선박의 안전 운항과 해양수산 양식장 관리를 위해 해양수산 빅데이터 구축에 필요한 해양수산 양식장의 경계를 추출한 데이터 셋은 어장 허가 구역과의 일치 여부 조사를 통해 선박의 운항 경로에 불법 설치 시 장애물 정보를 미리 제공할 수 있다. 또한, 해양 사고 등에 의한 피해보상을 위해 필요한 양식장 조업 여부도 파악할 수 있으며, 해당 지자체에서는 어장도와의 중첩 비교를 통해 어장 관리 등에 사용할 수 있다. 선박의 안전 운항을 위한 전자해도에 물표 표시를 통해 운항 경로상의 장애물 파악에 필요한 기초 데이터로써 활용이 높다. 이 연구에서는 양식장의 경계 추출을 위해 충분한 공간해상도를 가지며 짧은 주기로 반복하여 촬영하는 유럽항공우주국 (ESA; europe space agency)의 Sentinel-2 위성영상 자료를 사용하였다. 영상 이미지에서 양식장의 주기별 현황 데이터의 생산을 위해 해상의 구역별 데이터를 부산권, 울산권, 거제·창원권, 고성·통영권, 남해·사천권의 5개 관리 구역으로 나누어 처리하였으며, 구역별 위성영상의 수집과 영상의 강조 처리 과정을 거쳐 양식장의 경계 데이터와 메타정보를 추출하였다.
The purpose of this study is to find out the image according to formative properties of hat and garment in the fashion collection. For the study, the 96 stimuli found frequently in fashion collection from the S/S season of 1998 to the F/W season of 2004 were selected. Sets of stimulus and response scales (7 point semantic) were used as experimental materials. The stimuli were 96 pictures with the types of hat(4), the lengths of hair(3), the types of garment(3), the relations between the color of garment and hat(4), and the materials(4) and patterns of garment(2). The subjects were 415 women college students majoring fashion design related fields and living in Seoul and Gyeongsangnam-do. As statistical methods for data analysis, Factor Analysis, ANOVA test, and LSD test were used. The items of the adjectives were classified into 5 image dimensions; attractiveness, gracefulness, concentration, cuteness, and hardness and softness. Among these factors, each dimensional image was affected by formative properties of hat and garment. The image of a hat-wearer was perceived differently according to the hair style and the formative properties of hat and garment even if the type of hat was same.
커널 기법은 데이터를 high dimension 상의 속성 공간으로 mapping함으로써 복잡한 분포를 가지는 데이터에 대하여 기존의 선형 분류 알고리즘들의 성능을 향상시킬 수 있다r4]. 본 논문에서는 기존의 유클리디안 거리측정방법 대신에 커널 함수에 의한 속성 공간의 거리측정방법을 fuzzy K-nearest neighbor(fuzzy K-NN) 알고리즘에 적용한 fuzzy kernel K-nearest neighbor(fuzzy kernel K-NN) 알고리즘을 제안한다. 제시한 알고리즘은 데이터에 대한 적절한 커널 함수의 선택으로 기존 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있다. 제시한 알고리즘의 타당성을 보이기 위하여 여러 데이터 집합에 대한 실험결과와 실제 영상의 분할 결과를 보일 것이다.
In this paper presents an accurate AFM used that is free from the Z-directional distortion of a servo actuator is described. Two mathematical correction methods by the in-situ self-calibrationare employed in this AFM. One is the method by the integration, and the other is the method by inverse function of the calibration curve. The in situ self-calibration method by the integration, the derivative of the calibration curve function of the PZT actuator is calculated from the profile measurement data sets which are obtained by repeating measurements after a small Z-directional shift. Input displacement at each sampling point is approximately estimated first by using a straight calibration line. The derivative is integrated with reference to the approximate input to obtain the approximate calibration curve. Then the approximation of the input value of each sampling point is improved using the obtained calibration curve. Next the integral of the derivative is improved using the newly estimated input values. As a result of repeating these improving process, the calibration curve converges to the correct one, and the distortion of the AFM image can be corrected. In the in situ self-calibration through evaluating the inverse function of the calibration curve, the profile measurement data sets were used during the data processing technique. Principles and experimental results of the two methods are presented.
This paper addresses major issues in localising sound sources in space using the experimental data set of head-related responses in the time or frequency domain. They come from the technical realisation steps for implementing the convolution of HRIR's with sound sources, the cross-talk cancellation for transaural filtering, the matched time delay compensation, etc. in real, those technical matters seem to be minor because they can be realised in off-line signal processing schemes. This paper puts much emphasis on what we misunderstood about the sets of HRTF's or HRIR's, More specifcaily, the sets of HRTF's or HRIR's of course supply relevant information to sound localisation but include much useless 'rubbish' that have made for us to fail to put spatial image into real souno signals such as voices and music's. This paper proposes possible reasons for such failure and, furthermore, introduces detained subjects that should be challenged so as to resolve them.
We have applied an advanced multi-aperture indexing photometry and sophisticated de-trending method to existing Taiwanese-American Occultation Survey (TAOS) data sets. TAOS, a wide-field ($3^{\circ}{\times}3^{\circ}$) and rapid photometry (5Hz) survey, is designed to detect small objects in the Kuiper Belt. Since TAOS has fast and multiple exposures per zipper mode image, point spread function (PSF) varies in a given image. Selecting appropriate aperture among various size apertures allows us to reflect these variations in each light curve. The survey data turned out to contain various trends such as telescope vibration, CCD noise, and unstable local weather. We select multiple sets of stars using a hierarchical clustering algorithm in such a way that the light curves in each cluster show strong correlations between them. We then determine a primary trend (PT) per cluster using a weighted sum of the normalized light curves, and we use the constructed PTs to remove trends in individual light curves. After removing the trend, we can get each synthetic light curve of star that has much higher signal-to-noise ratio. We compare the efficiency of the synthetic light curves with the efficiency of light curves made by previous existing photometry pipelines. Our photometric method is able to restore subtle brightness variation that tends to be missed in conventional aperture photometric methods, and can be applied to other wide-field surveys suffering from PSF variations and trends. We are developing an analysis package for the next generation TAOS survey (TAOS II) based on the current experiments.
The purpose of this study is to investigate the effect of eyeshadow color (brown, purple, and blue), lipstick color (red, orange, and purple), and lipstick tone(vivid, light, dull, and dark) on the makeup image. The experimental materials used for this study were sets of stimulus and response scales (7 point semantic). The stimuli were 36 color pictures manipulated with the combination of eyeshadow color, lipstick color, and lipstick tone using computer simulation. The subjects were 216 female undergraduates living in Jinju city. The data was analyzed by using SPSS program. Analyzing methods were ANOVA and Duncan test. The result of this study are as follows. Image factor of the stimulus was composed of 4 different components (attractiveness and gracefulness, visibility, cuteness, and softness), Among them, the attractiveness and gracefulness and the visibility were important. Each dimensional image was affected by color coordination of eyeshadow color, lipstick color and lipstick tone. Therefore, the face image through matching eyeshadow and lipstick could be varied by the eyeshadow color, lipstick color and tones.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.260-262
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2006
One of future remote sensing techniques for transportation application is vehicle detection from the space, which could be the basis of measuring traffic volume and recognizing traffic condition in the future. This paper introduces an approach to vehicle detection using image object segmentation approach. The object-oriented image processing is particularly beneficial to high-resolution image classification of urban area, which suffers from noisy components in general. The project site was Dae-Jeon metropolitan area and a set of true color aerial images at 10cm resolution was used for the test. Authors investigated a variety of parameters such as scale, color, and shape and produced a customized solution for vehicle detection, which is based on a knowledge-based hierarchical model in the environment of eCognition. The highest tumbling block of the vehicle detection in the given data sets was to discriminate vehicles in dark color from new black asphalt pavement. Except for the cases, the overall accuracy was over 90%.
지금까지의 정보검색 연구에서 데이터 융합 기법을 이용한 문서 검색은 하나의 알고리즘에 의한 검색에 비하여 많은 경우에 효율성이 높은 결과를 얻을 수 있었다. 하지만 이미지 검색에서 상이한 알고리즘을 이용한 다수의 검색 결과를 합쳐 하나의 검색결과를 얻는 데이터 융합 기법의 사용은 많지 않았다. 이 연구에서는 소벨 연산자를 이용한 윤곽선 검출과 자기조직화 지도 알고리즘에 의한 두 검색 결과를 융합하여 각각의 알고리즘에 의한 검색결과 보다 높은 효율성을 보여주는 방법을 제시하였다. 이 연구에서는 상용 클립아트 이미지를 이용하여 사람의 주관적인 적합성 판단을 배제한 검색 실험 데이터를 만들어 사용하였다.
본 논문에서는 마이크로어레이 처리를 위한 새로운 이미지 분석 알고리즘과 격자 반점들의 위상 정보를 이용하여 격자의 위치를 결정하는 방법을 제시한다. 마이크로어레이는 유전자의 발현량의 측정을 위해서 수만 혹은 수십 만개의 유전자에 대해서 한번에 실험을 할 수 있는 장비이다. 한번의 실험으로 생성되는 데이터 양이 엄청나게 많기 때문에 자동화된 분석이 필요하다. 이 마이크로어레이의 실험 결과는 16-비트 회색조 이미지 파일로 하나의 유전자가 여러 개의 픽셀로 뭉쳐져 있는 반점(spot)이 격자 구조형태로 나타난다. 본 논문에서 이미지 데이터에서 그래프 구조를 생성하여 이들 반점이 어느 격자에 속하는지 결정하는 알고리즘과 격자 구조의 기울어짐을 측정하여 격자의 정확한 위치와 모양을 결정하는 방법을 제시하고 실제 이미지 데이터를 통한 많은 실험 결과를 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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