Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.26
no.3
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pp.85-94
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1989
This paper proposes a method to recognize vowels and consonants in a handwritten Hangul text, in which the sizes of chracters and the spaces between characters are not uniform. In this method, all characters in the thinned image of a handwritten Hangul text are transformed into strokes, and the attributes which represent the relations between strokes are extracted from these strokes, and the attributes which represent the relations between strokes are extracted from these strokes. The vowels and consonants are recognized by applying attributed grammars to the strokes and attributes.
한국을 비롯한 동양 금석학 정보 인식의 중요한 매체인 탁본을 디지털 영상데이터로 변환하여 영상 특성을 분석하고 수학적 모델을 구현한다. 이를 위해 역사적으로 유명한 대표적 탁본을 포함한 50여개의 탁본영상 샘플을 작위로 선택하였고, 샘플영상 속에 내재되어 있는 영역특성을 중심으로 통계분석을 시도하였다. 탁본 원영상은 흑백의 두 영역으로 분할되는 완벽한 이진영상인데 반하여, 관측영상은 탁본뜨기 수작업과정을 거치면서 영역간 색도의 혼재와 얼룩무늬와 문양이 전체 영상에 분포한다. 본래의 두 영역은 정보영역과 바탕영역으로 구분되나 이들 얼룩무늬들은 또 다른 영역들로 치부되어 주로 바탕영역에 산발적으로 분포되어 영상인식을 저해하는 요인으로 작용한다. 관측영상 속에 내재되어 있는 영역 본래의 특성과 본뜨기 수작업 과정에서 새로 생성되는 영역들 사이의 기하학적 차이를 통계적으로 분류 처리함으로 관측 탁본영상의 영역 특성의 추이를 추론할 수 있다. 분석 결과, 탁본영상은 영역간 극단적인 확률적 차이를 보였으며, 이 양극성은 곧 탁본 원영상의 속성이 수작업과 관측이라는 훼손 과정을 거치면서도 보존됨을 의미한다. 이를 근거로 영역 특성과 훼손 과정을 수학적으로 모델링하였고 정보영역 추출의 일차적 개연성을 제시하였다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.3
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pp.287-293
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2012
This paper presents an efficient image registration method by measuring the similarity, which is based on multi-dimensional intensity fluctuation. Multi-dimensional intensity which considers 4 directions of the image, is applied to reflect more properties in similarity decision. And an intensity fluctuation is also applied to measure comprehensively the similarity by considering a change in brightness between the adjacent pixels of image. The normalized cross-correlation(NCC) is calculated by considering an intensity fluctuation to each of 4 directions. The 5 correlation coefficients based on the NCC have been used to measure the registration, which are total NCC, the arithmetical mean and a simple product on the correlation coefficient of each direction and on the normalized correlation coefficient by the maximum NCC, respectively. The proposed method has been applied to the problem for registrating the 22 face images of 243*243 pixels and the 9 person images of 500*500 pixels, respectively. The experimental results show that the proposed method has a superior registration performance that appears the image properties well. Especially, the arithmetical mean on the correlation coefficient of each direction is the best registration measure.
Wee Seong Seung;Jung Nam Su;Lee Won Suk;Shin Yong Tae
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.2
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pp.77-82
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2023
The Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs established the FarmMap, an digital map of agricultural land. In this study, using deep learning, we suggest the application of farm map reading to farmland such as paddy fields, fields, ginseng, fruit trees, facilities, and uncultivated land. The farm map is used as spatial information for planting status and drone operation by digitizing agricultural land in the real world using aerial and satellite images. A reading manual has been prepared and updated every year by demarcating the boundaries of agricultural land and reading the attributes. Human reading of agricultural land differs depending on reading ability and experience, and reading errors are difficult to verify in reality because of budget limitations. The farmmap has location information and class information of the corresponding object in the image of 5 types of farmland properties, so the suitable AI technique was tested with ResNet50, an instance segmentation model. The results of attribute reading of agricultural land using deep learning and attribute reading by humans were compared. If technology is developed by focusing on attribute reading that shows different results in the future, it is expected that it will play a big role in reducing attribute errors and improving the accuracy of digital map of agricultural land.
본 논문에서는 DCT를 기반으로 영상의 지역적인 특성에 따라 워터마크를 삽입하는 위치와 워터마크의 크기를 조절하며 영상에 워터마크를 삽입하는 기법을 소개하고자 한다. 영상의 속성에 따라 워터마크의 크기를 조정할 수 있는 JND(Just Noticeable Difference)와 워터마크가 삽입될 위치를 정하는 기준이 되는 Variance를 사용함으로써 워터마크를 영상에 삽입하였을 때, 원래 영상의 질(Qualtiy)을 저하시키지 않고도 영상변형에 강인하도록 한다. 또한, 전체 영상의 JND특성을 함께 고려해 줌으로써 영상에 삽입할 수 있는 워터마크의 크기를 지역적인 영상의 JND를 통해서 구해진 한계치보다 크게 조정하여 워터마크의 강인성을 증가시킨다. 실험 결과에 의하면 본 알고리즘은 워터마크가 삽입된 영상을 필터링(blurring, sharpening) 처리하거나 압축, 또는 노이즈를 첨가하는 등의 영상변형을 가안 후에도 워터마크를 검출함으로써 영상변형에 강인한 알고리즘을 확인할 수 있다.
This paper aims to study on attribute of interaction between user from cultural capital perspective of Bourdieu who expanded the concept of capital and presented class production and reproduction through 'World of Warcraft' play and analysis. The results of this study is that First, game ability showed properties of cultural capital that embodied, objectified, institutionalized. Second, the types of interaction by difference of cultural capital appeared that lurking, reciprocity, exclusion. This study identified game ability have attributes of cultural capital and that Due to the nature of the interaction for 'Disticion', individual actions are related to the process of accumulating power and contribute to class reproduction.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.5
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pp.504-511
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2014
This paper presents a hybrid recognition method, which is based on the nonlinear histogram equalization and the multidimensional intensity variation of an images. The nonlinear histogram equalization based on a adaptively modified function is applied to improve the quality by adjusting the brightness of the image. The multidimensional intensity variation by considering the a extent of 4-step changes in brightness between the adjacent pixels is also applied to reflect accurately the attributes of image. The statistical correlation that is measured by the normalized cross-correlation(NCC) coefficient, is applied to comprehensively measure the similarity between the images. The NCC is considered by the intensity variation of each 2-direction(x-axis and y-axis) image. The proposed method has been applied to the problem for recognizing the 50-face images of 40*40 pixels. The experimental results show that the proposed method has a superior recognition performances to the method without performing the histogram equalization, or the linear histogram equalization, respectively.
The video content platform, which is a social media, is used as a means of producing various contents with high immersion, ease of use, and low production conditions. However, existing social media-related studies were insufficient to examine differences in existing information attributes despite the differences in platform types. Therefore, this study intends to examine the relationship between existing media and social media information attributes. The research model was analyzed by surveying 213 video content users. As a result of the research model analysis, information playability, information timeliness, and information provider reliability had a significant effect on information usefulness. However, information vividness, information accuracy, information neutrality, and professionalism of information providers did not have a significant effect. Through this study, the difference between video content and existing media or social media was found, and it was found that a reliable information provider should provide pleasant content at the right time. In addition, through the understanding of the information processing process of video content, which is a key player in the growth of social media, we believe that it will be very helpful in producing quality content.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09b
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pp.177-180
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2003
텔레비젼 카메라, 비디콘 카메라(vidicon camera), 디지털 검지기, 스캐너 등 물리적 장치로 획득한 영상은 주위의 밝기로 인하여 어두운 영상을 얻거나 영상장치의 물리적 속성과 영상 전송에 기인하여 영상은 열악한 대비를 가질 수 있다. 본 논문에서는 획득한 저대비 영상을 대비 향상시켜주는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 K-means 알고리듬을 사용하여 교차점을 자동으로 선정하는 방법을 사용한다. 이 최적의 교차점을 선정하는 과정은 획득한 영상을 물체와 배경으로 분리하는 두 개의 클래스 문제로 보고 K-means 알고리듬을 적용하였다. 구한 교차점을 사용하여 영상을 양분하여 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 퍼지성 지수(index of fuzziness)를 사용하여 향상의 정도를 측정하였다. 제안된 기법을 저대비 영상에 적용하였으며 그 결과를 히스토그램 평활화 기법의 결과와 비교하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.644-647
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2010
본 논문에서는 영역분할을 이용한 3D입체영상의 밝기 보정방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 좌우 3D입체영상 중 우 영상을 이진화를 통한 영역분할을 하고 크기가 작은 영역들은 제거한다. 영역단위의 매칭을 할 때 영역경계에서 발생하는 불연속성을 제거하기 위해서 모폴로지 필터로 영역경계지역(contour region)을 일정부분 제거한다. 우 영상의 각 영역들에 대해 대응되는 좌 영상내의 영역을 상관계수(correlation coefficient)를 이용한 정합을 통해 추출한다. 좌우 영상의 영역 간 히스토그램 명세화를 수행함으로써 우 영상의 밝기 보정을 한다. 실험에서 좌 영상으로부터 블록단위 움직임보상으로 우 영상을 생성했을 때 제안한 방법이 블록평균 정합오차가 가장 작은 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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