본 논문은 공간적분을 이용한 인간 가축 분류를 위한 실시간 영상처리 방법을 제안한다. 입력 영상에 장면 차분 방법을 이용해 차분 영상을 구하고 잡음 제거를 위해 EM 알고리즘을 이용한다. 잡음 제거된 템플릿 영상에 대해 KLT 알고리즘을 이용하여 특징 벡터를 구한다. 추출된 이동 객체의 움직임 벡터 기반으로 히스토그램을 생성한다. SA 알고리즘을 이용하여 히스토그램을 분석 하여, 최종적으로 인간과 가축을 분류한다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
/
v.9
no.5
/
pp.163-168
/
2009
Most image segmentation methods are to represent observed feature vectors at each pixel, which are assumed as appropriated probability models. These models can be used by statistical estimating or likelihood clustering algorithms of feature vectors. EM algorithms have some calculation problems of maximum likelihood for unknown parameters from incomplete data and maximum value in post probability distribution. First, the performance is dependent upon starting positions and likelihood functions are converged on local maximum values. To solve these problems, we mixed the Gausian function and histogram at all the level values at the image, which are proposed most suitable image segmentation methods. This proposed algoritms are confirmed to classify most edges clearly and variously, which are implemented to MFC programs.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
/
v.14
no.6
/
pp.41-46
/
2014
As the radioactive-related incidents have been occurred frequently such as Fukushima nuclear exposure incident, it is always considered radioactivity normal levels in radiation exposure as a most risk components at several government agencies. In this paper, the data were analyzed by information in the data beyond range of the attributes. The clustering analysis method is used by EM and SimpleKMeans algorithm. The experimental results about US Radioactive associated data is depending on the method of data analysis. It can be seen that the method of the algorithm is different depending on local value of the normal range. The governments need to pay attention to increase the investigation frequency.
In Bayesian SPECT reconstruction, the incorporation of elaborate forms of priors can lead to improved quantitative performance in various statistical terms, such as bias and variance. In particular, the use of higher-order smoothing priors, such as the thin-plate prior, is known to exhibit improved bias behavior compared to the conventional smoothing priors such as the membrane prior. However, the bias advantage of the higher-order priors is effective only when the hyperparameters involved in the reconstruction algorithm are properly chosen. In this work, we further investigate the quantitative performance of the two representative smoothing priors-the thin plate and the membrane-by observing the behavior of the associated hyperparameters of the prior distributions. In our experiments we use Monte Carlo noise trials to calculate bias and variance of reconstruction estimates, and compare the performance of ML-EM estimates to that of regularized EM using both membrane and thin-plate priors, and also to that of filtered backprojection, where the membrane and thin plate models become simple apodizing filters of specified form. We finally show that the use of higher-order models yields excellent "robustness" in quantitative performance by demonstrating that the thin plate leads to very low bias error over a large range of hyperparameters, while keeping a reasonable variance. variance.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
/
v.51
no.1
/
pp.145-151
/
2014
This paper proposes an image haze removal algorithm for a single image. The conventional Dark Channel Prior(DCP) algorithm estimates a transmission map using the dark information in an image, and the haze regions are then detected using a matting algorithm. However, since the DCP algorithm uses block-based processing, block artifacts are invariably formed in the transmission map. To solve this problem, the proposed algorithm generates a modified transmission map using a Hidden Markov Random Field(HMRF) and Expectation-Maximization(EM) algorithm. Experimental results confirm that the proposed algorithm is superior to conventional algorithms in image haze removal.
Recurrent event data occurs when a subject experience the event of interest several times and has been found in biomedical studies, sociology and engineering. Several diverse approaches have been applied to analyze the recurrent events (Cook and Lawless, 2007). In this study, we analyzed the YTOP(Young Traffic Offenders Program) dataset which consists of 192 drivers with conviction dates by speeding violation and traffic rule violation. We consider a subject-specific effect, frailty, to reflect the individual's driving behavior and extend to time-varying frailty effect. Another feature of this study is about the redefinition of risk set. During the study, subject may be under suspension and this period is regarded as non-risk period. Thus the risk variables are reformatted according to suspension and termination time.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.24
no.10B
/
pp.1902-1911
/
1999
In this paper we present a content-based image retrieval algorithm using the visual feature vectors which describe the spatial characteristics of objects. The proposed technique uses the Gaussian mixture model(GMM) to represent multi-colored objects and the expectation maximization(EM) algorithm is employed to estimate the maximum likelihood(ML) parameters of the model. After image segmentation is performed based on GMM, the shape and color features are extracted from each object using Fourier descriptors and color histograms, respectively. Image retrieval consists of two steps: first, the shape-based query is carried out to find the candidate images whose objects have the similar shapes with the query image and second, the color-based query is followed. The experimental results show that the proposed algorithm is effective in image retrieving by using the spatial and visual features of segmented objects.
Sin, Il-Sik;Lee, Seong-Ho;Yu, Chang-Wan;Nam, Myeong-Ryong
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
/
v.34
no.2
/
pp.96-100
/
2006
We develop the Dual Head Star Tracker (DHST) to obtain the attitude information of science and Technology Satellite2 (STSAT-2). Because most of star sensor has only one head camera, star recognition is impossible when camera point to sun or earth. We therefore considered the DHST which can obtain star images from two spots simultaneously. That is, even though we fail a star recognition from an image obtained by one camera, it is possible to recognize stars from an image obtained by the other camera. In this paper, we introduce engineer model (EM) of the DHST and propose a star recognition and a star track algorithm.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
/
v.4
no.1
/
pp.15-26
/
2003
Ultrasonic inspection methods are widely used for detecting flaws in materials. The signal analysis step plays a crucial part in the data interpretation process. A number of signal processing methods have been proposed to classify ultrasonic flaw signals. One of the more popular methods involves the extraction of an appropriate set of features followed by the use of a neural network for the classification of the signals in the feature space. This paper describes an alternative approach which uses the least mean square (LMS) method and expectation maximization (EM) algorithm with the model based deconvolution which is employed for classifying nondestructive evaluation (NDE) signals from steam generator tubes in a nuclear power plant. The signals due to cracks and deposits are not significantly different. These signals must be discriminated to prevent from happening a huge disaster such as contamination of water or explosion. A model based deconvolution has been described to facilitate comparison of classification results. The method uses the space alternating generalized expectation maximization (SAGE) algorithm In conjunction with the Newton-Raphson method which uses the Hessian parameter resulting in fast convergence to estimate the time of flight and the distance between the tube wall and the ultrasonic sensor Results using these schemes for the classification of ultrasonic signals from cracks and deposits within steam generator tubes are presented and showed a reasonable performances.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
/
v.27
no.5
/
pp.449-458
/
2007
In this paper, we reconstructed the cross-sectional images of two phantoms simulating a petrochemical process from gamma radiation measurements. Three different weight functions for EM image reconstruction algorithm were built and compared with histograms representing the variance of the homogeneity of the phantom material, The radiation source, $^{137}Cs$, collimated by a lead with 5 mm diameter aperture and the measurement was made with a lead shielded 1inch NaI detector. As a result, the method taking into account the beam area in each pixel for a weight function showed the best resolution among the three methods.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.