Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.727-730
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2004
영상은 복잡한 객체들의 집합으로 이루어져 있기 때문에 영상에 포함된 객체를 분리하는 일은 컴퓨터 비전이나 인식 등 많은 분야에서 중요시 된다. 영상 처리 측면에서 객체를 분할하기 위해서 색상, 모양, 질감, 움직임 등 다양한 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 정확한 색상의 비교를 위해서 CIE 색상 모델을 이용하고 있으며 이것을 기반으로 객체를 추출하고 있다. 그리고 추출된 객체의 해석과 검증을 위해서 모양 기반의 분석법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 Pan/Tilt 카메라의 타겟팅(Targeting)과 포커싱(Focusing)을 위해 영상 내에 포함되어진 객체를 검출하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 객체를 인식하기 위해 CIE 색상 모델을 이용한 색상 매칭 기법을 제안하고 있다. 색상의 분포를 파악하기 위해서 CIE 모델이 생성해내는 Lab 블록을 통계적인 방법으로 분석한다. 그리고 분석된 결과는 CIE 블록 매칭(Bock Matching) 기법의 기준이 되며 이것을 이용해서 후보 객체 영역(Candidate Object Area)을 추출하게 된다. 추출된 후보 객체 영역을 검증하기 위해서 모멘트를 이용한 모양 기반의 분석을 활용하고 있다.
This study addresses a low-cost lidar sensor-based glass feature extraction method for an accurate map representation using statistical moments, i.e. the mean and variance. Since the low-cost lidar sensor produces range-only data without intensity and multi-echo data, there are some difficulties in detecting glass-like objects. In this study, a principle that an incidence angle of a ray emitted from the lidar with respect to a glass surface is close to zero degrees is concerned for glass detection. Besides, all sensor data are preprocessed and clustered, which is represented using statistical moments as glass feature candidates. Glass features are selected among the candidates according to several conditions based on the principle and geometric relation in the global coordinate system. The accumulated glass features are classified according to the distance, which is lastly represented on the map. Several experiments were conducted in glass environments. The results showed that the proposed method accurately extracted and represented glass windows using proper parameters. The parameters were empirically designed and carefully analyzed. In future work, we will implement and perform the conventional SLAM algorithms combined with our glass feature extraction method in glass environments.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.433-433
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2022
수자원 관리를 위한 설계수문량의 산정은 수문자료의 통계적 특성을 고려한 빈도해석을 통해 이루어지며, 대상 관측지점에 대해 개별적으로 수행되는 지점빈도해석과 수문학적으로 동질하다고 판단되는 지점들의 자료를 동시에 고려하는 지역빈도해석으로 분류된다. 기후변화에 의한 미래 수문량의 변동성을 고려하기 위해 비정상성 빈도해석이 요구되나 짧은 기록을 갖는 수문자료로부터 정확한 변화 추세를 평가하기 어렵다. 이에 따라 지역빈도해석을 통해 자료를 확충함으로써 자료에 대한 신뢰성을 확보하고 지역 전체에 대해 대표성을 갖는 확률수문량을 산정하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석에서 비정상성을 고려하기 위해 단순선형회귀 모형을 통해 시간항에 대한 강수량의 경향성을 탐지하였다. 계층적 Bayesian 모형을 통해 Partial Pooling 기법을 적용함으로써 기존 L-모멘트 방법(complete pooling)에서 고려하지 못하는 개별지역의 강수 특성을 고려하였으며 불확실성을 정량화하였다. 한강 유역 18개 지점의 극치강수량에 대해 비정상성 평가 결과 대부분 지점에서 양의 기울기를 확인하였으며 미래 빈도별 확률강수량의 증가율을 제시한다.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.16
no.1
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pp.36-41
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2013
In this paper time series wave data are simulated using wave spectrum with random phases of the wave signal. The simulated wave signals are used to study the effect of the sampling rate on the ocean wave characteristics. Effect of sampling rate on wave data which include extreme wave such as freak waves are examined and various wave characteristics including abnormality index (AI), kurtosis of wave profile and maximum wave height are examined. Various wave heights are decreased as the sampling rate decreases. The zero-th moment of the wave spectrum does not affect much on the sampling rate but the second moment are greately affected on the sampling rate. The error due to the sampling rate is decreases as the wave period increases. The error in significant wave height based on the wave spectrum $H_s$ is smaller than that on the time domain method $H_{1/3}$. AI index and kurtosis of wave profile do not deviate much from the exact date as long as the sampling rate is greater than 1 Hz. Ocean wave measurement with the sampling frequency higher than 1 Hz will result the error less than 5% in estimating the height of extreme waves.
This paper presents perceptual model with a stochastic multiresolution characteristic that can be applied with watermark embedding in the biorthogonal wavelet domain. The perceptual model with adaptive watermarking algorithm embeds at the texture and edge region for more strongly embedded watermark by the SSQ. The watermark embedding is based on the computation of a NVF that has local image properties. This method uses non- stationary Gaussian and stationary Generalized Gaussian models because watermark has noise properties. The particularities of embedding in the stationary GG model use shape parameter and variance of each subband regions in multiresolution. To estimate the shape parameter, we use a moment matching method. Non-stationary Gaussian model uses the local mean and variance of each subband. The experiment results of simulation were found to be excellent invisibility and robustness. Experiments of such distortion are executed by Stirmark 3.1 benchmark test.
This paper describes automatic methods for detection of kidney and kidney tumor on abdominal CT scans. The abdominal CT images were digitalized using a film digitizer and a gray-level threshold method was used to segment the kidney. Based on texture analysis results, which were perform on sample images of kidney tumors, SEED region of kidney tumor was selected as result of homogeneity test. The average and standard deviation, which are representative statistical moments, were used to as an acceptance criteria for homogeneous test. Region growing method was used to segment the kidney tumor from the center pixel of selected SEED region using a gray-level value as an acceptance criteria for homogeneity test. These method were applied to 113 images of 9 cases, which were scanned by GE Hispeed Advantage CT scanner and digitalized by Lumisvs LS-40 film digitizer. The sensitivity was 85% and there was no false-positive results.
Kim, Tae-Jeong;So, Byung-Jin;Ryou, Min-Suk;Kwon, Hyun-Han
Journal of Korea Water Resources Association
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v.49
no.4
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pp.315-325
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2016
Generally, a natural river discharge is highly regulated by the hydraulic structures, and the regulated flow is substantially different from natural inflow characteristics for the use of water resources planning. The natural inflow data are necessarily required for hydrologic analysis and water resources planning. This study aimed to develop an integrated model for more reliable simulation of daily dam inflow. First, a piecewise Kernel-Pareto distribution was used for rainfall simulation model, which can more effectively reproduce the low order moments (e.g. mean and median) as well as the extremes. Second, a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme was applied for the SAC-SMA rainfall-runoff model that is able to quantitatively assess uncertainties associated with model parameters. It was confirmed that the proposed modeling scheme is capable of reproducing the underlying statistical properties of discharge, and can be further used to provide a set of plausible scenarios for water budget analysis in water resources planning.
In this study, one of the techniques on the extension of low flow series has been developed, in which the daily streamflows were simulated by the Tank model with the input of extended daily rainfall series which were stochastically generated by the Markov chain model. The annual lowest flow serried for each of the given durations were formulated form the simulated daily streamflow sequences. The frequency of the estimated annual lowest flow series was analyzed. The distribution types to be used for the frequency analysis were two-parameter and three-parameter log-normal distribution, two-parameter and three-parameter Gamma distribution, three-parameter log-Gamma distribution, Gumbel distribution, and Weibull distribution, of which parameters were estimated by the moment method and the maximum likelihood method. The goodness-of-fit test for probability distribution is evaluated by the Kolmogorov-Sminrov test. The fitted distribution function for each duration series is applied to frequency analysis for developing duration-low flow-frequency curves at Yongdam Dam station. It was shown that the purposed technique in this study is available to generate the daily streamflow series with fair accuracy and useful to determine the probabilistic low flow in the watersheds having the poor historic records of low flow series.
A structural reliability analysis of fatigue truck model for fatigue failure of highway steel bridges was performed by applying the Miner's fatigue damage rule expressed as a function of various random variables affecting fatigue damage. Among the variables, the statistical parameters for equivalent moment, impact factor, and loadometer were obtained by analyzing recently measured domestic traffic data, whereas the parameters on fatigue strength, girder distribution factor, and headway factor of the measured data available in the literature were used. The effects of various fatigue truck models, fatigue life, ADTT, fatigue detail category, loadometer, and gross vehicle weight of fatigue truck on the reliability index of fatigue damage were analyzed. It is expected that the analytical results presented herein can be used as a basic background material in the calibration of both fatigue design truck and fatigue load factor of LRFD specification.
This study suggested a novel approach of estimating the optimal probability density function (OPDF) of the annual maximum rainfall time series (AMRT) combining the L-moment ratio diagram and the geographical information system. This study also reported several interesting geographical characteristics of the AMRT in Korea. To achieve this purpose, this study determined the OPDF of the AMRT with the duration of 1-, 3-, 6-, 12-, and 24-hours using the method of L-moment ratio diagram for each of the 67 rain gages in Korea. Then, a map with the Thiessen polygons of the 67 rain gages colored differently according the different type of the OPDF, was produced to analyze the spatial trend of the OPDF. In addition, this study produced the color maps which show the fitness of a given probability density function to represent the AMRT. The study found that (1) both L-skewness and L-kurtosis of the AMRT have clear geographical trends, which means that the extreme rainfall events are highly influenced by geography; (2) the impact of the altitude on these two rainfall statistics is greater for the mountaneous region than for the non-mountaneous region. In the mountaneous region, the areas with higher altitude are more likely to experience the less-frequent and strong rainfall events than the areas with lower altitude; (3) The most representative OPDFs of Korea except for the Southern edge are Generalized Extreme Value distribution and the Generalized Logistic distribution. The AMRT of southern edge of Korea was best represented by the Generalized Pareto distribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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