. PDA상에서 수집한 완성형 한글 데이터베이스를 사용하여 획 분류 실험을 수행한 결과 평활화와 7/100 길이의 재샘플링을 수행한 경우 평활화 과정을 추가하지 않은 기존의 재샘플링 5/100 길이의 경우에 비해 정확도가 평균 3.7% 향상을 나타내었으며, 특히 첨가 에러율이 감소함을 확인할 수 있다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.180-185
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2002
본 논문에서는 키워드를 입력해 검색된 영상들을 유사한 특징을 갖는 소수의 그룹으로 그룹핑하고 각 그룹을 대표하는 대표영상을 추출하여 우선적으로 사용자에게 보여주고 필요에 따라 나머지 영상들을 단계적으로 서비스할 수 있는 방안을 제시한다. 영상 그룹핑을 위한 각 영상의 특징은 영상에 포함된 중심 객체를 사용하여 추출한다. 이를 위해 검색 키워드는 객체와 연관성이 있는 단어로 제한하여 영상을 검색하며 검색된 영상으로부터 중심 객체를 추출할 수 있는 객체 추출 방법을 활용하였다. 각 영상으로부터 추출된 중심 객체에 대한 특징 벡터는 칼라 분포를 이용한다. 영상 그룹핑은 칼라분포로 표현되는 특징공간에서의 밀집도를 조사하여 높은 밀도로 모여있는 영역별로 추출하여 동일한 그룹으로 분류하였다. 대표 영상은 분류된 그룹에서 가장 밀집도가 높은 영상으로 선택된다. 한편, 얼굴이 포함된 영상은 사전에 따로 분류하고 얼굴 크기 및 얼굴 수에 따라 영상을 그룹핑하여 각 그룹에 대한 대표 영상을 선정한다. 본 연구에서 제안한 방법은 사용자에게 모든 검색 결과를 일괄적으로 보여주는 것에 비해 보다 빠른 시간 내에 사용자가 원하는 영상을 편리하면서도 효과적으로 확인할 수 있는 방법을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.22-23
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2018
본 논문에서는 그래프 간 정합을 이용한 포인트 클라우드 시퀀스 압축 기법을 제안한다. 우선, 그래프를 활용하여 포인트 클라우드 시퀀스의 시변하는 기하학적 구조를 표현하고, 그래프로부터 웨이블릿 변환을 사용하여 추출한 특징 벡터를 매칭하는 방법으로 인접 프레임 간 움직임 예측을 수행한다. 그리고 움직임 예측을 통해 얻은 움직임 벡터 중 정합 점수가 높은 소수의 움직임 벡터를 보간하여 프레임 전체의 움직임 필드를 얻는다. 최종적으로 움직임 정보를 활용하여 얻은 예측 프레임과 타겟 프레임의 차이를 선택적 엔트로피 부호화 방식으로 코딩하여 포인트 클라우드 시퀀스 압축을 수행한다. 실험 결과 제안하는 기법이 3D 포인트 클라우드 시퀀스를 효과적으로 압축함을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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