오늘날 자동차 수의 폭증으로 인하여 사회 인프라 구축에 있어서 도로 사정, 확충이나 교통 정책의 수립이 매우 중요한 요소가 되었다. 본 논문에서는 이러한 교통 정책 수립 및 도로 인프라 확충에 대한 예측 정보를 제공할 수 있는 영상시스템 기반의 자동화된 교통량 측정 기술을 제안한다. 사거리나 도로에 설치된 CCTV로부터 실시간으로 영상을 입력받고 입력된 영상에서 다양한 칼라, 기하학적 특징 등을 추출하여 차량의 이동 방향을 활용하여 차량의 종류가 소형(개인용), 대형(산업용)으로 구별하는 분석 기술을 개발하며, 이를 데이터베이스화 하여 실제 일정 시간 동안 통행한 자료를 제공하도록 개발한다. 이러한 자료를 바탕으로 해당 도로의 활용성과 확충에 대한 기본 정보를 제공할 수 있을 것이며, 본 논문에서 개발된 기술을 통하여 차량의 통행량을 인식 실험한 결과 약 90.1%의 인식률을 나타내었다.
본 연구에서는 해안 디지털 비디오를 이용하여 쇄파지역에서의 파랑궤적을 원격으로 측정하는 기술을 제안한다. 쇄파에 의해 발생하는 거품은 비디오 이미지로부터 파랑속성을 측정하는데 큰 오차를 야기한다. 이러한 이유로, 본 연구는 이미지 상에서 파랑신호와는 다른 거품 노이즈를 제거하기 위한 고급 영상처리기술과 쇄파지역에서 파랑속성을 효과적으로 측정하는데 필요한 파랑궤적을 검출하는 방법에 초점을 두고 있다. 이를 위하여 본 연구는 100 m 이상 거리범위의 쇄파지역에서 3 Hz 주파수로 촬영한 해안 비디오 자료를 이용한다. 비디오 원 영상으로부터 고주파수의 특성을 가지는 거품신호를 제거하기 위하여 이미지 프레임 후방차분과 방향성 로패스 이미지 필터를 통하여 비디오 이미지를 영상처리한다. 개별의 쇄파 파랑궤적은 레이돈 변환 선인식 알고리듬을 이용하여, 거품 노이즈가 제거된 해안선 수직방향 이미지 Timestack상에 적용하여 검출된다. 이 이미지 Timestack의 물리적 공간차원은 2차원 공간-시간 도메인으로 표현된다. 비디오 자료로부터 측정된 유효 파랑궤적의 개수는 실측자료로부터 얻어진 파랑개수의 약 2/3이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1562-1578
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2020
Vector data compression algorithm can meet requirements of different levels and scales by reducing the data amount of vector graphics, so as to reduce the transmission, processing time and storage overhead of data. In view of the fact that large threshold leading to comparatively large error in Douglas-Peucker vector data compression algorithm, which has difficulty in maintaining the uncertainty of shape features and threshold selection, a segmented Douglas-Peucker algorithm based on node importance is proposed. Firstly, the algorithm uses the vertical chord ratio as the main feature to detect and extract the critical points with large contribution to the shape of the curve, so as to ensure its basic shape. Then, combined with the radial distance constraint, it selects the maximum point as the critical point, and introduces the threshold related to the scale to merge and adjust the critical points, so as to realize local feature extraction between two critical points to meet the requirements in accuracy. Finally, through a large number of different vector data sets, the improved algorithm is analyzed and evaluated from qualitative and quantitative aspects. Experimental results indicate that the improved vector data compression algorithm is better than Douglas-Peucker algorithm in shape retention, compression error, results simplification and time efficiency.
우리나라는 여름철 집중호우와 태풍으로 인해 산사태가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인해 많은 인명피해와 경제적 손실이 발생하고 있다. 특히 강원도 지역의 대부분 도로가 산악지형에 위치하고 있어 산사태의 위험에 노출되어 있다. 따라서 산사태를 막기 위한 대책마련이 시급한 실정이며, 이를 위해 다양한 사면조사 및 사면유지관리를 위한 첨단 관측기술이 요구되고 있다. 최근에는 광섬유 센서, GPS, CCD 카메라, Total Station, 위성영상을 이용한 사면관측 기술이 활용되고 있으나 경제성, 정밀성, 효율성 등의 제약으로 인해 활용빈도가 떨어지고 있는 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 지상라이다를 이용하여 시범사면을 모니터링한 후 정확도를 평가함으로써, 지상라이다의 사면관측을 위한 적용 가능성을 분석하고자 하였다. 그 결과 수 mm의 미세변위를 높은 정확도로 관측할 수 있었으며, 신속하게 사면의 지형정보를 획득할 수 있었다.
고해상도 위성영상은 실시간으로 정확한 지표 상태에 대한 정보를 수집할 수 있어 도심지 모니터링에 효율적인 수단으로 사용되고 있다. 고해상도 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 기상상태와 태양고도의 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 가지기 때문에 최근 이들 데이터를 활용한 도심지 변화탐지 기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)을 통한 텍스처 정보추출과 이들 특징 정보를 통합적으로 활용하는 새로운 텍스처 기반의 SAR 변화탐지 기술을 제안하였다. 제안기법의 효용성을 평가하기 위해 기존의 SAR 영상 변화탐지를 위해 많이 사용된 Non-Coherent Change Detection (NCCD) 기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 실험결과 제안기법이 보다 높은 변화탐지 정확도를 보였으며 시각적으로도 우수한 결과를 도출하였다. 결과적으로 제안된 변화탐지 방법은 고해상도 SAR 위성영상을 이용한 도심지 변화정보 추출에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
주제 중심 웹 문서 수집기는 검색엔진에서 최신의 웹 문서 색인을 유지하는 대안방안으로 부상하고 있다. 그러나 주제 중심 웹 문서 수집기는 비 관심문서에서 연결된 관심문서들을 수집할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점은 문서의 구조적 특징을 고려하지 않아서 발생한다. 특히 문서분석 방법인 문서의 발생 횟수 및 역문헌 발생빈도는 이러한 문제를 야기하는 주요 원인이 된다 주제 중심 웹 문서 수집기의 성능을 향상하기 위해서 본 논문에서는 국소 정보기반의 문서 분할법을 제안한다. 본 논문에서는 문서를 하이퍼링크 주변의 문맥을 고려한 특징 정보들을 사용하여 여러 소각의 문서로 나눈다. 본 논문에서 제안하는 주제 중심 웹 문서 수집기는 나누어진 문서들을 이용하여 하이퍼링크가 관심문서를 가리키는 것인지를 판단하여 문서를 수집할 것인지를 판단한다.
검색을 위해 동영상 데이터 전체를 이용하면 많은 시간과 저장 공간이 필요하다. 이를 보완하고자 기존의 동일 영화 검색은 영상 정보의 일부를 이용하여 동일한 영상 검색에 사용해 왔다. 그러나 이 방법은 같은 영상임에도 비디오 부호화기이나 해상도가 다른 경우 전혀 다른 영상으로 인식한다. 따라서 본 논문에서는 동영상의 오디오 정보를 이용하여 동일한 동영상을 찾는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 부호화율, 부호화기, 샘플링 수의 변화에도 유사한 파형을 형성하는 Peak 정보를 바탕으로 데이터베이스에 색인하고, 검색한다. 논문에서는 제안 방법의 성능을 확인하기 위해 1,000개의 동영상 데이터를 검색 실험하였으며, 92.1%의 성공률을 나타내었다.
얼굴 인식에서 얼굴 이미지의 특정 추출 방법에는 여러 가지가 있다. 그러나, 얼굴 이미지의 대부분은 표본의 수보다 특정 변수의 수가 많기 때문에 이러한 점을 고려한 특정 추출 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부분 최소제곱법을 이용하여 특정 벡터의 차원을 축소하는 방법을 제안한다. 전통적인 차원 축소 방법인 주성분 분석은 클래스의 정보를 고려하지 않고 최대 변이를 가지는 성분을 추출하기 때문에, 클래스의 구분에 필요한 특정을 필수적으로 추출하지 못한다. 이에 비해, 부분 최소제곱법은 클래스 변수에 대한 정보를 포함하여 성분을 추출한다. 그러므로, 분류를 하는데 있어서는 주성분 분석에 의해 추출된 성분보다는 부분 최소제곱법에 의해 추출된 성분이 보다 더 예측적이다. 맨체스터와 ORL 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 분류와 차원 축소 측면에서 주성분 분석 방법보다는 부분 최소제곱법을 이용한 방법이 그 성능이 우수함을 알 수 있었다.
We propose an enhanced version of the local binary pattern (LBP) operator for texture extraction in images in the context of image retrieval. The novelty of our proposal is based on the observation that the LBP exploits only the lowest kind of local information through the global histogram. However, such global Histograms reflect only the statistical distribution of the various LBP codes in the image. The block based LBP, which uses local histograms of the LBP, was one of few tentative to catch higher level textural information. We believe that important local and useful information in between the two levels is just ignored by the two schemas. The newly developed method: gradual locality integration of binary patterns (GLIBP) is a novel attempt to catch as much local information as possible, in a gradual fashion. Indeed, GLIBP aggregates the texture features present in grayscale images extracted by LBP through a complex structure. The used framework is comprised of a multitude of ellipse-shaped regions that are arranged in circular-concentric forms of increasing size. The framework of ellipses is in fact derived from a simple parameterized generator. In addition, the elliptic forms allow targeting texture directionality, which is a very useful property in texture characterization. In addition, the general framework of ellipses allows for taking into account the spatial information (specifically rotation). The effectiveness of GLIBP was investigated on the Corel-1K (Wang) dataset. It was also compared to published works including the very effective DLEP. Results show significant higher or comparable performance of GLIBP with regard to the other methods, which qualifies it as a good tool for scene images retrieval.
컴포넌트 기반의 소프트웨어 개발 방법 (CBSD)에서 다양성(Variability)에 관한 연구는 컴포넌트의 재사용성을 향상시킬 수 있는 요소로, 그 중요도가 확대되고 있다. 주어진 도메인을 위해 개발된 컴포넌트가 다양성을 많이 지원할수록 개발된 컴포넌트가 적용될 수 있는 애플리케이션이 많아지기 때문 이다. 그러나 컴포넌트가 많은 다양성을 지원하면 할수록 컴포넌트의 크기는 커지고, 개발 비용은 증가하기 때문에, 해당 컴포넌트를 이용해서 최적화된 시스템을 구현하는 일에 장애가 될 수 있다. 본 논문에서는 컴포넌트 개발 시에 부딪힐 수 있는 여러 형태의 다양성을, 먼저 성격에 따라 3 가지 유형으로 분류한다. 그리고 컴포넌트를 구현 시, 분류된 각 유형별로 적용이 가능한 기법들을 COM 컴포넌트 기반을 전제로 제안한다. 그리고 다양성의 추출부터 구현에 이르는 다양성의 분석에서 설계에 이르는 프로세스를 제공하는데, 이 프로세스는 컴포넌트의 개발 프로세스의 한 부분으로서 포함되어 적용이 가능 하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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