타협(compromise)은 상호 양보(concession)에 의해 갈등을 해결하는 방법으로, 타협행태는 일방의 양보에 상대방도 양보하는 긍정적 대응, 일방의 요구(demand)에 상대방도 요구로 맞서는 부정적 대응, 그리고 일방의 양보나 요구에 요구나 양보로 응하는 비대응의 세 가지로 분류된다. 그리고 제조업자가 유통업자와의 갈등을 타협(compromise)으로 해결하고자 할 때 그 제조업자가 처할 수 있는 하나의 상황이 전제된다. 이 상황적 전제 하에 하나의 이론적 틀이 제시된다. 먼저 이 이론적 틀은 제조업자와 유통업자 간의 타협이 긍정적 대응양식으로 성사되는데 영향을 미치는 주요 변수들을 제시한다. 다음으로, 긍정적 대응양식의 타협이 제조업자와의 관계에 대해 유통업자가 갖는 몰입(commitment to relationship)에 미치는 영향을 설명한다. 이 이론적 틀로부터 17개의 제언들(propositions)이 도출되며, 이 제언들이 시사하는 갈등해결전략도 논의된다.
본 연구의 목적은 지문인식 평가용 데이터베이스의 난이도(Level of Difficulty)를 지문영상 품질 평가를 통하여 정량화 하는 것이다. 본 논문에서는 지문 데이터베이스의 난이도 정량화 방법으로 품질 분포도 분석 방법과 품질 차이 분석 방법을 제안한다. 품질 분포도 분석 방법은 지문 영상의 품진 등급별 빈도수를 기반으로 데이터베이스 전체의 난이도를 표현한 방법이고, 품질 차이 분석 방법은 데이터베이스를 구성하는 동일 지문의 영상들 간의 각 품질 차이별 빈도수를 동시발생 매트릭스(Co-occurrence Matrices)를 이용하여 난이도로 나타낸 방법이다. 두 방법론에 의한 실험 결과 지문영상 품질 기반의 데이터베이스의 난이도는 인식 성능과 상관관계를 가지며, 품질 분포도 기반의 난이도보다 품질 차이 기반의 난이도가 더 높은 상관관계를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 MPQ(Matching Pairwise Qualities) 동시발생 매트릭스의 OQ(Opposite Qualities) Block 기반의 난이도 정량화 방법이 인식 성능과 가장 높은 상관관계를 나타내는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 지문영상 품질 기반의 지문 데이터베이스의 난이도를 정량화할 수 있었고, 난이도와 인식성능이 높은 상관관계를 가짐을 알 수 있다.
의미기반 이미지 검색에서의 의미적 내용 인식은 주석 위주의 텍스트 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사하여 쉽게 구현할 수 있으나, 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석 처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 검색할 수 없는 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 Ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이, 정보량, 링크 타입, 밀도 등을 고려한 단어간 의미 유사도를 측정하여 패턴 매칭의 문제점을 해결하고자 한다. 또한, 이미지의 컬러 분포 유사도를 측정하여 저차원 특징과 결합한 의미적 이미지 검색이 가능하도록 설계하였다. 제안된 검색 방안에 대해 'Microsoft Design Gallery Live'의 주석을 포함한 이미지를 대상으로 실험한 결과, 기존 의미기반 검색 시스템보다 향상된 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 비디오 부호화에서 움직임 추정을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들은 프레임에 따라 예측화질이 현저히 떨어지는 문제점을 가지고 있으며, 전영역 탐색기반의 향상 방법들은 계산량 감축이 높지 않은 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 거의 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터의 확률분포와 적응적인 탐색 패턴 및 적응적인 블록매칭기준을 이용한다. 움직임 벡터의 확률분포에 따라 탐색패턴을 달리하며, 블록매칭 기준의 비교값을 다르게 함으로써 예측화질을 유지하면서 계산량만 효율적으로 감축할 수 있다. 제안한 알고리즘은 기존의 전영역 탐색 기반인 H.264 PDE 고속 알고리즘과 비교하여 예측 화질의 저하가 0~0.02dB이며, 소요된 계산량은 20%~30%정도이다. 제안한 알고리즘은 MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
대부분의 도시철도 시스템은 승객의 탑승열차 및 탑승열차종을 정확히 알 수 없다. 다수의 선행연구에서는 교통카드데이터와 열차시각표를 매칭하여 탑승열차를 추정하였으나, 추정이 불가능한 승객 또한 다수 존재한다. 본 연구의 9호선 사례분석 결과 교통카드데이터-열차시각표 매칭만으로는 약 28% 승객의 탑승열차종을 추정할 수 없음을 확인할 수 있었다. 이에 교통카드데이터-열차시각표 매칭과 본 연구에서 정의한 통행시간 기반 혼합확률분포분석을 순차적으로 적용하여 급행운영 도시철도노선 승객의 탑승열차종을 추정하는 방법을 개발하였다. 분석 결과, 298개 OD pair에서 본 연구의 검증 기준을 만족하는 합리적인 급행이용/비이용 승객 분류기준점을 도출할 수 있었다.
To investigate the non-Gaussian properties of fluctuating wind pressures and the error margin of extreme wind loads on a long-span curved roof with matching and mismatching ratios of turbulence integral scales to depth (Lux/D), a series of synchronized pressure tests on the rigid model of the complex curved roof were conducted. The regions of Gaussian distribution and non-Gaussian distribution were identified by two criteria, which were based on the cumulative probabilities of higher-order statistical moments (skewness and kurtosis coefficients, Sk and Ku) and spatial correlation of fluctuating wind pressures, respectively. Then the characteristics of fluctuating wind-loads in the non-Gaussian region were analyzed in detail in order to understand the effects of turbulence integral-scale. Results showed that the fluctuating pressures with obvious negative-skewness appear in the area near the leading edge, which is categorized as the non-Gaussian region by both two identification criteria. Comparing with those in the wind field with matching Lux/D, the range of non-Gaussian region almost unchanged with a smaller Lux/D, while the non-Gaussian features become more evident, leading to higher values of Sk, Ku and peak factor. On contrary, the values of fluctuating pressures become lower in the wind field with a smaller Lux/D, eventually resulting in underestimation of extreme wind loads. Hence, the matching relationship of turbulence integral scale to depth should be carefully considered as estimating the extreme wind loads of long-span roof by wind tunnel tests.
본 논문에서는 쿼리 영상에 대하여 가장 정확하게 정합되는 영상을 찾기 위한 새로운 이진 영상 정합 방법인 퍼지 기반 하우스도르프 방법을 제안한다, 먼저 하우스도르프 거리를 이용하여 최소거리 분포를 얻은 후 반경에 해당하는 집함의 개수를 이용하여 소속함수로 표현한다. 제안한 방법에서는 소속함수로 정의된 거리 분포에 대하여 퍼지 추론과정을 도입하여 최종적인 정합 후보를 구하게 된다. 제안된 방법을 실제 잡음이 부가된 얼굴 영상과 문자 인식에 적용하여 그 성능을 검증하였다.
This paper presents a high performance disparity extraction algorithm that generate a dense and accurate disparity map using low-resolution disparity histogram. Disparity distribution of background and object areas can besegmented from low-resolution disparity histogram. These information can be used to reduce the search area and search range of the high-resolution image resulting reliable disparity information in high speed. The computationally efficient matching pixel count(MPC) similarity measure technique is useed extensively toremove the redundancies inherent in the area-based matching method, and also results robust matching at the boundary region. Resulting maches are further improved using iterative support algorithm and post processing. We have obtained good results on randomdot stereogram and real images obtained in our carmera system.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권3호
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pp.643-650
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2013
We develop noninformative priors for a ratio of parameters of two Maxwell distributions which is used to check the equality of two Maxwell distributions. Specially, we focus on developing probability matching priors and Je reys' prior for objectiv Bayesian inferences. The probability matching priors, under which the probability of the Bayesian credible interval matches the frequentist probability asymptotically, are developed. The posterior propriety under the developed priors will be shown. Some simulations are performed for identifying the usefulness of proposed priors in objective Bayesian inference.
This paper proposes a building recognition algorithm using watershed image segmentation algorithm and integrated region matching (IRM). To recognize a building, a preprocessing algorithm which is using Gaussian filter to remove noise and using canny edge extraction algorithm to extract edges is applied to input building image. First, images are segmented by watershed algorithm. Next, a region adjacency graph (RAG) based on the information of segmented regions is created. And then similar and small regions are merged. Second, a color distribution feature of each region is extracted. Finally, similar building images are obtained and ranked. The building recognition algorithm was evaluated by experiment. It is verified that the result from the proposed method is superior to color histogram matching based results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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