• Title/Summary/Keyword: 원검출

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Video Abstracting Using Scene Change Detection and Clustering (장면전환 검출과 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출)

  • 신성윤;강일고;이양원
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.583-587
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    • 2002
  • 비디오를 시청하기 위하여 원하는 비디오를 선택하고자 할 때 사용자들은 비디오의 전반적인 내용을 알 수 있는 방법이 많지 않다. 따라서 비디오 시청을 원하는 사용자들에게 비디오의 전반적인 개요를 보여주어 선택 할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 전환 검출 방법과 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 $\times$2 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 히스토그램의 차이값을 측정과 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다.

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Identification of noise source by multi-dimensional spectral analysis (다차원스펙트럼해석을 이용한 소음원의 검출)

  • 오재응;김광식
    • Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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    • v.5 no.4
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    • pp.1-9
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    • 1983
  • 최근 각종 분야에서 환경보전이 문제화되고 있으며 소음제어문제에 많은 관심을 불러일으키고 있다. 이러한 소음문제를 해결하기 위해서는 소음을 발생하는 기계 혹은 장치에 대책을 세우고, 소음을 억제하는 것이 무엇보다도 가장 이상적이라고 할 수 있다. 일반적으로 각종 플랜트, 선박, 차량기기 등은 많은 소음원을 가지고 있으며 소음문제는 먼저 문제가 되는 곳에 대책을 세워 발생원의 검출, 즉 각 발생원으로부터 기여량을 파악하는데 있다. 각 발생원의 기여량을 정확하게 파악할 수 있다면 적절하고 경제적인 대책을 수립하는데 도움이 된다. 장래에는 소음 발생원의 검출은 시행 착오적인 수법에 의해 행하여졌지만 최근 수년간에 있어서 전자계산기에 의한 시계열 데이터처리기술의 진보에 따라서 복잡한 소음예측정데이터에 포함되어 있는 정보를 추출하여 이용할 수 있도록 되었다. 본 해설에서는 복잡한 소음원해석에 다차원스펙트럼해석을 이용한 기여량추정법을 실제로 소음문제에 적용할 수 있는 기본적이고 구체적인 컴퓨터그포그 램작성요령에 대해서 시술하고자 한다.

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A Study on Temporal Variances in Frames for Video Copy Detection based on Video Tomography (프레임들의 변화 정도에 따른 비디오 단면도 기반의 복제 비디오 검출 성능 연구)

  • Kim, Semin;Min, Hyun-Seok;Lee, Seung Ho;Ro, Yong Man
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2012.04a
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    • pp.410-413
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    • 2012
  • 최근 많은 복제된 비디오들이 YouTube 등과 같은 비디오 포탈을 통해 유포되고 있다. 이는 명백한 저작권 위반과 서버 및 네트워크 과부화를 가져오기 때문에 복제된 비디 오를 검출하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 이 중에서 비디오 단면도를 활용하여 시 간적인 변화를 특징으로 추출하는 방법들이 연구되었다. 그러나 현재 비디오의 프레임 간에 변화(차이) 정도가 복제 비디오 검출에 어느 정도 영향을 주는지에 대한 연구가 부족하다. 본 논문에서는 시간적 변화 크기에 따른 복제 비디오 검출 성능이 어떻게 변화하는지에 대한 연구를 TRECVID 2009 비디오를 기반으로 실험을 진행하였다. 본 논문의 실험에서는 프레임 간의 시간적 변화가 클수록 판별의 정확성도 향상되는 것을 알 수 있었다.

Toothpick-Aided Detection of Sclerotinia homoeocarpa in the Turfgrass Leaf Canopy, Thatch, and Soil in Relation to Dollar Spot Infection Centers (이쑤시개를 이용한 잔디층, 대취층, 및 토양층에서 동전마름병 전염원의 검출)

  • Lee, Jung Han;Min, Gyu Young;Shim, Gyu Yul;Kim, Dong Soo;Sang, Hyunkyu;Jung, Geunhwa;Kwak, Youn-Sig
    • Weed & Turfgrass Science
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    • v.4 no.4
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    • pp.376-382
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    • 2015
  • Dollar spot, caused by Sclerotinia homoeocarpa, is the major disease in cool-season turfgrasses. Understanding the distribution of this pathogen in soil and thatch is important to developing disease control strategies. In this study, toothpicks were used to detect S. homoeocarpa in the turfgrass canopy, thatch, and soil at different distances from dollar spot infection centers. The effect of penetrant and contact fungicide applications with different water volumes on distribution of S. homoeocarpa was also investigated. S. homoeocarpa was detected in 100% of samples taken from the leaf canopy, 83.3% in thatch area, and 0% in the soil from within the infection center. S. homoeocarpa was isolated in 100% of samples taken from the edge of the infection center, but was only detected in 13% of the samples taken at 1.5 cm away from the infection center edge. S. homoeocarpa was isolated at a higher frequency in the propiconazole treated plots than those treated with chlorothalonil and was not detected in leaf canopy samples when either fungicides was applied with 6.78 L of water. In conclusion, the toothpick-aided detection technique has improved our understanding of S. homoeocarpa epidemiology and could be used as a diagnostic tool to detect for fungicide resistance on golf courses.

A Method of the Arc Detection using IR Camera (적외선 카메라를 이용한 아크 검출 기법)

  • Park, Geon-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2016.01a
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    • pp.321-322
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    • 2016
  • 본 논문에서는 수배전반에서 부하 설비 또는 외부의 영향을 확인할 수 있는 장치 및 보호설비가 설치되어 있으나 자체 사고를 신속히 검출하고 판단할 수 있는 기술의 확보를 위하여 해상도가 낮은 저가의 열화상 센서에 고속 DSP(Digital Signal Process)를 사용하여 영상 처리 기법인 이차원 보간법 기술을 이용하여 아크플래시에 의해 발생되는 열 특성을 검출하고 검출된 데이터를 전송하여 전기화재사고를 미연에 방지할 수 있는 장치 개발을 위한 기초 특성 연구를 수행하였다.

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Application of Multi-Dimensional Spectral Analysis for Noise Source Identification on Gasoline Engine (가솔린 엔진의 소음원 검출에 대한 다차원 스펙트럼 해석의 응용)

  • 오재응;서상현
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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    • v.10 no.4
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    • pp.442-449
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    • 1986
  • 본 연구에서는 소음원 및 진동원을 규명하기 위하여 사용되어 온 종래의 주파 수응답함수(Frequency Response Function`FRF)법과 소음원 및 진동원 간에 강한 상관 관계가 존재한 경우에 사용되는 기여도함수(coherence function)법을 이용한 다차원 스텍트럼해석(Multi-Dimensional Spectral Analysis`MDSA)법에 의하여 가속도응답 및 방사음과의 기여관계를 규명하였다.

Analysis of Contamination of Bacteria from Raw Materials, Utensils and Workers' Hands to Prepared Foods in Foodservice Operations (원재료, 조리기구와 조리원 손에 의한 급식소 조리음식의 미생물오염 실태 분석)

  • Bae, Hyun-Joo
    • Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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    • v.35 no.5
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    • pp.655-660
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    • 2006
  • The purpose of this study was to analyze the microbiological hazards of prepared foods, raw materials, utensils and workers' hands and to evaluate cross-contamination of bacteria in foodservice establishments. Aerobic plate counts, coliforms, E. coli, E. coli O157:H7, Salmonella spp., Staphylococcus aureus and Listeria monocytogenes were tested. According to the microbiological evaluation, there were many cases of contamination of bacteria. Staphylococcus aureus was detected in chicken stew (Korean type), Japchae, Bibimbap and Kongnamul-muchim at the A foodservice establishment and Jwieochae-jorim at the B foodservice establishment. E. coli was detected in Ojingeochae-muchim at the C foodservice establishment. E. coli O157:H7, Salmonella spp. and Listeria monocytogenes were not detected in any of the tested samples. Critically, microbiological contamination of raw materials, utensils and workers' hands could result in contamination of prepared foods, thus, attention needs to be given to sanitation of raw materials, workers' hands and utensils to reduce or eliminate contamination of bacteria.

A Novel Circle Detection Algorithm for Iris Segmentation (홍채 영역 분할을 위한 새로운 원 검출 알고리즘)

  • Yoon, Woong-Bae;Kim, Tae-Yun;Oh, Ji-Eun;Kim, Kwang Gi
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.16 no.12
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    • pp.1385-1392
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    • 2013
  • There is a variety of researches about recognition system using biometric data these days. In this study, we propose a new algorithm, uses simultaneous equation that made of the edge of objects, to segment an iris region without threshold values from an anterior eye image. The algorithm attempts to find a center area through calculated outskirts information of an iris, and decides the area where the most points are accumulated. To verify the proposed algorithm, we conducted comparative experiments to Hough transform and Daugman's method, based on 50 images anterior eye images. It was found that proposed algorithm is 5 and 75 times faster than on each algorithm, and showed high accuracy of detecting a center point (95.36%) more than Hough transform (92.43%). In foreseeable future, this study is expected to useful application in diverse department of human's life, such as, identification system using an iris, diagnosis a disease using an anterior image.

Development of simultaneous detection method for living modified cotton varieties MON757, MON88702, COT67B, and GHB811 (유전자변형 면화 MON757, MON88702, COT67B, GHB811의 동시검출법 개발)

  • Il Ryong Kim;Min-A Seol;A-Mi Yoon;Jung Ro Lee;Wonkyun Choi
    • Korean Journal of Environmental Biology
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    • v.39 no.4
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    • pp.415-422
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    • 2021
  • Cotton is an important fiber crop, and its seeds are used as feed for dairy cattle. Crop biotechnology has been used to improve agronomic traits and quality in the agricultural industry. The frequent unintentional release of LM cotton into the environment in South Korea is attributed to the increased application of living modified (LM) cotton in food, feed, and processing industries. To identify and monitor the LM cotton, a method for detecting the approved LM cotton in South Korea is required. In this study, we developed a method for the simultaneous detection of four LM cotton varieties, MON757, MON88702, COT67B, and GHB811. The genetic information of each LM event was obtained from the European Commission-Joint Research Centre and Animal and Plant Quarantine Agency. We designed event-specific primers to develop a multiplex PCR method for LM cotton and confirmed the specific amplification. Using specificity assay, random reference material(RM) mixture analysis and limit of detection(LOD), we verified the accuracy and specificity of the multiplex PCR method. Our results demonstrate that the method enabled the detection of each event and validation of the specificity using other LM RMs. The efficiency of multiplex PCR was further verified using a random RM mixture. Based on the LOD, the method identified 25 ng of template DNA in a single reaction. In summary, we developed a multiplex PCR method for simultaneous detection of four LM cotton varieties, for possible application in LM volunteer analysis.

An Enhanced Method for Detecting Iris from Smartphone Images in Real-Time (스마트폰 영상에서의 개선된 실시간 눈동자 검출 방법)

  • Kim, Seong-Hoon;Han, Gi-Tae
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.2 no.9
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    • pp.643-650
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    • 2013
  • In this paper, we propose a novel method for enhancing the detection speed and rate by reducing the computation in Hough Circle Transform on real-time iris detection of smartphone camera image. First of all, we find a face and eyes from input image to detect iris and normalize the iris region into fixed size to prevent variation of size for iris region according to distance from camera lens. Moreover, we carry out histogram equalization to get regular image in bright and dark illumination from smartphone and calculate minimal iris range that contains iris with the distance between corner of the left eye and corner of the right eye on the image. Subsequently, we can minimize the computation of iris detection by applying Hough Circle Transform on the range including the iris only. The experiment is carried out in two case with bright and dark illumination. Our proposed method represents that detection speed is 40% faster and detection rate is 14% better than existing methods.