현재 사회 전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 내용기반 영상검색을 위한 다중 영상특징 추출방법과 특징결합 방법을 제시한다. 우선 전처리 및 캐니 에지 검출법으로 질의영상내 물체영역의 에지를 검출한다. 그 다음에 제안한 볼록 다각형 알고리즘을 통해 분할된 물체영상을 획득한다. 분할된 물체영상은 HSV 공간으로 변환되고 히스토그램 인터섹션 방법으로 유사도가 측정된다. 또한 분할된 물체영상은 웨블릿 변환 영상으로도 변환된다. 이러한 변환후 웨블릿 부밴드의 LL 영역에 제안하는 거리 밴드 평균 오토코릴로그램 알고리즘을 적용하여 오토코릴로그램 유사도를 측정한다. 그리고 GLCM을 이용한 엔트로피와 콘트라스트 유사도는 LH, HL 영역에서 측정된다. 전 과정을 통해 얻은 4개의 다중 영상특징은 수정된 보다 카운트 방법으로 결합되고 최종 유사도가 결정된다. 실험결과 제안한 다중 영상특징을 사용한 검색 방법이 단일 영상특징을 사용하는 검색 방법보다 소환성과 정확성의 성능에 있어 우수함을 보였다. 그리고 NMRR 측정에서도 개선된 성능을 보였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.380-384
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2016
홍수완화의 관점에서 강을 관리하기 위하여 수자원의 이용과 생태계보전, 하천흐름과 형태학적 변화들에 대하여 충분히 이해하고 합리적으로 설명하는 것이 필요하다. 최근에 수변지역에서 발달된 식생은 홍수시에 감속영역과 생물들의 피난처를 제공하는 것 이외에 횡단방향의 혼합작용을 활성화하여 유사와 식물의 씨앗 및 입자성 유기물(POM)을 포착하는 기능을 하고 특히 흐름과 유사이송 및 하도 지형변화에 큰 영향을 주기 때문에 중요하다. 입자성 유기물(POM)은 하천생태계를 지탱하는 에너지원으로서 다양한 형태로 존재하고 미생물의 분해를 받아 무기화된 식생의 번무와 물질순환의 시발점이 되기도 하지만 현재까지 식생영역 내에서 그 공급과정에 관련이 있는 운동기구에 관한 연구는 아직 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 식생영역의 유사퇴적 및 분급작용, 입자성 유기물의 포착을 일으키는 원인과 흐름의 특징 중 식생영역 내에서 흐름방향으로 감속에 주목하여 수리 모형실험을 실시하였고 수변식생에서 부유사와 POM의 퇴적과정에 대하여 검토 및 모델링을 실시하였다. 수리 모형실험 결과 CPOM과 FPOM 모두 유사의 퇴적없이 그 자체로는 퇴적이 되지 않았고 수변식생의 종방향 이송의 경우 식생에 의해 퇴적된 부유사가 사련 형태로 형성이 되어 CPOM이 사련의 배후에서 캡쳐 되었다. 또한 두가지 샘플 움직임의 상호작용은 사련의 파고와 파장의 전파속도를 감소시켰다. 식생지역에서 횡방향 분산의 경우에 대해서는 각각의 유사 크기에 대한 퇴적물의 능선은 식생의 경계를 따라 형성되었고 운동의 범위는 유사 퇴적의 능선에 의해 촉진되어 횡방향으로 확산하며 확장되었다. 이러한 결과를 바탕으로 제한된 경험적인 지식보다 오히려 실험을 통하여 식생을 동반하는 장소에서 유사와 POM의 거동특성 차이 및 간섭작용을 명확히 한 후 현장에서 관측된 현상과 비교 검증이 필요하다고 사료되며 추후에 운동기구를 모델링 및 업그레이드 해 나가는 것이 앞으로의 하천생태계 예측평가에 필요하다고 판단된다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.128-132
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2001
본 논문에서는 객체가 포함되어 있는 칼라 영상들의 집합으로부터 유사한 시각적 특징을 가진 캑체를 공통적으로 포함하는 영상들을 추출하여, 전체 영상들을 소수의 그룹으로 묶을 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 영상에 포함된 객체는 주로 영상의 내부 위치에 나타난다는 사실에 착안하여, 영상의 경계와 접하지 않는 비경계 영역들을 병합하여 객체가 포함된 영역으로 간주한다. 그러나, 병합된 내부 영역에는 객체가 아닌 영역들도 포함하고 있을 수 있으므로, 칼라 히스토그램만을 이용하여 내부 영역에 대한 특징으로 이용한다. 이러한 내부 영역의 칼라 특징들이 분포하는 형상을 분석하여 밀집도가 높은 클러스터를 그룹으로 추출한다. 이때, 밀집도는 일반적으로 사용하는 공간적인 분포 대신에 히스토그램 인터섹션에 의한 유사도를 이용하여 정의한다. 즉, 서로 유사도가 놓은 것들이 집중되어 분포되어 있는 경우에 밀집도가 높은 클러스터로 간주하여 추출하는 방법을 사용한다. 클러스터의 형상 및 개수를 자동적으로 결정할 수 있는 방법도 제안한다. 실험에 의해, 추출한 클러스터의 칼라 영상들이 동일한 객체를 포함하고 있음을 알 수 있었으나, 향후 보다 안정화된 방법의 개발이 필요하다. 아울러, 클러스터별로 객체의 의미를 부여할 수 있는 방법론의 개발도 필요함을 알 수 있었다.
The fractal image compression is based on the self-similarity that some area in an image exhibits a very similar shape with other areas. This compression technique has very long encoding time although it has high compression ratio and fast decompression. To cut-off the encoding time, most researches have restricted the search of domain blocks for a range block. These researches have been mainly focused on the coherence between a domain block and a range block, while they have not utilized the coherence among range blocks well. Therefore, we give an analysis on the coherence among range blocks in order to develope an efficient fractal Image compression algorithm. We analysis the range blocks according to not only measures for defining the range block coherence but also threshold of each measure. If these results are joined in a prior work of other fractal compression algorithms, it will give a great effectiveness in encoding time.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.264-267
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2018
본 연구에서는 API 호출을 은닉할 수 있는 새로운 유형의 유저모드 기반 루트킷으로 Cuckoo Sandbox를 회피하는 기법과 이를 탐지하기 위한 연구를 한다. Cuckoo Sandbox의 행위 분석을 회피하기 위해 잠재적으로 출현 가능한 은닉된 코드 이미지 기반의 신종 루트킷 원리를 연구하고 탐지하기 위한 방안을 함께 연구한다. 네이티브 API 호출 코드 영역을 프로세스 공간에 직접 적재하여 네이티브 API를 호출하는 기법은 Cuckoo Sandbox에서 여전히 잠재적으로 행위 분석 회피가 가능하다. 본 연구에서는 은닉된 외부주소 호출 코드 영역의 탐지를 위해 프로세스의 가상메모리 공간에서 실행 가능한 페이지 영역을 탐색 후 코사인 유사도 분석으로 이미지 탐지 실험을 하였으며, 코드 영역이 맵핑된 정렬 단위의 4가지 실험 조건에서 평균 83.5% 유사도 탐지 결과를 확인하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.160-163
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2002
본 연구는 의료영상 중에 가장 많이 사용하는 의료 영상인 MR영상 중에서 머리 부위의 질병인 뇌종양에 대한 진단을 돕기 위한 연구이다. 뇌 MR영상의 T2강조 영상을 살펴보면, 종양 영역은 명암이 밝게 나타나고 종양 영역의 주변은 어둡게 나타나는 특성을 볼 수 있다. 따라서 제안된 방법은 뇌종양 특성인 명암의 밝기 정보를 기반으로 비정상 영역 내에서 명암 정보가 유사한 영역끼리 그룹화하고 그 중에 가장 밝은 영역을 종양 후보 영역으로 추출한 후 각 후보 영역들 중에서 MBR이 가장 큰 것을 종양으로 검출한다.
Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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2001.05a
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pp.513-514
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2001
지금까지의 연구에서 한국산 넙치 치어에서 분리된 버나바이러스인 NCI strian은 MABV(Marine Birnavirus) 와 혈청학적으로 유사하며 VP2/NS 경계영역의 염기배열에서도 MABV와 매우 높은 homology를 가지고 있음을 밝혔다. 본 연구에서는 남해안 일대의 넙치종묘배양장에서 1999년부터 2000년 사이에 분리된 5개 버나바이러스 strain들의 혈청중화시험과 VP2/NS경계영역의 염기배열을 검색하여 이들 strain들은 서로 유사한 혈청학적, 유전적 성상을 가지는 것을 밝혔다. (중략)
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.2
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pp.143-152
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2012
It is well-known that image matching is necessary for automatic generation of 3D data such as digital surface data from aerial images. Recently developed aerial digital cameras allow to capture multi-strip images with higher overlaps and less occluded areas than conventional analogue cameras and that much of researches on multi-image matching have been performed, particularly effective methods of measuring a similarity among multi-images using point features as well as linear features. This research aims to investigate similarity measuring methods such as SSD and SNCC incorporated into a area based multi-image matching method based on vertical line locus. In doing this, different similarity measuring entities such as grey value, grey value gradient, and average of grey value and its gradient are implemented and analyzed. Further, both dynamic and pre-fixed adaptive-window size are tested and analyzed in their behaviors in measuring similarity among multi-images. The aerial images used in the experiments were taken by a DMC aerial frame camera in three strips. The over-lap and side-lap are about 80% and 60%, respectively. In the experiment, it was found that the SNCC as similarity measuring method, the average of grey value and its gradient as similarity measuring entity, and dynamic adaptive-window size can be best fit to measuring area-based similarity in area based multi-image matching method based on vertical line locus.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.550-552
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2002
본 논문에서는 웨이브렛 변환 영역의 정보를 신경망 학습을 통하여 영상검색에 관한 연구를 제안하였다. 영상검색은 연구가 이루어지고 있지만, 영상의 특징을 정확하게 표현한다는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 영상의 저장 및 검색에 많은 어려움이 있다. 따라서 영상데이터의 효율적인 저장 및 검색을 위해서는 공간 영역보다는 변환 영역에서의 특징추출 방법이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환 후 생성되는 저주파 대역의 영상을 일정한 크기로 ( 2$^n$$\times$2$^n$) 분할한 다음 각 블록의 표준편차를 구하고, 주어진 경계 값을 기준으로 작성된 블록 맵을 유사성의 척도로 이용하여 유사한 영상을 함께 모아 카테고리 분류에 의한 저장을 한다. 또한 질의영상에 대한 블록 맵을 신경망 학습을 통해 해당 카테고리를 찾아 1:1매칭을 통한 검색을 함으로써 검색 시간을 줄이고, 제안된 시스템 효율을 증대 시킬 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.228-231
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2011
최근 표절에 대한 사회적 관심이 꾸준히 높아지고 있는 가운데, 기계적으로 유사한 문서를 탐색하는 방법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 중 생물정보학에서 유전자 서열을 분석하기 위해 사용되는 '지역 정렬(local alignment)' 기법은 문서 간 유사 영역을 탐색하는 데에 유용하다. 한편 한글에는 조사가 존재하는데, 이 때문에 한글 문장은 각 품사의 순서에 큰 영향을 받지 않는다. 이러한 한글의 특성을 이용해 기존 문서의 어순만 바꾼 문장을 생성할 경우, 지역 정렬을 이용한 탐색 방법으로는 이를 찾아내기 힘들다. 본 논문에서는 한글의 특성을 고려하여 어순과 관계없이 해당 영역의 유사성을 찾아내는 새로운 한글 유사 문서 탐색 방법을 제시한다. 이를 위하여, 성분 정렬(composition alignment) 기법을 적용한다. 성분 정렬 기법은 생물학에서 생물의 진화 과정이나 돌연변이 DNA 등 서열의 순서가 일부 뒤바뀌는 것을 허용하면서 유사한 시퀀스를 찾는 기법으로 기존의 방법보다 더욱 유연하고 민감한 방법이라 할 수 있다. 이를 적용하여 한글 문서를 탐색한 결과, 일반적인 문장 및 거의 동일한 문장 간의 유사도 점수는 큰 변화가 없었으나, 어순을 바꾼 문장의 경우 기존의 방법보다 평균 35.34% 가량 민감하게 탐색할 수 있었다. 추후 한글에 대한 초성 추출 및 성분 정렬 방법을 응용하여 다단계 구조의 유사 문서 탐색 방법에 대해 연구할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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