• 제목/요약/키워드: Image-based Modeling

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Object Detection Based on Deep Learning Model for Two Stage Tracking with Pest Behavior Patterns in Soybean (Glycine max (L.) Merr.)

  • Yu-Hyeon Park;Junyong Song;Sang-Gyu Kim ;Tae-Hwan Jun
    • 한국작물학회:학술대회논문집
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    • 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.89-89
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    • 2022
  • Soybean (Glycine max (L.) Merr.) is a representative food resource. To preserve the integrity of soybean, it is necessary to protect soybean yield and seed quality from threats of various pests and diseases. Riptortus pedestris is a well-known insect pest that causes the greatest loss of soybean yield in South Korea. This pest not only directly reduces yields but also causes disorders and diseases in plant growth. Unfortunately, no resistant soybean resources have been reported. Therefore, it is necessary to identify the distribution and movement of Riptortus pedestris at an early stage to reduce the damage caused by insect pests. Conventionally, the human eye has performed the diagnosis of agronomic traits related to pest outbreaks. However, due to human vision's subjectivity and impermanence, it is time-consuming, requires the assistance of specialists, and is labor-intensive. Therefore, the responses and behavior patterns of Riptortus pedestris to the scent of mixture R were visualized with a 3D model through the perspective of artificial intelligence. The movement patterns of Riptortus pedestris was analyzed by using time-series image data. In addition, classification was performed through visual analysis based on a deep learning model. In the object tracking, implemented using the YOLO series model, the path of the movement of pests shows a negative reaction to a mixture Rina video scene. As a result of 3D modeling using the x, y, and z-axis of the tracked objects, 80% of the subjects showed behavioral patterns consistent with the treatment of mixture R. In addition, these studies are being conducted in the soybean field and it will be possible to preserve the yield of soybeans through the application of a pest control platform to the early stage of soybeans.

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하나에 모리(Hanae Mori) 의상에 나타난 미적 특성 (Aesthetic Characteristics of Hanae Mori's Apparel)

  • 최영옥
    • 한국의류산업학회지
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    • 제9권6호
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    • pp.613-625
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    • 2007
  • Globalizing the Japanese fashion successfully, Hanae Mori's work awoke the western fashion world's nostalgia towards the East. Analyzing the aesthetic characteristics of Hanae Mori's clothes what kinds of aesthetic characteristic that her work had and what kinds of influences that she made in the modern fashion would provide substantial contribution of the world's modern fashion. This study provided forms and remarkable features of Japanese traditional custom, revealed Hanae Mori's life and her philosophies of fashion, and defined Hanae Mori's aesthetic characteristics by analyzing her work from 1970's until the retirement, July 2004. Methods of this study are completed by documentary records of Hanae Mori, research papers and fashion magazines that are published domestically and internationally, and collected materials from internet. The results of analysis are epitomized as below. Hanae Mori was the first Japanese fashion designer who expressed the characteristics of traditional Japanese custom with modernity sprit. In the 60's and 70's, especially in the U.S. and European fashion market, she inspired western fashion designers by her original sprit of art: combining Japanese tradition which showed distinctive color and spirit of nature and the western beauty. Hanae Mori created new dress molding from the Kimono's unstructured feature. Her layered look dressing, oblique adjustment and Obi, and others all enabled Mori to express Japanese image into modern fashion. Additionally, in terms of traditional Japanese image being acknowledged world-widely, she played a major contribution in world fashion by suggesting a new vision and raised several sensations in fashion artistry and modeling. Amongst her various patterns, Hanae Mori had butterfly patterns in most of her works, which was her representative symbol. This spoke for her strong will and senses of duty that wanting to inform beauty of Japanese women who were reflected in modern and graceful butterfly patterns. Flowers were another element that symbolized Mori. Using various flower motifs that bloomed in every different four seasons, she connected two images into her fashion; beauty of the nature and enlightening image of vibrating life. The aesthetic characteristics of Hanae Mori's clothes were defined as five: Japonism, naturalism, feminism, eroticism, and modernism. Japonism which is the spirit of Japanese, Mori used the concept to connect the East and the West. Naturalism represented harmony of the nature and the human. Feminism highlighted Eastern women's beauty. Eroticism emitted feminine attraction. Modernism represented simplicity and sophistication. Such aesthetic character illustrated Mori's original emotion that was based on Japanese spirit and she combined it with values of the East and the West. From the analysis of Mori's aesthetic characteristics, it is clearly recognizable her feministic beauty is emanated by her original emotion and sensibility.

Hierarchical Clustering Approach of Multisensor Data Fusion: Application of SAR and SPOT-7 Data on Korean Peninsula

  • Lee, Sang-Hoon;Hong, Hyun-Gi
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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    • pp.65-65
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    • 2002
  • In remote sensing, images are acquired over the same area by sensors of different spectral ranges (from the visible to the microwave) and/or with different number, position, and width of spectral bands. These images are generally partially redundant, as they represent the same scene, and partially complementary. For many applications of image classification, the information provided by a single sensor is often incomplete or imprecise resulting in misclassification. Fusion with redundant data can draw more consistent inferences for the interpretation of the scene, and can then improve classification accuracy. The common approach to the classification of multisensor data as a data fusion scheme at pixel level is to concatenate the data into one vector as if they were measurements from a single sensor. The multiband data acquired by a single multispectral sensor or by two or more different sensors are not completely independent, and a certain degree of informative overlap may exist between the observation spaces of the different bands. This dependence may make the data less informative and should be properly modeled in the analysis so that its effect can be eliminated. For modeling and eliminating the effect of such dependence, this study employs a strategy using self and conditional information variation measures. The self information variation reflects the self certainty of the individual bands, while the conditional information variation reflects the degree of dependence of the different bands. One data set might be very less reliable than others in the analysis and even exacerbate the classification results. The unreliable data set should be excluded in the analysis. To account for this, the self information variation is utilized to measure the degrees of reliability. The team of positively dependent bands can gather more information jointly than the team of independent ones. But, when bands are negatively dependent, the combined analysis of these bands may give worse information. Using the conditional information variation measure, the multiband data are split into two or more subsets according the dependence between the bands. Each subsets are classified separately, and a data fusion scheme at decision level is applied to integrate the individual classification results. In this study. a two-level algorithm using hierarchical clustering procedure is used for unsupervised image classification. Hierarchical clustering algorithm is based on similarity measures between all pairs of candidates being considered for merging. In the first level, the image is partitioned as any number of regions which are sets of spatially contiguous pixels so that no union of adjacent regions is statistically uniform. The regions resulted from the low level are clustered into a parsimonious number of groups according to their statistical characteristics. The algorithm has been applied to satellite multispectral data and airbone SAR data.

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옴니채널의 지각된 편리성과 유용성이 옴니채널 사용과 소비자-브랜드 관계에 미치는 영향 (Omnichannel's Perception Effect on Omnichannel Use and Customer-Brand Relationship)

  • 임덕순;한상설
    • 유통과학연구
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    • 제14권7호
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    • pp.83-90
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    • 2016
  • Purpose - This study focuses on new type distribution channel that named as Omnichannel. Omnichannel is developed from Multichannel which is used in many distribution channels to buy or selling goods. Omnichannel basically needs an Information and Communications Technologies(ICT) to use, so researcher conduct a Technology Acceptance Model(TAM) to research model. Customer-brand relationship was used as dependent variable to focus on the role of Omnichannel. Research design, data, and methodology - The subject of this study is customer who purchase goods or service through omnichannel. Based on the literature from the preceding research analysis of TAM and customer-brand relationship, this study was constructed by the reference to previous studies, final research model design for figure out casual relationship among perceived ease of use, perceived usefulness, omnichannel use and customer-brand relationship. From 2016 February 3 to March 17, questionnaire survey targeted customers who use online and offline channels. 273 questionnaire survey had conducted, then, 252 survey data were available for empirical analysis. Researcher provide descriptive statistics for checking generality. Cronbach's alpha value was used to check the reliability of data. Exploratory factor analysis was used for purification of values and eigenvalue checking. After EFA, Confirmatory factor analysis was used to prepare structural equation modeling with executing structural equation modeling for confirming hypothesis which developed by researcher. Results - The main results of this empirical study are as follows. First, omnichannel's perceived ease of use has positive significant effect on perceived usefulness(estimate: 0.579). Moreover, omnichannel's perceived ease of use and perceived usefulness has positive significant effect on omnichannel use(estimate: 0.325,0.648). Second, using omnichannel has positive significant effect on brand-customer relationship(estimate: 0.521). Every hypothesis adopted as researcher designed. This study found out the intermediate relationship between perceived ease of use and omnichannel use by investigating hypothesis. Conclusions - Base on the empirical result, this study confirmed that TAM theory perceived has relation with omnichannel. First, factors of TAM has positive effect on omnichannel use, so it highlights the important role of customer based interface and usefulness. Especially, perceived usefulness has high indirect influence on ease of use and use of omnichannel. It seems that when customers try to decide use or not use omnichannel, customers focus on percept benefits from omnichannel. Thus, a provider should applicate attractive price table, accurate product or service information and high switching cost strategy to emphasize the usefulness of omnichannel. Second, using omnichannel enhances the relationship between customers and brand, because there are more time and frequency to serve customers. It is important because good relationship between customers can increase the future's financial performance through word of mouse, positive brand image and loyalty to brand or company. Finally, despite of empirical result and implications, this study has limitations. First, there are only a few previous studies about omnicahnnel, so literature reviews are restricted. While set up the factors which can affect the use of omnichannel, next study should be considered with broader theories or models(ex: contingency theory). Second, omnichannel has developed from multichannel, so comparative analysis is needed between these methods because there is a possibility about different forte character of each distribution system on customer's consuming patterns.

3차원 동영상의 시각 주의 확률 모델 도출 및 시각 주의 기반 입체감 추정 (Modeling of Visual Attention Probability for Stereoscopic Videos and 3D Effect Estimation Based on Visual Attention)

  • 김보은;송원석;김태정
    • 정보과학회 논문지
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    • 제42권5호
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    • pp.609-620
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    • 2015
  • 시청자들은 영상을 시청할 때 화면상 시각이 집중된 곳 주변의 정보를 영향력 있게 받아들일 가능성이 크다. 이러한 사실을 이용하여 최근 연구들은 시각 주의 모델을 영상 제작 및 평가 방법에 이용하고 있다. 본 연구에서는 실제로 사람들의 시각 주의도가 어떠한 인자에 영향을 많이 받는지, 또 시각 주의 모델은 구체적으로 어떠한 형태가 되는지를 통계적 실험 계획법을 이용하여 추정하였다. 분산 분석법을 이용하여 속도, 화면으로부터의 거리, 비초점흐림 정도가 시각 주의에 영향을 미치는 유의한 인자인 것을 확인하였고 반응 표면 계획법을 이용하여 이 세가지 인자들에 따른 시각 주의 점수 모델을 도출하였다. 이 시각 주의 점수 모델로부터 영상 각 픽셀의 시각 주의 확률을 구하였다. 본 연구의 뒷부분에서는 시각주의 확률 모델을 기존의 기울기(gradient) 기반 3차원 영상의 입체감 측정법에 적용하는 방법을 제안하였다. 화면 상에서 시선을 집중할 확률이 큰 부분에 높은 비중을 둠으로써 기존의 방법 보다 시청자가 느끼는 입체감을 더욱 정확하게 측정할 수 있도록 하였다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 주관적 평가를 실시하여 피실험자들이 느끼는 입체감과 제안된 방법으로부터 도출한 결과를 비교하였다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 높은 것을 확인하였다.

중고스마트폰 업사이클링을 통한 보행위험요인 인지판단 연구 (A Study on the Cognitive Judgment of Pedestrian Risk Factors Using a Second-hand Mobile Phones)

  • 장일준;정종모;이재덕;안세영
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.274-282
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    • 2022
  • 보행자의 보행권 확보를 위해 기존 보행자 교통사고의 원인, 진단, 감소 방안을 모색하는데 있어 기존 조사방식, 분석방법, 진단 등의 한계성을 극복하기 위한 대체방안으로 중고스마트폰을 활용한 모바일 CCTV 활용방안을 제시하였다. 중고스마트폰을 업사이클링하여 모바일CCTV를 제작하였고 보행사망사고가 다수 발생하는 지역에 설치하여 24시간 이상의 영상데이터를 확보하였다. 영상시각화 기술과 클라우딩 리포팅(Crowding Reporting) 기술을 적용하여 분석하였으며, 인공지능 학습기반의 모델링과 GIS 기반의 진단지도를 통해 더욱 정밀하고 정확한 결과를 도출하였다. 그 결과 보행안전 위험요인과 횟수를 분석할 수 있었으며, 기존 방식으로는 알 수 없었던 요인까지 도출할 수 있었다. 또한 중고스마트폰 업사이클링 모바일 CCTV가 보행위험요인을 찾는데 객관적 도구가 될 것인지 검증하기 위해 데이터를 1년으로 환산하여 교통사고 위험지수를 도출하였다. 연구를 통해 새롭게 적용된 중고스마트폰의 업사이클링 모바일 CCTV는 보행자의 보행위험요인을 찾는데 새로운 도구로 활용이 가능하며, 이를 발전시켜 보행자외 교통약자의 안전을 지키는 서비스로 활용이 가능할 것이다.

소비자가 인식하는 산업체 급식업체의 지속가능경영활동이 점포이미지와 행동의도에 미치는 영향 (The influences of sustainability management at institutional foodservice on store image and behavioral intention)

  • 안지윤;서선희
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제48권2호
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    • pp.199-210
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    • 2015
  • 본 연구는 급식업체의 지속가능경영활동에 대하여 고객들의 인식과 점포이미지 및 행동의도에 미치는 영향을 파악하였다. 연구 결과, 지속가능경영 요인 중 사회적 책임성만이 점포이미지에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 점포이미지는 고객의 재방문의도, 긍정적 구전의도, 추가지불의사에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 긍정적인 점포 이미지 형성은 우호적인 행동의도로 연결된다는 것을 확인할 수 있었다. 지속가능경영 요인 중 경제적 수익성은 재방문의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 긍정적 구전의도 및 추가지불의사에는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 사회적 책임성은 재방문의도, 긍정적 구전의도, 추가지불의사에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 환경적 책임성은 재방문의도 및 추가지불의사에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 긍정적 구전의도에는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이를 통해 지속가능경영의 세 가지 요인 중 사회적 책임성이 고객의 행동의도를 결정하는 데에 가장 중요한 요소임을 알 수 있다. 이와 같은 결과를 종합해보았을 때, 급식업체의 지속가능경영 활동은 점포이미지에 긍정적인 영향을 미치며 그로 인해 호의적인 행동의도로 연결된다는 것을 파악할 수 있다. 사회적 측면에서의 지속가능경영활동은 음식 및 서비스와 관련한 내용들로 고객들이 급식 이용과 동시에 직접적인 혜택을 느낄 수 있는 요소들이므로 그에 대한 피드백이 즉각적으로 나타나 점포이미지에 긍정적인 영향을 주는 것으로 생각된다. 또한 사회적 활동과 달리, 경제적 수익성 및 환경적 건전성에 해당하는 내용은 소비자의 급식업체에 대한 관심이 높지 않을 경우 쉽게 인지하기 어려운 부분들이 많아 상대적으로 급식업체의 이미지에 가시적인 효과가 나타나기 힘든 것으로 추측된다. 따라서 급식업체의 지속가능경영 활동에 대하여 적극적으로 홍보함으로써 고객으로 하여금 긍정적인 이미지가 형성될 수 있도록 노력해야할 것이다. 또한 긍정적인 행동의도로 유도할 수 있는 다양한 매개요인들을 연구하여 행동의도를 증가시킬 수 있도록 해야 할 것이다. 국내 대부분의 지속가능경영 관련 연구가 해당 기업의 경영자 및 관리자의 관점에서 분석한 것과 달리, 본 연구에서는 산업체 급식업체의 지속가능경영을 고객의 관점에서 분석하여 점포이미지 및 행동의도의 유기적인 영향 관계를 규명함으로써 기존 연구와의 차별성을 가지고 있다고 할 수 있다. 또한 기존 연구에서는 친환경활동과 관련한 환경보호활동에 중점을 둔 것과 반면, 본 연구는 경제, 사회, 환경 세 가지 요소를 통합적으로 고려하여 그 결과를 도출했다는 점에서 그 의의가 있다. 그러나 지속가능 경영활동에 대한 개념의 연구가 아직은 초기 단계로써 그 속성들이 완전하게 정립되지 않아 개념을 구체화하는데 있어 어려움이 있었으며 소비자들 역시 지속가능성의 개념이 생소하므로 정확한 응답 여부에 대한 한계점이 있다. 본 연구에서는 급식업체의 지속가능경영활동의 실제 실천 유무에 대한 구분 없이 단순히 소비자들의 인지 정도만으로 측정하였다. 그러므로 향후 연구는 지속가능경영 활동을 실천하는 업체와 실천하지 않는 업체를 명확히 구분하여 그에 따른 소비자의 인식을 비교하여 결과를 도출하는 것이 필요할 것으로 사료된다. 또한 급식업체 지속가능 경영활동에 대한 소비자들의 인식뿐만 아니라 운영자 및 관리자 (영양사 또는 지점장 등)를 대상으로 하는 연구가 필요할 것으로 보인다. 실제 경영자들의 인식 및 수행정도를 파악하고 그에 따른 경영 성과를 분석하여 지속가능경영활동을 보다 활성화 시킬 수 있는 노력이 필요할 것이다.

AAM 기반 얼굴 표정 인식을 위한 입술 특징점 검출 성능 향상 연구 (A Study on Enhancing the Performance of Detecting Lip Feature Points for Facial Expression Recognition Based on AAM)

  • 한은정;강병준;박강령
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제16B권4호
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    • pp.299-308
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    • 2009
  • AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.

u-Farm을 위한 모바일 기반의 농작물 재배 현장 중심형 스마트 병해충 정보검색 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Produce Farming Field-Oriented Smart Pest Information Retrieval System based on Mobile for u-Farm)

  • 강주희;정세훈;노선식;소원호;심춘보
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제10권10호
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    • pp.1145-1156
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    • 2015
  • 현재 농작물의 품질과 직결되는 병해충에 관하여 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 전용의 응용 시스템은 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 병해충 예찰 및 기본 정보에 관해서는 충실하나 즉각적인 진단 기능이 매우 부족하고 아울러 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 기반의 병해충 전용 시스템의 부재를 개선하기 위해서, u-Farm을 위한 모바일 기반의 농작물 재배 현장 중심형 스마트 병해충 정보검색 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 이미지의 전문 분석에 유용한 검색 라이브러리인 루씬(Lucene) 및 JSON 데이터 구조를 기반으로 농작물 재배 현장에서 병해충의 정보를 웹뿐만 아니라, 본인이 소유한 스마트 폰을 통해 실시간으로 직접 확인할 수 있는 장점이 있다. 또한, 시스템의 확장 및 재사용성을 높이기 위해 객체지향 모델링을 기반으로 설계하였으며, 농작물의 메타 정보뿐만 아니라, 메타 정보 기반의 텍스트 및 색상 등과 같은 이미지 특징 정보를 기반으로 검색이 가능하다. 본 시스템을 통해 u-Farm 실현뿐만 아니라 농업인이나 재배 현장 관리자들이 농작물 작황, 병해충 현황 파악 및 관리를 실시간으로 진행할 수 있다.

${H_2}^{15}O$ PET을 이용한 뇌혈류 파라메트릭 영상 구성을 위한 알고리즘 비교 (Comparison of Algorithms for Generating Parametric Image of Cerebral Blood Flow Using ${H_2}^{15}O$ PET Positron Emission Tomography)

  • 이재성;이동수;박광석;정준기;이명철
    • 대한핵의학회지
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    • 제37권5호
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    • pp.288-300
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    • 2003
  • 목적: ${H_2}^{15}O$ PET의 정량화를 위하여 1-조직 구획모델이 쓰이며, 뇌혈류와 조직/혈액 분배계수를 구하기 위하여 nonlinear least squares (NLS) 방법이 사용되나 계산 시간이 긴 등의 문제로 파라미터를 각화소마다 구해야 하는 파라메트릭 영상 구성에는 적합하지 않다. 이 연구에서는 이와 같은 NLS 문제점을 극복하여 파라메트릭 영상을 빠르게 구성하기 위하여 제안된 파라미터 추정 알고리즘들을 구현하고, 이 방법들의 통계적 신뢰도와 계산의 효율성을 비교하였다. 대상 및 방법: 이 연구에서 이용한 방법들은 linear least squares (LLS), linear weighted least squares (LWLS), linear generalized least squares (GLS), linear generalized weighted least squares (GWLS), weighted integration (WI), 그리고 model-based clustering method (CAKS)이다. 노이즈 정도에 따른 각 파라메트릭 영상법의 정확성 및 통계적 신뢰성을 알아보기 위하여 Zubal 뇌모형(brain phantom)으로부터 동적 PET 영상을 모사하고 포아송노이즈를 더한 후 각 파라메트릭 영상 구성 방법을 적용하였다. 또한 정상인 16명에 대하여 얻은 실제 자료에 대하여 이 방법들을 적용하고 결과를 비교하였다. 결과: 뇌혈류와 분배계수에 대한 평균 오차는 방법에 따라 크게 다르지 않았으며 모든 방법이 뇌혈류 및 분배계수 추정에 있어 무시할 만한 바이어스를 보였다. 파라메트릭 영상의 정성적 특성 또한 유사하였으나 CAKS 방법의 계산 속도가 월등하여 NLS 방법의 약 1/500, LLS 방법의 약 1/25의 계산시간을 보였다. 결론: 뇌혈류 파라메트릭 영상 구성을 위한 빠른 파라미터 추정 알고리즘들 중에 보다 개선되어 제안된 LWS, GLS, GLWS, CAKS 방법들이 단순하고 빠른 LLS, WI 방법들에 비하여 통계적 신뢰성을 크게 향상시키지는 못하나 CAKS 방법은 계산 시간을 유의하게 단축시키므로 가장 적합한 파라메트릭 영상 구성방법이라 할 수 있을 것이다.