• 한국경제지리학회지
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• 제11권4호
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• pp.564-579
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• 2008

물리적 또는 기능적으로 연결된 두 지점에서 발생하는 이벤트(쌍대위치 이벤트)들 사이의 국지적인 공간적 연관성을 평가하는 것은 쉽지 않다. 그것은 대개 그러한 형태의 지리적 현상들이 가지고 있는 프로세스 자체의 복잡한 특성 때문이지만, 실제 공간 상에서 재현될 때 매우 복잡하게 얽혀 시각적 패턴을 인식하기 어렵기 때문이기도 하다. 이 논문은 국지적 스케일에서 공간적으로 자기상관된 쌍대위치 이벤트(또는 벡터)들을 확인하기 위한 대안적 방법을 다루고 있다. 제시된 통계적 알고리즘은 (벡터들의) 시작 포인트들의 클러스터링을 평가하기 위한 단변량 포인트 패턴 분석과 시작 포인트들에 상응하는 벡터들의 유사성 측정을 혼합하여 개발되었다. 사례 분석은 미국 오하이오주 프랭클린 카운티의 지역 주택시장에서 2004년에서 2006년 동안 이루어진 주택거래 데이터를 사용하여 이루어졌다. 분석 결과, 국지적으로 특성화될 수 있는, 특히 지역 커뮤니티와 연관된 다양한 이동들을 보여주는 주택거래들을 확인할 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권1호
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• pp.1-7
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• 2006

포물형안정방정식을 이용한 2차원 벽면제트의 선형안정성해석을 수행하였다. 벽면제트유동은 노즐의 출구근방을 제외하고 경계층근사가 매우 잘 성립하며, 국소상사성의 도입으로 기본유동의 유동방향속도성분은 출구에서의 레이놀즈수에 무관하게 된다. PSE를 사용해 얻은 벽면제트의 안정성특성은 이전의 실험결과들과 좋은 일치를 보임을 알 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권10호
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• pp.5197-5218
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• 2019

Large-scale retrieval algorithm is problem for visual analyses applications, along its research track. In this paper, we propose a high-efficiency region division-based image retrieve approaches, which fuse low-level local color histogram feature and texture feature. A novel image region division is proposed to roughly mimic the location distribution of image color and deal with the color histogram failing to describe spatial information. Furthermore, for optimizing our region division retrieval method, an image descriptor combining local color histogram and Gabor texture features with reduced feature dimensions are developed. Moreover, we propose an extended Canberra distance method for images similarity measure to increase the fault-tolerant ability of the whole large-scale image retrieval. Extensive experimental results on several benchmark image retrieval databases validate the superiority of the proposed approaches over many recently proposed color-histogram-based and texture-feature-based algorithms.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권2호
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• pp.116-125
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• 2019

The fire should extinguish as soon as possible because it causes economic loss and loses precious life. In this study, we propose a new atypical fire and smoke detection algorithm using deep learning and color histogram of fire and smoke. First, input frame images obtain from the ONVIF surveillance camera mounted in factory search motion candidate frame by motion detection algorithm and mean square error (MSE). Second deep learning (Faster R-CNN) is used to extract the fire and smoke candidate area of motion frame. Third, we apply a novel algorithm to detect the fire and smoke using color histogram algorithm with local area motion, similarity, and MSE. In this study, we developed a novel fire and smoke detection algorithm applied the local motion and color histogram method. Experimental results show that the surveillance camera with the proposed algorithm showed good fire and smoke detection results with very few false positives.

• International Journal of Contents
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• 제11권2호
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• pp.15-19
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• 2015

In this paper, we propose an efficient document layout analysis algorithm that includes table detection. Typical methods of document layout analysis use the height and gap between words or columns. To correspond to the various styles and sizes of documents, we propose an algorithm that uses the mean value of the distance transform representing thickness and compare with components in the local area. With this algorithm, we combine a table detection algorithm using the same feature as that of the text classifier. Table candidates, separators, and big components are isolated from the image using Connected Component Analysis (CCA) and distance transform. The key idea of text classification is that the characteristics of the text parallel components that have a similar thickness and height. In order to estimate local similarity, we detect a text region using an adaptive searching window size. An improved adaptive run-length smoothing algorithm (ARLSA) was proposed to create the proper boundary of a text zone and non-text zone. Results from experiments on the ICDAR2009 page segmentation competition test set and our dataset demonstrate the superiority of our dataset through f-measure comparison with other algorithms.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권8호
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• pp.837-841
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• 2010

본 논문에서는 MPEG-7 DCD를 이용하여 내용기반 이미지 검색을 할 때 적합한 유사도 측정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 이미지에서 추출한 도미넌트 컬러의 비율에 따라 유사도를 측정할 수 있도록 하였다. 실험결과 제안한 방법은 MPEG-7 DCD의 QHDM[1]에 의한 검색결과보다 전역 DCD를 사용할 경우 ANMRR이 18.9%의 성능향상을 보였으며 블록별 DCD를 사용할 경우 47.2%라는 높은 성능향상을 보였다. 이는 제안한 방법이 DCD를 이용하여 내용기반 이미지 검색을 할 때 효과적인 유사도 측정 방법임을 보여준다. 특히, 영역 기반의 이미지 검색 방법에 유용하게 적용할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.175-181
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• 2005

현재 제공되는 인터넷 서비스들의 동작 특성은 기존에 고려되던 트래픽 특성과는 완전히 다른 자기 유사성(Self-similarity)이라는 성질을 가진다는 것이 증명되었다. 자기 유사성은 장기간 의존성으로 표현되는데, 이것은 단기간 의존성 성질을 갖는 기존의 모델인 포아송(Poisson) 모델과는 상반되는 개념이다 따라서 차세대 통신망의 설계 및 디멘져닝을 위해서는 무엇보다도 데이터 트래픽의 주요 특성인 버스트성(Burstiness)과 자기유사성이 반영된 트래픽 모델이 요구된다. 여기서 자기유사성은 허스트 파라미터(Hurst Parameter)로 특성화 될 수 있다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 데이터 트래픽 특성이 서로 다른 다수의 데이터 트래픽의 통합되어 통신망에 입력되는 경우 주요 파라미터인 허스트 파라미터의 변화를 다양한 환경 하에서 분석하였고 이를 시뮬레이션 결과와도 비교하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권1호
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• pp.49-54
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• 2016

Regarding global and local factors of a set of features, a given single image or multiple images is a common approach in image processing. This paper introduces an application of an adaptive version of non-local filter whose original version searches non-local similarity for removing noise. Since most images involve texture partner in both foreground and background, extraction of signified regions with texture is a challenging task. Aiming to the detection of visual attention regions for images with texture, we present the contrast analysis of image patches located in a whole image but not nearby with assistance of the adaptive filter for estimation of non-local divergence. The method allows extraction of signified regions with texture of images of wild life. Experimental results for a benchmark demonstrate the ability of the proposed method to deal with the mentioned challenge.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권4호
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• pp.305-310
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• 2010

본 논문에서는 점 계열 유사도에 기반하여 모션 대응에 대한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 점 계열은 x좌표를 기준으로 하여 오름 차순으로 정렬된 일련의 점 들의 리스트이다. 본 연구에서는 국부근접성에 기반하여 현재 프레임 전 프레임의 점들을 클러스터링 하고, 각 그룹에 있는 점 들의 순서를 변경해 가면서 여러 개의 가상 점 계열들을 구성하며, 가상 점 계열은 근접 제약조건에 근거한 유사도를 이용하여 현재 프레임의 점 계열과 정합한다. 국부적 애매함을 해결하기 위해 두 개 점 계열간의 가장 긴부분 문자열을 찾는 방법이 전체적인 정보로 사용된다. PETS2009과 CAVIAR데이터 집합들과 같은 다양한 영상 이미지 시퀀스에 대해 본 연구의 모션 대응 알고리즘은 90%이상의 정확도를 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.960-966
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• 2017

제안 논문에서는 의료영상 이미지를 입력받아 병변 추출이 가능한 알고리즘을 제안한다. 의료영상 이미지의 병변을 추출하기 위해 SIFT 알고리즘을 이용해 특징점들을 추출한다. 특징점의 강도를 높이기 위해 벡터 유사도를 이용해 입력 영상과 병변이미지를 정합하고 병변을 추출한다. 벡터 유사도 정합을 통해 빠르게 병변을 도출할 수 있다. 국소적인 특징점 쌍으로부터 방향 벡터를 생성하기 때문에 방향 자체는 국소적인 특징만을 나타내지만 두 영상 간에 존재하는 다른 벡터들 간의 유사도를 비교하고 전역적인 특징으로 확장될 수 있는 장점을 갖는다. 또한 병변 정합 오류율은 평균 1.02%, 처리속도는 특징점 강도 정보를 사용하지 않을 때보다 약 40%가 향상됨을 실험을 통해 보였다.