대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.772-775
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2006
Muilti-dimensional feature vector matching algorithm uses multiple features such as intensity, gradient, variance, first or second derivative of a pixel to find correspondence pixels in stereo images. In this paper, we proposed a new method for adjusting automatically the weight of feature in multi-dimensional feature vector matching considering sharpeness of a pixel in feature vector distance curve. The sharpeness consists of minimum and maximum vector distances of a small window mask. In the experiment we used IKONOS satellite stereo imagery and obtained accurate matching results comparable to the manual weight-adjusting method.
본 논문에서는 구조화된 격자 패턴 발생기를 이용하여 카메라 시야로부터 가려진 인체의 완전한 3차원 정보를 정합하기 위하여 턴테이블 위에 놓인 인체를 4방향에서 영상을 획득한 후 각 영상을 정합하는 새로운 알고리즘을 소개한다. 다각형 망으로 표시된 정합될 두 영상은 3차원 좌표 값의 급격한 변화가 없고 주사 방향이 한 방향이기 때문에 좌표축에 따라 가중치가 다른 최소 거리 기반 가중치 이분 분할 매칭 법을 사용하여 정합한다. 완전한 3차원 체형 정보를 획득하기 위하여, 획득한 영상이 4개이기 때문에 이런 과정들을 3번 반복한다. 제안된 방법은 기존의 분지 한정법, 동적 계획법, 헝가리언 법에 비해 매칭 정확도는 조금 낮지만 탐색 시간을 200 - 300% 줄일 수 있는 장점이 있다.
This paper introduces an algorithm to construct an Eulerian cycle for Chinese postman problem. The Eulerian cycle is formed only when all vertices in the graph have an even degree. Among available algorithms to the Eulerian cycle problem, Edmonds-Johnson's stands out as the most efficient of its kind. This algorithm constructs a complete graph composed of shortest path between odd-degree vertices and derives the Eulerian cycle through minimum-weight complete matching method, thus running in $O({\mid}V{\mid}^3)$. On the contrary, the algorithm proposed in this paper selects minimum weight edge from edges incidental to each vertex and derives the minimum spanning tree (MST) so as to finally obtain the shortest-path edge of odd-degree vertices. The algorithm not only runs in simple linear time complexity $O({\mid}V{\mid}log{\mid}V{\mid})$ but also obtains the optimal Eulerian cycle, as the implementation results on 4 different graphs concur.
본 논문에서는 동영상에서 특징점의 궤적을 추적하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에서 사용된 대부분의 정합의 척도(matching measure)는 동영상의 움직임 특성을 정확히 반영하지 못하여 잘못된 궤적을 나타내는 경우가 있다. 본 논문에서는 특징범의 공간좌표, 이동방향과 이동거리 등 3가지 속성을 정합에 사용하는데 이들 속성에 대하여 가중치(weight)가 부여된 Euclidean 거리를 정합의 척도로 사용한다. 이때 3가지 속성에 대한 가중치를 움직임의 특성에 따라 적응적으로 변화시켜 줌으로써 강건하게 특징점을 추적할 수 있도록 한다. 제안하는 알고리즘은 매 프레임마다 특징점의 운동특성을 정확히 반영함으로써 기존의 방법에 비해 정확한 궤적을 찾을 수 있으며 이는 다양한 동영상에 대한 실험을 통해 확인되었다.
본 논문은 안정된 결혼문제의 최적 해를 쉽고 빠르게 찾는 알고리즘을 제안하였다. 첫 번째로, 남성의 여성선호도와 여성의 남성 선호도 합 $p_{ij}$의 $n{\times}n$ 정방행렬 할당문제로 변환시킨다. 두 번째로, 행렬에서 최대 선호도 합(최소 값)인 $_{min}p_{ij}$를 선택하고 i행과 j열을 삭제한다. 이 과정을 $i=0{\cap}j=0$일 때까지 수행한다. 세 번째로, 가능한 최초 또는 마지막 선택 $_{min}p_{ij}$에 대해 다른 값으로 변경시 선호도를 증가시킬 수 있으면 상호 교환하는 검증 절차를 수행한다. 제안된 알고리즘을 7개의 안정된 결혼문제에 적용한 결과 기존 알고리즘의 해를 개선하는 효과를 얻었다.
상황 인지 서비스는 서비스 대상의 주변 상황을 인지하여 상황에 맞는 유용한 서비스를 제공한다. 규칙 기반 시스템은 상황 정보를 IF 구문으로 표현하고 상황에 따른 동작을 THEN 구문으로 표현하는 규칙을 사용하여 상황 인지 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 스마트 사물을 위하여 메모리 사용을 최적화한 경량 규칙 엔진을 제안한다. 제안된 엔진은 규칙을 기초 연산 단위로 관리하고 계산 값을 저장하는 메모리를 최소화하였으며 해시 표를 사용하여 규칙 및 상황 정보를 효율적으로 관리한다. 실제 쥐 훈련 시스템에서 사용하는 규칙 집합을 이용하여 제안된 엔진이 기존 Rete 알고리즘에 비하여 실행 속도는 다소 느리지만 매우 작은 메모리를 사용함을 확인하였다.
본 논문은 안정된 결혼문제의 최적해를 쉽고 빠르게 찾는 알고리즘을 제안하였다. 첫 번째로, 남성의 여성 선호도와 여성의 남성 선호도 합 $p_{ij}$의 $n{\times}n$ 정방행렬로 변환시킨다. 두 번째로, 행렬에서 최대 반감도 (최악의 선호도)인 최대값 $_{max}p_{ij}$를 행 또는 열의 개수가 1개 ($|r_i|=1$ or $|c_j|=1$)가 존재할 때까지 삭제한다. 만약, $|r_i|=1$ or $|c_j|=1$이면 선택하고, 선택된 $p_{ij}$의 행 또는 열 값을 삭제한다. 이 과정을 ${\forall}(|r_i|=1{\cap}|c_j|=1)$가 될 때까지 반복 수행한다. 제안된 알고리즘을 7개의 안정된 결혼문제에 적용한 결과 간단하면서도 기존 알고리즘의 해를 개선하는 효과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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