본 논문에서는 사용자가 관심을 갖는 다중 영역기반(ROI)으로 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 이미지를 블록으로 구분한 후 사용자가 선택한 다중 ROI와 겹치는 부분을 선택하고 해당 블록의 MPEG-7 도미넌트 컬러와 블록의 상대적 위치를 고려하여 유사도를 측정한다. 실험결과 제안한 방법은 전역 이미지 검색이나 동일한 위치의 블록만 비교하는 경우보다 높은 성능향상을 나타냈고, 다중 ROI의 경우 상대적 위치를 고려하는 방법이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.
본고에서는 GIS를 이용한 용도지역의 개선방안이 제시되었다. 대상지역으로는 경기도의 용인시를 대상으로 용도지역 중에서 준농림지를 대상으로 하였다. 관리자중심의 사용자의 요구분석사항을 거쳐서, 데이터베이스의 설계방안과 사용자 인터페이스를 구축하는 과정을 소개하였고, 다소 시범적이어서 기능상의 한계 및 완벽한 사용자 인터페이스의 미비 등에도 불구하고 일선의 지방정부 수준의 업무에서 사용되어질 수 있는 가능성을 제시하였다. 범용GIS인 ARC/INFO와 ArcView를 중심으로 구축되어졌고 퍼스널 컴퓨터에서 의사결정 보조시스템의 형식을 띠고 있는 본 시스템은 시간요소의 결합 등이 가미되면서 전반적 계획의 작성에 있어서 효율성과 효과성을 함께 제고할 수 있는 의사결정보조도구가 될 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제32권4호
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pp.630-636
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2008
Monitoring the location of the shoreline and foreshore changes through the time and core tasks are carried out by coastal engineers for a wide range of research. With the advent of digital imaging technology, the shore-based video monitoring system provides many advantages than field surveys. This study presents the development and construction(installation) of video monitoring system to assist the study of coastal and shoreline dynamics and evolution, especially sandbar variation at the Nakdong river estuary. For the purpose of this study, at high building near the Dadea-po beach (St. 2) and Jinudo(island) (St. 1) foreshore region, where coastline variation is highly active, 5 video cameras installed; the coastline movement has monitored since Aug. 2007 using the systems. From the image results of video camera, the 'Spit' type sandbar appears at the foreshore region of Doyodeung and Dadea-po beach and measured the deposition process of Jinudo(island) foreshore region. As a result, the monitoring system using video-based technique built in this study would be able to identify changes in the area and width of shoreline and beach of Nakdong river estuary.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서 양방향 반올림 필터를 이용한 객체 영역 기반 고속 영상 검색 방법을 제안한다. 기존의 방법은 웨이브릿 변환 영역의 부대역 전체에서 특징 벡터를 추출하기 때문에 불필요한 배경 정보가 포함됨으로써 검색 효율이 감소하였다. 제안한 방법은 양방향 반올림 필터를 이용하여 객체 영역에서만 특징 벡터를 추출함으로써 불필요한 배경 정보를 제거하여 검색 효율을 향상시킨다. 그리고, 색상 정보에 관한 특징 벡터 수를 감소하여도 일정한 검색 효율을 유지한다. 결론적으로, 영상의 특성에 따라 다소 차이는 있으나 2.5%∼5.3%의 검색 효율이 향상됨을 알 수 있었다.
Travel is a factor that stimulates the vitality of the urban and is widely used as an indicator of sustainable growth of the region. In Korea, however, no studies has been made to predict changes in traffic and calculate the accessibility of the region by comprehensively considering the socio-economic conditions of the travelers. The purpose of this study is to classify commuters according to the household income and to analyse the traffic characteristics of each class. The analysis results are aggregated into two. First, the analysis of study found different transport characteristics for different income classes. This is the result that underpins the argument of a previous study that suggested that a discriminatory approach is necessary for each income in determining the accessibility of the region. Second, this study calculated utility values differently for each income class based on the transit time and cost required between each zone. Through these measures, transport characteristics were analyzed by income class using indicators that considered transportation infrastructure, and socio-economic conditions of the travelers. This study is meaningful in that it provided the basis for calculating the accessibility that could take into account the activities of the housing consumers in establishing domestic housing policies.
The current study aimed to verify the image segmentation ability of rays in tangential thin sections of conifers using artificial intelligence technology. The applied model was Mask region-based convolutional neural network (Mask R-CNN) and softwoods (viz. Picea jezoensis, Larix gmelinii, Abies nephrolepis, Abies koreana, Ginkgo biloba, Taxus cuspidata, Cryptomeria japonica, Cedrus deodara, Pinus koraiensis) were selected for the study. To take digital pictures, thin sections of thickness 10-15 ㎛ were cut using a microtome, and then stained using a 1:1 mixture of 0.5% astra blue and 1% safranin. In the digital images, rays were selected as detection objects, and Computer Vision Annotation Tool was used to annotate the rays in the training images taken from the tangential sections of the woods. The performance of the Mask R-CNN applied to select rays was as high as 0.837 mean average precision and saving the time more than half of that required for Ground Truth. During the image analysis process, however, division of the rays into two or more rays occurred. This caused some errors in the measurement of the ray height. To improve the image processing algorithms, further work on combining the fragments of a ray into one ray segment, and increasing the precision of the boundary between rays and the neighboring tissues is required.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.61-70
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2023
Image segmentation is a very crucial step in effective digital image processing. In the past decade, several research contributions were given related to this field. However, a general segmentation algorithm suitable for various applications is still challenging. Among several image segmentation approaches, graph-based approach has gained popularity due to its basic ability which reflects global image properties. This paper proposes a methodology to partition the image with its pixel, region and texture along with its intensity. To make segmentation faster in large images, it is processed in parallel among several CPUs. A way to achieve this is to split images into tiles that are independently processed. However, regions overlapping the tile border are split or lost when the minimum size requirements of the segmentation algorithm are not met. Here the contributions are made to segment the image on the basis of its pixel using min-cut/max-flow algorithm along with edge-based segmentation of the image. To segment on the basis of the region using a homogenous optimum cut algorithm with boundary segmentation. On the basis of texture, the object type using spectral partitioning technique is identified which also minimizes the graph cut value.
Previous study showed that delamination region in concrete structures can be successfully visualized using mode shapes of delaminated concrete section. However, modal tests for this purpose to obtain mode shapes of the delaminated concrete section may not be applicable in practice since, to correctly obtain the mode shapes of the section, the location and the shape of the delamination region in a structure should be known in advance. Unfortunately those are normally unknown in a real structure. Therefore, a moving forward test method may be useful to obtain the mode shapes of the concrete section when the location and the shape of the delamination region are not known. In this study, impact-echo testing based mode shape estimation technique is proposed and experimentally validated for visualization of delamination region.
A method to recognize unpaved road region using a 3D depth measurement system is proposed for mobile robots. For autonomous maneuvering of mobile robots, recognition of obstacles or recognition of road region is the essential task. In this paper, the 3D depth measurement system which is composed of a rotating mirror, a line laser and mono-camera is employed to detect depth, where the laser light is reflected by the mirror and projected to the scene objects whose locations are to be determined. The obtained depth information is converted into an image. Such depth images of the road region represent even and plane while that of off-road region is irregular or textured. Therefore, the problem falls into a texture identification problem. Road region is detected employing a simple spatial differentiation technique to detect the plain textured area. Identification results of the diverse situation of unpaved trail are included in this paper.
A three dimensional-two spatical dimensions plus time-image segmentation is widely used in a very low bit rate image sequence coding because it can solve the region correspondence problem. Mathematical morphology is a very efficient tool for the segmentation because it deals well with geometric features such as size, shape, contrast and connectivity. But if the motion in the image sequence is large in time axis, the conventional 3D morphological segmentation algorithm have difficulty in solving region correspondence problem. To alleviate this problem, we propose the hierarchical image sequence segmentation algorithm that uses the region motion information. Since the motion of a region in previous level affects that in current level uses the previous motion information to increase region correspondence. Simulation result shows improved performance for sequence frames with large motion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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