• 제목/요약/키워드: 속도 결정 알고리즘

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Mean-Shift의 색 수렴성과 모양 기반의 재조정을 이용한 실시간 머리 추적 알고리즘 (A Real-Time Head Tracking Algorithm Using Mean-Shift Color Convergence and Shape Based Refinement)

  • 정동길;강동구;양유경;나종범
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제42권6호
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    • pp.1-8
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    • 2005
  • 이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.

충돌 정보와 m-bit인식을 이용한 적응형 RFID 충돌 방지 기법 (Adaptive RFID anti-collision scheme using collision information and m-bit identification)

  • 이제율;신종민;양동민
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.1-10
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    • 2013
  • RFID(Radio Frequency Identification)시스템은 하나의 RFDI리더, 다수의 RFID태그 장치들로 이루어진 비접촉방식의 근거리 무선 인식 기술이다. RFID태그는 자체적인 연산 수행이 가능한 능동형 태그와 이에 비해 성능은 떨어지지만 저렴한 가격으로 물류 유통에 적합한 수동형 태그로 나눌 수 있다. 데이터 처리 장치는 리더와 연결되어 리더가 전송받은 정보를 처리한다. RFID 시스템은 무선주파수를 이용해 다수의 태그를 빠른 시간에 인식할 수 있다. RFID시스템은 유통, 물류, 운송, 물품관리, 출입 통제, 금융 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 RFID시스템을 더욱 확산시키기 위해서는 가격, 크기, 전력소모, 보안 등 해결할 문제가 많다. 그 문제들 중에서 본 논문에서는 다수의 수동형 태그를 인식할 때 발생하는 충돌 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. RFID 시스템에서 다수의 태그를 인식하기 위한 충돌 방지 기법에는 확률적인 방식과 결정적인 방식 그리고 이를 혼합한 하이브리드 방식이 있다. 본 논문에서는 우선 기존에 있던 확률적 방식의 충돌방지기법인 알로하 기반 프로토콜과 결정적 방식의 충돌방지기법인 트리 기반 프로토콜에 대해 소개한다. 알로하 기반 프로토콜은 시간을 슬롯 단위로 나누고 태그들이 각자 임의로 슬롯을 선택하여 자신의 ID를 전송하는 방식이다. 하지만 알로하 기반 프로토콜은 태그가 슬롯을 선택하는 것이 확률적이기 때문에 모든 태그를 인식하는 것을 보장하지 못한다. 반면, 트리 기반의 프로토콜은 리더의 전송 범위 내에 있는 모든 태그를 인식하는 것을 보장한다. 트리 기반의 프로토콜은 리더가 태그에게 질의 하면 태그가 리더에게 응답하는 방식으로 태그를 인식한다. 리더가 질의 할 때, 두 개 이상의 태그가 응답 한다면 충돌이라고 한다. 충돌이 발생하면 리더는 새로운 질의를 만들어 태그에게 전송한다. 즉, 충돌이 자주 발생하면 새로운 질의를 자주 생성해야하기 때문에 속도가 저하된다. 그렇기 때문에 다수의 태그를 빠르게 인식하기 위해서는 충돌을 줄일 수 있는 효율적인 알고리즘이 필요하다. 모든 RFID태그는 96비트의 EPC(Electronic Product Code)의 태그ID를 가진다. 이렇게 제작된 다수의 태그들은 회사 또는 제조업체에 따라 동일한 프리픽스를 가진 유사한 태그ID를 가지게 된다. 이 경우 쿼리 트리 프로토콜을 이용하여 다수의 태그를 인식 하는 경우 충돌이 자주 일어나게 된다. 그 결과 질의-응답 수는 증가하고 유휴 노드가 발생하여 식별 효율 및 속도에 큰 영향을 미치게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 충돌 트리 프로토콜과 M-ary 쿼리 트리 프로토콜이 제안되었다. 하지만 충돌 트리 프로토콜은 쿼리 트리 프로토콜과 마찬가지로 한번에 1비트씩 밖에 인식을 못한다는 단점이 있다. 그리고 유사한 태그ID들이 다수 존재할 경우, M-ary 쿼리 트리 프로토콜을 이용해 인식 하면, 불필요한 질의-응답이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 M-ary 쿼리 트리 프로토콜의 매핑 함수를 이용한 m-비트 인식, 맨체스터 코딩을 이용한 태그 ID의 충돌정보, M-ary 쿼리 트리의 깊이를 하나 감소시킬 수 있는 예측 기법을 이용하여 성능을 향상시킨 적응형 M-ary 쿼리트리 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 트리기반의 프로토콜과 제안하는 기법을 동일한 조건으로 실험하여 비교 분석 하였다. 그 결과 제안하는 기법은 식별시간, 식별효율 등에서 다른 기법들보다 성능이 우수하다.

하이브리드 비디오 코팅에 의한 디지털 홀로그램 압축기술 (Digital Hologram Compression Technique By Hybrid Video Coding)

  • 서영호;최현준;강훈종;이승현;김동욱
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제42권5호
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    • pp.29-40
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    • 2005
  • 디지털 홀로그램의 저변이 확대됨에 따라서 3차원 영상의 구성을 위한 스테레오 영상의 압축기술에 대한 국제적인 표준이 3DAV라는 형태로 진행되는 것과 같이 디지털 홀로그램의 압축 기술에 대한 논의도 활발히 이루어질 것으로 보인다. 3DAV의 경우애도 볼 수 있듯이 기존에 존재하는 여러 가지 기술들을 접목하거나 변형한 형태, 혹은 그들의 혼합된 형태로 논의될 가능성이 크다. 또한 디지털 홀로그램의 압축을 위한 전용 시스템을 구성하는 기존의 기술을 배제하고 개발하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 다양한 영상압축 기술들과 디지털 홀로그램과의 상관관계에 대한 방향을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 기존의 비디오 및 영상압축 도구들을 이용하여 디지털 홀로그램을 효율적으로 부호화하는 기술을 제안하고자 한다. Fringe 패턴의 형태로 표현되는 디지털 홀로그램의 생성 원리를 이용하여 비디오 데이터로 가공한 후에 부호화하는 방식을 이용한다. 여기에는 생성된 디지털 홀로그램을 부호화하기 위해 적절한 형태로 변형하는 전처리 과정, 객체 영상의 모든 정보를 포함하는 공간적인 분할, 디지털 홀로그램의 생성원리와 부합되는 주파수 변환기술, 비디오 데이터로 구성하기 위한 스캔방법, 부호화를 위한 주파수 계수의 분류, 그리고 하이브리드 형태의 압축기술 등이 고려되어 하나의 알고리즘을 구성한다. 압축을 위한 부호화 도구에는 정지영상 압축을 위한 JPEG2000을 비롯하여 동영상 압축을 위한 MPEG-2, MPEG-4, 및 H.264와 같은 국제 표준 압축 알고리즘들과 여러 무손실 압축 기술들이 포함된다. 실험 결과를 살펴보면 제안한 알고리즘은 기존의 기술에 비해서 4배에서 8배 이상의 높은 압축율에서 더 좋은 복원 성능을 보였다. 따라서 제안한 기술은 디지털 홀로그램의 부호화를 위한 좋은 연구 사례가 될 것으로 사료된다. 체중 부하에 의해서 생역학적인 변화를 일으키지 않고 얼마나 유지 할 수 있는지는 보다 장기적인 추시 관찰이 필요할 것으로 사료된다.이 생식소의 에너지 요구에 반응하여 변하는 것으로 추정된다.60일 후 $625{\pm}19.76{\mu}m$로 성장하였고, 생존율은 23%로 가장 높게 나타나 치패사육시 가장 적정한 수온은 $15^{\circ}C$라 판단되었다.다. 시도는 긍정적으로 평가되어야 한다. 그러므로 앞으로는 제품디자인 뿐만이 아닌 다른 다양한 분야들에게로 그 범위가 확대되어 디자인 문화적 정체성을 확립하는 연구가 뒤따라야 할 것이다.. 즉, 제품디자인의 결정요인 분석결과는 QFD의 접근방법에, 제품 디자인 파급효과 분석결과는 컨조인트 분석에 각각 보완적 기여를 할 수 있다. 이와 동시에, 실증적 분석결과는 Ettlie(1997)의 디자인 통합(DI) 이론에 대한 실증적 기반을 제공할 수 있다. 마지막으로, 성공적인 디자인 경영(DM)을 위해서는 최고 경영자의 지원뿐만 아니라 부처 간 의사소통의 장애요인을 제거하고 CFT(cross-functional team)를 운영함으로써 동시적 엔지니어링(CE) 및 제품 및 공정 디자인의 개발이 제품 개발의 속도를 가속화하고 디자인 품질을 높이며 시장 성공을 보증할 수 있도록 해야 한다.임과 채팅은 긍정적인 상호관련을 가진 것으로 나타난 반면 전자메일 서비스 이용은 성적 만족과 부정적인 상호관련을 가진 것으로 분석되었다. 이는 대학생들이 지루하게 느끼거나 외로움을 느낄 때 전자메일을 주로 이용하지만 성적 만족을 위해 전자메일을 이용하지 않고 있다는 사실을 보여주는 것이다. (3) 인터넷 이용 이후 다른 미디어와 면대면 커뮤니케이션과의 관계 인터넷을 이용한 후 응답자들의 전통적인 미디어(텔레비전, 라디오, 신문, 잡지, 편지,

지능형 전망모형을 결합한 로보어드바이저 알고리즘 (Robo-Advisor Algorithm with Intelligent View Model)

  • 김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.39-55
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    • 2019
  • 최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

통계적 확률 기반의 효율적인 고속 화면 내 모드 예측 방법 (Efficient High-Speed Intra Mode Prediction based on Statistical Probability)

  • 임웅;남정학;정광수;심동규
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권3호
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    • pp.44-53
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    • 2010
  • H.264/AVC는 공간적 중복성을 제거하기 위하여 9개의 화면 내 예측모드를 사용하도록 설계되었다. 또한, 모드 정보의 전송을 위하여 이웃한 블록의 모드간의 높은 상관도를 사용한다. 모드를 표현할 때, 더 높은 확률을 가진 모드에 더 적은 비트가 할당되며, 이웃한 두 개 블록의 예측모드 간에 최소값을 취하여 예측함으로써 압축된다. 본 논문에서는, 몇 개의 테스트 비디오 시퀀스를 사용하여 왼쪽과 위쪽의 이웃한 두 블록의 모드에 따라서 발생하는 현재 블록의 예측모드에 대한 통계적 확률을 구하였다. 다음으로 왼쪽과 위쪽의 이웃한 두 블록의 예측모드의 모든 조합에 대하여 현재 블록에서 결정될 확률이 가장 높은 5개 모드를 후보 예측모드로 하여 테이블로 구성한다. 이 확률 테이블을 사용하여, 선택된 5개의 후보 모드들만 율-왜곡 최적화를 수행함으로써 부호화 과정을 고속화하고, 각각의 경우에서 가장 높은 발생 확률을 갖는 모드를 most probable mode로 사용하여 모드 정보를 줄임으로써 부호화 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 부호화 성능은 5개 후보 모드의 발생확률의 합이 90%, 85%, 80%이상인 경우에 대하여 JM14.2 대비 각각 1.17%, 1.50%, 1.19% 향상되었으며 부호화 속도는 18.46%, 27.97%, 36.03% 향상되었다.

기계학습 기반 IDS 보안이벤트 분류 모델의 정확도 및 신속도 향상을 위한 실용적 feature 추출 연구 (A Practical Feature Extraction for Improving Accuracy and Speed of IDS Alerts Classification Models Based on Machine Learning)

  • 신익수;송중석;최장원;권태웅
    • 정보보호학회논문지
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    • 제28권2호
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    • pp.385-395
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    • 2018
  • 인터넷의 성장과 함께 각종 취약점을 악용한 사이버 공격들이 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 행위를 탐지하기 위한 방안으로 침입탐지시스템(IDS; Intrusion Detection System)이 널리 사용되고 있지만, IDS에서 발생하는 많은 양의 오탐(정상통신을 공격행위로 잘못 탐지한 보안이벤트)은 여전히 해결되지 않은 문제로 남아있다. IDS 오탐 문제를 해결하기 위한 방법으로 기계학습 알고리즘을 통한 자동분류 연구가 진행되고 있지만 실제 현장 적용을 위해서는 정확도와 데이터 처리속도 향상을 위한 연구가 더 필요하다. 기계학습 기반 분류 모델은 다양한 요인에 의해서 그 성능이 결정된다. 최적의 feature를 선택하는 것은 모델의 분류 성능 및 정확성 향상에 크게 영향을 미치기 때문에 기계학습에서 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 보안이벤트 분류 모델의 성능 향상을 위해 기존 연구에서 제안한 기본 feature에 추가로 10종의 신규 feature를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 10종의 신규 feature는 실제 보안관제센터 전문 인력의 노하우를 기반으로 고안된 것으로, 모델의 분류 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 단일 보안이벤트에서 직접 추출 가능하기 때문에 실시간 모델 구축도 가능하다. 본 논문에서는 실제 네트워크 환경에서 수집된 데이터를 기반으로 제안한 신규 feature들이 분류 모델 성능 향상에 미치는 영향을 검증하였으며, 그 결과, 신규 feature가 모델의 분류 정확도를 향상시키고 오탐지율을 낮춰주는 것을 확인할 수 있었다.

LSTM 모형을 이용한 지하수위 예측 평가 (Evaluating the groundwater prediction using LSTM model)

  • 박창희;정일문
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제53권4호
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    • pp.273-283
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    • 2020
  • 지하수자원의 변동성 및 취약성 평가를 위한 지하수위의 정량적 예측은 매우 중요하다. 이를 위해 다양한 시계열 분석 기법과 머신러닝 기법 등이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 제주도 한경면 지역에 설치된 11개 지하수위 관측정의 일 수위자료를 대상으로 인공신경망 알고리즘의 하나인 Long short term memory (LSTM)에 기반한 예측 모델을 개발하였다. 제주도의 지하수위는 일반적으로 조석에 의한 자기상관성이 높고 강수에 의한 영향이 잘 반영되는 것으로 알려져 있다. 이러한 자료 특성을 고려한 입출력 텐서를 구성하기 위해 각 지하수 관측정의 수위변동 관측 자료와 같은 기간의 강수량 자료를 추가 입력자료로 선택하였다. 4계절을 나타내는 초기 365일 자료를 이용하여 LSTM 모델을 학습시켰으며 나머지 자료를 검증에 활용하여 예측 모델의 적합도를 평가하였다. 모델의 개발은 Python기반 딥러닝 프레임워크인 Keras를 이용하였고, 학습속도를 향상시키고자 NVIDIA CUDA 아키텍처를 도입하였다. LSTM 모델을 이용하여 지하수위 변화를 학습시키고 검증한 결과 결정계수가 평균 0.98로 나타나 개발된 예측모델의 적합성이 매우 높은 것으로 확인되었다.

병렬 분산 컴퓨팅을 이용한 초다광원 3차원 물체의 홀로그램 고속 생성 (Fast Hologram Generating of 3D Object with Super Multi-Light Source using Parallel Distributed Computing)

  • 송중석;김창섭;박종일
    • 방송공학회논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.706-717
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    • 2015
  • 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH: computer-generated hologram) 기법은 일반적인 범용 컴퓨터(PC: personal computer)에서도 홀로그램을 쉽게 생성해주는 기술이다. CGH 알고리즘의 연산량은 생성하려는 홀로그램의 해상도 크기와 3D (three-dimensional) 물체의 광원 개수에 따라 결정되기 때문에, 초다광원 물체나 초고해상도 홀로그램을 생성하기 위해서는 방대한 양의 연산이 요구된다. 따라서 CGH 기법을 실용적으로 사용하기 위해서는 CGH 연산량을 줄이거나, 하드웨어의 연산 속도를 높이는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 병렬 분산 컴퓨팅을 이용하여 초다광원 3차원 물체의 홀로그램을 고속으로 생성할 수 있는 시스템을 제안한다. 기존의 방법들은 주로 단일 PC를 이용하여 고속으로 CGH를 연산하는 방법을 사용했기 때문에 연산 능력을 증가시키는데 한계가 있었던 반면, 본 논문에서 제안하는 방법은 서버 PC가 일반적인 GPU가 장착되어 있는 다수의 클라이언트 PC들의 연산 능력을 효율적으로 사용하여 초다광원 물체에 대해 고속으로 CGH를 연산할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 방법을 사용하면 157,771개의 광원을 갖는 초다광원 3차원 물체에 대해 1,5361,536 해상도를 갖는 홀로그램을 약 121ms로 생성할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 클라이언트 PC의 수를 증가시킬수록 디지털 홀로그램을 생성하는 시간이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.

선택적 주의집중에 의한 문서영상의 효율적인 기울어짐 추정 (Efficient Skew Estimation for Document Images Based on Selective Attention)

  • 곽희규;김수형
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제26권10호
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    • pp.1193-1203
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    • 1999
  • 본 논문에서는 한글과 영문 문서 영상들에 대한 기울어짐 추정(skew estimation) 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 전체 문서 영상에서 텍스트 요소들이 밀집되어 있는 영역을 선별하고, 선별된 영역에 대해 허프 변환을 적용하는 선택적 주의집중(selective attention) 방식을 채택한다. 제안 방법의 기울기 추정 과정은 2단계로 구성되는데, coarse 단계에서는 전체 영상을 몇 개의 영역으로 나누고 동일한 영역에 속하는 데이타들간의 연결 각도를 계산하여 각 영역별 accumulator에 저장한다. accumulator에 저장된 빈도치를 기준으로 $\pm$45$^{\circ}$범위 내에서 최대 $\pm$1$^{\circ}$의 오차를 가진 각 영역별 기울기를 계산한 후, 이들 중 최대 빈도값을 갖는 영역을 선정하고 그 영역의 기울기 각도를 문서 영상의 대략적인 기울기 각도로 결정한다. Refine 단계에서는 coarse 단계에서 선정된 영역에 허프 변환을 적용하여 정확한 기울기를 계산하는데, coarse 단계에서 추정한 기울기의 $\pm$1$^{\circ}$범위 내에서 0.1$^{\circ}$간격으로 측정한다. 이와 같은 선택적 주의집중 방식을 통해 기울기 추정에 소요되는 시간 비용은 최소화하고, 추정의 정확도는 최대화 할 수 있다.제안 방법의 성능 평가를 위한 실험은 다양한 형태의 영문과 한글 문서 영상 2,016개에 적용되었다. 제안 방법의 평균 수행 시간은 Pentium 200MHz PC에서 0.19초이고 평균 오차는 $\pm$0.08$^{\circ}$이다. 또한 기존의 기울기 추정 방법과 제안 방법의 성능을 비교하여 제안 방법의 우수성을 입증하였다.Abstract In this paper we propose a skew estimation algorithm for English and Korean document images. The proposed method adopts a selective attention strategy, in which we choose a region of interest which contains a cluster of text components and then apply a Hough transform to this region. The skew estimation process consists of two steps. In the coarse step, we divide the entire image into several regions, and compute the skew angle of each region by accumulating the slopes of lines connecting any two components in the region. The skew angle is estimated within the range of $\pm$45 degree with a maximum error of $\pm$1 degree. Next we select a region which has the most frequent slope in the accumulators and determine the skew angle of the image roughly as the angle corresponding to the most frequent slope. In the refine step, a Hough transform is applied for the selected region within the range of $\pm$1 degree along the angle computed from the coarse step, with an angular resolution of 0.1 degree. Based on this selective attention strategy, we can minimize the time cost and maximize the accuracy of the skew estimation.We have measured the performance of the proposed method by an experiment with 2,016 images of various English and Korean documents. The average run time is 0.19 second on a Pentium 200MHz PC, and the average error is $\pm$0.08 degree. We also have proven the superiority of our algorithm by comparing the performance with that of other well-known methods in the literature.

실시간 교통정보 제공에 관한 연구 (A Study for Real-Time Information Service)

  • 김수희
    • 대한교통학회:학술대회논문집
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    • 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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    • pp.151-160
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    • 1998
  • 실시간 교통정보 처리과정은 현장설비로부터 수집되는 각종 교통상황자료를 분석/처리하여 소통상황, 주행속도, 통행시간 등의 교통상황을 단기 예측하는 과정으로서 이는 주행안내시스템의 핵심요소기술이다. 주행안내 시스템 개발의 필요성은 선진국을 중심으로 제기되어 왔으며, 주행안내시스템은 각국 정부의 강력한 지원정책을 바탕으로 연구개발 단계를 거쳐 시범운영의 단계에 있다. 국내에서도 교통정체의 해소와 안전주행의 연구개발 단계를 거쳐 시범운영의 단계에 있다. 국내에서도 교통정체의 해소와 안전주행의 여건마련을 위하여 교통정보를·처리·제공하는 기술의 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 국내 기술수준을 보면 전자통신기술을 바탕으로 교통정보의 수집과 제공에 관한 연구는 어느 정도 진행되고 있으나 운전자가 필요로 하는 교통정보의 분석과 처리에 관한 연구는 매우 저조한 실정이다. 본 연구의 목적은 다양한 시스템에서 수집되는 자료를 종합적으로 처리, 저장,관리하고 이의 분석결과를 제공하는 교통정보센터의 프로토타입(Prototype)을 설정하는 것이다. 이러한 목표를 수행하기 위해서 요구되는 교통정보실험실의 기능은 수집된 교통자료의 신뢰성 분석, 교통정보의 종합적인 처리·저장·관리, 그리고 교통정보의 제공은 구분할 수 있다. 따라서, 현재 교통정보실험실에서 운영중인 정보의 형태를 제시하며, 이들 정보의 신뢰성을 실측자료와 비교한 실험적 결과를 예시한다. 또한, 개별 정보이용자에게 실시간 교통정보를 제공하기 위한 통신기술의 검토가 이루어진다. 차내 이용자에게 정보를 실시간으로 제공하기 위해서는 궁극적으로 무선통신기술의 응용이 필요하며, 정보이용자에게 다양한 정보를 제공하기 위해서 인터넷 통신과 연계시키는 것이 합리적으로 판단된다. 결론 부분에서는 교통정보실험실의 기능을 강화시키기 위한 향후의 연구과제를 제시한다.Si결정의 크기를 비교하였을 때 45$\mu\textrm{m}$ 이하의 분말을 섞어 압출하였을 때 가장 작은 초정 Si입자 크기를 얻음 을 볼 수 있었다. 주의 Fairfax County에 소재한 주간 고속도로 66번(I-66)과 인접 교통망의 교통자료를 사용하여 각종 돌발교통 혼잡 상황을 전제로 한 Traffic Simulation과 정보제공시나\리오를 INTEGRATION Model을 이용해 실행하였다. 그 결과 적응형 알고리즘이 개개인의 최단시간 경로를 제공하는 사용자 평형 경로안내전략에 비해 교통혼잡도와 정체시간의 체류정도에 따라 3%에서 10%까지 전체통행시간을 절약할 수 있다는 결론을 얻었다.출발참, 구성대외개방선면축심, 실현국제항선적함접화국내항반적전항, 형성다축심복사식항선망; 가강기장건설, 개피포동제이국제기장건설, 괄응포동개발경제발전적수요. 부화개시일은 각 5월 26일과 5월 22일이었다. 11. 6월 중순에 애벌레를 대상으로 처리한 Phenthoate EC가 96.38%의 방제가로 약효가 가장 우수하였고 3월중순 및 4월중순 월동후 암컷을 대상으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from increase of weight of single cocoon. "Manta"2.5ppm produced 22.2kg of cocoon. It is equal to 9% increase in index, as com

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