• Title/Summary/Keyword: 토요

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Enhanced Binarization Method using Fuzzy Membership Function (퍼지 소속 함수를 이용한 개선된 이진화 방법)

  • 박경태;홍창수;김정원;전봉기;김광백
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.162-165
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    • 2004
  • 대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉 히스토그램을 보일 때는 최적의 임계치를 한기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 자기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 본 논문에서는 RGB 컬러 모형의 각 색상에 대하여 퍼지 소속 함수를 적용하고, 그 결과를 이용해 배경에 비해 가독성이 높은 특징들을 배경과 분리하는 방법을 제시한다. 제안된 이진화 방법은 RGB의 각 색상에 퍼지 소속 함수를 적용하여 얻은 값들을 이용해 이진화한다. 기존의 임계치를 이용한 이진화 방법에 비해 잡음 영역을 상당히 제거 할 수 있으며, 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인하였다.

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Legal System and Regulation Analysis by S/W Development Security (승강기 내에서 폭행의 추출)

  • Shin, Seong-Yoon;Jin, Dong-Soo;Shin, Kwong-Seong;Lee, Hyun-Chang
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2014.10a
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    • pp.205-207
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    • 2014
  • This paper uses $Color-x^2$ histogram that is composed of merits of color histogram and ones of histogram, in order to efficiently extract violent scenes in elevator. Also, we use a threshold so as to find out key frame, by use of existing $Color-x^2$ histogram. To increase the probability that discerns whether a real violent scene or not, we take advantage of statistical judgments with 20 sample visual images.

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A Study on the Prediction of Settlement Horizontally Divided Soft Ground (수평 분할된 연약 점성토 지반 침하 예측에 관한 연구)

  • Ryu, Jaeha;Kim, Minsoo;Kim, Yeonjoong;Jung, Chankee
    • Journal of the Korean GEO-environmental Society
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    • v.22 no.8
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    • pp.13-19
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    • 2021
  • In the case of construction on soft ground - such as national expressways sponsored by Social Overhead Capital (SOC) - many problems occur due to excessive settlement: therefore, an accurate settlement prediction has a major impact on the selection of improvement methods, project budget and construction period. Most of the settlement prediction methods currently used in projects apply Terzaghi's Theory of One-Dimensional Consolidation which assumes the uniformity of the depth of the soft ground. However, the results of soft ground settlement predictions vary when the target layer is divided into multiple horizontal layers. This study analyzed the change in the consolidation settlement behavior according to the horizontal division of soft ground as well as with different loading height.

A parametric bootstrap test for comparing differentially private histograms (모수적 부트스트랩을 이용한 차등정보보호 히스토그램의 동질성 검정)

  • Son, Juhee;Park, Min-Jeong;Jung, Sungkyu
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.35 no.1
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    • pp.1-17
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    • 2022
  • We propose a test of consistency for two differentially private histograms using parametric bootstrap. The test can be applied when the original raw histograms are not available but only the differentially private histograms and the privacy level α are available. We also extend the test for the case where the privacy levels are different for different histograms. The resident population data of Korea and U.S in year 2020 are used to demonstrate the efficacy of the proposed test procedure. The proposed test controls the type I error rate at the nominal level and has a high power, while a conventional test procedure fails. While the differential privacy framework formally controls the risk of privacy leakage, the utility of such framework is questionable. This work also suggests that the power of a carefully designed test may be a viable measure of utility.

Video Abstracting Using Clustering (클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출)

  • 임정훈;국나영;곽순영;강일고;이양원
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.11b
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    • pp.73-76
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    • 2002
  • 비디오 시청을 원하는 사용자들은 비디오의 전반적인 개요를 짧은 시간에 시청하여 보고싶은 비디오를 쉽게 선택하기를 바란다. 본 논문에서는 전환 검출 방법과 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 χ2 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 히스토그램의 차이값을 측정과 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다.

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Class Schema for Prototyping of Object Models (객체 모델이 프로토타이핑을 위한 클래스 스키마)

  • 강미영;조영석
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.118-123
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    • 1998
  • 정형방법들은 명세와 설계 문제들에서 모호성, 불완전성, 그리고 불일치성을 보다 쉽게 발견하고 수정하기 위해 사용된다. Z 저형 명세 언어를 객체 지향 패러다임으로 기술하기 위하여, 클래스 기술에 대한 명확한 정의가 필요하다. 그리고 이를 증명할 수 있는 프로토타입이 필수적이다. Z 스키마의 숨김 연산자와 그의 확장인 논리 한정 연산자와 투사 연산자를 이용하여 클래스의 원리를 가지는 클래스 스키마를 유도하여 정의한다. 유도된 클래스 스키마가 상속성, 다형성, 캡슐화 등의 객체 지향 원리를 가지는가에 대한 증명하기 위한 프로토타입을 설계한다.

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character segmentation using histogram (히스토그램을 이용한 문자 영역 추출)

  • Kim, Jieum;Jung, Woo Young
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2012.10a
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    • pp.173-174
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    • 2012
  • 문자 영역의 추출은 명함 등 문서의 정형화된 문자 인식, 비전 기반 감시 시스템에서의 간판, 부호 등의 자연영상에서의 문자 인식 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 우리가 관심을 갖는 문자는 간판이나 이름표 등 다른 이에게 정보를 전달해주는 기능을 하는 것으로 그 전배경의 구분이 명확하다. 이러한 특징은 히스토그램의 변화와 관련이 되어 있으며 본 논문에서는 그 변화를 분석함으로써 문자 영역 추출 방법을 제안한다.

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Image Calibration Algorithm Based on Histogram (히스토그램에 기반한 영상의 캘리브레이션 알고리즘)

  • 구한서;전병문;정창성
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.417-419
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    • 1998
  • 캘리브레이션이란 회전요소, 이동요소, 크기요소 값을 이용하여 한 영상을 변형시킴으로서 두 영상간의 부분적으로 동일한 영역이 오버랩 되도록 하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 두 영상의 캘리브레이션을 위한 하나의 방법으로서 히스토그램을 작성하고, 이를 토대로 설정된 임의의 그레이 레벨에 해당하는 화소들은 seed로 하여 영역확장을 수행한 후, 대응하는 영역사이에 매칭을 행함으로서 회전요소 값, 이동요소 값, 크기요소 값을 구한다. 또한 실험을 텅해 얻은 각 요소값과 실제값을 비교함으로서 본 알고리즘의 성능을 분석한다.

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Algorithm for Object Tracking Using Histogram Projection from Moving Camera (히스토그램 프로젝션을 이용한 이동 카메라로부터의 물체 추적 알고리즘)

  • 설성욱;이희봉;남기곤;이철헌
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2001.06a
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    • pp.245-248
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    • 2001
  • 본 논문은 히스토그램 백 프로젝션, 히스토그램 인터 섹션 그리고 XY-프로젝션을 이용하여 물체를 분할하고 정합하여 물체 추적 시스템에 적용하고자 한다. 물체 추적 시스템에서 실시간 처리를 위하여 물체정합 모델은 계산량이 적고, 물체의 변화에도 일관성이 있어야 한다. 본 논문에서 제안한 물체정합 모델은 이러한 물체 추적 시스템에 적합하다. 본 논문에서는 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 물체를 정합하는 것을 보였으며, 물체를 큰 오차 없이 추적함을 보였다.

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Content Based Image Retrieval using Color and Edge (칼라와 에지 정보를 이용한 영상 검색)

  • 심성오;최태선
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2002.06d
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    • pp.223-226
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    • 2002
  • 영상 검색을 위한 기존의 칼라 히스토그램 방법은 영상의 형상 정보를 포함하고 있지 않다. 본 논문에서는 로컬 형상 정보인 에지 정보에 칼라 정보를 접목시켰다. 각각의 세 종류의 에지(수평 에지, 수직 에지, 비 방향성 에지) 주위의 픽셀들에 대한 칼라 분포를 구한 후 그 각각의 칼라 분포를 기초로 구한 두 영상간의 거리 정보를 이용하여 영상들간의 유사도를 구했다. 따라서 본 논문에서 제안한 유사도는 한 종류의 에지 타입 (비 방향성 에지)을 이용한 방법에 비해 매칭 오류를 줄일 수 있었다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 칼라 히스토그램과 에지 히스토그램을 이용한 방법에 비해 향상된 성능을 보였다.

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