최근에는 LiDAR시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량에 비하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 수치표고자료를 효과적으로 구축할 수 있게 되었으나, 도시지역에서는 다양한 형태의 객체들이 모두 포함된 DSM(Digital Surface Model) 형식의 자료를 취득하게 된다. 따라서, 홍수범람예측에 있어서의 인공지물의 영향 해석 등을 위하여 건물이 제거된 지형에 관한 상세한 정보를 제공하기 위해서는 DSM으로부터 DEM(Digital Elevation Model)을 추출하기 위한 전처리 과정이 필요하다. 된 연구는 LiDAR 시스템으로부터 취득된 도시지역에 대한 DSM으로부터 건물 등이 제거된 DEM을 추출하기 위한 연구로서 영상처리기법의 경계검출 알고리즘을 적용하여 건물 등의 건물들에 대한 경계를 추출하였으며, 선행연구에서 건물로 추출된 지역에 대하여 보간법을 적용함으로써 발생하는 원시 DSM 자료의 변형에 따른 대안으로써, 추출된 경계에 대여 평균값 필터 링, 중간값 필터링, 최소값 필터링을 각각 적용함으로써 원시 DSM자료의 변형을 최소화하여 건물 등의 지물들을 제거하였으며, LiDAR DSM으로부터 DEM을 제작하는 과정을 간략화, 자동화하였다.
음성신호의 기본주파수를 구하는 새로운 방법인 area comparison method를 제안 하였다. 음성신호는 생성모델에 의해 한 pitch 구간에서 첫 봉우리의 면적이 강조 된다. 이 논문은 이러한 성질을 이용하여 Pitch Period를 구하는 것으로 기존의 방법에 비해 많은 장점을 갖는다. 시간 영역에서 취급하고 알고리즘이 간단하기 때문에 고속이다. 또한 sample의 개개가 아닌 면적을 적용하므로 impulse성 잡음이나, 전처리 filtering이 필요없게 된다.
소지역에서 직접(direct) 시계열추정을 할 수 있다면, 소지역들 추정에서 최적선형 불편 예측량(BLUP)을 일반화 시킬 수 있다. 특히 조사에서 얻어지는 관측 값의 오차가 시간상으로 상관관계가 있다면 Kalman Filter(KF)기법이 사용 될 수 있다. 이 연구는 예측 값을 활용한 소지역의 실업자 수 추정에서 표본으로 추출되지 않은, 즉 관측되지 않은 값의 예측모형에 KF기법을 적용하였다. 이는 경제활동인구수를 이용하여 현 시점의 소지역 실업자 수를 예측함수(BLUP)를 통해 추정하게 된다. 그리고 이를 단순 회귀분석 추정치와 비교하였다.
항공레이저측량시스템은 레이저펄스가 투과하지 못하는 건물지역에서는 DEM을 구축하기 위해 원시 DSM 자료로부터 건물 등의 지물을 제거하는 전처리 과정이 필요하다. 본 연구에서는 항공레이저측량을 이용하여 구축한 DSM 자료로부터 다양한 크기의 평균필터를 적용하였으며, 표준편차 변화율을 분석하여 $39{\times}39$를 최적의 필터크기로 결정하였다. 또한 최적필터를 적용하여 분석한 DEM과 항공레이저측량 원시 DSM 자료를 상호 비교함으로서 표준오차 ${\pm}0.065m$를 확보할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제시한 평균필터기법이 경사가 완만한 도시지역내 DEM을 추출하는데 매우 효과적임을 알 수 있었다.
최근 스마트폰 기반의 공간정보를 서비스하는 증강현실 응용들이 보편화되고 있다. 이러한 공간정보 증강현실 응용들은 현재 위치를 기반으로 공간정보를 검색하게 되며, 이 때 카메라 뷰 앵글에 보이는 공간정보가 일차적인 중요성을 갖는다. R-tree 등 현재까지 공간 데이터베이스 분야에서 제안된 공간색인들 대부분은 최소경계사각형을 이용한 검색 알고리즘을 수행한다. 이는 전통적인 지리정보시스템, 위치기반서비스들에서는 유용하지만 증강현실 응용에서 사용되는 뷰 앵글 기반의 공간질의 특성을 반영하진 못한다. 즉, 증강현실 응용에서의 공간질의는 비 단말 노드의 최소 경계 사각형과 질의 영역사이의 데드 스페이스 영역이 발생할 가능성이 높다. 제안된 알고리즘은 삼각형 노드 필터링 기법을 사용함으로서 이러한 데드 스페이스를 검색에서 배제한 공간 검색을 수행함으로써 검색의 효율성을 높였다. 이 논문에서는 제안된 알고리즘을 PostgreSQL/PostGIS 상에서 구현하였으며, 실제 POI 데이터베이스를 이용하여 실험하였다. 실험결과 제안된 알고리즘을 사용한 공간 감액이 최소 경계 사각형을 사용하는 검색 알고리즘보다 뚜렷한 성능 향상이 있었음을 확인할 수 있었다.
To improve the effect of image restoration and solve the image detail loss, an image dehazing enhancement algorithm based on mean guided filtering is proposed. The superpixel calculation method is used to pre-segment the original foggy image to obtain different sub-regions. The Ncut algorithm is used to segment the original image, and it outputs the segmented image until there is no more region merging in the image. By means of the mean-guided filtering method, the minimum value is selected as the value of the current pixel point in the local small block of the dark image, and the dark primary color image is obtained, and its transmittance is calculated to obtain the image edge detection result. According to the prior law of dark channel, a classic image dehazing enhancement model is established, and the model is combined with a median filter with low computational complexity to denoise the image in real time and maintain the jump of the mutation area to achieve image dehazing enhancement. The experimental results show that the image dehazing and enhancement effect of the proposed algorithm has obvious advantages, can retain a large amount of image detail information, and the values of information entropy, peak signal-to-noise ratio, and structural similarity are high. The research innovatively combines a variety of methods to achieve image dehazing and improve the quality effect. Through segmentation, filtering, denoising and other operations, the image quality is effectively improved, which provides an important reference for the improvement of image processing technology.
As an information technology is developed, more intelligent system considering emotional factor for implementing the personality is required. In this paper, Reactive Learning Inference System considering emotional factor is proposed. Emotional Facter(E) is defined for a criterion for representing the personal preference. This system is designed to have functions of Reactive filtering by Emotional factor, Incremental learning, perception & inference and knowledge retrieval. This system is applied to the area for analysis of customer's tastes and its performance is analyzed and compared.
복층이 있는 공간의 음향 특성을 계산식, 시뮬레이션 및 실측을 통해 비교해 보았다. 언더발코니 스피커의 바로 뒤 지역은 메인스피커와 딜레이 차이가 생기며, 중/저음 부분에서 충분한 음압저하가 이뤄지지 않아 컴필터링(Comb-Filtering) 현상이 크게 발생하게 된다. 또한 언더발코니 스피커의 바로 하부 지역은 스피커와 거리가 2~3m 내외로 언더발코니 스피커의 음압이 메인 스피커보다 커져 강대상과 음상일치가 깨지게 된다. 언더발코니 스피커에서 5~6m 이상 벗어나는 지역은 음의 역자승법칙에 따라 언더발코니 스피커 하부 지역보다 10dB이상 차이가 발생하며, 메인스피커에서도 중/고역 주파수(Mid/High Frequency) 음이 유입되지 않아 주파수별 음압 편차가 크게 발생하여 집중도가 떨어지게 된다. 이러한 음향 문제를 최소화하기 위해서 메인스피커의 위치 및 출력에 따른 언더발코니 스피커의 적절한 배치와 출력이 요청된다. 발코니 하부 지역을 더 쾌적한 음향 환경으로 개선하기 위해서는 언더발코니 스피커에 대한 적절한 음향설계 방향이 제시되어야 한다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권4호
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pp.195-201
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2015
For median filtering (MF) detection in altered digital images, this paper presents a new feature vector that is formed from autoregressive (AR) coefficients via an AR model of the gradients between the neighboring row and column lines in an image. Subsequently, the defined 10-D feature vector is trained in a support vector machine (SVM) for MF detection among forged images. The MF classification is compared to the median filter residual (MFR) scheme that had the same 10-D feature vector. In the experiment, three kinds of test items are area under receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC), classification ratio, and minimal average decision error. The performance is excellent for unaltered (ORI) or once-altered images, such as $3{\times}3$ average filtering (AVE3), QF=90 JPEG (JPG90), 90% down, and 110% up to scale (DN0.9 and Up1.1) images, versus $3{\times}3$ and $5{\times}5$ median filtering (MF3 and MF5, respectively) and MF3 and MF5 composite images (MF35). When the forged image was post-altered with AVE3, DN0.9, UP1.1 and JPG70 after MF3, MF5 and MF35, the performance of the proposed scheme is lower than the MFR scheme. In particular, the feature vector in this paper has a superior classification ratio compared to AVE3. However, in the measured performances with unaltered, once-altered and post-altered images versus MF3, MF5 and MF35, the resultant AUC by 'sensitivity' (TP: true positive rate) and '1-specificity' (FN: false negative rate) is achieved closer to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed scheme can be rated as 'Excellent (A)'.
디지털 영상의 배포에서, 위 변조자에 의해 영상이 변조되는 심각한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 영상의 Fourier 변환 변이계수를 이용한 미디언 필터링 (Median Filtering: MF) 영상의 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 영상의 각 수평, 수직라인의 Fourier 변환 (Fourier Transform: FT)을 하고, 이웃 라인과의 변이계수를 기반으로 하여 MF 검출 (Median Filtering Detection: MFD)을 위한 10 Dim. 특징벡터를 정의한다. 이는 MF 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 학습에 사용된다. 제안된 미디언 필터링 검출 스킴은 동일 10 Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual)과 Rhee의 MF 검출 스킴과 비교하여 원영상, JPEG (QF=90), Down 스케일링 (0.9) 그리고 Up 스케일링 (1.1) 영상에서는 성능이 우수하며, Gaussian 필터링($3{\times}3$) 영상에서는 성능이 일부 높았다. 제안된 알고리즘은 성능평가 전체항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)에 의한 AUC (Area Under ROC (Receiver Operating Characteristic) Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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