[ $m{\leq}n$ ]을 만족하는 m과 n을 두 입력수열이라고 했을 때 Symmerge는 비교횟수와 관련해 복잡도 $O(m{\log}{\frac{n}{m}})$를 필요로 하는 stable minimum storage 머징 알고리즘이다. 그러므로 비교횟수와 관련된 머징의 점근적 하계 ${\Omega}(m{\log}{\frac{n}{m}})$에 의해 Symmerge 알고리즘은 최적 알고리즘에 해당함을 알 수 있다. Symmerge는 두 입력수열의 분할 (partition)과 로테이션 (rotation)을 통해 얻어지는 수열들에 알고리즘의 재귀적 콜 (recursive call)이 적용되는 divide 와 conquer 기술을 이용한다. 이로 인해 수열들이 반복해서 분할과 로테이션 되는데 특히 재귀의 깊이가 m-1 가 되는 경우에 있어서 두 입력수열의 길이의 관계를 알아보고자 한다.
대칭형 암호알고리즘은 고속의 데이터 처리 및 구현상의 용이성 둥의 장점에도 불구하고 인증기능의 부재로 인하여 네트워크 환경에는 부적합하다. 그러므로 대칭형 암호알고리즘이 인증기능을 수행할 수 있도록 MAC와 MDC를 이용한 혼합형 인증알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 대칭형 암호알고리즘과 별개로 동작하는 것이 아니라 암호알고리즘 자체에 인증기능을 수행할 수 있도록 함으로서 보안이 확보된 통신채널의 범위를 넓힐 수 있도록 하였다.
In this paper, we present an improved multi-scale gradient algorithm. The proposed algorithm works the effectively handling of both step and blurred edges. In the proposed algorithm, the image sharpening operator is sharpening the edges and contours of the objects. This operation gives an opportunity to get noise reduced image and step edged image. After that, multi-scale gradient operator works on noise reduced image in order to get a gradient image. The gradient image is segmented by watershed transform. The approach of region merging is used after watershed transform. The region merging is carried out according to the region area and region homogeneity. The region number of the proposed algorithm is 36% shorter than that of the existing algorithm because the proposed algorithm produces a few irrelevant regions. Moreover, the computational time of the proposed algorithm is relatively fast in comparison with the existing one.
단순하고 스테이블한 머징알고리즘의 비교횟수와 관련된 worst case 복잡도를 분석한다. 복잡도 분석을 통해 소개되는 알고리즘이 m 과 n, $m{\leq}n$ 사이즈의 두 수열에 대해 O(mlog(n/m))의 비교횟수를 요구하는 사실을 증명한다. 그래서 병합에 있어서의 하계가 $\Omega$(mlog(n/m))이라는 사실로부터 우리의 알고리즘이 비교횟수와 관련해 점근적 최적 알고리즘에 해당함 을 추론가능하다. worst case 복잡도 증명을 위해 모든 입력수열로 구성된 정의구역을 두개의 서로소인 집합으로 나눈다. 그런 후 서로소인 각각의 집합으로 부터 특수한 subcase를 구별한 후 이들 subcase 각각에 대해 점근적 최적성을 증명한다. 이 증명을 바탕으로 나머지 모든 경우에 대한 최적성 또한 추론 또는 증명 가능함을 소개한다. 이로써 우리는 복잡도 분석이 까다로운 알고리즘에 대해 투명한 하나의 해를 제시한다.
본 논문에서는 인간 시각 체계에 기반하여 주관적 화질의 열화없이 전송 정보량을 효과적으로 줄일 수 있고, 또한 전송 정보량을 조절할 수 있는 영역기반 초적속 부호화에 적합한 새로운 계층적 영상 분할 알고리즘을 제한한다. 제안한 알고리즘은 각 단계에서 수리 형태학에 기반한 영상 분할과 인간 시각 체계를 고려한 영역 볍합 고조로 이루어져 있다. 영상분할은 3단계의 계층적 구조로 이루어져 있으며, 영역 병합은 각 단계에서 인간 시각 체계에 기반하여 인간 시각이 구분할 수 없는 두 인접 영역의 쌍들을 추출한 후 영역 병합을 수행한다. 이때 인간 시각 체계에 기반하여 병합할 영역을 추출하고 제안한 병합을 우선 순위 함수에 의한 병합 우선 순위에 따른 영역 볍합ㅇ르 차례로 수행하여 영역의 수를 효과적으로 줄임으로써 영역기반 초저속 부호화시 과다한 윤곽선 정보로 인한 병목현상을 개선할 수 있다. 그리고 각 단계에서의 영역 병합시 정보량 조절 요소 값에 따라 전송 정보량을 조절할 수 있어 기존의 방법보다 유연한 분할 구조를 나타낸다. 실험을 통하여 제안한 방법은 기존의 방법보다 PSNR 및 주관적 화질은 유사하나, 전송할 윤곽선 정보는 상당히 줄일 수 있어 영역기반 초적속 부호화를 위한 효율적 영상 분할 알고리즘임을 알 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4386-4404
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2016
Most existing salient object detection algorithms commonly employed segmentation techniques to eliminate background noise and reduce computation by treating each segment as a processing unit. However, individual small segments provide little information about global contents. Such schemes have limited capability on modeling global perceptual phenomena. In this paper, a novel salient object detection algorithm is proposed based on region merging. An adaptive-based merging scheme is developed to reassemble regions based on their color dissimilarities. The merging strategy can be described as that a region R is merged with its adjacent region Q if Q has the lowest dissimilarity with Q among all Q's adjacent regions. To guide the merging process, superpixels that located at the boundary of the image are treated as the seeds. However, it is possible for a boundary in the input image to be occupied by the foreground object. To avoid this case, we optimize the boundary influences by locating and eliminating erroneous boundaries before the region merging. We show that even though three simple region saliency measurements are adopted for each region, encouraging performance can be obtained. Experiments on four benchmark datasets including MSRA-B, SOD, SED and iCoSeg show the proposed method results in uniform object enhancement and achieve state-of-the-art performance by comparing with nine existing methods.
차로변경은 운전자의 숙련된 주변인식 및 운전기술이 요구되어 심각한 교통사고를 야기한다. 그리하여 우리는 불가피한 차로변경이 대두되는 고속도로 합류구간에서 본선으로 합류하는 차량의 차로변경을 보조하는 차량 자동제어 시스템 (ALCAS; Advanced Lane Change Assist System)을 개발한다. 본 연구에서는 ALCAS 중 조향이 수행되기 이전에 최적 차로변경 시작지점(Optimal Lane Change Start Point; OLCSP)을 생성하고 그 지점까지 도달하는 종방향 제어 알고리즘 개발에 초점을 두었다. 이를 위해 우선 고속도로 합류구간의 차로변경 행태를 분석하였고, 실제 차량의 가속도 함수 형태를 통해 차로변경 특징모형(Lane Change Feature Model)을 설계하였다. 그 후 차로변경 수행 단계를 정립하였으며, 이 알고리즘 성능과 타당성을 검증하기 위하여 다양한 주변차량 주행환경에 따른 시나리오 시험을 수행하였다. 또한 개발된 알고리즘의 효과를 미시적 교통류 시뮬레이션 (VISSIM)을 통해 확인하였다. 개발한 알고리즘을 합류차량에 적용한 결과 안정류 상태에서 합류성능이 두드러지게 개선되는 것을 확인하였다. 이 차량 자동제어 시스템은 교통 자동차 분야 융합기술의 일환으로 개발되었으며, 운전자의 부하와 오류를 감소시켜 효율성과 안전성을 향상시킬 뿐만 아니라 교통류의 안정성, 임계용량, 주행 효율성의 증대로 사회비용 감소를 기대할 수 있다.
Taxonomies are widely used to classify information, and multiple (possibly competing) taxonomies often exist for the same domain. Given a set of correspondences between two taxonomies, it is often necessary to "merge" the taxonomies, thereby creating a unied taxonomy (e.g., that can then be used by data integration and discovery applications). We present an algorithm for merging taxonomies that have been related using articulations given as RCC-5 constraints. Two taxa Nand M can be related using (disjunctions of) the ve base relations in RCC-5: M; N ${\subseteq}$M; N ${\supseteq}$; N ${\oplus}$M (partial overlap of Nand M); and N ! M (disjointness: N ${\cap}$M = ${\varnothing}$). RCC-5 is increasingly being adopted by scientists to specify mappings between large biological taxonomies. We discuss the properties of the proposed merge algorithm and evaluate our approach using real-world taxonomies.
Since the region segmentation at high resolution contains most of viable semantic object contours in an image, the bottom-up approach for image segmentation is appropriate for the application such as MPEG-4 which needs to preserve semantic object contours. However, the conventioal region merging methods, that follow the region segmentation, have poor performance in keeping low-contrast semantic object contours. In this paper, we propose an image segmentation algorithm based on classified region merging. The algorithm pre-segments an image with a large number of small regions, and also classifies it into several classes having similar gradient characteristics. Then regions only in the same class are merged according to the boundary weakness or statisticsal similarity. The simulation result shows that the proposed image segmentation preserves semantic object contours very well even with a small number of regions.
A new merging technique is adopted for combining rectangular parallelepipes produced by 2-D rectangular code into more intuitive 30D volume elements. Rectangular parallelepiped codes (RP codes) can be used in volume-based representation of a three-dimensional object. We proposed more regularity-conserving 2-D rectangular coding scheme to merge rectangular cells represented by RP codes in three-dimensional space. After being constructed from modified 2-D rectangular code, 3-D RP codes are merged in the two orthogonal directions using new merging algorithm. The shape of merged 3-D object reconstructed by proposed algorithm is shown to be much closer to the original object shape than that of conventional RP codes. The storage requirement of merged object can be also reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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