• 제목/요약/키워드: 특징변환

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텍스트 기반 교통사고 특징 추출 및 분류 방법 (Text-based Feature Extraction and Classification Method of Traffic Accidents)

  • 왕지강;성연식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.436-437
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    • 2022
  • 차량에 부착된 블랙박스의 교통사고 동영상은 사고 발생시 사고를 분석하기 위한 핵심 자료로 다양하게 활용되고 있다. 교통사고 동영상을 자동으로 분류할 수 있다면, 해당 동영상의 활용도를 더욱 높일 것으로 판단된다. 본 논문에서는 텍스트 기반 교통사고 특징 추출 및 분류 방법을 제안한다. 교통사고 동영상을 변환한 JSON 파일에서 불변 특징, 정적 특징 그리고 동적 특징을 추출하고 결합하여 합성 특징을 생성한다. 마지막으로 합성 특징을 사용하여 교통사고 동영상을 분류한다.

다시점 영상의 프레임율 변환 방식 분석 (Analysis of Frame Rate Up Conversion for Multi-View System)

  • 양윤모;이도훈;오병태
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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    • pp.334-336
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    • 2015
  • 본 논문은 다시점 영상에서 프레임율 변환 (Frame Rate Up Conversion, FRUC) 기법을 적용하는 방식에 대하여 서술한다. 먼저, 임의의 시점의 영상을 생성하기 위해서 사용되는 중간시점 영상합성 (View Synthesis, VS)기법과 연속되는 영상 사이에 새로운 영상을 만들어내는 프레임율 변환기법에 대하여 간략히 소개한다. 그리고, 기존의 프레임율 변환 방식과 다시점 영상의 특징을 이용한 프레임율 변환 방식을 소개하고 각각의 방식으로 생성한 영상의 화질을 비교한다.

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개체-관계 모델에서 XML Schema로 변환 (A Transformation from Entity-Relationship Model to XML Schema Model)

  • 김창석;김형석;김의정;김대수
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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    • pp.536-542
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    • 2004
  • XML이 웹 상에서 문서 교환의 표준으로 자리잡고 있으며 그 수요가 나날이 증가하고 있다. 그에 따라 XML 데이터나 문서 구조를 모델링하는 XML Schema(W3C XML Schema Spec) 또한 수요가 증가하고 있다. 그러나 XML Schema는 다양한 자료형과 풍부한 표현력을 제공하지만 그 복잡성으로 인해 모델링하기가 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 설계의 기본적인 도구인 개체-관계 모델을 이용하여 Ut Schema를 간단하게 생성하는 방법을 제시한다. 개체-관계 모델과 변환 될 XML Schema의 구조는 서로 일대일로 매핑되지 않아 직접 변환할 수는 없다. 그래서 몇 가지 알고리즘을 이용하여 개체-관계 모델을 계층적 구조모델로 변환을 한다. 이렇게 변환된 계층적 구조 모델을 이용하여 최종적으로 XML Schema를 생성한다. 여기서 제시한 알고리즘의 특징은 XML Schema의 중요한 특성들인 재사용성, 전역 및 로컬 기능 등을 가진 문서를 생성한다는 것이다.

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웨이블릿 변환영역에서 칼라 히스토그램과 에너지 벡터를 이용한 컷 검출 (Cut Detection Using Color Histogram and Energy Vector in Wavelet Transform Domain)

  • 김수정;정성환
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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    • pp.467-469
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    • 2000
  • 본 논문은 웨이블릿 변환영역 하에서 칼라 히스토그램과 에너지 벡터를 이용한 컷검출 방법을 제안한다. 기존의 컷 검출 방법들은 대부분 공간영역과 변환영역 각각에 대한 특징을 이용해 컷을 검출하였다. 그러나 본 논문에서는 웨이블릿 변환영역 하에서도 공간영역 특성을 유지하는 LL밴드 상의 칼라 히스토그램과 LH와 HL밴드의 에너지 값을 변환영역 특성으로 함께 고려하였다. 최근 영상 압축 표준에 웨이블릿을 이용한 압축기법이 사용되고 있으므로, 제안한 방법은 웨이블릿 압축 영상에서 압축을 해제할 필요 없이 검출하는데 사용되어질 수 있다. 제안한 방법의 성능평가를 위하여 광고, 뉴스, 스포츠, 영화 등 5개 분야의 다양한 TV 프로그램에서 약 10,000개의 프레임으로 실험한 결과, Recall에서는 약 90%, Precision에서는 약 94%의 컷 검출 성능을 나타내었다.

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Haar 웨이블릿 변환을 이용한 가역적 데이터 삽입 알고리즘의 성능 평가 (An Evaluation of Reversible Data Embedding Algorithm using Haar Wavelet Transform)

  • 오인정;김민수;박하중;정현열;정호열
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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    • pp.34-37
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    • 2003
  • 본 논문에서는 가역변환 (reversible transform)에 기반을 둔 가역 워터마킹 기법에 관해 기술한다. 워터마크를 삽입한 후 원본 데이터에 영구적으로 남아있는 기존의 워터마킹 기법과는 달리 가역 워터마킹 기법의 경우, 컨텐츠의 인증이 이루어진 후 삽입되었던 워터마크 신호를 컨텐츠로부터 제거함으로써, 원 영상을 화소단위로 무손실 복원할 수 있는 특징이 있다. 본 논문에서는 가역 변환인 Haar 웨이블릿 변환(Haar Wavelet Transform) 이용하여 원 영상을 변환한 후 웨이블릿 계수를 이용하여 워터마크를 삽입 및 추출한다. 이러한 가역워터마킹 기법은 판사 목적의 영상 혹은 의료영상과 같은 민감한 영상신호처리가 요구되는 분야로 응용될 수 있을 것이다.

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윈도우 제약 조건을 가지는 시간 왜곡 변환 기반 유사 시퀸스 검색 (Similar Sequence Searching under Time Warping with Window constraint)

  • 김인태;송병호;이석호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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    • pp.214-216
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    • 2001
  • 유사 시퀸스 검색에서 시간 왜곡 변환을 지원하기 위한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 음성 인식과 같은 몇몇 응용에서는 시간 왜곡 변환을 적용할 때 과도한 타이밍의 차이는 허용하지 않을 필요가 있다. 그래서 대부분의 경우 윈도우라는 제약 조건을 추가하게 된다. 이 논문에서는 윈도우 제약 조건이 있을 때 시간 왜곡 변환을 지원하는 유사 검색 방법으로 세그먼트 분할 기법(Segment Partition Approach:SFA)을 제안한다. SFA는 각 시퀸스를 세그먼트로 분할한 뒤 특징을 추출하여 다차원 인덱스를 구성한다. 유사 검색 질의를 수행할 때 이 인덱스를 검색하여 질의 시퀸스와 유사할 가능성이 큰 후보들을 빠르게 찾아낼 수 있고 찾아낸 후보들에 대해서만 정확한 시간 왜곡 변환 거리를 계산하기 때문에 전체 질의 처리 시간을 단축할 수 있다. SPA는 순차 검색에 비하여 좋은 성능을 보이며, 특히 거리 허용치가 작을 때 더욱 우수한 성능을 보인다.

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이동 단말을 위한 HTML 문서의 변환 기법 (A HTML Document Transcoding Technique for Mobile Devices)

  • 신희숙;조수선;이동우;마평수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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    • pp.2347-2350
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    • 2002
  • 본 논문에서는 일반 데스크탑 PC의 디스플레이 성능에 적합하도록 작성된 유선의 웹 문서를 무선 인터넷 환경의 핸드헬드 계열 소형 단말에서도 효율적으로 표현하기 위한 변환 기법을 제시한다. 이는 기존의 단순한 텍스트 위주의 추출 및 형식의 변환과는 달리, 분석 및 변환을 위한 최소 내용 단위를 설정하고, 이들의 재배치를 통하여 원본 웹 문서의 정보를 보다 정확히 반영한다. 또한 새로운 인덱스 형식으로의 재표현을 통하여 기존의 페이지 조각과 계층적 구조의 인덱스 링크를 이용한 인터페이스보다 편리한 검색 및 페이지 이동을 제공한다. 이 기법은 보다 많은 정보를 복잡한 구조로 표현하는 현재의 웹 문서 특징을 반영하고, 이동 단말들의 고성능화 추세와 함께 화려한 무선 인터넷을 요구하는 사용자들을 고려한 것이다. 전체 변환 과정은 Layout-Forming Tag Analysis Algorithm, Component Grouping Algorithm Component Block Classification Method, Index Generation Method로 구성된다. 변환 시스템의 구성 모듈별 설계와 프로토타입의 구현을 통하여 제안하는 알고리즘 및 변환 방법을 평가하였고, 실제 웹 문서에 대한 실험 결과에서 단말의 소형 화면에 적합하게 변환된 모습을 확인하였다.

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RDAPS(Regional Date Assimilation and Prediction System) 예측 자료의 시간 Scale 변환에 따른 정확도 비교 (Accuracy Comparison of Time Scale Conversion Method of RDAPS(Regional Date Assimilation and Prediction System) Outputs)

  • 정창삼;신주영;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.269-273
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    • 2008
  • 기상청(KMA, Korea Meteorological Administration)에서는 기상수치예보모델을 적용하여 수치예보를 하고 있으며 전지구 모델로는 GDAPS(Global Date Assimilation and Prediction System)를 지역모델은 RDAPS(Regional Date Assimilation and Prediction System)를 사용하고 있다. 수치예보결과를 이용하여 유출량을 예측할 경우 일반적으로 해상도가 높은 지역모델인 RDAPS의 수치예보 결과값을 사용한다. RDAPS는 00UTC와 12UTC에 3시간으로 누적된 자료를 30km 격자에 대하여 예측시간으로부터 48시간에 대하여 자료를 생성한다. 일강우자료를 입력자료로 사용하는 강우-유출 모형의 경우 3시간 누적 자료를 나타나는 RDAPS 수치예보 결과를 이용 시 3시간 scale에서 일(day)시간 scale로 변환시켜주어야 한다. 본 연구에서는 RDAPS의 수치예보 결과의 일(day)시간 scale 변환 방법에 따른 정확도를 비교하여 RDAPS 수치예보 결과의 일(day)시간 scale 변환에 대한 정확도를 비교하여 일(day)시간 scale 변환에 대한 지침을 제공하고자 한다. RDAPS 수치예보 결과값의 특징을 이용하여 RDAPS 결과값을 일(day)시간 scale로 변환하는 방법으로 총 9개방법을 적용하였으며, 참 값으로는 기상청 강수자료를 사용하였으며, 금강유역을 대상으로 유역평균강수량을 계산하여 각 변환 방법에 따른 정확도를 비교하였다.

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파이프라인 시스템의 최적화를 위한 설계변환 (Design Transformation for the Optimization of Pipelined Systems)

  • 권성훈;김충희;신현철
    • 전자공학회논문지C
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    • 제36C권3호
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    • pp.1-7
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    • 1999
  • 본 연구에서는 파이프라인 구조를 갖는 시스템의 효율적인 설계를 위하여 변환을 이용한 설계 최적화 기술을 개발하였다. 변환 최적화 기술은 파이프라인 구조로의 변환과 retiming을 이용한 변환을 포함한다. 새로운 변환 방법은 다음의 세 가지 특징을 갖는다. 첫째, 여러 개의 파이프라인 블록을 동시에 고려하여 retiming 등의 변환을 수행함으로써, 파이프라인 구조 시스템의 전체 성능을 최적화한다. 둘째, 시스템의 면적과 수행시간 간의 trade-off를 가능하도록 하여, 회로 설계자가 다양한 설계의 대안을 찾고자 할 때 실용적인 도움을 준다. 셋째, 본 방법은 새로운 변환 및 알고리즘 개발 등의 문제로 쉽게 확장 가능하고, 메모리 또는 버스 등을 고려한 최적화 문제에도 사용될 수 있다. DSP 예제들에 대하여 실험한 결과, 평균적으로 면적은 21%, 성능은 17% 개선되었다. 특히, 본 기술은 여러 설계 대안의 효율적인 탐색에 유용하다.

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Multi Cycle Consistent Adversarial Networks for Multi Attribute Image to Image Translation

  • Jo, Seok Hee;Cho, Kyu Cheol
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권9호
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    • pp.63-69
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    • 2020
  • 이미지-이미지 변환은 입력 이미지를 통해서 목적 이미지를 만들어내는 기술로 최근 비지도 학습 구조인 GAN을 활용하여 더 실제와 같은 이미지를 만들어내는 높은 성과를 보였다. 이에 따라 GAN을 활용한 이미지-이미지 변환 연구는 다양하게 진행되고 있다. 이때 일반적으로 이미지-이미지 변환은 하나의 속성 변환을 목표한다. 그러나 실제 생활에서 사용되고 얻을 수 있는 자료들은 한 가지 특징으로 설명하기 힘든 다양한 특징으로 이루어진다. 그래서 다양한 속성을 활용하기 위하여 속성별로 이미지 생성 과정을 나누어 학습할 수 있도록 하는 다중 속성 변화를 목표로 한다면 더 이미지-이미지 변환의 역할을 잘 수행할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 GAN을 활용한 이미지-이미지 변환 구조 중 높은 성과를 보인 CycleGAN을 활용해 이중 속성 변환 구조인 Multi CycleGAN을 제안한다. 이 구조는 입력 도메인을 두 가지의 속성에 대하여 학습하기 위하여 3개의 도메인이 양방향 학습을 진행하는 이중 변환 구조를 구현하였다. 새로운 구조를 통해 생성된 이미지와 기존 이미지-이미지 변환 구조들을 통해 생성된 이미지를 비교할 수 있도록 실험을 진행하였다. 실험 결과 새로운 구조를 통한 이미지는 입력 도메인의 속성을 유지하며 목표한 속성이 적용되는 높은 성능을 보였다. 이 구조를 활용한다면 앞으로 더 다양한 이미지를 생성하는 일이 가능지기 때문에 더 다양한 분야에서의 이미지 생성의 활용을 기대할 수 있다.