• 제목/요약/키워드: Block Clustering

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매크로 블록 정보와 시공간 히스토그램을 이용한 빠른 장면전환검출 (Fast Scene Change Detection Using Macro Block Information and Spatio-temporal Histogram)

  • 진주경;조주희;정재협;정동석
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제48권1호
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    • pp.141-148
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    • 2011
  • 기존의 많은 장면 전환 검출 알고리즘은 점진적 장면 전환을 검출하기보다는 급격한 장면 전환 검출에 중점이 맞추어졌다. 일반적으로 점진적 장면 전환 검출에 중점을 둔 알고리즘은 많은 연산량을 필요로 한다. 또한 장면 전환 검출에 오류 요소인 플래쉬 라이트, 카메라 움직임 및 특수효과 등의 다양한 오류 요소를 고려하지 못하는 경우가 많다. 또한 기존의 많은 방법들은 히스토그램 기반의 알고리즘을 제시하였지만 좋은 성능에 비해 처리속도에서 취약하다. 본 논문에서는 저장된 동영상으로 부터 수직과 수평 블록의 시간적 슬라이스 영상과 슬라이스 영상 내 매크로 블록에 해당되는 정보를 이용한 빠르고 정확한 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 슬라이스 영상으로부터 시, 공간 상관관계의 히스토그램을 구성하고, 이를 그래프 컷 분할 알고리즘에 적용하였다. 처리속도 향상을 위해 영상 전체가 아닌 각각 영상 내 수직, 수평 방향의 중심 부분의 해당되는 위치의 블록에서만 시공간 정보를 추출하여 히스토그램을 구성하였다. 또한 카메라, 물체의 움직임 및 특수효과 변화 등을 효과적으로 검출할 수 있도록 매크로 블록의 움직임과 형태 정보를 이용하여 상당한 변별력 향상을 보였다.

다중 관계 그래프를 이용한 유전체 보존영역의 계층적 시각화와 개략적 전사 annotation 도구 (Rough Computational Annotation and Hierarchical Conserved Area Viewing Tool for Genomes Using Multiple Relation Graph.)

  • 이도훈
    • 생명과학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.565-571
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    • 2008
  • 생물정보학의 발전으로 다양한 형태의 생물정보가 컴퓨터 프로그램에 의해 양산되고 있다. 단순한 서열간의 비교나 작은 규모의 자료를 처리하기 보다는 다각화된 정보와 대규모의 생물정보를 취급하고 있다. 그 중에서 시각화와 annotation를 위한 도구개발은 지난 10년간 많은 연구가 되고 있는 분야이다. 그럼에도 일반화된 도구 개발은 생물정보의 다양성과 사용자 요구의 다양화로 인해 매우 어렵다. 본 논문에서는 유전체간 알려진 정보와 다중 관계 그래프를 이용하여 이를 annotation하고 시각화하는 GenoVA 시스템을 제안한다. 다중 정렬을 위한 몇 개의 프로그램이 존재하지만 그 방법들이 서열내의 복잡성 때문에 많은 정보가 누락된다. 따라서 제안된 방법에서는 pairwise alignment를 확장하여 모든 유전체간 비교를 통해 연관성 도출한다. 유전체간 보존되는 영역의 빈도수와 BLAST 점수가 높은 것을 블록노드라 하고 이들 간의 연관관계를 다중 관계 그래프로 표현하였다. 또한 GenoVA는 알려진 정보, COG, 유전자를 시각화하고 다중 관계 그래프의 한 영역을 중심으로 클러스터링된 경로를 계층적으로 보여주었다. 이때 누락되거나 알려지지 않은 유전자나 다른 annotation정보 추출할 수 있다. 본 논문의 실험을 위해 열 개의 박테리아 유전체가 사용되었고 시각화와 annotation을 위한 자료로 활용하였다. GenoVA는 새로운 유전체에 대한 개략적이고 전산적 annotation을 직관적이고 편리하게 제공한다.

관심영역(ROI-LB)의 최적 추출에 의한 차선검출의 고속화 (A High Speed Road Lane Detection based on Optimal Extraction of ROI-LB)

  • 정차근
    • 방송공학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.253-264
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    • 2009
  • 본 논문에서는 실용화를 목적으로 비전 시스템을 기반으로 한 차선검출의 성능개선과 처리과정의 고속화 알고리즘을 제안한다. 차선검출의 고속화를 위해 전처리 과정으로 수평소실선의 추정과 관심영역(ROI-LB)의 최적 선정으로 획기적인 검출영역의 감소가 가능하다. 블록단위의 ROI-LB 내에서 영상의 특징정보를 추출하고 이를 기반으로 한 Hough 변환의 적용에 의한 nonparametric 모델 매칭 기법으로 차선을 검출한다. Laplacian 필터를 사용해서 잡음제거와 동시에 에지 보강 과정을 처리함으로서 다양한 차선 패턴에 대한 특징정보 추출의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 ROI-LB 내 블록별 에지의 방향성 정보의 클러스터링으로 차선으로 오인식되는 에지들의 제거가 가능해 차선검출의 성능을 개선할 수 있다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.

웹 이미지로부터 이미지기반 문자추출 (Locating Text in Web Images Using Image Based Approaches)

  • Chin, Seongah;Choo, Moonwon
    • 지능정보연구
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    • 제8권1호
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    • pp.27-39
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    • 2002
  • 본 논문은 다양한 웹 이미지로부터 문자영역(text block)의 위치를 알아내고 문자영역을 추출하는 방법을 제안한다. 인터넷 사용자관점에서 볼 때, 웹 이미지에 포함되어 있는 문자정보는 중요한 정보이지만 최근까지 이 분야의 연구는 그리 활발하지 못했다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 문자의 경사방향(skew)과 문자의 크기나 폰트에 관한 사전 정보 없이 수행되어 질 수 있도록 제안되었다 폰트 스타일과 크기에 제약되지 않고 문자영역을 적합하게 추출하기 위해 유용한 에지 검출, 문자 클러스터링 영역으로 정의되는 문자의 고유한 특성을 위한 히스토그램을 사용하였다. 다수의 실험을 통하여 제안된 방법을 테스트하고 수용할 만한 결과를 도출했다.

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Automatic Detection of Texture-defects using Texture-periodicity and Jensen-Shannon Divergence

  • Asha, V.;Bhajantri, N.U.;Nagabhushan, P.
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제8권2호
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    • pp.359-374
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    • 2012
  • In this paper, we propose a new machine vision algorithm for automatic defect detection on patterned textures with the help of texture-periodicity and the Jensen-Shannon Divergence, which is a symmetrized and smoothed version of the Kullback-Leibler Divergence. Input defective images are split into several blocks of the same size as the size of the periodic unit of the image. Based on histograms of the periodic blocks, Jensen-Shannon Divergence measures are calculated for each periodic block with respect to itself and all other periodic blocks and a dissimilarity matrix is obtained. This dissimilarity matrix is utilized to get a matrix of true-metrics, which is later subjected to Ward's hierarchical clustering to automatically identify defective and defect-free blocks. Results from experiments on real fabric images belonging to 3 major wallpaper groups, namely, pmm, p2, and p4m with defects, show that the proposed method is robust in finding fabric defects with a very high success rates without any human intervention.

GRNN을 이용한 동영상 움직임 예측 및 대역분할 부호화에 관한 연구 (A study on motion prediction and subband coding of moving pictuers using GRNN)

  • 한영오
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제5권3호
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    • pp.256-261
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    • 2010
  • 본 연구에서는 신경회로망의 일종인 GRNN을 이용하여 동영상 대역분할 부호화에 적용하고자 하는 새로운 비선형 움직임 예측기를 제안하였다. 제안된 비선형 예측기의 성능은 가장 일반적으로 많이 사용되는 블록매칭 알고리즘과 비교하였다. 결과적으로 제안된 비선형 움직임 예측기는 블록매칭 알고리즘보다 2-3dB 성능이 우수함을 알 수 있었다. 특히, 제안된 예측기는 클러스터링 과정과 잡음 신호를 둔화시키는 기능이 있어서 원영상의 에지를 잘 보존하는 장점이 있음을 알 수 있다. 이러한 결과는 인간의 시각적 특성에 중요하며 동영상의 대역분할 부호화에서도 우수한 특성을 나타낸다.

Performance Evaluation of Pilotless Channel Estimation with Limited Number of Data Symbols in Frequency Selective Channel

  • Wang, Hanho
    • International Journal of Contents
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    • 제14권2호
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    • pp.1-6
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    • 2018
  • In a wireless mobile communication system, a pilot signal has been considered to be a necessary signal for estimating a changing channel between a base station and a terminal. All mobile communication systems developed so far have a specification for transmitting pilot signals. However, although the pilot signal transmission is easy to estimate the channel,(Ed: unclear wording: it is easy to use the pilot signal transmission to estimate the channel?) it should be minimized because it uses radio resources for data transmission. In this paper, we propose a pilotless channel estimation scheme (PCE) by introducing the clustering method of unsupervised learning used in our deep learning into channel estimation.(Ed: highlight- unclear) The PCE estimates the channel using only the data symbols without using the pilot signal at all. Also, to apply PCE to a real system, we evaluated the performance of PCE based on the resource block (RB), which is a resource allocation unit used in LTE. According to the results of this study, the PCE always provides a better mean square error (MSE) performance than the least square estimator using pilots, although it does not use the pilot signal at all. The MSE performance of the PCE is affected by the number of data symbols used and the frequency selectivity of the channel. In this paper, we provide simulation results considering various effects(Ed: unclear, clarify).

시계열(時系列) AVHRR 위성자료(衛星資料)를 이용한 한반도 식생분포(植生分布) 구분(區分) (Vegetation Cover Type Mapping Over The Korean Peninsula Using Multitemporal AVHRR Data)

  • 이규성
    • 한국산림과학회지
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    • 제83권4호
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    • pp.441-449
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    • 1994
  • 본 연구의 목적(目的)은 현재 한국에서 자료획득이 비교적 용이한 AVHRR 위성자료(衛星資料)를 이용하여, 한반도 전지역(全地域)을 대상으로 식물(植物)의 시기별(時期別) 변화유형(變化類型)을 분석하고, 이를 응용하여 주요식생(主要植生)의 분포를 구분하고자 한다. 1991년 1년동안 NOAA-11 위성에서 수신(受信)된 AVHRR 자료중 비교적 운량(雲量)이 적은 날을 택하여 총 27일분의 일별영상자료(日別映像資料)를 추출하였다. 일별영상자료는 먼저 광학적(光學的) 보정(補正)을 마친 후, 적색(赤色)파장대 및 근적외선(近赤外線)파장대에서의 반사특성(反射特性)을 조합한 식생지수(植生指數)(NDVI-Normalized Difference Vegetation Index)로 변환되었다. 구름으로 덮혀있는 지역의 식생지수는 식물이 존재하는 지역보다 상대적으로 낮은 값을 나타내므로, 구름제거를 위하여 4-5개의 일별식생지수자료(日別植生指數資料)를 중첩한 뒤 각 화소(畵素)지점의 식생지수중 최대치를 선택함으로써 구름의 영향이 최소화된 월별식생지수자료(月別植生指數資料)가 산출되었다. 월별식생지수자료는 식물 생장의 연중변화(年中變化)를 비교 분석하기에 용이하도록 비생장기간(非生長期間)까지 포함하여 2월, 3월, 5월, 8월, 9월, 그리고 11월까지 6개가 산출되었다. 식생별로 상이(相異)한 계절별 잎의 발달상태에 따라, 6개의 월별식생지수자료(月別植生指數資料)에 나타나는 식생지수의 변화특성을 이용하여 식생분류(植生分類)를 실시하였다. 사용된 자료의 광학적 해상력(解像力)을 고려하여 분류집단은 침엽수림, 활엽수림, 침활혼효림, 농지, 초지관목림, 그리고 도시지역으로 구분하였다. 컴퓨터분류방식은 식생지수(植生指數)의 변화유형이 비슷한 집단끼리 스스로 규합(糾合)되게 하는 무감독류집분류법(無監督類集分類法)(unsupervised clustering)을 채택하였다. 컴퓨터분류 결과를 기존의 산림자원조사자료(山林資源調査資料)와 비교한 결과 상당히 근접한 통계치를 보여주었고, 산림지역내(內)에서도 침엽수림, 활엽수림, 혼효림의 구분 또한 만족할만한 결과를 나타내고 있다. 넓은 지역을 대상으로 필요한 영상자료(映像資料)를 비교적 신속하고 용이하게 수신(受信)할 수 있고, 타(他) 위성자료에 비교하여 자료의 양이나 가격 측면에서 유리한 AVHRR자료는 한반도 규모에 상응하는 넓은 지역의 식생현황을 주기적으로 모니터링하기에 적합한 위성자료로 판단된다.

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EPR : 지리 정보 시스템을 위한 향상된 병렬 R-tree 색인 기법 (EPR : Enhanced Parallel R-tree Indexing Method for Geographic Information System)

  • 이춘근;김정원;김영주;정기동
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제6권9호
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    • pp.2294-2304
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    • 1999
  • 본 논문은 병렬 입출력과 효율적인 디스크 접근을 이용하여 입출력 성능을 높임으로써 지리 정보 시스템의 질의 처리 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 동시에 접근할 가능성이 높은 인접한 공간 데이터를 디스크의 논리적 블록 단위로 패킹하여 하나 또는 연속적인 논리적 블록으로 클러스터링 하면 한번의 디스크 접근으로 많은 공간 데이터를 읽을 수 있어 질의 처리에 따른 디스크 접근 횟수와 디스크 접근 오버 헤드를 줄임으로써 입출력 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존 Parallel R-tree 기법의 병렬 입출력 기법과 패킹 기반 클러스터링 기법을 결합하여 효율적인 입출력을 지원하는 EPR(Enhanced Parallel R-tree) 색인 기법을 제안한다. EPR 기법의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 공간 데이터를 Hilbert space filling curve를 이용하여 인접도에 따라 정렬하여 패킹함으로써 상향식으로 R-tree를 생성한다. 둘째, 정렬된 공간 데이터를 패킹하여 하나 또는 연속적인 논리적 블록에 저장하는 패킹 기반 클러스터링을 통해 공간 데이터 클러스터를 구성한다. 셋째, 색인 기법 및 공간 데이터 클러스터를 round-robin 스트라이핑 방식을 통해 다중 디스크에 분산 배치한다. EPR 기법과 기존 PR 기법의 성능을 비교한 결과, 공간 질의 처리 속도가 30% 이상 향상되었으며, 특히 논리적 블록의 크기가 클수록, 공간 데이터의 크기가 작을수록 질의 처리 성능이 향상되는 결과를 보였다.

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옥천대에 대한 고자기 연구: 예미지역 고생대 지층의 잔류자기 (Palaeomagnetism of the Okchon Belt, Korea: Paleozoic Rocks in Yemi Area)

  • 김인수;김성욱;최은경
    • 자원환경지질
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    • 제34권4호
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    • pp.355-373
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    • 2001
  • 옥천비변성대내 예미지역 23개지점으로부터 총 256개의 정향 코어시료를 채취하여 잔류자기 연구를 실시하였다. 연구지역은 태백과 영월사이의 두위봉형 퇴적지역이며 지리적 중심좌표는 37.18$^{\circ}$N, 128.61$^{\circ}$E이다. 일부 시료들에서는 교류 자기세척이 효과를 발휘하였으나 대부분의 경우 고온 열 세척이 특성잔류자기를 추출하는 주요 수단이었다. 캄브리아기 지층(화절층)의 특성잔류자기는 현재자기장 방향과 다르며 100%의 지층경사보정에서 최대의 군집을 이루어 1차잔류자기의 가능성을 제시하였으나 통계학적 습곡검사를 통과하지는 못하였다. 오도비스기 지층 (막골석회암, 고성석회암)의 경우에는 잔류자기 강도가 매우 낮았으며 또한 심하게 재자화되어 있었다. 석탄기 지층(홍점통)의 특성잔류 자기는 습곡검사와 역자화검사를 통과하는 습곡이전의 1차잔류자기이었는데 교류 세척과 열 세척으로 나타난 각각의 안정 잔류자기 방향이 서로 일치를 보여서 1차잔류자기라는 확신을 굳혀주었다. 이 석탄기 지층(홍점통)의 특성잔류자기는 습곡검사와 역자화검사를 통과하는 습곡이전의 1차잔류자기이었는데 교류 세척과 열 세척으로 나타난 각각의 안정 잔류자기 방향이 서로 일치를 보여서 1차잔류자기라는 확신을 굳혀주었다. 이 석탄기 지층의 특성잔류자기는 한노두에서도 지층의 상하부에 따라 방향이 상당히 다르게 나타나는데 이는 홍점통이 퇴적되는 동안 지구의 자극이 이동되었던 데에 기인한 것으로 해석된다. 석탄기 지층을 상하부로 구분하여 평균 특성잔류자기 방향을 산출하고 이로부터 고자기학적 북극의 위치를 구하여 중국의 것과 비교하면 북중국지괴(NCB)의 것과 매우 유사한 반면 남중국지괴(SCB)의 것과는 판이하게 다르다. 따라서 예미지역은 석탄기동안에 북중국지괴의 일부였거나 최소한 이에 근접하여 있었음을 알 수 있다. 페름기 지층(사동통, 고방산통)으로부터는 현재자장방향으로 재자화된 습곡이후의 2차잔류자기만이 검출되었다.

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