• 스마트미디어저널
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• 제1권2호
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• pp.23-33
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• 2012

본 논문에서는 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 다양하게 응용되고 있는 텐서보팅(tensor voting)의 특징을 고찰하고자 한다. 일반적으로 텐서보팅은 점 (points), 곡선 성분 (curve elements), 그리고 표면 조각 성분 (surface patch elements)로 주어진 n-차원의 데이터들로부터 교차점 (junction), 곡선 (curve), 영역 (region), 그리고 표면 (surface)과 같은 구조 특징을 추론할 수 있다. 영상 및 장면에서 구조적 추론을 이용한 지각기반 그룹핑 (perceptual grouping) 방법들이 다양한 분야에서 연구되어 응용되고 있다. 텐서보링은 잡음에 강건한 특징을 제공하며 다양한 응용을 통하여 효율성을 보여주고 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.51-58
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• 2008

This paper presents a new method for building detection and reconstruction from aerial images. In our approach, we extract the useful building location information from the generated disparity map to obtain the segmentation of interested objects and thus reduce significantly unnecessary line segment extracted in low level feature extraction step. Hypothesis selection is carried out by using undirected graph in which close cycles represent complete rooftops hypotheses, and hypothesis are finally tested to contruct building model. We test the proposed method with synthetic images generated from Avenches dataset of Ascona aerial images. The experiment result shows that the extracted 3D line segments of the buildings can be efficiently used for the task of building detection and reconstruction from aerial images.

• 한국의상디자인학회지
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• 제18권3호
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• pp.37-56
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• 2016

Gestalt psychology is a theory of psychology to organize separate stimuli perceived by people's vision to incorporate them into significant types, and this also is applied in terms of the brand awareness of consumers. This study considered which influence the Gestalt psychology theories have upon the fashion consumers' information processing in fashion advertisement. The results are as follows. The principles of the totality and the perceptual organization in the Gestalt psychology are allowing fashion consumers to perceive information through advertisement and to be capable of understanding it a little more easily and clearly in the process. As for the principle of totality, an integrated Gestalt was formed by combining the stimulant elements of fashion ads and the brand schema of consumers. The principles of figure and background that were part of the perceptual organization theory enabled the consumers to pay attention to, choose and focus on some of the objects of perception in an easier and faster way. The principle of perceptual grouping was used to draw attention from the consumers by simplifying the objects of perception and then by combining them or making them look complete. Therefore the more advanced application of the principles and laws of Gestalt psychology is expected to make fashion consumers' way of looking at ads more well balanced and positive in a more efficient and convincing manner.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제3권3호
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• pp.436-443
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• 2008

This paper presents a new method for building detection and reconstruction from aerial images. In our approach, we extract useful building location information from the generated disparity map to segment the interested objects and consequently reduce unnecessary line segments extracted in the low level feature extraction step. Hypothesis selection is carried out by using an undirected graph, in which close cycles represent complete rooftops hypotheses. We test the proposed method with the synthetic images generated from Avenches dataset of Ascona aerial images. The experiment result shows that the extracted 3D line segments of the reconstructed buildings have an average error of 1.69m and our method can be efficiently used for the task of building detection and reconstruction from aerial images.

• 방송공학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.236-244
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• 2008

본 논문에서는 칼라 세그멘테이션, 에지 정합, 지각적 그룹핑 등을 사용하여 Lidar 데이터와 광학 영상의 정보 융합에 의한 새로운 구조물 검출 및 복원 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째로, 항공 Lidar 데이터로부터 초기 구조물 추출 결과와 영상의 칼라 세그멘테이션 결과를 사용하여 coarse building boundary를 추출한다. 두 번째로, coarse building boundary와 에지 정합 및 지각적 그룹핑에 의해 보다 정밀한 구조물 추출 결과인 precise building boundary를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 보다 신뢰성 있는 구조물 검출을 위해, 광학 영상으로부터 칼라 정보를 사용한다. 이를 통해, Lidar에 의해 획득된 붕괴된 형태의 구조물 외곽선을 보완한다. 또한, 인공지물의 특징으로서, 에지의 직선성 및 다면체 형태의 지붕모양을 반영함으로써 신뢰성 있는 구조물을 검출한다. 다중 센서 데이터에 대한 실험은 제안하는 알고리듬이 Lidar 단일 센서 결과에 비해 정밀하고 신뢰성 있는 결과를 보여준다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제17권6호
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• pp.810-820
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• 2014

Recently many studies of Radar systems mounted on ground vehicles for autonomous driving, SLAM (Simultaneous localization and mapping) and collision avoidance are reported. In near field, several hits per an object are generated after signal processing of Radar data. Hence, clustering is an essential technique to estimate their shapes and positions precisely. This paper proposes a method of grouping hits in range-doppler domains into clusters which represent each object, according to the pre-defined rules. The rules are based on the perceptual cues to separate hits by object. The morphological connectedness between hits and the characteristics of SNR distribution of hits are adopted as the perceptual cues for clustering. In various simulations for the performance assessment, the proposed method yielded more effective performance than other techniques.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권7B호
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• pp.957-967
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• 2001

본 논문에서는 모델 기반 지각적 그룹핑을 이용한 3차원 다면체의 인식 및 형상 복원에 관한 새로운 기법을 제안한다. 2차원 입력 영상과 여기에서 추출된 특징들의 3차원 특징을 거리 측정기를 이용하여 추출하여 인식 및 복원의 기본 특징으로 이용한다. 이 때, 모델의 3차원 기하학적 정보는 결정 트리 분류기에 의하여 학습되며 지각적 그룹핑은 이와 같은 모델 기반으로 이루어진다. 또한, 1차 그룹핑의 결과로 얻어진 3차원 직선 특징간의 관계는 Gestalt 그래프로 표현되며 이것의 부그래프 분할을 통하여 인식을 위한 후보 그룹이 생성된다. 마지막으로 각각의 후보 그룹은 3차원 모델과 정렬되어 가장 잘 부합되는 그룹을 인식 결과로 생성하게 된다. 그리고 정렬의 결과로서 2차원 텍스춰를 추출하여 3차원 모델에 매핑함으로써 실제적인 3차원 형상을 복원할 수 있다. 제안하는 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 불록 영상과 지형 모델 보드 영상에 대하여 실험을 수행하였다. 실험 결과, 모델 기반의 그룹핑 기법은 결과 그룹의 수를 상당히 감소시켰으며 또한 잡음과 가리워짐에 강건한 인식과 복원 결과가 얻어졌다.

• 한국조경학회지
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• 제22권2호
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• pp.13-24
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• 1994

the purpose of this study was to suggest managemental strategies for one-day use recreational area in public sector under competitive environment with private sector. Data was collected from citizens of Seoul, and 10 recreational areas were determined by a preliminary survey. Theses areas were regarded as "products", then positioning was applied to these products. Perceptual map was produced by multidimensional scaling to identify degree of competition among areas. Properties, which were developed by the Kelly Repertory Grid, were utilized to understand the strong and weak points of each area. Ideal types of recreational areas were analyzed by PREFMAP, then the size and distribution of recreation market of Seoul were found by grouping of individual ideal point by cluster analysis. Several strategies were suggested to enhance the competitive power for public recreation areas, and a few comments were described to improve this method for future research.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.245-245
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• 2005

This paper addresses the use of directional textural information for connecting road segments. In urban scene, some roads are occluded by buildings, casting shadow of buildings, trees, and cars on streets. Automatic extraction of road network from remotely sensed high resolution imagery is generally hindered by them. The results of automatic road network extraction will be incomplete. To overcome this problem, several perceptual grouping algorithms are often used based on similarity, proximity, continuation, and symmetry. Roads have directions and are connected to adjacent roads with certain angles. The directional information is used to guide road fragments connection based on roads directional inertia or characteristics of road junctions. In the primitive stage, roads are extracted with textural and direction information automatically with certain length of linearity. The primitive road fragments are connected based on the directional information to improve the road network. Experimental results show some contribution of this approach for completing road network, specifically in urban area.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.757-772
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• 1993

본 논문에서는 영상 이해를 위한 지식 베이스 시스템에 있어서 핵심적 기능을 수행하게 되는 저급 지식원과 중급 지식원의 추출에 관한 것으로 화소 영역에 적용되는 저급 처리 과정으로 영역 분할 처리과정, 방향 영상 변환과정, 형태 정보 추출 과정, 영역 특징량 추출과정으로 구성되며 중급 처리 과정으로 특징 베이스 분류, 기하학적 토큰 관계성, 인지적 조직과 집단화 과정으로 구성되어 있다.