지금까지의 전차선 검측 시스템은 검측차량을 이용하여 검사구간을 주행 한 후 결과를 산출하였다. 이것은 아열대기후로의 변화에 인한 자연 환경의 급변과 450Km/h급 고속철도 차량의 등장으로 변화가 요구된다. 이에 고속 주행환경과 노반정보를 반영하는 융합 가변형 전차선 검측시스템의 구조를 연구하였다. 기존의 시스템은 전차선에 한정하여 마모의 정도를 판단하였다. 이에 비해 본 논문에서는 검지를 위하여 참조하는 정보를 검측대상의 영상정보에 추가하여 음향정보를 융합하였고, 지형정보에 따라 검지빈도와 정밀도를 가변적으로 적용함으로써 시설물 검측에 대한 기본적인 모델을 제안하였다.
성충초파리의 단안을 일반적인 방법(conventional)과 오스뮴침착법(osmium impregnation)을 이용한 전자현미경적 수준에서 미세구조를 비교하였다. 오스뮴침착법에서는 세포내의 특정 소기관들이 강하게 염색되었는데, 그 중에서도 간상분체의 바로 아래에 있는 SRC가 강하게 염색되고, 복안에서와 같이 그물구조를 보이고 있었다. SSC, ER, 핵막, 색소과립 미토콘드리아 등이 강하게 오스뮴에 의해서 염색된 것이 관찰되었다. 이들 소기관들은 공통적으로 칼슘이온의 저장과 깊은 관계가 있는 것으로 알려져 있다. 결론적으로 오스뮴침착법에 의해 얻어진 강한 명암대비 및 막구조의 강조효과는 이들 칼슘저장고에 존재하는 칼슘이온과 오스뮴의 강한 결합에 의한 것으로 사료된다. 그러므로 저자들은 세포소기관들의 형태를 비교하는 데에는 오스뮴침착법이 유용한 방법이 될 것이다.
Object Tracking is a technique for tracking moving objects over time in a video image. Using object tracking technique, many research are conducted such a detecting dangerous situation and recognizing the movement of nearby objects in a smart car. However, it still remains a challenging task such as occlusion, deformation, background clutter, illumination variation, etc. In this paper, we propose a novel deep visual object tracking method that can be operated in robust to many challenging task. For the robust visual object tracking, we proposed a Convolutional Neural Network(CNN) which shares weight of the convolutional layers. Input of the CNN is a three; first frame object image, object image in a previous frame, and current search frame containing the object movement. Also we propose a method to consider the motion of the object when determining the current search area to search for the location of the object. Extensive experimental results on a authorized resource database showed that the proposed method outperformed than the conventional methods.
도로상의 안개로 인한 시정감소는 교통사고를 유발하는 주된 원인으로 운전자에게 도로의 시정거리를 미리 알려주어 안전운행을 유도하기 위한 안개경고시스템에서는 대부분 안개센서와 같은 고가의 광학센서를 사용하고 있다. 최근 운전자의 시정감각과 유사하면서도 저렴한 카메라를 이용한 시정측정에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 연구는 별도의 표지나 ROI를 기반으로 하고 있으므로 설치가 어렵고 비용이 많이 들며 도로에 기 설치된 CCTV 시스템을 활용하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 도로상에 설치된 카메라 영상을 이용하여 주야간 실시간 시정측정이 가능한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 도로모델을 구축하고 카메라 영상으로부터 차량의 이동영역과 가시선을 검출한 후 도로모델에 적용함으로써 매우 쉽고 빠른 시정의 계산이 가능하다. 제안된 방법은 운전자의 시정감각과 유사한 주야간 시정측정이 가능할 뿐만 아니라 시정표지와 같은 부가적인 시설을 사용할 필요가 없고 기존의 CCTV 시스템에 바로 적용할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 중부내륙고속도로에서 획득한 영상을 이용한 실험결과를 통해 본 연구의 현장적용 가능성과 활용방안을 제시하고 신뢰성 검증을 위한 향후 연구방향을 기술한다.
The color space transformation to link device-dependent color spaces and device-independent color spaces is essential for device characterization and cross-media color reproduction. There are various color conversion methods such as regression, 3D interpolation with LUT(look-up table), and neural network. In the color transformation with these methods, the conversion accuracy is essentially based on the sample data to be exploited for device characterization. In conventional method, color samples are uniformly selected in device-dependent space such as CMY and RGB. However, distribution of these color samples is very non-uniform in device-independent color space such as CIEL*a*b*. Accordingly, the conversion error in device-independent color space is irregular according to the distribution of the samples. In this paper, a color sampling method based on equi-visual perception is proposed to obtain approximate uniform color samples in CIEL*a*b* space. In order to evaluate transformation accuracy of proposed method, color space transformations are simulated using regression, 3D interpolation with LUT and neural network techniques, respectively.
기존의 무선 단말기를 위한 웹문서 변환 시스템은 필수적이지 않은 부분을 삭제하거나 레이아웃을 변환하는데 치중하여 웹문서 제작자의 그래픽 디자인에 대한 의도가 훼손된 결과물을 도출하였다. 현재 무선 단말기는 비약적인 성능 향상이 이루어졌지만 아직 이미지 정보를 그대로 처리하기에는 화면 크기가 너무 작고, 연산능력이 부족하다. 따라서 본 연구에서는 정보 손실을 최소화하고 웹문서 저작자의 시각적인 저작의도를 보존하기 위하여 일반적인 웹문서를 무선 단말기용 웹문서로 적응하는 방법을 제안한다. 또한 이미지의 경우 사이즈만 변경하는 기존의 변환 방법들과 비교해 중요 정보를 남겨두고 여백을 제거하여 서비스하는 변환 방법과 이미지 컴포넌트 배치에 대한 레이아웃 측면의 변환 방법을 제시한다. 실험에서는 기존의 방법들의 변환 정확성 및 사용 편의성 측면에서 비교하여 제안된 방법의 우월성을 나타내었다.
This study intends to prepare a system that can be used, by applying digital technique, in analyzing complexity of architectural forms that have been visualized by the correlation based on the distribution chart made in accordance with profile lines. The profile lines are derived from the edge analysis of the architectural forms, simplified based on the visual theory. For the purpose, this study was conducted in the following ways: First, problems of the existing models for the elevation analysis were examined along with formal analysis based on visual recognition to consider the profile lines derived from the forms. Secondly, in elevation analysis, profile lines were derived by digital method to measure them qualitatively. To verify the objectivity of the measured data value, a survey was conducted based on the adjective cataloging method, and the correlation of the survey result and analyzed data was analyzed to verify the validity of the derived data. Thirdly, supplementation for the problems deducted from experiments and the possibility to use it in designing were suggested. Digital method has many advantages over the conventional analyzing system in deriving precise data value by excluding subjectivity. It also allows various analytical methods in analyzing numerous data repeatedly. Diversified models and methods of analysis considering numerous factors arising in the process of designing remain assignments to research in future.
Accompanied by the rapid development of Computer Vision, Visual surveillance has achieved great evolution with more and more complicated processing. However there are still many problems to be resolved for robust and reliable visual surveillance, and the cast shadow occurring in motion detection process is one of them. Shadow pixels are often misclassified as object pixels so that they cause errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. This paper proposes a novel cast shadow removal method. As opposed to previous conventional methods, which considers pixel properties like intensity properties, color distortion, HSV color system, and etc., the proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines whether the blob pixels in the foreground mask comes from object blob regions or shadow regions. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Gaussian Mixture Model, which is verified through experiments.
본 논문은 혼합형 폴리라인 단순화와 공간 에너지 집중을 이용한 GIS 벡터맵 데이터 압축을 제안한다. 제안한 방법에서는 GIS 벡터맵에서 폴리라인 속성을 가지는 레이어들에 대해, 최소 면적 오차 기반의 혼합형 폴리라인 단순화 및 공간 에너지 집중에 의하여 선택된 레이어 내의 폴리라인 데이터들을 압축한다. 제안한 단순화 및 공간 에너지 집중는 폴리라인의 형상을 유지하면서 데이터 압축 효과를 향상시킨다. 가시적 화질과 압축률을 통한 평가 결과로부터 제안한 방법이 기존 방법보다 우수한 화질과 높은 압축률을 보임을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2287-2312
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2018
Extracting key visual information from images containing natural scene is a challenging task and an important step for the visually impaired to recognize information based on tactile graphics. In this study, a novel method is proposed for extracting salient regions based on global contrast enhancement and saliency cuts in order to improve the process of recognizing images for the visually impaired. To accomplish this, an image enhancement technique is applied to natural scene images, and a saliency map is acquired to measure the color contrast of homogeneous regions against other areas of the image. The saliency maps also help automatic salient region extraction, referred to as saliency cuts, and assist in obtaining a binary mask of high quality. Finally, outer boundaries and inner edges are detected in images with natural scene to identify edges that are visually significant. Experimental results indicate that the method we propose in this paper extracts salient objects effectively and achieves remarkable performance compared to conventional methods. Our method offers benefits in extracting salient objects and generating simple but important edges from images containing natural scene and for providing information to the visually impaired.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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