Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.19
no.1
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pp.1-6
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2018
In this paper, we propose the method to eliminate repetitive processes for key-point detection on multi-scale image space. The proposed method detects key-points from the original image, and select a good key-points using the cluster filters, and create the key-point clusters. And it select reference objects by using direction angles of the key-point clusters, predict the scale of the original image by using the distributed distance ratio. It transform the scale of the reference image, and apply the detection of key-points to the transformed reference image. In the results of the experiment, the proposed method can be found to improve the key-points detection time by 75 % and 71 % compared to SIFT method and scaled ORB method using the multi-scale images.
Seo, Haingja;Kim, Dongyoung;Park, Sang-Min;Choi, Myungjin
Journal of Space Technology and Applications
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v.1
no.1
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pp.49-63
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2021
The exploration of the solar system is carried out through various payloads, and accordingly, many research results are emerging. We tried to apply deep-learning as a method of studying the bodies of solar system. Unlike Earth observation satellite data, the data of solar system differ greatly from celestial bodies to probes and to payloads of each probe. Therefore, it may be difficult to apply it to various data with the deep-learning model, but we expect that it will be able to reduce human errors or compensate for missing parts. We have implemented a model that detects craters on the lunar surface. A model was created using the Lunar Reconnaissance Orbiter Camera (LROC) image and the provided shapefile as input values, and applied to the lunar surface image. Although the result was not satisfactory, it will be applied to the image of the permanently shadow regions of the Moon, which is finally acquired by ShadowCam through image pre-processing and model modification. In addition, by attempting to apply it to Ceres and Mercury, which have similar the lunar surface, it is intended to suggest that deep-learning is another method for the study of the solar system.
Branding is a process of building the relationship between a brand and consumers. This process can also happen in a space that reflects brand characteristics, and this kind of branding is called space branding. This way can strengthen a brand image by delivering its profound impressions with synesthetic experiential services for consumers. In terms of brand extension, particularly, it is possible by space branding to apply the image and value of the parent brand to spatial design so as to expect the direct effect of experiential brand recognition. As a result of case analysis for space branding - the scope of which was limited to hotels - specific ways of embodying a brand into space were largely classified into three types: the first is the 'embodiment of visual elements' that directly embodies a brand's logos, colors, forms, and textures into space; the second is the 'experience of brand content' that mainly adopts the way of giving impressions with events or customer services, or of inducing direct experiences combined with exhibition function; and the third is the 'symbolic expression of brand characteristics' that indirectly expresses the strong concept or image of a brand - a type in contrast to the first direct type. These ways of space branding change the general abstract feeling of a brand's qualities into specific spatial experiences, thus now settling as one of the ways of marketing that are direct, strongly sustainable, and the most effective.
A method of estimating the pose of a three-dimensional object from a set of two-dimensioal images based on parametric eigenspace method is proposed. A Gaussian blurred edge image is used as an input image instead of the original image itself as has been used previously. The set of input images is compressed using K-L transformation. By comparing the estimation errors for the original, blurred original, edge, and blurred edge images, we show that blurring with the Gaussian function and the use of edge images enhance the data compression ratio and decrease the resulting from smoothing the trajectory in the parametric eigenspace, thereby allowing better pose estimation to be achieved than that obtainable using the original images as it is. The proposed method is shown to have improved efficiency, especially in cases with occlusion, position shift, and illumination variation. The results of the pose angle estimation show that the blurred edge image has the mean absolute errors of the pose angle in the measure of 4.09 degrees less for occlusion and 3.827 degrees less for position shift than that of the original image.
This research is focused on the emotion rather than the logic, the present building up the Market toward clients' relationship and the communication through the most direct Contact Space in Non-Mass Media Communication. This research's purposes are to classify Space Communication kinds to analyze how the each element could affect on Brand Identity Strength and to provide the way to appeal the Brand Image as the corporation intends and to analyze Corporations and Clients' value from Space Communication. The process of this research is following. Analysis of the Space Communication, which mentioned above and the value, which was obtained from it, and analysis through the Brand, which uses the Space to build the Brand Identity with positive Brand Image and the conclusion. In Conclusion, we need to analyze the identity of each Brand and do positioning to make outstanding Brand through analysis. Because outstanding scheme varies on deciding to communicate through the Space to satisfy clients with outstanding plan or clients' sex, age, profession, resign though appealing same Brand identity, the Space Identity should be flexible depends on area and target market.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.10
no.1
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pp.83-90
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2009
A new IRF (Impulse Response Function) analysis technique in high resolution SAR image is presented by taking into account the real clutter environment. In order to investigate the realistic effect of clutter background on the impulse response function of SAR image, an ideally generated impulse response function is superimposed with a large number of background clutter data which are extracted from the various regions of an actual SAR image. As a performance measure, PSLR (Peak Sidelobe Ratio) of the clutter-contained IRF is presented in the various groups of clutter background, and finally the results are compared with the stochastic model.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.28
no.8
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pp.661-669
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2017
This paper describes an MMTI(Maritime Moving Target Indicator) for periscope detection in airborne radar. Firstly, we analyze the characteristics of sea clutter, sea targets. Secondly, we study the differences between GMTI(Ground Moving Target Indicator) and MMTI. This paper proposes an optimal MMTI operating environment and method. We also suggest a signal processing algorithm using STAP(Space-Time Adaptive Processing) for detecting small RCS target moving low speed. The detection probability for moving target with MDV(Minimum Detectable Velocity) is simulated under various RCS and multi-channel system. Finally, we analyze the major performance for range, velocity and azimuth accuracy.
We present the results of image simulations of 43.1 GHz SiO maser emission toward a Mira variable using the KVN (Korean VLBI Network) and other facilities which can make joint VLBI experiments with the KVN. To test the imaging capability of the KVN we used the image of SiO masers in the simulation obtained by the VLBA, which is considered to be the optimum VLBI facility at present to study SiO masers toward evolved stars. The simulated images of SiO maser emission confirm that coordinate VLBI expriments of KVN with several more stations in Japan or in the neighborhood of Korean Peninsula are necessary to exert the functional benefit of the KVN as the first mm VLBI facility which can perform simultaneous observations at four different frequency bands.
The validity of the image model is investigated both analytically and experimentally in a half space with an infinite single reflecting surface present. This paper exploits the Sommerfeld integral that represents the exact solution for the reflected field in the half space. The solution is shown to be obtained by direct numerical integration which yields more accurate and stable results. The predicted results from the image model are compared to those from the direct numerical integration of the Sommerfeld integral. It is also experimentally demonstrated that the image model gives acceptably accurate results. It is of significance that this paper reveals analytical and experimental validation of using the image model except near-grazing incidence.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.2
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pp.188-194
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2010
In this paper, the typical Synthetic Aperture Radar (SAR) image quality parameters and analysis method are defined, and the SAR image analysis tool is presented for SAR image evaluation. The structure of the developed SAR image analysis tool consists of four key modules; point target analysis (PTA) module, distributed target analysis (DTA) module, ambiguity analysis (AMA) module, and NESZ analysis (NESZA) module. The developed tool is able to extract the various SAR system parameters from standard SAR product format files. Based on these extracted system parameters, typical SAR image quality parameters are derived from SAR image data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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