• Title/Summary/Keyword: 점진적 추출

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Combining direction and distance ioperations for querying incrementally close objects (공간 데이터베이스에서 방향과 거리 관계가 혼합된 질의어로부터 점진적으로 가까운 객체 추출에 대한 연구)

  • 권준희;윤종필
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10a
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    • pp.317-319
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    • 1999
  • 공간 데이터베이스에서 공간 데이터간의 근접성을 알아보아야 할 필요가 많이 발생한다. 이를 위해, 본 연구에서는 방향 관계와 거리 관계가 혼합된 형태의 질의에서 공간적으로 가까운 객체를 순서적으로 추출해내는 방법을 제안한다. 점진적 거리 조인 알고리즘을 근간으로 섹터 기반 모델을 적용하여 객체들을 순서적으로 추출할 수 있도록 한다. 섹터의 분류와 섹터들간 정렬 순서에 따라 추출된 값을 필요에 따라 제한조건의 조절이 가능하다는 장점이 있다. 또한, 점진적 거리조인 알고리즘에 있어서의 데이터 크기에 따른 성능 저하 문제도 어느 정도 해결할 수 있음을 기술하고 있다.

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A Research on dissolve detection in MPEG video streams using coded block pattern (MPEG 동영상에서 부호화된 블록의 개수를 이용한 점진적 장면 전환 영역 검출)

  • 남승필;오화종;최병욱
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2000.09a
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    • pp.733-736
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    • 2000
  • 멀티미디어 데이터베이스에서 장면전환 영역을 검출하는 것은 검색과 색인을 위해서 필수적이다. 동영상에서 장면전환 영역은 단순한 장면전환과 점진적인 장면전환으로 나눌 수 있다. 단순한 장면전환은 다음 장면과 구별이 쉬우나, 점진적인 장면전환은 그 구별이 쉽지 않다. 본 논문에서는 압축된 동영상에서 점진적인 장면전환 영역을 검출하는 효과적인 방법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 MPEG-1으로 압축된 동영상에서 DC계수를 추출하고, 부호화된 휘도 블럭의 개수를 추출하여 점진적 장면전환 영역을 검출한다. 제안된 알고리즘의 성능은 장면이 점진적으로 바뀌는 영역을 찾아내는 정확도를 기반으로 분석하였다.

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Efficient Management of Moving Object Trajectories in the Stream Environment (스트림 환경에서 이동객체 궤적의 효율적 관리)

  • Lee, Won-Cheol;Moon, Yang-Sae;Rhee, Sang-Min
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.34 no.4
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    • pp.343-356
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    • 2007
  • Due to advances in position monitoring technologies such as global positioning systems and sensor networks, recent position information of moving objects has the form of streaming data which are updated continuously and rapidly. In this paper we propose an efficient trajectory maintenance method that stores the streaming position data of moving objects in the limited size of storage space and estimates past positions based on the stored data. For this, we first propose a new concept of incremental extraction of position information. The incremental extraction means that, whenever a new position is added into the system, we incrementally re-compute the new version of past position data maintained in the system using the current version of past position data and the newly added position. Next, based on the incremental extraction, we present an overall framework that stores position information and estimates past positions in the stream environment. We then propose two polynomial-based methods, line-based and curve-based methods, as the method of estimating the past positions on the framework. We also propose three incremental extraction methods: equi-width, slope-based, and recent-emphasis extraction methods. Experimental results show that the proposed incremental extraction provides the relatively high accuracy (error rate is less than 3%) even though we maintain only a little portion (only 0.1%) of past position information. In particular, the curve-based incremental extraction provides very low error rate of 1.5% even storing 0.1% of total position data. These results indicate that our incremental extraction methods provide an efficient framework for storing the position information of moving objects and estimating the past positions in the stream environment.

Feature Extraction on High Dimensional Data Using Incremental PCA (점진적인 주성분분석기법을 이용한 고차원 자료의 특징 추출)

  • Kim Byung-Joo
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.8 no.7
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    • pp.1475-1479
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    • 2004
  • High dimensional data requires efficient feature extraction techliques. Though PCA(Principal Component Analysis) is a famous feature extraction method it requires huge memory space and computational cost is high. In this paper we use incremental PCA for feature extraction on high dimensional data. Through experiment we show that proposed method is superior to APEX model.

Effective Procedures of DEM Generation from National Digital Topographic Maps (국가 수치지형도를 이용한 DEM 생성)

  • 황철수
    • Journal of the Korean Geographical Society
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    • v.34 no.3
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    • pp.319-336
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    • 1999
  • 본 연구는 우리나라의 수치지형도에서 수치고도모형(DEM)을 개발하고자 할 때 고려해야 할 요인들을 분석하였다. 특히 DEM의 정확도에 결정적으로 영향을 미치는 내삽법의 과정을 지형적 유형(평지.계곡.산지)과 공간적 표본추출법(체계적추출법.군집형무작위추출법.복합점진적표본추출법)에 따라 구분하여 살펴 보았다. RMSE의 측정을 통해 크리깅 내삽법이 지형의 기복에 산관없이 정확도를 유지함녀서 DEM을 생성할 수 있는 방법으로 평가되었다. 그리고 표본추출법에 따라 공간적 표본 밀도를 달리한 낮은 표본을 대상으로 한 경우에 비해 낮게 나타났다. 또한 본 연구에서 제안한 복합 점진적 표본추출법을 적용한 DEM의 정확도는 다른 표본추출법을 적용한 경우보다 그 정확도가 향상됨을 확인하였고, 반면에 계산상의 효율성이 다른 방법에 비해 떨어지는 단점을 보였다.

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Incremental Enrichment of Ontologies through Feature-based Pattern Variations (자질별 관계 패턴의 다변화를 통한 온톨로지 확장)

  • Lee, Sheen-Mok;Chang, Du-Seong;Shin, Ji-Ae
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.15B no.4
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    • pp.365-374
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    • 2008
  • In this paper, we propose a model to enrich an ontology by incrementally extending the relations through variations of patterns. In order to generalize initial patterns, combinations of features are considered as candidate patterns. The candidate patterns are used to extract relations from Wikipedia, which are sorted out according to reliability based on corpus frequency. Selected patterns then are used to extract relations, while extracted relations are again used to extend the patterns of the relation. Through making variations of patterns in incremental enrichment process, the range of pattern selection is broaden and refined, which can increase coverage and accuracy of relations extracted. In the experiments with single-feature based pattern models, we observe that the features of lexical, headword, and hypernym provide reliable information, while POS and syntactic features provide general information that is useful for enrichment of relations. Based on observations on the feature types that are appropriate for each syntactic unit type, we propose a pattern model based on the composition of features as our ongoing work.

An Incremental data mining based on Active system (능동 기반의 점진적 데이터 마이닝)

  • 연영광;신예호;류근호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10a
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    • pp.54-56
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    • 2000
  • 데이터 마이닝 작업에서 사용되는 데이터의 크기는 그 특성상 대규모를 이루고 있다. 이러한 대규모의 데이터로부터 규칙을 추출하는 작업은 많은 배용이 소모된다. 또한 급변하는 데이터는 이미 발견된 마이닝 패턴에 대하여 현저한 패턴은 약한 패턴으로, 반면 약한 패턴은 현저한 패턴으로 변화시키는 요인이 되고 있다. 이러한 동적 환경에서는 기존의 데이터베이스 특정시간의 스냅 샷 형태의 데이터를 이용하였던 마이닝 방법으로는 적당하지 못하다. 따라서 이 논문에서는 동적인 환경에서 적용할 수 있는 점진적 마이닝 방법을 제시하고, 점진적 마이닝 작업이 효과적으로 수행 가능한 능동시스템 모델을 제시한다.

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Gradual Scene Change Detection in a Compressed Video Sequence (압축 비디오 영상에서의 점진적인 장면전환 검출)

  • 윤석중;지은석;고성제
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 1998.06a
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    • pp.135-138
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    • 1998
  • 본 논문에서는 비디오 장면 전환 효과 중 디졸브(dissolve)와 카메라 동작에 의한 팬(pan), 줌(zoom)에 의한 점진적인 장면 전환 구간을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 디졸브 검출의 처리 속도 향상을 위하여 MPEG 표준에 따라 압축된 영상을 최소한의 복원과정을 거쳐서 얻은 DC 영상을 사용하였다. 디졸브 특성의 효과적 추출을 위하여 공간적 영역 분할을 하였고, 각 영역별 평균값을 제곱하여 이에 대한 프레임별 평균을 전환구간의 특징 요소로 이용하였다. 추출된 요소들을 이용하여 정확한 디졸브 구간의 검출을 위하여 비중첩 윈도우 비교 방식을 사용하였다. 또한 효과적인 카메라 동작 검출을 위해 배경화면을 대표할 수 있는 지역 매크로 블록의 움직임 벡터를 추출하였다. 이를 이용하여 카메라 동작에 의한 효과를 검출하였다.

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The construction of stream-recognition DEM using voronoi diagram in GIS environment (GIS 기반에서 Voronoi Diagram을 이용한 하천인식 DEM 생성에 관한 연구)

  • 이근상;전형섭;임승현;조기성
    • Spatial Information Research
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    • v.10 no.3
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    • pp.439-453
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    • 2002
  • Researches using DEM are actively progressed in field of water resource, and especially the extraction of watershed and stream based on topographic and hydrologic analysis, is widely used in GIS analysis recently. However, because it is extracted that watershed which is type of sliver polygon and stream which is type of straight line in low topographic region, they're not efficient for application. This study determined buffer zone from stream and tried smooth elevation change to buffer zone in order to efficiently extract abnormal watershed and stream being occurred in low topographic region. Especially, we applied equal-distance assignment model using Voronoi Diagram to determine smooth elevation change. Also, we extracted watershed and stream using stream recognition DEM and origional DEM, and evaluated the efficiency of research through comparing the shape of watershed and stream in low topographic region.

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Incremental Watermarking using Complex Wavelet Transform (콤플렉스 웨이블릿 변환을 이용한 점진적 워터마킹)

  • Lee Na-Young;Kim Won;Kim Kwan-Jung;Kim Gye-Young
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.4 no.3
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    • pp.39-46
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    • 2003
  • Generally, the existing watermarking techniques for copyright protection of a digital image are fragile in geometric distortion and all watermark extractions need the same time regardless of degree of distortion. In this paper, we propose the incremental watermarking technique that used a Complex Wavelet Transform(CWT) in order to solve these problems. The proposed incremental watermarking technique embeds a watermark in a phase component after a CWT with an original image, and a watermark is extracted from an watermarked image by stages. A watermark owner can insist on copyright of an image after comparing a correlation between the extracted watermark and the original watermark if it is larger than the threshold. Also, the incremental watermark extraction determines the extraction time of a watermark by the level of distortion. The proposed technique through performance evaluation displayed that it was robust in geometric distortion than the existing watermarking technique.

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