• 제목/요약/키워드: 이웃해 생성 방법

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이동객체궤적에 대한 효율적인 최근접 이웃 검색 (Efficient Nearest Neighbor Search on Moving Object Trajectories)

  • 김규재;박영희;조우현
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.418-421
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    • 2014
  • 스마트폰과 같은 이동 통신 매체의 발달과 LTE, NFC, RFID 등 무선통신의 발달로 실시간으로 이동 객체의 위치데이터를 수집하여 활용하는 위치 기반의 서비스들이 다방면의 개발에 이용되고 있다. 이에 따라 대용량의 이동객체 위치 데이터들을 효율적으로 저장하는 방법과 여러 질의를 좀 더 빠르게 처리할 수 있는 방법들에 대한 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 Douglas-Peucker 알고리즘을 응용하여 대용량의 이동객체궤적 데이터를 단순화하여 색인 구조를 생성하고 이 색인 구조를 이용하여 최근접 이웃 검색 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법으로 대용량의 데이터가 더 적은 양의 데이터로 단순화 되고 얼마나 더 효율적으로 질의를 처리하는지 실험을 통하여 확인하였다.

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지역적 k값을 사용한 k-Nearest Neighbor Classifier (k-Nearest Neighbor Classifier using Local Values of k)

  • 이상훈;오경환
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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    • pp.193-195
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    • 2003
  • 본 논문에서는 k-Nearest Neighbor(k-NN) 알고리즘을 최적화하기 위해 지역적으로 다른 k(고려할 neighbor의 개수)를 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 인스턴스 공간(instance space)에서 노이즈(noise)의 분포가 지역적(local)으로 다를 경우, 각 지점에서 고려해야 할 최적의 이웃 인스턴스(neighbor)의 수는 해당 지점에서의 국부적인 노이즈 분포에 따라 다르다. 그러나 기존의 방법은 전체 인스턴스 공간에 대해 동일한 k를 사용하기 때문에 이러한 인스턴스 공간의 지역적인 특성을 고려하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 지역적으로 분포가 다른 노이즈 문제를 해결하기 위해 인스턴스 공간을 여러 개의 부분으로 나누고, 각 부분에 최적화된 k의 값을 사용하여 kNN을 수행하는 새로운 방법인 Local-k Nearest Neighbor 알고리즘(LkNN Algorithm)을 제안한다. LkNN을 통해 생성된 k의 집합은 인스턴스 공간의 각 부분을 대표하는 값으로, 해당 지역의 인스턴스가 고려해야 할 이웃(neighbor)의 수를 결정지어준다. 제안한 알고리즘에 적합한 데이터의 도메인(domain)과 그것의 향상된 성능은 UCI ML Data Repository 데이터를 사용한 실험을 통해 검증하였다.

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Modified Sequential Algorithmic Schema를 이용한 디지털 사진의 효율적인 분류 (Modified Sequential Algorithm schema for Efficient Digital Image retrieval)

  • 이상린
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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    • pp.237-240
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    • 2007
  • 이 논문에서는 수정된 Sequential Algorithmic Schema를 이용해서 여러 장소를 이동하면서 찍은 디지털 이미지를 효율적으로 분류할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이웃 패턴들과 특징 정보의 연속성, 유사성을 가지며 들어오는 입력 패턴에 대해 기존의 모든 군집과 유사도를 비교하는 방법이 아니라 이전 군집의 정보와 유사도를 비교하여 군집에 포함시키거나 동적으로 군집을 생성하는 효율적인 군집화 방법이다. 제안한 방법은 실험을 통해서 기존의 군집화 기법에 성능 및 속도의 효율성을 증명하였다.

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2D 삼각화를 통한 3D 점집합으로부터의 메쉬 생성 (3D Mesh Creation using 2D Triangulation of 3D Point Clouds)

  • 최지훈;윤종현;박종승
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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    • pp.202-205
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    • 2007
  • 본 논문에서는 3D 점집합으로부터 3D 메쉬를 생성하는 효율적인 기법을 소개한다. 대표적인 3D 삼각화 방법으로 3D Delaunay 삼각화 기법이 있으나 물체의 표면만을 고려한 메쉬 생성을 위한 방법으로 비효율적인 측면이 있다. 본 논문에서는 적은 계산량으로 물체의 표면 메쉬를 생성하는 기법을 소개한다. 물체의 각 영역을 분할하고 각 영역에 대해서 2D Delaunay 삼각화를 적용하여 3D 메쉬 구조를 얻는다. 3차원 점 집합에 대해 OBB를 계산하고 이를 기준으로 점집합을 다양한 각도에서 자르고 각 부분 점집합에 대해서 2D Delaunay 삼각화를 실시한다. 절단하는 각도의 간격이나 폭은 원래의 3D 점집합에서의 가장 가까운 이웃점들까지의 평균 거리를 이용하여 결정하도록 하였다. 후처리 과정으로 삼각 분할과정에서 잘못된 에지의 연결을 제거함으로써 객체의 삼각 분할 결과를 향상시킨다. 제안된 메쉬 생성 기법은 다양한 영상 기반 모델링 응용에서 효과적으로 적용될 수 있다.

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내용 기반의 정렬을 통한 HDR 동영상 생성 방법 (HDR Video Reconstruction via Content-based Alignment Network)

  • 정혜수;조남익
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.141-144
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    • 2022
  • 최근 인터넷을 통한 동영상 제공 서비스가 확대됨에 따라 높은 품질의 온라인 컨텐츠에 대한 수요가 급증하고 있다. 그런데 넓은 동적 범위를 표현할 수 있는 High Dynamic Range (HDR) 컨텐츠의 공급은 수요를 따라가지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 밝기가 다른 프레임들로 구성된 Low Dynamic Range (LDR) 동영상을 이용해 HDR 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 우선, 프레임들 간에 움직임이 존재하기 때문에 정렬 과정을 통해 이웃 프레임들을 중심 프레임에 맞추어 정렬한다. 이때 내용 (content) 기반으로 정렬을 해 정확도를 높이고, 원래 크기의 입력을 그대로 이용하는 모듈을 함께 사용하여 세부 정보도 잘 살려준다. 그리고 나서 잘 정렬된 다중 프레임들을 합쳐서 하나의 HDR 프레임을 생성한다. 실험을 통해 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

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온라인 필기체 수식 인식에서 순차적인 구조 분석 (Sequential Structure Analysis in On-line Handwritten Formulas Recognition)

  • 이도화;정선화;김수형
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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    • pp.485-487
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    • 1999
  • 본 논문에서는 온라인 필기체 수식 인식을 위한 순차적인 구조 분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 캐블릿상에서 필기된 수식에 대한 심볼 인식 결과와 각 심볼의 Bounding Box이 좌표를 입력받아서 필기 순서를 기반으로 순차적으로 수식의 구조를 해석한다. 그래프 내의 이웃하는 두 노드 사이의 관계를 결정하기 위해서 심볼의 사용에 관한 표기 정보와 6단계 관계 결정 규칙을 사용하여 노드들 사이에 생성될 수 있는 에지의 수를 최소화하고 BackTracking을 피했다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 100개의 테스트 샘플에 대해 구조 분석 실험을 수행하였다.

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정확한 깊이지도 생성을 위한 가이드 필터기반 비용 최적화 방법 (Guide Filter based Cost Optimization Method for Accurate Depth Map Generation)

  • 문지훈;호요성
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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    • pp.1-4
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    • 2016
  • 효율적으로 깊이지도를 획득하기 위해 다양한 방법의 지역 기반스테레오 매칭 방법이 사용된다. 일반적인 지역기반 스테레오 매칭에 사용되는 비용값 계산 방법을 통해 깊이지도를 생성하게 되면 객체의 경계 영역이 무너지거나, 유사한 텍스쳐 정보가 연속적으로 나타나는 영역에서 부정확한 깊이값을 얻는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 깊이지도의 정확성을 높이기 위해 2가지 단계를 거쳐 최종 깊이지도를 생성한다. 처음으로, 일반적으로 사용하는 지역기반 스테레오 매칭 비용 함수와 입력 영상의 기울기를 고려한 초기 비용값을 가이드 필터를 이용하여 최적의 비용값을 찾아 초기 변위지도를 생성한다. 스테레오매칭을 수행할 경우, 시점의 차이로 인해 보이지 않는 영역에서 정확한 변위값을 찾지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 좌영상과 우영상을 기반으로 획득한 변위지도를 사용하여 교차검사를 함으로써 폐색영역을 찾아낸다. 폐색 영역을 이웃한 화소의 값을 사용하여 채울 경우 실선과 같은 오류가 결과 영상에 나타나게 된다. 이러한 오류 영역을 제거하기 위해 마지막으로 가중치를 적용한 중간값 필터를 적용한다. 실험 결과 제안한 방법을 사용하여 획득한 깊이지도가 기존의 방법보다 정확한 깊이값을 얻는 것을 확인할 수 있었다.

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Low-textured 영역에 강인한 세그먼트 기반의 다시점 스테레오 (A Segment-based Multiview Stereo Robust to the Existence of Low-textured Region)

  • 박해솔;이경무;이상욱
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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    • pp.415-416
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    • 2010
  • 이 논문에서 우리는 텍스쳐 정보가 적은 영역이 존재하는 입력 영상들에 대해서도 안정적인 복원을 도출하는 새로운 다시 점 스테레오 방법을 제시한다. 제안된 방법에서는 입력 영상들을 인접한 픽셀간의 색 유사성을 이용하여 세그먼테이션한 후, 세그먼트 단위로 다시점 스테레오를 수행한다. 특히 그 과정에서 한 영상 내의 이웃한 세그먼트들의 깊이 값 유사성, 그리고 서로 다른 시점에서 상응하는 세그먼트 간의 깊이 값 일관성을 가정하여, 텍스쳐 정보가 적은 영역에 대해서도 안정적으로 3D 점들을 생성해준다. 생성된 3D 점들은 그래프 컷 기반의 복원 알고리즘을 통해 일관된 3D 표면으로 복원 되었고, 복원 결과는 제안된 방법이 실제로 기존의 다른 다시점 스테레오에 비해 보다 안정적으로 깊이 정보를 추출할 수 있음을 보여준다. 결과적으로 제안된 방법은 보다 일반적이고 실생활에 가까운 입력 영상들에 대해서도 3D 복원을 수행할 수 있는 방향을 제시한다.

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LIDAR 데이터를 이용한 DEM 생성 기법에 관한 연구 (A Study on the technique of DEM Generation from LiDAR Data)

  • 이정호;유기윤
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국공간정보시스템학회 2004년도 국내 LBS 기술개발 및 표준화 동향세미나
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    • pp.125-131
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    • 2004
  • LiDAR 데이터의 필터링은 원 데이터로부터 건물, 수목 등과 같은 비지면점을 제거하는 과정이며, 이러한 필터링을 통해 DEM을 생성할 수 있다. 대표적인 필터링 방법들로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, local maxima 필터 등이 있으며 이러한 기존의 기법들의 단점을 보완하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 필터링 기법들은 필터의 크기(윈도우의 크기)와 같은 인자를 대상 지역에 적합하게 사용자가 직접 설정해주어야 한다. 더욱이 복잡한 지형, 지물이 존재하는 지역에 적용하기 위해서는 인자를 변형시켜줘야 하며 특히, 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 적용하기 위해서는 가변적인 크기의 필터가 필요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 필터의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행할 수 있는 연산기법을 제안하였다. 본 연구에서는 수목이나 자동차 등과 같은 작은 개체의 제거를 위해 고정된 작은 크기의 윈도우를 가지는 모폴로지 필터를 우선 적용한다. 그 후 건물과 같은 큰 개체의 포인트는 이웃 포인트와의 고도차이를 이용하여 인식하고 이웃에 위치하는 지면 포인트로 대체하며, 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영 되도록 한다. 또한 상, 하, 좌, 우 네 방향에 대하여 라인별로 독립된 연산을 수행한 후에 이들을 비교함으로써 오차를 보정한다.

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이동객체궤적에 대한 효율적인 최근접이웃검색 (Efficient Nearest Neighbor Search on Moving Object Trajectories)

  • 김규재;박영희;조우현
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권12호
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    • pp.2919-2925
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    • 2014
  • 스마트폰과 같은 이동 통신 매체의 발달과 LTE, NFC, RFID 등 무선통신의 발달로 실시간으로 이동 객체의 위치데이터를 수집하여 활용하는 위치 기반의 서비스들이 다방면의 개발에 이용되고 있다. 이에 따라 대용량의 이동객체 위치 데이터들을 효율적으로 저장하는 방법과 여러 질의를 좀 더 빠르게 처리할 수 있는 방법들에 대한 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 Douglas-Peucker 알고리즘을 응용하여 대용량의 이동객체궤적 데이터를 단순화하여 색인구조를 생성하고 이 색인 구조를 이용하여 최근접이웃검색 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법으로 대용량의 데이터가 더 적은 양의 데이터로 단순화 되고 얼마나 더 효율적으로 질의를 처리하는지 실험을 통하여 확인하였다.