The standard definition of computational vision is a set of inverse problems of recovering surfaces from images. Thus the common characteristics of the most early vision problems are ill-posed. The main idea for solving ill-posed problems is to restrict the class of admissible solutions by introducing suitable a priori knowledge. Standard regurarization methods lead to satisfactory solutions of early vision problems but cannot deal effectively and directly with a few general problems, such as discontinuity and fusion of information from multiple modules. In this paper, we discuss limitations of standard regularization theory and present new stochastic method. We will outline a rigorous approach to overcome part of ill-posedness of image restoration, edge detection, and stereo vision problems, based on Bayes estimation and MRF(Markov random field) model, that effectively deals with the problems. This result makes one hope that this framework could be useful in the solution of other vision problems.
Traditionally, aerial images have been used as main sources for compiling topographic maps. In recent years, lidar data has been exploited as another type of mapping data. Regarding their performances, aerial imagery has the ability to delineate object boundaries but omits much of these boundaries during feature extraction. Lidar provides direct information about heights of object surfaces but have limitations with respect to boundary localization. Considering the characteristics of the sensors, this paper proposes an approach to extracting buildings from lidar and aerial imagery, which is based on the complementary characteristics of optical and range sensors. For detecting building regions, relationships among elevation contours are represented into directional graphs and searched for the contours corresponding to external boundaries of buildings. For generating building models, a wing model is proposed to assemble roof surface patches into a complete building model. Then, building models are projected and checked with features in aerial images. Experimental results show that the proposed approach provides an efficient and accurate way to extract building models.
Acceptance and Commitment Therapy (ACT) is a functional contextual intervention approach based on the behavioral theory on human language, which views human suffering as originating in psychological inflexibility fostered by cognitive fusion and experiential avoidance. Thus, the goal of ACT is to enhance psychological flexibility using six core processes including acceptance, cognitive defusion, self-as-context, contact with present moment, values clarification, and committed action. Recent clinical trials have suggested the efficacy for ACT in the treatment of various mental illness and psychological distress. The aim of this review is to offer more knowledge and better understanding of ACT by presenting its underlying principle and an overview of the research field.
센서 및 위성 기술의 발전에 따라 전세계적으로 다양한 고해상도 다중대역 위성영상이 활용 가능해지고 있다. 다중대역 센서가 가지는 파장에 기인한 고유한 반사, 투과, 산란 특성에 따라 다중대역 위성영상은 지구 관측에 대한 다양한 상호보완적 지표정보를 제공한다. 특히, short-wave infrared (SWIR) 대역은 긴 파장으로 인해 가시광 대역에 비해 Rayleigh 산란에 적게 영향을 받으며, 이로 인해 특정 대기입자를 투과할 수 있다는 특징을 지닌다. 산불, 폭발 등에 의해 발생된 짙은 연기는 가시광 대역의 영상의 가시성을 저하시키고 일부 지역에 대한 지표를 차폐시키는데, SWIR 대역은 이러한 연기에 의해 가려진 지역에 대한 지표정보를 추가로 제공해주기도 한다. 본 연구에서는 이러한 SWIR 대역과 가시광 대역의 영상 정보를 융합하는 다중해상도 변환 기반의 영상 융합 기법을 제안하였다. 제안된 융합 기법의 목적은 상호보완적 관계에 있는 가시광 대역에서의 고해상도 세부적 배경정보와 SWIR 대역에서의 연기 지역에 대한 지표정보를 모두 내포하고 있는 단일 영상을 생성하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 라플라시안(Laplacian) 피라미드 기반의 다중해상도 변환 기법을 가시광-SWIR 영상 융합에 적용하였다. 다중해상도 변환 기법은 영상 융합에 널리 활용되는 대표적인 영상분해 기반의 방법론으로, 각각의 원 영상을 다양한 스케일로 분해하여 융합하는 기법이다. 또한, 본 연구는 다중해상도 변환 기법에 haze-guided weight map을 융합한 방법론을 제안하였다. Haze-guided weight map은 SWIR 대역이 연기와 같은 특정 대기입자를 투과하여 지표에 대한 정보를 제공해줄 수 있다는 사전지식에 기반하여 제안된 알고리즘으로 다중해상도로 분해된 두 영상을 융합하는 기준이 되는 가중치 지도로써 활용되었다. 제안된 방법론은 가시광 및 SWIR 대역을 포함하고 있는 고해상도 다중대역 위성영상인 Worldview-3 위성영상을 활용하여 검증되었다. 실험 데이터는 주변 산불로 인해 연기가 발생하여 제한된 가시성을 지닌 연기 지역을 포함하고 있으며, 제안된 방법론의 투과 특성을 검증하기 위해 선정되었다. 제안된 기법에 대한 실험결과는 영상 품질 평가 지표를 활용한 정량평가 및 시각평가를 통해 분석되었으며, 결과분석을 통해 연기 지역에 대한 지표정보를 내포하는 SWIR 대역의 밝은 특징값과 가시광 대역 내의 고해상도 정보가 손실없이 최종 융합 영상에 내포됨을 확인할 수 있었다.
기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.
In Origin of the German Mourning Play(1928), the critic Waltre Benjamin strongly criticized the German Romantic concept of the symbol, according to which the universal and ideal can be represented wholly in the particular and empirical by virtue of an ontological connection between them. Yet this criticism did not prevent Benjamin, in his epistemological preface to the book, from availing himself of the same monadological model (derived from Leibniz and Goethe) on which the Romantics had relied. Although he specifically rejected their insistence on the fusion of the phenomenal and the ideal in the symbol, his own theory of Ideas and their presentation in criticism nonetheless requires just such a fusion. This is not immediately apparent for two reasons: first, Benjamin proposes, in contrast to Platonic and Romantic theory, that Ideas themselves are subject to historical change, and therefore not capable of manifesting themselves fully in any given historical phenomenon; and second, he proposes that Ideas rather than phenomena are monads, individually representing the whole of the world in which they participate. The task of the critic, which Benjamin calls Darstellung("presentation"), consists in revealing Ideas by reducing historical phenomena to their constituent elements and reassembling those elements in what amounts to a mosaic of quotations. But this task is possible only if the critic has a preconception of the Idea he is trying to reveal-a possibility that Benjamin′s theory of knowledge does not allow for at all- or if he can discern the Ideas in the individual phenomenal fragments from which he creates his mosaic, in which case phenomena and Ideas must be related monadologically after all. Benjamin seems to admit the latter possibility in a cryptic sentence in the manuscript draft of his preface to the Origin, but he does not do so in the final printed version. Thus he effectively deprived the critic of an epistemological basis for the presentation of Ideas.
This paper presents a multiple vehicle recognition algorithm based on radar and vision sensor fusion for lane change assistance. To determine whether the lane change is possible, it is necessary to recognize not only a primary vehicle which is located in-lane, but also other adjacent vehicles in the left and/or right lanes. With the given sensor configuration, two challenging problems are considered. One is that the guardrail detected by the front radar might be recognized as a left or right vehicle due to its genetic characteristics. This problem can be solved by a guardrail recognition algorithm based on motion and shape attributes. The other problem is that the recognition of rear vehicles in the left or right lanes might be wrong, especially on curved roads due to the low accuracy of the lateral position measured by rear radars, as well as due to a lack of knowledge of road curvature in the backward direction. In order to solve this problem, it is proposed that the road curvature measured by the front vision sensor is used to derive the road curvature toward the rear direction. Finally, the proposed algorithm for multiple vehicle recognition is validated via field test data on real roads.
This report describes Neural Tube Defects (NTDs) with Abdominal Wall Defects (AWDs) on the sibling of Yorkshire terriers. The NTDs and AWDs are rare serious congenital defects. The NTDs are neurulation abnormality that results from to failed transformation of the neurual tube by the incomplete closure of the embryonic neural plate. These dysraphic states range form mild to severe according to developmental malformation that include fusion defects of skull (crania bifida; CB) and fusion defects of vertebrae (spina bifida; SB). The AWDs are genetic defects that results from to failed formation of abdominal wall and cavity. These dysraphic states are omphalocele and gastroschisis. The 12-month dam was delivered by caesarian section and 4 littermate had obvious malformations. One male dead stillbirth fetus (L1) was revealed the extruded abdominal viscera, omphalocele. One female fetus (L2) was died within 1 hour after birth with defects of abdominal muscle upper umbilicus, gastroschisis. 3rd fetus (L3) was died within 36 hours after parturition and revealed a copious dermal and vertebral defects on the midline thorax, upper SB asperta. 4th fetus (L4) is still growing well now at 6 months but at the 2 week age, appears hairy nevus on the frontal cranium and dorsal thoracic portion. The radiograph of L1 and L2 are shown decrease bony density of calvarium and L3 was shown defect of spinose processes of the T9-T13. On our knowledge, this is first report of the SB and CB in Yorkshire terrier. And also sibling of NTDs with AWDs that has not previously been reported in the dog.
본 연구는 인지 진단 이론을 활용하여 수학 평가 결과를 분석하고 교수 학습에 활용하는 방안을 모색하고자 하였다. $2003{\sim}2006$년에 실시된 국가수준 학업성취도 평가의 중학교 3학년 수학 검사에서 30개의 선다형 문항을 선정하여 검사지를 재구성하고 검사를 실시하였고 인지 진단 이론의 한 모형인 Fusion Model을 적용하여 평가 결과를 분석하였다. 검사 문항을 통해 학생들이 숙달한 수학적 속성을 판별하고, 학생 전체와 성취수준별로 숙달한 속성과 그 속성의 개수를 분석하였다. 그리고 학생 개개인의 수학적 강점과 약점을 분석하여 교사들에게 학생 개개인의 수학적 능력에 대한 정보를 구체적으로 알려줄 수 있었다. 이 결과는 학생들의 수학 학습에 대한 진단과 처방, 추후 학습 지도에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것이다.
This study analyzes historical drama costumes as a domain of popular culture through an examination of the changing process, factors, and design characteristics of historical drama costumes according to trend changes in historical dramas after the 2000s. Public interest in Korean traditional clothing has grown due to the historical drama fever. Research results are as follows. First, historical dramas are divided into: authentic historical dramas, popular dramas, and fusion dramas. Historical drama costumes show characters' status and roles to help viewers become absorbed in dramas and increase understanding the historical periods and knowledge. Second, the characteristics of TV historical drama costumes (according to changes of the historical dramas according to 2000) brought diversification as they are diversified by period, genre, and character and costumes which are suitable for them additionally resurfaced. Third, as for the design characteristics by type in TV historical costume after 2000s, authentic historical dramas' design was done by comparatively in-depth historical research based on historical materials to help public understand the past. Popular historical drama costumes are based on history, but the forms of costumes were emphasized (or exaggerated); in addition, colors, subjects, and patterns were modified to emphasize image beauty, dramas' atmosphere, and characters by reflecting intention. The fusion of historical dramas' costumes attracted the attention of the public about Korean designs that harmonized tradition with modernity to actively reflect current trends in past periods and show new types of creative design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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