2-D shape descriptors, which are vectors representing characteristics of shapes, enable comparison and classification of shapes and are mainly applied to image and 3-D model retrieval. Existing descriptors have limitations that they only describe shapes of single closed contours or lack in precision, making it difficult to be applied to shapes with multiple contours. Therefore, in this paper, we propose a new shape descriptor called Multi-Curvature-Scale Space that can be applied to shapes with multiple contours. Specifically, we represent the topology of the sub-contours in the multi-contour along with Curvature-Scale Space descriptors to represent the shapes of each sub-contours. Also, by allowing the weight of each component to be controlled when computing the distance between descriptors the weight, we deal with ambiguities in measuring similarity between shapes. Results of various experiments that prove the effectiveness of proposed descriptor are presented.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.35
no.5
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pp.1-15
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2007
본 연구는 커뮤니티 시설 상세 설계의 대상물에 대한 질적 특성을 파악하기 위하여 그 대상물의 이미지를 상징화하는 단계적 발전 과정을 거쳐 그 시설의 상세 설계적 언어를 형상화하는 방법을 제시하였다. 사례로 역사적, 문화적, 전이적 특성을 지닌 세 커뮤니티를 조사하여 디자인 언어와 상징화되는 이미지를 구명해 보면서 디자인 언어의 구성과 설계요소와의 관계 커뮤니티의 목표 등과 연관시켜 커뮤니티의 본질성을 추구하는 수단을 평가 분석하는 방법을 강구하고 커뮤니티 시설의 상세 설계 언어의 형상을 검토하는 방법을 통섭적으로 제시하였다. 설계 언어의 형상 분석의 수단을 구체화 하는 데는 시각적 형태, 설계 주제의 상황, 설계요소의 관계성, 설계요소의 위치와 구성 등과 연관된 문제이다. 본 연구는 상세설계 언어의 형상을 개발하는 시도로 네 가지 기본 전제를 세우고 그를 설명해 보았다. 본 연구는 커뮤니티 시설 특성의 상징화를 위한 설계언어연구 대상의 사례로 미국의 전통성이 강한 메사츄세츠주에서 역사적, 문화적, 전이적 특성을 각기 다르게 지니고 있는 콩코드(Concord), 렉싱톤(Lexington), 알링톤(Arlington) 등의 세 커뮤니티를 택하였다. 사례 커뮤니티 시설 특성의 상세 설계 언어의 형상을 도출하는 과정을 설명하고 시각적 노트와 디자인 의미와 그 상징성을 바탕으로 상징과 시각적 언어를 찾으면서 상세 요소의 디자인 언어를 비교하였다. 그를 바탕으로 디자인 언어와 의미 및 그에 대한 평가를 위하여 편익을 기초로 사회, 건강, 환경, 경제 등 네 가지로 세부 분류된 커뮤니티 시설을 검토하였다. 커뮤니티 시설 특성을 파악하는 기법 발굴 과정에서 시작된 시각적 형상으로부터 상징과 그 의미 등을 구명하면서 그를 정성화하기 위한 기준으로서 설계 언어, 상징적 언어, 커뮤니티, 자연적 심미성 등의 네 가지로 대표되는 평가 요소에 의하여 분석 평가 검토에 이르기까지 일련의 과정이 그 상세설계언어의 형상에 관하여 통섭적 접근이 이루어 졌다.
This study performed quantitative assessment of the performance of adjustment models by a-priori analysis of the statistics of the surface parameter estimates against modeling factors. Lidar, airborne imagery, and SAR imagery have been used to acquire the earth surface elevation, where the shape properties of the surface need to be determined through neighboring observations around target location. In this study, parameters which are selected to be estimated are elevation, slope, second order coefficient. In this study, several factors which are needed to be specified to compose adjustment models are classified into three types: mathematical functions, kernel sizes, and weighting types. Accordingly, a-priori standard deviations of the parameters are computed for varying adjustment models. Then their corresponding confidence regions for both the standard deviation of the estimate and the estimate itself are calculated in association with probability distributions. Thereafter, the resulting confidence regions are compared to each other against the factors constituting the adjustment models and the quantitative performance of adjustment models are ascertained.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.26
no.11
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pp.124-130
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2009
In the multi-stage shape drawing process, the most important aspect for the economy is the correct design of the various drawing stage. For most of the products commonly available round or square materials can be used as initial material. However, special products should be pre-rolled. This study proposes a process design method of multi-stage shape drawing process for producing cross roller guide. Firstly, a standard classification of shape drawing process is suggested based on the requirement of pre-rolling process. And a design method is proposed to design the intermediate die shape. The process design method is applied to design the multi-stage shape drawing process for producing cross roller guide. Finally, the effectiveness of the proposed design method is verified by FE-analysis and shape drawing experiment.
본 논문에서는 스윕곡면(sweep surface)을 기반으로 복잡한 3차원 물체의 형상을 변형하는 새로운 자유형상 변형(free-form deformation)기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법은 기존의 격자점(control lattices)을 조정하는 체적기반의 방법에 비해 스윕기반의 절차적 (procedural) 모델링 기법의 직관성을 활용하여 사용자에게 보다 효율적인 형상변형 기법을 제공한다. 3차원 물체의 정점들은 스윕곡면의 단면(cross-section)에 바인딩(binding) 되어 곡면의 변화에 따라 형상변형을 한다. 본 논문에서 제시한 스윕기반 형상변형 기법은 3차원 물체를 부분적으로 변형하는 기법과 계층구조를 기반으로 전반적인 형상을 변형하는 기법으로 구분된다. 부분적인 형상변형 기법은 스윕곡면을 구성하는 성분의 다단계(multi-level) 표현을 통하여 사용자에게 다중해상도(multi-resolution) 형상변형 기능을 제공한다. 계층구조에 기반한 형상변형 기법은 복잡한 3차원 물체를 위상구조에 따라 여러 계층으로 분할하고, 각 부분의 형상을 근사하는 스윕곡면들을 생성한다. 분할된 각 부분의 정점(vertices)들은 해당 스윕곡면에 바인딩 되어 스윕곡면의 단면의 변화를 따르게 된다. 이러한 상황하에서 스윕곡면들은 3차원 물체의 계층구조에 따라서 서로 상호작용(interaction)을 하게 되고, 결과적으로 3차원 물체의 각부분은 상호반응적 형상변형을 한다. 이러한 계층구조에 기반한 상호반응적 형상변형 기법은 사용자의 의도에 부합하는 보다 사실적이고 기능적인 형상변형을 가능하게 한다. 본 논문에서는 다양한 3차원 물체에 대한 실험을 통해 제시된 방법의 효율성을 입증한다. 결과 막성 사구체병증과 같은 신질환이 발견될 수 있으므로 신조직검사의 적응증에 합당한 경우 적극적인 신조직검사를 시행하여 원인 질환을 찾는 노력이 필요할 것으로 사료된다.. 남아가 75명으로 남녀비는 3.6:1을 보였다. 임상병리학적 분류상 일차성 신증후군이 89명(92.7%), 이차성 신증후군이 7명(7.3%)이었으며 일차성 신증후군에서 minimal change nephrotic syndrome이 71명으로 79.8%, focal segmental glomerulosclerosis 11.2%, mesangial proliferation 4.5%, membranoprolifrative glomeulonephritis 3.4%, membranous nephropathy 1명 1.1%이었으며 2차성 신증후군은 $Henoch-Sch\"{o}nlein$ nephritis가 3례로 가장 많았다. 미세변화 신증후군 71명 중 비재발군이 16명으로 22.5%, 비빈발 재발군 49.3%, 빈발 재발군 18.3%, 스테로이드 의존군 9.9%를 보였다. 결론 : 대전시에서의 신증후군 환아의 발생빈도는 15세이하 소아 10만명당 약 5명으로 추정되었으며 10여 년전과 비교하여 큰 변화를 보이지는 않았다. 또한 저자들의 임상병리학적 연구결과가 다른 문헌에서 보고된 소아 신증후군의 연구결과와 큰 차이를 보이지 않음을 알 수 있었다. 자극에 차이가 있지 않나 추측되며 이에 관한 추후 연구가 요망된다. 총대장통과시간의 단축은 결장 분절 모두에서 줄어들어 나타났으나 좌측결장 통과시간의 감소 및 이로 인한 이 부위의 통과시간 비율의 저하가 가장 주요하였다. 이러한 결과는 차가운 생수 섭취가 주로 결장 근위부를 자극하는
Sanguk HAN;Jungseok SEO;Sri Utami Purwaningati;Sri Utami Purwaningati;Jeongseob KIM
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.2
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pp.55-67
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2023
This study aims to develop a model that can automatically identify the rooftop shape of apartment buildings using GIS and machine learning algorithms, and apply it to analyze the relationship between rooftop shape and characteristics of apartment complexes. A database of rooftop data for each building in an apartment complex was constructed using geospatial data, and individual buildings within each complex were classified into flat type, tower type, and mixed types using the random forest algorithm. In addition, the relationship between the proportion of rooftop shapes, development density, height, and other characteristics of apartment complexes was analyzed to propose the potential application of geospatial information in the real estate field. This study is expected to serve as a basic research on AI-based building type classification and to be utilized in various spatial and real estate analyses.
The fingerprint classification of categorizing fingerprints by classes should be used in order to improve the processing speed and accuracy in a fingerprint recognition system using a large database. The fingerprint classification methods extract features from the fingerprint ridges of a fingerprint and classify the fingerprint using learning and reasoning techniques based on the classes defined according to the flow and shape of the fingerprint ridges. In earlier days, many researches have been conducted using NIST database acquired by pressing or rolling finger against a paper. However, as automated systems using live-scan scanners for fingerprint recognition have become popular, researches using fingerprint images obtained by live-scan scanners, such as fingerprint data provided by FVC, are increasing. And these days the methods of fingerprint classification using Deep Learning have proposed. In this paper, we investigate the trends of fingerprint classification technology and compare the classification performance of the technology. We desire to assist fingerprint classification research with increasing large fingerprint database in improving the performance by mentioning the necessity of fingerprint classification research with consideration for fingerprint images based on live-scan scanners and analyzing fingerprint classification using deep learning.
실감모델링(Immersive modeling)이란 모델링하는 사람이 물체의 특성을 고려하여 오감을 활용하여 모델링하는 것을 의미한다. 실감모델링을 위한 오감 중에서 시각은 모델링하는 사람에게 가장 영향을 많이 주기 때문에 실제와 같은 색상과 형상을 생성하는 것이 중요하다. 그러나 가상현실을 위한 데이터를 실시간으로 다루기 위해 많은 데이터를 사용할 수 없고 처리 과정이 단순해야 하기 때문에 시각데이터를 획득하는 과정에도 이를 고려해야 한다. 그 중에서 반짝이는 특성을 가진 물체의 색을 정확히 표현하기 위한 방법으로 색상선(color line)을 사용한다. 색상선은 반짝이는 특성의 표면의 색을 이색성반사 모델(dichromatic reflection model)로 간주하면 색 특성을 표현하는 선이 생성되게 된다. 본 연구는 반짝이는 물체로부터 색상선을 추출하기 위한 방법으로 노출 시간이 다른 여러 장의 이미지로부터 색상을 추출하는 방법을 제안한다. 노출 시간이 다른 이미지를 사용함으로써 한 장에 의해 분류하기 어려운 색상도 분류 가능하고 하이라이트가 발생하여 색상이 왜곡된 경우도 본래 색이 어떤 색상인지 추정되기 때문에 정확한 색상 추출이 된다. 본 연구에서는 3차원 측정 장비를 이용하여 3차원 형상과 색상이 동시 추출된 모델을 이용하여 렌더링된 결과와 제안된 방법으로 추출된 색상을 적용하여 렌더링된 결과를 비교할 것이다.
To classify real time Lead pin images in this paper, The image acquisition system was composed to C.C.D, image frame grabber(DT3153), P.C(PentiumIII). I proposed image processing algorithms. This algorithms were composed to real time monitoring, Lead Pin image acquisition, image noise deletion, object area detection, point detection and pattern classification algorithm. The raw images were acquired from Lead pin images using the system. The result images were obtained from raw images by image processing algorithms. In implemental result, The right recognition was 97 of 100 acceptable products, 95 of 100 defective products. The recognition rate was 96% for total 200 Lead Pins.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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